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Estudiante IBERO crea plataforma de IA que simula clientes antes de lanzar un producto al mercado

Lo que comenzó como una experiencia de intercambio académico terminó en un logro internacional: Alejandro González Assaf, estudiante de la Universidad Iberoamericana, desarrolló un innovador sistema de inteligencia artificial capaz de simular clientes antes del lanzamiento de un producto. Su proyecto, creado durante su estancia en California, obtuvo el cuarto lugar en un hackathon organizado por Google DeepMind en Universidad de Stanford, destacando por su potencial para transformar la validación de ideas de negocio
Alejandro González Assaf subrayó que su formación en la IBERO fue clave para su destacada participación en este proyecto, el cual interesó a varios inversionistas.

Comenzó como una oportunidad para conocer la Universidad de Stanford durante su estancia de movilidad en la Universidad de San Francisco y terminó como un logro académico: Alejandro González Assaf, estudiante de Ingeniería en Tecnologías de Cómputo y Telecomunicaciones de la IBERO desarrolló un multi-agente con Inteligencia Artificial (IA) que simula clientes antes de lanzar un producto al mercado.

Con este proyecto y junto a su equipo obtuvo cuarto lugar en un hackathon internacional organizado por Google DeepMind en Stanford. A un año de graduarse y como parte del programa de movilidad de la IBERO, Alejandro decidió estudiar un semestre en California por la cercanía con el ecosistema tecnológico más importante del mundo.

“Elegí San Francisco por la relevancia para mi carrera. Es como el nido de todas las nuevas tecnologías hoy en día. Ha sido fantástico no solo por este hackathon, sino por la gente que he conocido, la ciudad y todo lo que ha significado vivir aquí”, explicó con Prensa IBERO.
Durante su intercambio conoció a otros estudiantes internacionales, dos argentinos y una compañera de Perú, con quienes decidió participar en una competencia organizada por Google DeepMind, el equipo de Inteligencia Artificial de Google, en colaboración con Stanford.

El hackathon reunió a estudiantes, fundadores de startups, inversionistas y profesionales del sector tecnológico, todos con el reto de desarrollar en apenas tres horas un prototipo funcional de una solución innovadora basada en IA.

Alejandro y su equipo llegaron con la idea de crear una plataforma de simulación multi-agente donde varias “personas” de IA reaccionaran ante un producto como si fueran clientes reales.
La propuesta consistió en construir un sistema donde distintos agentes de IA representaran perfiles diversos del mercado: compradores escépticos, usuarios entusiastas, inversionistas, perfiles financieros o personas frustradas con soluciones actuales.

En lugar de lanzar un producto directamente al mercado, el emprendedor primero podría presentarlo dentro de este entorno simulado para observar cómo reaccionan estas personalidades: qué critican, qué valoran, qué objeciones repiten y cómo debaten entre sí.

“No queríamos solo un chatbot que respondiera. Lo importante era que estas personalidades hablaran entre sí, que debatieran, que incluso cambiaran de opinión a partir de lo que otros agentes decían”, explicó.

Ese fue uno de los principales diferenciadores del proyecto frente a otras herramientas tradicionales de validación.
Cada agente se construyó a partir de información real obtenida mediante búsquedas masivas en internet en plataformas como X, Reddit y LinkedIn, donde se rastrearon opiniones sobre productos similares.

Esa información se sintetizó y se incluyó en el sistema para crear personalidades con posturas reales y no respuestas genéricas de IA.

“Así ya no se queda en algo artificial o genérico, sino que está basado en lo que la gente realmente piensa y dice sobre ese tipo de productos”, señaló.

Además, después de que un grupo de agentes discutía entre sí, el sistema generó consensos y los presentó a otros grupos de agentes para observar si sus opiniones cambiaban o se reforzaban.

Esto permitió una validación rápida y profunda de ideas de negocio, especialmente pensada para startups pequeñas, fundadores solitarios o equipos con pocos recursos que aún no pueden costear una investigación de mercado tradicional.

“No buscamos reemplazar una investigación de mercado completa, sino ofrecer una primera validación rápida, útil y mucho más accesible para poder iterar sin tanto costo”, explicó.

La idea fue bien recibida por los jueces. Tras las tres horas de desarrollo, el equipo presentó un demo funcional y fue seleccionado entre los finalistas. Posteriormente, Alejandro realizó el pitch frente a inversionistas, fundadores y especialistas del sector tecnológico.

“Cuando dijeron el nombre de nuestro equipo, todos nos volteamos a ver sin saber si realmente éramos nosotros. Fuimos el primer equipo nombrado de los finalistas”, recordó.
Finalmente, obtuvieron el cuarto lugar general, pero lo más importante vino después: varios jueces e inversionistas se acercaron para decirles que consideraron que el proyecto tenía verdadero potencial comercial.

“Nos dijeron que incluso pensaban que debimos haber ganado y que era una idea que realmente valía la pena seguir desarrollando. Hemos seguido buscando eventos, vamos a seguir persiguiendo esta idea. No lo vemos como el final, sino completamente lo opuesto: como el inicio”, contó.

El estudiante subrayó que su formación en la IBERO fue clave para alcanzar este resultado, tanto por la preparación académica como por la oportunidad de realizar una estancia internacional.

“Si no hubiera sido por la IBERO, no habría tenido ni la preparación para hacer esto ni la oportunidad de venir de intercambio. Estoy muy agradecido”, dijo.

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