La inteligencia artificial (IA) está transformando la investigación de mercados de maneras significativas, proporcionando nuevas capacidades y eficiencias a las empresas. Esta transformación incluye la utilización de modelos generativos avanzados, técnicas de optimización de modelos y la implementación de IA multimodal, que integran múltiples formas de datos como texto, voz e imágenes para obtener insights más profundos y precisos. Además, la adopción de IA está impulsando la personalización de servicios y productos, mejorando la experiencia del cliente y optimizando procesos operativos clave. Con el creciente enfoque en la ética y la transparencia, las organizaciones están desarrollando prácticas y estándares para asegurar un uso responsable de la IA. Aquí exploramos cómo la IA está impactando este campo y qué tendencias se esperan para 2024, destacando ejemplos concretos de su aplicación en diversas industrias (AI Index) (IBM – United States) (MIT Sloan Review) (IBM – United States).
Para lo que resta del 2024, se anticipa que la IA continuará revolucionando la forma en que las empresas llevan a cabo investigaciones de mercado. Las tecnologías emergentes, como los modelos generativos y la IA multimodal, están redefiniendo la recopilación y el análisis de datos, permitiendo a las empresas obtener insights más detallados y accionables. La optimización de modelos, mediante técnicas como LoRA y la cuantificación, está haciendo que la IA sea más accesible y rentable, incluso para empresas más pequeñas. Además, la creciente importancia de la ética en la IA está llevando a las empresas a adoptar enfoques más transparentes y justos, garantizando que el uso de la IA no perpetúe sesgos o injusticias. Con estos avances, las empresas pueden esperar no solo mejorar la eficiencia y la precisión de sus investigaciones de mercado, sino también crear experiencias de cliente más personalizadas y satisfactorias (IBM – United States) (IBM – United States).
Modelos generativos y su aplicación
Los modelos generativos, como los utilizados en el procesamiento de lenguaje natural y la generación de imágenes, están revolucionando la recopilación y análisis de datos en la investigación de mercados. Estos modelos pueden crear contenido de alta calidad que simula el trabajo humano, facilitando la creación de informes y la síntesis de datos complejos. Esto incluye desde la generación de descripciones de productos y análisis de mercado hasta la creación de visualizaciones y gráficos avanzados que ayudan a interpretar los datos de manera más intuitiva.
Aplicaciones en marketing y publicidad: Los modelos generativos están siendo utilizados para crear campañas publicitarias personalizadas y altamente efectivas. Por ejemplo, herramientas de IA pueden generar anuncios que se ajustan específicamente a las preferencias de diferentes segmentos de consumidores, optimizando la relevancia y el impacto de cada campaña. Un caso notable es el de Coca-Cola, que utilizó un modelo generativo para crear un anuncio innovador en el Museo de Artes de Nueva York. La IA analizó datos históricos y preferencias actuales del consumidor para generar una campaña visual que resonara con las tendencias culturales actuales, optimizando el proceso creativo y proporcionando insights valiosos sobre la percepción del consumidor (AI Index).
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Optimización de contenidos: Además de la creación de nuevos contenidos, los modelos generativos también pueden optimizar los existentes. Por ejemplo, pueden reescribir y adaptar contenido de marketing para diferentes plataformas y audiencias, asegurando que el mensaje sea consistente y efectivo en todos los canales. Esto no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también mejora la coherencia y la calidad de las comunicaciones de la marca (MIT Sloan Review).
Análisis de sentimientos y opiniones: En la investigación de mercados, es crucial entender cómo los consumidores perciben productos y servicios. Los modelos generativos pueden analizar grandes volúmenes de datos de redes sociales, encuestas y reseñas para identificar patrones y tendencias en las opiniones de los consumidores. Esto permite a las empresas ajustar sus estrategias de marketing y desarrollo de productos en función de las preferencias y necesidades reales del mercado (IBM – United States).
Desafíos y oportunidades: A pesar de su potencial, el verdadero valor de los modelos generativos aún está por ser plenamente realizado. Muchas empresas todavía están en fases experimentales, probando estas tecnologías y ajustándolas a sus necesidades específicas. Los desafíos incluyen la necesidad de grandes volúmenes de datos para entrenar los modelos, la complejidad de integrar IA en procesos existentes, y la gestión de la calidad y precisión del contenido generado (IBM – United States) (MIT Sloan Review).
Optimización de modelos
El uso de técnicas avanzadas de optimización de modelos, como la Adaptación de Baja Rango (LoRA) y la Cuantificación (Quantization), está permitiendo que los modelos de inteligencia artificial sean más rápidos y eficientes. Estas técnicas no solo reducen la memoria y los recursos computacionales necesarios, sino que también hacen que la IA sea más accesible y rentable para empresas de todos los tamaños.
Adaptación LoRA: LoRA es una técnica que congela los pesos preentrenados del modelo y agrega capas entrenables, representando cambios en los pesos del modelo como matrices más pequeñas (de rango inferior). Esto reduce drásticamente la cantidad de parámetros que necesitan ser actualizados, lo que acelera el ajuste fino y disminuye la memoria necesaria para almacenar las actualizaciones del modelo. Esto es especialmente útil para aplicaciones que requieren adaptaciones rápidas y frecuentes del modelo sin la necesidad de entrenar desde cero (IBM – United States).
Cuantificación: Esta técnica implica reducir la precisión utilizada para representar los datos del modelo, por ejemplo, de puntos flotantes de 16 bits a enteros de 8 bits. Al hacer esto, se reduce el uso de memoria y se acelera la inferencia del modelo. La cuantificación es particularmente beneficiosa en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles y otros dispositivos IoT, permitiendo que las aplicaciones de IA sean más rápidas y eficientes en hardware menos potente (IBM – United States) (MIT Sloan Review).
Beneficios adicionales de la optimización de modelos
- Reducción de costos: al utilizar menos recursos computacionales, las empresas pueden reducir sus gastos operativos, lo que es especialmente importante para startups y pequeñas empresas con presupuestos limitados.
- Aumento de la velocidad de procesamiento: la reducción en el uso de memoria y la aceleración de la inferencia permiten que las aplicaciones de IA respondan más rápido, mejorando la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.
- Accesibilidad y portabilidad: los modelos optimizados pueden ejecutarse en una variedad más amplia de dispositivos, incluidos aquellos con capacidades limitadas, lo que hace que las soluciones de IA sean más accesibles a nivel global.
- Flexibilidad en el Despliegue: las técnicas como LoRA y la cuantificación permiten que las empresas elijan entre desplegar sus modelos en la nube, en servidores locales, o en dispositivos individuales, dependiendo de sus necesidades específicas y limitaciones de infraestructura (IBM – United States) (MIT Sloan Review).
Futuro de la optimización de modelos
A medida que las tecnologías de IA continúan avanzando, se espera que las técnicas de optimización se vuelvan aún más sofisticadas. Las investigaciones actuales se centran en desarrollar métodos que no solo reduzcan los recursos necesarios, sino que también mejoren la precisión y robustez de los modelos. Con el creciente interés en la eficiencia energética y la sostenibilidad, la optimización de modelos también jugará un papel crucial en hacer que las soluciones de IA sean más ecológicas y sostenibles (MIT Sloan Review).
Personalización y modelos locales
Las empresas están utilizando modelos personalizados y desarrollados localmente para evitar problemas de privacidad y asegurar que los datos sensibles no pasen por terceros. Esto es particularmente relevante en sectores como el legal, financiero y de salud, donde la especialización y la confidencialidad son cruciales (IBM – United States) (IBM – United States).
Ventajas de los modelos locales
- Privacidad y seguridad: al desarrollar y desplegar modelos localmente, las empresas pueden mantener el control total sobre sus datos sensibles. Esto es esencial en industrias donde la protección de datos es crítica. Por ejemplo, en el sector de la salud, los datos de los pacientes deben ser manejados con extremo cuidado para cumplir con las regulaciones de privacidad como HIPAA en Estados Unidos (IBM – United States).
- Adaptación específica: Los modelos locales pueden ser ajustados para atender necesidades específicas de la empresa, adaptándose a las particularidades del sector y del negocio. Esto permite una mayor precisión y relevancia en los resultados de los análisis de mercado y en las recomendaciones que se generan (IBM – United States).
- Reducción de costos operativos: al no depender de infraestructuras en la nube, las empresas pueden reducir significativamente sus costos operativos relacionados con el almacenamiento y procesamiento de datos. Esto también permite una mayor agilidad en el despliegue y actualización de modelos (IBM – United States) (MIT Sloan Review).
En el ámbito de la investigación de mercados, la personalización y el uso de modelos locales ofrecen varias ventajas:
Recopilación de datos específicos: Los modelos locales pueden ser diseñados para recolectar y analizar datos específicos del mercado en el que opera la empresa, proporcionando insights más precisos y relevantes. Por ejemplo, una empresa en el sector financiero puede desarrollar un modelo local para analizar tendencias específicas de inversión y comportamientos de ahorro en diferentes regiones, ajustando sus estrategias de mercado en consecuencia (IBM – United States).
Análisis de comportamiento del consumidor: La personalización permite que los modelos de IA analicen el comportamiento del consumidor de manera más detallada y específica. Esto es crucial para crear estrategias de marketing que realmente resuenen con el público objetivo. Al utilizar modelos locales, las empresas pueden asegurarse de que los datos utilizados son completamente relevantes y actualizados, mejorando la eficacia de sus campañas (IBM – United States).
Automatización de procesos: Los modelos locales pueden ser utilizados para automatizar procesos de investigación de mercados, como la segmentación de clientes y el análisis de la competencia. Esto permite a las empresas responder más rápidamente a las dinámicas del mercado y ajustar sus estrategias en tiempo real, manteniéndose competitivas y relevantes en su sector (MIT Sloan Review).
En conclusión
La inteligencia artificial (IA) está transformando la investigación de mercados de manera profunda y multifacética. A través del uso de modelos generativos, técnicas de optimización como LoRA y la cuantificación, y la implementación de modelos personalizados y locales, las empresas están obteniendo insights más precisos, mejorando la eficiencia operativa y creando experiencias de cliente altamente personalizadas.
Los modelos generativos permiten la creación de contenido de alta calidad y la optimización de campañas publicitarias, mientras que la optimización de modelos reduce costos y aumenta la velocidad de procesamiento. La personalización y los modelos locales aseguran que los datos sensibles se manejen con el máximo cuidado, especialmente en sectores críticos como el legal, financiero y de salud.
A medida que las tecnologías de IA continúan evolucionando, se espera que estas innovaciones se vuelvan aún más sofisticadas, accesibles y sostenibles. La clave para las empresas será adoptar estas tecnologías de manera ética y transparente, asegurando que el uso de la IA no perpetúe sesgos o injusticias.
En resumen, la IA no solo está mejorando la eficiencia y la precisión en la investigación de mercados, sino que también está redefiniendo cómo las empresas interactúan con sus clientes y toman decisiones estratégicas. La integración continua de estas tecnologías promete un futuro en el que la investigación de mercados sea más precisa, eficiente y equitativa, brindando un valor significativo a las empresas y sus consumidores.