L’intelligenza artificiale sta trasformando il settore delle ricerche di mercato e rischia di farlo in profondità.  Automazione dei questionari, analisi semantica avanzata, report generati in pochi secondi, integrazione di grandi moli di dati comportamentali, dati sintetici: ciò che fino a pochi anni fa richiedeva settimane di lavoro oggi può essere realizzato in tempi drasticamente ridotti.

Ma se la velocità aumenta, la qualità riesce a tenere il passo?

L’IA rappresenta un potente acceleratore di efficienza. Consente di analizzare milioni di conversazioni, sintetizzare insight da dataset complessi, individuare pattern invisibili all’occhio umano. Allo stesso tempo, però, introduce nuove criticità che mettono sotto pressione i fondamenti metodologici del settore.

La prima sfida riguarda la qualità del dato. Risposte automatizzate, partecipanti poco coinvolti, maggiore esposizione a fenomeni di frode. Con la diffusione di strumenti di IA generativa, cresce il rischio di risposte costruite artificialmente, difficili da distinguere da quelle autentiche. Il dato, apparentemente abbondante, può trasformarsi in rumore, fastidioso e poco utile.

Una seconda sfida è il bias degli algoritmi. I modelli di machine learning apprendono dai dati disponibili: se questi sono distorti o non rappresentativi, l’algoritmo tenderà ad amplificarne le distorsioni. Senza trasparenza nei processi e senza audit indipendenti, il rischio è produrre insight apparentemente oggettivi ma in realtà parziali.

Un ulteriore aspetto da considerare riguarda la rappresentatività. L’ecosistema digitale privilegia alcune fasce di popolazione più attive online, mentre altre risultano meno raggiungibili, richiedendo strategie mirate per essere coinvolte efficacemente. L’integrazione di dati comportamentali, per quanto ricca, non sostituisce la necessità di campioni bilanciati e metodologicamente solidi.

E sul piano professionale, l’automazione pone interrogativi sul ruolo del ricercatore. Se l’analisi descrittiva può essere delegata a un algoritmo, il valore si sposta sull’interpretazione critica e sulla capacità di tradurre i numeri in visione strategica. Il ricercatore diventa supervisore dell’IA, garante della coerenza metodologica e custode del senso dei dati.

Infine, la questione della fiducia. In un contesto in cui la sensibilità verso la privacy è crescente, la trasparenza nell’uso dei dati diventa parte integrante della qualità stessa. Coltivare la fiducia, rafforza la disponibilità a partecipare alle ricerche e contribuisce ad arricchire il patrimonio informativo, rendendolo solido e condiviso.

Queste sfide, e tutto ciò che ne deriva, sono al centro del dibattito all’interno del Comitato Qualità di ASSIRM e ne stanno determinando programmi e azioni. Dibattito alimentato anche dai dati raccolti nel recente Market Research Forum, in cui gli stakeholders chiedono all’associazione, un ruolo sempre più attivo nel definire confini chiari, linee guida operative e criteri di trasparenza sull’utilizzo dell’IA.

In questo scenario, la centralità dell’intelligenza artificiale per l’intero settore trova ulteriore conferma nell’iniziativa dell’ISO, l’organizzazione internazionale di normazione, che sta revisionando la norma ISO 20252 – Market, Opinion and Social Research – al fine di integrare e regolamentare le innovazioni introdotte dall’IA.

Di fronte all’esigenza di accogliere il cambiamento, e farlo nella velocità con cui avviene, abbiamo una convinzione: preservare la qualità nell’era dell’intelligenza artificiale non significa rallentare l’innovazione, ma governarla. Significa integrare strumenti avanzati con rigore metodologico, investire nella formazione delle competenze ibride e mantenere centrale il pensiero critico. Perché, in definitiva, l’IA può accelerare i processi, ma la qualità resta una responsabilità umana.

Lino Coscione – Comitato Qualità Assirm