El criterio humano sigue superando al algoritmo

Hoy, cuando muchas tareas repetitivas, como la clasificación, tabulación y preanálisis de la información pueden ejecutarse mediante herramientas más accesibles el valor se ha desplazado hacia habilidades esencialmente humanas: comprender qué significan los datos, cuestionarlos, conectarlos con el comportamiento de las personas y su entorno social. para traducirlos en decisiones de negocio. Este cambio ha redefinido eI papel de la investigación de mercados. Por esto, Brandstrat implementa un nuevo modelo de hibridación de las habilidades blandas con la IA, que busca agilizar procesos básicos, mientras refuerza eI criterio humano en eI análisis estratégico.

Para compañía, ese nuevo escenario no disminuye la importancia del investigador: por el contrario. la amplifica, Rafael López Llamas, CEO de la compañía, sostiene que la inteligencia artificial potencia las capacidades del equipo, pero -sobre todo— las del consultor. Allí cobra sentido lo que denomina el"criterio humano senior: el siguiente nivel de esa habilidad imprescindible, y 'intuición entrenada": la experiencia y el conocimiento del mercado que permiten interpretar aquello que un algoritmo, par sí solo, no alcanza a comprender y que termina propiciando la toma de decisiones verdaderamente estratégicas, "Vamos a tener más datos, más herramientas, pero no necesariamente mejores decisione'', resume.

En ese sentido, la conversación deja de girar alrededor de la tecnología para centrarse en la calidad del criterio entrenado con que se utilizan sus resultados. Para la firma, ese criterio representa el verdadero diferencial. "La IA te da hallazgos y respuestas, te organiza la información, pero el criterio humano y la intuición entrenada —contrastados con un pensamiento critico— convierten esas respuestas en decisiones confiables y en decisiones inspiradoras para que se activen, para que se accionen'', subraya el directivo.

Esa visión también ha transformado la manera de entender la investigación. En lugar de producir estudios que responden a preguntas puntuales del mercado, Brandstrat ha evolucionado hacia ecosistemas de información que integran datos primarios, modelos predictivos e inteligencia artificial para mantener eI conocimiento "vivo''. Esto permite enriquecer constantemente la información, revisitar un mismo estudio ante nuevas necesidades del negocio, y que distintas áreas de una organización consulten la información desde perspectivas diferentes, evitando que el conocimiento permanezca aislado.

La lógica -puntualiza López— es similar a la de un ecosistema natural: una modificación aparentemente pequeña puede alterar el comportamiento del conjunto y cada nuevo dato puede resignificar los hallazgos previos. La investigación deja asi de ser una fotografía estática para convertirse en un sistema dinámico de aprendizaje permanente y de diálogo con los clientes sobre eI negocio y sus transformaciones.

Sin embargo, esa evolución exige en paralelo revisar cómo se construye eI conocimiento. Para Brandstrat, eI riesgo no radica en utilizar IA, sino en hacerlo sobre modelos que desconocen las particularidades de los mercados latinoamericanos o que interpretan la información sin suficiente contexto. Por eso, sus desarrollos combinan modelos propios, datos obtenidos directamente en el mercado y procesos de validación para reducir sesgos y garantizar que respondan al contexto del negocio de cada cliente.

Ese proceso explica otro concepto central de su propuesta: el pensamiento crítico. Para López, consiste en desarrollar la capacidad de "ver la anomalía dentro de lo normal", identificar aquello que rompe un patrón y complender por qué ocurre Esa requiere distintas disciplinas; por ello. Brandstrat integra especialistas de diferentes áreas que contrastan perspectivas y validan interpretaciones, con la premisa de que toda información contiene sesgos y que el diálogo entre diferentes miradas permite aproximarse mejor a la realidad del consumidor.

Ese enfoque multidisciplinario también ha transformado el papel del investigador. Mientras la IA asume tareas de procesamiento, clasificación y modelación, eI consultor se concentra en formular mejores preguntas, conectar hallazgos aparentemente aislados y anticipar el impacto de una decisión sobre eI negocio.

Para Brandstrat, estos cambios están moldeando el futuro de la investigación de mercados, que dependerá menos de quién incorpora más herramientas, y más de quién desarrolla mejores capacidades para adoptarlas. Los datos serán cada vez más dinámicos y los modelos evolucionarán con mayor rapidez, mientras habilidades tradiciomalmente asociadas a las ciencias sociales —como la interpretación, la observación, eI análisis cultural y eI pensamiento critico— cobrarán mayor protagonismo, porque permitirán convertir la información en insights claves para promover la toma de decisiones más acertadas.

Al final, cuando la tecnología tiende a democratizarse, el verdadero diferencial ya no parece estar en eI algoritmo. sino en el criterio de quienes saben darles sentido a los hallazgos y agilizar los procesos de toma de decisiones de los clientes.

Artículo publicado en la edición #505 de agosto y septiembre 2026

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