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Los sistemas de IA se han introducido en una gran variedad de campos de la investigación, como en la investigación médica, donde facilita el análisis y la interpretación de datos, mejorando tanto la eficiencia como la precisión al generar conocimientos, aunque es necesario verificar cuidadosamente la información generada para evitar resultados engañosos. En el campo de la auditoría financiera, la IA permite un análisis más exhaustivo de los datos, detectando anomalías y fraudes con mayor eficacia que los métodos tradicionales. Además, mejora la previsión financiera al procesar datos complejos para generar predicciones más precisas. En el campo de la educación, la integración de la IA está transformando los entornos de aprendizaje tradicionales al mejorar la personalización, la eficiencia y la inclusión. Este libro ofrece un recorrido exhaustivo por el uso del software de análisis cualitativo asistido por ordenador y la integración de la inteligencia artificial generativa en estos procesos. A lo largo de sus capítulos, se aborda desde los conceptos fundamentales hasta las aplicaciones prácticas de herramientas como NVivo para la codificación y análisis de datos cualitativos. Se encontrará una guía detallada para la implementación de técnicas avanzadas como la transcripción automática, la limpieza de bases de datos y el análisis semántico, así como una exploración de las ventajas que la IA aporta a los procesos de investigación cualitativa, facilitando la categorización automática y la validación de resultados. El enfoque práctico se complementa con ejemplos de aplicaciones reales y un análisis detallado de las diferencias en el flujo de trabajo cuando se emplean herramientas de IA. Este libro no solo profundiza en la utilización de NVivo como herramienta clave en la codificación, sino que también explora las nuevas funcionalidades automáticas que permiten a los investigadores identificar temas, sentimientos y patrones de manera eficiente, apoyados en tecnologías emergentes.
