Entrevista con Jörg Hecker, director general de ATLAS.ti, sobre el potencial de la IA para obtener información cualitativa
Descubra la solución de IA de ATLAS.ti: Racionalice su codificación de datos y ahorre tiempo
Atrás quedaron los días de incontables horas dedicadas a la codificación manual de datos. ATLAS.ti ofrece una solución de IA que puede realizar la codificación abierta y descriptiva de material de texto de forma totalmente automática, ahorrándole una enorme cantidad de tiempo y energía.
En esta entrevista aprenderá más sobre la codificación AI, los antecedentes, por qué ATLAS.ti decidió dar este importante paso en el análisis cualitativo para la comunidad investigadora en todo el mundo y lo que significa para los investigadores en la práctica. La entrevista fue realizada por la Dra. Neringa Kalpokas, Directora de Formación y Desarrollo de Asociaciones de ATLAS.ti con el CEO de ATLAS.ti Jörg Hecker.
ATLAS.ti ha integrado ahora OpenAI en sus herramientas de análisis, tanto en la versión de escritorio para Windows y Mac como en la versión web. ¿Qué significa esto para el usuario del software?
Jörg Hecker: Bueno, entender el significado de tus datos lleva mucho tiempo y es agotador. Por eso hemos desarrollado una nueva herramienta que procesa el significado del texto para ayudarle a obtener información precisa y útil rápidamente. Con la actualización gratuita a la versión 23.1, los usuarios pueden procesar sus datos con la nueva herramienta AI Coding, que proporciona una visualización resumida de los resultados que realiza predicciones fundamentadas sobre qué códigos o etiquetas, como dicen algunos, podría ser útil aplicar a los datos. En otras palabras, esta herramienta crea un conjunto completo de códigos y también hace afirmaciones sobre qué códigos aparecen juntos. Creemos que la codificación mediante IA puede ahorrar a los investigadores una increíble cantidad de tiempo y energía, permitiéndoles explorar fácilmente los datos y centrarse en análisis más críticos. ATLAS.ti es ampliamente utilizado por investigadores y estudiantes de todos los campos, empresarios, diseñadores de UX, especialistas en marketing, consultores y cualquiera que necesite analizar datos. Con sus capacidades de IA generativa, ATLAS.ti permite a todos ellos y para todas sus aplicaciones realizar análisis más rápidos y de mayor calidad que conducen a decisiones informadas basadas en datos sólidos.
La IA evoluciona actualmente con gran rapidez y se utiliza en muchos ámbitos diferentes. ¿Puede hablarnos más del modelo de IA que hay detrás de AI Coding?
Jörg Hecker: Nos hemos asociado con OpenAI, la principal organización de investigación sobre IA. Con su ayuda, hemos integrado el último modelo GPT en AI Coding. GPT es un sofisticado modelo de lenguaje que utiliza técnicas de vanguardia como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje profundo y el aprendizaje por transferencia.
¿Puede decirnos más sobre cómo GPT puede beneficiar a los investigadores que utilizan ATLAS.ti?
Jörg Hecker: Lo que realmente nos gusta de GPT es su capacidad para procesar y comprender texto a un nivel increíblemente alto, gracias a un potente modelo de lenguaje basado en un billón de parámetros. Los investigadores de OpenAI han perfeccionado ampliamente GPT utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático para mejorar sus capacidades lingüísticas, y se ha entrenado con grandes corpus de texto generados por humanos para garantizar que coincide con los patrones de pensamiento humano. Al utilizar AI Coding con GPT, nuestros usuarios pueden estar seguros de que están utilizando una herramienta fiable desarrollada por expertos en IA para proporcionar los resultados más precisos posibles.
Sin embargo, también hay personas que aún dudan de la precisión de la inteligencia artificial. ¿Cómo surgió la decisión de trabajar con OpenAI?
Jörg Hecker: Las crecientes capacidades de la IA son cada vez más evidentes. El modelo lingüístico de GPT que utilizamos ahora ha demostrado mejoras significativas en eficiencia, creatividad y comprensión del lenguaje. Hemos realizado pruebas exhaustivas y confiamos en su capacidad para comprender el habla de forma amplia y profunda, lo que permite a los usuarios obtener rápidamente información útil que puede perfeccionarse. Además, ChatGPT es coautor de varios trabajos de investigación publicados, lo que pone de manifiesto el impacto y la influencia de la IA en la investigación. Los continuos avances de la tecnología de IA demuestran su potencial para aprender de los datos y resolver problemas complejos.
¿Cómo funciona la IA en el análisis de datos cualitativos con ATLAS.ti?
Jörg Hecker: Los algoritmos de OpenAI han sido rigurosamente probados con una variedad de tipos de datos textuales, incluyendo textos científicos y transcripciones de entrevistas, para asegurar un rendimiento óptimo para los usuarios de ATLAS.ti. Nuestro equipo se sometió a pruebas exhaustivas para determinar los métodos más eficaces para consultar GPT, con la validación automática que se realiza repetidamente para garantizar la precisión. Al encargar repetidamente a GPT el análisis de los datos, fuimos capaces de conseguir resultados de codificación automatizada de IA altamente precisos y eficientes, gracias al algoritmo de aprendizaje automático de última generación de OpenAI.
Considere la codificación de IA como su asistente en el análisis de datos. La codificación de IA de ATLAS.ti genera numerosos códigos que reflejan con precisión el contenido de los datos. Estos códigos están subordinados a unas pocas categorías principales, y la herramienta también identifica co-ocurrencias. Los investigadores pueden utilizar esta visión general para refinar aún más el análisis mediante la fusión de códigos en temas más amplios, utilizando la codificación de IA como punto de partida para desarrollar su investigación.
Aunque la herramienta de análisis de IA ATLAS.ti, al igual que GPT, puede no ser perfecta, como tampoco lo es el investigador individual, el proceso colaborativo de utilizar la IA para la codificación de datos puede mejorar enormemente la experiencia de investigación al ofrecer resultados más rápidos y de mayor calidad.
En foros en línea, algunos investigadores han expresado dudas sobre la calidad de la investigación generada por la codificación de IA en comparación con la de un investigador humano. ¿Cuál es su punto de vista al respecto?
Jörg Hecker: Basándome en lo que he dicho antes, se trata de una suposición errónea que demuestra lo poco que se ha entendido la IA. Antes de llevar a cabo una investigación, es crucial que el investigador identifique qué quiere investigar y cómo piensa realizar su estudio. La inteligencia artificial puede ser un asistente o una herramienta útil en este proceso. Utilizando la IA, el investigador puede centrarse en los aspectos esenciales de su investigación, recibir sugerencias útiles e incluso generar análisis exhaustivos.
Una vez que la IA ha ayudado en el proceso de análisis, el investigador puede determinar qué aspectos de los resultados generados son relevantes para su trabajo. En algunos casos, los análisis generados automáticamente pueden ser ya suficientes para sus necesidades, lo que puede ahorrar al investigador mucho tiempo y esfuerzo. Pero también la posibilidad de ajustar y afinar las sugerencias proporcionadas por la IA puede ser de gran ayuda y acelerar enormemente el proceso de codificación. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la utilidad de los resultados generados por la IA depende en última instancia de las necesidades y objetivos específicos del investigador.
¿Cómo cree que se utilizará la IA en la investigación?
Jörg Hecker: Para resumir mis ideas junto con todo lo que acabamos de decir, los investigadores solo pueden beneficiarse del uso de herramientas de IA. La IA puede ser un recurso valioso para los investigadores, ya que les puede ayudar y producir análisis. En última instancia, corresponde a cada investigador evaluar la utilidad de los resultados generados por la IA para sus necesidades específicas.
No podemos cerrar los ojos ante una nueva tecnología que tiene un enorme potencial. Creo que al principio la gente puede dudar en utilizarla hasta que se dé cuenta de las ventajas que puede aportar a la investigación. Con ATLAS.ti, cualquiera puede explorar de primera mano la codificación generativa de la IA y sacarle el máximo partido para su investigación.
También debemos tener en cuenta que sólo estamos al principio de un desarrollo exponencial de la IA generativa que avanza rápidamente. En muy poco tiempo, surgen continuamente mejores avances de los sistemas de IA. Aquí en ATLAS.ti, siempre haremos todo lo posible para integrar los últimos avances en IA en ATLAS.ti para que nuestros usuarios puedan obtener el máximo beneficio para sus análisis. También integraremos más funcionalidades de IA muy pronto en ATLAS.ti. Todos los conceptos ya están en marcha, y nuestros usuarios pueden esperar utilizar funcionalidades y herramientas adicionales en las próximas semanas y meses que serán de gran ayuda para automatizar el proceso de análisis de datos y ahorrar tiempo y recursos para el usuario de ATLAS.ti. Esto es sólo el principio.
