Más allá de lo tradicional: la IA como cuarta categoría de la investigación de mercados
Tradicionalmente, las metodologías de investigación de mercados se clasifican en tres áreas:
- Investigación cuantitativa
- Investigación cualitativa
- Investigación secundaria
Con el auge de las plataformas y herramientas de Inteligencia Artificial (IA), ha surgido una cuarta categoría distinta de investigación: la investigación de la IA. Esta nueva categoría transforma la forma en que recopilamos, procesamos y analizamos los datos, alterando radicalmente el panorama de la investigación.
La evolución de la investigación
La investigación de mercados ha evolucionado desde principios del siglo XX. Las metodologías cuantitativas se introdujeron a principios del siglo XX y cobraron impulso durante las tres primeras décadas. Estos enfoques se perfeccionaron aún más con el desarrollo de sofisticadas técnicas de análisis estadístico en las décadas de 1960 y 1970, que permitieron obtener información más precisa basada en datos. La investigación cualitativa surgió en la década de 1940. La investigación secundaria ganó terreno a principios del siglo XX y se hizo particularmente frecuente en las décadas de 1920 y 1930.
La IA comenzó a influir en la investigación de mercados ya en la década de 1980. Sin embargo, no fue hasta la década de 2000 cuando los algoritmos de aprendizaje automático se generalizaron, lo que impulsó los avances en el análisis predictivo y el análisis automatizado de datos. A partir de la década de 2010, las herramientas y plataformas de inteligencia artificial se han vuelto cada vez más sofisticadas en muchas aplicaciones de investigación de mercados, aunque recién ahora se están generalizando entre los investigadores de marketing que fueron las primeras en adoptarlas.
En Q2 Insights, llevamos más de una década investigando el potencial de la IA y, durante los últimos seis años, hemos integrado activamente plataformas y herramientas de IA en nuestro proceso de investigación. Desde la automatización del análisis de opiniones hasta el uso de modelos predictivos, la IA nos ha permitido ofrecer información más rápida y profunda a nuestros clientes.
Las cuatro categorías de investigación
Las cuatro categorías de investigación incluyen:
Investigación cuantitativa
La investigación cuantitativa generalmente se refiere a los métodos que se basan en la inferencia estadística. Basándose en las probabilidades, se utiliza una muestra de la población objeto de estudio (por ejemplo, mujeres de 18 a 34 años) para estimar las actitudes, opiniones y comportamientos de la población total. Implica métodos estructurados de recopilación de datos, como encuestas y resultados medibles. El análisis estadístico se aplica para comprender las tendencias, los comportamientos y las condiciones del mercado.
Investigación cualitativa
A diferencia de la investigación cuantitativa, las muestras empleadas en la investigación cualitativa no se pueden proyectar a la población en estudio. Son mucho más pequeñas. La investigación cualitativa emplea enfoques no estructurados o semiestructurados, como las entrevistas, los grupos focales y la etnografía, para obtener una visión más profunda y matizada. El objetivo es explorar las emociones, las percepciones y las motivaciones detrás del comportamiento del consumidor.
Investigación secundaria
La investigación secundaria se centra en analizar los datos existentes que fueron recopilados por otros. Los ejemplos de las fuentes utilizadas incluyen estadísticas gubernamentales, artículos académicos e informes de la industria. La investigación secundaria es menos costosa que los métodos primarios y es útil para comprender las tendencias más amplias del mercado.
Investigación de IA
La IA introduce un enfoque revolucionario para recopilar y analizar datos. Mediante el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos y el modelado predictivo, las plataformas de IA integran a la perfección los conocimientos cualitativos con los datos cuantitativos. Estas herramientas ofrecen análisis en tiempo real, recopilación de datos adaptativa y la capacidad de procesar grandes volúmenes de información no estructurada, como las interacciones en las redes sociales, a velocidades que antes eran inimaginables en la investigación tradicional. No se trata solo de una mejora de los métodos tradicionales, sino que introduce dimensiones completamente nuevas de conocimiento, velocidad y escalabilidad.
La investigación de IA integra la automatización, la escalabilidad y el análisis en tiempo real, lo que permite analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, como el contenido de las redes sociales. Esto permite obtener información que los métodos tradicionales simplemente no pueden lograr. La IA no es simplemente un híbrido entre lo cualitativo y lo cuantitativo.
Q2 Insights ha utilizado con éxito la investigación de la IA muchas veces durante los últimos seis años con gran éxito. Puedes obtener información sobre estudios de la vida real que emplean dos plataformas de IA diferentes en estos dos artículos:
La combinación de superpoderes de la IA y los investigadores humanos
Si bien algunos sostienen que la IA se encarga de la recopilación de datos y que los humanos se centran únicamente en la interpretación, yo lo veo de otra manera. No cabe duda de que la IA ayuda a configurar la recopilación de datos, pero los investigadores humanos siguen siendo fundamentales en el diseño de la investigación, ya que elaboran herramientas como guías de debate y encuestas que guían a las plataformas de IA a la hora de recopilar datos significativos.
A menudo he hecho hincapié en el papel esencial que desempeñan los investigadores humanos en la investigación de mercados, al aprovechar los «superpoderes humanos» que la IA no puede replicar. Estos incluyen la intuición, la empatía y la toma de decisiones éticas, así como la capacidad de conectar ideas aparentemente dispares. Los seres humanos aportan un conocimiento contextual de la dinámica del mercado, una comprensión histórica y una visión matizada sobre el comportamiento de los consumidores que la IA, a pesar de sus puntos fuertes, no puede emular por completo. Esta combinación única de inteligencia artificial y experiencia humana crea una poderosa sinergia.
Integración de la IA en la investigación de mercados: la intersección de los humanos y la IA
En conclusión
Dado que Q2 Insights deriva su nombre de los pilares tradicionales de la investigación cuantitativa y cualitativa, ¡quizás sea hora de reconsiderar nuestro nombre para reflejar la creciente importancia de la investigación en inteligencia artificial! Aunque lo decimos en broma, nuestro compromiso de reconocer a la IA como una cuarta categoría diferenciada en el panorama de la investigación es bastante serio. La IA no reemplaza nuestras metodologías tradicionales, sino que las mejora y amplía, lo que nos permite ofrecer información más rica, rápida y completa a nuestros clientes. Todas las metodologías de investigación tienen cabida y la adopción de la investigación basada en la IA solo refuerza lo que los investigadores tienen para ofrecer.
Al reconocer que la IA es un dominio de investigación único e independiente, también estamos reconociendo que la IA cambia radicalmente la forma en que abordamos las preguntas de investigación y analizamos los datos cuando se emplea la investigación de la IA.
¿Quizás es hora de que la investigación de mercados y las comunidades de investigación de mercado más grandes comiencen a considerar la investigación de IA como parte de sus metodologías principales? Al integrar la IA en su estrategia de investigación, puede obtener información más rápida y profunda y obtener una ventaja competitiva. En Q2 Insights, estamos aquí para ayudar a guiar a las empresas y a los investigadores a través de esta nueva y emocionante frontera.
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.
