Usuarios sintéticos: le di mi charla a tres que no existen

El viernes doy una charla en Bogotá. Es la primera vez que me invitan a hablar en otro país, así que no tengo idea de cómo va a reaccionar esa sala. Antes de cerrar el guion se lo pasé a tres personas que no existen: una dueña de agencia, un tipo con una empresa de alimentos congelados y una inversionista ángel.

El de los alimentos me puso 6 de 10 y escribió que en el minuto 9 “casi me paro”.

Eso son usuarios sintéticos: perfiles de audiencia simulados que reaccionan a algo que ya construiste. Este post es qué son, las cinco formas de montarlos —con lo que cuesta cada una— y dos casos míos con lo que encontraron. Incluido el momento en que se equivocaron.

Para qué sirven, y para qué no

Sirven para saber si te entienden y si les importa. Qué palabra no se entendió, en qué minuto se aburrieron, qué esperaban encontrar y no estaba.

No sirven para saber si tu idea va a funcionar, y confundirlo sale caro. Los modelos están afinados para caerte bien: en una prueba de usabilidad los sintéticos reportaron haber completado todos los cursos online, cuando los humanos reales abandonan la mayoría. Una revisión de doce estudios con revisión de pares terminó con nueve resultados alentadores contra catorce desalentadores, varianza artificialmente baja y la recomendación de usarlos solo cuando la respuesta ya se conoce.

La regla, entonces: nunca les preguntes si comprarían. Pregúntales qué entendieron.

Las cinco formas de montarlos

De menos a más infraestructura. La mayoría de la gente necesita la primera.

1. Agentes con un prompt de persona. Cero instalación: le das a un agente quién es, le pasas el material y le pides que reaccione en primera persona. Es lo que usé para la charla. Costo real: unos 290.000 tokens y tres minutos y medio, corriendo tres en paralelo.

2. Lo mismo, con un modelo que vea. Si lo que quieres revisar es una pantalla, el perfil tiene que mirarla, no leer su código. Necesitas un modelo multimodal —cualquiera de los que rinden decente en el benchmark que corro cada mes sirve— y una captura del viewport real. Es lo que usé para el sitio, y no es un detalle: el hallazgo más caro de ese ejercicio era invisible en el HTML.

3. Una librería dedicada. TinyTroupe, de Microsoft, es la más conocida: defines un TinyPerson con edad, ocupación y situación, y esa persona conversa manteniendo carácter entre turnos. Sirve cuando quieres diálogo, no una reacción única. Cuidado con el atajo: pip install tinytroupe te instala dos kilobytes que no son la librería, sino un marcador de posición oficial —lo publicó Paulo Salem, su autor, para reservar el nombre—. La de verdad se instala desde GitHub y pide credenciales de OpenAI: así la uso en otro proyecto, con clientes simulados conversando contra un producto real, que es el otro lado de esto — perfiles que no ven lo que hiciste y solo cuentan su vida. También está Concordia, de Google DeepMind, con un game master que media entre los agentes y el mundo.

4. Datasets de personas ya construidas. Nemotron-Personas, de NVIDIA, son unos 53 millones de perfiles repartidos en diez países, anclados en estadísticas oficiales y con licencia CC BY 4.0, o sea utilizables comercialmente. Cada registro trae ocupación, educación, ciudad y narrativas de vida. Dos avisos: el único en español es el de El Salvador, y no traen ingresos, así que no valides precio con ellos. El de Tencent, PersonaHub, tiene mil millones de perfiles pero es solo para investigación.

5. Plataformas que lo venden hecho. Aaru levantó una Serie A de más de 50 millones a valuación titular de mil millones, y EY rehízo con ellos un estudio de seis meses en un día con más del 90% de correlación. También están Synthetic Users y Delve AI.

Un dato que conviene tener presente antes de entusiasmarse con esta categoría: Roundtable empezó vendiendo humanos sintéticos y pivoteó a detectar bots en encuestas, porque hasta el 30% de las respuestas B2B ya vienen generadas por IA. El mismo mercado que vende gente falsa terminó vendiendo el detector.

Cómo elegir: si necesitas que miren algo, un modelo multimodal. Si necesitas conversación con memoria, una librería. Si necesitas escala y diversidad que no puedes imaginar, un dataset. Para todo lo demás, tres agentes con un buen prompt.

Lo que decide la calidad no es la herramienta

Es de dónde salen los perfiles.

Para la charla, la organización me mandó el análisis de los registrados: 7.387 personas con su perfil declarado. Ahí estaba la sorpresa que me habría costado la charla: solo el 14,2% son startups y el 2,3% inversionistas. La mayoría son emprendedores en marcha, público general y mipymes. Apenas el 13,9% viene del sector tecnología, y el tema que más piden no es levantar capital: es ventas.

Yo tenía una charla escrita para una sala de startups. La sala no es de startups.

Así que los perfiles no los inventé. Andrea tiene 38 años porque es la edad mediana de su segmento; su agencia es de servicios profesionales porque es el sector número uno con 18,8%; le interesa la IA pero no es técnica porque el 52,5% de su segmento la pide mientras solo el 13,9% de la sala es del rubro. Jorge tiene 41 porque es la mediana de las mipymes. Camila viene del 2,3% de inversionistas, con la instrucción de auditar cada cifra.

Sin esas distribuciones habrían sido tres caricaturas. El trabajo estaba en el archivo de la audiencia, no en el prompt.

Caso 1: la charla

Corrieron en paralelo y sin verse entre sí. Eso importa, porque dos de ellos se quejaron de lo mismo por su cuenta:

Andrea: “PCI DSS Nivel 1 — no tengo idea qué es. Dijo ‘la certificación más exigente de nuestra industria’ y siguió. Para mí quedó como ‘una vaina técnica’.”

Ese punto era el corazón del argumento. Lo dije en el idioma de mi industria y media sala se quedaba afuera. Ahora dice “tu equivalente: un HACCP si haces alimentos, una ISO si produces, la acreditación de tu gremio si das servicios”.

Cuando dos perfiles independientes tropiezan en el mismo punto, deja de ser opinión.

Jorge dio la lección más incómoda. Vino al evento a vender, no a aprender, y durante el caso de mi propia venta casi se levanta: “eso no es mi mundo”. Pero en otra parte escribió:

“Yo no tengo ningún papel. No tengo HACCP, no tengo BPM certificado, no tengo nada que ponga en la mesa. Y ahí me cayó la ficha de que a lo mejor por eso solo puedo pelear precio.”

Esa frase es la charla entera para él, y estaba enterrada en el minuto 10.

Y el perfil que más rindió fue el que venía a buscar pelea. Andrea y Jorge encontraron problemas de comprensión, que uno más o menos anticipa. Camila encontró cinco cosas, entre ellas que unas fuentes que yo citaba como benchmark eran “brokers vendiendo servicios de brokerage, content marketing, no data primaria”, y un error factual que destapó una contradicción entre dos documentos míos.

Lo que más me sirvió fue su diagnóstico de fondo:

“Ninguna es mentira. Todas son la misma costumbre: poner la afirmación fuerte en negrita y la calificación en letra chica.”

Y el porqué importa: “la caja es lo que se lleva la sala y lo que se recorta para el clip de LinkedIn — el disclaimer no sobrevive al recorte”.

Once cambios, sobre un deck que ya había pasado por varias revisiones humanas. De 21 slides a 18; de 22-24 minutos estimados a 19:10 cronometrados.

Caso 2: una pantalla

Con el sitio de Ecosistema Startup usé la variante multimodal: cinco perfiles mirando capturas reales en teléfono y en computador. Veinte revisiones.

El hallazgo más caro solo aparecía en escritorio. Cinco de cinco perfiles en computador no supieron de qué trataba la noticia principal: veían una foto enorme y nada más. En teléfono, cero de cinco tuvo ese problema.

La causa: la imagen usaba una proporción fija de 16:9, que en pantalla ancha da unos 700 píxeles de alto y empuja el titular bajo el corte. En el teléfono la misma regla daba 200 y el titular entraba.

Un componente idéntico, bien en un dispositivo y roto en el otro. Y acá está la razón de la variante multimodal: en el HTML ese titular está presente. Un perfil leyendo código no habría encontrado nada.

Los diez de diez pidieron una frase que dijera qué es el sitio y para quién. La puse, volví a correr los mismos perfiles, y el emprendedor pasó a describirlo solo: “un sitio pensado para personas con negocios”. Puedes verificar que el problema desapareció, que es lo que más me gusta del método.

Sobre la misma captura corrí también un auditor de interfaces profesional. Encontró cosas distintas —fechas contradictorias, un resumen cortado a media frase— pero no mencionó ni una vez lo que los cinco pidieron a coro: saber quién está detrás del medio. Porque no es un defecto de interfaz, es información que falta. El experto mira la pantalla; el perfil mira si puede hacer lo que vino a hacer.

Lo que de verdad cambia: el par experto + usuario

Llevo tiempo trabajando con agentes especializados: uno que sabe de interfaces, otro de copy, otro que revisa código. Todos tienen algo en común, y no lo había visto hasta ahora: están todos del mismo lado de la mesa. Saben del oficio y evalúan contra el estándar del oficio.

El usuario sintético es el otro lado. No sabe nada del oficio y solo sabe una cosa: si entendió, si le sirve y si se quiere ir.

Lo medí sin querer. Sobre la misma captura de pantalla corrí al auditor profesional y a los cinco perfiles, y no coincidieron en un solo hallazgo. El experto encontró dos fechas que se contradecían y un resumen cortado a media frase. Los perfiles encontraron que nadie dice quién está detrás del medio. El primero mira la pantalla; los segundos miran si pueden hacer lo que vinieron a hacer.

Ninguno de los dos, solo, alcanza. Si corres únicamente al experto, terminas con una tipografía impecable en un sitio que no dice para quién es. Si corres únicamente a los perfiles, nadie te avisa que hay dos fechas peleadas en la misma pantalla.

Y falta el tercero, que eres tú. En el caso de la charla los dos perfiles aprobaron un ejercicio que yo eliminé igual, por una razón que ninguno podía tener. Experto, usuario y criterio propio. Los tres miran cosas distintas, y el trabajo bueno aparece cuando los tres pasan por lo mismo.

Eso es lo que me cambió la forma de trabajar: no es tener mejores agentes expertos. Es dejar de tener solo expertos.

Donde se equivocaron

Los dos perfiles no técnicos elogiaron un ejercicio de la charla: pedirle a la sala que saque el celular y anote las tres cosas que solo ellos pueden hacer. Andrea escribió “ese minuto vale toda la charla”. Jorge lo hizo y anotó sus tres.

Lo eliminé igual. Porque hay algo que yo sé y ellos no pueden saber: una vez que el celular sale, mucha gente no lo guarda. Pides introspección y entregas la sala a WhatsApp.

La versión final quedó mejor que las dos posturas: “No saquen el celular. Esto se piensa, no se apunta”. Conserva el momento reflexivo que los perfiles valoraron y elimina el riesgo que solo ve alguien que ha estado parado en un escenario.

Ahí está el límite exacto: validan comprensión y relevancia, no comportamiento. Leen texto; tú conoces la sala.

Y hay ruido, que hay que saber descartar. En el caso del sitio, seis de ocho perfiles reportaron como error que una fecha “parecía futura” — era la de hoy, el modelo cree que este año no ha llegado. El auditor experto citó mal una frase para justificar un hallazgo: inventó la evidencia que usaba como prueba. Por eso la regla es cita textual o no se reporta.

Lo que haría el lunes

Toma algo que ya tengas hecho y estés por mostrar. Busca de dónde sacar tu audiencia real —el formulario del evento, tus últimos clientes, quién abre tus correos— y arma tres perfiles con esa proporción, no con la que te gustaría tener.

Que uno de los tres venga a buscarte defectos. Es el que más te va a servir.

Pásales el material completo y pídeles qué entendieron, en qué momento se aburrieron y qué esperaban y no estaba. Nada de “¿te gusta?”.

Y cuando te digan algo que contradiga tu instinto, acuérdate del celular.

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Si vas a probarlo, lo difícil no son los scripts —los dejé en el Cofre de la comunidad, con la plantilla de perfil y los dos motores— sino conseguir la distribución real de tu audiencia sin inventártela.

Adentro hay más de dos mil emprendedores metiendo IA en negocios que ya existen, y varios ya pasaron por esto: sacar los perfiles de su propia base de clientes en vez de imaginarlos, discutir si un hallazgo es señal o ruido, decidir qué cambiar y qué dejar igual. Entra y cuenta qué vas a validar →