Revolución silenciosa: Cómo la IA está reescribiendo la investigación de mercado

Fuente y Fotografía: Quinta Emprende

La inteligencia artificial está en boca de todos, pero ¿sabemos realmente lo que implica su integración en ámbitos tan sensibles como la investigación de mercado? ¿Estamos aprovechando sus posibilidades para comprender mejor a las personas, o simplemente automatizando lo que ya hacíamos? El reciente informe de la Asociación de Investigadores de Mercado (AIM) abre una conversación necesaria, no solo sobre herramientas, sino sobre enfoque, propósito y responsabilidad. Quiero compartir algunas reflexiones a partir de esta lectura, que más que un instructivo técnico, es una invitación a repensar cómo y desde dónde hacemos investigación hoy.

El informe de la AIM organiza de manera muy clara cómo la inteligencia artificial ya está cambiando la forma en que investigamos. Habla de tres momentos clave: cómo recogemos los datos, cómo los procesamos y cómo los analizamos. En cada una de esas etapas, se identifican al menos 17 usos concretos que ya están en marcha o listos para usarse, y que cualquier equipo de investigación podría empezar a integrar para entender mejor a sus audiencias.

En la etapa de recolección, encontramos tecnologías que permiten ir más allá del formulario clásico. Desde chatbots con procesamiento de lenguaje natural que adaptan las preguntas en función de las respuestas previas, hasta sistemas de análisis en redes sociales que identifican emociones y tendencias en tiempo real. También aparece la generación de datos sintéticos, útil para simular comportamientos sin exponer información sensible; el análisis visual de emociones (como eye-tracking y reconocimiento de microexpresiones); el uso de entornos virtuales y metaversos como laboratorios de pruebas; y por último, la recolección de datos mediante sensores IoT y wearables, que permite estudiar comportamiento físico en tiendas, eventos o espacios públicos. Son seis aplicaciones que transforman no solo la forma de preguntar, sino la de observar.

En la segunda fase, la operatividad del dato, la IA permite acelerar y automatizar procesos que antes tomaban semanas. Se destacan aquí seis usos clave: automatización de tareas repetitivas, formateo y estructuración automática de datos, validación automatizada y detección de inconsistencias, imputación inteligente de datos faltantes, codificación automática de respuestas abiertas (con modelos como GPT), y la capacidad de detectar errores, respuestas sesgadas o encuestas mal respondidas en tiempo real. Esto no solo ahorra tiempo, sino que mejora la calidad de los datos y reduce el sesgo humano en etapas críticas.

Y en la tercera etapa, el análisis de información, aparecen otras cinco aplicaciones especialmente potentes: automatización y agilización del análisis, clasificación de emociones y sentimientos en texto y voz, construcción de modelos predictivos con machine learning, generación automática de informes y presentaciones, y dashboards inteligentes con análisis prescriptivo. En otras palabras, la IA no solo ayuda a procesar más rápido, sino también a comunicar mejor y a proponer recomendaciones accionables.

¿Impresionante? Sin duda. ¿Suficiente? No necesariamente. En muchas organizaciones, el uso de IA sigue concentrado en tareas operativas. Es un primer paso, pero si no avanzamos hacia un uso más estratégico y reflexivo, corremos el riesgo de quedarnos en la superficie, sustituyendo esfuerzo por eficiencia sin necesariamente generar más valor.

He tenido la oportunidad de acompañar a distintas organizaciones en sus procesos de innovación, construcción de marca y desarrollo de estrategias de marketing. Y algo que he aprendido al momento de investigar mercados, es que el verdadero desafío no está solo en la técnica o en la metodología, sino que está en el sentido. ¿Por qué investigamos? ¿Para predecir comportamientos? ¿Para confirmar lo que creemos? ¿Para justificar decisiones frente a un cliente? ¿O lo hacemos, realmente, para comprender qué moviliza a las personas, qué les importa, qué necesitan, qué les inspira o les frustra? La inteligencia artificial puede ayudarnos en cualquiera de esos caminos. Pero el sentido que le damos a la investigación -el propósito detrás- sigue siendo una decisión humana. Y eso hace toda la diferencia.

El informe de la AIM también advierte con claridad sobre los peligros de aplicar IA sin cuidado: sesgos algorítmicos, opacidad en los modelos, falta de supervisión crítica, manipulación de resultados, son algunos de lo que podemos detectar. Cuando dejamos que la tecnología decida por nosotros, cuando confiamos ciegamente en lo que "dice el dato" sin entender de dónde viene ni a quién representa, estamos perdiendo lo más valioso que tiene la investigación: su capacidad de interpretar el contexto y conectarlo con la experiencia humana. No basta con medir, hay que comprender.

La AIM propone varias rutas para resguardarse frente a estos peligros como la formación técnica, marcos éticos, comités de auditoría, transparencia metodológica. Y aunque parezcan medidas "corporativas", son también una invitación al sentido común: si no entendemos cómo funciona la herramienta, difícilmente sabremos si sus resultados son confiables. Desde mi rol como consultor y académico, creo que tenemos la responsabilidad de explorar y experimentar con estas tecnologías, pero también de educar, cuestionar y generar conciencia. Sabemos que el futuro de la investigación será más digital. La pregunta es si será, o no será, más ético.

En el fondo, la IA no es buena ni mala. Es un reflejo de las decisiones humanas que la alimentan. Y en ese sentido, lo que más me interesa de su aplicación en la investigación de mercado no es lo que automatiza, sino lo que nos obliga a repensar: ¿qué preguntas estamos haciendo?, ¿qué voces estamos escuchando?, ¿qué impacto tienen las decisiones que tomamos con esos datos? La promesa de la IA no está en reemplazar lo que hacemos, sino en desafiarlo. Si usamos esta tecnología para acelerar los mismos sesgos de siempre, no habremos avanzado nada. Pero si la usamos para ver más allá, para integrar múltiples fuentes, para descubrir lo que antes no veíamos… entonces sí puede marcar una diferencia.

La inteligencia artificial no va a reemplazar al investigador. Pero sí va a reemplazar al que no sepa trabajar con ella. Y, sobre todo, al que olvide que investigar es también una forma de escuchar.