Gemelos digitales: qué son, tipos y ejemplos

Los gemelos digitales han experimentado un crecimiento impresionante del 71% entre 2020 y 2022, convirtiéndose en una herramienta fundamental para empresas de diversos sectores. Aunque el concepto apareció por primera vez en 1991, no fue hasta 2002 cuando Michael Grieves lo aplicó a la manufactura, y posteriormente la NASA lo utilizó en 2010 para crear simulaciones digitales de cápsulas y naves espaciales. Hoy en día, su uso se ha expandido a campos como el marketing, donde ofrecen nuevas posibilidades para representar y analizar el comportamiento de clientes y mercados. 

En este artículo, explicaremos qué son los gemelos digitales, cómo funcionan, cuáles son los diferentes tipos según su aplicación y el momento del ciclo de vida en que se implementan, y ejemplos de utilizo en el marketing. 

¿Qué son los gemelos digitales? 

A diferencia de otras tecnologías digitales, los gemelos digitales representan una fusión única entre el mundo físico y virtual. En esencia, son representaciones virtuales de entidades, procesos o sistemas físicos que están sincronizadas en tiempo real. Su principal característica es la capacidad de reflejar con precisión el estado actual de sus contrapartes físicas, permitiendo un análisis profundo y una toma de decisiones basada en datos actualizados. 

El funcionamiento de los gemelos digitales se basa en tres componentes fundamentales: 

• El producto físico: El objeto, proceso o sistema real que será replicado digitalmente 

• El producto virtual: La réplica digital que evoluciona con su contraparte física capturando cambios y dinámicas a medida que ocurren.  

• Las conexiones: El flujo bidireccional de datos entre ambos 

Este sistema opera mediante sensores instalados en áreas críticas del producto físico, que capturan constantemente información como temperatura, presión, vibraciones o consumo energético. Estos datos se transmiten a la plataforma digital donde son procesados mediante tecnologías como inteligencia artificial, cloud computing y machine learning. 

El resultado es una representación digital capaz no sólo de reflejar el estado actual, sino también de simular diferentes escenarios, predecir comportamientos futuros y proponer mejoras para el objeto físico.  

Tipos de gemelos digitales  

La clasificación de los gemelos digitales varía según su aplicación específica y el momento del ciclo de vida en que se implementan. Cada tipo cumple funciones distintas y aporta diferentes beneficios a las organizaciones que los utilizan. 

• Prototipo digital (DTP)

Consiste en los diseños, análisis y procesos necesarios para visualizar cómo será y funcionará el producto en la realidad. Esta representación virtual permite reducir significativamente los costes asociados a errores de diseño o fabricación. 

• Instancia digital (DTI)

Corresponde al gemelo digital de un producto real. Este tipo permite realizar pruebas en diferentes escenarios y contextos sin exponer el producto físico a posibles riesgos.  

• Agregado digital (DTA)

Utiliza la información recopilada de varios DTI para predecir e identificar capacidades del producto, mejorando la capacidad predictiva y la optimización de parámetros operativos. 

• Gemelos de procesos

Se enfocan en simular flujos de trabajo completos, desde el inicio hasta el final de un proceso de producción. Permiten identificar cuellos de botella, optimizar tareas y mejorar la eficiencia operativa.  

• Gemelos de sistemas

Recopilan grandes cantidades de datos operativos producidos por dispositivos y productos interconectados, proporcionando visibilidad sobre la interacción entre componentes. 

¿Para qué sirven los gemelos digitales en marketing? 

En el ámbito del marketing, los gemelos digitales están transformando radicalmente cómo las marcas interactúan con sus clientes.  

La personalización profunda constituye uno de los beneficios más significativos. Mediante estos modelos virtuales, las empresas pueden comprender mejor los comportamientos de sus consumidores, creando campañas altamente personalizadas que responden a preferencias individuales.  

Por otra parte, los gemelos digitales permiten: 

• Simulación de perfiles de cliente (buyer personas dinámicos)

Las marcas pueden crear gemelos digitales de clientes reales o segmentados, alimentados por datos en tiempo real (hábitos de compra, interacción en redes, uso de apps), para anticipar comportamientos y personalizar mensajes, productos o servicios con mayor precisión. 

• Pruebas de campañas en entornos simulados

Antes de lanzar una campaña a gran escala, se puede probar su impacto en un entorno virtual con gemelos digitales de consumidores, ajustando creatividades, canales o tiempos de envío para maximizar la conversión. 

• Optimización del customer journey

Los gemelos digitales permiten modelar todo el recorrido del cliente y detectar puntos críticos donde se producen abandonos o fricciones. Esto facilita mejorar la experiencia de forma predictiva y no solo reactiva. 

• Gestión del stock y lanzamientos de producto

Simulando la demanda con gemelos digitales de consumidores o puntos de venta, las empresas pueden anticipar qué productos tendrán mejor acogida, optimizando inventarios y estrategias de lanzamiento. 

• Experiencias personalizadas en retail y e-commerce

Combinando IA y gemelos digitales, algunas marcas desarrollan espacios virtuales donde los clientes pueden interactuar con productos adaptados a su perfil, como probadores virtuales, configuradores o escaparates dinámicos. 

• A/B testing avanzado

Más allá del tradicional test A/B, los gemelos digitales permiten simular múltiples variantes de contenido o diseño y observar su rendimiento antes de aplicarlo en campañas reales. 

• Marketing predictivo en tiempo real

A partir del análisis continuo de los gemelos digitales, es posible prever comportamientos de compra y activar campañas automatizadas justo en el momento más efectivo. 

Ejemplos de gemelos digitales 

Aunque los gemelos digitales han sido tradicionalmente usados en manufactura e industria, su aplicación al marketing ya es una realidad, especialmente en empresas que combinan IA, datos y simulación para optimizar decisiones comerciales, anticiparse a la demanda y personalizar la experiencia del cliente. Algunos ejemplos:  

Unilever 

Unilever ha implementado gemelos digitales para modelar fábricas, pero también ha empezado a utilizarlos para simular el comportamiento del consumidor. A través del análisis de datos de mercado y comportamiento de compra, prueban estrategias de marketing y desarrollan productos de forma más eficiente. 

BMW  

BMW ha utilizado gemelos digitales para crear configuradores virtuales hiperrealistas que permiten al cliente personalizar su coche en línea y vivir una experiencia muy cercana a la realidad. 

Coca-Cola  

Coca-Cola ha trabajado con gemelos digitales para modelar tanto procesos logísticos como patrones de consumo en puntos de venta. Esto permite anticipar cambios en la demanda y adaptar las promociones o estrategias comerciales. 

Nike 

Nike ha desarrollado avatares personalizados como gemelos digitales de sus clientes para simular cómo se comportan, qué prefieren y cómo reaccionan a nuevas colecciones o campañas digitales, especialmente en entornos como el metaverso o apps como SNKRS. 

Sephora  

Sephora usa representaciones digitales de clientes (con datos de piel, rostro, estilo) para probar productos cosméticos en entornos virtuales. Esto no solo mejora la experiencia de compra, sino que permite recopilar datos sobre preferencias y hábitos. 

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