Las marcas ya prueban sus nuevos productos con consumidores virtuales creados por inteligencia artificial. Una multinacional de alimentación para mascotas apunta una tercera vía: usar la IA para escuchar mejor a personas reales
26 ago 2026 . Actualizado a las 09:49 h.Detrás de cada producto que llega al supermercado hay meses de preguntas a consumidores: reuniones de grupo, entrevistas y encuestas. Este ritual del mundo del márketing, casi inalterado durante 70 años, está cambiando. La inteligencia artificial ya es capaz de crear usuarios sintéticos (consumidores virtuales que opinan, comparan y eligen como lo haría una persona) y las marcas han empezado a usarlos para decidir qué lanzan y qué no. El debate está servido: ¿Puede una máquina representar lo que pensamos?
Los analistas calculan que los datos procedentes de estos usuarios sintéticos supondrán más del 50 % de los puntos de investigación de mercado en el 2027, según el análisis de PyMC Labs. Los estudios publicados sitúan la correlación entre las respuestas sintéticas y humanas entre el 80 % y el 95 % en preguntas direccionales, con reducciones de coste de hasta el 90 % y plazos que pasan de semanas a horas. Sin embargo, la propia industria está dividida: según un estudio de Rival Group, líder en investigación conversacional acelerada por IA, el 42,75 % de los investigadores se declara «nada entusiasmado» con estos encuestados sintéticos.
¿Cómo es posible que un algoritmo sepa si te va a gustar un producto antes de que se haya fabricado? La respuesta está en la matemática de la personalidad y el procesado masivo de datos psicográficos. Investigaciones internacionales desarrolladas por firmas especializadas como DeepSona demuestran que la creación de audiencias sintéticas va infinitamente más allá de pedirle a un modelo de lenguaje que «actúe como un comprador de 30 años». El sistema construye agentes complejos entrelazando datos demográficos tradicionales (edad, renta, código postal) con variables de comportamiento (sensibilidad al precio, lealtad a la marca) y, lo más importante, rasgos de personalidad basados en el modelo psicográfico Big Five (apertura, minuciosidad, extraversión, amabilidad y neuroticismo).
Los datos de validación cruzada frente a paneles humanos históricos revelan que estas audiencias sintéticas alcanzan un grado de correlación predictiva de entre el 74 % y el 90 % en simulaciones de compra y recepción de campañas. Además, la IA elimina de golpe vicios sistémicos de las encuestas humanas, como el conocido como sesgo de deseabilidad social (se miente sobre lo saludable que se come para quedar bien con el encuestador) o el sesgo de aquiescencia (se dice que sí a todo por cortesía).
La IA hace eterna la opinión humana
A nivel operativo, la ventaja es demoledora. Mientras que organizar un estudio cuantitativo tradicional exige reclutar participantes, pagar incentivos y esperar semanas, las marcas pueden hoy someter entre 5 y 20 variantes de un mismo producto o precio al escrutinio de un panel de 500 consumidores sintéticos en cuestión de dos a cinco minutos, a una fracción testimonial del coste histórico. La experiencia real de las empresas españolas apunta, sin embargo, a una respuesta más matizada que la sustitución: la IA no está eliminando la opinión humana, sino que la está haciendo eterna.
Una de las principales multinacionales de alimentación para mascotas en España se enfrentaba a decisiones estratégicas sobre el lanzamiento de nuevos productos en uno de sus mercados clave en Europa. Para ello activó una investigación cualitativa de gran escala: 21 focus groups, 12 entrevistas en profundidad y dos comunidades online, con perfiles muy diversos de consumidores. El problema era el de siempre: un volumen de información enorme, imposible de sintetizar con rapidez sin perder los matices críticos para decidir.
La solución, desarrollada por la compañía de IA aplicada a negocio Kraz sobre su plataforma de asistentes Atria, fue entrenar un asistente de inteligencia artificial con las transcripciones completas de todas las sesiones. El resultado fue conseguir un consultor experto disponible 24 horas, los siete días de las semana, al que los equipos de insights, márketing e innovación preguntan en lenguaje natural y que responde con evidencia real de consumidores, comparando percepciones entre segmentos al instante.
Lo que antes exigía semanas de análisis manual ahora son consultas inmediatas, y las decisiones sobre los lanzamientos previstos para el 2026 se están apoyando directamente en ese asistente. «Un focus group tradicional muere cuando se apaga la grabadora: queda un informe que resume y, por tanto, pierde matices», reconoce Joan Miró, CEO de Kraz. Así, explica que lo que hace la IA es lo contrario de sustituir la opinión humana: «La convierte en un activo vivo, consultable para siempre y sin perder riqueza», explica. «El debate no es humanos o máquinas, sino cuánto valor estamos dejando morir en las investigaciones que ya hemos pagado».
Un modelo híbrido
Las conclusiones vertidas por informes como el GRIT Report de Greenbook o los libros blancos de Minds, insisten en la misma idea: la IA no ha venido a matar al factor humano, sino a dictar cómo y cuándo se le consulta. Las marcas utilizan las audiencias de IA para testar masivamente 50 o 100 ocurrencias en cuestión de horas. Los algoritmos eliminan los 95 peores proyectos por incoherencia o falta de interés comercial. Finalmente, cuando la empresa solo tiene sobre la mesa las 2 o 3 mejores ideas, invierte el presupuesto necesario en reunir a personas reales de carne y hueso para confirmar la conexión emocional definitiva.
Esa es la razón por la que el 50 % de lo que se decide comprar ya lo ha seleccionado un algoritmo. La máquina no toma la decisión por uno mismo, ni determina de forma tiránica lo que te va a gustar; simplemente despeja el camino, prueba los fallos en un entorno virtual y le ahorra a la industria el margen de error. Cuando se extiende la mano en el supermercado hacia un producto nuevo, se está completando el último paso de una conversación que un grupo de usuarios sintéticos comenzó meses atrás en un servidor informático.