Caso de uso
Synthetic Users
Laboratorios de Investigación Agentizados: más velocidad, más precisión, decisiones inteligentes
Research Lab agentizado orientado a reducir costos y aumentar conversiones
El desafío
Impulsar la investigación con inteligencia artificial
Los laboratorios de investigación de usuarios se han convertido en áreas estratégicas que permiten entender al cliente, validar hipótesis e identificar oportunidades de innovación. No obstante estas áreas suelen requerir altos recursos y tiempo, limitando la agilidad de respuesta a las necesidades del negocio.
La llegada de nuevas herramientas de IA ha marcado una evolución natural hacia laboratorios más ágiles, automatizados y escalables, donde agentes inteligentes se integran en los procesos de research para acelerar el análisis y la toma de decisiones.
En este contexto, nuestro cliente —una importante compañía del sector Telco— buscaba optimizar sus procesos de producto y marketing elevando su laboratorio y las capacidades del equipo de investigación a través de IA.
Sus objetivos eran claros:
-
- Reducir los tiempos y costos de la investigación, con soluciones de IA para acelerar la obtención de datos.
- Mejorar en su comprensión de usuarios y clientes, elevando su capacidad de llegar a más perfiles y simular escenarios complejos.
- Impulsar conversiones y experiencia, mediante un mayor conocimiento del usuario para reducir fricciones e impulsar la relevancia.
- Aumentar la rigurosidad metodológica, garantizando decisiones respaldadas con evidencia de investigaciones reales.
- Democratizar y reutilizar el conocimiento para que la data acumulada se convierta en un recurso vivo, accesible para todos los equipos.
¿Qué hicimos?
Research Lab agentizado con Synthetic Users
En Multiplica implementamos un Research Lab agentizado dentro del área de investigación del cliente, integrando agentes de investigación impulsados por IA y modelos de synthetic users entrenados con datos y aprendizajes históricos de la organización. El laboratorio se configuró como un entorno híbrido de investigación, capaz de procesar información cualitativa existente, generar simulaciones de comportamiento y validar hipótesis de producto, marketing o negocio antes de su lanzamiento.
Para lograrlo, estructuramos un proceso que combina varias etapas:
- Curación del conocimiento: organización de insights, entrevistas y documentos para construir una base de aprendizaje sólida.
- Modelado de perfiles sintéticos: creación de segmentos de usuarios simulados a partir de datos reales e históricos.
- Simulación de interacciones: participación de los perfiles digitales en pruebas, evaluaciones y testeos de campañas.
- Iteración híbrida: combinación de hallazgos sintéticos con validaciones reales para afinar hipótesis y decisiones.
La plataforma que desarrollamos garantiza a los equipos un acceso inmediato a los datos acumulados, permitiéndoles consultar hallazgos previos, explorar nuevos escenarios o contrastar información directamente a través de interfaces conversacionales, lo que facilita la reutilización de información y aprendizajes y democratiza el conocimiento dentro de la organización.
Para un funcionamiento óptimo, potenciamos el rol humano en un modelo híbrido: la IA procesa datos y detecta patrones, mientras que los investigadores interpretan y validan los hallazgos (con usuarios reales en escenarios específicos), asegurando rigor metodológico y alineación estratégica.
A partir de las primeras investigaciones, el laboratorio evoluciona hacia un centro de inteligencia continua, que conecta el conocimiento acumulado con la experimentación ágil y la colaboración gobernada entre áreas.
Herramientas: Synthetic Users by Multiplica
Plataforma que utiliza IA para crear perfiles digitales basados en datos reales, capaces de simular comportamientos, motivaciones y patrones de usuarios a partir de evidencia previa: entrevistas, datos históricos, demográficos y conductuales.
Impacto
En las primeras aplicaciones del Laboratorio de investigación agentizado, se estima el siguiente impacto:
- Incremento de conversiones de campaña entre +20% y +40%.
- Reducción de costos operativos asociados al testing y análisis.
- Aceleración de los tiempos de lanzamiento, pasando de semanas a días.
- Reducción de fricciones y abandonos en la experiencia de usuario.
