Direto do Sense Trends 2026: de medicamentos que recalibram o paladar à inteligência artificial que prevê a aceitação de produtos. Listamos as tendências em análise sensorial para 2026: Um guia para profissionais de P&D, Marketing, Análise Sensorial e Consumer Insights.
A foodtest esteve no Sense Trends 2026, evento organizado pela ABCSC (Associação Brasileira de Ciências Sensoriais e do Consumidor) que reúne os principais insights dos grandes congressos internacionais da área — como Pangborn, EuroSense, SenseLatam e Sensometrics — e traduz essas tendências para a realidade da indústria no Brasil. Já em sua 3ª edição, o Sense Trends se consolidou como referência para profissionais de Ciência Sensorial, P&D, Marketing e Consumer Insights e de lá trouxemos uma certeza: a análise sensorial deixou de ser apenas sobre “gostar ou não gostar” de um produto. As palestras e discussões do evento deixaram claro que estamos diante de uma convergência inédita de fatores que está redefinindo a área: medicamentos que estão literalmente recalibrando o paladar de milhões de consumidores, inteligência artificial que prevê a aceitação de produtos antes mesmo de um painel humano prová-los, e uma pressão crescente para que a ciência sensorial represente o mundo real — não apenas uma cabine climatizada com luz branca.
Neste artigo, compartilhamos os principais aprendizados que trouxemos do Sense Trends 2026, cruzados com as pesquisas mais recentes publicadas em periódicos científicos internacionais, para que você, profissional de P&D, Marketing, Análise Sensorial ou Consumer Insights, possa transformar essas tendências em ação a partir de hoje.
1. Tendências Análise Sensorial 2026: A Era dos GLP-1 e o Paladar Recalibrado
Se a sua empresa ainda não mapeou o impacto dos agonistas de GLP-1 no portfólio, é hora de começar. Medicamentos como a Semaglutida (Ozempic/Wegovy) e a Tirzepatida (Mounjaro) já atingem mais de 10% da população adulta nos EUA, e seus efeitos vão muito além da perda de peso: eles alteram a forma como o cérebro processa o prazer alimentar, reduzem o “food noise” (pensamentos obsessivos sobre comida) e deprimem a percepção de todos os cinco sabores básicos.
O que a ciência diz: Um estudo publicado na Physiology & Behavior (Doty et al., 2024) demonstrou, pela primeira vez com testes psicofísicos padronizados, que os agonistas de GLP-1 deprimem significativamente a percepção dos cinco sabores básicos (doce, salgado, amargo, ácido e umami), com 85% dos usuários apresentando escores gustativos abaixo de seus controles pareados. Dados apresentados no congresso EASD 2025, em Viena, reforçam que cerca de 21% dos pacientes relatam que os alimentos passaram a ter um sabor mais doce e 23% mais salgado após o início do tratamento.
Impacto no consumo: A pesquisa proprietária da IFF (2024) revelou que 85% dos consumidores em tratamento com GLP-1 relataram mudanças significativas nas preferências alimentares, incluindo novas aversões a frituras, doces, café e álcool. Em paralelo, observa-se uma migração para frutas, proteínas magras e itens à base de plantas. A IFF estima que esse grupo já represente US$ 56 bilhões em gastos domésticos com alimentos e bebidas nos EUA.
Ação para sua equipe: Inclua perguntas sobre uso de medicamentos para controle de peso nos screeners de recruta de seus estudos sensoriais. Revise perfis de sabor de produtos-chave para verificar se níveis atuais de doçura, amargor e gordura estão calibrados para esse novo consumidor. Considere desenvolver protocolos de teste específicos para usuários de GLP-1.
Fontes:
Doty et al. (2024) – GLP-1 RAs significantly impair taste function – Physiology & Behavior
EASD 2025 – GLP-1s May Quiet Food Noise and Alter Taste – Medscape
IFF (2025) – How GLP-1 Medications are Rewiring Taste Palates – IFF Stories
Int J Obesity (2024) – Changes in food preferences after GLP-1 analog treatment
2. Análise Sensorial em 2026: Rompendo a Bolha WEIRD
A maior parte da ciência sensorial publicada hoje se baseia em um perfil específico de participante: ocidental, educado, industrializado, rico e democrático — o acrônimo WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic), cunhado por Henrich, Heine e Norenzayan em 2010. Isso significa que 95% da população mundial está sub-representada nas pesquisas que orientam o desenvolvimento de produtos globais.
O que a ciência diz: Uma edição especial da Food Quality and Preference (2025), intitulada “Underrepresented Populations in Sensory and Consumer Science”, consolidou pesquisas mostrando que populações com deficiências (1,3 bilhão de pessoas), consumidores de baixa renda, minorias étnicas e comunidades neurodiversas permanecem à margem dos estudos sensoriais. Até mesmo os modelos de IA apresentam viés WEIRD: large language models treinados em dados textuais exibem respostas que se assemelham às de indivíduos de sociedades ocidentais, mas não às do restante do mundo.
Desafios no campo: Incluir populações não-WEIRD envolve superar barreiras logísticas (transporte de amostras para locais remotos), de comunicação (baixa alfabetização impede o uso de questionários convencionais), tecnológicas (falta de acesso digital), de segurança e, sobretudo, de sensibilidade cultural. A pesquisa não pode ser extrativista: deve ser colaborativa, com engajamento comunitário e parcerias com ONGs locais.
Ação para sua equipe: Audite o perfil demográfico dos seus painéis de consumidores. Se a maioria é de classe média-alta urbana, seus insights podem não representar mercados emergentes ou populações periferizárias. Explore parcerias com instituições locais e adapte metodologias (escalas visuais, entrevistas com mediadores, testes em contexto real) para incluir novos públicos.
Fontes:
3. IA na Análise Sensorial: Do caos qualitativo à possível previsão de aceitação
A inteligência artificial está transformando a análise sensorial em três frentes complementares: estruturação de dados qualitativos, previsão de aceitação de produtos e aceleração do ciclo de P&D.
3.1. Análise de texto e dados qualitativos
Softwares como o IRAMUTEQ (gratuito e open-source) permitem transformar entrevistas e comentários abertos de consumidores em dados estatísticos robustos. Através de ferramentas como a Classificação Hierárquica Descendente (CHD), a Análise de Similitude e a Nuvem de Palavras, o pesquisador identifica padrões de discurso, agrupa percepções e sustenta conclusões com rigor científico. Já os modelos de linguagem (como GPT e Claude) aceleram a interpretação, o resumo e a reescrita de grandes volumes de texto.
3.2. Painéis sintéticos e modelos preditivos
Um framework conceitual publicado em 2025 na Food Quality and Preference (Motoki et al.) propõe a integração da IA generativa em três fases da pesquisa sensorial: conceito (gerar hipóteses e perguntas de pesquisa), design (criar estímulos e escalas) e teste (usar “silicon samples” e analisar texto). Em paralelo, redes adversariais generativas (GANs) treinadas com dados históricos já simulam respostas de consumidores a novos produtos com 85% de correlação com testes reais, reduzindo custos de avaliação sensorial em até 40%.
Limitações importantes: Os painéis sintéticos funcionam bem para produtos conhecidos com histórico de dados, embora tenha dificuldade com inovações disruptivas. Além disso, como a maioria dos modelos de IA é treinada com dados de populações WEIRD, seus resultados carecem de validade global. O futuro exige uma abordagem híbrida: a escala da máquina com o olhar crítico, ético e cultural do humano.
Ação para sua equipe: Comece a experimentar ferramentas de IA generativa para analisar verbatins de estudos qualitativos. Teste o IRAMUTEQ para estruturar dados de grupos focais. Use modelos preditivos como complemento, nunca como substituto, dos seus testes humanos. E mantenha atenção redobrada à confidencialidade dos dados dos participantes.
Fontes:
4. Tendência Sensorial: Sair da cabine para a vida real do consumidor
A cabine sensorial climatizada foi — e continua sendo — uma ferramenta valiosa. Contudo a ciência já demonstrou que o contexto de consumo altera drasticamente o julgamento de um produto. Os Testes de Uso em Casa (HUT – Home Use Tests), saiba mais sobre o assunto neste post que preparamos para você, capturam como a rotina real, o ambiente doméstico e até a presença de outras pessoas influenciam a aceitação. Estudos comparativos mostram que consumidores em casa tendem a atribuir notas mais altas e avaliar de forma mais natural do que em ambientes laboratoriais controlados.
A ciência da presença: A qualidade da atenção do avaliador também importa. O Método S-E-R (Sensação, Emoção, Raciocínio) é uma técnica de “check-in” interno que ajuda participantes e pesquisadores a saírem do modo automático. A fisiologia por trás disso é clara: a presença sinaliza ao tálamo que a informação é prioridade, reduz o cortisol e permite que o hipocampo crie conexões de memória duradouras — o que se traduz em avaliações sensoriais mais profundas e dados de maior qualidade.
Novas tecnologias de contexto: A Realidade Virtual (VR) e a Realidade Aumentada (AR) estão sendo exploradas para simular ambientes de consumo controlados que mantêm a validade ecológica. Pesquisas recentes publicadas na Applied Sciences (Cosme et al., 2025) mapeiam como eye-tracking, FaceReader e sensores digitais complementam a avaliação humana, criando um sistema multimodal de análise.
Ação para sua equipe: Avalie a viabilidade de implementar HUTs em seus estudos de aceitação. Mesmo que você mantenha CLTs para análises discriminativas, os dados de uso real são insubstituíveis para prever a repetição de compra. Considere incorporar técnicas de mindfulness (como o S-E-R) no briefing de painéis para elevar a qualidade dos dados coletados.
Fontes:
5. O Futuro da análise sensorial é híbrido: Humanos + tecnologia + cultura
O ponto de convergência de acordo com essas tendências é claro: o futuro da análise sensorial não é exclusivamente humano nem exclusivamente tecnológico. É híbrido.
Isso significa que modelos preditivos de IA serão constantemente alimentados com dados humanos reais para manter sua relevância. Que testes em laboratório serão complementados por avaliações em contexto real (HUT, VR, AR). Que o screener de recrutamento vai precisar considerar não apenas idade e gênero, mas uso de medicações metabólicas, perfil cultural e neurodiversidade. E que ferramentas como o IRAMUTEQ e modelos de linguagem vão conviver com a leitura humana, o conhecimento do produto e a sensibilidade sociocultural do pesquisador.
A disciplina caminha para uma integração que une ciência e mercado, produto e experiência, e o ato de “sentir” com o contexto completo de quem sente. O núcleo dessa visão é o cruzamento entre Sensorial (o que se sente), Antropologia (quem sente) e Sociologia (onde e como se sente) — um olhar que a abordagem AntropoSenSe vem defendendo.
Checklist para 2026:
- Mapear o impacto dos GLP-1 no seu portfólio e perfil sensorial de produtos
- Auditar a diversidade dos painéis de consumidores (além do viés WEIRD)
- Testar ferramentas de IA (IRAMUTEQ, LLMs) para análise de dados qualitativos
- Implementar HUTs e testes em contexto real como complemento aos CLTs
- Adotar uma visão híbrida: escala da IA + profundidade da experiência humana + contexto cultural
A sensorial nunca foi apenas sobre o produto. É sobre o ser humano que sente — com seu corpo, sua cultura, seus medicamentos e sua realidade. As empresas que entenderem isso primeiro terão uma vantagem competitiva decisiva.
Quer aplicar essas tendências na sua empresa? A foodtest pode ajudar sua equipe a desenhar estudos sensoriais que integrem as metodologias mais atuais, da inclusão de novas populações ao uso de IA na análise de dados. Entre em contato e vamos construir juntos o futuro da ciência sensorial.