Dane syntetyczne dynamicznie wkraczają do świata badań. W naszym wystąpieniu przyjrzymy się tzw. „cyfrowym bliźniakom” („digital twins”), czyli generowanym przez AI syntetycznym reprezentacjom konkretnych, realnie istniejących konsumentów. Przedstawimy wyniki prac R&D prowadzonych we współpracy ze Stanford University oraz unikalne metody walidacji stosowane przez Ipsos. Oddzielimy hype od twardych faktów, zwracając uwagę na ograniczenia „bliźniaków uniwersalnych” („general purpose twins”) i demonstrując wyższość rozwiązań trenowanych pod konkretne rynki i kategorie produktowe. Opowiemy o praktycznym zastosowaniu takich specyficznych „cyfrowych bliźniaków” w testach konceptów i opakowań. Pokażemy, jak budujemy panele „syntetycznych testerów”, czerpiąc z wiedzy Ipsos i kalibrując nasze modele na bazie ponad 200 tys. historycznych testów z realnymi konsumentami. Ujawnimy, jak spójne są wyniki testów na panelach „cyfrowych bliźniaków” i testów na panelach „żywych respondentów”.