Un enfoque sistemático para la evaluación independiente
Aplicamos una metodología estructurada de varias etapas, que incluye la revisión interna por pares y la validación de datos, para garantizar que nuestras evaluaciones tecnológicas sigan siendo transparentes, imparciales y reproducibles.
Filosofía de la investigación
Metodología de AIMultiple para llevar a cabo investigaciones objetivas y basadas en datos sobre nuevos productos y servicios tecnológicos B2B.
La tecnología B2B es opaca y compleja. Los procesos de venta B2B se basan en relaciones personales más que en datos relevantes. Los analistas B2B comparten sus opiniones.
La investigación tecnológica B2B es demasiado importante como para ser opaca y compleja. Orienta cientos de miles de millones de dólares en gastos anuales.
Nuestra misión es ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones tecnológicas gracias a información relevante compartida de forma transparente.
Proceso de investigación
El equipo de AIMultiple sigue el principio de las seis miradas: cada informe de AIMultiple es leído por al menos tres analistas del sector.
- Los analistas del sector investigan temas y elaboran un borrador con sus conclusiones. En la firma del artículo, se les menciona como "Investigadores".
- El borrador es revisado por otro analista del sector. El revisor no aparece en la firma del artículo. Su función es garantizar que el artículo se base en las fuentes más recientes y fiables o en la propia experiencia de nuestro equipo con la tecnología.
- El analista principal, Cem Dilmegani, lee y finaliza el artículo. En el artículo se le atribuye la autoría.
Algunos artículos también son leídos por miembros de AIMultiple Business Leader Network y sus aportaciones se utilizan para la verificación de hechos y para obtener más aportaciones de los usuarios. Líderes empresariales,
- son usuarios o administradores de los usuarios de la solución tecnológica que analizan.
- No pueden ser empleados o socios actuales o anteriores de proveedores de tecnología en las áreas donde revisan la IA. Múltiples artículos para minimizar los conflictos de intereses.
Principios rectores
Sencillo y directo
Los sitios web y los analistas B2B suelen utilizar un lenguaje indirecto y jerga especializada.
Nuestro objetivo es ser lo más concisos posible, explicando directamente los puntos clave.
Un tema puede abarcar muchos aspectos relevantes para diferentes públicos. Estos se explicarán en distintas secciones, y los usuarios podrán acceder fácilmente a la sección que les interese.
Importante
Compartir demasiada información es peor que compartir muy poca. Los usuarios empresariales tienen prioridades contrapuestas y la investigación de AIMultiple debe ayudarles en la toma de decisiones compartiendo únicamente la información relevante.
Basado en datos
AIMultiple no avala ningún producto ni servicio, sino que comparte información relevante sobre ellos basada en hechos verificables.
Ético
El equipo de AIMultiple seguirá siendo independiente y procurará evitar conflictos de intereses para mantener la objetividad. Nos esforzamos por alcanzar los más altos niveles de transparencia .
Los conflictos de intereses inevitables (por ejemplo, los comentarios de AIMultiple sobre los servicios o productos de nuestros clientes) se destacan claramente en nuestros artículos. Para más información, consulte nuestros compromisos éticos .
Criterios de relevancia
Los artículos de IA se centran únicamente en los puntos que importan.
Los productos de tecnología empresarial son complejos, con cientos de características que pueden evaluarse de muchas maneras diferentes. Los productos también están en constante evolución, lo que dificulta las evaluaciones. AIMultiple no centrará sus evaluaciones en
- Características que ofrecen algunas soluciones en un dominio . Los requisitos básicos en una categoría no impulsan a las empresas a elegir un producto sobre otro.
- Diferencias estadísticamente significativas . La mayoría de las pruebas comparativas se realizan con un conjunto de datos limitado y, en la mayoría de los casos, las pequeñas diferencias no son estadísticamente significativas. AIMultiple no publica diferencias que probablemente no se reproduzcan y se centra en las diferencias estadísticamente significativas.
AIMultiple mejora constantemente su metodología de investigación y sus compromisos. Si tiene algún comentario o sugerencia, no dude en contactarnos .
Fuentes de datos
Credibilidad de los datos
La influencia de los proveedores llega a todos los rincones del ecosistema de información B2B, incluyendo los medios de comunicación, los analistas del sector, los influencers y las plataformas de reseñas. Para garantizar la validez de nuestros datos, nuestras fuentes de datos deben ser creíbles y cumplir con los siguientes criterios:
- Claro: El lector debe ver cómo se accedió a los datos subyacentes.
- Verificable: El usuario debería poder verificar los datos que respaldan nuestros análisis.
- Relevancia: Hay demasiados datos, pero pocos son relevantes para un análisis específico. Nos centraremos en los más relevantes.
Si no disponemos de dichos datos, compartiremos nuestros hallazgos, que serán el resultado de uno de estos canales:
- El uso que hace nuestro equipo de productos o servicios
- Nuestros puntos de referencia
- Entrevistas con usuarios o expertos
En ausencia de datos verificables, el equipo de AIMultiple también puede compartir información que no sea verificable. En tales casos, AIMultiple aclarará en el artículo que se trata de una afirmación y no de un hecho verificable.
Estos son los tipos de datos típicos que se utilizan en las investigaciones de AIMultiple y sus frecuencias de actualización. Si el equipo de AIMultiple utiliza fuentes de datos diferentes para estos campos, se indicarán claramente en el artículo.
Métricas de presencia en el mercado
Normalmente nos basamos en estas métricas, ya que están correlacionadas con mayores ingresos para las empresas de tecnología B2B y pueden verificarse públicamente.
Número de empleados:
- Justificación: Para las empresas que compiten en el mismo segmento, existe una correlación entre el número de empleados y los ingresos. Esta correlación no es perfecta y somos conscientes de sus limitaciones.
- Las empresas con múltiples productos suelen tener más empleados que las que se centran en un solo producto. Esto no significa necesariamente que sus productos sean mejores que los de las empresas más especializadas.
- Las empresas más eficientes pueden ofrecer mejores productos con el mismo número de empleados que las empresas menos eficientes.
- La antigüedad de los empleados es otro factor importante que no se refleja en el número de trabajadores.
- El número de empleados es uno de los muchos indicadores de costes. Una plantilla reducida con acceso a grandes recursos (por ejemplo, miles de GPU) puede ofrecer un producto mejor que una plantilla numerosa con acceso a menos recursos.
- Fuente: LinkedIn
- Frecuencia de actualización: Mensual
Número de reseñas y puntuación media:
- Justificación: Para productos que compiten en el mismo segmento, existe una correlación entre el número de reseñas de un producto y sus ingresos. Esta correlación no es perfecta y somos conscientes de sus limitaciones.
- Algunos productos realizan campañas de reseñas en plataformas especializadas, mientras que otros no, lo que da lugar a un número diferente de reseñas para productos con una popularidad similar.
- Las versiones gratuitas pueden mejorar las reseñas, pero es posible que no mejoren la experiencia del cliente para los usuarios de pago.
- Las reseñas pueden ser incentivadas, generadas automáticamente o escritas por los propios vendedores o sus socios.
- Fuente: Las dos principales plataformas de reseñas especializadas. Por el momento, no incluimos las plataformas de reseñas propiedad de analistas del sector. Las incluiremos a medida que ampliemos nuestra recopilación de datos.
- Frecuencia de actualización: Trimestral
Características
- Fuente: Nuestros puntos de referencia, sitios web de proveedores, reseñas o socios de proveedores.
- Frecuencia de actualización para
- Sitios web de proveedores: Actualización diaria. Sin embargo, no toda la información de AIMultiple se actualiza diariamente, y nuestro equipo trabaja arduamente para garantizar que toda la información crítica de AIMultiple se actualice diariamente. Si no es posible la actualización diaria, las actualizaciones se realizarán como mínimo una vez al año.
- Reseñas o socios de proveedores: Como mínimo, anualmente durante las actualizaciones.
Es posible que necesitemos contar las funcionalidades para dar una idea de la exhaustividad de las funcionalidades de los productos. En tales casos, seguiremos este método:
- Las características binarias (es decir, verdaderas o falsas) se contabilizan como 1 si son verdaderas. Por ejemplo, para la característica "ISO 27001", si el producto cuenta con esta certificación, esta característica se contabilizaría como 1.
- Las características numéricas se cuentan como 1 si hemos identificado el valor numérico.
- Las funciones que pueden adoptar varios valores se contabilizan según el número de valores que admite el producto. Por ejemplo, si el producto ofrece los valores "SAP" y "Dynamics" para la función "Integraciones ERP", esto se contabiliza como 2.
Precios
Los precios pueden mostrarse en dólares sin incluir centavos. Por lo tanto, un precio de $14.99/usuario/mes normalmente se mostraría como $15/usuario/mes.
La fuente y la frecuencia de actualización son las mismas que se describen anteriormente en la sección de características.
Código abierto
Para aparecer en artículos que destacan soluciones en una categoría, las soluciones de código abierto deben haberse actualizado en los últimos 6 meses. Esto se verifica durante las actualizaciones y las soluciones de código abierto obsoletas se eliminan de nuestras páginas.
Correcciones y actualizaciones
Los productos y servicios tecnológicos están en constante evolución. Para ser dignos de la confianza de nuestros lectores, el equipo de AIMultiple ha diseñado un sistema de actualización periódica:
- Todos los artículos de investigación de AIMultiple se revisan al menos una vez al año. La mayor parte de nuestra investigación se actualiza trimestral o mensualmente.
- La información, que cambia constantemente, como los precios de los productos y la disponibilidad de las funciones, se actualiza diariamente o con una frecuencia que oscila entre lo diario y lo anual. Para obtener más detalles, consulte la sección de fuentes de datos.
Contenido de terceros
Todos los artículos de investigación en AIMultiple son elaborados por nuestro propio equipo. AIMultiple no aloja ningún contenido de terceros, con la excepción de:
- Algunos de los vídeos compartidos en artículos de investigación
- Algunas de las imágenes compartidas en artículos de investigación. La fuente de las imágenes se destacará en el artículo.
Versión
Esta es la versión 1.2 de las directrices de investigación de AIMultiple, publicadas el 3 de julio de 2024. Se implementará en todas las páginas de AIMultiple antes del 6 de enero de 2025.