Clonica©: no es magia, es research con IA: así trabajamos con usuarios sintéticos

En Interactius hemos pasado de leer informes de research a conversar con usuarios sintéticos creados por Clonica©, a partir de investigación cualitativa profunda. Explico cómo los construimos, cómo los validamos frente a personas reales y en qué momentos del ciclo de producto nos ayudan a decidir más rápido y mejor.

Cuando apareció la IA generativa, en Interactius nos encontramos con una paradoja muy clara: por un lado, teníamos modelos capaces de responder casi cualquier cosa; por otro, sabíamos perfectamente que esos modelos no eran nuestros usuarios.

Yo soy Lucho Domínguez, Head of Human-Centered AI, y junto con Carlos Ruiz, nuestro CEO, llevamos tiempo dándole vueltas a una pregunta muy concreta: “¿Cómo podemos aprovechar la IA sin perder lo más importante de nuestro trabajo: la comprensión profunda de las personas?”

De ahí nace Clonica©, nuestro enfoque de usuarios sintéticos construidos desde la investigación cualitativa, con contexto humano y una perspectiva explícitamente humanista.

En este artículo quiero contarte, en primera persona, las claves de la presentación que hicimos, por qué creemos que esto cambia la forma de trabajar en producto digital y qué hemos aprendido en el camino.

De UX a “Augmented Experience”: por qué dimos este paso

En Interactius llevamos más de 13 años trabajando con grandes compañías en banca, salud, moda, deporte, educación, retail… siempre desde el diseño estratégico y la investigación con personas.

En los últimos años empezamos a sentir que “UX” se nos quedaba corto para describir lo que estábamos haciendo. No queríamos solo diseñar pantallas o flujos, sino aumentar la capacidad de las organizaciones para entender y cuidar la experiencia de las personas.

Por eso hablamos ahora de Augmented Experience.

Cuando digo “augmented” no hablo de delegar decisiones en una IA, sino de algo mucho más concreto:

• Usar la IA para amplificar lo que ya sabemos hacer bien: investigar, entender, diseñar, prototipar.
• Conectar mejor la investigación con las decisiones de negocio.
• Diseñar experiencias aumentadas (de usuario, empleado, agente, cliente…) potenciadas por tecnología para ir más allá de lo que una persona podría hacer sola.
• Reducir fricciones operativas (reclutamiento, tiempos muertos, esperas) sin rebajar el rigor.

Clonica© es, de alguna forma, nuestro primer gran “producto” en esta línea.

Cuando tu usuario se presenta… y luego confiesa que no existe

La presentación la arrancamos con una voz que decía algo así: “Hola, ¿qué tal estáis? Me presento, soy Blanca y soy de Barcelona. Vengo cada año al Blanc!… Sigo a estudios como Soluble, Mendesaltaren y a Interactius. ¿Os cuento un secreto? Soy Blanca, pero no soy una persona real. Soy un usuario sintético creado para representar al asistente medio del Blanc!.”

Lo interesante no es el truco de “no soy real”, sino cómo había nacido Blanca:

• Nadie le pasó un guion.
• Nadie preparó un súper prompt.
• Solo le hicimos una pregunta sencilla: “Blanca, ¿te puedes presentar?”

Blanca respondió desde un corpus de entrevistas y encuestas reales a asistentes del Blanc!: su lenguaje, sus referentes, sus motivaciones, sus miedos. Es decir, Blanca no es un avatar random generado por IA: es la sintetización viva de un segmento real.

Eso es lo que yo llamamos un usuario sintético: un agente conversacional que se comporta como un usuario de un segmento concreto porque ha sido creado a partir de datos cualitativos reales, no de estereotipos.

Lo que no me convencía de los modelos genéricos

Antes de llegar a Clonica© exploré varios enfoques que se ven mucho ahora cuando se habla de “personas sintéticas”, como por ejemplo, los modelos psicológicos tipo OCEAN / Big Five:

• Se asignan valores a cinco grandes rasgos de personalidad.
• Puedes decir: quiero alguien muy abierto, poco extrovertido, neuroticismo medio, etc.
• Con eso parametrizas “personalidades” distintas.

También probamos enfoques basados en variables sociodemográficas:

• Edad, profesión, ingresos, estudios, ciudad, barrio…
• Combinas y el modelo te devuelve una especie de “persona estándar”.

El problema, al menos para mí como researcher, es que todo eso se queda corto si no incorporas el contexto humano:

• La forma en que la gente se contradice.
• Las cosas que no dice pero se intuyen.
• El peso del entorno: familia, barrio, precariedad, cultura, migración…
• El miedo, la vergüenza, el qué dirán.

Ahí fue donde vi claro que no quería un modelo que “juegue a ser persona”, sino un sistema que parta de investigación cualitativa real y respete la complejidad de esas vidas.

Clonica© nace justo para eso.

Qué es Clonica© (de verdad) y cómo lo construimos

Cuando hablo de Clonica©, no hablo de una herramienta mágica, sino de un servicio que combina:

• Investigación con usuarios reales.
• Curación y modelado de ese conocimiento.
• Y una capa de IA que lo hace rápido, conversable y accionable.

El proceso, simplificando, es algo así:

1. Capturar la realidad (humano a humano)

Lo primero sigue siendo lo de siempre:

• Entrevistas en profundidad, etnografías, encuestas.
• Observación contextual.
• Conversaciones largas donde la gente se contradice, se emociona, se calla cosas.

Buscamos lo que en investigación se llama saturación teórica: ese momento en el que empiezas a escuchar lo mismo una y otra vez y ya no emergen nuevos insights. Es aquí donde sabemos que tenemos “masa crítica” para construir algo fiable.

2. Convertir discurso en dataset

Luego viene la parte menos glamourosa pero crucial:

• Depurar transcripciones.
• Agrupar fragmentos.
• Detectar patrones de comportamiento, lenguaje, miedos, expectativas.
• Identificar tensiones, contradicciones, huecos.

Con eso armamos un corpus estructurado, que no es solo “texto”, sino un espejo bastante fiel de cómo piensa y vive ese segmento.

3. Dar vida al usuario sintético

La tercera fase es la de darle forma:

• Definir quién es ese clónico: edad, contexto, historia vital.
• Afinar cómo habla, qué referencias tiene, qué le preocupa.
• Crear su narrativa: no desde la fantasía, sino desde los patrones que han salido de la investigación.

Es lo que hicimos, por ejemplo, con Blanca (asistente del Blanc!) o con Monse (mujer mayor que vive sola con el botón de la Cruz Roja).

4. Validar contra usuarios reales

Esto para mí es clave: no nos creemos al clónico porque sí.

Lo que hacemos es:

• Pasarle las mismas preguntas al clónico y a personas reales del segmento.
• Comparar respuestas:
  • No solo el literal, sino las intenciones, los matices, las razones.

En diferentes proyectos hemos estado entre un 85% y un 93% de similitud.

En un estudio con 150 personas migrantes, por ejemplo, alcanzamos un 93% de similitud entre las respuestas reales y las del usuario sintético.

Cuando algo chirría, no lo maquillamos: volvemos al dataset, revisamos, ajustamos y repetimos.

5. Ponerlo a trabajar con los equipos

El último paso es integrarlo en el día a día de los equipos:

• Explicar quién es ese clónico, qué sabe y qué no sabe.
• Formar a la organización para que pueda interactuar con él.
• Añadir una capa de acción: el clónico no solo responde, sino que propone caminos para producto, diseño, negocio.

Lo que nunca voy a decir: “ya no hace falta investigar con personas”

Esto para mí es una línea roja.

Clonica© no sustituye:

• La investigación generativa.
• La exploración de nuevas oportunidades.
• El descubrimiento de problemas que aún no conocemos.

Todo eso solo pasa hablando con personas reales.

Lo que sí hace Clonica© es:

• Acelerar validaciones.
• Reducir fricción operativa.
• Permitir iterar entre rondas de investigación con usuarios reales.
• Poder tener una “conversación informada” con el conocimiento ya capturado.

Uno de los casos que más me marcó fue el de Monse, clónica creada a partir de 20 mujeres mayores que viven solas y llevan el botón de la Cruz Roja.

Todas repetían frases como: “Yo no lo necesito”. “Me lo ha contratado mi hija”. “Yo estoy bien, no me hace falta”.

Lo que ninguna verbalizaba claramente, pero emergió de las entrevistas, fue que llevar ese botón era como llevar colgado un cartel de fragilidad. Un estigma visible. Ese tipo de insight no te lo da la IA sola. Lo descubres tú, escuchando con atención.

Luego, una vez lo has entendido y modelado, el clónico te ayuda a reproducir ese patrón para testear mensajes, servicios, journeys, etc.

Cómo cambia el día a día de producto digital

Te cuento tres impactos que ya estamos viendo con clientes y proyectos.

1. Velocidad con rigor

Gracias a los clónicos, hemos reducido procesos típicos sin perder análisis humano:

No se trata de decidir todo con el clónico, sino de llegar mejor preparados a la siguiente interacción con usuarios reales.

2. Democratizar el acceso al usuario

Algo que me hacía mucha ilusión era conseguir que el conocimiento de usuario no se quedara encerrado en research o UX. Con Clonica© estamos viendo:

• Equipos de marketing testeando mensajes y campañas con el clónico.
• Product managers validando flujos o funcionalidades antes de priorizarlas.
• UX writers afinando tono y copy en función de cómo responde el usuario sintético.
• Personas de negocio contrastando pricing o argumentos de venta.

En lugar de mandar un deck de 80 diapositivas, ahora puedo decirles: “Habla con Blanca. Pregúntale tú mismo.” Y muchas veces el clónico desmonta ideas en dos respuestas, porque responde como respondería el segmento real que ya estudiamos.

3. Nuevas formas de trabajar juntos

Otra consecuencia interesante es cómo cambia la dinámica de talleres y sesiones:

• Metemos al clónico como “participante fantasma” en workshops de ideación.
• Pedimos al clónico que argumente por qué prefiere una opción A frente a una B.
• Mapeamos journeys completos hablando con él paso a paso.
• Probamos contenido y campañas antes de lanzarlas.

De repente, el usuario, aunque sea sintético, tiene voz en la sala casi todos los días.

¿Cuántos clónicos necesito y cuánto duran?

Esta es una de las preguntas que más nos hacen. La respuesta honesta es: depende.
En organizaciones grandes solemos crear clónicos específicos alineados con sus segmentos clave.

En paralelo estamos construyendo un panel propio de clónicos para que empresas más pequeñas, estudios o freelance puedan testear con usuarios sintéticos sin tener que arrancar un proyecto grande de research.

Sobre la duración, también varía:

• Hay segmentos relativamente estables donde un clónico puede ser útil varios años.
• En contextos muy cambiantes preferimos refrescarlo cada pocos meses, con nueva investigación cualitativa o encuestas de contraste.

Lo que yo me llevo de todo esto (4 aprendizajes clave)

Si tuviera que resumir lo que he aprendido trabajando en Clonica.io, diría:

1. La IA no sustituye la investigación: la potencia.

Un usuario sintético solo es tan bueno como la investigación que hay detrás. Si lo construyes sobre humo, tendrás humo con voz.

2. El contexto es más importante que la demografía.

Lo que marca la diferencia no es la edad o el código postal, sino los miedos, las contradicciones, las redes de apoyo, el lenguaje real que la gente usa.

3. La cultura de producto cambia.

Cuando toda la organización puede hablar con el usuario, ya no es “lo que dice el informe de UX”, sino “lo que me dijo ayer Blanca”. Eso baja la fricción y alinea decisiones.

4. La velocidad solo es una ventaja si mantienes el criterio.

Reducir procesos de 10 a 2 días está bien, pero solo si sabes qué decisiones puedes tomar con un clónico… y cuáles requieren volver al campo con personas reales.

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Si te resuena todo esto y quieres ver cómo se materializa en una demo real, te invito a ver el vídeo completo de la presentación en nuestro canal de YouTube.

Ahí podrás ver cómo trabajamos con estos usuarios sintéticos en directo y las preguntas que nos hicieron durante la sesión.

Si quieres conocer más sobre Clonica© y cómo los usuarios sintéticos pueden beneficiar tu investigación y diseño, contáctanos.