Audiencias sintéticas
- — Creadas con datos estadísticos y públicos
- — Para explorar percepción y escenarios
- — No requieren datos personales del cliente
- — Ideales para validación temprana
Synthetic User es un laboratorio de investigación predictiva humana que usa usuarios sintéticos, agentes generativos y gemelos digitales para simular cómo distintos grupos podrían percibir, decidir y reaccionar ante un producto, campaña, política pública, medicamento o evento.
By jsadsAI | José Santamaría · Where AI Meets Human Strategy
Los usuarios sintéticos son perfiles creados con IA a partir de datos estadísticos, demográficos, socioeconómicos, culturales y comportamentales. No reemplazan la investigación humana: la anticipan, la abaratan y la enfocan. Synthetic User simula escenarios probables para apoyar decisiones bajo incertidumbre —siempre con human-in-the-loop.
*Estimación ilustrativa. Synthetic User entrega simulaciones probabilísticas de apoyo a la decisión, no predicciones absolutas.
Un flujo controlado y auditable que combina IA generativa con validación humana.
Acotamos el problema, la población objetivo y los supuestos a validar.
Diseñamos y segmentamos audiencias sintéticas o gemelos digitales.
Ejecutamos escenarios y observamos percepción, adopción y riesgo.
Detectamos patrones y entregamos recomendaciones con validación humana.
Cada sector tiene su propio laboratorio, escenarios y formulario especializado.
Elige un escenario y mira cómo cambian confianza, adopción, riesgo y polarización. Demo simulada con datos precargados.
Los nodos representan agentes sintéticos; los colores, su estado de reacción. Cambia el escenario para ver cómo se forman clusters de adopción o rechazo.
Cada servicio se entrega en tres niveles: Signal, Simulation e Intelligence.
Segmentación y construcción de perfiles sintéticos.
Definición de detonantes, canales e hipótesis.
Ejecución y observación de respuestas emergentes.
Detección de patrones, riesgo y polarización.
Revisión experta y reporte ejecutivo accionable.
Sin precios públicos cerrados: cada proyecto se cotiza según sector, escenarios y profundidad.
No. Los anticipan y los enfocan. Synthetic User reduce costo y tiempo en fases tempranas, pero la validación humana sigue siendo parte del método.
Entregamos simulaciones probabilísticas, no certezas. La fiabilidad depende de la calidad de los datos, la calibración del modelo y la representatividad de la población sintética.
Sí. Con datos reales autorizados, anonimizados y estructurados construimos gemelos digitales de mayor fidelidad mediante el servicio Digital Twin Research.
Sí, con cuidado reforzado y bajo principios de uso responsable. En salud y sector público los resultados son instrumentos exploratorios de apoyo a la decisión, no guías definitivas de política.
Agenda una demostración del laboratorio o cotiza tu primer estudio predictivo.