Si nos sigue en LinkedIN, la IA generativa es el RAGE en estos momentos. Ya está transformando la forma en que vivimos y trabajamos y aumentará y mejorará muchas industrias, incluida la investigación de mercado, permitiendo a las organizaciones comprender mejor las necesidades y deseos de su público objetivo. Con la capacidad de generar datos de alta calidad de forma rápida y rentable, la IA generativa es una poderosa herramienta para descubrir perspectivas que de otro modo podrían pasarse por alto. Este artículo ofrece una visión general de las posibles aplicaciones de la IA generativa en la investigación de mercados, centrándose en su capacidad para generar modelos predictivos, detectar patrones y proporcionar información en tiempo real sobre las tendencias de consumo. Aprovechando el poder de la IA generativa, los investigadores de mercado pueden conocer mejor a su público objetivo y tomar decisiones más informadas sobre sus ofertas.
El término IA generativa se refiere a un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de autogenerarse, es decir, de crear nueva información e ideas sin estar programado para ello. Empresas como YouGov han desarrollado soluciones de software que utilizan el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para permitir a los investigadores crear nuevos datos sin tener que realizar investigaciones empíricas adicionales. Los investigadores de mercado pueden utilizar la IA generativa para generar nuevos datos que pueden utilizarse para generar ideas sobre los consumidores, las tendencias y los comportamientos. Por ejemplo, un investigador podría utilizar la IA generativa para generar nuevos datos relacionados con las actitudes de los consumidores hacia un producto o servicio. Estos datos podrían utilizarse para crear un modelo predictivo que permitiera comprender mejor las tendencias en las decisiones de compra.
Mayor precisión - La IA Generativa es capaz de generar datos con mayor precisión que otros métodos de recopilación de datos, como las costosas suscripciones a plataformas de escucha social, lo que significa que produce una visión más realista de las audiencias objetivo. Como tal, permite a los investigadores obtener una comprensión más profunda de los consumidores y sus actitudes y comportamientos.
Resultados rápidos - La IA generativa puede producir nuevos datos con gran rapidez, lo que significa que los investigadores pueden empezar a generar ideas antes. Esta rapidez es posible gracias al uso de redes neuronales artificiales, capaces de procesar grandes cantidades de datos y algoritmos complejos.
Rentabilidad: la IA generativa permite a los investigadores crear nuevos datos sin tener que realizar investigaciones empíricas adicionales ni gastar dólares en plataformas caras. Esto significa que las organizaciones pueden ahorrar tiempo y dinero, lo que les permite aumentar sus presupuestos de investigación.
Comodidad - La IA Generativa proporciona una experiencia fácil de usar, lo que significa que cualquier persona con acceso a un software como ChatGPT puede generar nuevos datos. Esto es posible gracias a los algoritmos utilizados en el software, que están diseñados para ser extremadamente fáciles de usar.
Modelización predictiva - La modelización predictiva es un proceso que utiliza datos históricos para predecir resultados futuros. Puede utilizarse para predecir cualquier cosa, desde la demanda de los clientes hasta los precios de las acciones, y es una herramienta muy poderosa en la investigación de mercados. La modelización predictiva puede utilizarse para comprender mejor diversos temas, como las decisiones de compra y venta, la competencia y el rendimiento de los productos.
Detección de patrones - La detección de patrones se basa en la idea de que hay un patrón en todo. Puede utilizarse para encontrar conexiones ocultas entre distintas variables y comprender mejor el comportamiento de los consumidores. Con la detección de patrones, los investigadores pueden explorar las actitudes y comportamientos de los consumidores y encontrar diversas conexiones entre ellos. Esto puede conducir a descubrimientos fascinantes que, de otro modo, permanecerían ocultos. La detección de patrones puede aplicarse a diversos temas, como el comportamiento, las preferencias y el rendimiento de los productos.
Información en tiempo real: la información en tiempo real se basa en datos en tiempo real y se aplica mejor a temas que se actualizan con frecuencia, como las redes sociales y el tráfico del sitio web. La información en tiempo real puede utilizarse para comprender mejor diversos temas, como el comportamiento de los consumidores, el rendimiento de los productos y la competencia.
Escalabilidad - Generar nuevos datos puede ser un proceso que lleve mucho tiempo, lo que significa que los datos pueden no estar listos cuando el equipo de investigación los necesite. Esto puede dar lugar a un menor nivel de precisión y provocar retrasos en la investigación.
Precisión - Los datos generados pueden no ser tan precisos como los que se han recogido mediante investigación empírica. Por ello, los investigadores deben tener cuidado al utilizarlos para conocer mejor a su público objetivo.
Interpretabilidad - El proceso por el que los datos se convierten de bruto a utilizable no es totalmente transparente con la IA generativa, lo que significa que los usuarios no tienen forma de entender cómo se generaron los datos. Esto significa que los investigadores tienen una visión limitada de por qué los datos son como son, lo que limita su utilidad.
Fiabilidad - El proceso de utilizar datos generados no es tan fiable como el de utilizar datos que se han recopilado mediante una investigación empírica. Esto significa que los investigadores deben tener especial cuidado al interpretar y aplicar los datos, y deben estar preparados para cuestionar su exactitud.
Aunque a muchos les preocupa que la IA sustituya a los humanos en este trabajo, yo soy más optimista y creo que la adopción y el aprovechamiento de la IA creará nuevas oportunidades y puestos de trabajo, permitiendo a los humanos centrarse en las tareas más humanas y de mayor nivel de la investigación de mercados. Los profesionales del marketing pueden utilizar la IA generativa para comprender mejor a su público objetivo y tomar decisiones más informadas sobre sus ofertas. Es importante aprovechar el potencial de la IA y utilizarlo en nuestro beneficio en lugar de temer que pueda alterar el statu quo.
Jay Tye - Director de Operaciones
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