En 2025, la comprensión de diversos fenómenos inicia en el análisis de datos y en el contexto de los negocios, este es también el primer paso para la toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, no en todos los casos estos datos son reales. Te preguntarás cómo pueden, entonces, llevar a conclusiones certeras o conducir al éxito de campañas de marketing o productos… Y esa es, precisamente, la magia de los datos sintéticos.
En las siguientes líneas explicaremos cómo se genera esta información, cuáles son sus aplicaciones y lo que debes saber sobre el rol de los datos sintéticos en la investigación de mercados.
Datos sintéticos: definición y aplicaciones
La definición del concepto parte de que, para generar datos sintéticos, se emplean algoritmos y modelos matemáticos que imitan las características y patrones de la información real, sin que exista necesidad de recabar datos de personas, organizaciones o eventos.
Esta es la razón por la que la información sintética se ha vuelto eficaz para proteger la privacidad en ámbitos como el de la salud o las finanzas, donde la confidencialidad es un factor crítico.
Mediante el uso de estos datos, que pueden clasificarse en tres categorías -complemente sintéticos, parcialmente sintéticos o sintéticos híbridos- se tiene la opción de hacer simulaciones sin recurrir a información sensible o caer en el incumplimiento de las normativas sobre seguridad en este sentido.
Hasta hoy, esta alternativa ha confirmado su efectividad en la generación artificial de información sobre historiales médicos o de compras, lo que tiene una función práctica en procesos de análisis, simulación o entrenamiento de datos sintéticos para IA.
Debido a esta versatilidad, generar y apoyarse en ellos beneficia a diversos sectores a través de aplicaciones como el entrenamiento de software de machine learning, el desarrollo de productos y la investigación de mercados de una forma segura y eficiente.
Ventajas de trabajar con información sintética
Como decíamos, la información sintética es, por definición, una alternativa útil para casos en los que los métodos de recolección de datos en la investigación de mercados encuentran limitaciones de carácter legal, de seguridad o éticas. Teniendo esto en cuenta, en seguida revisaremos con más detalle las ventajas que ofrecen:
1. Mayor disponibilidad de información
Al no tener las mismas restricciones que los datos reales, los sintéticos permiten acceder a conjuntos más amplios y diversos, lo que garantiza una mayor precisión y solidez tanto en los análisis como en las simulaciones.
2. Acceso a datos no disponibles
Conseguir datos reales puede plantear dificultades debido a factores como la falta de información o, directamente, problemas con los métodos de recolección de datos en investigación de mercados. Sin embargo, la información sintética se propone como una solución al permitir que se generen conjuntos de datos sin depender de la disponibilidad de información auténtica.
3. Optimización del tiempo y costos
Otra ventaja de generar datos sintéticos sobre la recolección de información real, es que los primeros pueden obtenerse de forma rápida y con menor presupuesto, lo que agiliza los procesos de análisis o simulación.
4. Privacidad
Los datos sintéticos no contienen información personal o empresarial que pueda ser identificada por terceros; ello asegura la privacidad de individuos y organizaciones, sin sacrificar la profundidad o verosimilitud del análisis.
5. Mejora en la calidad de la información
La consistencia y exactitud de los datos sintéticos reducen el margen de error y los sesgos en estudios de mercado y procesos de simulación.
6. Complementariedad con soluciones de marketing
Muchas de las herramientas de marketing que actualmente permiten a las empresas mejorar sus estrategias y resultados están asociadas al uso de datos sintéticos. Estas permiten, entre otras funciones, realizar una segmentación precisa para diseñar ofertas y mensajes personalizados, pruebas A/B con resultados muy confiables y creación de contenido adaptable a las necesidades e intereses de los clientes, lo que contribuye a aumentar las conversiones y el compromiso de los usuarios.
7. Flexibilidad
Los datos generados artificialmente ayudan a las empresas en su adaptación a distintos contextos y situaciones. Con este objetivo, pueden aprovecharse para simular casi cualquier escenario y estudiar variables que no podrían tenerse en consideración a partir de datos reales.
8. Entrenamiento de modelos de IA y machine learning
Su uso es muy pertinente cuando los datos reales no están al alcance o implican costos muy altos. De hecho, esta información creada por medios artificiales es útil para que dichos modelos aprendan con rapidez y precisión. Esto se observa principalmente en proyectos que tienen que ver con el procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, predicción de patrones de comportamiento o en la toma de decisiones.
Además, el manejo de estos datos les ha ofrecido a los investigadores la posibilidad de diseñar conjuntos para dar solución a problemas específicos, lo que hace de ellos una herramienta adecuada para desarrollar modelos especializados en áreas donde la información es escasa o poco accesible.
Los siguientes son ejemplos de la aplicación de datos sintéticos en diversos ámbitos del marketing y la relación con clientes:
- Optimización de la estrategia de precios
- Automatización de marketing
- Análisis del comportamiento del mercado
- Creación de perfiles del consumidor más realistas
- Protección de la privacidad en internet
- Investigación sobre las perspectivas de los consumidores.
El aporte de los datos sintéticos a la investigación de mercados
Al ofrecer una alternativa menos costosa y más ágil respecto a los métodos tradicionales de recolección de datos en investigación de mercados, la información sintética ha provocado un cambio importante en la industria. Esto ha sucedido gracias a la generación de conjuntos extensos que mantienen la privacidad e imitan con mucha fidelidad la información del mundo real.
Esto ha permitido que las empresas lleven a cabo análisis y pruebas sin las limitaciones que imponen los datos cuando son tendenciosos o escasos. Así es como esta nueva manera de trabajar facilita una comprensión en profundidad de las tendencias del mercado y deriva, a su vez, en la toma de decisiones informada.
Para finalizar el recorrido por este universo, podemos decir que los datos generados artificialmente entregan a las empresas de investigación de mercados una orientación acertada, actual y suficiente sobre los consumidores y sus necesidades, lo que resulta en mejores productos, servicios y campañas publicitarias.