1. Propósito y enfoque

IME utiliza herramientas de inteligencia artificial para apoyar una mayor eficiencia, calidad y capacidad analítica en los procesos de investigación. El uso de la IA no exime al investigador de la responsabilidad metodológica ni de la necesidad de resguardar la confidencialidad del cliente, la privacidad de los participantes y la calidad de la investigación. La responsabilidad final de los entregables de investigación generados con IA recae en el investigador de IME.

El nivel de revisión y control requerido depende de la naturaleza del uso de la IA, la sensibilidad de los datos, su impacto potencial en los participantes y clientes, y las consecuencias de un error. Una ayuda de redacción rutinaria no requiere los mismos controles que una aplicación de IA que analiza datos de participantes.

2. Principios fundamentales

 La IA no reemplaza al investigador

La IA puede apoyar el diseño de la investigación, el análisis y la elaboración de informes. Sin embargo, los análisis, clasificaciones, resúmenes, interpretaciones y recomendaciones generados por IA no deben tratarse como hallazgos de investigación hasta que hayan sido revisados por un investigador. Debe prestarse especial atención a las alucinaciones, testimonios directos (verbatims) fabricados, afirmaciones o inferencias sin sustento, sobreestimaciones, falsa precisión, sesgos y temas minoritarios omitidos.

Los datos del cliente y los materiales del proyecto son confidenciales por defecto

Los datos del cliente, los materiales del proyecto y los resultados de la investigación se utilizan únicamente para el propósito de investigación acordado. Reutilizar estos materiales para entrenar o desarrollar un modelo de IA, para evaluaciones comparativas (benchmarking) o para mejorar un servicio es algo distinto a usar la IA para completar el proyecto, y no debe realizarse sin la autorización necesaria.

La anonimización por sí sola no es suficiente

Eliminar los identificadores de los participantes reduce el riesgo para los datos personales; sin embargo, anonimizar a los participantes no necesariamente anonimiza la investigación. Los materiales de investigación aún pueden revelar las preguntas de investigación del cliente, hipótesis, planes comerciales, hallazgos o prioridades estratégicas. Por lo tanto, los datos anonimizados no deben considerarse automáticamente aptos para cargarse en cualquier herramienta de IA.

3. Herramientas de IA aprobadas por IME

 Herramienta de IA Aprobada: Una herramienta de IA cuyos términos de uso IME ha evaluado en cuanto a privacidad y seguridad de datos, políticas de retención y eliminación de datos, condiciones de acceso, y si los datos se utilizan para el entrenamiento de modelos o la mejora del servicio. IME también determina los fines y tipos de datos para los cuales se puede utilizar la herramienta.

La aprobación de una herramienta no significa que pueda utilizarse con todo tipo de datos de investigación. La misma herramienta puede estar aprobada para la generación de ideas, aprobada condicionalmente para el análisis de respuestas abiertas anonimizadas, y no aprobada para transcripciones que contengan datos personales.

IME mantiene una Lista de Herramientas de IA Aprobadas para las principales herramientas de IA que utiliza y revisa la lista cada vez que hay cambios significativos en sus términos de uso.

Las herramientas de IA aprobadas por IME se enumeran a continuación:

Herramienta Aprobada	Estado en IME	Usos Principales en IME	Ajustes Requeridos
ChatGPT	●	Propuestas, cuestionarios, apoyo analítico, informes, traducción, resúmenes, generación de ideas, etc.	En Controles de datos: Desactivar “Mejorar el modelo para todos” y privacidad de marketing. En Seguridad de la cuenta e inicio de sesión: Desactivar el Modo Desarrollador.
Claude	●		En Privacidad: Desactivar “Metadatos de ubicación” y “Ayudar a mejorar nuestros modelos de IA”. En Memoria: Activar “Generar memoria a partir de los chats”.
DeepL	●	Traducción

 

4. ¿Para qué se puede utilizar la IA?

 Apoyar el desarrollo de propuestas, diseño de investigación y elaboración de cuestionarios; mejorar la redacción de preguntas y afirmaciones.

• Traducción, resúmenes y edición de texto; mejorar la redacción de informes, titulares y narrativa.
• Clasificar y codificar temáticamente respuestas abiertas/testimonios (verbatims); apoyar el resumen y análisis de transcripciones cualitativas.
• Explorar patrones en los datos y desarrollar hipótesis; crear o verificar código analítico y fórmulas.
• Desarrollar ideas para visualizaciones y presentaciones.

Cuando la IA se utilice para generar hallazgos, interpretaciones o recomendaciones de investigación, el resultado debe ser validado por un investigador de IME.

5. ¡Antes de cargar datos a una herramienta de IA!

 ¿Los datos contienen información personal o sensible? La información personal innecesaria debe eliminarse o minimizarse en la medida de lo posible.

• ¿Los datos contienen información confidencial o comercialmente sensible del cliente? Incluso si el participante es anónimo, el nombre del cliente, las hipótesis de investigación, la información sobre nuevos productos o servicios, los planes comerciales y la información estratégica pueden ser confidenciales.

• ¿Qué hace la herramienta de IA con estos datos? Verifique si los datos se conservan, se comparten con terceros, se utilizan para entrenar modelos o mejorar el servicio, y qué términos de retención y eliminación se aplican.
• ¿Tenemos los derechos y permisos necesarios para este uso? Tenga en cuenta el contrato del cliente, la información para los participantes y, cuando corresponda, los términos del panel o proveedor de datos. Aceptar los términos de uso de una plataforma de IA no crea permisos inexistentes ni le otorga a IME derechos que antes no poseía.

Tabla de decisión rápida de IME

Uso	Enfoque
Información general, generación de ideas, contenido no confidencial	● Permitido
Redacción para cuestionarios/propuestas no confidenciales	● Permitido
Análisis de respuestas abiertas/testimonios (verbatims) anonimizados	● Herramienta aprobada + revisión de datos
Informes/conjuntos de datos/materiales estratégicos específicos del cliente	● Herramienta aprobada + revisión de términos de uso y contrato
Datos identificables de los encuestados	● No cargar sin evaluación/aprobación específica
Transcripciones, audio o video identificables de IDI/FGD (entrevistas a profundidad/grupos focales)	● No cargar sin evaluación/aprobación específica
Uso de datos del proyecto para entrenamiento de modelos de IA, evaluaciones comparativas (benchmarking) o mejora de servicios	● No permitido sin la autorización explícita necesaria

6. Transparencia con los clientes

 Se informa a los clientes cuando la IA desempeña un papel significativo en un proyecto de investigación. Cuando la IA se utiliza para compilar conjuntos de datos, analizar material cualitativo u abierto, o generar, interpretar o reportar hallazgos de investigación, los clientes reciben una explicación adecuada sobre su propósito, los tipos de datos procesados y el alcance de la supervisión humana.

IME puede utilizar una declaración corta y estándar sobre la IA para las aplicaciones aprobadas de uso rutinario. La mera divulgación no constituye una autorización; debe obtenerse una aprobación independiente cuando lo exija el contrato o los términos de uso de los datos.

7. Supervisión humana y control de calidad

 Los entregables de investigación generados por IA son revisados por un investigador de IME antes de ser presentados al cliente. Según el caso de uso, la revisión abarca la coherencia con los datos de origen; la precisión de las cifras; la verificación de que los testimonios directos (verbatims) aparezcan en los datos de origen; la distinción entre hallazgos, interpretaciones y recomendaciones; posibles sesgos; idoneidad cultural y lingüística; y cualquier inferencia que vaya más allá de la evidencia. Cuando sea necesario, los resultados se validan mediante un método independiente, un análisis repetido o la revisión de un segundo investigador.

8. Registro, rendición de cuentas y revisión

 Para usos significativos de IA, la herramienta, el propósito, la categoría de datos y la revisión humana se registran en proporción al riesgo. El uso rutinario y de bajo riesgo no necesita documentarse si esto genera burocracia innecesaria.

Si un colaborador de IME no está seguro de si los datos se pueden usar en una herramienta de IA, la regla básica es: No los cargue; verifique primero y pida asesoría.

• ¿Tenemos el derecho de cargar estos datos en esta herramienta de IA?
• ¿Qué hace posteriormente este proveedor de IA con los datos que cargamos?

 

PRINCIPIO DE IME PARA EL USO DE IA

Utilice la IA para potenciar la capacidad del investigador, no para reemplazarlo.

Proteja los datos del cliente y de los participantes. Antes de cargar datos, confirme el derecho a usarlos y verifique la política de datos de la herramienta. No utilice resultados de investigación generados por IA sin revisión humana.

“Tres preguntas antes de cargar a la IA:

1. ¿Contiene datos personales?
2. ¿Contiene información confidencial o específica del cliente?
3. ¿Tenemos permitido cargar este tipo de datos en esta herramienta de IA? Si tiene dudas: no lo cargue; pida orientación.”

 

Documentos de referencia

 Esta guía ha sido preparada por ERA (www.eraresearch.com), quienes autorizan para uso interno en IME, basada en los principios fundamentales establecidos en las publicaciones de Esomar de 2026: “10 Questions to Consider When Using AI in the Research Process” y “Using Research Data to Develop and Improve AI: An Esomar Companion Guide”.