Gemelos, pero no iguales

Muchas industrias enfrentan hoy el mismo desafío. Necesitan ser más eficientes, escalables y costo-efectivas sin perder aquello que genera valor. La tecnología, y particularmente la inteligencia artificial, ofrece nuevas posibilidades para automatizar procesos y reducir tiempos y costos. Sin embargo, cuanto más avanzamos en su aplicación, más relevante resulta entender qué puede reemplazar y dónde la dimensión humana sigue siendo insustituible.

Con esa pregunta, Datum y Wortya realizaron un experimento para crear gemelos digitales de tres tipos de familias peruanas. El punto de partida fue la información recogida en el libro Familias Peruanas, complementada con datos de la Enaho, censos, etnografías, entrevistas en profundidad, fotografías y videos. A partir de esta información se utilizaron tres modelos de lenguaje de gran escala o LLM para construir prototipos capaces de representar a estas familias. Posteriormente, se realizaron entrevistas en profundidad tanto a personas reales como a sus respectivos gemelos digitales y se compararon las respuestas.

Los resultados muestran que la capacidad de reproducción de la inteligencia artificial depende del tipo de pregunta. Frente a situaciones lógicas y sujetas a restricciones concretas, la similitud entre humanos y gemelos digitales fue muy alta. Esto ocurrió especialmente al plantear una crisis económica que obligaba a las familias a priorizar gastos. Ambos establecieron una jerarquía racional similar y protegieron primero aquello que consideraban indispensable para sobrevivir.

Las diferencias aparecen cuando dejamos el terreno de la racionalidad. La IA puede imitar la lógica de las personas, pero tiene mayores dificultades para reproducir la textura de la experiencia humana. Las decisiones reales están atravesadas por recuerdos, emociones, humor y contradicciones que no necesariamente siguen un razonamiento lineal.

Esto se hizo especialmente evidente al preguntar por el futuro. Los entrevistados reales tendían a responder con cautela. La incertidumbre generaba respuestas emocionalmente cargadas y, en algunos casos, dificultad para imaginar escenarios distintos a sus preocupaciones actuales. En lugar de proyectarse hacia adelante, regresaban a los problemas del presente. Los gemelos digitales reaccionaron de manera diferente. Mostraron mayor disposición a explorar escenarios negativos, neutros y optimistas, y pudieron sostener con mayor facilidad una conversación sobre situaciones inciertas.

Pero esta capacidad obliga también a reconocer sus riesgos. Un gemelo digital puede terminar representando una versión demasiado ordenada de la realidad. Puede simplificar la pobreza o la vulnerabilidad y eliminar precisamente el componente caótico de las estrategias que utilizan las personas para enfrentar una crisis.

Existe además un problema relacionado con el lenguaje. Los LLM están diseñados para expresarse de manera articulada y pueden atribuir a determinados grupos niveles de elaboración verbal o reflexión que no necesariamente corresponden con su forma de expresarse. Hay algo todavía más difícil de reproducir, la sorpresa genuina. El pánico, las decisiones aparentemente irracionales, la influencia de otras personas o una sucesión inesperada de acontecimientos forman parte del comportamiento humano, pero difícilmente emergen de una simulación construida a partir de patrones conocidos.

La inteligencia artificial permite procesar más información con mayor rapidez e identificar patrones con niveles de precisión cada vez mayores. Sin embargo, convertir esos resultados en decisiones relevantes requiere interpretación, criterio y comprensión del contexto. La tecnología puede ampliar nuestras capacidades, pero es la mirada humana la que permite dar sentido a los datos y transformarlos en estrategias capaces de construir relaciones más sólidas y sostenibles con las personas.

Esta reflexión trasciende a la investigación de mercados. Cualquier industria que esté incorporando inteligencia artificial enfrenta una pregunta similar. Automatizar no debería significar trasladar indiscriminadamente una tarea de una persona a una máquina, sino identificar qué partes de un proceso se benefician de la escala, velocidad y consistencia de la tecnología y cuáles dependen del criterio, la experiencia y la imprevisibilidad humana. El desafío no está en elegir entre personas o inteligencia artificial, sino en aprender a combinar ambas para hacer mejor aquello que antes hacíamos de una sola manera.