Integración de la IA en la investigación de mercado
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Trabajo de un candidato a doctor en Universidad de Carleton examina diversas aristas de la adopción de esta tecnología por parte de la industria del research.
Las tecnologías de inteligencia artificial (IA), que están revolucionando la industria de la información, requieren según algunos especialistas un marco integrador para guiar a las empresas a través de la transformación digital.
La IA puede crear agentes artificiales que usen la información de la empresa y del consumidor para generar conocimientos y sugerir acciones que podrían optimizar los resultados del mercado.
El candidato a doctor Michael Campbell, de la Universidad de Carleton, destaca en el blog Research World de Esomar por qué la IA se está usando ampliamente en la investigación de mercado.
En 2022 había 4.950 millones de usuarios activos de Internet. Cada día estos usuarios tuitearon 650 millones de veces, tuvieron más de 300 millones de reuniones en Zoom, publicaron 350 millones de fotos en Facebook y vieron entre 6.000 y 10.000 anuncios.
Se crearon y procesaron, resume Campbell, alrededor de tres millones de gigabytes de datos cada segundo. Y, dado que la IA es la mejor herramienta para explorar este mar de información, la investigación de mercado se ve obligada a adoptarla.
Cuestión de estándares
Usando el aprendizaje automático y algoritmos específicos, las encuestas ahora se pueden automatizar por completo, los grupos focales y los estudios experimentales se pueden realizar en el metaverso, y se pueden generar conocimientos profundos en datos cualitativos y no numéricos casi instantáneamente.
Tales desarrollos reducen significativamente el tiempo y los costos asociados con los proyectos de investigación de mercado. Los proyectos que antes eran laboriosos y costosos ahora pueden completarse en días u horas a una fracción del precio.
Sin embargo, advierte Michael Campbell que, dado que no hay estándares ampliamente aceptados para incorporar la IA en los procesos de investigación de mercado, la información relevante sobre las mejores prácticas para integrar esta tecnología en la industria está dispersa y es de difícil acceso.
Por ello es que las ineficiencias asociadas con la adopción de IA solo serán más pronunciadas cuando las empresas de investigación de mercado comiencen a integrar tecnologías de IA.
Michael Campbell, Universidad de Carleton
Efectos disruptivos
Se estima, según Michael Campbell, que el valor de IA en el marketing crecerá a más de US$ 100 mil millones para 2028. En una encuesta reciente de tomadores de decisiones de investigación de mercado, el 91% indicó que ven a la IA como una oportunidad para la industria.
A pesar de esto, todavía son muy conscientes de los efectos disruptivos que tendrá la IA. La mayoría está de acuerdo en que muchos puestos de trabajo serán redundantes en los próximos cinco a diez años.
Estos incluyen puestos importantes que son omnipresentes en la industria de la información, incluidos asistente de investigación de mercado, estadístico, analista de investigación, científico de datos y analista de mercado.
La mitad de los encuestados ya ha considerado buscar capacitación adicional, mientras que casi una cuarta parte está contemplando dejar la industria por completo. Esto sugiere que la mayoría de las empresas de investigación de mercado se verán obligadas a reorganizar sus prácticas comerciales, mientras que los profesionales de la investigación tendrán que reevaluar sus funciones.
Cuestiones éticas emergentes
Además de los desafíos técnicos y organizativos, la integración de las tecnologías de IA en la investigación de mercado también llama la atención sobre una serie de cuestiones éticas emergentes. Algunos de estos problemas están limitados a tecnologías específicas, como los problemas algorítmicos, mientras que otros pueden tener implicaciones generalizadas para la sociedad, como las preocupaciones por la privacidad.
Estima el experto que, una de las mayores preocupaciones en torno al uso de la IA en la investigación de mercado es la amenaza de algoritmos defectuosos, que perpetúan las prácticas discriminatorias en la publicidad debido a suposiciones o predicciones inexactas sobre ciertos individuos o grupos.
Como tal, platea él que se necesita una guía amplia sobre los protocolos de auditoría de IA. Si no se abordan estos problemas, se pueden generar serios desafíos legales y regulatorios, pero también se puede dañar la credibilidad y la reputación de la industria en general.
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