Research

Un sondeo no partidista sobre lo que motiva a los votantes de cara a las elecciones de medio término de 2026: qué temas importan más, cómo la asequibilidad afecta los presupuestos de los hogares, qué cualidades buscan los votantes en un candidato y qué tan probable es que acudan a votar. Un seguimiento con IA profundiza en la razón concreta y personal detrás del tema principal de cada encuestado, en lugar de una etiqueta genérica.

Un esqueleto de instrumento de escala Likert de uso general para la investigación de tesis doctorales, que combina baterías de tipo validado sobre actitudes, normas e intenciones con un seguimiento mediante IA que indaga en el razonamiento detrás de las discrepancias entre actitud y comportamiento. Diseñado para que los investigadores de tesis lo adapten con sus propios constructos; los datos demográficos se recogen al final para un análisis limpio de subgrupos.

Mide cómo los estudiantes de posgrado, investigadores postdoctorales y profesores dedican realmente su tiempo de investigación, y en qué medida el financiamiento, la mentoría, el tiempo protegido y la colaboración respaldan su trabajo. Una entrevista de seguimiento con IA profundiza en el mayor obstáculo que menciona cada participante, reconstruyendo un ejemplo reciente y concreto en lugar de una queja vaga. Diseñada para oficinas de investigación, decanos e investigadores principales (PIs) que evalúan el apoyo a la investigación.

Mide qué tan seguras, tratadas con justicia y apoyadas se sienten las personas en su trabajo diario — confianza en el liderazgo, seguridad psicológica, equidad en la carga de trabajo e impacto del jefe directo — para equipos de RR. HH. y de personas que dan seguimiento a la salud del equipo entre ciclos de engagement. Un seguimiento con IA reconstruye el momento específico detrás de la valoración de cada persona en lugar de conformarse con un número en un tablero.

Compara cómo los clientes perciben su marca frente a competidores específicos — consideración, valoraciones directas y probabilidad de cambio — y luego utiliza una entrevista de seguimiento con IA para revelar la verdadera historia detrás de una preferencia o un cambio. Diseñada para equipos de marketing de producto, inteligencia competitiva y estrategia que monitorean la cuota de consideración.

Mida comportamientos que las personas no admitirían directamente: el experimento de lista (técnica de recuento de ítems) pregunta únicamente CUÁNTAS afirmaciones aplican — nunca cuáles — de modo que las respuestas individuales siguen siendo genuinamente negables, mientras que las comparaciones entre grupos revelan la tasa real. El tipo de pregunta nativa aleatoriza por usted las listas de control y de tratamiento.

A complete consent flow for research studies: plain-language study information, granular consent statements with a comprehension check, signature capture, and contact enrollment. Built for IRB-style requirements — participants confirm they understand, not just that they scrolled.

Un cuestionario de reclutamiento claro: primero las preguntas eliminatorias, datos demográficos listos para cuotas, una comprobación de atención y una comprobación de articulación que verifica que los participantes puedan dar las respuestas detalladas que necesita la investigación cualitativa. Diseñado para descalificar con cortesía y respetar la opción de preferir no responder.

Un verdadero experimento factorial con viñetas: los encuestados evalúan escenarios realistas cuyos detalles clave (encuadre del precio, mensajero, redacción) rotan sistemáticamente, para que pueda medir cómo cada factor cambia el juicio. El tipo de pregunta de viñeta integrado genera las combinaciones de escenarios por usted.

Una entrada de diario repetible que los participantes completan cada vez que usan su producto en la vida real: una foto del momento, qué intentaban hacer y qué se interpuso en el camino, con una indagación de IA sobre la fricción del día. Ejecútelo a diario o semanalmente para ver el uso donde realmente ocurre, no en un laboratorio.

Una sesión de usabilidad autoguiada: los participantes comparten su pantalla, completan tareas guiadas en su sitio web o prototipo mientras piensan en voz alta, y el moderador de IA observa, sugiere e indaga, para luego hacer un resumen con ellos. Obtiene grabaciones, transcripciones y análisis a nivel de tarea sin necesidad de programar ni una sola sesión.

Una entrevista de descubrimiento con IA por voz que sigue automáticamente las reglas del Mom Test: comportamiento pasado, no hipótesis; detalles concretos, no cumplidos. Pregunta sobre la última vez que ocurrió el problema, cuánto costó y qué ya ha intentado — las preguntas que los fundadores olvidan hacer cuando un prospecto amable comienza a halagar su idea.

El cuestionario estándar SUS de 10 ítems, puntuado de 0 a 100 y comparable con décadas de investigación publicada, conservando correctamente la alternancia de enunciados positivos y negativos. Tras la puntuación se realiza una entrevista de análisis con IA, para que sepa qué corregir y no solo dónde se encuentra.

Un estudio de clasificación de tarjetas abierto para la navegación y la arquitectura de la información: los participantes agrupan su contenido en categorías que tienen sentido para ellos, y luego un entrevistador de IA indaga en la lógica detrás de sus agrupaciones — la parte que una simple cuadrícula de arrastrar y soltar nunca logra captar.

Una encuesta de investigación posterior a la experiencia que evalúa la efectividad de los moderadores de entrevistas de IA en diferentes grupos demográficos. Mide la calidad general de la experiencia, la empatía y comprensión percibidas, la sensibilidad cultural, la accesibilidad y comparaciones directas con moderadores humanos. Diseñada para detectar efectos de moderación demográfica.

Esta encuesta explora las experiencias de los investigadores con la reproducibilidad, la transparencia y la calidad de los datos en la investigación moderada por IA. Sirve como plantilla de estudio de replicación para comprender las prácticas actuales, identificar barreras y evaluar el papel de la transparencia de las plataformas en la habilitación de estudios reproducibles moderados por IA.

Un instrumento de codificación de metainvestigación para que los investigadores evalúen y comparen sistemáticamente la calidad de los datos de entrevistas moderadas por IA frente a los métodos cualitativos tradicionales. Diseñado para uso repetido en múltiples conjuntos de datos. Tiempo estimado de finalización: 12-15 minutos por conjunto de datos evaluado.

Precalifica a posibles entrevistados entre las partes interesadas evaluando la idoneidad del rol, la participación reciente en el ámbito y la disponibilidad de horario para sesiones de investigación de 45 a 60 minutos.

Mide la frecuencia de compra del consumidor, las preferencias de canal, los factores de decisión y las compensaciones en las compras en línea. Diseñada para investigadores de comercio electrónico y equipos de producto que buscan información práctica sobre la segmentación de compradores.

Segmenta a los compradores en línea según su comportamiento de compra, los factores de su experiencia y sus preferencias de canales de comunicación. Úsela para crear perfiles de comprador basados en datos y optimizar la estrategia de canales para marcas de comercio electrónico.