Pruebas de concepto con gemelos digitales
Pruebas de concepto con gemelos digitales

Pruebas de concepto con gemelos digitales

Humanizando la IA, cuarta parte: Cómo los datos sintéticos aceleran la innovación.

Los líderes actuales se enfrentan a un desafío crucial: equilibrar la necesidad de innovación rápida con el deseo de obtener información precisa basada en datos. Un estudio reciente de Ipsos reveló que, si bien el 82 % de los líderes espera que la innovación impulse el crecimiento, el 60 % considera que sus ciclos de innovación son insuficientes. Con millones de dólares en juego en cada lanzamiento de producto, las marcas se enfrentan a un difícil equilibrio entre velocidad y precisión.

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Nuestro informe de Ipsos Views, "Pruebas de concepto con gemelos digitales" , presenta una solución eficaz a este desafío: el uso de gemelos digitales. El informe describe lo siguiente:

  • La diferencia entre gemelos digitales y bots de personalidad
  • El papel de los gemelos digitales en la selección de innovaciones
  • La eficacia de diferentes enfoques
  • Las mejores herramientas para distintos niveles de riesgo

Los gemelos digitales no son solo una herramienta, sino un catalizador para una investigación de mercado más estratégica y eficaz. Mediante el uso de consumidores virtuales impulsados por IA, los modelos de gemelos digitales proporcionan predicciones precisas sobre la aceptación del producto en cuestión de horas, no semanas, lo que permite la evaluación masiva e instantánea de ideas de productos.

Los gemelos digitales son representaciones virtuales de inteligencia artificial de personas reales, generadas a partir de datos reales para simular actitudes, toma de decisiones y comportamientos.

Pruebas de concepto con gemelos digitales



Basándonos en los resultados de nuestro exhaustivo estudio de investigación, en el que creamos y validamos gemelos digitales para la evaluación de conceptos en el sector alimentario, mostramos cómo los profesionales del marketing y el análisis de datos pueden acelerar sus ciclos de innovación y confiar en las predicciones. Asimismo, identificamos las limitaciones existentes, incluyendo los casos en los que no se recomienda el uso de gemelos digitales.

Las principales conclusiones son:

  1. Puedes evaluar ideas y conceptos al instante y obtener los resultados correctos:
    Los gemelos digitales permiten la evaluación instantánea, impulsada por IA, de numerosas ideas de productos, lo que permite a los profesionales del marketing centrar la investigación en conceptos prometedores y acelerar significativamente las decisiones de lanzamiento al mercado.
     
  2. El desarrollo de gemelos digitales marca la diferencia:
    Los modelos necesitan especificidad, flexibilidad y practicidad; aprovechar la ciencia del comportamiento garantiza que las evaluaciones imiten la toma de decisiones humana, comparando los productos nuevos con los existentes en lugar de hacerlo de forma aislada.
     
  3. Úsalo bien o no lo uses en absoluto:
    Una vez desarrollados, es fundamental asegurarse de que los gemelos digitales se utilicen únicamente para el propósito para el que fueron diseñados. Evite el uso indebido, como las pruebas A/B de cambios menores, para prevenir el abuso de la herramienta y garantizar su máxima eficacia.

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Este artículo es el cuarto de nuestra serie "Humanizando la IA", y continúa con:
 

  • Humanizando la IA (Parte 1)

    Humanizando la IA: Primera parte

    Datos humanos reales para generar y predecir el éxito real de la innovación.

    Leer más
  • El poder de las pruebas de productos con datos sintéticos: Humanizando la IA (Parte 2)

    Humanizando la IA: Segunda parte

    El poder de las pruebas de productos con datos sintéticos.

    Leer más
  • Ver lo invisible: Humanizando la IA, Parte 3

    Humanizando la IA: Tercera parte

    Cómo la IA de visión y los agentes de IA están transformando las pruebas de productos.

    Leer más

Autor (es)

  • Colin Ho, Ph.D
    Innovation and Market Strategy & Understanding, US
  • Jiongming Mu
    Global Head of Innovation Testing and Forecasting, Innovation, Canada
  • Yuding Duan
    Data Scientist, France