Una investigación desarrollada por La Salle – Universitat Ramon Llull y liderada por la experta en transformación digital Montserrat Peñarroya ha validado un modelo de inteligencia artificial capaz de reproducir patrones de decisión de consumidores reales. La tecnología, basada en el concepto de Digital Twin of a Customer, permitirá a las empresas simular el impacto de estrategias comerciales antes de invertir recursos económicos.
La posibilidad de comprobar cómo reaccionarán los consumidores antes de lanzar un producto, modificar una estrategia de precios o invertir en una campaña de marketing está cada vez más cerca de convertirse en una herramienta habitual para las empresas. Un equipo de investigación de La Salle – Universitat Ramon Llull, liderado por la doctora Montserrat Peñarroya, experta en marketing digital y transformación digital y fundadora de Quadrant Alfa, ha desarrollado y validado científicamente un modelo de Digital Twin of a Customer (DToC) o gemelo digital de un cliente basado en inteligencia artificial generativa.
La investigación demuestra que es posible crear representaciones digitales de segmentos de consumidores capaces de reproducir patrones de decisión similares a los observados en personas reales. Estos modelos pueden utilizarse para simular distintos escenarios antes de que una organización comprometa recursos económicos, con el objetivo de reducir la incertidumbre y mejorar la calidad de sus decisiones estratégicas.
“La gran revolución de la inteligencia artificial no será automatizar tareas. Será permitir que las empresas ensayen decisiones antes de ejecutarlas”, afirma Montserrat Peñarroya, quien considera que esta tecnología representa un cambio de paradigma en la forma en que las organizaciones planifican sus estrategias comerciales.
Durante décadas, las empresas han basado buena parte de sus decisiones en procesos de ensayo y error. Lanzaban campañas de publicidad para medir su impacto, ajustaban precios en función de la respuesta del mercado o desarrollaban nuevos productos sin disponer de información suficiente sobre la demanda real. La inteligencia artificial, sostiene el equipo investigador, empieza ahora a modificar esa dinámica al ofrecer la posibilidad de simular el comportamiento de diferentes perfiles de consumidores antes de actuar.
Según explica Peñarroya, el objetivo de esta tecnología no consiste en anticipar con exactitud qué hará una persona concreta, sino en comprender mejor los mecanismos que influyen en las decisiones de compra de distintos perfiles de clientes. “No se trata de adivinar el futuro ni de predecir exactamente qué hará cada consumidor. El objetivo es comprender mejor cómo distintos tipos de clientes evalúan alternativas, reaccionan ante diferentes propuestas de valor y toman decisiones de compra”, señala la investigadora.
El concepto de Digital Twin of a Customer consiste en crear una representación digital de un segmento de consumidores diseñada para reproducir comportamientos similares a los que se producen en el mercado real. A diferencia de los sistemas tradicionales de análisis predictivo, estos modelos permiten experimentar con múltiples escenarios y comparar alternativas antes de realizar inversiones reales.
Entre sus aplicaciones potenciales se encuentran la evaluación previa de campañas comerciales, la validación de nuevas propuestas de valor, el análisis de estrategias de captación de clientes, el estudio de distintos posicionamientos de mercado o la identificación de riesgos que podrían pasar desapercibidos mediante métodos convencionales de planificación.
El equipo investigador destaca que algunos proyectos que ya emplean metodologías de simulación basadas en inteligencia artificial han conseguido reducir hasta en un 50 % el coste de adquisición de clientes al descartar con antelación estrategias poco eficaces y concentrar los recursos en aquellas con mayores probabilidades de éxito.
Para validar científicamente el modelo, los investigadores diseñaron un experimento controlado en el que participaron 105 personas. Los participantes fueron expuestos a distintas versiones de una misma propuesta comercial, elaboradas con diferentes niveles de persuasión y facilidad de uso. A partir del análisis de sus respuestas, el equipo identificó tres patrones recurrentes de comportamiento: los Convencidos, los Observadores Racionales y los No Compradores Desconectados.
Posteriormente, estos perfiles fueron utilizados para construir sus correspondientes gemelos digitales mediante inteligencia artificial generativa. En una segunda fase del estudio, los investigadores sometieron tanto a los participantes reales como a sus representaciones virtuales a los mismos estímulos con el fin de comparar las respuestas obtenidas.
Los resultados mostraron que los modelos digitales fueron capaces de reproducir con un elevado grado de consistencia los patrones de evaluación observados en los grupos reales, especialmente en variables relacionadas con el interés mostrado por las propuestas, la intención de compra y la valoración comparativa entre distintas alternativas comerciales.
Para Peñarroya, el verdadero potencial de estos sistemas radica en su capacidad para facilitar la toma de decisiones estratégicas más que en realizar predicciones individuales. “El principal valor de estos sistemas no reside en predecir el comportamiento exacto de una persona concreta, sino en ayudar a las organizaciones a comparar escenarios y explorar alternativas antes de tomar decisiones reales”, explica.
Los investigadores consideran que esta capacidad de experimentar antes de actuar forma parte de una transformación económica de mayor alcance que algunos especialistas ya comienzan a denominar Digital Twin Economy, una nueva etapa en la que empresas, administraciones y organizaciones utilizarán modelos de simulación como complemento a los procesos tradicionales de toma de decisiones.
En este contexto, la inteligencia artificial dejaría de concebirse únicamente como una herramienta de automatización para convertirse en un instrumento de análisis estratégico capaz de reducir la incertidumbre inherente a cualquier decisión empresarial.
“La inteligencia artificial no eliminará la incertidumbre, pero sí puede ayudarnos a navegarla mejor”, sostiene la investigadora. En su opinión, durante las últimas décadas las ventajas competitivas de las organizaciones han dependido principalmente del acceso al capital, la tecnología o la información. Sin embargo, la próxima década podría estar marcada por una nueva capacidad diferencial: la posibilidad de anticipar las consecuencias de las decisiones mediante simulaciones avanzadas.
“La diferencia ya no estará únicamente en ejecutar mejor. Estará en comprender las consecuencias antes de actuar. Las organizaciones capaces de simular escenarios mejor que los demás dispondrán de una ventaja competitiva difícil de replicar”, concluye Montserrat Peñarroya.
El estudio abre así la puerta a una nueva generación de herramientas de inteligencia artificial orientadas a la planificación empresarial, con aplicaciones potenciales en marketing, desarrollo de productos, estrategia comercial y análisis de mercados. Si su adopción se generaliza, las empresas podrían sustituir parte del tradicional proceso de prueba y error por modelos de simulación capaces de reducir costes, minimizar riesgos y mejorar la eficacia de sus decisiones antes de invertir recursos en el mundo real.
