Nuevas fronteras del marketing analítico: evidencia, inteligencia artificial y datos no estructurados
El seminario académico “Unstructured Data in Social Media Marketing: Insights on Measurements, Modelling, Mediation and Apps”, organizado por el Departamento de Administración FEN UCHILE y presentado por el investigador Francisco Villarroel (University of Bologna), abordó cómo el uso de inteligencia artificial y el análisis de datos no estructurados están transformando la investigación en marketing, al permitir una comprensión más precisa del comportamiento del consumidor y fortalecer la toma de decisiones basada en evidencia empírica.
El avance acelerado de estas tecnologías ha ampliado de manera significativa las posibilidades analíticas de la disciplina, superando las limitaciones de los datos estructurados tradicionales. En este contexto, el seminario desarrollado recientemente en la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile analizó los principales desafíos metodológicos y las oportunidades que emergen del uso de fuentes no estructuradas -como texto, imágenes, audio y video- en el estudio del comportamiento del consumidor.
Durante la jornada, el académico expuso cómo estas nuevas fuentes de información permiten capturar dimensiones antes difíciles de observar, tales como emociones, percepciones, narrativas y señales sociales, las que influyen de manera directa en variables clave como el engagement, la confianza y la experiencia de cliente. A través de ejemplos empíricos y aplicaciones metodológicas avanzadas, se evidenció que estos elementos no solo se correlacionan con los resultados de marketing, sino que pueden generar efectos causales medibles cuando se analizan mediante modelos apropiados.
Uno de los ejes centrales fue el rol de la inteligencia artificial explicable (Explainable AI, XAI) en la investigación académica, particularmente como respuesta a la creciente complejidad de los modelos predictivos. Si bien estas técnicas ofrecen altos niveles de precisión, se enfatizó que su verdadero aporte reside en la capacidad de interpretar y explicar los resultados. En este marco, la XAI se consolida como un enfoque clave para traducir hallazgos técnicos en conocimiento accionable, fortaleciendo el vínculo entre investigación académica y toma de decisiones estratégicas.
Asimismo, se abordó el potencial de los modelos de lenguaje de gran escala para analizar grandes volúmenes de información cualitativa, como reseñas, comentarios y feedback abierto, permitiendo construir métricas más sofisticadas de experiencia de cliente. Este enfoque abre nuevas líneas de investigación, especialmente relevantes en entornos digitales donde emergen fenómenos como los influencers virtuales, el contenido automatizado y nuevas formas de interacción entre marcas y audiencias.
El seminario concluyó destacando que el desarrollo de estas metodologías no reemplaza el juicio académico ni la teoría, sino que los complementa. La combinación entre modelos avanzados, datos ricos y criterio experto aparece como una condición esencial para avanzar hacia una investigación en marketing más rigurosa, pertinente y conectada con los desafíos reales de las organizaciones.
Esta actividad se enmarca en el compromiso del Departamento de Administración FEN UCHILE con el impulso de investigación de frontera, promoviendo espacios de reflexión académica que integren teoría, datos y nuevas tecnologías al servicio del conocimiento y la formación avanzada.
