El auge de los gemelos digitales está permitiendo a las empresas prescindir de personas reales para aumentar sus beneficios

Las grandes empresas están abandonando las encuestas tradicionales y recurriendo a réplicas de personas reales generadas por inteligencia artificial, un cambio que ofrece información más rápida, pero que también suscita preocupación en materia de empleo y privacidad de datos.

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

Para cuando llegan los resultados, los datos suelen estar obsoletos.

A menudo, existe un desfase entre recibir comentarios y comprender su significado. Por ello, las grandes empresas pueden tener dificultades para responder con rapidez cuando las tendencias cambian velozmente.

Muchas empresas creen que los gemelos digitales son la solución.

Se trata de copias digitales de objetos, sistemas o incluso personas reales. Las empresas las utilizan para probar ideas y ver qué sucede antes de implementarlas en la vida real.

Los principales bancos y compañías farmacéuticas ya están utilizando esta tecnología para predecir cómo reaccionaría la gente ante eventos importantes o productos recién lanzados al mercado.

Las pruebas se realizan en segundos en lugar de semanas

Esta tecnología está ganando terreno actualmente en las empresas de alta tecnología.

Investigadores de la Universidad de Glasgow crearon un sistema de gemelo digital que utiliza el aprendizaje automático para comprobar las redes informáticas.

Su nuevo método permite medir el rendimiento de una red en tan solo 4,78 segundos. Los métodos anteriores tardaban unas 33 horas en realizar la misma tarea.

Debido a su mayor velocidad, los ingenieros pueden probar muchas más situaciones, especialmente a medida que las redes se vuelven más complejas.

Esa misma demanda de información rápida está transformando la investigación de mercado.

Una empresa emergente llamada Brox ha generado 60.000 duplicados digitales de personas reales.

No se trata simplemente de estimaciones, sino de perfiles muy detallados basados ​​en entrevistas exhaustivas, algunos de los cuales comprenden hasta 300 páginas de material sobre una sola persona.

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

Hamish Brocklebank, quien dirige Brox, explicó la diferencia.

“Se pueden crear 10.000 gemelos digitales totalmente sintéticos [utilizando modelos de lógica descriptiva], pero las respuestas seguirán normalizándose en una distribución muy ajustada, lo cual no es realista cuando se le pregunta a personas reales”, afirmó.

Dado que Brox ya tiene a estos gemelos listos, una importante compañía farmacéutica puede hacer preguntas a la comunidad digital y obtener resultados fiables en cuestión de horas, saltándose todo el paso de encontrar personas reales para entrevistar.

La automatización se dirige a los 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 para aumentar la eficiencia.

Según su investigación, los empleadores están más dispuestos a reemplazar a las personas que ofrecen una remuneración más alta.

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

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

Acemoglu señaló que cuanto mayor sea el salario de un trabajador, mayor será el incentivo para que las empresas automaticen ese puesto.

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

Según la investigación, los esfuerzos por reducir los salarios anularon entre el 60% y el 90% de las ganancias de productividad que se suponía que generaría la automatización, lo que dio como resultado 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 IMDEA Networks Institute descubrió que destacados sistemas de IA, como ChatGPT, Claude y Perplexity AI, utilizan tracdesarrolladas por Google y TikTok.

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

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

Cuando se combinan con sistemas tracde terceros, estas tecnologías pueden recopilar y gestionar grandes volúmenes de datos confidenciales.

Se prevé que la industria de la simulación con IA y los gemelos digitales alcance los 21.330 millones de dólares en 2030.