El auge de los gemelos digitales permite a las empresas evitar a las personas reales para aumentar los beneficios

Las grandes empresas se están alejando de las encuestas tradicionales y recurriendo a réplicas generadas por IA de personas reales, un cambio que ofrece información más rápida pero que también genera preocupaciones sobre el empleo y la privacidad de los datos.

Un TikTok viral puede hacer famosa a una marca en horas, pero muchas empresas aún dependen de ciclos de investigación de doce semanas.

Para cuando llegan los resultados, los datos a menudo están obsoletos.

A menudo hay un retraso entre recibir comentarios y entender lo que significan. Debido a esto, las grandes empresas pueden tener dificultades para responder rápidamente cuando las tendencias cambian rápidamente.

Muchas empresas creen que los gemelos digitales son la solución.

Estas son copias digitales de cosas reales, sistemas o incluso personas. Las empresas las utilizan para probar ideas y ver qué podría suceder antes de hacerlo en la vida real.

Los grandes bancos y las empresas farmacéuticas ya están utilizando esta tecnología para predecir cómo reaccionarían las personas ante eventos importantes o artículos recién lanzados.

Las pruebas se realizan en segundos en lugar de semanas

La tecnología está ganando impulso actualmente en las empresas de alta tecnología.

Los investigadores de la Universidad de Glasgow construyeron un gemelo digital sistema que utiliza aprendizaje automático para verificar las redes informáticas.

Su nuevo método puede medir qué tan bien funciona una red en solo 4,78 segundos. Los métodos anteriores tardaban unas 33 horas en hacer el mismo trabajo.

Debido a que es mucho más rápido, los ingenieros pueden probar muchas más situaciones, especialmente a medida que las redes se vuelven más complejas.

La misma demanda de información rápida está alterando la investigación del consumidor.

Una startup llamada Brox ha generado 60.000 duplicados digitales de individuos reales.

Estos no son simplemente estimaciones, sino perfiles altamente detallados basados en entrevistas extensas, con algunos que comprenden hasta 300 páginas de material sobre una sola persona.

En lugar de depender principalmente de modelos estadísticos tradicionales, las empresas ahora pueden ejecutar múltiples simulaciones en horas en lugar de meses.

Hamish Brocklebank, que dirige Brox, explicó la diferencia.

“Puedes crear 10.000 gemelos digitales verdaderamente sintéticos [usando LLM], pero las respuestas aún se normalizarán en una distribución muy ajustada, lo cual no es realista cuando realmente estás preguntando a personas reales”, dijo.

Dado que Brox ya tiene estos gemelos listos para usar, una gran empresa farmacéutica puede hacer preguntas a la multitud digital y obtener resultados confiables en horas, omitiendo todo el paso de encontrar personas reales para entrevistar.

La automatización apunta a trabajadores mejor pagados

El rápido impulso hacia la automatización tiene una desventaja.

Según el economista del MIT Daron Acemoglu, muchas empresas utilizan la automatización principalmente para ahorrar dinero en lugar de aumentar la eficiencia.

Según su investigación, los empleadores están más dispuestos a reemplazar a personas con mayor compensación.

El estudio también demostró un impacto significativo en la desigualdad de ingresos.

La automatización representó el 52% del aumento de la disparidad de ingresos entre 1980 y 2016.

Acemoglu señaló que cuanto mayor sea el salario de un trabajador, más incentivadas están las corporaciones para automatizar esa posición.

También argumentó que este enfoque en la reducción de los costes laborales ha reducido muchos de los beneficios potenciales de la automatización.

Según la investigación, los esfuerzos para reducir los salarios eliminaron del 60% al 90% de las ganancias de productividad que la automatización supuestamente crearía, lo que resultó en lo que él describió como un crecimiento de la productividad relativamente débil.

La privacidad también se está convirtiendo en un problema importante.

Un equipo del Instituto IMDEA Networks descubrió que los sistemas de IA prominentes, incluidos ChatGPT, Claude y Perplexity AI, utilizan técnicas de seguimiento desarrolladas por Google y TikTok.

Estos rastreadores pueden recopilar información sobre de qué hablan los usuarios, como títulos de chats y direcciones web.

Los gemelos digitales se forman utilizando información altamente personal, como experiencias de la infancia, comportamientos y relaciones.

Cuando se combinan con el seguimiento de terceros, estas tecnologías pueden recopilar y manejar grandes volúmenes de datos sensibles.

Se espera que la industria de la simulación de IA y los gemelos digitales alcance $21.330 millones para 2030.