El impacto de la IA en los equipos de investigación de mercado, las agencias y la educación

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) está transformando rápidamente varias industrias, y la investigación de mercados no es una excepción. Este artículo explora el probable y profundo impacto de las herramientas y plataformas de inteligencia artificial en los equipos de investigación de mercado, las agencias y las instituciones educativas. A medida que las herramientas y plataformas de IA se vuelven cada vez más sofisticadas e integradas en los flujos de trabajo de investigación, es crucial comprender la evolución de las funciones, los cambios estructurales y los conjuntos de habilidades emergentes que se requieren para navegar de manera eficaz en este nuevo panorama. Este análisis profundiza en las implicaciones para los departamentos de investigación internos que administran las herramientas y plataformas de datos internas de IA, el papel permanente de las agencias que aprovechan las herramientas y plataformas de IA especializadas y las adaptaciones necesarias dentro de los programas educativos para preparar a la próxima generación de investigadores que puedan evaluar críticamente herramientas y plataformas analíticas complejas.

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Qué significa esto para los equipos y estructuras de investigación

Es probable que la evolución de las funciones humanas también remodele la estructura de los departamentos y agencias de investigación internos. A medida que la IA pase a formar parte de los flujos de trabajo, las marcas pueden aumentar sus capacidades internas de información, pero las agencias seguirán siendo socios importantes.

Tendencias internas

• Crecimiento de la propiedad interna de las herramientas de investigación y plataformas de datos de IA, lo que requiere prácticas sólidas de gestión y seguridad de los datos.
• La expansión de las funciones se centró en el uso de la información, la verificación de la IA, la evaluación de los proveedores, la gestión de las partes interesadas internas y nuevas áreas, como la ética de la IA y la creación rápida.
• Gestión del gran volumen de información generada, lo que requiere contar historias de datos con experiencia para compartir los hallazgos con claridad.
• Desarrollo de equipos que combinen investigadores, científicos del comportamiento, tecnólogos de investigación y posibles especialistas en gestión del cambio para adaptarse a los nuevos flujos de trabajo.
• Mayor enfoque en la formación de los equipos de investigación existentes para que utilicen bien las herramientas de IA.

El papel perdurable de las agencias

• Agencias como Q2 Insights seguirán siendo socios clave que ofrecen una perspectiva externa y una amplia experiencia en el sector.
• Es probable que las agencias ayuden a gestionar los resultados de la IA a escala, seleccionar estrategias útiles y resumir los aprendizajes de diferentes fuentes, utilizando sus conocimientos especializados.
• Las agencias se destacarán por ofrecer métodos de investigación avanzados (por ejemplo, IA causal, PNL para datos cualitativos, modelos predictivos), interpretación estratégica, evaluación imparcial de plataformas y un análisis humano cuidadoso de los resultados de la IA.

La dinámica cliente-agencia puede cambiar, pero es probable que no desaparezca. Las agencias actuarán cada vez más como asesoras de estrategias perspicaces, organizadoras de la información en un mundo amplio respaldado por la IA, y proporcionarán conocimientos especializados y puntos de vista externos que respalden las capacidades internas.

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Implicaciones para los programas universitarios

Es posible que la cartera académica aún no esté totalmente alineada con este futuro. La formación tradicional se centra en los métodos básicos, pero la era de la IA, con sus enormes volúmenes de datos y sus complejas herramientas y plataformas analíticas, exige una reorganización significativa de la formación en investigación de mercados para preparar a los graduados para el éxito en este panorama en evolución.

Tres prioridades para planes de estudio preparados para el futuro:

Fluidez en IA para investigadores
Los estudiantes deben aprender cómo funciona la IA en varias herramientas y plataformas analíticas complejas, cómo evaluar la idoneidad de estas tecnologías, cómo detectar y mitigar los sesgos inherentes a los algoritmos y los datos, y cómo evaluar la idoneidad para el propósito en contextos de investigación específicos. La formación debe incluir evaluaciones reales de diversas herramientas y plataformas de IA, experiencia práctica trabajando con tecnologías emergentes y una comprensión de cómo los principios fundamentales de la investigación sirven de base para el análisis basado en la IA.

Entrenamiento de conocimiento centrado en el ser humano
Los programas deben enfatizar fuertemente la inteligencia emocional, el pensamiento contextual y la narración convincente. Los investigadores deben ser capaces de traducir datos complejos, incluidos los conocimientos derivados de las herramientas y plataformas de inteligencia artificial, en estrategias claras y prácticas que repercutan de manera ética y eficaz en públicos diversos. Esto requiere entender el «por qué» del comportamiento de los consumidores, una habilidad exclusivamente humana.

Operaciones de investigación y ética
Los cursos deben incluir la gobernanza de datos relacionada con el uso de herramientas y plataformas analíticas complejas, la gestión del conocimiento en entornos aumentados por la IA, las consideraciones éticas específicas de la IA (incluida la privacidad y la posibilidad de resultados discriminatorios), técnicas avanzadas de mitigación de sesgos en los sistemas de IA y una comunicación interfuncional eficaz. Los estudiantes deben estar preparados para liderar equipos en entornos aumentados por la IA y gestionar ecosistemas de información complejos de manera responsable. Fomentar la colaboración interdisciplinaria con campos relacionados también será crucial.

Existe un mercado en crecimiento para los investigadores que pueden evaluar de manera crítica plataformas y herramientas analíticas complejas, integrar sin problemas los conocimientos de estas tecnologías y ayudar a las marcas a evitar enfrentarse a la complejidad de los datos con claridad y propósito. Igualmente importante es la necesidad de que quienes sepan aplicar nuestros «superpoderes» humanos, como la empatía, el pensamiento crítico y el juicio ético, al contenido generado por las herramientas y plataformas de inteligencia artificial, a fin de garantizar la relevancia, la resonancia y las estrategias viables que realmente comprendan y satisfagan las necesidades humanas. Los programas universitarios también deben fomentar una mentalidad de aprendizaje permanente a fin de preparar a los graduados para la evolución continua de la IA en la investigación.

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En clausura

El crecimiento exponencial de las herramientas y plataformas de IA presenta importantes oportunidades y desafíos para el campo de la investigación de mercados. Si bien las herramientas y plataformas de inteligencia artificial ofrecen una mayor velocidad, escala y poder analítico, el elemento humano sigue siendo indispensable. Será fundamental poder evaluar críticamente los resultados de la IA, interpretar los conocimientos de diversas fuentes y discernir a qué es importante prestar atención en un mar de datos, así como aplicar habilidades exclusivamente humanas, como la empatía y el juicio ético, al contenido generado por las herramientas y plataformas de IA. En el futuro, será esencial contar con un ecosistema colaborativo que incluya equipos internos bien equipados con herramientas de IA y plataformas de datos internas, agencias ágiles que aprovechen las herramientas y plataformas de IA especializadas y programas educativos con visión de futuro para aprovechar todo el potencial de la IA y, al mismo tiempo, mantener la integridad y el valor estratégico de la investigación de mercado. El futuro de la industria depende de nuestra capacidad colectiva para adaptar, aprender e integrar la IA de manera inteligente, garantizando que la tecnología sirva para amplificar, en lugar de reemplazar, los conocimientos cruciales derivados de la comprensión de las necesidades humanas.

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.

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