Anthropic, la empresa detrás de la herramienta de IA generativa Claude, afirmó en marzo de 2026 que utilizó un entrevistador de IA para realizar “el estudio cualitativo más grande y lingüístico” jamás realizado. La herramienta de IA recopiló respuestas de casi 81.000 personas sobre sus visiones de la inteligencia artificial, en 70 idiomas y 159 países. Anthropic afirma que herramientas como esta pueden permitir a los investigadores realizar “entrevistas ricas y abiertas a muy gran escala”.
La investigación cualitativa es útil para comprender las experiencias vividas por las personas. “Cualitativo” se refiere tanto al tipo de datos que recopilan los investigadores como al propósito de realizar el estudio. Los datos cualitativos incluyen texto, imágenes, audio, vídeo y cualquier cosa que no sea un número. Es por eso que a menudo se discute el término datos “cualitativos” en contraposición a “cuantitativos”, es decir, numéricos.
La investigación cualitativa permite a los investigadores explorar en profundidad las tensiones, ambigüedades y paradojas que caracterizan la vida cotidiana. También ayuda a revelar cómo las normas sociales, las dinámicas culturales y las experiencias subjetivas dan forma a las perspectivas, creencias y actitudes de las personas.
Entonces, ¿puede un modelo de IA sin experiencia vivida o la capacidad de autorreflexión conectarse con los humanos lo suficiente como para comprender sus mundos?
Somos investigadores especializados en investigación cualitativa sobre tecnologías digitales. Juntos, tenemos décadas de experiencia en el desarrollo, realización y publicación de estudios de entrevistas, y enseñamos métodos de investigación cualitativa a estudiantes de pregrado y posgrado.
Si bien las herramientas de inteligencia artificial pueden respaldar la investigación en ciencias sociales, también tienen limitaciones importantes. Ignorar estas limitaciones corre el riesgo de socavar el valor único de la investigación que se basa en la conexión humana.
¿Qué es la investigación cualitativa?
En términos generales, la investigación cualitativa trata de explorar el significado que las personas dan a las experiencias.
La investigación cualitativa a menudo implica entrevistas cara a cara con individuos y grupos. Cómo se ve esto en la práctica depende de la disciplina académica del investigador, su enfoque filosófico y su formación personal.
Si bien el objetivo es producir explicaciones sobre el mundo, la investigación cualitativa está diseñada para descubrir las formas matizadas en que las personas encuentran significado teniendo en cuenta los diversos contextos que dan forma a sus experiencias.
La investigación cualitativa y cuantitativa aborda temas desde diferentes ángulos.
Por ejemplo, nuestro equipo utilizó una investigación cualitativa para explorar cómo los padres, niños y maestros manejan los problemas de privacidad digital. También utilizamos datos cualitativos para analizar cómo los influencers, activistas y usuarios cotidianos perciben y responden a los algoritmos de las redes sociales.
El entrevistador antrópico puede hacer preguntas a los participantes y presentar preguntas de seguimiento basadas en las respuestas de los participantes. Sin embargo, sostenemos que la investigación cualitativa requiere capacidades humanas de las que carece el modelo de inteligencia artificial.
La IA está programada, las conversaciones humanas no.
A diferencia de los estudios centrados en datos cuantitativos, la investigación cualitativa se basa en la flexibilidad.
La investigación que recopila datos cuantitativos requiere condiciones de estudio cuidadosamente gestionadas. A menudo tienen como objetivo probar hipótesis específicas y medir la relación entre variables. Para establecer la validez de sus hallazgos, los investigadores deben demostrar que han controlado los factores de confusión.
Por el contrario, los estudios cualitativos son más abiertos. Por lo general, consideran cómo las personas entienden o experimentan el mundo en contexto. Debido a que el mundo es complejo, desordenado y lleno de matices, es posible que los entrevistadores deban cambiar sus preguntas iniciales o agregar otras nuevas para recopilar datos esclarecedores. En otras palabras, los investigadores adaptan la entrevista para seguir el flujo de la conversación.
Para planificar las interacciones que el entrevistador antropogénico tendría con los participantes del estudio, los investigadores deben especificar preguntas básicas de la entrevista y proporcionar instrucciones del programa sobre cómo interactuar con los participantes. Para su reciente estudio sobre la visión de las personas sobre la IA, algunas de las preguntas clave que utilizó Anthropic incluyeron “¿Para qué fue la última cosa que usaste un chatbot de IA?” y “Si pudieras agitar una varita mágica, ¿qué haría la IA por ti?” La empresa no especificó qué incentivos o hipótesis le dio al sistema para plantear preguntas adicionales para este estudio.
Al basarse en instrucciones fijas, el entrevistador antrópico no habla con el participante como lo hace un investigador humano. En cambio, realiza una serie de tareas en respuesta a una ingeniería rápida. En una conversación, el entrevistador absorbe diversa información de los participantes (sus palabras, tono, comportamiento) y responde orgánicamente de una manera que se adapta al momento. El entrevistador de IA, al ser una máquina, sólo puede operar dentro de los parámetros establecidos por los diseñadores del sistema. Esto significa que incluso si se entrena con grandes conjuntos de datos, como el Entrevistador Antrópico, no podrá dar cuenta de la dinámica de relación única, a menudo tácita, de las nuevas entrevistas.
El uso de herramientas de inteligencia artificial puede generar datos cualitativos, pero esto no es lo mismo que realizar una investigación cualitativa.
La IA no tiene posicionamiento
La mayoría de los investigadores cualitativos consideran que su identidad, sus experiencias vividas y sus relaciones con las personas que estudian son fundamentales para su trabajo. Esta posición puede verse como una serie de lentes a través de los cuales los investigadores abordan sus estudios, como su raza, género, creencias, valores, prejuicios y circunstancias de vida. Estos factores posicionan a los investigadores en relación con su área de enfoque: como internos, externos o en algún punto intermedio, según el contexto.
El entrevistador antrópico no tiene ninguna posición en relación con la investigación que se supone debe apoyar, ya que no tiene cuerpo, identidad, historia de vida o experiencias vividas. Incluso si se le anima a imitar una determinada perspectiva (como la de “una mujer a otra”), no “contendrá multitudes”, como dijo el poeta Walt Whitman, como lo hace la gente real.
A diferencia de una persona real con una perspectiva personal que puede responder honestamente a una conversación en vivo, los modelos de IA utilizan probabilidades para hacer coincidir patrones de cómo una persona suele comportarse o hablar. También puede resultar alienante para los participantes si el entrevistador de IA adopta una determinada personalidad y cambia la forma en que responden. En cierto modo, la IA antrópica sólo puede presentar lo que la filósofa Donna Haraway ha llamado “la visión desde ninguna parte”.
Además, la ausencia de una perspectiva personal no implica neutralidad. Debido a que los sistemas de IA se entrenan con datos existentes, pueden reflejar los estereotipos y visiones del mundo dominantes de la época, incluidos los de sus desarrolladores, curadores y las empresas detrás de ellos.
Los propios antecedentes de los investigadores moldean la forma en que se relacionan con sus participantes y, posteriormente, los estudian. Fiordaliso/Momento vía Getty Images
La falta de posicionamiento de las herramientas de IA es importante porque esta cualidad da forma a cada fase de la investigación. Esto incluye las preguntas que hacen los investigadores en las entrevistas y cómo las hacen; cómo los investigadores filtran la información e interpretan las respuestas; y qué temas siguen. Compartir puntos en común con los participantes, incluso como ser humano que puede tener experiencias, pensamientos y emociones de primera mano, puede ser fundamental para la recopilación y el análisis de datos. Proporciona una comprensión profunda e intuitiva de cómo los participantes perciben e interpretan lo que comparten.
La lente personal del investigador también determina cómo los participantes les responden: qué quieren compartir y qué tan cómodos se sienten. Por ejemplo, alguien que creció en la pobreza puede sentirse más cómodo hablando de deuda y asistencia pública con alguien que haya tenido una experiencia similar que con alguien que no la haya tenido.
Sin una perspectiva personal, las entrevistas pueden volverse planas y carecer de contexto. Las preguntas pueden volverse mecánicas y el desarrollo del entendimiento mutuo es limitado. Los participantes también pueden reaccionar de manera diferente cuando sienten que el entrevistador no tiene una perspectiva clara.
La IA no puede ser reflexiva
Cuando los investigadores son capaces de reflexionar sobre sus propios supuestos, pueden producir hallazgos más reflexivos y responsables que eviten tergiversar a sus participantes. Esta reflexividad es otro aspecto humano clave de la investigación cualitativa: los esfuerzos continuos de los investigadores por autocontrolar las formas en que sus antecedentes personales y sus elecciones durante el estudio pueden influir en el trabajo.
Los buenos investigadores cualitativos no intentan eliminar sus sesgos, sino que intentan explicarlos. Reflexionan constantemente sobre cómo sus identidades, experiencias y perspectivas dan forma a su trabajo y comparten sus reflexiones públicamente. Mientras que los investigadores cuantitativos ven el sesgo como una fuente de error, los investigadores cualitativos ven sus perspectivas como una ventaja para crear significado.
La empatía ayuda a los investigadores a ser responsables ante sus participantes. dragana991/iStock vía Getty Images Plus
Por ejemplo, cuando nuestro equipo entrevista a estudiantes para nuestros estudios, consideramos cómo nuestro doble papel como profesor e investigador puede influir en cómo interpretamos las experiencias de nuestros participantes, qué se sienten cómodos compartiendo y cómo lo comparten. El intercambio abierto de dicha contabilidad proporciona un contexto importante para que los lectores consideren los hallazgos, evalúen hasta qué punto se pueden aplicar en otros lugares y generen confianza en los hallazgos.
El entrevistador antrópico es incapaz de reflexionar porque no tiene un marco de referencia ni capacidad de autorreflexión. Como máquina, no puede monitorear independientemente sus “elecciones” en las interacciones, considerar cómo las perciben los participantes o considerar cómo estos factores pueden moldear lo que los participantes comparten o retienen. Cuando los lectores no pueden ver las formas en que las suposiciones, valores, creencias y elecciones de los investigadores influyeron en la forma en que recopilaron datos, la investigación puede parecer menos confiable.
Las entrevistas a menudo ayudan a los investigadores a desarrollar una conexión empática con los participantes del estudio, lo que puede ayudar a garantizar que su trabajo sea ético y responsable. Esta conexión profundamente sentida puede guiar a los investigadores a respetar los límites en las entrevistas.
La empatía también ayuda a los investigadores a respetar los pensamientos, sentimientos y experiencias de sus participantes representándolos de la forma más fiel posible.
Las entrevistas cualitativas todavía requieren personas.
Anthropic Interviewer introduce nuevas posibilidades para la investigación cualitativa al permitir la recopilación de datos a una escala y velocidad sin precedentes. Sin embargo, esto no significa hacer lo que hacen los entrevistadores humanos en la investigación cualitativa.
Las entrevistas de investigación no consisten en extraer ideas ya preparadas de los participantes de la investigación de la manera más eficiente posible. Se trata de adentrarse en la realidad de otras personas y aprovechar experiencias humanas compartidas que permitan el entendimiento mutuo, tanto a nivel cognitivo como emocional.
Como dijo una vez el sociólogo Douglas Eze, las buenas entrevistas consisten en compartir, no en ganar.
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