Introducción: 5 tendencias en investigación de mercados para este 2026
El año pasado ya lo señalábamos en nuestro artículo de tendencias en investigación de mercados para 2025: la inteligencia artificial había dejado de ser una promesa para convertirse en una realidad cotidiana dentro de la investigación de mercados. No era una moda, ni una tendencia pasajera, sino un punto de no retorno. Doce meses después, esa constatación se queda corta. En 2026 no hablamos solo de adopción, sino de madurez. La generalización de la IA y de las plataformas avanzadas de análisis está cambiando la forma de investigar e interpretar los datos.
En este artículo exploramos 5 tendencias en market research para 2026 y su impacto en la industria.
Tendencia #1. IA para hiperpersonalización y análisis predictivo de datos
La inteligencia artificial continúa revolucionando la investigación de mercados al posibilitar análisis de datos masivos con una precisión y rapidez sin precedentes. Cada vez más organizaciones invierten en IA para mejorar la calidad y eficiencia de sus estudios: el 83% de las empresas planea aumentar su inversión en IA para optimizar encuestas y análisis de datos. En 2026, este esfuerzo se centra en la hiperpersonalización y la predicción de comportamientos.
La hiperpersonalización, impulsada por algoritmos avanzados y big data, permite adaptar productos, mensajes y experiencias a cada usuario en tiempo real, superando la segmentación tradicional. En lugar de reacciones tardías, las marcas (y los investigadores) buscamos anticiparnos a las necesidades del consumidor. De hecho, la tendencia es ofrecer al cliente lo que necesita incluso antes de que sepa que lo quiere, basándose en patrones predictivos identificados por IA y no solo en su historial de comportamiento. Esto se traduce en estudios de mercado más proactivos, capaces de simular escenarios futuros y predecir tendencias con gran exactitud. En otras palabras, la investigación cuantitativa evoluciona de describir el pasado a predecir el futuro inmediato, apoyándose en machine learning para analizar encuestas, datos transaccionales, comentarios en redes y más, todo de forma integral.
Tendencia #2. Investigación phygital, JOMO y retorno a la atención humana
En 2026, la investigación de mercados debe adaptarse a un entorno donde lo digital y lo físico ya no son esferas separadas, sino partes de una misma experiencia fluida. Los consumidores interactúan con las marcas de forma híbrida: descubren productos en redes sociales, los prueban en tienda, completan la compra online y comparten su experiencia en comunidades cerradas. Este recorrido no lineal exige a los investigadores mapear customer journeys integrados, donde cada punto de contacto (digital o presencial) aporta una pieza clave del comportamiento del consumidor.
A la vez, emerge un cambio cultural profundo: el auge del JOMO (Joy of Missing Out). Lejos de la hiperconexión, muchas personas valoran hoy la desconexión intencional, la sorpresa no planificada y la atención más humana. Esta tendencia plantea un reto interesante para los estudios cualitativos y etnográficos: capturar el estado emocional y el contexto real de un consumidor que elige apagar pantallas y volver a lo esencial. Diseñar investigaciones que integren momentos inesperados, espacios físicos de observación y una interacción genuina permite obtener insights más auténticos y profundos.
Así, la investigación de mercados se sitúa entre dos fuerzas complementarias: por un lado, la necesidad de herramientas que midan experiencias omnicanal con precisión; por otro, el valor de metodologías que fomenten la empatía y la observación directa. La clave está en no perder de vista que, más allá de los datos, seguimos investigando a personas. Y en esa combinación entre tecnología e intuición humana es donde los insights más relevantes siguen cobrando vida.
Tendencia #3. Microcomunidades y Dark Social
El panorama social media ha cambiado drásticamente: alcanzar a grandes masas en redes públicas se ha vuelto caro e ineficiente, mientras que la conversación real de los consumidores se ha desplazado a espacios privados. Grupos cerrados de WhatsApp, comunidades de Discord, foros especializados o listas de difusión son ahora donde ocurren muchas discusiones auténticas sobre marcas, productos y tendencias.
Este fenómeno, conocido como dark social (tráfico “oscuro”), engloba todas esas interacciones que escapan al seguimiento tradicional, ya que suceden en canales privados o de procedencia desconocida (mensajería, DMs, emails compartidos, etc.). De hecho, estudios ya señalaban que el volumen de tráfico originado por dark social llegó a duplicar al de Facebook en algunos mercados, una brecha que seguramente ha crecido.
Para la investigación de mercados en 2026, las microcomunidades y el dark social suponen un doble desafío y oportunidad. Por un lado, los métodos tradicionales de monitorización (p. ej., social listening abierto) no capturan estas conversaciones, lo que obliga a buscar vías alternativas: paneles privados, comunidades de investigación online cerradas, o colaboración con líderes de nichos para obtener información. Por otro lado, estas comunidades suelen ser altamente engagement y de confianza entre sus miembros, por lo que las opiniones vertidas allí tienden a ser más sinceras y valiosas. Las marcas que logren crear y nutrir comunidades privadas en torno a su propósito o categoría tendrán en sus manos una poderosa fuente de insight y fidelización.
Para capitalizar este trend, los investigadores están adaptando sus técnicas: crecimiento de comunidades online de investigación (MROCs) donde fans de la marca co-crean y dan feedback continuo, etnografías digitales infiltrándose en grupos de interés, y análisis cualitativo de chats (siempre respetando la privacidad). La clave está en “ir donde está la conversación real”, aunque sea en jardines cerrados, y encontrar formas de medir lo que allí sucede.
Tendencia #4. Investigación ágil y continua
La necesidad de respuestas más rápidas y accionables ha impulsado a las empresas a replantearse sus enfoques tradicionales de investigación. En 2026 veremos un claro giro hacia métodos ágiles y una escucha continua del mercado, apoyados en plataformas tecnológicas integradas. Muchas organizaciones están abandonando los estudios puntuales aislados en favor de una monitorización permanente, donde la investigación deja de ser una “foto fija” y pasa a ser un video en tiempo real de la situación del mercado.
Para lograrlo, se integran múltiples fuentes de datos (encuestas periódicas automatizadas, interacciones web, datos de CRM, redes sociales) en paneles unificados que ofrecen insights al instante, permitiendo ajustar estrategias sobre la marcha.
Paralelamente, los equipos de market research adoptan metodologías inspiradas en la mentalidad startup o de ingeniería, priorizando la experimentación rápida sobre los estudios extensos. La investigación de mercados se vuelve mucho más ágil, dando preferencia a iteraciones cortas y frecuentes. Algunos ejemplos de métodos ágiles que ganan protagonismo son:
- Micro-sondeos: encuestas brevísimas y frecuentes para tomar el pulso al consumidor de forma constante.
- Encuestas cortas y mobile-first: estudios optimizados para móviles, de pocas preguntas muy focalizadas, que maximizan tasas de respuesta.
- Pruebas A/B y experimentos: lanzar variantes de productos o comunicaciones a grupos pequeños y medir reacciones inmediatas.
- Feedback instantáneo post-interacción: implementar cuestionarios inmediatos tras una compra o experiencia, para recoger impresiones en caliente.
Estas tácticas, combinadas con análisis automatizado, permiten iterar campañas y productos basados en feedback inmediato, reduciendo el riesgo de decisiones equivocadas.
Tendencia #5. Datos sintéticos y participantes virtuales impulsados por IA
El avance de la inteligencia artificial no solo ha traído mejores análisis, sino también nuevas formas de generar datos y simular comportamientos cuando la información real es limitada o sensible. Una de las innovaciones emergentes en 2026 es el uso de datos sintéticos (datos artificiales creados por modelos de IA que imitan patrones del mundo real).
Frente a regulaciones de privacidad cada vez más estrictas, las empresas han comenzado a entrenar sus modelos con datos sintéticos que reproducen comportamientos de compra sin comprometer datos personales reales. En otras palabras, se pueden simular escenarios realistas (¿cómo reaccionaría cierto perfil de cliente ante X cambio?) preservando el anonimato de individuos. Esto abre posibilidades enormes para probar hipótesis de mercado sin infringir la privacidad y a una escala mucho mayor de la que permitirían los datos de primera mano disponibles.
Sin embargo, esta tendencia viene acompañada de importantes cuestionamientos éticos y de calidad. ¿Qué tan fiables son estos datos generados artificialmente? ¿Pueden estos modelos replicar la complejidad emocional y conductual de los consumidores de carne y hueso? Existe el riesgo de sobreconfiar en simulaciones que, por muy avanzadas que sean, podrían pasar por alto matices o producir resultados sesgados según cómo fueron entrenadas.
Por ello, en 2026 vemos un debate activo. Lo más sensato es usarlos con precaución, validando sus hallazgos y asegurando transparencia sobre su uso. A medida que la tecnología madure, es probable que estas herramientas se integren más en la caja de herramientas del investigador, siempre que se mantenga un equilibrio entre la eficiencia automatizada y la autenticidad de las percepciones humanas.
El futuro no se predice, se investiga. En Adimen te damos las herramientas para entenderlo. ¡Contacta ahora con nuestro equipo!
