El Dilema de la Investigación de Mercados: Costo, Sesgos y la Promesa de la IA
La investigación de mercados tradicional es un proceso que cuesta a las empresas miles de millones anualmente. Peor aún, sus resultados a menudo están sesgados por el panel de participantes y son difíciles de escalar.
Los modelos de lenguaje (LLMs) abren una nueva puerta al permitirnos simular consumidores a gran escala, pero tienen una debilidad: si les pides una calificación numérica directa (como "califica del 1 al 5"), sus respuestas no reflejan la realidad del mercado.
Para resolver esto, nuestra tecnología se inspira en el método *SSR (Semantic Similarity Rating)*. En lugar de pedir una calificación, primero solicitamos al modelo una respuesta textual libre y natural. Luego, mediante algoritmos de similitud semántica, el sistema convierte esa opinión en una distribución de probabilidad precisa sobre la escala Likert. Este enfoque ha demostrado alcanzar un 90% de la fiabilidad que se obtiene al encuestar dos veces a humanos reales, manteniendo distribuciones de respuesta realistas.
Lo más importante es que esta técnica proporciona el "porqué" cualitativo detrás de cada calificación. Así, habilitamos simulaciones de estudios de mercado a gran escala que son fiables, interpretables y superan las limitaciones de los métodos tradicionales.
