Blog

La inteligencia artificial y la investigación de mercados

La inteligencia artificial (IA) es definida como el conjunto de sistemas tecnológicos que dentro del campo de la informática pueden desarrollar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, tales como el tomar decisiones, aprender, razonar, reconocer patrones, entre otros. Es decir, la IA abarca áreas como el aprendizaje automático, la visualización de datos, la robótica, el procesamiento de la información, entre otros. Su función principal es simular y ampliar las capacidades cognitivas humanas, mejorando la eficiencia, la precisión y la automatización en diversas áreas.

Debido a esto, la IA se ha convertido en un gran apoyo para el sector empresarial, ya que potencia el rendimiento de las áreas donde es usada. Su empleabilidad ha permitido que la industria crezca de forma acelerada y que el rendimiento de los sectores que aprovechan estas tecnologías sea cada vez mayor. 

La IA también ha impactado el sector de mercadeo, ya que ha revolucionado la forma en que se llevan a cabo los procesos de investigación en el mundo, esto gracias a los avances tecnológicos que ahora permiten recopilar y analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente y precisa. Esta tendencia en la forma de estudiar el mercado ha abierto un mundo de posibilidades en este campo, permitiendo a las empresas obtener información valiosa sobre sus clientes y competidores de forma rápida y masiva.

La IA utiliza algoritmos y modelos de aprendizaje automáticos para analizar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones y tendencias; por ejemplo, mediante el análisis de datos en redes sociales y sitios web, la IA puede identificar las opiniones y preferencias de los consumidores en tiempo real. Esto ayuda a las empresas a comprender mejor las necesidades y deseos de sus clientes y a adaptar sus estrategias de marketing a los resultados obtenidos.

Así mismo, la IA también puede ayudar a las empresas a identificar nuevas oportunidades de mercado y a predecir las tendencias futuras por medio del análisis de datos y las tendencias del sector. 

La investigación cualitativa ha encontrado en la IA un aliado para optimizar sus procesos investigativos, ya que se pueden analizar grandes volúmenes de datos de texto y voz para comprender las opiniones y preferencias de las personas. Además, sirve como complemento para reducir la subjetividad del investigador en el proceso de observación, al facilitar la integración y articulación de datos masivos de navegación en dispositivos, registros de compras, entre otros.

Uno de los atributos más sobresalientes de incorporar la IA a los procesos de investigación es la facilidad para reunir y organizar toda la información específica con gran agilidad, lo que permite analizar la información y generar hallazgos de manera rápida. Por ejemplo, se pueden segmentar los consumidores de acuerdo con los tópicos dentro de un estudio de mercado, focalizando los subgrupos y sectores más específicos del target de la empresa.

Hay otras ventajas al emplear la IA en la investigación de mercados: 

Automatización del procesamiento de la información: La IA tiene la capacidad de automatizar acciones concretas, tales como la recopilación y clasificación de información. Esto permite a los investigadores dedicar más tiempo al análisis y a la interpretación de resultados.

Análisis de sentimientos y emociones: Por medio de la IA es posible analizar el lenguaje emocional y las micro expresiones o respuestas emocionales generadas por los participantes durante los momentos de captura de información. Esto facilita al investigador identificar las expresiones emocionales, sentimientos, actitudes y percepciones.

Optimización en la toma de decisiones: La IA proporciona información que se sustenta en datos de acuerdo con las particularidades de cada estudio, lo cual ayuda a los investigadores en el proceso de análisis de los hallazgos.

Modelos predictivos: Por medio de la IA se pueden predecir algunas características del comportamiento de los consumidores, ya que se utilizan técnicas de aprendizaje automático que codifican datos pasados contrastados con el contexto de investigación actual para generar hipótesis de posibles tendencias. 

La IA tiene el potencial de seguir revolucionando varios campos de la investigación y es muy probable que veamos el desarrollo de herramientas y métodos todavía más avanzados. Sin embargo, la intervención humana sigue siendo esencial para garantizar la confiabilidad de los resultados. 

Fuentes:

https://bit.ly/46mswS0

https://bit.ly/3ZsoB41

https://bit.ly/3LDpIbb

https://bit.ly/3PuOZFB

https://bit.ly/450HFHG

Por: German Ricardo García Reyes.