LDM y Deepsona anuncian alianza para audiencias sintéticas

Un director de marketing hace inmersiones con consumidores; corre focus groups; lee estudios cuantitativos y cualitativos; acumula meses de evidencia, y después, en algún punto, todo eso pasa por el filtro de una sola cabeza: la suya. De esa interpretación individual salen decisiones de proyectos, campañas y planes de medios que valen millones.

El problema no es la falta de investigación, es que el último eslabón de la cadena sigue siendo la lectura personal de un experto (con su experiencia, sus sesgos y sus puntos ciegos), por ello LDM anuncia una alianza con Deepsona, plataforma de investigación de mercado con inteligencia artificial, para agregar una capa de validación antes de que esa decisión se convierta en inversión.

La tecnología detrás de la alianza son las llamadas audiencias sintéticas: simulaciones de miles de personas construidas con rasgos demográficos, de comportamiento y psicográficos, que permiten anticipar cómo reaccionaría un mercado real ante un anuncio, un mensaje, un precio o un concepto de producto. La diferencia con la investigación tradicional no está en reemplazarla, sino en lo que ocurre después: en lugar de interpretar estadísticas y transcripciones para inferir un comportamiento, la simulación permite observarlo y probar receptividad, apertura y reacción frente a distintos escenarios, en minutos y no en semanas.

"Hoy un director de marketing hace inmersiones, corre focus groups, lee estudios cuantitativos y cualitativos. Tiene toda la información. Pero al final la decisión sale de su interpretación personal de todo eso, y con esa interpretación se comprometen millones en medios y producción” comenta Israel Santiago, Presidente de LDM. “Con audiencias sintéticas, ese último paso deja de depender del gut feeling de una persona: puedes simular el comportamiento del mercado antes de invertir, y decidir más rápido y direccionalmente más certero".

El rango de aplicación cubre prácticamente cualquier decisión de marketing antes de ejecutarla: qué mensaje usar, cómo debe verse un empaque, qué precio resiste el mercado, qué campaña priorizar o qué oportunidad vale la pena explorar. Para LDM, el valor no está en generar más piezas con IA, sino en llegar al momento de decidir con evidencia en lugar de con intuición acumulada.

"La riqueza está en simular muchos tipos de decisiones de marketing, no sólo un anuncio. El valor es llegar al mercado con rumbo, no con veinte opciones del mismo peso", menciona Jean-Matthieu Grappe, CEO de Deepsona.

Las simulaciones de Deepsona han alcanzado entre 74% y 90% de alineación predictiva frente a resultados reales de campaña, medidos contra datos de YouGov y GWI. No es certeza absoluta, y la alianza no la plantea como tal: la tecnología ofrece un direccional confiable y a escala, mientras el criterio humano sigue decidiendo qué hacer con esa información. La diferencia es que ahora esa decisión se apoya en el comportamiento simulado de miles de perfiles, no en la lectura de uno sólo.

La alianza llega en un momento en el que LDM mantiene su posicionamiento en inteligencia artificial aplicada al marketing, recordando que en julio de este año, el Director de Tecnología de LDM, Jorge Batista, compartió en distintos medios de negocios y tecnología los aprendizajes de la agencia tras su participación en el Data + AI Summit de Databricks 2026.

Así mismo y con el objetivo de que más compañías integren en sus operaciones a la IA de una forma eficiente, LDM desde su aprendizaje comparte cinco consejos para que las empresas conviertan la IA en mejores decisiones de marketing

1. Prueba antes de invertir: convierte la intuición en un primer direccional. Antes de comprometer presupuesto en producción, medios o una campaña, las empresas pueden poner a prueba distintos escenarios y detectar cuáles tienen mayor potencial. La clave no es predecir el resultado con certeza, sino reducir la incertidumbre antes de gastar.

2. No produzcas 20 opciones: identifica cuál vale la pena llevar al mercado. Comparar creatividades, mensajes, precios o propuestas permite detectar cuáles deben avanzar y cuáles pueden descartarse. Así, la IA no genera más ruido: ayuda a priorizar.

3. Usa la IA para responder preguntas de negocio, no solo para generar contenido. Generar un copy o una imagen ahorra tiempo, pero el valor real aparece cuando la tecnología ayuda a responder qué mensaje genera mayor confianza, qué segmento responde mejor, qué objeción aparece o qué precio se percibe como demasiado alto. Pasar de "crear más rápido" a "decidir mejor" es donde la IA adquiere valor estratégico.

4. Haz que el research trabaje antes, durante y después de una campaña. El research no tiene que ser un estudio anual. Los direccionales pueden usarse en cada sprint, pitch, lanzamiento o campaña para filtrar opciones, orientar la investigación cualitativa, fortalecer un plan de medios y luego contrastarse con los resultados reales. La IA acelera el aprendizaje; el mercado lo valida.

5. Mide el valor de la IA por el presupuesto y el tiempo que ayuda a proteger. La pregunta para un CEO o CMO no debería ser únicamente cuánto contenido pueden producir con IA, sino qué decisiones pueden tomar mejor antes de comprometer recursos. Si una herramienta permite descartar una mala idea antes de producir una pieza, priorizar un creativo antes de invertir en medios o llegar a un pitch con mayor evidencia, su valor deja de ser tecnológico y se vuelve empresarial.

En un mercado donde cada decisión de marketing implica cada vez más inversión, velocidad y presión por resultados, el reto ya no es tener acceso a más información, sino reducir la incertidumbre antes de actuar. Las audiencias sintéticas abren una nueva posibilidad: pasar de investigar para entender lo que ocurrió a simular para explorar lo que podría ocurrir. Para LDM y Deepsona, el objetivo no es sustituir el criterio humano ni la investigación tradicional, sino darle a los equipos de marketing una nueva capa de evidencia para decidir con mayor velocidad, precisión y dirección. Porque en la era de la inteligencia artificial, la ventaja no estará en producir más, sino en saber qué vale la pena hacer antes de invertir.