✨︎ Resumen (TL;DR):
- Simile desarrolla agentes de IA para representar personas o grupos y explorar sus posibles respuestas.
- El 85% es el nivel de consistencia humana que alcanzaron los agentes al compararlos con participantes que repitieron una encuesta dos semanas después.
- La meta de 8,000 millones de personas no demuestra que el producto comercial pueda predecir cada decisión ni que mantenga el mismo resultado en todos sus usos.
Simile, cuyo director ejecutivo es Joon Sung Park, quiere construir simulaciones de los 8,000 millones de personas del planeta para explorar cómo responderían ante un producto, un cambio de precio u otra situación. En una entrevista con The Generalist, Park afirmó que sus sistemas pueden predecir el comportamiento humano con más de 85% de precisión. Sin embargo, la investigación que relacionó con esa cifra comparó las respuestas de los agentes con un parámetro concreto: la consistencia de las mismas personas al repetir una encuesta, no todas sus decisiones en la vida real.
El 85% no significa acertar 85% de las decisiones
Un agente de inteligencia artificial es un sistema que intenta representar a una persona o un grupo para explorar cómo respondería ante una situación. Simile construye estos agentes para que sus clientes consulten poblaciones simuladas sobre sus productos o estrategias.
En 2024, Park y sus colaboradores publicaron la versión inicial de una investigación. Para ella, realizaron entrevistas de unas dos horas a 1,052 participantes de Estados Unidos. Con esas entrevistas crearon agentes y compararon sus respuestas con las de las personas en la General Social Survey, una encuesta sobre actitudes y otros temas sociales.
Los investigadores no midieron qué porcentaje de decisiones reales podían anticipar los agentes. Compararon su desempeño con otra referencia: cuánto coincidían las respuestas de las propias personas al repetir la encuesta dos semanas después. Los agentes alcanzaron 85% de esa consistencia humana.
Por eso, el dato no significa que los agentes acertaran 85% de todas las respuestas ni que pudieran anticipar cada decisión personal. La referencia fue la estabilidad de las respuestas humanas bajo una encuesta repetida.
La revisión de 2026 cambió los resultados
En junio de 2026, los autores publicaron como preprint una revisión del mismo trabajo. Esta versión evaluó preguntas reservadas de la encuesta frente a la misma referencia. Los agentes basados solo en entrevistas alcanzaron 83%; los basados en encuestas, 82%; y los que combinaban ambas fuentes, 86%.
Los autores también estudiaron rasgos de personalidad, juegos económicos y respuestas a experimentos, con otras medidas. Park dijo a The Generalist que la tecnología de Simile ha evolucionado desde los trabajos originales. Según él, la empresa recopila actualmente entre 15 y 30 minutos de datos por persona.
La prueba académica no demuestra por sí sola que el producto comercial actual obtenga el mismo resultado en todos sus usos. Esa distinción separa el desempeño observado en una investigación concreta de lo que Simile puede afirmar para cada aplicación.
Qué pretende hacer Simile con las poblaciones simuladas
Según Park, los clientes pueden consultar poblaciones simuladas para explorar preguntas sobre sus productos o estrategias. Simile también aspira a modelar interacciones entre personas y, a largo plazo, cuestiones sociales más amplias.
Park contó que incluso usó una simulación para prepararse para su conversación con el entrevistador Mario Gabriele. Representar a toda la población mundial sigue siendo una meta declarada, no una capacidad ya demostrada.
El modelo de error no garantiza cada respuesta
Simile ha descrito por separado un modelo que estima el posible error de cada simulación. La compañía señala que lo evaluó con unas 8,600 preguntas reservadas del entrenamiento.
También reconoce que un buen resultado promedio no garantiza que cada respuesta individual sea correcta. Esta evaluación pertenece a la propia empresa y usa métricas distintas de la prueba académica de 2024.
Datos personales y límites de la predicción
Park explicó que Simile trabaja con participantes que dan su consentimiento y combina entrevistas con datos de comportamiento. También dijo que la información pública de una figura conocida puede servir como punto de partida para una simulación, aunque la consideró imperfecta por sí sola.
El aviso de privacidad para participantes indica que la información compartida puede incluir hábitos de consumo y datos de salud, si la persona decide proporcionarlos. También contempla usar esa información para crear agentes y desarrollar modelos, así como entregar material a clientes para investigación de mercado conforme al acuerdo de participación.
Una revisión de 2026 en Humanities and Social Sciences Communications advierte que las simulaciones con múltiples agentes presentan riesgos de sesgo y problemas de reproducibilidad. Su análisis aborda el campo en general, no una evaluación específica de Simile.
Para una empresa que use estas herramientas, una respuesta plausible todavía necesita contrastarse con el comportamiento que pretende representar.
El alcance real de la cifra
El 85% de Simile describe una comparación concreta, pero acotada: agentes frente a la consistencia de personas en encuestas repetidas. No demuestra que la empresa pueda anticipar las decisiones de 8,000 millones de personas, ni que el producto comercial actual obtenga ese resultado en todos sus usos. La validación depende de cada aplicación concreta y de contrastar la simulación con el comportamiento que busca representar.
