¿La inteligencia artificial (IA) reemplazará a los investigadores de marketing?
El aumento de la inteligencia artificial (IA) es el futuro de la investigación de mercados. En Q2 Insights, somos los primeros en adoptar y somos fanáticos del uso de la IA para aumentar el proceso de generación de hallazgos y conocimientos de la investigación. Si bien todavía no están completamente perfeccionadas, existen varias herramientas que ya son inmensamente poderosas y eficientes a la hora de analizar volúmenes de datos cualitativos y cuantitativos con el fin de identificar áreas de acuerdo o desacuerdo, de consenso y de resultados estadísticos multivariantes, como los segmentos del mercado.
Dado el crecimiento de la IA en la investigación de mercados, la gran pregunta es: ¿Vamos a quedarnos sin trabajo pronto los investigadores de marketing? La respuesta simple es sí y no.
La IA reemplazará los trabajos altamente tediosos y altamente calificados
Los trabajos con más probabilidades de ser reemplazados por la IA se agrupan en torno a los dos extremos del análisis de datos (en su mayoría cuantitativos, pero también cualitativos):
- El altamente tedioso como quienes se dedican a la limpieza de datos, la codificación de datos cuantitativos y cualitativos, y los aspectos mecánicos de la redacción de informes, como la generación de gráficos, están en un extremo
- El altamente cualificado como las que emplean análisis estadísticos multivariantes para tareas como el tamaño del mercado y los posibles estudios, se encuentran en el otro extremo.
A menos que se reinventen como magos de la IA o encuentren la manera de aumentar o mejorar los resultados de la IA, quienes trabajan en funciones de apoyo y en trabajos de análisis puros pueden estar en peligro. La razón más obvia por la que la IA sustituirá a los trabajos tediosos es porque la IA es más eficiente en tareas como la limpieza de datos y la codificación. La IA puede completar este proceso en cuestión de minutos en lugar de días, lo que es especialmente importante cuando se trata de datos abiertos que pueden tardar mucho tiempo en codificarse. Una persona no puede codificar o limpiar datos en cuestión de minutos o con la misma precisión que un programa informático bien programado.
El trabajo más especializado del análisis estadístico es complejo, pero las computadoras son cada vez más capaces de hacerlo sin la intervención de expertos o humanos. Una computadora puede automatizar procedimientos estadísticos complejos y ponerlos en manos de quienes no están capacitados en estadística. La computadora será el analista, no el humano. La IA también puede crear gráficos instantáneos que muestren datos cuantitativos en un formato fácil de entender.
La estrategia de investigación y la generación de conocimientos seguirán siendo esfuerzos humanos
Los trabajos con menos probabilidades de ser reemplazados por la IA se encuentran principalmente en las áreas de estrategia de investigación y generación de conocimientos. Por lo tanto, los ejecutivos y gerentes de estrategias de investigación (por ejemplo, vicepresidentes de investigación de mercado) y de información sobre los consumidores (por ejemplo, etnógrafos o gerentes y directores de información sobre el consumidor) son los que tienen menos probabilidades de verse afectados, aunque su forma de trabajar puede cambiar.
Creación de la estrategia de investigación
El núcleo de una buena investigación de mercados es desarrollar una estrategia de investigación. Las máquinas no pueden planificar ni diseñar. Es necesario desarrollar un plan de investigación, saber qué metodologías son las mejores y a quién incluir en la investigación, y todo ello sigue siendo tarea de un investigador cualificado y con experiencia.
Los diseños de investigación pueden complicarse. Aunque las máquinas/ordenadores ayudan en este proceso, no pueden crear. Del mismo modo, escribir una encuesta para lograr objetivos específicos es un trabajo humano. Es cierto que las encuestas se pueden automatizar y muchas se proporcionan a través de Internet. Sin embargo, diseñar algo más que un cuestionario breve y rudimentario puede resultar demasiado complejo para estos servicios automatizados.
El simple hecho de clasificar la información en datos cualitativos y cuantitativos es difícil para la IA. Al planificar la investigación, es importante conocer y comprender la diferencia entre estos dos tipos de investigación y el papel que desempeña cada uno de ellos a la hora de obtener la mejor información de mercado. En muchos casos, ambos tipos de investigación se utilizan en conjunto para obtener la información más significativa del público objetivo.
Interpretación de las emociones humanas
Los seres humanos siguen siendo las máquinas de reconocimiento de patrones más avanzadas. Si bien la IA puede ayudar a analizar datos cualitativos, no puede captar los matices emocionales que los humanos reconocen. La IA tampoco puede extraer ideas dispares de diferentes fuentes para formarse una idea. Para algunos investigadores de marketing, la capacidad intelectual para identificar información valiosa se ha convertido en algo instintivo. Un investigador humano experimentado se dará cuenta de las emociones de los encuestados, las registrará como importantes e interpretará.
La empatía y la simpatía son exclusivamente humanas y producen algunas de las mejores ideas. La etnografía es un caso especial en el que la empatía y la mayoría de los sentidos se utilizan en tiempo real. El etnógrafo se basa en todos sus sentidos para recopilar información de un encuestado, mientras que una máquina no tiene ningún sentido que le ayude a interpretar la información.
Los investigadores expertos no solo leen las emociones de los encuestados, sino que también interpretan el lenguaje corporal. Señales como el rechinar de dientes, el cruzamiento de brazos, el rubor o la ira proporcionan señales vitales para el aprendizaje y el desarrollo de la comprensión. Mientras la IA se acerca a la capacidad de identificar las emociones a partir de señales visuales, los seres humanos nacen con una capacidad innata para responder a estas señales de forma inconsciente o, en el caso del investigador experto, de forma consciente.
Si bien la IA intenta detectar patrones de respuestas, los investigadores sénior suelen ver despertado su interés por un comentario que, cuando se combina con muchos otros aprendizajes, resulta en hallazgos fundamentales para una marca. Hasta la fecha, la IA no tiene este tipo de momentos de «ah, ja».
Interpretación de datos (emocionales)
Aunque la IA puede clasificar y reconocer patrones en enormes bases de datos, no puede interpretar ni generar información. El investigador no solo puede identificar hallazgos importantes, sino que también puede tomar ideas o hallazgos dispares y unirlos en un nuevo concepto. Esta es una de las funciones más importantes del investigador de marketing.
Un investigador de marketing experimentado puede presentar y comunicar las ideas encontradas durante la recopilación de información en toda una organización mediante diversos medios de elaboración de informes. Contar la historia de los hallazgos y las ideas de la investigación desafía tanto al cliente como al investigador a pensar detenidamente en los resultados para establecer nuevas conexiones.
La clave para llegar a las personas es a través de sus emociones y llegar al aspecto emocional es clave para garantizar que tu producto satisfaga las necesidades del mercado objetivo. Por ejemplo, la IA no puede convencer a Kodak de que se dedica a crear recuerdos, no fotos. El elemento de la emoción y la interpretación humanas es clave para obtener la mejor información posible sobre los clientes de una empresa. Después de todo, la emoción impulsa muchas de las decisiones de compra que las personas toman a diario.
Por último, las computadoras no pueden «vender» soluciones a los clientes y las computadoras no pueden garantizar el buen uso de la investigación. Corresponde a los investigadores de marketing y a los directores de marketing proporcionar un informe de investigación con recomendaciones prácticas. Estos son los cambios o adiciones que una empresa debe realizar en función de los hallazgos y conocimientos de la investigación. Esta es la interpretación definitiva de los datos recopilados.
¿Creará la IA más puestos de trabajo en la investigación de mercados?
Algunos creen que la IA en la investigación de mercados creará más puestos de trabajo de los que deja obsoletos, aunque es posible que se necesiten diferentes conjuntos de habilidades. Comprender la diferencia entre las funciones que puede realizar la IA y las que no, es la clave para entender cómo afectará el uso de la IA a los investigadores de marketing en el futuro.
