Fuente: iS+D
Como he visto en anteriores entradas, la inteligencia artificial ha sido toda una revolución y es una herramienta realmente útil en la investigación social y de mercados, ofreciendo grandes ventajas y permitiendo analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente.
No obstante, es preciso conocer las limitaciones que tiene esta tecnología ya que nos permitirá adelantarnos a posibles fallos o errores que puedan presentarse durante el desarrollo de una investigación o estudio en el que utilicemos herramientas de IA.
En primer lugar, la calidad de los datos es crucial. Si los datos son insuficientes, sesgados o no representativos de la población, los resultados de la IA pueden ser poco fiables. Además, la IA a menudo carece de comprensión del contexto y del sentido común humano, lo que puede llevar a conclusiones erróneas en temas complejos vinculados a los fenómenos sociales.
La ética y la privacidad son temas delicados en cualquier investigación que involucre datos de personas. Al utilizar la IA, se deben tener en cuenta las regulaciones y normativas relacionadas con la protección de datos para garantizar que la información personal de los/as participantes esté protegida adecuadamente y que se haya obtenido el consentimiento informado de manera apropiada.
La IA carece de creatividad y no puede ofrecer ideas innovadoras o soluciones fuera de lo común, tan necesarias en la investigación social y de mercados
Si bien la IA es excelente para analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones, aún (y probablemente siempre) necesitaremos la interpretación humana para tomar decisiones basadas en nuestro conocimiento y experiencia. Así, la IA puede proporcionar sugerencias y patrones, pero la intuición humana y el juicio crítico son esenciales para obtener una visión completa y comprensiva de cada investigación.
La creatividad es otra característica que la IA no ha logrado alcanzar. Si bien puede encontrar correlaciones y tendencias, no puede ofrecer ideas nuevas y originales. En la investigación social y de mercados, donde a menudo se buscan soluciones innovadoras, la colaboración entre la IA y los/as investigadores/as humanos/as puede ser la clave para obtener resultados creativos y efectivos.
Además, es importante reconocer que los comportamientos de los/as usuarios/as o consumidores/as pueden cambiar rápidamente debido a factores impredecibles, como eventos económicos o sociales inesperados. En este contexto, la IA puede tener dificultades para adaptarse a estos cambios bruscos y, en consecuencia, los análisis basados únicamente en datos históricos podrían resultar insuficientes.
Por último, el sesgo algorítmico es una preocupación constante en el uso de la IA en la investigación social y de mercados. Si los datos de entrenamiento contienen sesgos inherentes o los algoritmos utilizados introducen sesgos adicionales, los resultados pueden ser discriminatorios o injustos, especialmente en investigaciones que buscan abordar problemas de desigualdad y discriminación social. Es esencial por tanto evaluar y mitigar estos sesgos para garantizar que los hallazgos de la investigación sean imparciales y representativos.
Así pues, aunque la IA es una herramienta de gran valor y utilidad, debemos usarla con precaución y combinarla con la experiencia y el juicio humano para obtener resultados más precisos y éticos. No debemos olvidar que la comprensión humana y la consideración de aspectos éticos y sociales son fundamentales en cualquier investigación.
