Este documento explica cómo nuestra IA de atención genera resultados de eye-tracking con una precisión superior al 95%.

Databrain AI es una herramienta de inteligencia artificial construida sobre una de las bases de datos de neurociencia del consumidor más completas del mundo. Gracias a datos obtenidos de respuestas reales de consumidores, hemos desarrollado modelos predictivos altamente confiables sobre atención y cognición.

En términos simples, la IA ha visto suficientes ejemplos de hacia dónde miran las personas en distintos escenarios como para aprender a predecir la distribución de la atención en una imagen o en un fotograma de video.

Esto significa que ahora puedes subir imágenes y videos a Databrain AI y obtener resultados prácticamente idénticos a los de un estudio de eye-tracking con aproximadamente 100 a 150 participantes utilizando equipos especializados. La diferencia es que Databrain AI entrega estos resultados en solo unos segundos, mientras que un estudio real llevaría mucho más tiempo y recursos.

Precisión de Databrain AI

Nuestros modelos de machine learning se entrenaron con una de las bases de datos más grandes y confiables de eye-tracking a nivel mundial. El modelo resultante alcanza una precisión superior al 95% al predecir resultados de eye-tracking.

Tres factores clave hicieron posible esta IA de alta precisión:

• Calidad de los datos de eye-tracking
• Una base de datos extensa y representativa
• Avances en aprendizaje automático

Eye-tracking

Con equipos especializados como Tobii Pro Glasses 2 y Pro Nano, hemos registrado con gran exactitud hacia dónde se dirigen los ojos de las personas, midiendo hasta 60 veces por segundo.

Cada punto de dato (gaze point) incluye información sobre la posición (coordenadas X/Y), velocidad y dirección del movimiento ocular. Estos puntos se agrupan en «fijaciones», que indican cuándo una persona realmente percibe un estímulo visual.

Las fijaciones se representan en mapas de calor, como los utilizados tradicionalmente en investigación de eye-tracking. La IA de atención de Databrain ha sido entrenada para inferir estos mapas directamente a partir de materiales publicitarios e imágenes.

En nuestros estudios de laboratorio trabajamos con muestras de 30 a 35 participantes, considerado el estándar de oro en este tipo de investigación. También realizamos estudios globales con hasta 180 participantes en distintos países.

Los análisis estadísticos demuestran que los mapas de calor obtenidos con 30 a 35 participantes coinciden con alta fidelidad con los obtenidos con 100 a 150, lo que confirma la solidez y representatividad de nuestros tamaños de muestra.

Nuestra IA se construyó sobre datos de eye-tracking recolectados en múltiples estudios de consumidores realizados por la agencia Neurons Inc.

Esta base de datos es una de las más grandes y completas a nivel mundial, con más de 20.000 participantes expuestos a diferentes estímulos de consumo, tales como:

• anuncios en redes sociales y televisión,

• lectura de periódicos impresos,

• experiencias de compra en tiendas físicas,

• navegación en páginas web, e-commerce, empaques y aplicaciones.

Durante el diseño del marco de la IA nos aseguramos de incluir una amplia variedad de estímulos para evitar sesgos en las predicciones.

La base abarca múltiples industrias —como alimentos y bebidas, servicios financieros, construcción y telecomunicaciones— y diversos formatos —anuncios impresos, comerciales, sitios web, empaques, retail, plataformas digitales y aplicaciones—. Cuando detectamos vacíos en algún sector o formato, realizamos estudios adicionales para completarlos.

El resultado es una base de datos amplia, precisa y cuidadosamente etiquetada, que constituye la base científica de nuestro modelo.

Con esta base de datos generamos mapas de calor de atención a partir de los registros de eye-tracking. Posteriormente, entrenamos y comparamos cerca de 200 modelos distintos de machine learning hasta alcanzar la predicción más precisa.

En cada entrenamiento, una parte de los datos se destinó al entrenamiento del modelo y otra parte a la validación, asegurando la confiabilidad de los resultados.

Gracias a esta combinación de datos de calidad, amplitud de la base y modelos avanzados de aprendizaje automático, hemos desarrollado una IA capaz de predecir la atención visual con un nivel de fidelidad excepcional.

Hoy, al subir una imagen o un video a Databrain AI, obtienes en segundos un mapa de calor estadísticamente equivalente al que produciría un estudio de eye-tracking con 100 a 150 participantes expuestos durante 5 segundos, y con una precisión superior al 95%.