La inteligencia artificial está revolucionando la investigación de mercados, pero ¿qué papel pueden desempeñar realmente los datos sintéticos?
Descubre qué son los datos sintéticos, cómo se utilizan en investigación de mercados y cuáles son las principales conclusiones del proyecto de I+D WAT Dataspace.
En este artículo descubrirás:
La irrupción de la inteligencia artificial ha puesto sobre la mesa un concepto que está revolucionando la investigación de mercados: los datos sintéticos. Mientras algunas voces apuntan a que podrían sustituir parte del trabajo de campo, otras cuestionan su fiabilidad y sus límites.
Pero ¿qué son realmente los datos sintéticos? ¿En qué casos aportan valor? ¿Y hasta dónde puede llegar la inteligencia artificial en la investigación de mercados?
En We are testers llevamos tiempo investigando estas cuestiones a través de WAT Dataspace, un proyecto de I+D financiado por el programa NextGenerationEU. Nuestro objetivo ha sido analizar, desde la evidencia científica y la experimentación, cómo pueden integrarse la inteligencia artificial y los datos sintéticos en la investigación de mercados.
Los datos sintéticos son información generada mediante modelos de inteligencia artificial a partir de patrones observados en datos reales.
A diferencia de los datos recogidos directamente de consumidores, los datos sintéticos no proceden de respuestas reales, sino que son creados por algoritmos capaces de reproducir comportamientos y características similares a las de una población determinada.
Su objetivo no es inventar información aleatoria, sino generar nuevos datos que mantengan las propiedades estadísticas de los originales y permitan realizar determinadas tareas de análisis o experimentación.
Por ejemplo, una marca puede utilizar datos sintéticos para validar un cuestionario antes de lanzarlo, simular determinados perfiles de consumidores o reforzar segmentos con poca representación en un estudio. Siempre que se utilicen correctamente, permiten optimizar determinados procesos sin sustituir la investigación con personas reales.
En investigación de mercados, esta tecnología abre nuevas posibilidades para optimizar procesos, probar escenarios o complementar determinados estudios. Sin embargo, no todos los usos ofrecen el mismo nivel de madurez ni los mismos resultados.
El auge de los modelos generativos ha impulsado enormemente el interés por los datos sintéticos.
Las empresas buscan formas de investigar con mayor rapidez, reducir tiempos de análisis y aprovechar mejor la información disponible. En ese contexto, la inteligencia artificial ofrece oportunidades muy interesantes para automatizar tareas repetitivas y apoyar el trabajo del investigador.
Sin embargo, uno de los mayores riesgos consiste en asumir que estas tecnologías pueden sustituir completamente la investigación basada en personas reales.
La evidencia disponible demuestra que esa afirmación resulta demasiado simplista.
Más que reemplazar la investigación tradicional, los datos sintéticos permiten ampliar sus capacidades cuando se utilizan dentro de un diseño metodológico adecuado.
Uno de los principales objetivos del proyecto WAT Dataspace fue analizar diferentes aplicaciones prácticas de esta tecnología. Estas son algunas de las más relevantes.
Pretest inteligente de cuestionarios
Antes de lanzar una encuesta, la inteligencia artificial puede ayudar a identificar preguntas ambiguas, incoherencias, sesgos o problemas de comprensión.
Este tipo de aplicaciones permite mejorar la calidad del cuestionario antes del trabajo de campo y reducir posibles errores desde las primeras fases del estudio.
Es uno de los casos de uso que actualmente presenta un mayor nivel de madurez.
Data boosting
En algunos proyectos existen segmentos de población con poca representación.
Los datos sintéticos pueden utilizarse para reforzar esos segmentos y ampliar determinadas capacidades analíticas siempre que se apoyen en datos reales y se utilicen con criterios metodológicos adecuados.
Esto permite mejorar la capacidad de análisis en determinados estudios, siempre sin perder de vista que los datos sintéticos deben complementar, y no sustituir, la información obtenida de consumidores reales.
Se trata de una de las aplicaciones con mayor potencial para el futuro de la investigación.
Rellenado de cuotas
Otra aplicación consiste en completar perfiles cuando resulta complicado alcanzar determinadas cuotas muestrales.
Aunque puede parecer una solución atractiva, los experimentos desarrollados dentro de WAT Dataspace muestran que todavía existen diferencias respecto al comportamiento observado en participantes reales. Por eso, su utilización requiere cautela y una validación continua.
Cuando se utilizan en el contexto adecuado, los datos sintéticos pueden aportar beneficios como:
No obstante, estas ventajas dependen siempre del contexto de aplicación y de la calidad de los datos originales.
Los datos sintéticos también presentan limitaciones que conviene conocer.
Actualmente:
Por este motivo, la inteligencia artificial no debe entenderse como un sustituto de la investigación de mercados, sino como una herramienta que amplía sus capacidades.
Tras revisar la evidencia científica y desarrollar diferentes casos de uso, el proyecto permite extraer cuatro grandes conclusiones.
La calidad del resultado depende directamente de la información utilizada para entrenar los modelos.
Aplicaciones como el pretest inteligente muestran resultados muy prometedores, mientras que otras requieren seguir evolucionando.
La mayor oportunidad no consiste en sustituir la investigación tradicional, sino en combinar comportamiento real, inteligencia artificial y metodología.
La inteligencia artificial puede acelerar procesos, pero interpretar los resultados, formular las preguntas adecuadas y convertir los datos en decisiones continúa siendo responsabilidad del investigador.
La principal conclusión del proyecto WAT Dataspace es que el futuro de la investigación de mercados no pasa por elegir entre personas o inteligencia artificial.
Las empresas que obtendrán mejores resultados serán aquellas capaces de combinar comportamiento real, inteligencia artificial y conocimiento experto para generar insights más sólidos y tomar mejores decisiones.
La investigación híbrida aprovecha lo mejor de ambos mundos: la riqueza del comportamiento de consumidores reales y la capacidad de la inteligencia artificial para acelerar procesos, identificar patrones y optimizar determinadas fases de la investigación.
En We are testers seguimos explorando este camino a través de proyectos como WAT Dataspace, con el objetivo de aprovechar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial sin perder de vista lo más importante: el comportamiento real de las personas y el rigor metodológico que convierte los datos en conocimiento útil.
Fecha de actualización 4 agosto, 2026
