Más allá de la generación de IA: navegando por el panorama multifacético de la IA en Marketing Insights

En nuestra experiencia como profesionales de la investigación de mercados, hemos notado un error común en torno a las plataformas y herramientas de Inteligencia Artificial (IA): muchos equiparan la IA con la IA generativa (Gen AI). Si bien es cierto que muchas plataformas utilizan la generación de la IA, la realidad es que en el ámbito de las aplicaciones de la IA, especialmente en la investigación de mercados, la diversidad y la aplicación de las tecnologías de la IA van mucho más allá de la generación de IA.

En Q2 Insights, nuestro enfoque implica aprovechar una variedad de tecnologías de inteligencia artificial en conjunto con investigadores humanos. Nuestras plataformas de IA sirven como herramientas únicas para la recopilación de datos y el análisis inicial exhaustivo. Este análisis inicial de datos de IA se complementa luego con un análisis humano experto, lo que crea una combinación poderosa. Estas plataformas impulsadas por la IA, que van más allá de la generación de IA, abarcan:

Agrupación

Esto implica agrupar los puntos de datos en grupos para informar las estrategias de marketing específicas. En las aplicaciones de investigación de mercados, la agrupación en clústeres de IA puede incluir:‍

Agrupación temática: Agrupar los datos de texto, como la investigación cualitativa de grupos focales o las encuestas abiertas, en temas o temas coherentes.

Codificación automática: Clasificar automáticamente los datos cualitativos, como las respuestas de encuestas abiertas, en categorías predefinidas o emergentes, un proceso que tradicionalmente se realizaba de forma manual, conocido como codificación o etiquetado abierto.

Estos tipos de agrupamiento de IA tienen un valor incalculable en un espectro de aplicaciones de investigación de mercado, como la segmentación de clientes, el análisis de la cesta de mercado, el análisis del comportamiento, la predicción de la pérdida de clientes, la eficacia de las campañas, la agrupación geodemográfica, el desarrollo de productos y el análisis de la competencia.

Análisis de sentimientos

Principalmente, esto implica clasificar el texto como positivo, negativo o neutral. A veces, la agrupación de opiniones se utiliza para descubrir patrones y temas matizados dentro de las categorías de opiniones, lo que proporciona una visión más profunda de las opiniones y emociones de los clientes.

El análisis de sentimientos encuentra numerosas aplicaciones en la investigación de mercados, que abarcan el monitoreo de marcas, el análisis de comentarios de los clientes, el desarrollo de productos, el análisis competitivo y el análisis de publicidad y campañas.

Filtrado colaborativo

Esto implica personalizar las recomendaciones en función del comportamiento de los usuarios. La IA predice automáticamente los intereses de los usuarios al agregar las preferencias o gustos de una multitud de usuarios.

Codificadores para el procesamiento del lenguaje natural (NPL)

Estos codifican los datos de texto en forma numérica, lo que permite que los modelos de aprendizaje automático los procesen. La codificación de los datos puede proporcionar información valiosa que se puede extraer de grandes volúmenes de datos de texto que revelan las opiniones y las tendencias emergentes para guiar las decisiones basadas en los datos.

TF-IDF (frecuencia terminal-frecuencia inversa del documento)

Esta medida estadística, utilizada en la PNL, extrae los términos fundamentales de los documentos para el análisis del texto. Los ejemplos incluyen el análisis de palabras clave y la clasificación de contenido.

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IA de traducción

Un ejemplo de esto es la API de traducción de Google Cloud, que aprovecha el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para traducir texto de varios idiomas, captando los matices contextuales en el proceso.

IA conversacional

Al facilitar las interacciones en lenguaje natural entre humanos y ordenadores, la IA conversacional, a menudo incorporada en chatbots, representa un dominio en rápida evolución con un enorme potencial. En la investigación de mercados, las aplicaciones se extienden a la automatización de encuestas, el análisis de comentarios y las entrevistas cualitativas.

IA emocional

La IA emocional consiste en comprender y responder a las emociones humanas a través de un análisis de datos sofisticado. Abarca un amplio espectro, desde el reconocimiento de las emociones en función de las expresiones faciales hasta el análisis de los tonos de voz e incluso la disección de las señales textuales. Este campo está repleto de potencial, especialmente en el ámbito de la investigación de mercados, ya que promete conocimientos que van más allá de los simples puntos de datos.

¿La visión? Crear chatbots y asistentes virtuales capaces de entablar conversaciones emocionalmente inteligentes que reflejen la interacción humana. Imagínese esto: entrevistas y encuestas realizadas en una fracción del tiempo que tardan los humanos, pero manteniendo ese toque humano crucial. Si bien hemos visto un progreso notable en esta área, es importante tener en cuenta que la tecnología aún está evolucionando. Aún queda mucho camino por recorrer antes de que EmotionalAI se perfeccione.

¿En qué se diferencia la IA generativa de otros tipos de IA?

La IA generativa, que aprovecha las asociaciones con OpenAI y LargeLanguage Models (LLM), se destaca en la creación de contenido nuevo en diversas modalidades, desde texto hasta imágenes. A diferencia de otros tipos de IA descritos en este artículo, la IA generativa se centra principalmente en generar contenido novedoso en lugar de analizar los datos existentes o realizar evaluaciones predictivas basadas en patrones. Su énfasis en la generación de contenido, la versatilidad y el potencial de creatividad e innovación la distinguen en el panorama de la IA. Esta capacidad única permite a la IA generativa ofrecer información de investigación más profunda, facilitar el aumento de datos y respaldar la planificación de escenarios en diversos ámbitos.

El todo es mayor que la suma de sus partes

Si bien cada forma de IA descrita en este artículo tiene una utilidad significativa en la investigación de mercados y otras disciplinas, es la combinación única de algunas de estas herramientas dentro de cada una de las plataformas de Q2 Insights lo que amplifica el poder de la plataforma y gana el aprecio de nuestros clientes.

Conclusión

Al navegar por el dinámico panorama de las aplicaciones de la IA en la investigación de mercados, es crucial reconocer que, si bien la generación de IA es una herramienta fundamental y popular en todas las disciplinas, interpretarla como la única forma de IA en juego sería un paso en falso.

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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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