Только что наткнулся на очень интересное исследование с использованием симуляции: Что произойдет, если заставить ИИ-агентов моделировать поведение типичных покупателей — и тестировать маркетинговые кампании на них перед запуском в реальном мире? Исследователи создали небольшой виртуальный город и заселили его ИИ-агентами. Всего 11 агентов и 10 локаций. Каждый агент имел: • бюджет • уровень энергии • потребности в еде и покупках • память • социальные связи • собственную персональность Затем DeepSeek-V3 генерировал их планы, разговоры и решения о покупках. Агенты приступили к действиям: ели, общались друг с другом, запоминали события, приглашали друзей куда-то — и самостоятельно решали, где тратить деньги. Сам эксперимент был очень простым: один магазин жареной курицы предложил скидку 20% посередине недели. Исследователи просто наблюдали, что произошло. • Выручка магазина выросла на 51% со второго по третий день — даже после (!) окончания скидки. • Его доля рынка увеличилась с 30% в первый день до 41% в третий день. • Но ОБЩИЙ рынок практически не расширился. То есть скидка не создала много нового спроса — она в основном оттянула клиентов от конкурента. • Местный ресторан потерял долю рынка и увидел падение выручки на 7%. • Кофейня осталась относительно стабильной. Еще более интересно, что сильнейший эффект проявился не сразу. Авторы интерпретируют это как распространение информации через социальную сеть агентов: они общались, планировали вместе, приглашали друзей — и интерес к месту рос благодаря их взаимодействиям. Симуляция также породила нечто, напоминающее лояльность: некоторые агенты возвращались в магазин жареной курицы во время акции, в то время как ресторан сохранял более широкую привлекательность даже без скидок. Таким образом, теоретически подобные системы могут позволить маркетологам тестировать: • скидки • акции • изменения цен • запуски новых продуктов • конкурентные сценарии на синтетических потребителях, прежде чем выходить на реальный рынок. Но есть очень важное НО. Это пока только доказательство концепции, а не доказательство того, что ИИ может надежно предсказывать реальное поведение людей. Симуляция включала всего 11 агентов. Их решения сильно зависят от дизайна промптов, выбранной языковой модели, правил среды и даже от структуры виртуального города. На мой взгляд, это точно то, за чем стоит следить. Потому что если такие симуляции в будущем будут правильно откалиброваны на реальных данных, часть CustDev, ценовых экспериментов и тестирования кампаний может сначала проходить на ИИ-агентах — а уже потом на людях.