Integración de la IA en los estudios de mercado

Para garantizar que la IA se utiliza de forma ética y responsable, las empresas y los profesionales de la investigación de mercados necesitan un marco global que establezca normas consensuadas.
Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) están perturbando la industria de la información. Esto requiere un marco integrador para guiar a las empresas a través de una transformación digital sin precedentes.

Escrito por Michael Campbell. Carleton University.
Lectura 7 minutos
5 de mayo 2023

La IA puede crear agentes artificiales que utilicen información de empresas y consumidores para generar conocimientos y sugerir acciones que tengan más probabilidades de optimizar los resultados del mercado. Para aprovechar plenamente las ventajas de la IA y mitigar al mismo tiempo los riesgos asociados, los líderes del sector deben establecer un marco integrador con normas consensuadas sobre cómo debe utilizarse la IA para el marketing y el conocimiento.

Es necesario un acuerdo voluntario entre las empresas sobre las normas del sector para abordar varias cuestiones interrelacionadas. Entre ellas se encuentran la actualización de los métodos y prácticas de investigación tradicionales, el despliegue de programas y tecnologías de IA adecuados, la supervisión de la reorganización empresarial y el tratamiento de las cuestiones éticas. Dado el alcance y la complejidad de estos retos, está claro que se necesita un enfoque global y unificado para garantizar el uso responsable de la IA en el sector de la investigación de mercados y la información.

Integración de la IA en los estudios de mercado 

Para destacar por qué la IA se está generalizando en los estudios de mercado, consideremos que en 2022 había 4.950 millones de usuarios activos de Internet. Cada día, estos usuarios tuitearon 650 millones de veces, tuvieron más de 300 millones de reuniones en Zoom, publicaron 350 millones de fotos en Facebook y vieron entre 6.000 y 10.000 anuncios.

En total, se calcula que los seres humanos produjeron y consumieron 94 zettabytes de datos el año pasado. Dicho de otro modo, ¡esto significa que cada segundo se crearon y procesaron unos tres millones de gigabytes de datos! Dado que la IA es la mejor herramienta para explorar este mar de información, las empresas de investigación de mercado se están viendo obligadas a adoptar esta tecnología.

Incluso los métodos de investigación tradicionales que se han mantenido relativamente resistentes al cambio se están actualizando para reflejar los avances de la IA. Gracias al aprendizaje automático y a algoritmos específicos, las encuestas pueden automatizarse por completo, los grupos de discusión y los estudios experimentales pueden realizarse en el metaverso, y es posible generar conocimientos profundos sobre datos cualitativos y no numéricos de forma casi instantánea.

Estos avances reducen considerablemente el tiempo y los costes asociados a los proyectos de investigación de mercado. Proyectos antes laboriosos y costosos pueden completarse ahora en días u horas por una fracción del precio. Sin embargo, dado que no existen normas ampliamente aceptadas para incorporar la IA a los procesos de investigación de mercado, la información pertinente sobre las mejores prácticas para integrar esta tecnología en el sector sigue estando dispersa y es de difícil acceso. Las ineficiencias asociadas a la adopción de la IA no harán sino acentuarse a medida que las empresas de investigación de mercados empiecen a integrar tecnologías de IA cada vez más complejas.

Existen marcos que explican el uso de las tecnologías de IA en los procesos de investigación de mercados, aunque su alcance suele ser limitado. Por ejemplo, el Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) es un proceso sistemático y repetible que se utiliza habitualmente para la minería de datos y el desarrollo de proyectos basados en IA. El marco es útil porque esboza una serie exhaustiva de pasos que estructuran los procesos de investigación que incorporan tecnología de IA. No obstante, al comparar su contenido pueden observarse las limitaciones de este y otros marcos existentes.

Mientras que marcos como CRISP-DM proporcionan información relacionada con operaciones de investigación específicas, otros aclaran vaguedades técnicas asociadas a la selección e integración de la IA en las prácticas empresariales y de investigación generales. Por ejemplo, el Marco Estratégico para la Inteligencia Artificial en Marketing destaca la importancia de utilizar adecuadamente las capacidades de la IA. En lugar de conceptualizar la IA como una «máquina pensante», se sugiere que la IA se vea como un conjunto de inteligencias diferentes, cada una de las cuales puede utilizarse para la realización de tareas diferentes. Estas inteligencias se clasifican en mecánica, pensante y sensorial. Cada una de ellas tiene diferentes capacidades que varían en complejidad, desde la automatización de tareas rutinarias y repetitivas hasta el análisis de los sentimientos y emociones humanos para evaluar la información relacionada con las necesidades, preferencias y niveles de satisfacción de los consumidores con los servicios.

Saber cómo integrar adecuadamente la IA en los procesos de investigación y en qué condiciones deben desplegarse los distintos tipos de IA son sólo dos de los retos a los que se enfrentan actualmente los investigadores de mercado. Por desgracia, debido a la fragmentación de la bibliografía, así como a la miríada de marcos parciales e inconexos relacionados con la integración de la IA, mantenerse informado y seguir el ritmo del cambio probablemente resulte complicado para muchos.

El cambiante panorama de la investigación de mercados

Se calcula que el valor de la IA de marketing crecerá hasta superar los 100.000 millones de dólares en 2028. En una encuesta reciente realizada a responsables de la toma de decisiones en investigación de mercados, el 91% indicó que ve la IA como una oportunidad para el sector. A pesar de ello, son muy conscientes de los efectos perturbadores que tendrá la IA. La mayoría coincide en que muchos puestos de trabajo serán redundantes en los próximos cinco a diez años. Entre ellos se incluyen puestos importantes que son omnipresentes en el sector de la información, como asistente de investigación de mercado, estadístico, analista de investigación, científico de datos y analista de mercado. La mitad de los encuestados ya han considerado la posibilidad de seguir una formación adicional, mientras que casi una cuarta parte está contemplando la posibilidad de abandonar la industria por completo. Esto sugiere que la mayoría de las empresas de investigación de mercados se verán obligadas a reorganizar sus prácticas empresariales, mientras que los profesionales de la investigación tendrán que reevaluar sus funciones.

Además de los retos técnicos y organizativos, la integración de las tecnologías de IA en la investigación de mercados también está llamando la atención sobre una serie de cuestiones éticas emergentes. Algunas de estas cuestiones se circunscriben a tecnologías específicas, como los problemas algorítmicos, mientras que otras pueden tener implicaciones generalizadas para la sociedad, como los problemas de privacidad. Una de las mayores preocupaciones en torno al uso de la IA en los estudios de mercado es la amenaza de que algoritmos defectuosos perpetúen prácticas discriminatorias en la publicidad debido a suposiciones o predicciones inexactas sobre determinados individuos o grupos. Por ello, se necesitan orientaciones generales sobre los protocolos de auditoría de la IA. Si no se abordan estas cuestiones, podrían surgir graves problemas legales y normativos, pero también podría perjudicarse la credibilidad y la reputación del sector en general.

A medida que la IA consolida su presencia en el sector de los insights, cada vez está más claro que es necesario un acuerdo voluntario entre las empresas y los profesionales de la investigación de mercados para facilitar la adopción de estas tecnologías. Aunque la IA puede proporcionar a los investigadores de mercado información valiosa y ayudarles a mejorar su capacidad de toma de decisiones, la integración de estas tecnologías plantea una serie de retos. Para garantizar que la IA se utiliza de forma ética y responsable, las empresas y los profesionales de la investigación de mercados necesitan un marco global que establezca normas consensuadas. Sin ello, la capacidad del sector para aprovechar todas las ventajas de la IA seguirá siendo limitada.

Se calcula que los seres humanos produjeron y consumieron 94 zettabytes de datos el año pasado. Dicho de otro modo, esto significa que cada segundo se crearon y procesaron unos tres millones de gigabytes de datos.

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