En un mundo donde un video viral de TikTok puede hacer que una marca se convierta en tendencia global en apenas unas horas, el ciclo tradicional de investigación de mercado, que a menudo abarca 12 semanas, se está convirtiendo en un lastre.
El desfase entre una pregunta de una encuesta y las respuestas de un grupo amplio (o específico) de encuestados se ha convertido en un principal obstáculo para los tomadores de decisiones de Fortune 500, que se ven obligados a navegar cambios geopolíticos y económicos volátiles con datos que con frecuencia están desactualizados cuando llegan a las diapositivas, como Los expertos de la industria han observado.
broxuna startup de inteligencia humana predictiva, anunció recientemente una ronda de financiación estratégica después de un año en el que informaron un crecimiento de ingresos 10 veces mayor. Su propuesta es tan ambiciosa como técnica: la creación de un «universo paralelo» poblado por 60.000 gemelos digitales de seres humanos reales y vivos y todos sus perfiles demográficos y preferencias de consumo, permitiendo a las empresas ejecutar experimentos ilimitados en horas en lugar de meses.
«Estos gemelos digitales son réplicas uno a uno de individuos reales», dijo el director ejecutivo de Brox, Hamish Brocklebank, en una reciente entrevista por videollamada con VentureBeat. «Reclutamos personas reales como lo hace una empresa de paneles normal, les pagamos para que las entrevisten y capturamos todos los datos que los rodean, totalmente basados en el consentimiento».
La empresa, que actualmente cuenta con 14 empleados, se está posicionando como la antítesis de la «loca» industria de la investigación. Al reemplazar los modelos estadísticos con réplicas de comportamiento, Brox apunta a transformar la forma en que los bancos y gigantes farmacéuticos más grandes del mundo anticipan las reacciones humanas ante eventos globales de alto riesgo y cambios en el mercado, o lanzamientos de productos específicos y noticias de personal, y todo lo demás.
Los tipos de encuestas y preguntas específicas que Brox hace a sus gemelos digitales son completamente abiertos y pueden personalizarse para adaptarse a los casos de uso y objetivos de cualquier cliente empresarial imaginable.
Según Brocklebank, los ejemplos de preguntas de la encuesta incluyen: «¿Qué sucede si Estados Unidos invade Irán o Groenlandia? ¿Los depositantes del Bank of America pondrán más dinero en su cuenta o retirarán más dinero? O, en el sector farmacéutico, si RFK Jr. dice algo la próxima semana, ¿eso hará que la gente sea más propensa o menos probable a vacunarse?».
Personas no sintéticas: copias IA de personas reales
El principal diferenciador de la tecnología de Brox radica en la fidelidad de sus datos de entrada.
Si bien muchos competidores en el espacio de la «audiencia digital» se basan en identidades puramente sintéticas (personajes genéricos generados por modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés)), Brocklebank sostiene que estos métodos inevitablemente producen un «desastre de IA».
Las audiencias puramente sintéticas a menudo se agrupan en torno a una distribución estrecha de respuestas, sobreindexando comportamientos «correctos» o «saludables» (como comer brócoli) debido a sesgos inherentes en los modelos subyacentes.
Los «gemelos digitales» de Brox son, en cambio, réplicas conductuales uno a uno de individuos reales que han sido reclutados y entrevistados con exhaustiva profundidad. El proceso es intensivo:
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Entrevistas profundas: La empresa realiza horas de entrevistas reales e impulsadas por inteligencia artificial con cada participante.
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Profundidad psicológica: La recopilación de datos busca comprender los «impulsores de decisiones» fundamentales, incluida la educación, las relaciones e incluso la estabilidad matrimonial.
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Densidad de datos: Para algunos gemelos, Brox mantiene hasta 300 páginas de datos de texto, lo que representa lo que Brocklebank llama «el conjunto de datos por persona más profundo que existe».
Para resolver el problema de la «caja negra» común en la IA, Brox utiliza una «cadena de razonamiento» para sus resultados predictivos. Cuando un gemelo digital predice una reacción (como, por ejemplo, cómo podría responder un individuo con un patrimonio neto de 2 mil millones de dólares a un aumento específico de las tasas de interés), el modelo hace una introspección y proporciona una explicación paso a paso para esa decisión.
Esto permite a los clientes entender no sólo qué sucederá, pero la psicología subyacente de por qué está sucediendo.
Escalar la entrevista «no escalable»
La oferta de productos está actualmente disponible en EE. UU., Reino Unido, Japón y Turquía. Brox ha digitalizado con éxito cohortes específicas de alto valor a las que tradicionalmente es difícil acceder para los investigadores.
Esto incluye un panel de personas de «alto patrimonio neto» (aquellos que valen más de 5 millones de dólares) y profesionales médicos especializados, como dermatólogos, incluido un multimillonario.
Sin embargo, es probable que el mayor valor para los clientes se encuentre en la masa agregada de todos los individuos que pueden ser encuestados en masa y/o segmentados según su grupo demográfico, especialmente aquellos de niveles de ingresos medios y bajos, cuyo poder adquisitivo y toma de decisiones está más limitado y cuya orientación al mercado es mayor.
Uno de los aspectos más singulares de la plataforma Brox es su estructura de incentivos. Para garantizar que los gemelos se mantengan actualizados, se vuelve a contactar con sus homólogos del mundo real con frecuencia.
Para las personas de alto valor que no están motivadas por pequeños pagos en efectivo, Brox ha emitido Derechos de Apreciación de Acciones (SAR), esencialmente convirtiendo a estos participantes en «inversores» en el éxito de la empresa para garantizar que continúen brindando actualizaciones personales de alta fidelidad. Los casos de uso de la plataforma actualmente se centran en dos sectores principales:
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Productos farmacéuticos: Predecir las dudas sobre las vacunas o cómo podrían reaccionar los médicos ante nuevos productos biológicos en función de los cambios en el clima político.
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Finanzas: Simular cómo los depositantes de los principales bancos podrían mover fondos en respuesta a acontecimientos geopolíticos, como los conflictos en Oriente Medio.
En cuanto a por qué tomarse la molestia de entrevistar y clonar digitalmente personas reales en lugar de simplemente crear personajes y personajes de audiencia sintéticos y totalmente ficticios utilizando LLM y otros modelos de inteligencia artificial, Brocklebank ofreció su perspectiva.
«Se pueden crear 10.000 gemelos digitales verdaderamente sintéticos, pero las respuestas aún se normalizarán en una distribución muy ajustada, lo cual no es realista cuando en realidad se pregunta a personas reales», dijo Brocklebank.
Al mantener una audiencia prediseñadas de 60.000 gemelos, la empresa permite a los clientes evitar la fase de reclutamiento de la investigación. Un gran banco estadounidense o un gigante farmacéutico mundial ahora pueden «consultar» a la población digital y recibir un análisis validado en cuestión de horas.
Precios y accesibilidad
A diferencia de las empresas de investigación tradicionales que cobran por proyecto o por encuestado, Brox opera como una plataforma de software como servicio (SaaS) de alta gama con licencias comerciales de nivel empresarial. La empresa evita los límites de «lugar» o «uso» que a menudo obstaculizan la experimentación rápida dentro de las grandes organizaciones.
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Niveles de precios: Las suscripciones se venden como tarifas fijas generales, a partir de un mínimo de $100,000 por año.
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Contratos de primer nivel: Para implementaciones más grandes que involucran múltiples equipos y acceso global a datos, los contratos se amplían hasta 1,5 millones de dólares al año.
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Derechos de uso: A los clientes se les concede uso ilimitado durante el periodo del contrato. Esto les permite ejecutar miles de simulaciones sin preocuparse por costos incrementales, fomentando una cultura de «probar todo» antes de la implementación.
Desde un punto de vista legal y de privacidad, los gemelos digitales se basan en un marco «totalmente basado en el consentimiento». Si bien se puede rastrear a los gemelos hasta datos humanos reales para su validación interna, la plataforma está diseñada para proporcionar información de comportamiento agregada que protege el anonimato de los participantes y al mismo tiempo mantiene el poder predictivo de sus réplicas digitales.
Rechazando el ascenso de Kalshi, Polymarket y los ‘mercados de predicción’
La industria tecnológica ha visto recientemente un aumento en las valoraciones y el interés en los «mercados de predicción» como PolyMarket y Kalshi, que permiten a los usuarios apostar sobre los resultados de varios eventos globales.
Sin embargo, el liderazgo de Brox mantiene una clara distancia de estas plataformas, citando un «desdén personal» por los mercados de apuestas tanto desde una perspectiva moral como intelectual.
Brocklebank sostiene que si bien los mercados de apuestas pueden predecir resultados (por ejemplo, quién gana una elección), no ofrecen ninguna utilidad para quienes toman las decisiones empresariales porque no proporcionan el «por qué».
Saber que existe un 60% de posibilidades de que un determinado candidato gane no ayuda a una empresa a ajustar su estrategia de consumo; conocimiento por qué un grupo específico de depositantes se siente ansioso.
Inversores como Scribble Ventures, Wonder Ventures y Vela Partners han respaldado este enfoque de la IA en el que «el ser humano es primero», apostando a que el foso creado por los datos humanos profundos resultará más resistente que los modelos mercantilizados de los proveedores de datos sintéticos.
Mientras Brox se prepara para los lanzamientos en Medio Oriente y APAC, la compañía avanza hacia su objetivo final: simular el mundo entero como un «universo paralelo» para la toma de decisiones sin riesgos.
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