Resumen
Meduzia usa perfiles sintéticos: fichas de personas creadas con IA que contestan preguntas en primera persona, cada una con su historia. Este documento explica qué son, de qué están hechos, cómo responden y cómo se valida lo que dicen.
La idea tiene respaldo académico fuerte: Stanford, Nature, Marketing Science y el Journal of Marketing la vienen probando desde 2023. Meduzia la lleva a los consumidores de toda Latinoamérica, país por país.
Cada réplica se valida contra estudios reales, a ciegas, y se mide contra la vara que usa la ciencia: cuánto cambia una encuesta cuando se la repiten a las mismas personas.
1. Qué es un perfil sintético
Un perfil sintético es la ficha de una persona creada con IA. Con esa ficha, el modelo contesta en primera persona, como respondería alguien así: con sus deseos, sus frenos y su forma de decidir.
La ficha dice quién es, cómo decide, qué quiere y qué lo frena. Se crea para un rubro y un país de Latinoamérica, investigando datos de los consumidores de tu marca en ese mercado, y no a partir de una persona real. Lo valioso aparece cuando responden muchos: cómo se reparten las respuestas y qué opción gana en cada segmento.
2. De qué está hecho cada perfil
Cada perfil tiene ocho campos y se crea investigando datos de los consumidores de tu marca en cada país de Latinoamérica: el nivel socioeconómico, la ciudad y la forma de hablar son los de ese país.
- Nombre, edad, ciudad
- Datos básicos
- Ej.: Lucía, 22, Medellín
- NSE
- Nivel socioeconómico, en la escala de su país
- Ej.: Estrato 3 (Colombia)
- Ocupación
- A qué se dedica
- Ej.: Estudiante de diseño
- Mente de decisión
- Tipología propia de Meduzia: impulsiva, selectiva, social o crítica
- Ej.: Impulsiva
- Hábito
- Cómo compra
- Ej.: Online, guiada por descuentos y videos
- Desea
- Qué busca
- Ej.: Sentirse única con prendas que no ve en todos lados
- Frena
- Qué la hace dudar
- Ej.: No saber el talle real y no tener clara la política de cambios
- Rasgos de personalidad
- Cinco rasgos (Big Five), de 0 a 1
- Ej.: Apertura 0,8; responsabilidad 0,4; extraversión 0,7; amabilidad 0,6; neuroticismo 0,6
3. Cómo una pregunta se vuelve respuesta
Se elige un rubro y se escribe una pregunta. Los perfiles del rubro contestan en paralelo, cada uno con su ficha y las mismas reglas.
Las reglas que recibe cada perfil:
- Sos un perfil sintético generado por un modelo, y lo decís si te preguntan.
- Respondé en primera persona, en el idioma de tu país y con sus modismos, en una o dos oraciones.
- Si algo no te importa o no lo sabés, decilo. Hablá solo de lo que sabés.
- Tus frenos y tu forma de decidir pesan tanto como tus deseos.
- Si la propuesta choca con lo que te frena, dudá o descartala: una persona real casi nunca está 100% a favor.
Cada perfil devuelve su respuesta y una postura: lo quiere, duda o lo descarta. Así se ve no solo qué elige, sino por qué.
4. De las respuestas a los resultados
Las respuestas se cuentan por postura y por segmento: cuántos lo quieren, cuántos dudan y cuántos lo descartan, con las razones de cada uno. Los números los calcula el código, no el modelo.
El resultado es una lectura de hacia dónde va tu mercado: qué opción genera más deseo, en quién, qué la frena y con qué palabras lo dice tu consumidor.
5. Cómo cuidamos la calidad de las respuestas
- Perfiles con historia. Cuanta más historia tiene un perfil, mejor responde: por eso cada uno lleva hábitos, deseos, frenos y rasgos.
- Respuestas en sus palabras. La intención medida en texto libre se parece más a la de las personas que un puntaje.
- Reglas que piden sinceridad. Cada perfil puede dudar o decir que no, igual que una persona.
- Temas donde rinde mejor. Productos, mensajes, envases y experiencias de compra: las decisiones de las marcas.
6. Lo que dice la investigación
El método se apoya en los trabajos más citados sobre simulación de personas. Los números son de cada estudio, con su sistema y en su país.
Park et al. · 2024 · Stanford
Agentes armados con entrevistas a 1.052 personas reales replican sus respuestas con 83% a 86% de la consistencia que esas personas tienen consigo mismas.
Por eso cada perfil de Meduzia tiene historia: cómo compra, qué desea y qué lo frena.
Argyle et al. · 2023 · Political Analysis
Un modelo bien condicionado reproduce cómo responden distintos grupos de personas.
Por eso cada perfil lleva el contexto de su vida.
Ashokkumar et al. · 2026 · Nature
Un modelo anticipa hacia dónde van los resultados de 70 experimentos sociales, también de estudios no publicados.
Por eso mostramos hacia dónde va cada respuesta y por qué.
Maier et al. · 2025 · PyMC Labs y Colgate-Palmolive
En 57 encuestas de cuidado personal, la intención de compra en texto libre llega al 90% de la confiabilidad de repetir la encuesta.
Por eso los perfiles contestan en sus palabras, con una postura.
Li et al. · 2024 · Marketing Science
Los mapas de percepción de marcas que arma el modelo coinciden en más de 75% con los de encuestas.
Por eso sirve para entender cómo se ve una marca frente a otras.
Arora et al. · 2025 · Journal of Marketing
Personas más IA rinden mejor que cada una por separado.
Por eso Meduzia ayuda a elegir qué llevar a campo y a llegar con las mejores hipótesis.
7. Cómo se valida
Tomamos estudios reales hechos en los países de Latinoamérica, con las respuestas de las personas guardadas por un tercero. Les hacemos las mismas preguntas a los perfiles sin ver esas respuestas, y comparamos contra la vara de la ciencia: cuánto cambian las mismas personas cuando se les repite la encuesta.
- Elegir de 3 a 6 estudios reales por rubro, con preguntas cerradas y respuestas guardadas.
- Dejar escrito y fechado qué se mide, antes de correr.
- Correr a ciegas: quien corre Meduzia no ve las respuestas humanas.
- Medir la distancia pregunta por pregunta, y si acierta qué opción gana.
- Comparar contra la misma encuesta repetida y contra una predicción simple del rubro.
- Publicar todo: el número, cuántas preguntas y estudios, las fechas, el modelo y la versión.
8. Hacia dónde crece
Lo que estamos sumando al motor:
- Estudios de miles de perfiles, cada uno evaluado con cuatro formas de decidir.
- Perfiles que se actualizan solos con cada nueva reseña, tendencia o movimiento de la competencia.
- Evaluación de imágenes: envases y creatividades.
- Un libro de predicciones con fecha, versión y resultado real.
- Cada resultado con su nivel de confianza, medido con las réplicas anteriores.
9. Normas que seguimos
Seguimos el Código ICC/ESOMAR 2025: cada resultado sintético se declara como tal, pegado al dato. Y las recomendaciones de AAPOR 2026 para usar IA en investigación.
Estas respuestas las generó un modelo de IA con perfiles sintéticos del rubro. Sirven para explorar y para decidir qué probar.
Si una marca publica un resultado de Meduzia, lo presenta como lo que es, un resultado de perfiles sintéticos, y nos consulta la forma antes de publicarlo.
Referencias
- Park, J. S. et al. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. UIST. arxiv.org/abs/2304.03442
- Park, J. S. et al. (2024, rev. 2026). Generative Agent Simulations of 1,000 People. arXiv. arxiv.org/abs/2411.10109
- Argyle, L. P. et al. (2023). Out of One, Many. Political Analysis. doi.org/10.1017/pan.2023.2
- Ashokkumar, A., Hewitt, L., Ghezae, I. y Willer, R. (2026). Nature. doi.org/10.1038/s41586-026-10742-x
- Maier, B. et al. (2025). LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation. arXiv. arxiv.org/abs/2510.08338
- Li, P., Castelo, N., Katona, Z. y Sarvary, M. (2024). Determining the Validity of Large Language Models for Automated Perceptual Analysis. Marketing Science. doi.org/10.1287/mksc.2023.0454
- Arora, N., Chakraborty, I. y Nishimura, Y. (2025). AI-Human Hybrids for Marketing Research. Journal of Marketing. doi.org/10.1177/00222429241276529
- Sarstedt, M. et al. (2024). Using large language models to generate silicon samples in consumer and marketing research. Psychology & Marketing. doi.org/10.1002/mar.21982
- ICC/ESOMAR (2025). Código Internacional de Investigación de Mercados, Opinión y Social. standards.esomar.org/assets/documents/icc-esomar-code-2025.pdf
- AAPOR (2026). Responsible AI Integration in Survey Research. aapor.org/wp-content/uploads/2026/05/Responsible-AI-Integration-In-Survey-Research.pdf
- ESOMAR (2024). 20 Questions to Help Buyers of AI-Based Services. esomar.org/publications/esomar-20-questions-to-help-buyers-of-ai-based-services
Cómo citar
Equipo Meduzia (2026). Perfiles sintéticos en Meduzia: qué son y cómo se miden. Documento de trabajo, versión 0.3. Meduzia.
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