La sabiduría colectiva, ese fenómeno donde la suma de opiniones diversas da lugar a soluciones más acertadas y completas, ha sido durante mucho tiempo una herramienta esencial en la generación de ideas, toma de decisiones y validación de productos. Tradicionalmente, reunir este conocimiento requería enfocar grupos extensos, encuestas o sesiones de retroalimentación que consumían tiempo, recursos y dinero. Sin embargo, la evolución de la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento del lenguaje natural han abierto un escenario sorprendente: ¿es posible simular esta sabiduría del público masivo sin la necesidad de reunir paneles físicos o encuestas masivas? La respuesta está entretejida en la innovación de las llamadas personas o personajes virtuales de IA, que ofrecen un nuevo paradigma para la investigación y el desarrollo basado en inteligencia artificial. La capacidad de la IA para generar múltiples perspectivas no es únicamente un avance técnico, sino un reflejo del esfuerzo por superar uno de sus mayores desafíos: la respuesta genérica y superficial. Cuando se le pide a un modelo estándar que responda a una consulta, el resultado puede ser platitud, respuestas excesivamente positivas o un sesgo hacia lo común y esperado.
Para evadir esta limitación, los desarrolladores y expertos en IA han comenzado a explotar técnicas que obligan a estos modelos a encarnar diversas personalidades o expertos, cada uno con su punto de vista particular. Esta metodología, conocida como "Personas de pensamiento" o "Porcentajes de pensamiento", puede considerarse una evolución de la técnica más básica de «cadena de pensamiento» que orienta al modelo a analizar una pregunta desde múltiples ángulos antes de ofrecer una respuesta consolidada. En esencia, esta técnica invita a la IA a imaginar un grupo de individuos con diferentes antecedentes, preocupaciones y perspectivas. Por ejemplo, en la prueba de un nuevo producto como un babero electrónico para padres, en lugar de obtener una única opinión generalista, el modelo puede adoptar el rol de una madre primeriza preocupada por la seguridad, un padre deportista interesado en la funcionalidad, un experto en tecnología infantil y un influencer de estilo de vida. Cada uno evalúa el producto desde su propia experiencia y prioridades, brindando críticas constructivas, sugerencias y alabanzas.
Al integrar estos múltiples puntos de vista, se construye una visión mucho más robusta y afinada de cómo responderá el mercado real. Esta simulación no solo reduce la dependencia de costosos enfoques tradicionales, sino que también acelera el proceso de investigación. Las respuestas sintetizadas tras la integración de esas personalidades permiten a las empresas y creadores identificar con mayor precisión las oportunidades y desafíos antes de desarrollar un prototipo o lanzar un producto. Además, permite filtrar la información para descubrir críticas potenciales o carencias que, de otra manera, podrían pasar desapercibidas. Un método especialmente popular dentro de este ámbito es el "Prompt de expertos", donde el modelo de IA emula las opiniones de figuras reconocidas o especialistas en la materia en cuestión.
Por ejemplo, para entender cómo aprender habilidades nuevas, la IA puede simular las opiniones de Malcolm Gladwell, conocido por popularizar la regla de las 10,000 horas; Angela Duckworth, reconocida por su investigación sobre la perseverancia; o Tim Ferriss, experto en optimización personal. Lo interesante es que, para una sola consulta, se obtienen diversos razonamientos y consejos, lo que enriquece el análisis final. Por otro lado, el "Prompt de personas o de público" representa un enfoque más democratizado que busca mantener la pluralidad de voces desde diferentes segmentos demográficos y estilos de vida. Simular la retroalimentación de una madre trabajadora, un adolescente aficionado a la tecnología o un jubilado preocupado por la sencillez de uso, permite anticipar cómo distintas audiencias podrían interpretar o reaccionar ante una propuesta. Este enfoque amplifica el efecto de la sabiduría colectiva, ya que cada "persona" virtual aporta factores culturales, necesidades y valores diversos, otorgando un abanico más completo de perspectivas.
Más allá del impacto en el desarrollo de productos, estas técnicas tienen aplicaciones significativas en marketing, comunicación, innovación y políticas públicas. Por ejemplo, en la planificación de campañas publicitarias, simular la recepción del mensaje a través de distintas miradas contribuye a evitar errores comunes y a diseñar propuestas que conecten emocionalmente con amplios segmentos. En reuniones estratégicas o sesiones de brainstorming, contar con varios "consultores" virtuales puede facilitar la evaluación neutral y crítica de ideas, evitando el pensamiento grupal convencional. Sin embargo, aunque las ventajas son evidentes, este método plantea retos y consideraciones éticas que no pueden obviarse. La calidad de los resultados depende enormemente de la profundidad y fidelidad de las personalidades simuladas.
Si el modelo se limita a estereotipos simplistas, la validación puede ser engañosa. También existe el riesgo de que, al ser una simulación, algunos matices propios de interacción humana directa no puedan replicarse adecuadamente, como las emociones genuinas o la intuición. Por eso, se recomienda complementar estas simulaciones con pruebas reales cuando sea posible. Además, la transparencia es vital. Al utilizar opiniones generadas por IA, es importante que las organizaciones dejen claro el origen de esos datos y no hagan pasar esta retroalimentación como si proviniera de personas reales.
Esto evitará confusiones y mantendrá la integridad del proceso de investigación. En cuanto a la accesibilidad, se observa que estas técnicas están ganando terreno debido a la disponibilidad creciente de modelos de lenguaje avanzados, plataformas de código abierto y cursos especializados que enseñan cómo estructurar estos diálogos con múltiples personas. El aprendizaje de estas prácticas está al alcance de profesionales con base técnica, y su implementación ya no es exclusiva de grandes corporaciones con altos presupuestos. En definitiva, la simulación de la sabiduría colectiva a través de personas virtuales de IA está revolucionando la forma en que las empresas, los investigadores y los creadores pueden obtener feedback, validar ideas y explorar escenarios multidimensionales sin la logística que conlleva el reunir grupos humanos. Se trata de un campo en plena evolución que fusiona la psicología social, el procesamiento del lenguaje natural y la innovación disruptiva para generar soluciones más inteligentes, rápidas y menos costosas.
La capacidad de la inteligencia artificial para incorporar diversas voces y combinarlas en una respuesta integrada abre una puerta hacia un futuro donde la colaboración humano-máquina potencie el conocimiento y la creatividad. Sin duda, esta técnica resulta un instrumento poderoso para quienes desean adelantarse a las necesidades reales del público, entender sus distintas ópticas y crear propuestas con verdadero impacto.
