Far indossare a un modello di intelligenza artificiale i panni del consumatore perfetto. Non un dato aggregato, né un profilo medio, ma un “gemello digitale” con opinioni personali, sensibilità e motivazioni credibili. Oggi, un nuovo metodo di ricerca su cui si è soffiato quasi sottovoce promette proprio questo: offrire ad aziende e marchi la capacità di generare risposte simulate da consumatori con una fedeltà tale da mettere in pericolo il mercato delle indagini tradizionali.
La proposta centrale del documento è un’innovazione chiamata Semantic Similarity Rating (SSR): anziché chiedere a un modello “quanto da 1 a 5 ti piace questo prodotto?”, si chiede di esprimere un giudizio ricco in linguaggio naturale — ragionamenti, contesti, “perché mi piace” — e quindi si traduce il testo in un punteggio numerico, comparando il messaggio generato con frasi di riferimento già calibrate. Il risultato è sorprendente: in test su dati reali — migliaia di risposte da utenti umani e survey aziendali — SSR ha riprodotto le valutazioni umane con una precisione del 90%, con una distribuzione statistica quasi indistinguibile da quella umana.
Questa possibilità apre un bivio potente: da un lato la promessa di scale, velocità e costi ridotti; dall’altro un’accelerazione che potrebbe erodere irreversibilmente il ruolo dei panel tradizionali, dei focus group, delle interviste qualitative in carne e ossa. Se diventi possibile simulare segmenti di mercato completi, con motivazioni articolate, in poche decine di minuti, è legittimo chiedersi cosa rimarrà delle attività che richiedono settimane o mesi, budget elevati e gestione logistica complessa.
Ma non è solo una questione di velocità. Il vantaggio dell’SSR e dei gemelli digitali è che non fornisce soltanto numeri: fornisce narrazioni. A ogni “risposta simulata” viene associata una spiegazione, un contesto, un ragionamento che può aiutare a interpretare il punteggio — qualcosa che i sondaggi spesso arrancano a ottenere con chiarezza. In questo modo, un marchio non ottiene solo un valore “3,7 sulle cinque stelle”, ma “mi piacerebbe perché concilia prezzo e qualità in condizioni urbane, ma aspetto che il packaging sia più sostenibile” — un testo che parla, suggerisce piste, informa strategie.
L’impatto per i decisori aziendali può essere profondo. Le aziende che lavorano in settori dove il time to market è cruciale — beni di consumo, cosmetica, tecnologia — potrebbero abbracciare i gemelli digitali come shortcut per testare varianti di packaging, proposte, pricing, claim pubblicitari. Ciò che prima si valutava su campioni ridotti e controllati potrebbe diventare un esercizio di simulazione massiva, iterato centinaia di volte in poche ore.
Naturalmente, questa rivoluzione non è priva di limiti e zone d’ombra. Il documento stesso riconosce che SSR è stato validato su prodotti di largo consumo (personal care), ma non si è ancora dimostrato su acquisti business-to-business complessi, beni culturali, merci con forte componente locale o esperienziale. Il metodo è convincente per giudizi “quotidiani”, ma meno quando l’acquirente è spinto da fattori identitari, estetici, culturali o emozionali profondi.
Inoltre, il gemello digitale è utile a livello aggregato, ma non garantisce che predica perfettamente per un individuo specifico. Le simulazioni funzionano bene sulle tendenze di massa, ma non sostituiscono la conversazione con un cliente, o il dialogo diretto con chi ha esigenze fuori dal “modello medio”. Il rischio è di generalizzare troppo, dimenticando le eccezioni che spesso contengono insight preziosi.
C’è anche un tema etico e metodologico: chi controlla il “metodo” che genera i gemelli? Come si calibra il motore di ragionamento sottostante? Il virar di un parametro interno potrebbe spostare il profilo del consumatore simulato, magari riflettendo bias impliciti o interessi strategici. Se un’azienda potente impone linee guida ai suoi modelli, può orientare i gemelli verso preferenze “bonus” — una forma di nudging premeditato.
Un altro punto cruciale è la credibilità di questi dati davanti allo scettico: chi plaude i risultati simulati e li mette in produzione dovrà prevedere controlli incrociati, campioni reali, validazioni empiriche continue. Non basta dire “il gemello ha detto questo”: serve che il feedback reale confermi o corregga le simulazioni e che esse si evolvano con i mercati reali.
In prospettiva, la tecnica dei gemelli digitali apre un nuovo asse nella competizione tecnologica: chi saprà addestrare modelli che generano simulazioni credibili, interpretabili, analoghe ai consumatori reali avrà un vantaggio enorme. I dati sintetici potrebbero diventare commodity per le aziende, e un vantaggio sostenibile sarà la capacità di integrare gemelli con customer reali, test ibridi, feedback real time.