La tecnología avanza a una velocidad vertiginosa, a menudo superando nuestra capacidad como organizaciones y agencias para asimilar sus cambios y evaluar su adopción, allí radica uno de los grandes retos que vivimos hoy en día, elegir cuando adaptarnos o esperar. Como investigador de mercado, uno de los elementos que siempre me ha cautivado en los proyectos en los que he participado es, sin duda, el contacto humano. Ya sea a través de una encuesta, un grupo de enfoque o una entrevista individual, la enorme cantidad de información que podemos recabar en cada proyecto no solo enriquece la toma de decisiones de nuestros clientes, sino que, como investigadores, nos permite asomarnos a la complejidad del comportamiento humano. Gracias a los avances en la programación de IA la forma como obtenemos datos del mercado puede cambiar.
La idea de aprovechar la capacidad de la tecnología…
La idea de aprovechar la capacidad de la tecnología para predecir las respuestas de los humanos ante las preguntas de una investigación es una obra de ingeniería impresionante. Imaginen la velocidad con la que las organizaciones podrían tomar decisiones, o la anticipación sobre la aceptación o no de algún proyecto social. Esta capacidad de simulación de comportamientos y actitudes humanas, como se explora en el informe “Simulating Human Behavior with AI Agents” de Park, Zou, Shaw, Hill, Cai, Morris, Willer, Liang y Bernsteing (mayo 2025), podría permitir a los investigadores probar una amplia gama de intervenciones y teorías, como la reacción de las personas a nuevos mensajes de salud pública o eventos económicos.
Estos aspectos positivos tienen su contraparte…
Sin embargo, estos aspectos positivos tienen su contraparte. Como bien expone la publicación de Standford University Human-Centered Artificial Intelligence, existen retos que los investigadores y quienes diseñan las leyes deben tomar en consideración. Uno de los riesgos importantes es la dependencia excesiva de los agentes generativos cuando la precisión de la simulación es baja. Esto significa que, si los modelos de IA no son lo suficientemente precisos al simular comportamiento humano, las decisiones basadas en esas simulaciones podrían llevar a resultados erróneos o inesperados.
Para evitarlo, se deben desarrollar herramientas y metodologías que permitan saber cuándo se puede confiar en estas simulaciones y cuándo no. Además, los datos utilizados para construir estos agentes pueden ser sensibles, lo que conlleva a riesgos de privacidad y en algunos casos daño a la reputación de los participantes en caso de que estos sean manipulados. Esta posibilidad tecnológica nos invita a hacernos preguntas éticas sobre el uso de agentes de IA para simular a personas fallecidas o el riesgo de hacer uso inadecuado de los datos.
…existe un riesgo adicional relacionado con el nivel de confianza…
Para mí, existe un riesgo adicional relacionado con el nivel de confianza en quienes diseñan y entrenan los modelos de lenguaje grandes (LLM), las interfaces de usuario empleadas para la obtención de datos y los aspectos tecnológicos involucrados durante el proceso. Así como la formulación de un cuestionario influye en la fiabilidad de la información, el desarrollo y configuración del LLM, junto con sus interfaces, también deben ser considerados críticamente.
En conclusión, todos los elementos que intervienen en una investigación de mercado deben ser tomados en cuenta para estimar el nivel de confianza de los resultados, e incluso en estos casos, donde quien responde es un algoritmo, la transparencia y la validación siguen siendo fundamentales. La colaboración entre legisladores e investigadores es crucial para establecer mecanismos de monitoreo y consentimiento que ayuden a mitigar los riesgos mientras se aprovechan los beneficios de estas innovaciones.
Referencias:
Park, J. S., Zou, C. Q., Shaw, A., Hill, B. M., Cai, C. J., Morris, M. R., Willer, R., Liang, P., & Bernstein, M. S. (2025, May). Simulating Human Behavior with AI Agents. Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence. https://arxiv.org/abs/2411.10109
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