EL ROL DE LOS MODELOS DE LENGUAJE EN LA OPTIMIZACIÓN DE ENCUESTAS DE MERCADO
Descripción del Articulo
En la investigación de mercados, las encuestas constituyen una herramienta clave para la recopilación de datos, aunque pre sentan desafíos en cuanto al diseño de preguntas, interpretación de respuestas y gestión de grandes volúmenes de información. En este contexto, los modelos de lenguaje, especial...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Alas Peruanas |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Alas Peruanas |
| Lenguaje: | español |
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EL ROL DE LOS MODELOS DE LENGUAJE EN LA OPTIMIZACIÓN DE ENCUESTAS DE MERCADOQuiñónez Cercado, Mónica del PilarTumbaco Indio, María JoséCañarte Gutierrez, Camila YamileePonce Pincay, Fredric EduardoVeloz Santa Cruz, Génesis ArianaEn la investigación de mercados, las encuestas constituyen una herramienta clave para la recopilación de datos, aunque pre sentan desafíos en cuanto al diseño de preguntas, interpretación de respuestas y gestión de grandes volúmenes de información. En este contexto, los modelos de lenguaje, especialmente los grandes modelos de lenguaje (LLM), han emergido como una solución innovadora para optimizar estos procesos. La problemática central de este estudio radica en la necesidad de mejorar la precisión y eficiencia en la recolección y análisis de encuestas de mercado, minimizando sesgos y facilitando la personalización de la experiencia del encuestado. El objetivo principal es analizar cómo la implementación de modelos de lenguaje puede transformar las prácticas tradicionales en la investigación de mercados, centrándose en la mejora del diseño de encuestas, la interpretación de datos cualita tivos y la personalización de la experiencia del usuario. La metodología aplicada se basó en una revisión literaria y un análisis com parativo de indicadores clave como la tasa de respuesta, precisión de respuestas, tiempo de procesamiento, costos de implementación y personalización en encuestas tradicionales y optimizadas con modelos de lenguaje. Los resultados evidenciaron que las encuestas optimizadas con LLM presentan una mayor tasa de respuesta (85 % frente a 65 %), mayor precisión de respuestas (90 % frente a 75 %) y una reducción en el tiempo de análisis.Universidad Alas Peruanas2025-03-22info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo revisado por paresapplication/pdfhttp://revistas.uap.edu.pe/ojs/index.php/CYD/article/view/286210.21503/cyd.v28i1.2862Ciencia y Desarrollo; Vol. 28, Núm. 1 (2025): Ciencia y Desarrollo; 685-6832409-20451994-722410.21503/cyd.v28i1reponame:Revistas - Universidad Alas Peruanasinstname:Universidad Alas Peruanasinstacron:UAPspahttp://revistas.uap.edu.pe/ojs/index.php/CYD/article/view/2862/2854Copyright (c) 2025 Ciencia y Desarrollohttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.uap.edu.pe:article/28622025-03-23T01:04:48Z |
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En la investigación de mercados, las encuestas constituyen una herramienta clave para la recopilación de datos, aunque pre sentan desafíos en cuanto al diseño de preguntas, interpretación de respuestas y gestión de grandes volúmenes de información. En este contexto, los modelos de lenguaje, especialmente los grandes modelos de lenguaje (LLM), han emergido como una solución innovadora para optimizar estos procesos. La problemática central de este estudio radica en la necesidad de mejorar la precisión y eficiencia en la recolección y análisis de encuestas de mercado, minimizando sesgos y facilitando la personalización de la experiencia del encuestado. El objetivo principal es analizar cómo la implementación de modelos de lenguaje puede transformar las prácticas tradicionales en la investigación de mercados, centrándose en la mejora del diseño de encuestas, la interpretación de datos cualita tivos y la personalización de la experiencia del usuario. La metodología aplicada se basó en una revisión literaria y un análisis com parativo de indicadores clave como la tasa de respuesta, precisión de respuestas, tiempo de procesamiento, costos de implementación y personalización en encuestas tradicionales y optimizadas con modelos de lenguaje. Los resultados evidenciaron que las encuestas optimizadas con LLM presentan una mayor tasa de respuesta (85 % frente a 65 %), mayor precisión de respuestas (90 % frente a 75 %) y una reducción en el tiempo de análisis. |
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