Prompt 🤖 013 | La encuesta simulada con IA como herramienta estratégica

Cada decisión de alto impacto requiere datos robustos y rápidos, las encuestas simuladas surgen como un recurso idóneo para preparar estudios de mercado, probar producto y prever escenarios futuros.

sep 30, 2025

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En el contexto BANI actual de incertidumbre e incompresibilidad, con cambios acelerados en los mercados, las empresas requieren instrumentos que permitan anticipar tendencias, evaluar percepciones y validar hipótesis de negocio con rigor metodológico y velocidad de respuesta.

Entre estos instrumentos, la encuesta estructurada sigue siendo una de las herramientas más versátiles y efectivas para los equipos directivos.

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A diferencia de la simple recopilación de opiniones en redes sociales o foros digitales, la encuesta —cuando se diseña y ejecuta con un muestreo representativo— ofrece evidencia estadística confiable que puede sustentar decisiones estratégicas.

Su valor radica en que transforma percepciones individuales en datos agregados que reflejan la voz de segmentos clave del mercado o de la sociedad.

Donde cada decisión de alto impacto requiere datos robustos y rápidos, las encuestas simuladas surgen como un recurso idóneo para preparar estudios de mercado, probar diseños de instrumentos y prever posibles escenarios antes de desplegar un levantamiento real.

Simulación con propósito: qué es y qué no es

Una encuesta simulada utiliza datos generados artificialmente, con distribución e hipótesis definidas, para evaluar el comportamiento esperado de un instrumento o estimar tendencias preliminares.

Pero es crucial aclarar que:

No reemplaza una encuesta aplicada a personas reales;
Tiene valor como herramienta de anticipación estratégica, no como fuente definitiva de evidencia empírica.

¿Por qué incorporar este enfoque?

Diseño más sólido y optimizado: simulaciones permiten detectar preguntas confusas, analizar el impacto del orden o formular hipótesis de distribución antes de lanzar el estudio real.
Agilidad y menores costos: posibilita iteraciones rápidas sin necesidad de reclutamiento de participantes reales, reduciendo tiempos y recursos.
Pruebas de teoría y planificación: permite simular comportamientos esperados y ajustar el diseño o el tamaño de muestra con anticipación.

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Evidencia académica y práctica

Morris & Thompson (2024) destacan el uso de simulaciones en la formación de investigadores, mostrando cómo estas preparan a los graduados para diseñar y analizar encuestas de forma rigurosa (ref ResearchGate).
Pew Research Center (2016) señala que, aunque útiles para generar expectativas teóricas, las simulaciones deben validarse contra datos reales, donde las correlaciones y patrones pueden diferir significativamente (ref Pew Research Center).
Informes como el del Harvard Business School (Brand et al., 2023) muestran cómo GPT puede simular preferencias del consumidor con alta correspondencia a encuestas reales, pero siempre como paso previo, no sustituto de la recolección empírica (ref hbs.edu).

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Caso de uso: el fútbol como laboratorio de percepciones

📝 Prompt a utilizar

Ejecuta esta instrucción como un proceso único y devuelve directamente los resultados solicitados.

### ROL
Actúa como “Experto en diseño y ejecución de encuestas representativas”.

### MODO
- MODO = SIMULACIÓN (no hay entrevistas reales). Genera datos sintéticos con supuestos plausibles y documenta esos supuestos al inicio del reporte.
- REPRODUCIBILIDAD: usa la semilla textual “OSCAR-ARG-ENCUESTA-2025-09-22” para mantener consistencia en los números que reportes.

### POBLACIÓN OBJETIVO
- Personas adultas (18+) residentes en Argentina.

### TAMAÑO MUESTRAL
- n_total = 1000 casos sintéticos.

### DISEÑO MUESTRAL (SIMULADO)
- Estratificación por MACRO-REGIONES de Argentina con cuotas proporcionales (ejemplo plausible; documenta los porcentajes que adoptes): AMBA, Centro, Cuyo, NOA, NEA, Patagonia.
- Dentro de cada estrato, aplica cuotas por sexo (M/F/Otro) y edad (18–29, 30–44, 45–59, 60+). Muestra las cuotas que uses en una tabla de “Supuestos de simulación”.
- Aplica un factor de ponderación (weights) para que la muestra simulada respete los porcentajes de los estratos/ cuotas definidos. Reporta n cruda y n ponderada (n_eff cuando corresponda).

### CONTROL DE CALIDAD (SIMULADO)
- Simula y elimina “speeders” (<20s) y duplicados (ID/IP repetidos). Indica cuántos casos descartaste (si corresponde).

### CUESTIONARIO (TEXTO EXACTO)
1) [Selección única] ¿Cuál considera usted que es el cuadro de fútbol MÁS IMPORTANTE de Argentina?
   - Boca
   - River
   - Racing
   - Independiente
   - San Lorenzo
   - Otros — especificar
   - No sabe / Prefiere no responder
*Simula aleatorización del orden (mantén “Otros” y “No sabe” al final).*

2) [Escala 1–10] En una escala del 1 (muy malo) al 10 (excelente), ¿cómo calificaría el estado actual del fútbol nacional?
   - Respuesta numérica entera: 1..10

### METADATOS (SIMULADOS, PARA SEGMENTACIÓN)
- Edad (años) + banda etaria; Sexo (M/F/Otro); Macro-región; Área (Urbano/Semiurbano/Rural); “¿Sigue el fútbol regularmente?” (Sí/No); Duración (s); ID; IP.

### CÁLCULOS ESTADÍSTICOS
- Para proporciones: IC95% = p ± 1.96 * sqrt(p*(1-p)/n_eff). Indica si usas n o n_eff.
- Para la media de P2: IC95% = media ± 1.96 * (sd / sqrt(n_eff)).

### SALIDA OBLIGATORIA (EN ESTE ORDEN)
0) **Aviso de simulación (en una sola línea, destacado):** “RESULTADOS SIMULADOS — NO PROVIENEN DE ENTREVISTAS REALES.”
1) Supuestos de simulación y cuotas/ponderaciones adoptadas (tabla breve).
2) Limpieza/calidad (casos descartados y n final).
3) P1 — Tabla top-line (cruda y ponderada): % por opción, n, IC95% por opción. Conclusión de significancia entre River y Boca (indica si la diferencia es > suma de errores estándar).
4) P2 — Distribución 1–10 (cruda y ponderada), media, mediana, sd, IC95% de la media. Incluye una breve lectura (1–2 líneas).
5) Cross-tabs mínimas: P1 x Macro-región y P1 x Edad (tabla % por fila o por columna; especifica cuál).
6) Nota metodológica corta (1 párrafo): diseño, limitaciones de simulación y margen de error aproximado para p≈50% con n=1000 (~±3.1 p.p.).
7) **CSV sintético inline (primeras 30 filas + encabezados)** con las columnas: respondent_id, region, age_band, sex, area, follows_football, q1_club, q1_other_text, q2_score, duration_s, weight. (No generes archivo descargable; pega el CSV de muestra).
8) Resumen ejecutivo (5 bullets) para C-Level.

### REGLAS DE ESTILO
- Tono ejecutivo, académico y conciso.
- Muestra porcentajes con 1 decimal; IC95% con 2 decimales.
- No uses lenguaje que sugiera que hubo encuestados reales.
- No inventes fuentes externas; si mencionas “INDEC” o similares, aclara que las cuotas son aproximadas y de uso DIDÁCTICO en esta simulación.

ENTENDIDO → Genera ahora el reporte completo cumpliendo todo lo anterior.

📝 Resultados ¿Cuál considera usted que es el cuadro de fútbol MÁS IMPORTANTE de Argentina?

📝 Resultados ¿cómo calificaría el estado actual del fútbol nacional?

Conclusión

El ejemplo de una encuesta aplicada a 1.000 ciudadanos en Argentina, con dos preguntas simples —¿cuál es el cuadro de fútbol más importante? y ¿cómo calificaría el estado actual del fútbol nacional?— demuestra cómo un instrumento breve puede ofrecer información valiosa:

La primera pregunta permite detectar concentraciones de identidad cultural (ej. Boca y River concentran más del 60% de las menciones), lo cual refleja un mercado potencial de consumo asociado.
La segunda pregunta funciona como indicador de satisfacción general con una “industria” (en este caso, el fútbol), una métrica trasladable a la evaluación de cualquier otro sector económico.

Los datos ilustran tendencias potenciales, pero:

No son percepciones reales, sino derivaciones de supuestos definidos (distribución de porcentajes, perfiles hipotéticos).
Sirven para presentar un caso de uso convincente, ajustar dimensiones de muestra, cuadros de cortes o análisis de margen de error antes del despliegue real.

En términos empresariales, este caso sirve de analogía: si se puede medir con rigor la percepción sobre un deporte tan emocional como el fútbol, también se pueden medir percepciones sobre productos financieros, servicios digitales o propuestas de valor corporativas.

El resto del artículo es donde ocurre la magia 🪄 

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🏅 Caso de uso de aplicabilidad empresarial
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