¿Es la investigación tradicional o digital en los negocios la que nos ayudará a establecer acciones importantes por desarrollar en nuestros emprendimientos? Ya sea que una u otra, o que podamos enfocarnos en un espacio mixto para resolver las dudas y toma de decisiones, lo importante son los resultados.
El mundo tradicional de la investigación hoy en día ha sido absorbido por los procesos de interacción que proponen la innovación, potencia el Internet y aporta de modo amplísimo la Inteligencia Artificial. Si bien la importancia de la investigación en los negocios es clarísima, el usuario tradicional aún está habituado a tomar decisiones "por olfato", "siguiendo al primero en el mercado", "mirando al competidor que tiene al frente" y muy pocos llegan hasta el cliente, donde lamentablemente se detienen porque no van más allá: sosteniendo procesos de investigación.
Si los negocios siguen habituados al "piloto automático" pierden todo el poder que brinda la información, pero claro, también cuenta saber de qué tipo de información hablamos, sobre todo hoy. Saber cómo desarrollar el método híbrido que combine Investigación tradicional o digital en tu negocio particular, cuenta y mucho, antes que convertirse en un usuario emocional de la IA o en uno que domina la herramienta, pero no pasa de los datos. Hoy vamos a hablar de ello.
Investigación tradicional o digital: Análisis para determinarlo.
Seguiremos una pauta progresiva para determinar qué es mejor o cómo enfocarnos respecto de optar por la investigación tradicional o digital en la toma de decisiones en el emprendimiento:
- Enfoque tradicional de la investigación.
- Enfoque digital de la investigación.
- Análisis del versus: beneficios y diferencias.
- Conclusiones sobre cómo investigar en los negocios.
1. Enfoque tradicional de la investigación
Si bien es cierto que el método tradicional nos hace transitar por varios aspectos que se aplican en tiempos y con enfoques diferentes en relación al objeto de estudio, el proceso se ve como de mayor control y certeza.
La accesibilidad al estudio depende de varios factores;
- Un planeamiento adecuado a nivel logístico, de cobertura y definiciones previas sobre el objeto de estudio y el acceso (objetivo de la investigación, métodos, territorios, alcance).
- Tener claro los determinantes de la accesibilidad según ese objeto de estudio (personas, situaciones, cantidad de objetos, casuística disponible, datos disponibles).
- Consideraciones de tiempo y agilidad del proceso para poder llegar a concluir en la toma de decisiones mientras la "información no se desvirtúe".
Mientras que por lo general el comportamiento del cliente es lo que más se investiga en los negocios porque descubriéndolo podemos inferir como desarrollar acciones que "lo cautiven" o "lo consideren" para ofrecerle mejores opciones y así, incrementar las ventas o ganarle más pastel al mercado de competidores, existen muchas opciones que la mayoría de las veces se pasan por alto: investigar con quien va a comprar, por ejemplo, para evaluar potenciar de venta cruzada.
Es claro que, tras definir una hipótesis y buscar validarla o descartarla utilizando procesos cualitativos y cuantitativos el método y su presencialidad cuentan: los primeros buscaràn hallazgos por decirlo "más humanos" y los segundos, verificarán dichos hallazgos mediante procesos que arrojen resultados en forma de números, es decir mediciones que podemos sustentar.
Los métodos de la investigación tradicional están enfocados en utilizar técnicas, reunir recursos, establecer pautas procedimentales, utilizar formatos, ejecutar acciones de medición y evaluación y finalmente, después de transitar "la escalera peldaño a peldaño" llegar hasta los hallazgos.
Toda la investigación va a confirmar o descartar la hipótesis original o desde donde partió la investigación y finalmente, según la fortaleza de la misma (el nivel de confianza), se podrá tomar decisiones con esta información, sin embargo, se parte de la premisa de que la información tiene naturaleza temporal, y eso nos orienta a que necesitamos una toma de decisiones ágil para no perder su impacto.
¿Hasta el momento, es fácil optar por la investigación tradicional o digital en los negocios?
2. Enfoque digital de la investigación
Sin embargo, cuando la investigación tradicional o digital se centra en los avances de la informática, la BIG DATA, Internet, la Inteligencia Artificial y el mundo de los servidores, en suma en el mundo digital, gran parte del concepto aprendido se modifica.
El acceso a la información hoy está integrado al objeto de estudio de formas que se automatizan ya que, el usuario que se registra para acceder a un medio digital que le permite "conocer" es al mismo tiempo un "detector de su comportamiento". Y al mismo tiempo, un centro de datos e investigación que recibe "información procesada" como parte de su propia definición. Algo que llamamos "el mundo" sin embargo tiene un detalle: según cada entorno, se compone de información con ciertas diferencias y enfoques, visión e inclusive "niveles de imparcialidad".
Entonces varios procesos tradicionales se han "resumido" en este efecto "automático y en tiempo real" que se sostiene gracias a la programación (ahora "no code") del usuario y del productor (empresa de IA / Internet / Servidores / tecnología / etc) de modo que la división entre "levantar información", producirla y mantenerla disponible a roto "aparentemente" la barrera del tiempo que antes nos limitaba: asumimos (espero que sea así) que toda la data es "vigente" y nos incluye.
Todo rastro de nuestra conducta en una aplicación y en Internet es recolectada para ser utilizada de muchas formas, en algunos casos con nuestro permiso y en otros de forma automatizada y en otros tantos sin nuestra aprobación (supongo que sabes de los juicios millonarios contra las grandes tecnológicas que muchas veces se ganan y otras se pierden).
En esto último la protección de datos ha planteado límites, pero convive con los ataques a servidores, el robo de información, la "inyección" de la misma y con el hecho de que millones de usuarios de aplicaciones dejan sus datos sobre preferencias desde su propio aporte de contenidos, que es desmenuzado para analizar el perfil de cada cliente. De modo que, los sistemas de perfilamiento los ponen a disposición - seguridad mediante y de diferente nivel- por ejemplo, cuando configuramos el público de un aviso de publicidad.
Hace mucho sentido saber si las aplicaciones tienen usuarios falsos o duplicados en gran cantidad (Facebook por ejemplo hizo una campaña relativa a este tema en el 2019 y tras la compra de Twitter hoy X, el tema fue relevante para su tasación en el 2022) pero también es importante, en términos de investigación, determinar con exactitud a quien enfocar un aviso que podría ser el punto de partida de un proceso de investigación digital.
De hecho también tenemos otra fuente de datos que no necesita del acceso o la suscripción de publicidad para ser revisada pero que comienza a manifestarse en las aplicaciones que gestionan contenido público, y son las estadísticas que por ejemplo ofrece Google con mayor énfasis y que otros sitios web y aplicaciones de redes sociales como Facebook y Youtube también muestran a golpe de clic debajo de sus publicaciones activas.
Las estadísticas nos permiten colectar datos a través de cuadros específicos con cierto nivel de utilidad, pero generalmente relacionados con el impacto de nuestros contenidos y las características de nuestra acción de publicación, lo que necesita verse como "investigación personalizada" que no muestra una "versión completa de la realidad digital".
Un grupo interesante por considerar reúne a los plugins de encuestas, formularios, y servicios de investigación en la nube que se pueden contratar para investigar grandes grupos de usuarios. Estas opciones, cuando las podemos controlar y acercar a métodos libres no condicionados, las entiendo más efectivas.
Y finalmente, el último tipo de datos que podemos considerar de algún modo relevantes son las reacciones, la cantidad de visualizaciones o el universo de difusión de las publicaciones en general que por lo regular muestran todas las aplicaciones, pero que siguen siendo "información personalizada".
Todo esto, en el mundo digital nos dará una aproximación interesante, aunque me queda siempre el "halo de la manipulación" por "imparcialidad" o demasiada "personalización" que me causa dudas.
¿Luego de todo este panorama tienes claro ya si es la investigación tradicional o digital la que te ayudará más?
3. Análisis del versus: beneficios y diferencias.
Luego de plantear los items anteriores, tomamos en cuenta la construcción de un cuadro, que compartimos, con la intención de terminar de aclarar el versus y los beneficios de cada enfoque de investigación:
| Aspecto | Investigación tradicional | Investigación digital |
|---|---|---|
| Enfoque principal | Validación de hipótesis mediante procesos planificados | Obtención y análisis de datos generados continuamente en entornos digitales |
| Acceso a la información | Requiere diseño previo y trabajo específico de recolección | Gran parte de la información ya está disponible o se genera automáticamente |
| Planificación | Alta dependencia de la planificación logística y metodológica | Menor dependencia operativa debido a la automatización de datos |
| Obtención de datos | Encuestas, entrevistas, observación, mediciones y estudios de campo | Plataformas digitales, redes sociales, Big Data, analítica web, IA y sistemas de seguimiento |
| Rol del usuario | Participa como sujeto investigado | Genera datos constantemente mediante su interacción digital |
| Velocidad de captura | Generalmente lenta o moderada | Inmediata o en tiempo real |
| Escala de análisis | Limitada por recursos y cobertura | Potencialmente masiva y global |
| Métodos predominantes | Cualitativos y cuantitativos estructurados | Analítica digital, perfilamiento, métricas, minería de datos y automatización |
| Validación | Basada en procedimientos metodológicos definidos | Basada en grandes volúmenes de datos y herramientas tecnológicas |
| Naturaleza de los datos | Recolectados específicamente para la investigación | Generados como consecuencia del uso de plataformas digitales |
| Temporalidad | La información puede perder vigencia durante el proceso | Se asume una actualización constante de la información |
| Recursos necesarios | Equipos de investigación, trabajo de campo y procesos especializados | Infraestructura tecnológica, plataformas, servidores y herramientas de análisis |
| Personalización | Limitada y controlada por el diseño de investigación | Muy alta, basada en perfiles y comportamiento individual |
| Riesgos principales | Costos, tiempo y limitaciones de acceso | Manipulación de datos, sesgos algorítmicos, privacidad y seguridad |
| Protección de datos | Se gestiona durante la investigación | Convive con desafíos permanentes de uso, almacenamiento y explotación de datos |
| Nivel de control metodológico | Alto | Variable según la fuente de información y la plataforma utilizada |
| Alcance de los hallazgos | Vinculado al diseño de la muestra y el estudio | Vinculado a la calidad, volumen y origen de los datos disponibles |
| Principal fortaleza | Rigor metodológico y mayor control sobre el proceso | Escala, velocidad y disponibilidad continua de información |
| Principal debilidad | Tiempo y recursos requeridos | Dudas sobre imparcialidad, representatividad y manipulación de la información |
4. Conclusiones
Si algo podemos concluir de la investigación tradicional o digital es que persiguen el mismo objetivo general: obtener información útil para validar hipótesis y apoyar la toma de decisiones. Sin embargo, difieren profundamente en la forma en que acceden a los datos, los procesan y enfrentan los problemas de tiempo, escala y confiabilidad.
La investigación tradicional se basa en una planificación previa rigurosa, la definición clara del objeto de estudio y la aplicación secuencial de métodos cualitativos y cuantitativos. Su fortaleza radica en el control metodológico y en la validación estructurada de los hallazgos, aunque suele requerir más tiempo y recursos.
La investigación digital, en cambio, aprovecha la generación automática y continua de datos producida por usuarios, plataformas, aplicaciones, inteligencia artificial y sistemas conectados. La recolección de información ocurre en tiempo real y a gran escala, permitiendo una observación permanente del comportamiento. Sin embargo, introduce desafíos relacionados con la privacidad, la manipulación de datos, la personalización excesiva y la imparcialidad de la información disponible.
Mientras la investigación tradicional busca construir evidencia mediante un proceso deliberado y controlado, la investigación digital opera sobre ecosistemas donde gran parte de la información ya existe, se genera automáticamente y puede ser consultada casi de inmediato.
Investigación tradicional o digital en los negocios
Escrito por: Sergio González Marín
Hoy más que nunca la frontera entre la investigación tradicional o digital en los negocios se ha fusionado gracias a la aparición de la IA, pero no es un fenómeno nuevo. Ya el Internet mismo nos ha ofrecido un campo de acción relevante para tener a la mano paralelos que se pueden combinar con procesos tradicionales en la investigación.
Ningún negocio, pequeño o gigante, puede decir que trabaja a ciegas, sin datos y sin acceso a la posibilidad de lograr tomar decisiones basándose en la información. El adagio "la información es poder" se ha democratizado. Quizá lo importante ahora es validar qué tipo de información te ayuda a resolver tu camino de éxito. Eso es lo más crítico ahora.
Aporte publicado el: 24/04/2015 - Última actualización: 11/06/2026.