Datos sintéticos: de la publicidad exagerada a la realidad: una guía para la adopción responsable
Los datos sintéticos, impulsados por la IA, están a punto de transformar la industria de la investigación de mercados. La pregunta no es si lo harán, sino cuándo y cómo. Nuestros clientes, que reconocen el potencial, pero también los posibles riesgos, del tema, nos pidieron que les ofreciéramos la perspectiva confiable de Ipsos sobre el tema.
En este artículo, desmitificamos los datos sintéticos y brindamos recomendaciones sobre cuándo, dónde, cómo y en quién confiar para una implementación responsable, segura y que agregue valor. Al utilizar la IA generativa para crear datos sintéticos , recuerde que esta tecnología no es magia, es matemática. Puede parecer mágica cuando se usa correctamente, pero eso solo sucede cuando combina lo mejor de la inteligencia humana y artificial: cuando investigadores experimentados combinan marcos de análisis patentados, seleccionan la IA/modelo correctos para la tarea específica en cuestión, inyectan datos de consumidores nuevos y útiles de personas reales, aplican ingeniería rápida de expertos en el dominio, aprovechan algoritmos de ciencia de datos perfeccionados y aprovechan bases de datos de normas y activos de datos.
En pocas palabras, la calidad y confiabilidad de los datos sintéticos dependen completamente de los datos humanos reales utilizados para crearlos y actualizarlos, así como de la experiencia de las personas que están detrás de todo ello.
También le ayudaremos a mantenerse alejado de los "vendedores de aceite de serpiente" que han surgido a raíz del potencial de la IA generativa, que carecen de los controles adecuados, la reputación, la experiencia o la validación de sus afirmaciones y pueden causar estragos en las marcas y las empresas.
Este punto de vista tiene como objetivo ayudarle a comprender el panorama actual y lo que puede deparar el futuro. Esperamos que le ayude a formarse una opinión objetiva sobre los datos sintéticos, demostrar tanto su potencial como sus riesgos y refinar las preguntas que debe plantearse a sí mismo y a sus socios antes de empezar a considerarlos.
