La onda exponencial de la IA en la investigación de mercados
La evolución exponencial que ha tenido la Inteligencia Artificial en el último lustro -particularmente desde el 2022- ha marcado un hito significativo en la forma en que concebimos y llevamos a cabo la investigación de mercados. Desde sus inicios hasta las complejidades actuales, la IA ha pasado de ser una mera promesa a una realidad transformadora, potenciando la capacidad humana para explorar y comprender el mundo que nos rodea.

En sus primeras aplicaciones, la IA se focalizó mucho más en la automatización de procesos, aliviando a los investigadores de tareas repetitivas y consumidoras de tiempo. Sin embargo, su papel ha evolucionado hacia un agente inteligente capaz de analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y ofrecer insights que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano.

IA en acción: transformando percepciones y datos en decisiones
En la actualidad, ya es factible obtener en tiempo real las percepciones y respuestas de una audiencia con respecto a sus productos o servicios: las tecnologías basadas en inteligencia artificial están adentrándose en nuevos ámbitos de la investigación sobre el comportamiento humano y posibilitan la creación de innovadoras opciones destinadas a potenciar las relaciones con los clientes.

Veamos de qué diferentes maneras se puede usar la IA en los procesos de investigación de mercados:

En cuanto a las aplicaciones relacionadas con el análisis emocional y comportamental del consumidor, nos encontramos con:

- El análisis de sentimientos: puede ayudar a los investigadores a identificar el sentimiento detrás de las respuestas escritas, lo que les permite comprender el impacto emocional que campañas, productos o servicios tienen en los consumidores y usuarios.

Un tipo de análisis de sentimientos son las métricas de confianza: otra tecnología que mide el nivel de certeza o convicción expresado por los encuestados en sus respuestas, lo que permite a los investigadores obtener una comprensión más profunda del comportamiento del consumidor.

- Interpretación de la voz: que puede ayudar a los investigadores a analizar la tonalidad, la inflexión y otras señales vocales en las respuestas habladas, proporcionando información adicional sobre las actitudes y comportamientos de los consumidores.

- La codificación facial: permitiendo analizar microexpresiones y respuestas emocionales. Puede proporcionar información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias del consumidor.

En relación con la eficiencia y automatización en el análisis de datos, la AI puede tener -entre otras- las siguientes aplicaciones:

- El procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos en poco tiempo: lo que simplifica la gestión del análisis al identificar automáticamente información relevante en grandes cantidades de datos y facilita la obtención de información relevante. De este modo, ha cobrado relevancia el concepto de machine learning o aprendizaje automático, que ayuda a diseñar sistemas capaces de tomar decisiones de manera automática al analizar estos conjuntos de datos extensos.

- La predicción y modelado: permitiendo predecir comportamientos sociales o resultados futuros. De esta manera, los investigadores pueden anticipar tendencias y eventos, lo que puede ser valioso para la planificación y la toma de decisiones.

- La automatización de tareas repetitivas (como la recopilación y clasificación de datos): permitiendo a los investigadores dedicar más tiempo al análisis y la interpretación de los resultados.

- La mejora en la precisión y consistencia del análisis: Al utilizar algoritmos y modelos, se pueden aplicar criterios y estándares consistentes en el análisis de datos, lo que ayuda a minimizar la subjetividad en los resultados.

Y por último, respecto a la comprensión del mercado

- La identificación de patrones y tendencias: lo que puede revelar relaciones significativas, conexiones y fenómenos sociales que pueden pasar desapercibidos.

- La segmentación y personalización de los datos en función de características individuales o grupales: lo que facilita comprender las necesidades, preferencias y comportamientos específicos de diferentes segmentos de la población.

- El análisis profundo del mercado: permitiendo comprender el panorama competitivo y su impacto en los consumidores a tiempo real para poder tomar decisiones rápidas y efectivas. En este ámbito ha cobrado relevancia el aprendizaje profundo o "Deep learning", que detecta tanto las intenciones como el comportamiento de los clientes y proporciona datos esenciales para obtener una comprensión más profunda del comportamiento de los usuarios en relación con productos o servicios, su demanda en el mercado y cómo satisfacen las necesidades de los consumidores.

Futuros desafíos para las marcas en el uso de la IA
A medida que la Inteligencia Artificial avanza con pasos firmes, se vislumbra un horizonte lleno de posibilidades y transformaciones en la forma en que las empresas abordan la investigación y la toma de decisiones. Sin embargo, también se perfilan retos significativos que las organizaciones deberán enfrentar con previsión.

La seguridad de los datos se volverá aún más crucial. A medida que la IA se vuelve más intrusiva en la vida cotidiana de los consumidores, garantizar la privacidad y transparencia en la manera en que se obtienen y utilizan los datos será un desafío constante. La toma de decisiones impulsada por la IA planteará preguntas éticas, como la responsabilidad de las decisiones automatizadas, para lo que las empresas deberán establecer prácticas éticas y protocolos de responsabilidad claramente definidos.

A su vez, la rapidez con la que evolucionan las tendencias y tecnologías requerirá una mayor adaptabilidad. Las empresas deberán estar preparadas para ajustar estrategias y métodos de investigación en tiempo real, ya que la IA está acelerando el ciclo de cambio en el mercado.

Por otro lado, depender en exceso de la IA sin la supervisión humana adecuada puede llevar a la pérdida de habilidades críticas y a la incapacidad de tomar decisiones sin la asistencia de algoritmos, lo que puede ser delicado y complejo de manejar en situaciones inesperadas o críticas.

Además, una sinergia exitosa entre los equipos y las tecnologías de IA requerirá cada vez más requerirá cada vez más una mayor y mejor coordinación y colaboración entre humano y algoritmo. Integrar estos componentes de manera armoniosa puede ser un desafío organizacional y cultural. En este sentido, las empresas deberán invertir en programas de capacitación y desarrollo profesional para garantizar que sus colaboradores estén equipada para colaborar efectivamente con la IA.

Estos son solo algunos de los muchos desafíos que plantea la integración cada vez más profunda de la inteligencia artificial en el tejido empresarial. A medida que avanzamos hacia un futuro donde la sinergia entre humanos y algoritmos se vuelve más intrínseca, surge un imperativo claro: la necesidad de abordar estos retos con diligencia, innovación y un compromiso constante con los principios éticos.

Conclusión
En resumen, la evolución de la IA ha propulsado a la investigación de mercados hacia nuevas alturas, transformando la obtención de insights en un proceso dinámico, eficiente y profundamente enriquecedor. Este cambio no implica la sustitución de la inteligencia humana, sino más bien una colaboración única entre humanos y algoritmos que potencian la toma de decisiones informadas y nutre un ciclo de mejora continua en el descubrimiento del conocimiento.

Como hemos visto, el camino hacia este futuro prometedor no está exento de desafíos. La IA, aunque ha demostrado su valía, enfrenta obstáculos que van desde problemas técnicos hasta cuestiones morales. Abordar consciente y equitativamente estos desafíos es esencial para materializar la promesa de una investigación más eficiente, precisa y ética. La capacidad de navegar estos obstáculos con precaución y responsabilidad no solo garantizará el éxito continuo de la integración de la IA en la investigación, sino que también permitirá que este avance tecnológico beneficie a la sociedad de manera sostenible y ética.

Referencias
1. La Razón: Cómo Puede Ayudar la Inteligencia Artificial en la Investigación de Mercados
2. Let's Rebold: Inteligencia Artificial en la Investigación de Mercados
3. CepymeNews: La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Investigación de Mercado
4. ISD Fundación: Ventajas de la Inteligencia Artificial en la Investigación Social y de Mercados
5. Dirigentes Digital: La Inteligencia Artificial como Impulso para la Investigación de Mercados
6. Gestión: El crecimiento de la inteligencia artificial, que genera NVIDIA