Tres claves para entender los datos sintéticos y su impacto en las marcas

Los datos sintéticos se perfilan como una de las innovaciones más prometedoras en la investigación de mercados, pero su aplicación requiere responsabilidad y estrategia. Ipsos presentó tres claves para su uso responsable en el marco de su serie Humanizing AI, dedicada a explorar cómo la inteligencia artificial puede integrarse de forma ética y efectiva en la generación de insights.

Los datos sintéticos son información artificial generada a partir de datos reales, que permite acelerar la obtención de resultados —de semanas a horas—, reducir costos y simular escenarios complejos de consumo. Sin embargo, aún no existe una tecnología capaz de reproducir por completo la experiencia humana, lo que plantea desafíos de confiabilidad. Por ello, su precisión debe contrastarse siempre con datos reales.

Entre sus principales beneficios, los datos sintéticos ofrecen rapidez, flexibilidad y la posibilidad de probar hipótesis a menor costo. Pueden usarse para simular el comportamiento de “consumidores sintéticos”, explorar decenas de escenarios hipotéticos y superar limitaciones de la investigación tradicional. Para Ipsos, el verdadero potencial surge al combinar la inteligencia artificial con la inteligencia humana: creatividad, curiosidad, ética y rigor científico.

Martín Tanzariello, gerente de Marketing y Comunicaciones de Ipsos Argentina, advirtió: “Si la IA generativa es como un superpoder, los datos sintéticos son su primera aplicación potenciada: requieren ser manejados con sumo cuidado y solo deben ser confiados a empresas con la experiencia y la responsabilidad necesarias”.

En este contexto, Ipsos identifica tres claves para un uso responsable de los datos sintéticos:

1. Nunca serán humanos. No reemplazan la experiencia sensorial, emocional y contextual de los consumidores. Su valor está en complementar, no sustituir.
2. La precisión depende de los datos de entrenamiento. Su exactitud está condicionada por la calidad y representatividad de los datos reales con los que se entrenan los modelos de IA.
3. Potencian el testeo de productos. Cuando son precisos, pueden acelerar pruebas, segmentar mejor y ampliar el alcance de los estudios con menores costos.

El desafío, subraya la consultora, está en usar esta herramienta de forma estratégica y consciente de los riesgos. “En un entorno donde la velocidad, la flexibilidad y la precisión son cada vez más determinantes, contar con un aliado estratégico que combine ciencia de datos, expertise sectorial y principios éticos resulta indispensable”, concluyó Tanzariello.