účastníci: Michal Mislovič (NMS Research), Jakub Hankovský (Ipsos), Michal Vyšinský (2muse), Daniel Kerekeš (moderátor).
Diskusný panel na tému „Nahradia syntetické dáta respondentov?“ priniesol pohľad na aktuálnu tému syntetických dát a ich rastúceho významu v oblasti prieskumu trhu. Odborníci sa venovali tomu, do akej miery môžu umelo generované dáta nahradiť tradičných respondentov, aké výhody tento prístup prináša a aké riziká s ním súvisia.
Diskutujúci pripomenuli, že syntetické dáta nie sú úplnou novinkou, keďže štatistické modelovanie sa vo výskume používa už dlhé roky. Rozmach umelej inteligencie však umožnil výrazne rozšíriť možnosti ich využitia. Dnes už nejde len o dopĺňanie chýbajúcich údajov, ale aj o vytváranie modelov správania či digitálnych profilov, ktoré dokážu simulovať reakcie reálnych ľudí. Jednou z hlavných výhod je najmä rýchlosť získavania výsledkov. V čase, keď je čoraz náročnejšie osloviť respondentov ochotných zapojiť sa do prieskumov, predstavujú syntetické dáta spôsob, ako získať odpovede prakticky okamžite. Zároveň umožňujú modelovať názory skupín, ktoré bývajú v klasických výskumoch nedostatočne zastúpené.
Odborníci však upozornili, že technologický pokrok prináša aj viaceré otázniky. Kľúčovou témou sa stáva dôveryhodnosť a transparentnosť použitých riešení. Rizikom môže byť vznik netransparentných systémov, pri ktorých nie je jasné, z akých dát model vychádza ani akým spôsobom boli výsledky vytvorené. Bez odborného dohľadu môže navyše dochádzať k skresleniu výstupov v dôsledku nevhodne nastavených zadaní pre AI modely. Diskutujúci sa preto zhodli, že klienti musia mať jasné informácie o pôvode dát aj použitých metodikách.
V debate zároveň zaznelo, že umelá inteligencia pravdepodobne nenahradí samotných výskumníkov. AI síce dokáže efektívne spracovať veľké objemy dát a simulovať odpovede respondentov, no stále jej chýba schopnosť interpretovať výsledky v širšom sociálnom či kultúrnom kontexte. Budúcnosť prieskumu trhu preto odborníci vidia skôr v prepájaní ľudskej expertízy s technologickými možnosťami AI, kde si tradičné metodologické princípy zachovajú svoju dôležitosť a budú doplnené novými nástrojmi založenými na umelej inteligencii.