Cómo los agentes de IA están cambiando el papel del investigador y destacando lo que solo los humanos pueden hacer
En una profesión basada en hacer las preguntas correctas, los investigadores de marketing ahora se enfrentan a una cuestión propia: ¿cómo nos adaptaremos a medida que la IA se convierta en una verdadera colaboradora en nuestro trabajo? A medida que los agentes de inteligencia artificial evolucionan, nos acercamos a un momento en el que partes del flujo de trabajo de investigación, en particular las tareas rutinarias y que consumen mucho tiempo, se llevarán a cabo cada vez más con poca o ninguna participación humana. Las herramientas actuales son en su mayoría semiautónomas, pero la verdadera autonomía está en el horizonte. Esta transformación no tiene que ver solo con la velocidad o el costo. Nos desafía a reconsiderar el valor que aportamos y a centrar nuestra energía en lo que más importa el conocimiento humano, como la planificación, la interpretación, la estrategia y la conversión de los conocimientos en acciones.
Qué son los agentes de IA
Un agente de IA es un programa de software que utiliza tecnologías de inteligencia artificial para realizar tareas, resolver problemas y tomar decisiones de forma semiautónoma o autónoma. Estos agentes pueden operar en varios entornos, incluidas las plataformas digitales, como los chatbots de servicio al cliente, los entornos físicos, como los vehículos autónomos, los entornos híbridos, como las fábricas inteligentes que integran sensores y robótica, y los sistemas específicos para la investigación que gestionan la recopilación y el análisis de datos. Están diseñados para adaptarse a las nuevas entradas a lo largo del tiempo y, a menudo, incorporan el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial, que permite a los agentes interpretar datos visuales como imágenes o vídeos, y la orquestación multiagente, en la que varios agentes especializados colaboran en una secuencia coordinada para completar tareas complejas de manera eficiente.
Los agentes de IA ya son una parte importante de nuestras vidas. Incluyen asistentes virtuales semiautónomos como Siri y Alexa, así como sistemas más avanzados, como los vehículos autónomos, que procesan una gran cantidad de datos de sensores para tomar decisiones en tiempo real. En el contexto de la investigación, los agentes de inteligencia artificial están empezando a operar con una autonomía cada vez mayor, encargándose de tareas como la realización de encuestas y la recopilación de información.
¿En qué se diferencian los agentes de IA de la IA tradicional?
La palabra clave aquí es autonomía. Si bien la IA tradicional puede incluir modelos o algoritmos que requieren orientación, configuración o consultas iniciadas por humanos, los agentes de IA son los responsables de la toma de decisiones. Por ejemplo, ChatGPT es una herramienta de inteligencia artificial tradicional. Genera respuestas en función de las instrucciones del usuario, pero no inicia acciones ni toma decisiones de forma independiente. Por el contrario, los agentes de IA actúan en función de su entorno, aprenden de él y se adaptan sin necesidad de instrucciones paso a paso.
A diferencia de los modelos lingüísticos de gran tamaño que generan texto o algoritmos predictivos que muestran correlaciones, los agentes de IA pueden secuenciar y completar tareas completas. Por ejemplo, un agente de IA puede recibir un objetivo como «realizar un análisis de los factores clave sobre la afinidad de marca con Nike en TikTok, Instagram y Reddit», identificar las fuentes de datos relevantes, recuperar y limpiar los datos, determinar qué factores influyen más en la confianza o el compromiso de los consumidores y resumir los hallazgos en un informe visual sin intervención humana más allá de establecer el objetivo inicial.
Tareas que es probable que cumplan los agentes de IA en la investigación de mercados
Los agentes de IA ya están empezando a remodelar el proceso de investigación de mercados y es probable que su impacto crezca. Se están aplicando en flujos de trabajo tanto cuantitativos como cualitativos, y sus capacidades se extienden a áreas que antes se consideraban dominios exclusivamente humanos.
Configuración y campo del estudio
Los agentes pueden diseñar instrumentos de encuesta básicos o moderadamente complejos, lanzar estudios en múltiples plataformas, gestionar las cuotas y supervisar la composición de la muestra en tiempo real. Pueden hacer ajustes sobre la marcha si ciertos grupos demográficos están subrepresentados o si las tasas de abandono sugieren la necesidad de rediseñar las preguntas. En el caso de los cuestionarios más sofisticados, es posible que aún se requiera la participación humana para garantizar la precisión de la lógica, el flujo y la metodología. En la investigación cualitativa, los agentes también pueden gestionar la programación de los participantes, seleccionar a los encuestados cualificados y moderar las discusiones asincrónicas simples.
Limpieza y preparación de datos
En lugar de confiar en scripts estáticos o en la supervisión manual, los agentes de IA pueden detectar valores atípicos de forma automática y continua, eliminar duplicados, marcar respuestas inconsistentes y reformatear los datos para prepararlos para el análisis. En contextos cualitativos, pueden transcribir el audio, eliminar palabras de relleno, anonimizar los datos de los participantes y segmentar las transcripciones por tema o orador.
Análisis e interpretación
Los agentes avanzados pueden ir más allá de las estadísticas descriptivas. Pueden ejecutar modelos multivariantes, realizar análisis de los factores clave y comparar los hallazgos entre períodos o segmentos de tiempo. Con el acceso a fuentes de datos externas, pueden enriquecer los conjuntos de datos internos para proporcionar un contexto más amplio y una visión más profunda. En la investigación cualitativa, pueden analizar respuestas abiertas, identificar patrones recurrentes y extraer sentimientos y emociones de los datos de texto o voz.
Informes resumidos
Los agentes de IA pueden generar informes, elaborar resúmenes narrativos y crear visualizaciones de datos listas para ser ejecutivas. Algunos incluso son capaces de adaptar los resultados en función de la audiencia (por ejemplo, el marketing, el producto o el liderazgo ejecutivo), ajustando el nivel de detalle y el encuadre en consecuencia. En el trabajo cualitativo, pueden generar resúmenes destacados, destacar citas representativas y visualizar temas emergentes. Sin embargo, la IA tiene limitaciones. Puede pasar por alto las señales sutiles, el contexto cultural o las implicaciones estratégicas. La interpretación humana a menudo es necesaria para validar los hallazgos, garantizar la precisión y alinear los conocimientos con los objetivos empresariales más amplios.
Aprendizaje e iteración continuos
Los agentes pueden mejorar su desempeño con el tiempo si aprenden de los resultados. Este enfoque se conoce como aprendizaje por refuerzo. Significa que, en función de lo que funciona y lo que no, pueden identificar qué tipos de preguntas arrojan la información más útil, qué audiencias interactúan mejor y qué tipos de estímulos funcionan mejor. Pueden aplicar lo que aprenden para perfeccionar automáticamente los diseños de investigación futuros. Sin embargo, los investigadores humanos desempeñan un papel esencial a la hora de guiar este proceso de aprendizaje. Validan los resultados, proporcionan circuitos de retroalimentación y ayudan a los agentes de IA a adaptarse a la evolución de las prioridades empresariales, los contextos sociales y las expectativas de los clientes. Esta dinámica colaborativa garantiza que la IA siga mejorando de manera que siga siendo estratégicamente relevante y esté alineada con las necesidades del mundo real.
Los agentes de IA actuales en la investigación de mercados son semiautónomos, capaces de completar tareas específicas con un mínimo aporte humano, pero aún requieren supervisión y dirección. Todavía están surgiendo agentes totalmente autónomos, que pueden gestionar todos los flujos de trabajo de investigación de forma independiente. Aun así, varias herramientas ya demuestran capacidades similares a las de los agentes. Plataformas como unSurvey.ai pueden realizar entrevistas de voz a voz con sondeos y resúmenes autónomos. Herramientas como Yabble y Recollective AI ayudan a automatizar pasos clave como la limpieza de datos, la extracción de temas y la generación de informes. Si bien la validación humana y la interpretación estratégica siguen siendo esenciales, estas tecnologías representan un progreso significativo hacia procesos de investigación más automatizados y eficientes.
El papel de los investigadores humanos en un flujo de trabajo impulsado por agentes
A medida que los agentes de IA asumen una mayor parte de la carga de trabajo de la investigación de mercados, el papel de los investigadores humanos debe evolucionar. Lejos de ser obsoleta, la experiencia humana es cada vez más esencial.
Los investigadores actuarán cada vez más como estrategas, curadores e intérpretes. Nos centraremos en formular las preguntas empresariales correctas, establecer prioridades de investigación, validar los hallazgos generados por la IA, incorporar el conocimiento humano y traducir los resultados en recomendaciones prácticas. La supervisión humana sigue siendo fundamental para garantizar la integridad ética, la relevancia contextual, los matices emocionales y la alineación con los objetivos empresariales más amplios.
En situaciones complejas o ambiguas, el juicio humano es indispensable. Es necesario reconocer las señales sutiles, determinar qué es lo que realmente importa y tomar decisiones que reflejen la inteligencia emocional, la conciencia cultural y la sensibilidad de la marca. Estas son áreas en las que la IA aún no es suficiente.
Implicaciones para la velocidad, la precisión y la supervisión
El uso de agentes de IA semiautónomos y autónomos en la investigación tiene varias implicaciones.
Ahorro de tiempo
Los ciclos de investigación que antes llevaban semanas ahora se pueden completar en horas o incluso minutos. Esto permite una iteración más rápida, ciclos de decisión más cortos y una mayor agilidad.
Precisión y consistencia
Con los agentes aplicando procesos estandarizados y aprendiendo del trabajo anterior, los resultados se vuelven más consistentes, confiables y reproducibles.
Supervisión y confianza
A medida que la automatización se expande, hay que ganarse la confianza. Los investigadores deben validar los resultados, protegerse contra las alucinaciones de datos y garantizar que las decisiones se mantengan alineadas con la intención empresarial.
De agentes a analistas: un futuro colaborativo
La función de investigación está evolucionando. Los agentes de IA están empezando a asumir una mayor parte de la carga de trabajo rutinaria, lo que abre nuevas posibilidades para una investigación más rápida, adaptativa y escalable. Este cambio permite a los investigadores centrarse en el trabajo que realmente requiere inteligencia humana, como definir los problemas correctos, interpretar los hallazgos en su contexto y convertir los conocimientos en acciones estratégicas.
En lugar de reemplazar a los investigadores, la IA se está convirtiendo en una colaboradora. Maneja la rutina mientras las personas brindan la perspectiva. A medida que esta dinámica siga tomando forma, el éxito no se medirá por el volumen de tareas completadas, sino por la relevancia, la claridad y el impacto de los conocimientos aportados.
Para los investigadores de marketing, esta evolución representa tanto un desafío como una oportunidad. Puede requerir nuevas herramientas, nuevas ideas y nuevos enfoques. Pero también ofrece la oportunidad de profundizar tu valor y expandir tu influencia. Aquellos que estén dispuestos a aprender, adaptarse y asociarse con la IA estarán en una buena posición para ayudar a dar forma al futuro de nuestro campo.
Reentrenamiento para un futuro impulsado por la IA
¿Cómo nos adaptaremos? Los investigadores no necesitan convertirse en científicos de datos. Sin embargo, necesitan entender cómo funciona la IA y dónde encaja. Empieza por explorar las herramientas de IA relevantes para tu trabajo, como las plataformas para el análisis de textos, la visualización de datos o la información basada en la voz. Aprenda los conceptos básicos de la IA a través de cursos o seminarios web seleccionados y practique el uso de estas herramientas en proyectos pequeños. Y lo que es más importante, concéntrese en fortalecer las habilidades que la IA no puede reproducir. El pensamiento estratégico, la interpretación contextual y la narración perspicaz seguirán siendo fundamentales a medida que el panorama de la investigación siga evolucionando.
Kirsty Núñez es el presidente y principal estratega de investigación de Q2 Insights, una firma de consultoría de investigación e innovación con alcance internacional y oficinas en San Diego. Q2 Insights se especializa en una amplia gama de metodologías de investigación y análisis predictivo. La empresa utiliza herramientas de inteligencia artificial para mejorar la velocidad y la calidad de la entrega de información, confiando al mismo tiempo en la experiencia y el juicio de los investigadores humanos. La IA se aplica exclusivamente a los datos de los encuestados y nunca se utiliza para generar hallazgos, que se basan en el análisis y la interpretación humanos.
