Inteligencia Artificial Generativa para Investigación de Mercado: Oportunidades y Riesgos

“Con gran poder viene gran responsabilidad.” No necesitas ser un fanático de Marvel para reconocer esa cita, popularizada por la franquicia de Spider-Man. Y aunque el sentimiento original se refería a la velocidad, fuerza, agilidad y resistencia sobrehumanas, es una idea útil para entender el auge de la inteligencia artificial generativa.

Mientras que la tecnología en sí no es nueva, el lanzamiento de ChatGPT la puso en manos de 100 millones de personas en solo 2 meses, algo que para muchos se sintió como ganar un superpoder. Pero como todos los superpoderes, lo que importa es para qué los usas. La inteligencia artificial generativa no es diferente. Hay potencial para lo grande, para lo bueno y para lo malo.

Las marcas más grandes del mundo ahora se encuentran en una encrucijada crítica para decidir cómo utilizarán esta tecnología. Al mismo tiempo, la incertidumbre económica y la inflación en aumento han persistido, dejando a los consumidores inciertos sobre cómo priorizar sus gastos.

Considerando ambos factores, la inteligencia artificial generativa puede ayudar a las marcas a obtener una ventaja en la batalla por la atención del consumidor. Sin embargo, necesitan adoptar una perspectiva equilibrada, viendo las posibilidades pero también los riesgos, y abordar ambos con una mente abierta.

Qué significa la inteligencia artificial generativa para el trabajo de investigación

La industria de la investigación de mercados no es ajena al cambio, las herramientas y metodologías disponibles para los profesionales de la investigación de consumidores han evolucionado rápidamente en las últimas décadas.

En este momento, el alcance y la velocidad de los cambios que la inteligencia artificial generativa cada vez más accesible traerá son algo que solo podemos especular. Pero hay ciertas bases que deben estar en lugar para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a responder rápidamente a medida que se disponga de más información.

En última instancia, todo se reduce a hacer las preguntas correctas.

¿Cuáles son las oportunidades?

Actualmente, la oportunidad principal que ofrece la inteligencia artificial generativa es una mayor productividad. Puede acelerar drásticamente los procesos de generación de ideas, información y textos escritos, como los primeros borradores de correos electrónicos, informes o artículos. Al crear eficiencia en estas áreas, permite que se dedique más tiempo a tareas que requieren una gran experiencia humana.

Tiempo de respuesta más rápido

Para el trabajo de investigación en particular, una área en la que vemos mucho potencial es la resumen de información. Por ejemplo, la plataforma Stravito ya ha estado utilizando la inteligencia artificial generativa para crear resúmenes automáticos de informes de investigación de mercados individuales, eliminando la necesidad de escribir manualmente una descripción original para cada informe.

También vemos potencial para desarrollar este caso de uso más a fondo con la capacidad de resumir grandes volúmenes de información para responder a preguntas comerciales de manera rápida, en un formato fácil de consumir. Por ejemplo, esto podría parecerse a escribir una pregunta en la barra de búsqueda y obtener una respuesta concisa basada en la base de conocimientos interna de la empresa.

Para las marcas, esto significaría poder responder a preguntas simples más rápidamente, y también podría ayudar a realizar gran parte del trabajo de base al investigar problemas más complejos.

Democratización de la investigación a través de un mejor autoservicio

La inteligencia artificial generativa también podría hacer que sea más fácil para todos los interesados de la empresa acceder a la investigación sin necesidad de involucrar directamente a un gerente de investigación cada vez. Al eliminar las barreras para acceder, la inteligencia artificial generativa podría ayudar a las organizaciones que buscan integrar más profundamente la investigación de consumidores en sus operaciones diarias.

También podría ayudar a aliviar las preocupaciones comunes asociadas con que todos los interesados accedan a la investigación de mercados, como hacer las preguntas incorrectas. En este caso de uso, la inteligencia artificial generativa puede ayudar a los interesados de la empresa sin antecedentes de investigación a hacer mejores preguntas al proporcionarles preguntas relevantes relacionadas con su consulta de búsqueda.

Comunicación personalizada para audiencias internas y externas

Otra oportunidad que viene con la inteligencia artificial generativa es la capacidad de personalizar la comunicación para las audiencias internas y externas.

En el contexto de la investigación, hay varias aplicaciones potenciales. Puede ayudar a hacer que el intercambio de conocimientos sea más impactante al hacer que sea más fácil personalizar las comunicaciones de investigación para los diversos interesados de la empresa en toda la organización. También se puede utilizar para personalizar los informes de investigación para las agencias de investigación como una forma de agilizar el proceso de investigación y minimizar el vaivén involucrado.

¿Cuáles son los riesgos?

La inteligencia artificial generativa puede ser una herramienta efectiva para los equipos de investigación, pero también plantea varios riesgos que las organizaciones deben ser conscientes antes de implementarla.

Dependencia de la solicitud

Un riesgo fundamental es la dependencia de la solicitud. La inteligencia artificial generativa es estadística, no analítica, por lo que funciona prediciendo la pieza de información más probable que decir a continuación. Si le das la solicitud incorrecta, todavía es probable que obtengas una respuesta muy convincente.

Confianza

Lo que se vuelve aún más complicado es la forma en que la inteligencia artificial generativa puede combinar información correcta con información incorrecta. En situaciones de baja apuesta, esto puede ser divertido. Pero en situaciones en las que se toman decisiones comerciales de millones de dólares, los insumos para cada decisión deben ser confiables.

Además, muchas preguntas sobre el comportamiento del consumidor son complejas. Mientras que una pregunta como “¿Cómo respondieron los millennials que viven en EE. UU. a nuestra prueba de concepto más reciente?” podría generar una respuesta clara, las preguntas más profundas sobre los valores o las emociones humanas a menudo requieren una perspectiva más matizada. No todas las preguntas tienen una sola respuesta correcta, y cuando se intenta sintetizar grandes conjuntos de informes de investigación, los detalles clave podrían perderse en el camino.

Transparencia

Otro riesgo clave al que prestar atención es la falta de transparencia sobre cómo se entrenan los algoritmos. Por ejemplo, ChatGPT no siempre puede decirte de dónde obtuvo sus respuestas, y incluso cuando puede, esas fuentes pueden ser imposibles de verificar o incluso existir en realidad.

Y como los algoritmos de inteligencia artificial, generativos o no, se entrenan con humanos y con información existente, pueden ser sesgados. Esto puede llevar a respuestas que son racistas, sexistas u ofensivas de otra manera. Para las organizaciones que buscan desafiar los sesgos en su toma de decisiones y crear un mundo mejor para los consumidores, esto sería un ejemplo de cómo la inteligencia artificial generativa puede hacer que el trabajo sea menos productivo.

Seguridad

Algunos de los casos de uso comunes para ChatGPT son utilizarlo para generar correos electrónicos, agendas de reuniones o informes. Pero poner los detalles necesarios para generar esos textos puede poner en riesgo la información confidencial de la empresa.

De hecho, un análisis realizado por la empresa de seguridad Cyberhaven encontró que de 1,6 millones de trabajadores del conocimiento en diversas industrias, el 5,6% había intentado ChatGPT al menos una vez en el trabajo, y el 2,3% había puesto datos confidenciales de la empresa en ChatGPT.

Empresas como JP Morgan, Verizon, Accenture y Amazon han prohibido a su personal el uso de ChatGPT en el trabajo debido a preocupaciones de seguridad. Y recientemente, Italia se convirtió en el primer país occidental en prohibir ChatGPT mientras investiga preocupaciones de privacidad, lo que atrajo la atención de los reguladores de privacidad en otros países europeos.

Para los equipos de investigación o cualquier persona que trabaje con investigaciones y conocimientos propietarios, es esencial ser consciente de los riesgos asociados con la introducción de información en una herramienta como ChatGPT, y mantenerse al tanto de las políticas de seguridad de datos internas de la organización y las políticas de los proveedores como OpenAI.

Es nuestra firme creencia que el futuro de la comprensión del consumidor aún necesitará combinar la experiencia humana con tecnología poderosa. La tecnología más poderosa del mundo será inútil si nadie realmente quiere usarla.

Por lo tanto, el enfoque para las marcas debe ser la experimentación responsable, para encontrar los problemas correctos para resolver con las herramientas correctas, y no simplemente implementar tecnología por el sake de hacerlo. Con gran poder viene gran responsabilidad. Ahora es el momento para que las marcas decidan cómo la utilizarán.