La IA en la investigación de mercados: evitar las trampas de los auges tecnológicos del pasado

Q2 Insights es un firme defensor del uso de la IA en la investigación de mercados. Sin duda, ha transformado la forma en que llevamos a cabo la investigación, especialmente cuando la velocidad, la eficiencia y la precisión de la IA se combinan con nuestra capacidad humana para analizar y comprender las emociones. Adoptamos las plataformas de investigación de la IA desde el principio y, si bien no son nuestras únicas herramientas, son herramientas importantes en nuestra caja de herramientas.

Sin embargo, nos gustaría hacer una advertencia.

Lo que está ocurriendo ahora con la IA en la investigación de mercados recuerda a dos períodos: la era de las puntocom de finales de la década de 1990 y principios de la década de 2000, y la expansión de la tecnología de marketing (MarTech) de los últimos 15 años.

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¿Qué son los paralelismos?

Era de las puntocom

La era de las puntocom era tremendamente prometedora. ¿Cómo se compara con la IA en la investigación de mercado actual?

• Al igual que en aquel entonces, hay mucha expectación y disrupción, y muchas empresas se apresuran a adoptar soluciones de IA. Existe una sensación de urgencia y, si bien algunas tendrán éxito, muchas no.
• La era de las puntocom implicó mucha experimentación, incertidumbre y, en última instancia, fracasos. Es probable que esto vuelva a repetirse en la investigación de la IA en la actualidad.
• También hay un cambio en las habilidades requeridas, a medida que las empresas se adaptan al nuevo panorama creado por la IA, tal como lo hicieron durante la era de las puntocom.

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Expansión de MarTech Stack

Durante los últimos 15 años, la oferta de MarTech ha crecido de manera exponencial, con miles de herramientas para todo tipo de aplicaciones, desde CRM hasta automatización. Esto ha creado un mercado abarrotado y la integración de las herramientas ha supuesto desafíos. Y lo que es más importante, tanto los especialistas en marketing como los investigadores de marketing deben considerar seriamente el valor estratégico de adoptar estas herramientas.

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Las tasas de fracaso de Dotcom y MarTech acumulan

Entonces, ¿por qué comparar la era de las puntocom y el MarTech Stack con la investigación de la IA? Las estadísticas hablan por sí solas:

Dotcom

• En 2000-2001, el 48% de las empresas puntocom habían quebrado.
• Los precios de las acciones de Dotcom cayeron un 78% entre marzo de 2000 y octubre de 2002.
• La tasa de quema de capital fue enorme, ya que el 90% de las OPI de las puntocom no sobrevivieron al estallido de la burbuja debido a una mala gestión, un crecimiento insostenible y la falta de ingresos.

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Pila MarTech

• En los últimos 15 años, la cantidad de herramientas MarTech se disparó, pasando de unas 150 soluciones en 2011 a más de 11 000 en 2023. Sin embargo, se estima que entre el 25 y el 50% de las nuevas herramientas de MarTech fallan en su primer año.
• Cada año, entre el 8 y el 10% de los proveedores desaparecen debido a fracasos, fusiones o adquisiciones.
• Incluso cuando se adoptan las herramientas, solo el 58% de los profesionales del marketing utilizan todo su conjunto de MarTech de forma eficaz.
• Muchas empresas fracasan debido al hacinamiento y la falta de diferenciación en el mercado.

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Investigación de IA

Si bien no hay estadísticas ampliamente disponibles sobre las tasas de fracaso de la IA en la investigación de mercados, hay indicios de que los desafíos son similares a los observados en la era de las puntocom y MarTech. Si analizamos el desarrollo de la IA en general, según un informe de 2019 de Gartner, el 85% de los proyectos de IA no cumplen los objetivos previstos por varios motivos, como la falta de personal cualificado, la mala calidad de los datos, las expectativas poco realistas y la dificultad para ampliar la tecnología. McKinsey & Company también ha destacado que, si bien muchas empresas invierten en IA, alrededor del 50% de los proyectos de IA se estancan en la fase de prueba de concepto y no logran escalar ni proporcionar un retorno de la inversión significativo.

Muchas empresas emergentes de inteligencia artificial se financian con grandes expectativas, pero según investigaciones de varias fuentes, incluida Harvard, entre el 70 y el 90% de las empresas emergentes de tecnología fracasan en los primeros años. Además, en el abarrotado campo de la IA, muchas herramientas ofrecen funcionalidades superpuestas. Con un rendimiento variable en estas plataformas, las empresas emergentes basadas en la inteligencia artificial se enfrentan a problemas a la hora de desarrollar flujos de ingresos sostenibles, especialmente cuando se centran en la tecnología en lugar de en soluciones prácticas que satisfagan las necesidades del mercado.

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Características de las plataformas y herramientas de investigación de mercado de IA ganadoras

‍Al abordar estos desafíos como investigadores de marketing experimentados en lugar de como programadores o expertos en IA, nuestro consejo a los colegas investigadores de marketing es que procedan con cautela al adoptar plataformas y herramientas de IA.

Nuestro consejo para los desarrolladores de plataformas y herramientas de IA para la investigación de mercados es:

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Áreas en las que la investigación de mercados puede ayudar

• Asegúrese de satisfacer una necesidad del mercado.
• Asegúrese de que su plataforma o herramienta sea diferenciada y no solo un «yo también» en un entorno de IA abarrotado.
• Segmente su mercado y diseñe su tecnología en consecuencia.
• Considere cómo su plataforma o herramienta puede alinearse con las plataformas MarTech disponibles y exitosas.
• Comprométete con la mejora continua.

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Otras recomendaciones

• Consulte a expertos en investigación de mercado. La investigación de mercado está llena de matices y su herramienta se beneficiará de una experiencia real.
• Haz que sea fácil de usar. Los investigadores de marketing necesitan herramientas que sean intuitivas y que no requieran una curva de aprendizaje pronunciada.
• Mantenga los costos realistas. Uno de los beneficios de la IA es que puede reducir los costos en comparación con el análisis humano. Las herramientas deben tener un precio acorde.
• Evite exagerar. Hay innumerables herramientas de inteligencia artificial en el mercado. Prometer demasiado y cumplir poco dañará tu reputación.

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Resumen

Como hemos visto en el pasado, la innovación rápida puede traer tanto avances increíbles como fracasos importantes. La IA no es diferente. Las herramientas que resistirán el paso del tiempo serán aquellas que ofrezcan un valor real, sean fáciles de usar y sigan evolucionando. Las lecciones extraídas de la era de las puntocom y de la explosión de las tecnologías de marketing son claras: el éxito reside en la estrategia, la diferenciación y el cumplimiento de las promesas.

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Kirsty Núñez es el presidente y principal estratega de investigación de Q2 Insights, una firma de consultoría de investigación e innovación con alcance internacional y oficinas en San Diego. Q2 Insights se especializa en muchas áreas de la investigación y el análisis predictivo, y utiliza activamente productos de inteligencia artificial para mejorar la velocidad y la calidad de la entrega de información y, al mismo tiempo, aprovechar los conocimientos y la experiencia de los investigadores humanos.

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