ChatGPT las IA generativas están sacudiendo el mundo de la información. En este contexto, ¿sigue teniendo sentido hacer una investigación de merado? ¿Sustituirá ChatGPT el trabajo de las firmas de investigaciones de mercado en el futuro? Es una pregunta que me preocupa en gran medida, y quería darle respuesta de manera objetiva y sincera.
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- Las IA generativas como ChatGPT ofrecen resultados sorprendentes para las investigaciones de mercado basadas en datos secundarios (investigación documental)
- Una examinación más exhaustiva de las respuestas ofrecidas por ChatGPT muestra que los elementos presentes no son necesariamente relevantes para el análisis e incluso pueden llegar a ser erróneos
- Los datos disponibles no son necesariamente los más relevantes, y las fuentes también son muy limitadas
- Para las búsquedas complejas, Google a menudo señala páginas más específicas. ChatGPT, por otro lado, simplemente aporta afirmaciones
- Trabajar con una IA generativa para investigación documental es un punto de inicio interesante, pero no el fin del proceso
- La investigación de mercado se lleva principalmente basándose en datos primarios. ChatGPT u otras IA generativas no resultan de ayuda
Investigación documental: ChatGPT tiene algunas ventajas
La investigación documental es la recolección de datos secundarios, reuniendo y analizando datos ya disponibles y ofrecidos por otros.
Veo 3 retos principales en la investigación documental:
- Encontrar datos relevantes
- Sintetizarlos de manera objetiva
- Poner en contexto la investigación de mercado
ChatGPT te permite tener un primer marco de referencia rápido e ideas muy globales de un mercado. Aquí tienes el resultado del mercado francés de bicicletas eléctricas.
A primera vista, es bastante impresionante. Hay datos, fuentes, contextualización, y organización de la información. Esto es lo que más impresionante me resulta: la capacidad de esta IA generativa de estructurar la información y por lo tanto simplificar su asimilación.
Pero la investigación de mercado a través de la investigación documental sigue más allá de un resumen de texto y unas cuantas estadísticas. Comprender un mercado y predecir su evolución exige capacidad de interpretación más allá del alcance de ChatGPT.
También me preocupan las fuentes utilizadas; solo veo dos en este resumen, por lo que debería revisarse.
Por último, algunos de los datos me dejan con dudas. La ayuda estatal francesa para la compra de bicicletas eléctricas difiere de la anunciada en el artículo, así que tenemos que ser extremadamente cautos.
Ethan Mollick publicó varias capturas de pantalla de pruebas parecidas con el agente conversacional de Bing en Twitter. Una vez más, la estructura de la información es impresionante. Si Ethan Mollick ve el fin de los consultores, nosotros debemos ponerlo en perspectiva. ¿Qué consultores (de verdad) realizan análisis SWOT, y cuántos se apoyan en datos secundarios? (Ver el siguiente párrafo para una discusión en profundidad sobre el tema).
Ventajas y desventajas de ChatGPT para la investigación de mercado
Aquí tienes un resumen de las ventajas y desventajas para la investigación documental con ChatGPT
| Ventajas | Desventajas |
| Estructura de las primeras ideas | Ideas muy superficiales que deben desarrollarse |
| Perspectivas potencialmente interesantes | Perspectivas y datos lejos de ser exhaustivos |
| Datos puestos en contexto | Veracidad de algunos datos cuestionable |
En conclusión, ChatGPT puede ayudarte a hacerte una idea inicial de un mercado, pero tendrás que:
- Completarlo con otras fuentes y ángulos de análisis
- Comprobar la exactitud de los datos
- Interpretar los datos en el contexto de tu investigación de mercado
Datos primarios: ChatGPT queda fuera de juego
ChatGPT solo puede recabar datos que ya se han «ingerido». En otras palabras, usar ChatGPT para la investigación de mercado se limita a los datos públicos, lo que llamamos datos secundarios. Pero una investigación de mercado sin datos primarios no es una investigación.
Los datos primarios se recaban ad hoc exclusivamente para tu proyecto. Son datos únicos y confidenciales. La investigación de mercado que realizamos para nuestros clientes no se ha hecho público, algo que no se cumple en todas las firmas. ChatGPT no tiene acceso a esta clase de datos incluso si estos representan el 95% del valor añadido de una investigación de mercado.
¿Cómo recabar datos primarios?
Los datos primarios pueden recabarse principalmente con 2 métodos:
- Cualitativos (entrevistas, grupos de discusión…)
- Cuantitativos (encuestas online, encuestas telefónicas)
Recuerda que, sin datos primarios, la investigación de mercado no tiene ningún valor. Solo estos pueden permitirte ofrecer respuestas precisas a tus preguntas. En este campo, ChatGPT no puede ofrecerte nada.
ChatGPT da la ilusión de análisis sin llegar a serlo.
Interpretación de datos: ChatGPT no puede hacer nada
Una debilidad inherente de ChatGPT gira en torno a la interpretación de datos. Ya he presentado este punto en otro artículo; ChatGPT se limita a yuxtaponer elementos más o menos ciertos siguiendo una estructura estándar. Al hacerlo, ChatGPT da la ilusión de análisis sin llegar a serlo.
El análisis (y el valor añadido) solo se obtiene reuniendo hechor y de su interpretación en un contexto dado. Este ejercicio incluye elementos como pueden ser:
- El análisis de señales débiles o periféricas
- Condiciones generales (ej.: macroeconómicas) que influyen el mercado
- Datos primarios centrados en el proyecto mismo
- La experiencia de negocio del analista
Como ejemplo, presenté una solicitud de análisis basado en datos públicos. Cuando los datos, incluso los datos secundarios, no están disponibles, ChatGPT lo deja muy claro: tendrás que buscar la información tú mismo.
Conclusión
Llevar a cabo una investigación de mercado (verdad) queda fuera del alcance de las IA generativas. No pueden ni recabar datos con valor añadido (datos primarios) ni realizar un análisis contextual. En esta fase, ChatGPT solo puede ayudar a los estudiantes a realizar proyectos teóricos sin efectos financieros.
La interacción humana con el analista es tan importante como los datos en sí mismo. La investigación de mercado no es un fin en sí mismo; es un comienzo. Debes darles vida a los datos, ilustrarlos, y proponer soluciones. Por suerte, las inteligencias artificiales nunca podrán hacerlo.
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