Când companiile și agențiile vorbesc despre AI în cercetarea de piață, conversația începe aproape întotdeauna cu același cuvânt: viteză.
Rapoarte livrate aproape instant, nu în două săptămâni. Procesare de date de zece ori mai rapidă. Automatizări care promit să economisească luni întregi de muncă.
Dar la MKOR, relația cu AI-ul nu a început de la întrebarea „Cum să facem lucrurile mai repede?”, ci de la o întrebare mai importantă: „Cum putem gândi mai bine?”
Am început să folosim AI-ul încă din 2021, când am trecut printr-o reconfigurare tehnologică: am dezvoltat scripturi proprii de automatizare, sisteme de Realtime Sync și fluxuri asistate de AI.
Scopul nostru nu a fost să înlocuim oamenii sau să transformăm insight-ul într-un rezultat instant. Folosim inteligența artificială ca pe un partener de gândire și de lucru: pentru a analiza mai profund, pentru a testa ipoteze, pentru a vedea mai clar conexiunile dintre date și pentru a reduce task-urile repetitive.
De multe ori, discuția despre AI este dusă în alb și negru. Îl folosim sau nu îl folosim. Dacă nu îl folosim, rămânem în urmă. Dacă îl folosim, înseamnă că facem totul mai repede. AI va înlocui munca oamenilor sau, dimpotrivă, va deveni soluția pentru orice.
Noi credem, însă, că realitatea este mai nuanțată.
În cercetarea de piață, rapiditatea este un beneficiu concret, în mod cert. Dar nu ar trebui să fie scopul. Scopul rămâne același: să înțelegem mai bine oamenii, deciziile lor și contextul în care acestea se formează. Iar AI-ul devine valoros atunci când ne ajută să parcurgem drumul cu mai multă claritate, rigoare și profunzime. Acesta este modul în care alegem să lucrăm cu inteligența artificială în cercetarea de piață.
Capcana vitezei: când eficiența produce doar mai multă mediocritate
Pentru multe agenții, promisiunea AI-ului în cercetarea de piață sună simplu: raport în două zile, nu în două săptămâni. Mai repede, mai automatizat, mai eficient. Și da, tehnic, acest lucru este posibil.
La MKOR, am văzut această posibilitate încă din 2021. Am folosit AI-ul ca să scurtăm procese, dar nu viteza a fost scopul. Ci calitatea livrării față de client. Timpul economisit de la procese sau alte task-uri de rutină a fost realocat către activități care necesită mai mult gândirea umană.
Pentru că există o capcană invizibilă în felul în care multe organizații folosesc AI-ul: confundă eficiența cu progresul. Sau, mai grav, confundă un rezultat rapid cu un rezultat bun.
Viteza îți permite să produci mai mult în același timp. Dar dacă ceea ce produci este doar decent, atunci AI-ul nu îți oferă valoare mai mare. Îți oferă doar mai multă mediocritate, mai repede.
Este aceeași logică despre care vorbește Seth Godin atunci când atrage atenția asupra comodității. Google Maps nu te face, în mod automat, un navigator mai bun. Te poate face mai pasiv. Urmezi săgeți, fără să mai înțelegi cu adevărat drumul. La fel, AI-ul poate scrie texte de marketing decente. Poate formula strategii de business pe baza unei „cercetări de piață” online.
Dar, tocmai acest „decent” devine o capcană pentru că alegi să nu mai explorezi. Nu mai cauți unghiul diferit. Te mulțumești cu ceva „good enough”. Iar, în cercetarea de piață, această comoditate poate deveni periculoasă.
Un raport „decent”, livrat în două zile, poate părea eficient. Dar dacă analiza nu aduce o perspectivă reală, dacă insight-urile sunt generale, dacă recomandările ar putea fi folosite la fel de bine de alți zece clienți, atunci viteza nu este un avantaj. Este doar o scurtătură către un rezultat interschimbabil. Mai ales astăzi, când aceleași instrumente AI sunt disponibile tuturor. ChatGPT, Claude, Perplexity și alte soluții similare sunt accesibile atât agențiilor de cercetare de piață, cât și companiilor. Asta înseamnă că simpla folosire a AI-ului nu mai diferențiază pe nimeni.
Dacă un raport de cercetare este generat cu aceleași instrumente, cu aceleași tipare și aceeași logică generală, nu este fundamental diferit de raportul primit de competiție. În acest context, viteza nu mai este avantaj competitiv. Este o capcană. Diferența apare abia în felul în care folosești timpul câștigat.
Pentru noi, cea mai bună utilizare a AI-ului în cercetarea de piață nu este să înlocuiască cercetătorii, ci să reducă munca repetitivă și să le ofere experților mai mult spațiu pentru interpretare, validare și gândire strategică.
Cu alte cuvinte, viteza nu este scopul final. Eliberarea energiei umane este obiectivul nostru principal.
AI-ul devine valoros nu atunci când ne ajută să terminăm mai repede și să bifăm un livrabil, ci atunci când ne ajută să mergem mai departe decât am fi mers fără el: să testăm mai multe ipoteze, să vedem mai multe conexiuni, să validăm mai riguros și să construim recomandări mai relevante pentru client.
Pentru MKOR, AI-ul nu este despre comoditate. Este despre responsabilitatea de a folosi o pârghie puternică fără să reducem standardul muncii. Viteza poate fi un beneficiu. Dar valoarea reală rămâne în calitatea gândirii care urmează după ce AI-ul și-a făcut partea.
Ce facem cu timpul pe care ni-l dă înapoi AI-ul
„Cât timp a economisit MKOR de când folosește AI-ul în cercetare?” Nu știm, pentru că nu ne-am oprit din muncă. Doar am alocat diferit energia și timpul echipei noastre.
Pentru că, dacă AI-ul reduce cu 20 de ore de munca pentru un client prin reducerea task-urilor repetitive, există două feluri de a folosi acel câștig. Primul mod este să livrezi mai repede, să închizi proiectul și să mergi mai departe. A doua cale este să reinvestești acele 20 de ore în lucrurile care fac cercetarea cu adevărat valoroasă: interpretare, validare, întrebări mai bune, context, nuanță și recomandări strategice.
Valoarea inteligenței artificiale apare, astfel, atunci când folosim acel timp pentru a introduce mai multă umanitate, flexibilitate și curaj în ceea ce facem.
Iată ce facem concret cu timpul câștigat:
- Nu ne oprim la prima idee
AI-ul ne oferă rapid o primă interpretare, dar noi o privim doar ca pe un punct de plecare. Verificăm dacă ideile sunt susținute cu adevărat de date din piață, ca să nu confundăm o coincidență cu o oportunitate reală.
- Căutăm respondenții care „nu se potrivesc”
Algoritmii iubesc mediile și tiparele. Noi, în schimb, folosim timpul câștigat pentru a ne uita la excepții. De multe ori, cele mai importante insight-uri nu stau în ce zice majoritatea, ci în tensiunile sau nevoile nespuse ale celor care ies din tipar.
- Construim ipoteze alternative (Roast my Idea)
Pentru fiecare concluzie importantă, cerem AI-ului să propună explicații „concurente”. Apoi, echipa MKOR validează care dintre acestea este susținută de date și de contextul pieței din România. În felul acesta evităm concluziile pripite care pot trece neobservate.
- Integrăm mai multe surse
Nu ne limităm doar la ce spun oamenii în chestionar, interviu sau focus-grup. AI-ul ne permite să conectăm datele din studiu cu ce spun sau fac în alte contexte: de la ce se discută spontan pe Reddit, TikTok sau forumuri, până la datele interne din CRM, call-center sau recenzii. Rezultatul este o strategie ancorată în realitate, nu în ipoteze, filtrată mereu prin lentila eticii și a confidențialității.
- Rafinăm segmentele și creăm profiluri „vii”
Fundația cercetărilor noastre rămâne analiza statistică riguroasă. Însă, folosim AI-ul pentru a transforma aceste volume de cifre în instrumente de lucru gata de folosit (personas, avatare). Practic, AI-ul ne ajută să „traducem” segmentele statistice în portrete psihologice detaliate, cu motivații, frici și aspirații. Rolul nostru este să validăm fiecare profil și să ne asigurăm că acesta poate fi folosit imediat de echipele de marketing sau vânzări, de exemplu, pentru a comunica și vinde mai eficient.
- Alocăm timp pentru dialog și context
AI-ul preia greul procesării datelor, tocmai pentru ca noi să ne putem dedica resursele celei mai importante etape: conversația. Deși rapoartele noastre sunt complete și detaliate, credem că valoarea reală apare atunci când trecem împreună, live, prin rezultate. Reinvestim timpul câștigat în sesiuni de debriefing unde datele prind viață în contextul real al business-ului. Este momentul în care departamentele interne (Marketing, Vânzări sau HR) se așază la aceeași masă pentru a transforma un studiu într-o viziune comună, cu obiective înțelese și asumate de toți decidenții.
- Explorăm mai multe scenarii pentru recomandări cu impact
AI-ul ne este un partener de sparring incredibil atunci când trebuie să trecem de la „ce spun datele” la „ce facem cu ele”. Îl folosim pentru a genera rapid zeci de variante de comunicare sau direcții de repoziționare, toate pe baza cifrelor reale din studiu. Rolul nostru nu este să le preluăm „la cheie”, ci să le trecem prin filtrul experienței noastre: evaluăm ce este credibil, ce este prea riscant și ce are cu adevărat potențial să aducă rezultate pentru client. Astfel, recomandările strategice pe care le punem pe masa clienților noștri sunt rezultatul unei explorări amănunțite a mai multor unghiuri posibile, validate prin expertiza MKOR.
De la automatizare la explorare
AI-ul poate analiza automat 10.000 de comentarii deschise. Poate grupa teme, poate identifica pattern-uri, poate propune codificări, poate identifica sentimentul dominant și poate scoate la suprafață limbajul cel mai frecvent folosit de respondenți. Dar acesta este doar noul punct de plecare. La MKOR nu ne bazăm pe concluzia AI. Concluzia și recomandările strategice sunt formulate de cercetătorii noștri.
AI-ul poate identifica rapid temele dominante, dar cercetătorul trebuie să meargă mai departe cu analiza:
- Să verifice dacă o temă înseamnă cu adevărat ceea ce pare.
- Să observe respondenții încadrați greșit, pentru că uneori tocmai aceștia scot la suprafață tensiuni relevante.
- Să distingă între un răspuns pozitiv autentic și unul care ascunde ironie, politețe sau resemnare.
- Și să nu ignore răspunsurile atipice, pentru că uneori un insight important nu se află în media eșantionului, ci în excepție.
De aici începe cercetarea reală și valoarea gândirii umane. AI-ul poate vedea mai repede structura generală. Oamenii pot să vadă tensiunea, excepția, contradicția și sensul.
De aceea, pentru MKOR, folosirea AI-ului nu înseamnă să delegi gândirea, ci să poți să dedici și mai mult timp pentru mai multă gândire.
De exemplu, AI-ul poate spune: „Am identificat opt motive principale pentru respingerea produsului.” Cercetătorul întreabă: „Care dintre aceste motive sunt reale și care sunt doar justificări raționale?”
AI-ul poate spune: „Tema dominantă este prețul.” Cercetătorul întreabă: „Este prețul problema sau lipsa de valoare percepută?”
AI-ul poate spune: „Segmentul X este nesatisfăcut.” Cercetătorul întreabă: „Ce înseamnă asta pentru poziționare, comunicare, experiență de utilizare sau beneficiile percepute ale produsului?”
Generarea de opțiuni: AI-ul deschide noi direcții, noi le dăm sens
Un specialist bun nu îi cere AI-ului o singură soluție „perfectă”. Îl folosește ca să exploreze zeci de variante, să compare direcții și să testeze unghiuri la care nu s-a gândit din prima. În mod similar folosim AI-ul în cercetarea de piață la MKOR: ca să genereze opțiuni de gândire.
Însă munca noastră nu se termină atunci când AI-ul ne propune, de exemplu, trei ipoteze despre motivul pentru care un brand pierde teren. Acolo, de fapt, începe partea cea mai interesantă: etapa de reflexie. Ne oprim și ne întrebăm: „Dar dacă adevărata barieră nu este cea declarată de oameni, ci o tensiune nespunsă, pe care datele o sugerează doar printre rânduri?”
Această simplă întrebare are puterea să schimbe totul. Ne trimite înapoi la „bucătăria” cercetării unde:
Recitim răspunsurile deschise ale oamenilor cu o altă lentilă.
Separăm între motivul declarat (ce spun oamenii din politețe sau obișnuință) și motivul real (ce fac, cum).
Testăm ipoteze noi pe care analiza inițială, oricât de rapidă, nu le-ar fi sugerat direct.
Sau construim întrebări care adresează nevoile latente pentru valurile viitoare de cercetare.
Poate însemna că e necesar să construim o întrebare mai bună într-un val următor.
Poate însemna că e necesar să separăm între motivul declarat și motivul real.
Poate însemna că e necesar să testăm o ipoteză pe care analiza inițială nu o sugera direct.
Aici AI-ul devine partener de explorare. Și nu are autoritate finală.
AI-ul este o invitație la standarde mai ridicate
Pare contraintuitiv, nu-i așa? Te-ai aștepta ca tehnologia să ne relaxeze munca. În realitate, pentru noi, folosirea responsabilă a inteligenței artificiale nu reduce munca importantă, ci o amplifică. Și mută focusul de la execuția repetitivă la responsabilitatea gândirii.
Pentru că, odată ce AI-ul îți oferă rapid o primă analiză, lipsa timpului nu mai e o scuză. Poți testa mai multe ipoteze. Poți verifica mai multe surse. Poți compara mai multe segmente. Poți căuta contradicții. Poți merge în profunzime pe răspunsurile care nu se potrivesc.
Asta înseamnă că AI-ul nu este o invitație la comoditate. Este o invitație la standarde mai ridicate:
- Dacă înainte aveai timp să verifici două ipoteze, acum poți verifica șase.
- Dacă înainte analizai doar răspunsurile predominante, acum poți analiza și extremele.
- Dacă înainte te opreai la o interpretare, acum poți construi scenarii alternative.
- Dacă înainte livrai un raport corect bazat pe datele colectate, acum poți livra o perspectivă strategică orientată mai mult spre business.
AI-ul face partea repetitivă mai ușoară. Și mai important, pune partea umană în prim-plan.
Și totuși, care sunt limitele AI-ului?
AI-ul poate procesa limbaj, dar nu înțelege întotdeauna cultura.
Poate identifica un ton aparent pozitiv, dar poate rata ironia, politețea socială sau umorul local. Poate clasifica un comentariu ca „satisfacție”, când în realitate respondentul exprimă resemnare. Poate detecta o corelație, dar nu poate explica singur cauzalitatea. AI-ul îți poate arăta toate opțiunile disponibile. Pe care o alegi rămâne o decizie de business, nu una pe care s-o lași unui algoritm.
Studiile recente arată că modelele lingvistice mari pot extrage indicii psihologice din text, inclusiv trăsături de personalitate sau percepții despre personalitatea unor persoane publice, folosind structuri semantice, ton, adjective evaluative și asocieri învățate din datele pe care au fost antrenate.
Dar aceeași literatură de specialitate ne amintește și limitele. Atari et al. atrag atenția că modelele pot reflecta mai degrabă tipare psihologice occidentale, educate, industrializate, bogate și democratice, decât diversitatea reală a experiențelor umane. Cu alte cuvinte, AI-ul poate fi foarte bun la a recunoaște pattern-uri, dar este mai slab la a interpreta contexte culturale, sociale sau locale care nu se aliniază acelor pattern-uri generale.
Iar aici intervine cercetătorul:
AI-ul poate spune „Acest limbaj pare aspirațional”. Cercetătorul trebuie să se întrebe: „Aspirațional pentru cine?”
AI-ul poate spune „Brandul este perceput ca autentic”. Cercetătorul trebuie să se întrebe: „Autentic în sens premium, local, tradițional, onest sau sustenabil / ecologic?”
AI-ul poate spune „Segmentul caută simplitate”. Cercetătorul trebuie să întrebe: „Simplitate în produs, în comunicare, în preț sau în experiența de cumpărare?”
AI-ul poate accelera analiza. Dar rigoarea analizei și interpretărilor rămân o responsabilitate umană.
Cum folosim concret AI-ul în cercetarea de piață
La MKOR, am integrat inteligența artificială în întregul parcurs al unui proiect, dar am păstrat mereu controlul metodologic și interpretarea umană ca filtre finale.
- În zona de brief și design de cercetare, AI-ul poate ajuta la structurarea obiectivelor, formularea ipotezelor, identificarea zonelor neclare din brief și propunerea unor unghiuri de explorare inedite.
- În zona de desk research, poate identifica și sintetiza rapid surse multiple, poate compara informații publice, poate descoperi teme emergente și poate organiza date din categorii foarte diferite.
- În zona de analiză cantitativă, poate ajuta la documentarea variabilelor, explicarea diferențelor între segmente, formularea interpretărilor inițiale, identificarea inconsecvențelor și generarea de ipoteze pentru cross-uri suplimentare.
- În zona de răspunsuri deschise, poate accelera codificarea temelor, detectarea sentimentului, gruparea formulărilor similare, identificarea limbajului natural al respondentului și extragerea citatelor relevante.
- În zona de analiză calitativă, poate ajuta la sumarizarea interviurilor, identificarea temelor recurente, compararea între respondenți, extragerea tensiunilor și organizarea insight-urilor pe obiectivele studiului.
- În zona de social intelligence, poate extinde analiza pe platforme pe care cercetarea clasică le acoperă mai greu: Reddit, YouTube, TikTok, X, forumuri, review-uri sau comunități online. Aici valoarea nu este doar volumul, ci accesul la limbaj spontan, nefiltrat de structura unui chestionar.
- În zona de comunicare a rezultatelor, poate ajuta la transformarea insight-urilor în recomandări de business, identificarea ideilor cheie, scenarii strategice sau mesaje pentru stakeholderi diferiți.
În plus, AI-ul ne ajută să livrăm garanția calității la fiecare pas: funcționează ca un auditor neobosit pe tot parcursul proiectului. Dar nu pe baza unei logici proprii, ci folosește ca reper know-how-ul MKOR documentat în peste un deceniu.
Pentru că avem procese și proceduri interne riguros documentate, folosim AI-ul pentru a verifica conformitatea fiecărui livrabil, de la structura chestionarului, la acuratețea scripturilor de colectare și până la calitatea rapoartelor finale.
Ce câștigă cercetarea de piață, dacă AI-ul este folosit corect
Da, AI-ul face cercetarea mai rapidă: putem ajunge de la brief la raport în zile, nu în săptămâni, în anumite tipuri de proiecte.
Da, o face mai eficientă din punctul de vedere al costurilor: o echipă mai mică, dar cu abilități multiple, poate prelua taskuri care înainte cereau mai multă execuție manuală.
Da, o face mai profundă: putem analiza mai multe surse, mai multe comentarii, mai multe platforme și mai multe scenarii decât într-un proces clasic.
Și da, o face mai consecventă: anumite norme de analiză, verificare, structurare și documentare pot fi aplicate în mod unitar de la un proiect la altul, indiferent de cine este disponibil în echipă.
Dar toate acestea sunt beneficii operaționale. Nu reprezintă scopul final.
Scopul final este să folosim AI-ul pentru a face cercetarea mai umană acolo unde contează: în întrebările pe care le punem, în atenția la context, în interpretarea nuanțelor și în curajul de a nu ne opri la primul răspuns „good enough”, decent.
Pentru cine facem research
Facem cercetare de piață pentru organizații care au nevoie de mai multă certitudine înainte de decizii importante.
Lucrăm cu companii în expansiune, care pregătesc intrarea pe piețe noi, lansări de produs, procese de M&A sau internaționalizare. Înainte de orice mișcare strategică, research-ul ajută la înțelegerea pieței, a consumatorilor, a competitorilor și a riscurilor reale.
Lucrăm cu branduri care testează și validează, de la concept testing și brand tracking, până la audit de consumator, segmentare sau evaluarea poziționării. Pentru aceste branduri, cercetarea nu vine după lansare, când costurile greșelilor sunt deja mari, ci înainte de luarea deciziilor importante.
Lucrăm și cu consultanți, fonduri de investiții și echipe de strategie, care au nevoie de date solide pentru due diligence, market sizing, competitive intelligence sau evaluarea oportunităților de piață. În aceste proiecte, cercetarea de piață devine baza pe care se construiesc recomandări, concluzii și decizii de business.
Pentru toți acești clienți, alegem să spunem clar unde folosim AI în proiectele lor și, la fel de important, unde nu îl folosim, pentru că transparența este una dintre valorile noastre cele mai importante. Nicio concluzie strategică nu este lăsată exclusiv în seama AI-ului, fără review uman, validare metodologică și interpretare în contextul real al pieței.
Piața vorbește adesea despre AI versus researchers. Noi vorbim despre researchers plus AI. Pentru noi, AI-ul nu înlocuiește expertul, ci îi amplifică abilitățile, ajutându-l să facă ceea ce poate face doar un om: să gândească critic, să valideze, să interpreteze cultural și să transforme datele în recomandări acționabile.
De aceea, viitorul cercetării de piață nu aparține celor care folosesc AI doar ca să livreze mai repede, ci celor care îl folosesc pentru a livra mai bine. Pentru companii în expansiune, branduri care validează, consultanți și investitori, valoarea nu stă în accesul la un instrument, ci în capacitatea de a transforma datele în decizii bine fundamentate.
Dacă ai nevoie să cunoști și să înțelegi mai bine comportamentul consumatorului, programează o ședință de consultanță strategică gratuită cu unul dintre consultanții noștri.
