AI & Technology

Mide con qué frecuencia las personas usan un chatbot de entretenimiento (compañía, juegos de rol, humor, narrativa), qué las hace volver y dónde falla la experiencia — con un seguimiento de IA que reconstruye una conversación memorable específica para descubrir qué la hizo realmente divertida, creíble o decepcionante. Diseñada para equipos de producto y contenido que lanzan experiencias de IA enfocadas en personajes o entretenimiento.

Evalúa qué tan bien el chatbot de IA de una aerolínea o sitio de viajes gestiona tareas reales de reserva, cambio y soporte — abarcando la finalización de tareas, la confianza y dónde los usuarios recurren a una persona. Una entrevista de seguimiento con IA reconstruye exactamente qué ocurrió en la sesión más reciente del encuestado con el chatbot, no solo cómo lo valoraría en retrospectiva.

Mide qué tan bien un chatbot de programación con IA ayuda a los pacientes a reservar, reprogramar u obtener respuestas sobre citas médicas, abarcando la finalización de tareas, la confianza y los puntos de fricción — con una entrevista de seguimiento con IA que profundiza en el momento específico en que el chatbot ayudó o falló.

Mide cuánto tiempo y esfuerzo cognitivo dedican los empleados a verificar los resultados de los agentes de IA, dónde la confianza está sobre o subcalibrada, y qué desencadena una reverificación manual completa. Un seguimiento con IA indaga en la última vez que un resultado fue incorrecto o estuvo a punto de usarse sin verificar.

Una encuesta que estudia cómo los equipos de investigación evalúan, adoptan e integran herramientas de IA para la recopilación de datos, el análisis y la elaboración de informes. Este instrumento mide el uso actual de herramientas, los criterios de evaluación, las barreras de adopción, las experiencias de capacitación, las percepciones sobre la calidad de los datos y los patrones de colaboración en equipo.

Una plantilla de encuesta de medidas repetidas diseñada para hacer seguimiento de cómo evolucionan la comodidad, la confianza y las percepciones de naturalidad de los participantes respecto a los entrevistadores de IA a lo largo de múltiples sesiones. Aplíquela en cada fase del estudio con una escala consistente para permitir el análisis de cambio intrasujeto.

Un instrumento de comparación controlada para evaluar experiencias de entrevista en diferentes formatos de moderador. Esta encuesta mide las expectativas previas a la entrevista, incorpora una sesión de entrevista y captura las evaluaciones posteriores a la entrevista sobre comodidad, calidad, profundidad, confianza y disposición a participar nuevamente.

Una encuesta de investigación que explora cómo el profesorado y el estudiantado adoptan, perciben y experimentan las herramientas de IA en entornos de educación superior. Abarca patrones de uso actuales, beneficios y barreras percibidos, conocimiento de las políticas institucionales, necesidades de formación e impacto en los resultados de la enseñanza y el aprendizaje.

Recopila las opiniones de los trabajadores de primera línea del almacén sobre las condiciones de seguridad, los cambios en el rendimiento, la claridad de las funciones y las herramientas operativas para identificar las prioridades de mejora y apoyar el cumplimiento de las normas de OSHA.

Mide la susceptibilidad al mareo por movimiento de los jugadores de RV, la frecuencia de los síntomas, los factores desencadenantes de molestias y las preferencias de técnicas de confort para orientar las decisiones de diseño de UX en juegos y experiencias de realidad virtual.

Mide la experiencia de los desarrolladores, las preferencias de herramientas, las percepciones de riesgo y la intención de adopción de datos sintéticos. Diseñada para equipos de ingeniería y ciencia de datos que evalúan la preparación para datos sintéticos y sus límites éticos.

Mide los patrones de uso de herramientas de IA por parte de los empleados, los riesgos de IA en la sombra, el conocimiento de las políticas y las necesidades de formación para orientar las estrategias de gobernanza y adopción segura en toda la organización.

Una encuesta de comparación de estímulos para investigadores de UX y equipos de productos de IA para evaluar la claridad, el tono y la utilidad de los mensajes de seguridad y rechazo de la IA. Produce datos accionables sobre las preferencias de los usuarios y las prioridades de mejora.

Evalúa cómo los usuarios encuentran, personalizan y obtienen valor de una biblioteca compartida de prompts de IA. Úsela para identificar fricciones en el descubrimiento, patrones de reutilización y percepciones de resultados con el fin de priorizar mejoras del producto.

Mide las percepciones de los desarrolladores de software sobre la equidad, el sesgo y la representatividad en sus prácticas de evaluación. Ideal para equipos de liderazgo de ingeniería y de DEI que buscan identificar brechas en la metodología de evaluación y construir procesos más inclusivos.

Mide cómo los usuarios de IA experimentan los flujos de trabajo de reporte de errores y cómo los problemas sin resolver afectan la confianza y la intención de reportar en el futuro. Diseñada para equipos de producto y UX que buscan reducir la fricción en el reporte y mejorar la percepción de la fiabilidad de la IA.

Mide las experiencias de los usuarios con los errores de la IA, las preferencias de recuperación y el impacto resultante en la confianza. Diseñada para equipos de productos de IA que buscan priorizar mejoras en la fiabilidad y reducir la pérdida de clientes provocada por errores.

Mide la confianza del consumidor en las herramientas de IA generativa, los riesgos de seguridad percibidos, las expectativas de transparencia y las preferencias de salvaguardas para orientar el diseño de productos de IA responsables y las políticas.

Mide la conciencia, la confianza, las preocupaciones sobre la privacidad y las intenciones de adopción de los consumidores respecto al entrenamiento de IA en el dispositivo. Diseñada para equipos de producto, UX y privacidad que buscan comprender cómo los usuarios perciben y evalúan las funciones de aprendizaje de IA local.

Mide las actitudes de los usuarios hacia la transparencia de la IA, los controles deseados y las expectativas de recurso. Diseñada para equipos de producto que evalúan brechas de confianza y priorizan mejoras en la gobernanza de la IA.