De dónde sale cada afirmación
Antes de pedirte que confíes en el sintético, te enseñamos el rastro completo: un estudio real de punta a punta, humano vs sintético tema a tema, y cómo lo auditamos.
Pre-registramos una predicción a favor de nuestro producto. Los datos dijeron que no. La publicamos igual.
Un estudio pre-registrado de 2.600 respondentes sintéticos en ocho mercados, sellado por hash antes de ver un solo dato. Buscaba comprobar si la capa psicométrica que añade nuestro motor era la que hace que los mercados difieran. No lo es — y lo publicamos, junto a la corrección que hicimos de nuestra propia primera lectura cuando el dato no la aguantaba.
El sucesor pre-registrado de nuestro estudio exploratorio anterior (n=5 por mercado) — construido para volver a poner a prueba nuestra propia afirmación anterior, con controles. Leer el v1 en SSRN
Divergencia de perfil DENTRO de un mercado
Fija el perfil de valores de una persona y su conducta cambia — en la dirección predicha, en los ocho mercados. Eso es lo que define un segmento, y es nuestro resultado más fuerte. Es lo que QualiSynth está hecho para hacer.
Diferencias ENTRE mercados
Son reales, pero no vienen de la capa psicométrica — una celda de control sin ella muestra la misma estructura. Las renderiza el modelo base al condicionar por país e idioma, así que las presentamos como hipótesis a validar con humanos, no como verdades nacionales.
Qué encontramos, y qué NO afirmamos
- Sellado por hash SHA-256 antes de cualquier dato. Nada se añadió, retiró ni reformuló después.
- El resultado central va en contra de nuestro propio producto — y lo publicamos entero.
- Nuestra primera lectura sugería algo más fuerte; ~79% era ruido de medición, así que lo retiramos.
- Aún sin jueces humanos: la fiabilidad interina es un codificador LLM independiente. La validación humana es Fase 2.
- Datos y código con semillas fijas están publicados — un escéptico puede reejecutar todo el análisis.
Del brief, a la conversación sintética, a un tema trazable.
Antes de pedirte que confíes en el sintético, te enseñamos de dónde sale el output. Esto es un estudio real, de punta a punta.
"¿Por qué los clientes se quedan con su aseguradora aunque no estén contentos?"
Hipótesis interna: El precio es la barrera principal.
Audiencia: Clientes de seguros españoles, segmentos mixtos de edad e ingresos.
Guion: Disparadores de cambio, confianza, comprensión de coberturas, reacciones a la mensajería de renovación.
¿Qué te impide cambiar de aseguradora aunque no estés contento?
"El precio es el freno. La complejidad es la niebla. La niebla es peor porque me impide ver incluso el camino."
La complejidad bloquea el cambio más que el precio.
Mapeado en las 217 entrevistas sintéticas — más fuerte donde la cobertura es más difícil de comparar.
El brief cambió antes del fieldwork.
De "testar mensajería de precio" a "explorar claridad, confianza y rechazo a las tácticas de miedo".
Lo que dijeron 217 consumidores de seguros españoles
Insurance Coverage Choice — España. N=217 consumidores sintéticos. SHQI 0.989 (score interno de calidad).
Necesitábamos entender por qué los consumidores españoles se quedan con su aseguradora aunque estén insatisfechos — y qué activa el cambio. La hipótesis interna: el precio es la barrera principal. Ejecutamos 217 entrevistas a consumidores sintéticos en menos de 30 minutos.
- La venta del miedo fue el patrón más rechazado — 125 menciones, 0 aceptaciones en los 217 respondents
- La marca líder dominó el recuerdo espontáneo con 530 menciones — 2,2× más que su competidor más cercano
- "La complejidad es la niebla" — los consumidores no podían evaluar las coberturas, así que se quedaban por defecto
El verdadero obstáculo era la complejidad y la desconfianza en las tácticas de miedo. El brief pasó de mensajería de precio a transparencia y simplicidad — antes de hacer una sola entrevista real.
Hipótesis: el precio es la barrera principal.
Bloqueo real: complejidad y desconfianza en las tácticas de miedo.
El guion de campo se reescribió antes de una sola entrevista real — antes de gastar nada del presupuesto en las preguntas equivocadas.
No tienes que "creer" en el sintético.
Ves dónde coincide con humanos. Y dónde no.
Mirror View ejecuta el mismo guion y pipeline de análisis sobre humanos y sintéticos, tema a tema — tasas de mención, temas, sentiment. Hoy el anclaje humano es nuestro back-test contra datos reales de encuesta (World Values Survey); la comparación humana por estudio está en marcha. Auditas convergencia y divergencia — no claims de IA.
Ilustrativo — cómo se alinean las respuestas humanas y sintéticas por tema en un estudio híbrido.
- Mismo guion y pipeline de análisis para humanos y sintéticos — salidas comparables.
- Citas y evidencia trazan al transcript, no resúmenes de IA sin anclaje.
- Usa sintético para cobertura y velocidad; usa humanos cuando requiere validación en vivo.
Hecho para auditarse, no para creerse.
Cada afirmación de esta página se puede inspeccionar — no es un wrapper de IA que te pide fe.
- SHQI — 12 métricas deterministas de calidad puntuadas en cada entrevista
- Mirror View — modo humano-vs-sintético sobre el mismo guion y pipeline
- Cada tema enlazado a la conversación que lo generó
- Export completo de transcripts — lee la evidencia cruda tú mismo
- Back-test poblacional contra datos reales de encuesta (World Values Survey)
- Honestos con los límites — te enseñamos dónde el sintético diverge del humano
Validamos esta misma página con QualiSynth.
Antes de publicarla, corrimos entrevistas sintéticas con researchers de agencia en US, UK y España — los compradores exactos para los que es esta página.
Un hallazgo: los compradores creían que QualiSynth analizaba sus propias transcripciones, en vez de generar respondents.
Por eso esta página ahora lidera con el mecanismo. Direccional, rápido y honesto con sus límites — exactamente como querríamos que lo usaras.