Acababa de encontrar un estudio de simulación muy interesante: ¿Qué sucede si se hacen que agentes de IA simulen el comportamiento de compradores típicos, y luego se prueban campañas de marketing sobre ellos antes de lanzar algo en el mundo real? Los investigadores construyeron una pequeña ciudad virtual y la poblaron con agentes de IA. Solo 11 agentes y 10 ubicaciones. Cada agente tenía: • un presupuesto • un nivel de energía • necesidades de comida y compras • memoria • conexiones sociales • su propia personalidad Luego, DeepSeek-V3 generó sus planes, conversaciones y decisiones de compra. Los agentes comenzaron a trabajar, comieron, hablaron entre sí, recordaron cosas, invitaron a amigos a algún lugar, y decidieron independientemente dónde gastar dinero. El experimento real fue muy sencillo: una tienda de pollo frito ofreció un descuento del 20% a mitad de semana. Los investigadores observaron lo que sucedió. • Los ingresos de la tienda aumentaron un 51% del día 2 al día 3 – incluso después (!) del descuento. • Su cuota de mercado creció del 30% el día 1 al 41% el día 3. • Pero el mercado TOTAL no creció realmente. Así que el descuento no generó mucha demanda nueva – simplemente atrajo clientes de un competidor. • El restaurante local perdió cuota de mercado y vio caer sus ingresos un 7%. • La cafetería se mantuvo relativamente estable. Aún más interesante: el efecto más fuerte no ocurrió inmediatamente. Los autores lo interpretan como información que se propaga a través de la red social de los agentes: hablaban, hacían planes juntos, invitaban a amigos – y el interés por el lugar aumentó a través de sus interacciones. La simulación también produjo algo que parecía lealtad: algunos agentes regresaron a la tienda de pollo frito durante la promoción, mientras que el restaurante mantuvo un atractivo más amplio incluso sin descuentos. Entonces, en teoría, sistemas como este podrían permitir a los marketineros probar: • descuentos • promociones • cambios de precios • lanzamientos de nuevos productos • escenarios competitivos sobre consumidores sintéticos antes de entrar al mercado real. Pero hay un PERO muy importante. Esto sigue siendo una prueba de concepto, no una evidencia de que la IA pueda predecir confiablemente el comportamiento humano real. La simulación solo tenía 11 agentes. Sus decisiones dependen en gran medida del diseño del prompt, el LLM elegido, las reglas del entorno e incluso cómo está estructurada la ciudad virtual. En mi opinión, esto es definitivamente algo que vigilar. Porque si estas simulaciones eventualmente se calibran adecuadamente con datos del mundo real, parte del CustDev, los experimentos de precios y las pruebas de campañas podrían ocurrir primero en agentes de IA – y solo luego en humanos.