¿Puede la IA anticipar al consumidor? La nueva frontera de la investigación de mercado
Durante décadas, las empresas han intentado reducir la incertidumbre antes de lanzar un producto, modificar un precio o invertir en una campaña. Encuestas, entrevistas y focus groups han sido herramientas fundamentales para aproximarse a lo que piensa el consumidor. Ahora, la inteligencia artificial está introduciendo una alternativa: simular consumidores para probar escenarios antes de llevarlos al mercado real.
La tecnología conocida como consumidores sintéticos utiliza información de consumidores reales para construir perfiles capaces de responder ante diferentes estímulos. La lógica es sencilla, pero sus implicaciones empresariales son profundas: una compañía podría probar distintas propuestas de producto, mensajes o experiencias digitales en un entorno simulado antes de comprometer recursos en una decisión comercial.
Un estudio de Qualtrics, realizado a finales de 2024 entre más de 3.000 investigadores de mercado de 14 países, encontró que el 71% consideraba posible que para 2027 o 2028 más de la mitad de la recopilación de datos se realizara mediante respuestas sintéticas.
“Nos estamos moviendo hacia una última etapa: las simulaciones, donde se construyen modelos especializados que toman decisiones como personas.”
— Rodrigo Chanamé, experto en inteligencia artificial.
De analizar consumidores a simular decisiones
La evolución es importante. Inicialmente, la IA se incorporó a la investigación de mercado para automatizar tareas como transcripciones, clasificación y síntesis de información. Después comenzó a interactuar directamente con usuarios mediante entrevistas automatizadas, pruebas de experiencia y agentes capaces de recorrer sitios web.
Ahora aparece una tercera etapa: simular cómo diferentes perfiles podrían reaccionar ante una decisión empresarial.
En publicidad, por ejemplo, ya pueden probarse mensajes frente a diferentes perfiles virtuales y obtener respuestas en cuestión de horas. También pueden evaluarse recorridos digitales, páginas web y experiencias de compra.
El salto más importante llegará cuando estas herramientas puedan utilizarse con mayor precisión para decisiones como precios, intención de compra, desarrollo de productos y segmentación.
La velocidad tiene un límite: el consumidor real
El atractivo para las empresas es evidente: reducir semanas de investigación a horas o días y explorar múltiples escenarios antes de invertir en una prueba de mercado.
Pero existe un problema que todavía limita el alcance de esta tecnología: los consumidores sintéticos no son consumidores reales.
Una investigación del Nürnberg Institut für Marktentscheidungen comparó a 500 consumidores reales con 500 participantes virtuales en estudios sobre vestimenta, bebidas y opinión pública. Los modelos de IA tendieron a favorecer marcas conocidas, entregar respuestas más complacientes y mostrar una diversidad de opiniones menor que la observada entre personas reales.
Esto significa que una simulación puede ser extremadamente útil para generar hipótesis, pero una respuesta generada por IA no necesariamente representa lo que hará un consumidor cuando tenga que gastar su propio dinero.
“La IA asume la carga operativa para que los equipos de Consumer Insights se conviertan en consultores estratégicos.”
El verdadero activo será la calidad de los datos
Para los equipos directivos, probablemente aquí se encuentre la parte más estratégica del fenómeno.
Una IA solo puede simular con la calidad de la información que recibe. Si los datos son limitados, antiguos, sesgados o poco representativos, la simulación puede producir una respuesta aparentemente sofisticada, pero equivocada.
Por eso, la ventaja competitiva no estará necesariamente en quién tenga acceso primero a una herramienta de consumidores sintéticos, sino en quién posea los mejores datos propios y pueda actualizarlos constantemente.
La consecuencia puede ser significativa para las áreas de marketing, innovación y Consumer Insights: la investigación no desaparecería, sino que cambiaría de función. En lugar de realizar estudios extensos para cada decisión, las empresas podrían utilizar simulaciones para filtrar alternativas y reservar la investigación con personas reales para las decisiones de mayor impacto.
La verdadera transformación, entonces, no consiste en reemplazar al consumidor por una versión artificial. Consiste en utilizar la IA para experimentar más rápido, reducir incertidumbre y llegar al consumidor real con mejores preguntas.
Para las empresas, la pregunta ya no será únicamente “¿qué quiere el consumidor?”, sino “¿cuántas decisiones podemos poner a prueba antes de preguntárselo?”
