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Ya no hace falta sentar a diez personas alrededor de una mesa para preguntarles qué comprarían. Cada vez más empresas entrenan sistemas de inteligencia artificial con transcripciones de focus groups, entrevistas y comunidades online para crear usuarios sintéticos que opinan, comparan y eligen como si fueran personas.
La previsión es concreta. Un informe de PyMC Labs calcula que los datos sintéticos supondrán más de la mitad de los inputs de investigación de mercado en 2027.
El ahorro llega rápido, pero la confianza no acompaña
La atracción del modelo está en los números. Las respuestas sintéticas pueden recortar hasta un 90% del coste y reducir análisis que antes tardaban semanas a apenas unas horas.
Ahí aparece una paradoja poco menor. Mientras las empresas ganan velocidad, una consulta de Rival Group muestra que el 42,75% de los investigadores se declaran nada entusiasmados con los usuarios sintéticos.
Entre ambos extremos está la gran pregunta del sector, si una réplica estadística basta para decidir qué producto lanzar o qué servicio corregir. El debate enlaza con el auge de los usuarios sintéticos, donde la promesa de abaratar convive con dudas sobre lo que realmente capturan estos sistemas.
Kraz convierte entrevistas pasadas en un consultor que responde al instante
Kraz explica que una empresa puede alimentar a su asistente con transcripciones de focus groups, entrevistas y comunidades online. Después, los equipos de Insights, Marketing e Innovación formulan preguntas en lenguaje natural y reciben respuestas apoyadas en evidencia real de consumidores, con comparaciones inmediatas entre segmentos.
Joan Miró, CEO de Kraz, sitúa el problema en la vida corta de la investigación clásica.
"Un focus group tradicional muere cuando se apaga la grabadora. Queda un informe que resume y, por tanto, pierde matices. Lo que hace la IA es lo contrario de sustituir la opinión humana: la convierte en un activo vivo, consultable para siempre y sin perder riqueza". - Joan Miró, CEO de Kraz
La imagen es poderosa porque desplaza el valor desde la sesión al archivo. Lo importante ya no sería solo escuchar a un consumidor una tarde, sino poder volver a interrogar esa memoria meses después sin rehacer todo el trabajo de campo.
El resultado, en la formulación de Kraz, es un consultor experto disponible 24/7. Ese sistema responde con lenguaje natural y apoya sus respuestas en material previo de consumidores, algo que acerca la investigación a la lógica cotidiana de hacer una pregunta y esperar una réplica inmediata.
La correlación alta no borra la incomodidad
Los defensores del modelo cuentan con un dato sólido. Un estudio publicado por Minds sitúa la correlación entre respuestas sintéticas y humanas entre el 80% y el 95% en preguntas direccionales.
No es una coincidencia menor.
Ese rango sugiere que, cuando la pregunta busca orientación y no una confesión íntima, la simulación puede acercarse bastante al comportamiento humano agregado. Aun así, una correlación alta no equivale a identidad perfecta, y menos cuando una decisión comercial depende de matices débiles, contradicciones o cambios de humor.
Kraz insiste en que la disyuntiva está mal planteada. La compañía sostiene que el debate no enfrenta a humanos y máquinas, sino al valor que se pierde en investigaciones ya pagadas que quedan congeladas en un informe.
También defiende que la inteligencia artificial no elimina la opinión humana, sino que la hace perdurable y accesible. Esa idea conversa con la IA que responde en local, donde vuelve a aparecer la misma tensión entre utilidad inmediata, memoria acumulada y control sobre los datos.
El modelo híbrido intenta resolver la tensión de fondo
Al final, la salida que plantea Kraz no pasa por reemplazar a las personas, sino por apoyarse en ellas de otro modo. Su pronóstico dibuja un modelo híbrido donde la inteligencia artificial trabaja sobre datos humanos reales para ganar velocidad y accesibilidad, mientras las personas siguen actuando como fuente de verdad.
La frase suena técnica, pero toca algo muy cotidiano. Cuando una empresa decide qué lanzar, cuánto cobrar o qué mensaje probar, la diferencia entre escuchar a alguien real y consultar una réplica entrenada ya no afecta solo a los departamentos de investigación, también acaba influyendo en lo que encontramos en el supermercado, en una app o en la próxima campaña que intenta convencernos.
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