Opinión También es importante aclarar, para desmontar otro mito, disminuye con más datos reales. No son baratos cuando se que estos casos presentados no utilizan IA generativa, sino hacen correctamente. Y no eliminan la necesidad de seguir IA predictiva basada en algoritmos de aprendizaje auto- investigando con consumidores reales. Estas limitaciones mático que identifican patrones en datos históricos. La IA no son defectos ocasionales; son características inheren- generativa entra en juego en un territorio completamente tes de la tecnología. diferente: las personas sintéticas conversacionales. Lo que sí pueden hacer, cuando están bien construidos y Hablamos de chatbots que simulan ser miembros de correctamente aplicados, es amplificar el valor de la in- un target específico. Estos individuos virtuales han sido ali- vestigación, permiten simular escenarios antes de com- mentados con datos robustos de estudios previos cualita- prometer presupuesto y conectan información que antes tivos y cuantitativos: segmentaciones, estudios de hábitos existía en silos separados. y actitudes, percepciones de marca, etc. Un equipo puede conversar con ‘María, 35 años, exploradora digital’ sobre Ante cualquier propuesta de datos sintéticos, tres pre- sus hábitos, motivaciones y percepciones de marca. guntas resultan reveladoras. Primera: ¿qué datos reales alimentan el modelo y en qué cantidad? Una respuesta La utilidad es extensa y genuina. Permiten explorar hipó- vaga es mala señal. Segunda: ¿qué validaciones se han tesis de manera ágil antes de comprometer mayor pre- realizado para comprobar que funciona? La ausencia de supuesto en investigación. Funcionan como herramienta respuesta clara es peor señal. Tercera, la más importan- de formación, ayudando a equipos comerciales o de pro- te: ¿qué NO puede hacer esta solución? Si la respuesta es ducto a interiorizar las características de sus segmentos ‘puede hacer todo’, la conversación debería terminar ahí. objetivo. Y quizás lo más valioso: facilitan que creativos y estrategas desarrollen empatía real con el consumidor, La IA generativa domina actualmente todas las conver- pasando de descripciones abstractas en un Power Point a saciones de negocio y los datos sintéticos surfean esa conversaciones que hacen tangible quién es ese target y ola de atención. El resultado es un mercado donde pro- cómo piensa. Es satisfacer el viejo objetivo de ‘dar vida a veedores serios que hacen trabajo riguroso coexisten con lossegmentos’. oportunistas vendiendo fantasías. La responsabilidad de distinguir unos de otros recae en los profesionales que La reflexión evalúan estas soluciones. Si algo tienen en común todos estos casos de uso es que Los datos sintéticos no son magia. Son matemáticas so- requieren una cantidad significativa de datos previos de fisticadas aplicadas con rigor. Como toda herramien- alta calidad. Ninguno crea información de la nada. Los da- ta compleja, funcionan extraordinariamente bien en las tos sintéticos sirven para amplificar el alcance y el valor manos correctas, para los problemas correctos y con las de las investigaciones ya realizadas, no para sustituirlas. expectativas adecuadas. El desafío profesional está en Esta distinción es fundamental y a menudo se diluye en desarrollar el criterio para saber cuándo se cumplen esas las presentaciones comerciales que prometen “eliminar la tres condiciones. necesidad de encuestas” o “crear consumidores sin inves- tigar a nadie ”. Debemos mantenernos saludablemente escépticos ante promesas que suenan demasiado buenas para ser ver- Los datos sintéticos no sustituyen muestras reales para in- dad… porque probablemente no lo sean. ferencia estadística. No reducen el error muestral, que solo 85