IA: de detectar a anticipar tendencias

La inteligencia artificial, IA, está transformando nuestra forma de vivir, trabajar, y relacionarnos con el mundo. Una revolución que se acelerará cuando pasemos de IA generativa a la predictiva. Aun así, su impacto ya es enorme en la investigación social, campo que, precisamente, estudia cómo interactúan las personas.

Hoy, complementar la mirada humana con el trabajo de la IA ya no es una opción, porque al segmentar e interpretar datos para comprender el contexto y revelar patrones y tendencias, identifica aspectos que a los expertos podrían pasar desapercibidos, alertando riesgos que, bien gestionados, pueden convertirse en oportunidades frente a la competencia.

Pero ¿qué aporta la IA realmente a la investigación social? Entre sus múltiples utilidades está un considerable ahorro de tiempo y costes en la categorización de datos, junto a una reducción significativa de sesgos personales y subjetividad en la interpretación del material. Además, el uso del lenguaje natural permite que máquinas y personas utilicen las mismas palabras, un paso de gigante. Todo ello permite tratar mayor volumen de datos, acortar plazos, y enfocar la investigación en los aspectos más críticos.

La diferencia entre las consultoras en investigación social y posicionamiento global estará en el desarrollo de inteligencias propias que se alimenten de casos reales y contrastados, que ofrezcan resultados más fiables y precisos y cumplan las expectativas de los clientes al facilitar el diseño de soluciones eficaces. Debemos someter nuestra propia herramienta de IA a un proceso de aprendizaje, basado en la experiencia y el conocimiento de los propios investigadores y optimizando procesos y resultados, de forma que los expertos dediquen más tiempo a dotar de calidad el análisis cualitativo, preciso y exhaustivo de cada estudio.

Pero liderar e innovar en comunicación solo se justifica si se obtienen resultados que añadan valor. Y nuestra IA ya nos permite compartir casos reales en diferentes ámbitos de actividad con efectos muy positivos.

En el del sector de cosmética, el análisis de 293.000 menciones digitales, de las que mediante lenguaje natural seleccionamos 50.000 mensajes, permitió medir intangibles como el bienestar emocional por el uso de una marca. A partir de ahí propusimos acciones mejor orientadas a las metas de nuestro cliente.

En el sector del vino, el análisis de más de 193.000 menciones digitales nos ofreció una radiografía anticipada de posibles riesgos reputacionales relacionados con el origen de los propietarios; posibles conflictos laborales; boicots a productos y la incidencia del escenario político en las ventas, así como la identificación de ‘stakeholders’. La capacidad predictiva de estos escenarios de riesgo permitió diferenciar ruido de amenazas reales e identificar oportunidades.

En el sector salud, analizamos más de 300.000 menciones digitales para construir una visión global del relato social sobre la salud, vinculando emociones como miedo, vergüenza o humor con patrones generacionales y socioculturales. Así pudimos mejorar la propuesta de valor del proveedor, impulsar una comunicación basada en confianza y empatía y anticipar cómo el uso del propio ChatGPT en temas de salud modificará la relación paciente-profesional.

En resumen, la IA es crucial en la investigación social, reduce sesgos y acorta tiempos y respuestas en escucha social. Y ya no solo escucha, sino transforma la detección de datos en capacidad de anticipación. Su valor radica en prever lo imprevisto y adelantar respuestas. La IA nos permite adelantarnos al futuro.