IA y talento humano: una alianza clave en la investigación de mercados

La inteligencia artificial (IA) ha estado presente en la investigación de mercados durante años, desempeñando un papel clave en el análisis de textos e imágenes o en el desarrollo de modelos predictivos. Sin embargo, la irrupción de la IA generativa ha supuesto una revolución. En particular, los Large Language Models (LLM) que permiten interactuar con ella a través del lenguaje natural, han democratizado su uso, eliminando la barrera del conocimiento técnico y facultando el acceso a profesionales para los que antes era un terreno vedado.

Este avance ofrece oportunidades, pero también plantea desafíos. Por ejemplo, estas herramientas están transformando el trabajo diario de los profesionales al facilitar la transcripción y síntesis de contenidos de reuniones de grupo, entrevistas y tablas estadísticas. Esto libera tiempo para que los investigadores puedan centrarse en un análisis más profundo, descubriendo insights clave. También están transformando la presentación de resultados, abriendo nuevas vías para hacerlo mediante imágenes, videos o podcasts generados por IA que enriquecen la narrativa de las investigaciones.

Sin embargo, es fundamental establecer límites claros. Delegar en la IA toda la responsabilidad de la captura y análisis de datos probablemente conducirá a resultados erróneos o sesgados. Un ejemplo relevante es la creciente atención en las muestras sintéticas, que se perfilan como una solución eficiente y económica para la investigación. Aunque los métodos de creación de datos sintéticos no son nuevos y están matemáticamente bien fundamentados, la aparición de la IA generativa conduce a menudo a malinterpretar el concepto y presentarlo como un sustituto de las consultas o la observación de consumidores reales.

Este planteamiento es como mínimo arriesgado. Por ejemplo, solicitar un análisis de percepción de marca a una IA general como ChatGPT podría arrojar una respuesta plausible en apariencia, pero basada en datos sesgados y desactualizados. Para obtener respuestas fiables, es imprescindible entrenar una IA con información primaria representativa y de calidad, obtenida de consumidores reales y bajo un control riguroso de las fuentes.

En definitiva, la IA generativa tiene el potencial de agilizar procesos y automatizar tareas rutinarias, pero no puede sustituir ni la consulta a consumidores reales ni la labor del analista humano, quien es el único capaz de interpretar y comprender realmente los datos para convertirlos en insights valiosos.