Esta semana nuestra firma invitada es Taru Mäkinen, Head of Research en Good Rebels, que se cuela en este espacio para analizar cómo la IA generativa se está aplicando a una disciplina como la investigación de mercado.
IA e investigación de mercados: un camino repleto de oportunidades (si las utilizamos sabiamente).
Taru Mäkinen, Good Rebels
En la edición de esta semana exploramos los aires de cambio que la IA aporta a la investigación de mercados. Tratándose de una disciplina tan arraigada en la "realidad", ¿cómo encaja lo "artificial" en este escenario? ¿Es la IA una amenaza o una oportunidad?
La industria de la investigación de mercados ha duplicado sus ingresos globales en los últimos 15 años; y sigue al alza.
No es sorprendente, teniendo en cuenta la creciente importancia de comprender la experiencia de cliente, como ya exploramos en este artículo: la investigación y las estrategias de engagement basadas en datos son clave a la hora de crear experiencias genuinas, en una era en la que las marcas sobresalen en la personalización y compiten por resonar entre su público objetivo.
En este contexto, ¿qué papel tiene la IA? En primer lugar, recordemos que la IA no es una recién llegada a la investigación de mercados. Como escribió Fernando tras conversar con Nick Taylor, de Brandwatch, sobre su transición hacia la IA, está claro que hace tiempo que las herramientas de escucha social emplean Inteligencia Artificial, mejorando constantemente sus capacidades para el análisis de sentimientos y la segmentación.
Por otra parte, herramientas como Groupsolver ya ofrecen métodos de investigación cualitativa basados en IA. Concretamente, una herramienta de encuestas interactivas que actúa en función de las respuestas de los participantes.
Los investigadores podemos ser un grupo conservador (me permito decirlo porque pertenezco al gremio), pero cuando hablamos de IA, el optimismo flota en el ambiente. Según Qualtrics, el 93% de los investigadores ve la IA como una oportunidad, y el 80% cree que tendrá un impacto positivo en la industria.
Los beneficios de racionalizar los métodos de investigación.
Aunque puede sonar obvio, la IA ofrece enormes posibilidades para optimizar los métodos de investigación automatizando la recopilación de datos, lo que repercute positivamente en la velocidad, los costes, los recursos y la coherencia del proceso.
En este artículo de Forbes, el CEO de ProAI destaca algunos de los nuevos usos de la IA a la hora de compilar datos: grupos de discusión o entrevistas moderadas por IA, encuestas interactivas o recopilación orgánica de datos cualitativos de clientes a través de chatbots y servicios automatizados de atención al cliente .
Sea como sea, la investigación primaria se ha trasladado en gran medida a Internet -en parte debido a la pandemia, en parte a la escalabilidad y comodidad del medio digital-, por lo que no es sorprendente que los avances tecnológicos se apliquen cada vez más a esa parte de la investigación. La escalabilidad y eficiencia que aporta la IA en la recopilación de datos ayudarán a obtener información de forma más rápida, sencilla y documentada.
La IA, mejor bajo supervisión humana.
La IA también puede utilizarse -y se utiliza- para analizar datos en bruto, algo que ya tratamos al hablar con Brandwatch sobre escucha social. La segmentación de los datos o el análisis más granular no son conceptos nuevos. Sin embargo, la calidad de procesos como el análisis de sentimientos ha dejado que desear en los últimos años, y es aquí donde es probable que veamos avances y mediciones más precisas.
Volviendo a Forbes, es probable que se extienda entre los investigadores el análisis avanzado de datos no estructurados mediante NPL (Procesamiento del Lenguaje Natural). Y no sólo con datos sociales, sino con cualquier dato no estructurado.
El riesgo de este tipo de análisis es que las herramientas IA tratan los datos sin el matiz de un ojo humano entrenado y sin comprender suficientemente el contexto. Pero al margen de esto, un primer análisis general y la segmentación de los datos cualitativos pueden suponer un verdadero ahorro de tiempo y recursos.
Existen multitud de empresas ResTech (Research Technology: aquí un análisis en profundidad del sector) que están aprovechando las ventajas del análisis IA, generalmente mejorando sus propuestas con "conocimientos humanos potenciados por la IA". La redacción es importante en este caso: las marcas quieren comprender a los seres humanos, pero es la IA la que está ayudando a entenderlos.
En definitiva, la IA puede estructurar y segmentar los datos en tiempo récord, ahorrando recursos (humanos) que se redirigen allí donde aportan más valor: a generar insights prácticos a partir del análisis. Y ese es precisamente el argumento de venta de muchas de esas empresas impulsadas por la IA: puede que la tecnología esté detrás del análisis, pero los insights provienen de investigadores experimentados.
La IA Generativa y el auge de los datos sintéticos.
Llegamos a una zona un tanto más turbia en la relación entre IA e investigación: los datos. ¿Qué entendemos realmente por datos? Puede que la definición esté cambiando (véanse los datos sintéticos), pero desde el punto de vista de la integridad de los datos, el equilibrio es delicado.
Ya en 2022 se predijo que los datos sintéticos y la IA generativa cambiarían las reglas del juego.
Los datos sintéticos se distinguen claramente de los primarios porque no son datos brutos. Los datos sintéticos ya han pasado por algún proceso de análisis, y se basan en algo que ya existe. ¿Podemos entonces llamarlos datos? Bien, técnicamente “datos” aparece en su denominación, pero no poseen las mismas cualidades que los datos originales o primarios.
La principal conclusión, como vemos en el gráfico de arriba, es que los datos sintéticos nunca existirán por sí mismos: son un complemento de los llamados datos “reales”. Este tampoco es un fenómeno nuevo: Brandwatch ofrece desde hace mucho tiempo datos aumentados en su plataforma, aunque lo haga para limitar el uso de datos de sus clientes.
Los datos sintéticos son también una manera de hacer predicciones, una especie de escenario simulado, un “esto va a suceder”. ¿Tal vez deberíamos considerarlo un primer análisis de datos reales, donde los insights predicen cómo podrían ser los datos adicionales, y de este modo, los propios datos sintéticos ya son, de hecho, un insight?
El año pasado, Kantar hizo un experimento con muestras de datos sintéticos, y se encontró con sesgos y falta de matices tanto en los datos cuantitativos como en los cualitativos. Este campo está en continua innovación, y es probable que experimente un rápido desarrollo y crecimiento; sólo tenemos que esperar y ver si los resultados se vuelven más utilizables.
Desde aquí, ¿hacia dónde vamos?
The Market Research Society, una autoridad en el sector, se ha ocupado del uso de la IA en investigación publicando directrices para un uso ético. Todo un gesto de bienvenida en un momento en que muchos investigadores ven cómo se transforma su sector.
Coincido con la conclusión del MRS: la Inteligencia Artificial puede beneficiar enormemente a nuestra industria, siempre que la aprovechemos del modo adecuado. No debemos confiar ciegamente en la tecnología, sino utilizarla siguiendo nuestros propios criterios, de manera que apliquemos nuestras capacidades allí donde añaden más valor. En definitiva, conocimiento humano potenciado por la IA.
Taru Mäkinen
Head of Research
Good Rebels
El próximo domingo, volvemos a tu buzón.
Fernando.
Episodio n15 de Rebel Intel: El podcast, una colaboración entre Business+ y Good Rebels para dotar a este newsletter de versión sonora. En él, Isabel Benítez y servidor profundizamos en el impacto de la IA generativa en la gestión de los datos corporativos.
Enlaces de interés para el profesional MCX.
Lecturas seleccionadas de la semana. Los más antiguos del lugar, puede que hayáis notado que esta lista va in crescendo. Arrancamos allá por verano 2023 con unos 7 u 8 enlaces por edición, y ahora nos acercamos a los 15 (o más). No es casualidad, según crece la atención y la inversión, cada vez hay más contenido relevante, en la intersección IA y MCX. No hace falta que lo leáis todo, claro, pero ¡¡no dejéis de recomendar Rebel Intel!!
Si eres una marca y quieres que alguien compre tu producto, ahora tienes que estar disponible para la IA. ¿Cómo lograr que los LAM (Large Action Model, la tecnología detrás de dispositivos como el R1 de Rabbit) consideren en primer lugar tu producto? La clave está en el triángulo PR - publicidad - contenido orgánico. El artículo no da plenas respuestas (tal vez nadie las conoce aún), pero -y es importante- plantea la necesidad de que las marcas se hagan visibles para la IA. MARKETING WEEK
La IA va a cambiar radicalmente la publicidad y, con ella, Internet. El trabajo de la publicidad no desaparecerá, pero sí cómo y cuándo accedemos a los anuncios. La próxima edición de Rebel Intel versará sobre este nuevo paradigma con los nuevos buscadores. LINK
El Parlamento Europeo aprobó el miércoles pasado la Ley de IA. Y ahora, ¿qué tienen que hacer las organizaciones para cumplir con la ley? Forrester ofrece una guía orientativa con cinco capítulos en torno a los cuales organizar sus actividades. FORRESTER
Una completa guía con casos de uso y ejemplos para iniciarse con la IA en marketing digital. HUBSPOT
El vídeo que ha corrido como la pólvora, esta semana. El CEO de Cognition, Scott Wu, anuncia Devin, un programador virtual y autónomo que aprende, programa, realiza cambios, encuentra errores, depura código… Muy impresionante. Y aunque estas demos hay que cogerlas con pinzas, que ya exista algo así acelera la inquietud sobre la pérdida de puestos de trabajo. O la emoción de los que piensan que estos agentes acelerarán el desarrollo de software, abaratándolo y a su vez, acelerando la IA y el software hasta que… bueno, quizá no haya un “hasta que”. Porque tenemos muchos problemas que pueden ser resueltos mediante la tecnología por delante, aunque nos parezca que no. COGNITION BLOG
Hace unos días conocimos esta predicción (extraída del libro Our AI Journey) de Sam Altman : "(En unos años) El 95% de lo que los profesionales del marketing hacen hoy con agencias, estrategas y creativos será gestionado de forma fácil, casi instantánea y casi gratuita por la IA". Marketing Institute reflexiona sobre cuál será el impacto real de la IA en el marketing -y otros sectores- en los próximos años. Lo que nos viene: IA multimodal, agentes inteligentes, robots inteligentes, AGI... 2024 puede ser el año de la calma que precede a la tormenta. LINK
Pepsi Max ha celebrado su nueva identidad visual colocando una lata gigante en el río Támesis en Londres. La campaña es CGI, claro. Os dejamos también el enlace al episodio que le dedicamos al tema. LINK
La World Wide Web cumple 35 años. Su creador, Tim Berners-Lee, cree que su futuro estará marcado por la Inteligencia Artificial: todos tendremos un asistente inteligente de total confianza, y control sobre nuestros datos, almacenados en espacios personales. CNBC
En unos meses Sora estará abierto al público, según confirma Mira Morati, CTO de OpenAI. En la entrevista que le hace el WSJ, Morati responde cuestiones sobre el desarrollo y el futuro de la herramienta, y reconoce las imperfecciones que presenta. WALL STREET JOURNAL
Para bien o para mal, la IA está transformando el consumo de música entre los adolescentes. Les permite crear una personalidad diferenciada -accediendo a una amplísima variedad de estilos y artistas- a la vez que conectan con la comunidad -compartiendo listas y prediciendo los próximos éxitos-. Una revolución a la que hay que prestar atención. THE CONVERSATION
Existe una brecha creciente en el sentimiento positivo de los consumidores. En los últimos cinco años, la confianza de los consumidores en la IA ha caído a nivel mundial del 61% al 53%, según la edición de 2024 del Barómetro de Confianza de Edelman, mientras que la confianza en la IA en EE.UU. descendió del 50% al 35%. Los encuestados de todo el mundo confían en la tecnología en general (76%) considerablemente más que en la IA (50%) y son más propensos a adoptar la IA cuando las instituciones la gestionan bien en comparación con cuando la IA está mal gestionada. DIGIDAY, EDELMAN
Large language models, explained with a minimum of math and jargon, es ya un pequeño clásico (referenciado en repetidas ocasiones por aquí) a la hora de entender el funcionamiento de los LLMs. Ahora, sus autores -Timothy B. Lee y Sean Trott- presentan una traducción al castellano para facilitar la difusión y comprensión del texto. LINK
Cinco de los 45 finalistas este año del prestigioso premio Pulitzer de periodismo han utilizado la IA en algún momento del proceso de elaboración de sus trabajos. Ojo: utilizar la IA no solo está permitido (el único requisito es comunicarlo), sino que el jurado lo ve como una oportunidad para aumentar la creatividad de los profesionales. LINK
Nueva edición del Top 100 Gen AI Consumer Apps de Andreessen Horowitz. Un mercado de lo más dinámico: el 40% de las aplicaciones en el top 50 no aparecían en el ranking de septiembre 2023. Otros highlights: diferencias entre móvil y web, auge de las aplicaciones para música y productividad, y dominio aplastante en el móvil de las "IA acompañantes", especialmente Character.ai. A16Z
Amazon sigue subiendo la apuesta y ha lanzado una herramienta de IA que toma información de la URL de un vendedor y genera una página de producto de Amazon, con descripciones e imágenes. AMAZON
Chatbots a los que se les va la pinza y temas sensibles que se dejan en manos de la IA son dos de las mayores pifias que cometen las marcas cuando delegan (o no supervisan lo suficiente) sus estrategias de marketing en la IA. AD AGE
Me ha gustado muy mucho!