Los datos sin­té­ti­cos han sur­gi­do como una de las inno­va­cio­nes más fres­cas y pro­me­te­do­ras para la indus­tria de la inves­ti­ga­ción de mer­ca­dos, y lle­gan con el poten­cial de trans­for­mar la for­ma en que las mar­cas entien­den a sus con­su­mi­do­res. En este esce­na­rio, Ipsos, líder glo­bal en el sec­tor, ha esta­do explo­ran­do su uso res­pon­sa­ble a tra­vés de su serie Huma­ni­zing AI ‑Huma­ni­zan­do la Inte­li­gen­cia Arti­fi­cial-.

El prin­ci­pal bene­fi­cio de esta tec­no­lo­gía es la velo­ci­dad: la reco­lec­ción de datos que antes toma­ba sema­nas aho­ra se pue­de lograr en cues­tión de horas. Por lo mis­mo, redu­ce los cos­tos de los estu­dios y abre nue­vas posi­bi­li­da­des para simu­lar esce­na­rios y com­pren­der mejor el com­por­ta­mien­to de los con­su­mi­do­res. No obs­tan­te, Ipsos sub­ra­ya la nece­si­dad de cau­te­la, ya que no exis­te una tec­no­lo­gía capaz de repli­car la com­ple­ji­dad de la expe­rien­cia huma­na, que com­bi­na sen­ti­dos, emo­cio­nes y con­tex­to.

La empre­sa advier­te que la gran pre­gun­ta es cómo eva­luar la con­fia­bi­li­dad de esta infor­ma­ción. Los datos sin­té­ti­cos deben ser con­tras­ta­dos con datos reales para veri­fi­car su pre­ci­sión, pero inclu­so con estas vali­da­cio­nes, “siem­pre per­sis­te un mar­gen de ries­go”. A pesar de ello, el poten­cial para la inno­va­ción es inmen­so. La opor­tu­ni­dad de “jugar con lo posi­ble” pue­de con­ver­tir­se en un gran impul­so para las mar­cas, siem­pre y cuan­do se com­bi­ne la inte­li­gen­cia arti­fi­cial con la inte­li­gen­cia huma­na, es decir, con crea­ti­vi­dad, éti­ca y rigor cien­tí­fi­co.

Tres tips para el uso éti­co y res­pon­sa­ble

En este mar­co, Ipsos ha pre­sen­ta­do tres cla­ves fun­da­men­ta­les para guiar el uso de los datos sin­té­ti­cos:

1. Los datos sin­té­ti­cos nun­ca serán huma­nos: La inte­li­gen­cia arti­fi­cial no pue­de repro­du­cir la expe­rien­cia huma­na com­ple­ta. Por ello, el obje­ti­vo debe ser poten­ciar la con­tri­bu­ción huma­na, no reem­pla­zar­la.
2. La pre­ci­sión depen­de de los datos de entre­na­mien­to: El valor de los datos sin­té­ti­cos no es abso­lu­to, sino que depen­de de la repre­sen­ta­ti­vi­dad y cali­dad de la infor­ma­ción real con la que se entre­na a la IA. Su uso debe ser estra­té­gi­co, balan­cean­do lo mejor posi­ble ries­gos y bene­fi­cios.
3. Pue­den poten­ciar el tes­teo de pro­duc­tos: Cuan­do se usan con pre­ci­sión, los datos sin­té­ti­cos pue­den impul­sar la agi­li­dad de la inves­ti­ga­ción, per­mi­tien­do tes­tear pro­duc­tos de for­ma más rápi­da y eco­nó­mi­ca.

Mar­tín Tan­za­rie­llo, geren­te de Mar­ke­ting y Comu­ni­ca­cio­nes de Ipsos Argen­ti­na, habla con entu­sias­mo acer­ca de la impor­tan­cia de esta nue­va herra­mien­ta. “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”, afir­ma. El eje­cu­ti­vo con­clu­ye que el com­pro­mi­so de la empre­sa es “lide­rar esta inno­va­ción con cri­te­rio, ase­gu­ran­do que cada avan­ce esté al ser­vi­cio de clien­tes y con­su­mi­do­res, siem­pre des­de un enfo­que éti­co y humano”.

Para fina­li­zar, Tan­za­rie­llo sub­ra­ya que, en un entorno don­de la velo­ci­dad, la fle­xi­bi­li­dad y la pre­ci­sión son esen­cia­les, es indis­pen­sa­ble con­tar con un alia­do estra­té­gi­co que com­bi­ne la cien­cia de datos con la expe­rien­cia en el sec­tor y los prin­ci­pios éti­cos. “En Ipsos bus­ca­mos lide­rar esta nue­va era de la inves­ti­ga­ción de mer­ca­dos”, con­clu­yó.