El nuevo reporte del Comité de Inteligencia Artificial de AIM Chile aborda cómo la IA está transformando la industria de los insights, no para reemplazar el criterio humano, sino para elevar la calidad, velocidad y capacidad estratégica de la investigación.

La inteligencia artificial ya no es una promesa futura para la investigación de mercados. Está instalada en el trabajo cotidiano de las empresas de insights, modificando la forma en que se diseñan estudios, se levantan datos, se analizan hallazgos y se presentan resultados a las organizaciones. Esa es una de las principales conclusiones del reporte “¿Seguimos siendo los mismos? Insights, investigación e IA: una industria que se reinventa”, elaborado por el Comité de Inteligencia Artificial de AIM Chile.

El documento plantea una idea central: la IA no viene a reemplazar a las personas investigadoras, sino a potenciar su rol. Al automatizar tareas repetitivas, ordenar información dispersa y acelerar procesos que antes tomaban días o semanas, estas herramientas liberan tiempo para aquello que sigue siendo profundamente humano: formular mejores preguntas, comprender el contexto del negocio, interpretar con sensibilidad cultural y transformar datos en recomendaciones accionables.

Uno de los cambios más evidentes ocurre en la etapa inicial de los estudios. Tradicionalmente, el diseño de una investigación podía partir con reuniones, correos, notas y múltiples versiones de documentos que luego debían sistematizarse manualmente. Hoy, herramientas de transcripción, síntesis y generación asistida permiten convertir una conversación en un brief estructurado, identificar vacíos metodológicos, sugerir preguntas de precisión y elaborar una propuesta técnica en menos tiempo. Según los casos recogidos por AIM, procesos que antes podían tomar cuatro días hoy pueden reducirse a uno o dos, con mayor trazabilidad entre objetivos, metodología, presupuesto y entregables.

La transformación también se observa en el trabajo de campo. El reporte muestra cómo la IA está ampliando las posibilidades de metodologías tradicionales y especializadas. En encuestas, permite cuestionarios más adaptativos y programación asistida; en investigación cualitativa, facilita moderación virtual, transcripción y análisis preliminar; y en social listening, permite procesar grandes volúmenes de conversaciones en distintos idiomas, plataformas y formatos. Lo que antes requería meses de rastreo manual puede hoy abordarse con herramientas capaces de clasificar, resumir y detectar patrones a gran escala.

Un ejemplo especialmente relevante para el marketing es el uso de IA en análisis visual y eye tracking predictivo. Estas soluciones permiten estimar, en minutos, qué elementos de una pieza captarán mayor atención antes de su lanzamiento. En uno de los casos presentados en el informe, el ajuste en la ubicación de un elemento dentro de una pieza publicitaria permitió aumentar la visualización del nombre de un programa educativo de 10% a 74%. Para las marcas, esto abre una oportunidad concreta: iterar creatividades con mayor evidencia, optimizar mensajes antes de invertir en medios y reducir decisiones basadas únicamente en intuición.

En la etapa de análisis, la IA está cambiando la escala y profundidad del trabajo. La codificación de respuestas abiertas, la transcripción de entrevistas, la limpieza de bases de datos y la generación de matrices de análisis pueden realizarse con mayor rapidez y consistencia. El reporte destaca casos en que tareas de reportería semanal que antes requerían dos o tres días se redujeron a cuatro horas mediante automatización con Python e IA. Sin embargo, el valor no está solo en la eficiencia operativa, sino en la posibilidad de que los equipos dediquen más tiempo a validar, interpretar y conectar hallazgos con decisiones de negocio.

La presentación de resultados es otro punto crítico. La IA permite transformar múltiples fuentes —encuestas, entrevistas, etnografía, redes sociales y datos históricos— en narrativas ejecutivas más claras y adaptadas a distintas audiencias. Un mismo estudio puede presentarse de manera diferenciada a un directorio, un equipo de marketing o un área de tecnología, ajustando lenguaje, profundidad y foco estratégico. Esto desplaza el rol del investigador desde el “relator de gráficos” hacia un socio capaz de ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones.

Para los avisadores, este cambio tiene implicancias relevantes. La IA puede contribuir a estudios más ágiles, briefs mejor construidos, aprendizajes más oportunos y recomendaciones más conectadas con los desafíos del negocio. También puede democratizar el acceso a metodologías que antes eran costosas o complejas, como el análisis predictivo visual, el procesamiento multimodal o la exploración de grandes volúmenes de conversación digital.

Pero el informe también advierte que esta adopción exige nuevas responsabilidades. Gobernanza de datos, consentimiento, transparencia en el uso de herramientas, control de versiones, prevención de sesgos y validación humana aparecen como condiciones indispensables para avanzar de manera responsable. La eficiencia no puede ir en desmedro del rigor metodológico ni de la confianza que sostiene la relación entre investigadores, marcas y consumidores.

En ese sentido, la pregunta que plantea AIM —“¿seguimos siendo los mismos?”— no apunta a una pérdida de identidad, sino a una evolución del oficio. La investigación de mercados sigue teniendo como centro la comprensión de las personas, sus comportamientos, tensiones, motivaciones y contextos. Lo que cambia es la capacidad de procesar más información, con mayor velocidad y trazabilidad, para llegar a mejores preguntas y decisiones.

La IA está reconfigurando la industria de los insights en Chile. Y, para las marcas, el desafío no será solo adoptar nuevas herramientas, sino aprender a trabajar con ellas con criterio, ética y mirada estratégica. Porque en un entorno donde la velocidad, la calidad de la evidencia y la capacidad de interpretar señales son cada vez más decisivas, la ventaja no estará únicamente en tener más datos, sino en saber convertirlos en sentido.