Synthetic Users

Synthetic Users proporciona participantes de IA para probar ideas y productos de manera más rápida y precisa, con características únicas como modelos de lenguaje y pruebas de usuario en vivo.

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Synthetic Users: Qué es y para qué sirve

Synthetic Users se erige como una revolucionaria herramienta de inteligencia artificial capaz de emular una diversidad de perfiles de usuarios, proporcionando insights valiosos para la investigación y pruebas. Esta solución pionera nace como respuesta al desafío constante de localizar y entrevistar a usuarios para desentrañar sus problemáticas de manera efectiva.

El corazón de esta herramienta reside en un modelo de lenguaje grande, que se alimenta de una combinación de datos propios sobre las preferencias y hábitos de compra de los consumidores. Este modelo de lenguaje, que extrae información de la vastedad de Internet, se enriquece con fuentes de datos particulares de Synthetic Users. Los modelos de lenguaje grandes utilizados son GPT 3.5 Turbo y GPT 4, auténticos titanes de la inteligencia artificial.

Entre las ventajas de Synthetic Users brilla la posibilidad de potenciar el modelo con datos en tiempo real, permitiendo una respuesta casi instantánea ante cualquier fluctuación en las condiciones del mercado. Además, las empresas pueden cargar o integrar su propia base de datos de insights en el modelo, personalizando aún más los resultados.

La herramienta ha probado su eficacia entre empresarios individuales y pequeños equipos, especialmente aquellos que afrontan dificultades para localizar a sus clientes o carecen del presupuesto necesario para programar entrevistas con usuarios. De este modo, Synthetic Users se convierte en un recurso estratégico para entender de forma precisa a sus clientes cuando el acceso a ellos es limitado o la inversión en tiempo y dinero para entrevistarlos es escasa.

Para explotar al máximo las capacidades de Synthetic Users, es crucial tener en cuenta que el modelo desempeña un rendimiento óptimo cuanto más texto haya procesado sobre un grupo de usuarios específico. Si el grupo de usuarios es muy específico o de nicho, es posible que el modelo no pueda rendir de manera óptima.