La contribución de la IA al mundo de los estudios
Thomas le Forestier
Encuestas multicanal | Análisis textual | Análisis estadístico | Data visualización
La Inteligencia Artificial (IA) está en camino de revolucionar las profesiones del marketing y la investigación. Facilita la comprensión de los datos, a la vez que produce contenidos en tiempo real con un nivel de pertinencia que ahora debemos saber aprovechar. Como un mesías esperado pero temido, estas tecnologías plantean interrogantes y preocupaciones. ¿Cómo dominarlas y qué métodos utilizar? En este artículo veremos cómo utilizar la IA para ahorrar tiempo en los análisis, en función de la aplicación.
¿Qué papel desempeña hoy la IA en el mundo de la investigación?
Hoy en día, en el mundo de la investigación, la inteligencia artificial puede utilizarse en 3 etapas principales.
a) Creación del cuestionario
En primer lugar, la IA puede resultar muy útil desde la fase de diseño del cuestionario. En particular, puede ayudar a:
b) Difusión del cuestionario
El uso de la IA también puede ser especialmente relevante a la hora de distribuir el cuestionario entre el público objetivo. Puede ayudarle a:
c) Analizar los datos recogidos
A la hora de analizar los datos, la Inteligencia Artificial puede ser útil para:
Ejemplos de preguntas para el análisis semántico
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Ventajas y limitaciones del Chat GPT en el análisis de datos textuales
a) Beneficios de la IA
La primera ventaja de Chat GPT es su capacidad de adaptarse a todos los contextos. De hecho, si los ejemplos anteriores son bastante simples, la IA es perfectamente capaz de analizar temas más complejos, más especializados y más técnicos. Así, sea cual sea su estudio y/o su sector de actividad, esta herramienta puede resultar eficaz en el análisis de datos textuales. Además, existe una facilidad de interacción con esta interfaz así como una escalabilidad muy alta que le permite adaptarse fácilmente a todos los temas.
Otra ventaja es el modelo multilingüe de la herramienta. De hecho, independientemente del idioma utilizado en sus datos textuales, Chat GPT puede analizarlos fácilmente y responderle en el idioma asociado.
Obviamente, el uso de la IA supone, sobre todo, un gran ahorro de tiempo en todas las tareas que requieren mucho tiempo, ya sea en la codificación, en la construcción de la red o en la clasificación.
Finalmente, la inteligencia artificial puede resultar muy eficaz a la hora de resumir un texto y escribir resúmenes de su contenido textual. Además de ayudarte en el diseño de tus diccionarios, también puede ser de gran ayuda en la interpretación de todos tus análisis.
b) Límites de Chat GPT
La principal desventaja de Chat GPT es la confidencialidad de los datos (alojados en EE. UU.).
Además, el tiempo de procesamiento de grandes volúmenes de datos es complicado. De hecho, si desea analizar varias decenas de miles de literales, tendrá que hacerlo por paquetes, porque la herramienta no es capaz de analizar grandes cantidades de datos de una sola vez.
Además, cuando Chat GPT no sabe cómo responder una pregunta, puede generar respuestas inapropiadas. Son lo que llamamos alucinaciones y están vinculadas al modelo de IA generativa. Por lo tanto, es esencial controlar los resultados cuidadosamente para evitar cualquier inexactitud o error.
Finalmente, al utilizar Chat GPT, se pierde control sobre el modelo y los datos. De hecho, a diferencia de un análisis manual, los resultados generados por la IA pueden ser incorrectos, sin una explicación clara, y puede resultar difícil corregirlos. Por lo tanto, es fundamental permanecer atento al utilizar esta tecnología.
Conclusión
La IA puede ser de gran ayuda en el análisis textual, particularmente en la tematización y orientación de sus datos textuales. Además, la inteligencia artificial puede ahorrarle un tiempo valioso, especialmente en determinadas tareas que requieren mucho tiempo.
Las limitaciones técnicas (respuestas incoherentes, imposibilidad de procesar grandes volúmenes de datos, etc.) y, especialmente, el incumplimiento del RGPD hacen que esta herramienta deba seguir siendo complementaria a la intervención y el seguimiento manual, especialmente en los resultados propuestos.
Por último, la inteligencia artificial también complementa las herramientas de datos especializadas, como por ejemplo Sphinx iQ3, ya que permite procesar rápidamente una gran cantidad de datos.