Datos sintéticos e inteligencia artificial: la revolución silenciosa de la investigación de mercados
Datos sintéticos e inteligencia artificial: la revolución silenciosa de la investigación de mercados
Noticias RCN
06:10 p. m.
La investigación de mercados está viviendo una transformación silenciosa, pero profunda. Impulsada por la inteligencia artificial, una nueva herramienta comienza a consolidarse como aliada estratégica para las empresas y son los datos sintéticos.
Su uso, que ya impacta sectores como la salud, las finanzas y las telecomunicaciones, empieza a redefinir la manera en que las marcas entienden a sus consumidores.
Se trata de información generada por algoritmos capaces de replicar patrones de comportamiento humano a partir de datos reales. Aunque no sustituyen a las personas, estos datos permiten ampliar el alcance de los estudios, optimizar recursos y acelerar procesos que antes requerían largos tiempos de recolección y análisis.
De acuerdo con Sandra Pastrán, líder de Estadística de Ipsos Colombia:
En el ámbito de nuestro trabajo, la calidad de los datos sintéticos depende fundamentalmente de su fiabilidad estadística y de la capacidad del modelo generativo para capturar las sutilezas del comportamiento humano real. Para que estos datos no sean simples ficciones digitales, y se conviertan en las poderosas herramientas de análisis que hoy usamos con frecuencia, deben preservar los patrones presentes en los datos originales”.
Simular para entender mejor al consumidor
En la práctica, los datos sintéticos se construyen a partir de información proveniente de encuestas y registros oficiales. Con estos insumos, los modelos de inteligencia artificial generan respuestas probables que permiten simular escenarios, probar hipótesis y ampliar muestras que, en condiciones tradicionales, serían limitadas.
Uno de los usos más prometedores está en las pruebas de productos. En este campo, la combinación de datos humanos con simulaciones digitales permite obtener resultados más robustos, especialmente en segmentos de difícil acceso.
Esto no solo reduce costos, sino que también mejora la capacidad de análisis en contextos donde la información es escasa.
Sin embargo, el avance tecnológico no elimina el factor humano. La experiencia de consumo involucra emociones, percepciones y expectativas que no pueden ser replicadas completamente por una máquina.
Por eso, el valor de los datos sintéticos no está en reemplazar a las personas, sino en complementar la información existente.
La importancia de la calidad y la validación de la IA en el mercado
El uso de datos sintéticos plantea un desafío central para que estos datos sean útiles, deben mantener los patrones presentes en la información original y reflejar, de manera consistente, el comportamiento real de los consumidores.
Los investigadores recurren a pruebas estadísticas y al entrenamiento riguroso de modelos predictivos para garantizar que los resultados no sean simples construcciones digitales sin sustento.
El objetivo es evitar que la inteligencia artificial genere información engañosa o distorsionada.
Este riesgo, conocido como la generación de “ruido coherente”, ocurre cuando los modelos producen datos que parecen reales, pero que no corresponden a la realidad. Para prevenirlo, se aplican protocolos estrictos que aseguran la calidad del análisis y la protección de la identidad de las personas que participaron en los estudios originales.
La integración de inteligencia artificial y datos sintéticos está marcando un punto de inflexión en la investigación de mercados. Más que una tendencia, se perfila como una nueva forma de hacer ciencia del consumidor: más rápida, más precisa y alineada con las exigencias actuales.
No se trata solo de innovar, sino de hacerlo con información confiable que permita entender mejor a las personas y responder a sus necesidades en un entorno cada vez más dinámico.
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