Kasalukuyang natagpuan ko ang isang napakaganda na pag-aaral sa simulasyon: Ano ang mangyayari kung gagawin mong simulan ng mga AI agent ang pag-uugali ng karaniwang mamimili – at pagkatapos ay subukan ang mga kampanya sa pagmemarketing sa kanila bago ilunsad ang anumang bagay sa totoong mundo? Nilikha ng mga mananaliksik ang isang maliit na virtual na bayan at pinopopulate ito ng mga AI agent. Tanging 11 na agent at 10 na lokasyon. Ang bawat agent ay may: • isang budget • isang antas ng enerhiya • mga pangangailangan sa pagkain at pagbili • memorya • mga sosyal na koneksyon • sariling persona Pagkatapos, ginawa ng DeepSeek-V3 ang kanilang mga plano, usapan, at desisyon sa pagbili. Kaya nagtrabaho ang mga agent, kumain, nag-usap sa isa’t isa, natandaan ang mga bagay, inanyayahan ang mga kaibigan sa isang lugar – at nagsagawa nang independiyenteng desisyon kung saan babayaran ang pera. Ang totoong eksperimento ay napakasimple lamang: Isang tindahan ng fried chicken ay nagbigay ng 20% discount sa gitna ng linggo. Pinanood ng mga mananaliksik kung ano ang nangyari. • Kumita ng 51% ang tindahan mula sa Araw 2 hanggang Araw 3 – kahit pagkatapos (!) ng discount. • Lumaki ang kanilang bahagi sa merkado mula sa 30% sa Araw 1 hanggang 41% sa Araw 3. • Ngunit hindi talaga lumaki ang BUONG merkado. Kaya hindi naglikha ang discount ng maraming bagong demand – kundi karamihan ay nagdala ng mga customer mula sa isang kalaban. • Nawalan ng bahagi sa merkado ang lokal na diner at bumaba ang kita nito ng 7%. • Nanatiling relatibong stable ang tindahan ng kape. Higit pa rito, ang pinakamalakas na epekto ay hindi nangyari agad. Ipinapaliwanag ng mga may-akda na ito ay dahil sa pagkalat ng impormasyon sa sosyal na network ng mga agent: nag-usap sila, nagplano nang magkasama, inanyayahan ang mga kaibigan – at tumataas ang interes sa lugar sa pamamagitan ng kanilang interaksyon. Ang simulasyon ay nagbigay din ng isang bagay na tila katulad ng loyalti: ilan sa mga agent ay bumalik sa tindahan ng fried chicken habang may promo, habang nanatili ang diner sa mas malawak na atraksyon kahit walang discount. Kaya sa teoriya, maaaring gamitin ng mga marketer ang ganitong sistema upang subukan: • discount • promo • pagbabago sa presyo • paglunsad ng bagong produkto • mga kompetitibong skenaryo sa synthetic na mga consumer bago pumasok sa totoong merkado. Ngunit may isang napakahalagang BUT. Ito ay patuloy pa ring proof of concept, hindi ebidensya na maaaring magpalaya nang tumpak ang AI sa paghuhula ng totoong pag-uugali ng tao. Ang simulasyon ay may tanging 11 na agent. Ang kanilang mga desisyon ay malaki ang depende sa disenyo ng prompt, napiling LLM, mga patakaran ng kapaligiran, at kahit paano itinayo ang virtual na bayan. Sa aking opinyon, ito ay tiyak na isang bagay na dapat subaybayan. Dahil kung ma-calibrate nang tama ang ganitong mga simulasyon sa totoong mundo data, bahagi na lamang ng CustDev, pricing experiments, at campaign testing ay mangyayari muna sa AI agents – at pagkatapos lamang sa mga tao.