Ciudad de México, México. 15 de agosto de 2025.- Ipsos, una de las principales empresas de investigación de mercado del mundo, anuncia una asociación innovadora con el Laboratorio de Política y Cambio Social (PASCL) de la Universidad de Stanford para ser pionera en el uso de IA y datos sintéticos en la investigación de mercado y de opinión pública. La colaboración se centrará en la creación y validación rigurosa de paneles de gemelos digitales (representaciones virtuales de encuestados del mundo real) para mejorar drásticamente la velocidad, la eficiencia y la seguridad de la recopilación de datos.

Ipsos y PASCL de Stanford están colaborando para construir y probar la efectividad de los encuestados sintéticos. Aprovechando la investigación de Stanford sobre gemelos digitales, ampliarán su aplicación al marketing, al tiempo que identificarán y mitigarán los posibles riesgos y limitaciones. El proyecto se basa en el exclusivo KnowledgePanel de Ipsos, reconocido por su rigurosa metodología y por incluir audiencias diversas y difíciles de alcanzar. El proyecto se lanzará primero en los EE. UU., seguido de una expansión global.

"Esta colaboración con la Universidad de Stanford consolida la posición de liderazgo de Ipsos en la aplicación de IA y datos sintéticos a la investigación de mercado", dijo Ben Page, CEO de Ipsos. "Estamos construyendo estratégicamente un futuro en el que la información sea más rápida, más rentable y, lo que es más importante, segura y confiable. Nuestra combinación única de plataformas tecnológicas seguras e independientes, equipos de data science de primer nivel y activos de datos sin igual nos coloca en una posición privilegiada para crear paneles de gemelos digitales seguros, potentes y culturalmente precisos.".

"Esta asociación con Ipsos es increíblemente emocionante", dijo el profesor Robb Willer, director de PASCL y profesor de sociología, psicología y negocios en la Universidad de Stanford. "No solo estamos construyendo soluciones innovadoras que aprovechan la IA; Estamos construyendo un futuro en el que los datos sintéticos confiables permitan a los investigadores y las empresas tomar decisiones más informadas, basadas en una comprensión más profunda del comportamiento humano. Juntos, nos comprometemos a abordar los riesgos y limitaciones de esta tecnología de manera responsable."

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