Las 4 tendencias de investigación de mercados que marcarán el 2026

IA y transformación digital en 2026: el futuro de la investigación

A medida que la IA transforma el panorama de la investigación, el ritmo del cambio redefine lo que significa liderar, innovar y mantenerse relevante. Basándose en nuevos datos globales, las cuatro tendencias de investigación de mercado de Qualtrics para 2026 revelan cómo está evolucionando la industria y qué distingue a quienes marcan la pauta.

Introducción

Hace un año, publicamos nuestro Informe de tendencias de investigación de mercado 2025 y destacamos lo que para entonces se había convertido en una verdad universal: la inteligencia artificial en la investigación de mercado no era una moda pasajera.

Doce meses después, adoptar IA ya no es innovador: es fundamental.

Ahora que el 95% de los investigadores utilizan herramientas de IA con regularidad o experimentan con ellas, la brecha ya no se sitúa entre quienes las utilizan y quienes no. Se sitúa entre quienes tienen una estrategia, inversión y aplicación claras en IA, y quienes aún están descubriendo su camino.

Hoy en día, lo que distingue a los líderes del resto es la orquestación. Y las recompensas por acertar son significativas: mayores presupuestos, mayor influencia y un rol más importante en las decisiones cruciales para el negocio.

Las metodologías están probadas. Las herramientas están aquí. La brecha competitiva entre las organizaciones que actúan ahora y las que dudan no hace más que crecer, y rápidamente. Este es el momento de actuar.

Dado que el panorama de la investigación de mercado evoluciona a una velocidad sin precedentes, mantenerse a la vanguardia significa comprender qué viene a continuación.

Basándose en los conocimientos de más de 3000 investigadores en 17 países, el informe Tendencias de investigación de mercado de Qualtrics 2026 explora las últimas tendencias de investigación de mercado que están transformando la industria y lo que significan para los equipos listos para pasar de la adopción de IA a la integración.

Tendencias emergentes que redefinen la investigación de mercados en 2026

A pesar de todos los avances logrados durante el año pasado, muchos equipos de investigación aún enfrentan los crecientes problemas de la transformación: experimentan sin una estrategia clara y luchan por escalar proyectos piloto para convertirlos en flujos de trabajo sostenibles.

Al mismo tiempo, las expectativas nunca han sido tan altas. Las partes interesadas exigen respuestas más rápidas, los ejecutivos esperan un impacto medible y los investigadores buscan un equilibrio entre la presión para ofrecer más y la necesidad de mantener la calidad de los datos y la fiabilidad de la información. Es un momento crucial para la industria de la investigación de mercados.

En este contexto, están surgiendo cuatro tendencias de mercado que definirán la próxima fase de investigación en 2026.

1. Los agentes de investigación convierten el autoservicio en un impacto multiplicado

Muchos equipos de investigación ya dominan los flujos de trabajo asistidos por IA, automatizando tareas repetitivas y liberando tiempo para el trabajo estratégico.

Ahora, los agentes de IA y la IA conversacional están abriendo la próxima frontera: hacer que los conocimientos de calidad de investigación sean accesibles para todos.

Los gerentes de producto pueden probar conceptos sin enviar solicitudes. Los equipos de marketing pueden analizar los resultados de la investigación cualitativa sin esperar informes. Los ejecutivos pueden explorar los datos de los clientes sin intermediarios. Y, lo más importante, todo esto multiplicando el impacto de los investigadores en toda la organización, no su carga de trabajo.

Al cerrar la brecha entre lo que quieren las partes interesadas y lo que los equipos de investigación pueden ofrecer, la IA está resolviendo dos desafíos de larga data en la investigación de mercado:

• La capacidad de los investigadores

• La alineación interna

Los investigadores ya están viendo el cambio: el 13% ahora considera la democratización de los conocimientos como el mayor beneficio del uso de la IA. Y entre quienes valoran la IA por ese motivo, el 84% cree que los agentes de investigación supervisarán más de la mitad de los proyectos de investigación de principio a fin en los próximos tres años.

La demanda de información nunca ha sido tan alta. Ahora, la capacidad para satisfacerla está finalmente a nuestro alcance.

2. La IA de propósito general está perdiendo terreno frente a las plataformas de investigación especializadas

El mundo de la investigación avanza a un ritmo acelerado, tan rápido que lo que parecía revolucionario hace apenas unos meses ya es rutina. La investigación asistida por IA, antaño el sello distintivo de la innovación, es ahora la base.

El año pasado, el 75% de los investigadores utilizaba herramientas de IA de propósito general o chatbots. Hoy, esa cifra ha descendido al 67%. En el mismo período, el uso de capacidades de IA integradas en plataformas de investigación ha aumentado del 62% al 66%.

Estamos observando un claro cambio desde las herramientas de IA de propósito general hacia soluciones especializadas e integradas. Soluciones que profundizan, se integran a la perfección y comprenden los matices de las necesidades de los investigadores, ya sea la identificación de patrones complejos en la investigación cuantitativa, la interpretación de información cualitativa o la predicción del comportamiento del consumidor.

Esto marca un punto de inflexión. La pregunta ya no es si usar IA en la investigación, sino qué tipo de IA determinará su ventaja competitiva. Como investigadores, su posición en la curva de adopción de IA define cómo ven la innovación.

Mantenerse a la vanguardia significa avanzar más en esa curva: alejarse de los informes automáticos y la generación de contenido asistida por IA, y avanzar hacia conocimientos conversacionales, flujos de trabajo autónomos y sistemas de IA que hagan más que simplemente respaldar la investigación.

• El 67% utiliza herramientas de IA de propósito general o chatbots (en comparación con el 75% en 2024)

• El 66% utiliza herramientas/capacidades de IA integradas en software de investigación (frente al 62% en 2024)

3. La resistencia al cambio les está costando a los investigadores su lugar en la mesa de estrategia

El panorama de la investigación se divide en dos campos, y la brecha se está ampliando rápidamente.

Por un lado, están los equipos que adoptan con confianza la IA en todo el proceso de investigación, desde la recopilación de datos hasta el conocimiento del consumidor, y están adquiriendo mayor influencia. Por otro lado, están aquellos que se aferran a los métodos tradicionales de investigación de mercados, se muestran reacios al cambio y comienzan a notar el impacto.

El 37% de los investigadores tradicionales afirma que su organización depende de sus insights igual que hace un año, mientras que el 15% afirma que depende menos de ellos. Y no se trata solo de influencia: el 32% de los equipos tradicionales informa que sus presupuestos se han mantenido estables.

Mientras los equipos de vanguardia ganan influencia e impacto estratégico, los investigadores tradicionales ven cómo su credibilidad se erosiona.

Los investigadores aspiran a ser expertos reconocidos que moldean la estrategia organizacional e impulsan la innovación. Sin embargo, la lenta adopción de la IA está socavando esa ambición.

4. Los líderes optimizan la adopción de la IA. Los equipos optimizan la supervivencia de la IA

Está surgiendo una creciente desconexión dentro de las organizaciones de investigación.

Los líderes, impulsados por altas expectativas de productividad, se esfuerzan por implementar la IA y las nuevas tecnologías en sus organizaciones. Sin embargo, los investigadores que trabajan a diario con estas herramientas se sienten presionados, en lugar de empoderados.

Si bien el 72% de los líderes de alto nivel cree que su organización depende más de la investigación que hace un año, solo el 44% de los colaboradores individuales opina lo mismo. Y aunque el 83% de los líderes afirma que las herramientas de IA han mejorado la eficiencia de sus equipos, solo el 65% de los colaboradores comparte esta opinión.

Esta falta de alineación no es solo un problema de comunicación, sino una brecha fundamental en la forma en que los diferentes niveles organizacionales experimentan la transformación de la IA. Los líderes e investigadores se enfrentan a distintos desafíos, expectativas y definiciones de éxito.

El resultado es una fricción que amenaza con descarrilar la adopción de la IA, frenar el progreso y privar a las organizaciones de la ventaja competitiva que buscan. Es necesario cerrar esta brecha.

Los IC priorizan:

• Limitaciones presupuestarias (42% frente al 35% de los altos ejecutivos)

• Velocidad para obtener información (40% frente al 37%)

• Mantenerse al día con los nuevos métodos (40% frente al 35%)

Los líderes priorizan:

• Comunicar el ROI (40% frente al 36% de los IC)

• Tomar decisiones basadas en datos (41% frente al 35%)

• Gestionar fuentes de datos dispares (42% frente al 33%)