
Hace unos días me encontré con un estudio de Pew Research Center sobre personas sintéticas en investigación. Mi primera reacción fue bastante simple: «Si no son personas reales, ¿para qué quiero preguntarles?» Así que seguí leyendo.[1]
Una persona sintética es, simplificando mucho, un perfil que una IA intenta representar. En el experimento de Pew, un modelo asumió el papel de integrantes reales de su panel. Recibió información demográfica y respuestas previas de cada persona, y contestó las mismas preguntas de tres encuestas. Después, Pew comparó los resultados humanos y sintéticos.[2]
La idea me pareció extraña y fascinante a la vez.
Imaginemos una pareja de 35 años, con un hijo pequeño, ciertos ingresos y un piso de dos habitaciones. Le damos ese perfil a una IA y le preguntamos qué buscaría al cambiar de vivienda. Probablemente respondería algo razonable: más espacio, colegios cerca, tranquilidad, quizá una terraza.
Pero esa pareja no ha visitado ningún piso. No ha entrado en uno pensando que era perfecto y cambiado de opinión por la luz. No ha discutido sobre si merece la pena alejarse diez kilómetros más. No ha descubierto que aquello que decía imprescindible quizá no lo era tanto.
La IA puede construir una respuesta plausible. Pero nadie la ha vivido.
Y ahí es donde me empieza a picar la curiosidad.
En las tres encuestas analizadas, el error absoluto medio entre los resultados sintéticos y los humanos fue de 12,4 puntos porcentuales. En algunos grupos fue mayor. Pew observó también menos diversidad en las opiniones generadas.[3][4]
Hubo otro detalle que me dejó pensando: cambiar de modelo podía cambiar la imagen resultante. GPT-5.1 y Claude Opus 4.6 no siempre representaban del mismo modo la opinión pública.[5]
Entonces, ¿a quién estamos escuchando? ¿A un consumidor posible? ¿A los patrones que el modelo ha aprendido sobre personas parecidas? ¿O también a la personalidad estadística de la propia IA?
Todavía estoy aprendiendo sobre investigación con IA y no tengo una respuesta cerrada. Tampoco creo que haya que descartar estas herramientas. Pueden ayudar a explorar escenarios, probar preguntas o plantear hipótesis antes de salir al mundo real.
Pero me cuesta verlas como punto de llegada.
Quizá una persona sintética pueda ayudarnos a imaginar lo probable. Y precisamente por eso habrá que tener cuidado de no confundirlo con lo que realmente le pasa a alguien.
Eugénie Morant Vermeersch
Fuentes
Informe de Athena Chapekis, Arnold Lau, Samuel Bestvater, Sono Shah, Andrew Mercer y Aaron Smith.
- Pew Research Center (30/09/2026) · Can AI Stand In for Human Survey-Takers? Not Really ↗
- Pew Research Center (30/09/2026) · Metodología de Silicon Samples and Synthetic Surveys ↗
- Pew Research Center (30/09/2026) · Comparación entre muestras sintéticas y opinión pública ↗
- Pew Research Center (30/09/2026) · Diversidad de opiniones en encuestas sintéticas ↗
- Pew Research Center (30/09/2026) · Diferencias según el modelo de IA ↗
