Atributos humanos que mejoran la investigación de la IA
Hay una amplia gama de emociones humanas en respuesta a la explosión de la IA en todo el mundo, desde sentimientos de temor y desastre inminente hasta un enorme entusiasmo y una adopción temprana. No cabe duda de que mis tendencias son del lado del entusiasmo, sobre todo en el ámbito de la investigación de mercados. Esta perspectiva se basa en la creencia de que la investigación sobre IA representa una nueva metodología que mejora nuestro conjunto de herramientas. Cuando la IA y la experiencia humana se unen, el todo realmente supera la suma de sus partes.
En artículos anteriores, he documentado los muchos beneficios de la investigación en IA, como en «Más allá de lo tradicional: la IA como cuarta categoría de la investigación de mercados». El propósito de este artículo no es incitar a un debate entre la IA y las capacidades de investigación humanas. En cambio, el objetivo es enfatizar la combinación única de inteligencia artificial y experiencia humana, que crea una colaboración poderosa que mejora los resultados de la investigación. Concretamente, este artículo se centrará en identificar las características humanas clave que los investigadores profesionales pueden aplicar para mejorar la investigación sobre la IA.
La experiencia humana en la investigación se puede clasificar aproximadamente en cuatro áreas: habilidades emocionales, habilidades cognitivas, habilidades contextuales y habilidades interpersonales. A continuación, se describen las cualidades humanas en cada una de estas categorías.
Una regla fundamental de la investigación
En la investigación de mercados, uno de los principios más importantes es que todos los hallazgos, ideas, conclusiones y recomendaciones deben basarse en los datos y no estar influenciados por opiniones personales, sesgos o visiones del mundo. Nuestra función como investigadores consiste en interpretar y presentar los datos de la forma más precisa y objetiva posible, garantizando que nuestras conclusiones reflejen lo que realmente revela la investigación.
Si bien los rasgos humanos como la creatividad, la intuición y la empatía desempeñan un papel esencial a la hora de conectar con los participantes de la investigación y generar conocimientos, estas características deben funcionar en el marco del análisis objetivo de datos. Es importante mantener una distinción clara entre aprovechar nuestra experiencia humana para interpretar los datos y permitir que nuestras experiencias subjetivas distorsionen o sesguen los hallazgos.
En este contexto, las cualidades humanas que se analizan a continuación deben considerarse atributos humanos que enriquecen la interpretación de los datos sin comprometer el rigor y la objetividad que exige la disciplina de investigación de mercados.
Habilidades emocionales
Agilidad emocional: Permanecer abierto a nuevas ideas y mantener la objetividad al tiempo que reconoce y gestiona las propias emociones cuando cambian las circunstancias o la información.
Empatía: La capacidad de comprender y compartir los sentimientos de los demás. Los investigadores utilizan esto para comprender mejor los comportamientos humanos, las motivaciones y los puntos débiles al ponerse en la piel del público objetivo.
Sensibilidad hacia los demás: Percibir y respetar las emociones y perspectivas de los demás. Esta es una habilidad fundamental en la investigación, especialmente cuando se trabaja con poblaciones diversas.
Toma de decisiones éticas: Alinearse con las pautas éticas y los principios morales. Esto es fundamental para el proceso de investigación.
Capacidad para leer el lenguaje corporal y el tono de voz: Interpretar señales no verbales, como gestos, posturas o inflexiones vocales, para obtener información más allá de la palabra hablada. Esto es particularmente útil en la investigación cualitativa.
Habilidades cognitivas
Sentido común: El uso del razonamiento cotidiano y el conocimiento práctico para emitir juicios acertados. Es un elemento clave para interpretar los resultados de la investigación en contextos del mundo real.
Creatividad: Generar ideas nuevas y originales, a veces conectando ideas o conceptos aparentemente no relacionados. La creatividad impulsa la innovación en la metodología de la investigación, la interpretación de datos y la búsqueda de soluciones novedosas para problemas complejos.
Pensamiento crítico: Evaluar y analizar la información para llegar a conclusiones y recomendaciones. Si bien la IA sobresale en el análisis y el reconocimiento de patrones, los seres humanos agregan valor con la comprensión contextual, la adaptabilidad, la creatividad y el razonamiento ético.
Curiosidad: A los humanos les gusta explorar, hacer preguntas y profundizar en las cosas que les interesan. Esto impulsa a los investigadores a ir más allá de los hallazgos superficiales y a descubrir información valiosa.
Pensamiento divergente y convergente: El pensamiento divergente implica explorar múltiples soluciones potenciales para un problema, mientras que el pensamiento convergente reduce esas posibilidades a la solución más eficaz. Ambas formas de pensamiento son vitales en el diseño y el análisis de la investigación.
Perspectiva: La capacidad de obtener una comprensión profunda de los datos al descubrir patrones ocultos o verdades subyacentes. La información a menudo proviene de una combinación de experiencia y pensamiento analítico.
Intuición: Saber o comprender que no se basa en un razonamiento consciente. A menudo se basa en la experiencia y/o en el reconocimiento de patrones subconscientes, lo que añade profundidad a la interpretación de los datos.
Agilidad racional: La capacidad de adaptar o cambiar de manera rápida y flexible el razonamiento y la toma de decisiones en respuesta a información nueva o cambiante o a situaciones complejas.
Habilidades contextuales
Capacidad para vincular ideas dispares: Generar nuevas ideas o soluciones basadas en la conexión de conceptos abstractos o no relacionados. Esta es la capacidad de conectar los puntos entre piezas de información aparentemente no relacionadas de manera significativa.
Comprensión de la dinámica del mercado: Comprensión del entorno industrial o del mercado, incluidas sus tendencias, panorama competitivo y factores culturales. Esto permite al investigador contextualizar los resultados de la investigación en el mundo real.
Lente histórica: Aprovechar la experiencia vivida y el conocimiento de la historia para dar forma a la interpretación de los datos. Esta es un área en la que los investigadores deben equilibrar la subjetividad y la objetividad, ya que esto puede enriquecer el análisis, pero también introducir sesgos.
Habilidades interpersonales
Excelencia en comunicación y narración de historias: La capacidad de transmitir los resultados de la investigación de una manera clara, convincente y atractiva.
En conclusión
El auge de la investigación en IA no consiste en reemplazar la experiencia humana, sino en mejorarla. Juntos, los investigadores humanos y de inteligencia artificial complementan los puntos fuertes de los demás. La IA ofrece velocidad, capacidad de procesamiento de datos y reconocimiento de patrones en una escala que los humanos no pueden igualar, pero carece de la comprensión matizada, la creatividad y la inteligencia emocional que solo los humanos aportan.
La clave del éxito en esta nueva era de investigación es aprovechar los puntos fuertes de la inteligencia artificial y la experiencia humana. Al aplicar nuestras habilidades emocionales, cognitivas, contextuales e interpersonales para enriquecer los conocimientos basados en la IA, podemos lograr una comprensión más profunda, precisa e impactante de los datos y de las personas que están detrás de ellos.
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.
