Ipsos se asocia con la Universidad de Stanford para ser pionero en el futuro de la investigación de mercados con datos sintéticos

Ipsos anuncia una colaboración pionera con el Laboratorio de Política y Cambio Social (PASCL) de la Universidad de Stanford para impulsar el uso de IA y datos sintéticos en la investigación de mercado y opinión pública. La colaboración se centrará en la creación y validación rigurosa de paneles de gemelos digitales (representaciones virtuales de encuestados reales) para optimizar drásticamente la velocidad, la eficiencia y la seguridad de la recopilación de datos.

Ipsos y PASCL de Stanford colaboran para desarrollar y evaluar la eficacia de encuestados sintéticos. Aprovechando la investigación de Stanford sobre gemelos digitales, ampliarán su aplicación al marketing, a la vez que identificarán y mitigarán posibles riesgos y limitaciones. El proyecto se basa en el exclusivo KnowledgePanel de Ipsos, reconocido por su rigurosa metodología y por incluir audiencias diversas y de difícil acceso. El proyecto se lanzará primero en EE. UU. y posteriormente se expandirá a nivel mundial.

"La colaboración con la Universidad de Stanford consolida el liderazgo de Ipsos en la aplicación de IA y datos sintéticos a la investigación de mercados", afirmó Ben Page, director ejecutivo de Ipsos . "Estamos construyendo estratégicamente un futuro donde la información sea más rápida, rentable y, lo más importante, segura y fiable. Nuestra combinación única de plataformas tecnológicas seguras y agnósticas, equipos de ciencia de datos de primer nivel y recursos de datos inigualables nos sitúa en una posición privilegiada para crear paneles de gemelos digitales seguros, potentes y culturalmente precisos".

"Esta asociasión con Ipsos es increíblemente emocionante", afirmó el profesor Robb Willer, director de PASCL y profesor de Sociología, Psicología y Negocios en la Universidad de Stanford . "No solo desarrollamos soluciones innovadoras que aprovechan la IA; estamos construyendo un futuro donde los datos sintéticos fiables permiten a investigadores y empresas tomar decisiones más informadas, basadas en una comprensión más profunda del comportamiento humano. Juntos, nos comprometemos a abordar los riesgos y las limitaciones de esta tecnología de forma responsable".