Las marcas han comenzado a utilizar consumidores virtuales creados con inteligencia artificial generativa para diseñar productos y campañas de marketing. Esta tecnología, conocida como "clientes sintéticos", replica mediante datos reales el comportamiento y las decisiones de compra con un alto grado de precisión. Según el informe de Bain & Company, Synthetic Customers Earn Their Stripes, estas simulaciones virtuales permiten testar precios, mensajes y características de los artículos antes de su lanzamiento, reduciendo el tiempo de investigación a la mitad y recortando los costes a un tercio en comparación con los métodos tradicionales.
En el desarrollo de esta tecnología, una prueba cuantitativa conjunta con una gran compañía tecnológica de consumo demostró que los modelos estadísticos de IA logran reproducir cerca del 90% de los resultados obtenidos con consumidores reales. Los denominados gemelos digitales demostraron capacidad para identificar las funcionalidades más relevantes para los compradores, reproducir sus preferencias de marca y anticipar las decisiones de cartera de productos.
El uso de estos perfiles automatizados se extiende a la optimización de inversiones y al testeo de conceptos creativos o combinaciones de producto antes de su salida al mercado. Asimismo, la herramienta se aplica para explorar segmentos de mercado difíciles de alcanzar y para el entrenamiento de equipos comerciales y de atención al cliente a través de conversaciones simuladas con los compradores virtuales. En los entornos de negocio B2B, las empresas emplean estos avatares para preparar a sus vendedores frente a distintos perfiles de responsables de compras, perfeccionando así las propuestas de valor y los argumentarios de venta.
A pesar de la eficiencia operativa descrita, los análisis advierten de que estas herramientas no eliminan la necesidad de la investigación con consumidores reales, sino que deben funcionar como un complemento inicial para acelerar pruebas y centrar el análisis humano en las preguntas de mayor valor.
Finalmente, la viabilidad y la calidad de los resultados de estos modelos sintéticos quedan condicionadas de forma directa al acceso a datos propios de clientes, a una validación de los sistemas y a la implantación de una gobernanza clara sobre el uso de la inteligencia artificial en los procesos de toma de decisiones.