Creamos un gemelo digital de cada persona real: un agente entrenado para responder encuestas como lo haría su referente humano. La profundidad de un panel real, con la velocidad de la IA.
Agent Societies es una empresa de investigación de mercados con IA. Como consultores en investigación de mercados y desarrolladores de inteligencia artificial, construimos gemelos digitales de personas reales en dos productos: AgentPanel, nuestro panel de agentes, y NeuralAgent, predicción neurofisiológica para publicidad.
AgentPanel parte de la idea del panel de toda la vida —personas reales que responden encuestas de forma recurrente— y le suma IA. Medimos a esas personas con rigor y, a partir de esa evidencia, entrenamos un gemelo digital de cada una. Así la investigación de mercados gana la profundidad de un panel real y la velocidad de la IA, con resultados en minutos.
Personas reales, seleccionadas por muestreo probabilístico, responden de forma continua sobre producto, marca, servicio y percepción ciudadana.
De esa evidencia aprende un agente digital, entrenado para responder los mismos instrumentos que su referente humano.
El agente se libera para contestar estudios solo cuando reproduce las respuestas de su referente con cerca del 87% de fidelidad.
La encuesta tradicional arrastra distorsiones que nacen del momento de responder. Un agente calibrado no las sufre en vivo, porque esas defensas ya quedaron dimensionadas en la medición.
Un agente no elimina los sesgos: hereda los del modelo base y los de la medición original. Lo que cambia es que no suma fatiga ni el teatro del ego en tiempo real, porque esas defensas ya quedaron dimensionadas en la calibración.
Cada agente nace de una cadena de medición auditable: cómo seleccionamos a quién medir, qué le medimos, y cómo verificamos que el agente se le parece.
La selección avanza por etapas, cada una con probabilidad conocida, sobre la cartografía oficial actualizada: el Marco Geoestadístico Nacional del DANE en Colombia y el Marco Geoestadístico del INEGI —AGEB y manzana— en México. Eso sostiene que el panel represente a la población, y no solo a quien quiso participar.
Selección aleatoria de manzanas dentro de estratos definidos por zona y nivel socioeconómico.
Dentro de cada manzana, los hogares se eligen con una regla de muestreo sistemática.
En cada hogar, la persona se selecciona con una grilla aleatoria que evita el sesgo de quien abre la puerta.
Medimos los rasgos estables que explican por qué dos personas con el mismo perfil demográfico deciden distinto. La batería se modula según la profundidad del estudio: un núcleo breve para todo el panel, e instrumentos clínicos o cognitivos completos en submuestras de calibración.
La selección concreta por estudio prioriza versiones breves y validadas en población latinoamericana.
Y medimos el contexto que rodea la decisión: con quién vive, cómo trabaja, qué consume día a día. El comportamiento se explica tanto por la persona como por su entorno.
El agente responde los mismos instrumentos que su referente humano y, mediante aprendizaje por reforzamiento, se ajusta hasta parecerse. Esa información se perfecciona con datos oficiales del DANE y el INEGI, analítica de redes sociales, encuestas de salud y contexto de seguridad y economía por zona.
Cada estudio corre primero sobre agentes calibrados para explorar a gran escala, y se valida contra personas reales cuando la decisión es de alto impacto.
Prueba y refina conceptos a gran escala antes de invertir en producirlos.
Anticipa la reacción a piezas y mensajes antes de pautar medios.
Compara la percepción de tu marca frente a la de tus competidores.
Mapea cómo, cuándo y por qué se consume una categoría.
Microempresarios y personas de nivel socioeconómico alto, que rara vez responden encuestas.
Quien compra lujo casi no contesta estudios; lo alcanzamos a través de su gemelo calibrado.
Gaming, fútbol, moteros y otras tribus de consumo con códigos propios.
Un segmento móvil y disperso, difícil de captar en campo presencial.
AgentPanel estima lo que la gente respondería. NeuralAgent agrega una capa neurofisiológica: estima cómo reaccionaría el sistema nervioso ante un estímulo visual o auditivo, más allá de lo que alcanza a verbalizarse.
Se construye sobre participantes reales medidos con una batería neurofisiológica, organizada sobre un cuerpo robusto de evidencia en neuromarketing. Incorporamos además registros hormonales, porque la reacción no es solo actividad eléctrica en el cerebro: también es endocrina.
Procesa publicidad en audio, video o imagen: animatics o comerciales reales, con y sin marca.
Predice posibles respuestas neurofisiológicas a lo largo de la pieza.
Ofrece alternativas de edición y potenciación. Una calculadora de reacción para creativos, a gran escala.
NeuralAgent estima reacciones probables; no reemplaza la prueba con audiencias reales en decisiones críticas. Su valor crece cuando sus predicciones se contrastan contra respuesta efectivamente medida.
El panel responde las preguntas que mueven al negocio.
¿Gustará este concepto antes de invertir en producirlo?
¿Cómo está mi marca frente a la competencia?
¿Cuánto está dispuesta a pagar la gente?
¿Qué segmentos importan y qué los distingue?
¿Qué piensa el ciudadano sobre este tema público?
¿Cuál de estas piezas comunica mejor y a quién?
Notas sobre cómo construimos agentes que se parecen a personas reales.
Por qué un agente sin memoria se contradice, y cómo se construye un recuerdo de vida que evoluciona con la persona.
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Leer artículo →Cuéntanos qué necesitas decidir y te mostramos cómo el panel de agentes puede responderlo. Déjanos tus datos y te contactamos.
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