Una tesis en la que los agentes daban fiestas

Joon Sung Park construyó un pueblo. En su doctorado en Stanford pobló un lugar simulado llamado Smallville con agentes de inteligencia artificial que llevaban vidas, formaban rutinas y, sin que nadie se lo pidiera, daban fiestas. Fue un resultado hermoso y era, como suelen serlo los resultados doctorales, una demostración y no un producto. El 30 de julio su compañía Simile levantó más de 200 millones de dólares con una valoración de 2.000 millones, liderada por Greenoaks junto a Index, Hanabi, Bain Capital Ventures, A*, Factory, Definition y CVS Health Ventures. Es cinco meses después de salir del sigilo con una serie A de 100 millones liderada por Index.

Lo que vende Simile es ese pueblo, apuntado hacia su clientela. Construye gemelos agénticos, sustitutos generados de consumidores reales a los que una empresa puede encuestar en lugar de hacer el estudio con personas. La ambición declarada es simular a los ocho mil millones de habitantes del planeta con exactitud y honestidad. Deje la ambición a un lado; todo fundador necesita una. La decisión que le toca a usted en su propia casa es más estrecha y llega antes que los ocho mil millones.

Qué valoran realmente 300 millones de dólares en doce meses

Una compañía de aproximadamente un año ha captado ya unos 300 millones de dólares en total y carga con una valoración de 2.000 millones. En diciembre, Aaru, otra empresa de investigación sintética, levantó una serie A con una valoración de 1.000 millones. En ocho meses la categoría ha atraído al menos 3.000 millones de dólares de valor sobre el papel apoyados en una sola premisa: que preguntar a un modelo acerca de las personas es un sustituto utilizable de preguntar a las personas.

La premisa no es absurda. La investigación por paneles lleva años degradándose en tasas de respuesta y encuestados profesionales, y una simulación bien calibrada supera a una encuesta mal hecha. Pero fíjese en contra de qué se valora el dinero. La investigación de mercado existe precisamente porque las personas son inconsistentes, y el valor de un encuestado real no es su exactitud, sino que está fuera de su modelo. Un gemelo generado a partir de sus datos no puede sorprenderle con algo que sus datos nunca contuvieron. Los inversores no pagan 2.000 millones por exactitud. Pagan por eliminar un coste, y el coste que se elimina es la fricción del contacto con la realidad.

La comprobación que deja de poder hacer

Aquí está la trampa, y es un bucle más que un error. Un panel sintético se valida calibrándolo contra estudios que usted ya hizo con personas reales. Bien. Después lo usa en lugar de hacer estudios nuevos con personas reales, porque en eso consiste toda la propuesta económica. Seis meses más tarde su mercado se ha movido, su clientela se ha reordenado y la calibración está caducada. Nada en el sistema puede avisarle, porque el único instrumento capaz de detectar la desviación es justo el estudio que sustituyó.

Es la misma estructura que un sistema de monitorización cuyas alertas dependen del servicio que vigila. Funciona de maravilla hasta el día en que importa. El fallo es silencioso por construcción, y no se presentará como una respuesta mala, sino como una respuesta segura que antes era correcta.

La contramedida no tiene ningún glamur. Mantenga un estudio real en paralelo, pequeño y sobre la misma pregunta, con una cadencia fija. Doscientos encuestados reales por trimestre no son un programa de investigación, son un instrumento de calibración, y cuestan una fracción de la licencia. Ánclelo, donde pueda, en algo externo a ambos sistemas: los institutos de estadística, en España el INE, publican la estructura de población que usted debería estar modelando, y una población de gemelos que se desvía en edad, región o tamaño del hogar le está diciendo algo antes que cualquier respuesta.

Un cliente insignia sentado en el accionariado

CVS Health aparece como cliente insignia de Simile, y CVS Health Ventures participó en esta ronda. No hay nada impropio en ello; los brazos de capital riesgo corporativo respaldan de forma habitual las herramientas que adoptan sus negocios operativos, y un cliente inversor suele recibir mejor soporte que nadie. Sigue siendo un hecho que cambia el peso de la referencia. Un cliente con participación tiene dos motivos para estar satisfecho, y solo uno de ellos es el producto.

La instrucción es sencilla y sirve mucho más allá de este proveedor. Cuando la referencia estrella de un suministrador figura en su propio accionariado, pida una segunda referencia que no lo haga, de su sector, de su tamaño, dispuesta a hablar de lo que no funcionó. Si esa segunda referencia cuesta de conseguir, ahí tiene la respuesta a una pregunta que aún no había formulado.

Por dónde entra el coste hundido y cómo dejarlo fuera

El momento peligroso no es la compra. Es el séptimo mes, cuando la licencia está pagada, el plazo de entrega ha bajado de seis semanas a dos días y alguien propone gastar dinero real en un estudio real. En esa sala, validar parece pagar dos veces por una respuesta que ya se tiene. Ese argumento casi siempre gana, y está exactamente del revés: la licencia es el gasto hundido y el estudio es lo único que genera información nueva.

Saque la decisión de esa sala por adelantado. Financie la calibración desde una partida presupuestaria propia que no controle el equipo que usa la herramienta, defina la cadencia y el umbral de divergencia en el contrato y acuerde ahora qué resultado le haría parar. Una herramienta que no puede ser refutada no es un instrumento de investigación, es una opinión de la casa con cuota de suscripción, y la diferencia solo se ve en la decisión que sale mal.

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