El uso de herramientas tecnológicas en investigación ha innovado radicalmente las prácticas científicas, ampliando las posibilidades de exploración, análisis y difusión del conocimiento. De acuerdo con Anderson & Kanuka (2003), las TIC facilitan la colaboración interdisciplinaria y el acceso a bases de datos, bibliotecas virtuales y redes académicas globales.
Los softwares especializados como NVivo, MAXQDA o ATLAS.ti le permiten al investigador realizar el análisis sistemático de datos cualitativos, codificando grandes volúmenes de información de manera estructurada (Bazeley, 2013). Esta capacidad agiliza procesos que antes eran sumamente laboriosos, optimizando la organización y profundidad de los análisis.
En el ámbito cuantitativo, programas como SPSS, R o Python ofrecen herramientas avanzadas de estadística, modelado y visualización de datos. Como destacan Field (2013) y James et al. (2013), el dominio de estas plataformas expande las fronteras de la investigación empírica. No obstante, el uso de tecnología exige una comprensión crítica de sus limitaciones y potencialidades. Sandelowski (2010) recuerda que la interpretación de los resultados debe ir más allá de la simple aplicación de técnicas, integrando el conocimiento teórico y el juicio metodológico.
Por lo tanto, investigar con herramientas tecnológicas supone, en definitiva, una oportunidad invaluable para enriquecer la calidad, profundidad y alcance de los estudios científicos, siempre que se mantenga una actitud reflexiva, ética y epistemológicamente fundamentada. Estas herramientas no deben concebirse como simples medios operativos, sino como entornos que configuran nuevas formas de pensar, analizar y construir conocimiento. Su integración requiere del investigador una comprensión crítica de sus funcionalidades, así como la capacidad de discernir cuándo y cómo utilizarlas de manera pertinente. A continuación, se presenta en la Tabla 1 algunas aplicaciones de IA para investigación cualitativa y cuantitativa.
Tabla 1
Aplicaciones de IA para Investigación Cualitativa y Cuantitativa
Tipo de Investigación |
Aplicación de IA |
Propósito Principal |
Ventaja Destacada |
Cualitativa |
Transkriptor / Otter.ai |
Transcripción automática de entrevistas y grupos focales |
Ahorro de tiempo y alta precisión en reconocimiento de voz |
Cualitativa |
ChatGPT / Claude AI |
Codificación inicial, resumen de entrevistas, generación de categorías emergentes |
Apoyo en análisis exploratorio y sugerencia de patrones lingüísticos |
Cualitativa |
Delve / Quirkos AI tools |
Análisis de contenido y categorización asistida con IA |
Visualización de códigos y relaciones entre conceptos en tiempo real |
Cualitativa |
MonkeyLearn |
Análisis de sentimientos y categorización textual |
Entrenamiento de modelos personalizados para clasificar textos abiertos |
Cuantitativa |
IBM Watson Analytics |
Análisis predictivo, modelado estadístico y visualización automática |
Capacidades avanzadas sin necesidad de programación técnica |
Cuantitativa |
Google AutoML / Vertex AI |
Creación de modelos estadísticos predictivos a partir de grandes bases de datos |
Escalabilidad con mínima intervención humana y alta capacidad de ajuste |
Cuantitativa |
DataRobot |
Automatización de modelos de regresión, clasificación y análisis de series temporales |
Comparación automática entre múltiples algoritmos y métricas |
Cuantitativa |
ChatGPT + Python/R plugins |
Generación de scripts estadísticos, limpieza de datos y análisis automatizado |
Asistencia para usuarios no expertos en programación |
Nota. Lista de algunas aplicaciones de inteligencia artificial, elaborada por Mujica-Sequera (2025).
En síntesis, el riesgo de una dependencia mecánica o acrítica de la tecnología debe ser contrarrestado mediante una sólida formación metodológica y una visión humanista de la ciencia. De esta manera, el uso consciente de plataformas digitales, software de análisis, inteligencia artificial y entornos colaborativos puede potenciar no solo la eficiencia técnica del proceso investigativo, sino también su capacidad transformadora en contextos sociales, educativos y científicos diversos.
Referencias
Anderson, T., & Kanuka, H. (2003). E-Research: Methods, Strategies, and Issues. Allyn & Bacon.
Bazeley, P. (2013). Qualitative Data Analysis: Practical Strategies. SAGE.
Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE.
James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer.
Sandelowski, M. (2010). What’s in a name? Qualitative description revisited. Research in Nursing & Health, 33(1), 77-84. https://doi.org/10.1002/nur.20362
