Startup brasileña revoluciona la investigación de mercado con IA y datos sintéticos

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São Paulo.- Galaxies, startup brasileña, está transformando la investigación de mercado mediante el uso de datos sintéticos, una tecnología que genera datos artificialmente pero que imitan patrones reales. “En la era de la Inteligencia Artificial (IA), donde las decisiones deben ser rápidas y precisas, los datos sintéticos se están convirtiendo en la nueva materia prima para la innovación”, señala Daniel Victorino, CEO y Head de Datos de Galaxies.

Esta solución se destaca por el uso de “personas” sintéticas en lugar de reales, permitiendo que una empresa realice una serie de investigaciones de mercado con un 98% de precisión, resultados en hasta 48 horas y a un costo reducido en comparación con las investigaciones tradicionales.

La propuesta innovadora está beneficiando el desarrollo de productos y campañas de marketing en cualquier sector, aunque la empresa está más enfocada en el mercado de videojuegos. El CEO también garantiza que todo está en conformidad con la Ley General de Protección de Datos (LGPD).

Concepto y beneficios de las “personas” sintéticas

Las “personas” sintéticas son representaciones ficticias de segmentos de clientes creadas a partir de datos reales recopilados de diversas fuentes, como historial de compras, interacciones en redes sociales y comportamiento de navegación en Internet. Estas “personas” se construyen utilizando técnicas de IA y análisis de datos para identificar patrones y características comunes entre los consumidores.

Al integrar datos sintéticos y personas sintéticas, Galaxies ofrece soluciones personalizadas que atienden las necesidades específicas de cada sector. Este enfoque permite un análisis más preciso y eficiente, lo que resulta en decisiones estratégicas más informadas y efectivas.

Los datos sintéticos, por otro lado, son creados por algoritmos y simulaciones computacionales basados en tecnologías de IA Generativa.

Un mercado prometedor

Según Victorino, la adopción de IA y datos sintéticos está en expansión, y se espera que en los próximos tres años más de la mitad de las investigaciones de mercado utilicen datos sintéticos, debido a su flexibilidad, bajo costo y capacidad de escalabilidad.

Sin embargo, el uso de esta tecnología no está exento de desafíos. Según el CEO, entre ellos se destacan la resistencia cultural, la falta de conocimiento técnico y las dudas sobre la confiabilidad de los datos. Para superar estas barreras, Daniel Victorino recomienda invertir en capacitación, integración con TI y realizar pruebas iniciales de validación.

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Galaxies, que ofrece tanto la tecnología como el servicio, proporciona a los clientes informes detallados, interactivos o estáticos, a través de paneles de control que muestran hábitos, descubrimientos e insights de manera clara y visual. Además, realiza talleres, presenciales o en línea, para apoyar la toma de decisiones estratégicas.

En cuanto al costo de las investigaciones, este varía según la metodología adoptada (cuantitativa o cualitativa), siendo otro factor importante, ya que muchas empresas buscan herramientas ágiles para obtener respuestas rápidas y optimizar el retorno sobre la inversión. Pero la empresa garantiza que su método es un 90% más barato que las investigaciones tradicionales.

Aunque la personalización de las investigaciones es fundamental, Galaxies también tiene como objetivo atender a pequeñas y medianas empresas con planes de suscripción que se lanzarán en marzo, ofreciendo “personas” predesarrolladas segmentadas por criterios como edad, ingresos y hábitos de consumo.

Con un equipo multidisciplinario, compuesto por especialistas en investigación cuantitativa y cualitativa, ingenieros de datos y analistas, Galaxies también está expandiéndose a nivel mundial, con presencia en Dubái, Dinamarca e Italia.

El enfoque innovador de la empresa está conquistando sectores como el farmacéutico, los medios de comunicación, el entretenimiento y los bienes de consumo, especialmente en un momento en que las empresas buscan mejorar la validación de nuevos productos y optimizar lanzamientos que, a menudo, enfrentan tasas de fracaso de entre el 50% y 70%.