Última actualización 07-24-2026
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Synthetic Users
Synthetic Users es una plataforma de investigación de usuarios con inteligencia artificial que realiza entrevistas cualitativas con participantes simulados en lugar de reclutar paneles en vivo. Tú defines una audiencia objetivo con datos demográficos, comportamientos y psicografía, planificas un estudio y obtienes informes de insights estructurados en minutos en lugar de semanas.
La plataforma utiliza una arquitectura multi-agente donde cada participante sintético desarrolla un perfil de personalidad basado en OCEAN y mantiene el contexto durante toda la entrevista. Los estudios pueden incluir pruebas de conceptos, exploración de problemas, entrevistas con guiones personalizados y sesiones basadas en RAG alimentadas con tus propias transcripciones, tickets de soporte o datos de clientes.
Synthetic Users se posiciona como un copiloto en el descubrimiento, no como un reemplazo de la investigación orgánica. Los equipos lo usan para mapear espacios de problemas tempranamente, probar mensajes antes del lanzamiento y realizar validaciones entre ciclos tradicionales de investigación. La compañía cita una paridad sintética-orgánica del 85 al 92 por ciento en estudios comparativos independientes y publica la metodología abiertamente en su centro de ciencia.
Define audiencias objetivo con demografía, comportamientos y psicografía sin reclutar paneles
Realiza exploración de problemas, pruebas de concepto y entrevistas con guiones personalizados en menos de dos minutos
Participantes multi-agente con perfiles de personalidad OCEAN y continuidad en cada entrevista
Carga datos propietarios mediante RAG para situar a los participantes sintéticos en el contexto real de tus clientes
La puntuación de saturación indica cuándo los participantes adicionales dejan de aportar temas nuevos
Ofrece información cualitativa en minutos sin necesidad de reclutar o programar participantes.
Soporta estudios basados en RAG con tus propias transcripciones de clientes y datos de soporte.
Publica abiertamente la metodología de paridad con más de 21 artículos revisados por pares citados en el sitio.
Los planes anuales comienzan en $12,500, por lo que están dirigidos a equipos con presupuestos dedicados a investigación.
No hay un nivel gratuito de autoservicio; para comenzar se requiere reservar una demostración.
¿Cómo funciona la tarificación de Synthetic Users?
Los planes son anuales y funcionan con Research Tokens. Los niveles comienzan en $12,500 por año con un grupo de tokens compartidos, asientos colaborativos ilimitados y participantes únicos impulsados por brainscan. Una entrevista de profundidad estándar consume alrededor de 10,000 tokens, y hasta el 20 por ciento de los tokens no usados se transfieren al renovar.
¿Está Synthetic Users diseñado para reemplazar la investigación con usuarios reales?
No. Synthetic Users es un copiloto de descubrimiento para anticipar el espacio del problema, afinar las preguntas de la entrevista y decidir dónde gastar el presupuesto orgánico de investigación. La investigación con usuarios reales sigue siendo importante para la validación y casos límite.
¿Qué tan precisos son los participantes sintéticos?
Según estudios comparativos independientes, Synthetic Users reporta una paridad del 85 al 92 por ciento con entrevistas orgánicas, medida a través de la superposición temática, profundidad y alineación cualitativa. La metodología y los puntos de referencia están publicados en la sección de ciencia del sitio.
¿En qué se diferencia Synthetic Users de ChatGPT?
ChatGPT es un agente único sin definición de audiencia, estructura de entrevista o continuidad. Synthetic Users ejecuta un flujo de trabajo multiagente donde cada participante mantiene un perfil de personalidad estable y contexto completo en cada pregunta de un estudio.
¿Puedo usar mis propios datos propietarios en los estudios?
Sí. Los estudios basados en RAG permiten introducir transcripciones, tickets de soporte, conversaciones con clientes y otros datos propietarios en los modelos de participantes. Synthetic Users asegura que tus datos siguen siendo tuyos y no se usan para entrenar modelos compartidos.