Software de codificación cualitativa que acelera el análisis sin reemplazar tu criterio
Transcribe entrevistas automáticamente, genera códigos iniciales con asistencia de IA, construye tu codebook iterativamente e identifica temas en todo tu conjunto de datos. Speak maneja el trabajo mecánico para que puedas enfocarte en la interpretación y construcción de teoría.
Importa datos desde cualquier lugar donde viva tu investigación. Speak se conecta con Zoom, Teams, Meet y miles de flujos de trabajo a través de Zapier para llevar todos tus datos cualitativos a un único entorno de codificación.
Todo lo que necesita para codificar datos cualitativos, desde transcripción hasta temas
La mayoría de las herramientas de codificación cualitativa te obligan a elegir entre rigor manual y velocidad de IA. Speak te da ambos. Usa IA para manejar el primer paso tedioso, luego refina códigos, construye tu codebook y desarrolla temas con control total del investigador.
Codificación inicial asistida por IA
Usa AI Chat para sugerir códigos de tus datos, luego acepta, rechaza o refina cada uno. Speak lee tus transcripciones e propone códigos iniciales basados en el contenido, dándote un punto de partida que moldeas a través de tu propio lente analítico. El AI acelera la codificación abierta sin tomar decisiones por ti.
Transcripción integrada
Ve de grabaciones de entrevistas sin procesar a transcripciones codificadas sin cambiar entre herramientas separadas. Carga archivos de audio o video y Speak transcribe con etiquetas de orador e marcas de tiempo. Tus transcripciones están inmediatamente listas para codificar en la misma plataforma donde haces tu análisis.
Gestión de codebooks
Crea, organiza, fusiona, divide y rastrea códigos mientras tu análisis evoluciona. Tu codebook crece con tus datos. Agrupa códigos en categorías, añade definiciones y notas, y reestructura tu marco de codificación mientras nuevos patrones emergen a través de comparación constante.
Búsqueda de codificación entre datos
Encuentra cada instancia de un código en cada entrevista, grupo focal o documento en tu conjunto de datos. Busca por código, palabra clave o tema en docenas de transcripciones simultáneamente. Cuando necesites ver todos los datos asociados a un código particular, los obtienes en segundos en lugar de horas.
Extracción de temas
La IA identifica patrones recurrentes y temas candidatos para su revisión. En lugar de comparar manualmente códigos en cientos de páginas de datos, permita que Speak identifique clústeres y conexiones que merecen un examen más profundo. Usted decide qué patrones constituyen temas significativos y cuáles son ruido.
Sentimiento por código
Comprende la valencia emocional asociada con cada código o tema en tu conjunto de datos. La capa NLP de Speak detecta sentimiento a nivel de segmento, para que puedas ver no solo lo que los participantes dijeron sobre un tema sino cómo se sintieron al respecto. Útil para entender el peso detrás de categorías codificadas.
Soporte multi-codificador
Los miembros del equipo pueden codificar de forma independiente y comparar resultados para confiabilidad entre codificadores. Cuando tu estudio requiere múltiples codificadores para establecer confiabilidad, Speak admite flujos de trabajo de codificación paralela. Compara segmentos codificados entre miembros del equipo e identifica dónde las interpretaciones convergen o divergen.
IA multimodelos
Elige entre Claude, Gemini o GPT para diferentes tareas de codificación. Diferentes modelos aportan diferentes fortalezas al análisis cualitativo. Usa uno para generación de código inicial, otro para resumir temas y un tercero para explorar relaciones entre categorías. Tú eliges la herramienta correcta para cada paso analítico.
Exportar datos codificados
Exporta tu codebook, fragmentos codificados, reportes de temas, y análisis completo para publicaciones, disertaciones, o entregas de proyecto. Speak produce salidas a formatos que funcionan con tu flujo de trabajo existente, ya sea que necesites datos estructurados para una sección de métodos o fragmentos organizados para tu capítulo de hallazgos.
Diseñado para todo tipo de investigación cualitativa
Investigadores de múltiples disciplinas utilizan Speak para codificar datos cualitativos. Ya sea que esté trabajando en una tesis, un estudio financiado o un proyecto de la industria, la plataforma se adapta a su metodología y escala.
Codificación de disertaciones y tesis
Los estudiantes de posgrado usan Speak para gestionar el ciclo de codificación completo de sus tesis. Transcribe entrevistas de participantes, desarrolla tu libro de códigos a través de pasadas iterativas y construye el rastro de auditoría que tu comité espera. Speak es intuitivo para aprender rápidamente y lo suficientemente riguroso para satisfacer requisitos metodológicos.
Proyectos de investigación financiados
Equipos de investigación que trabajan en estudios financiados por NIH, NSF, SSHRC y otros usan Speak para codificar grandes conjuntos de datos eficientemente. Cuando tu proyecto involucra 30, 50 o 100+ entrevistas, la codificación inicial asistida por AI reduce drásticamente el tiempo desde recopilación de datos hasta hallazgos publicables sin sacrificar profundidad analítica.
Síntesis de investigación de UX y diseño
Los investigadores de UX utilizan Speak para codificar entrevistas de usabilidad, investigaciones contextuales y estudios de diarios. Identifique patrones en sesiones de participantes, etiquete puntos de dolor y soluciones alternativas por código, y comparta hallazgos codificados con equipos de producto. Convierta ideas cualitativas en decisiones de diseño accionables más rápidamente.
Evaluación de programas e investigación de políticas
Los evaluadores utilizan Speak para codificar entrevistas con partes interesadas, grupos focales y documentación de programas. Construya una base de evidencia a partir de datos cualitativos que apoye o desafíe teorías de programas. La búsqueda entre datos facilita extraer cada fragmento relevante para una pregunta de evaluación determinada.
Investigación de mercado e información del consumidor
Los investigadores de mercado usan Speak para codificar entrevistas de consumidores y transcripciones de grupos focales. Identifica temas alrededor de percepción de marca, conductores de compra y necesidades no satisfechas en segmentos. La codificación asistida por IA te permite manejar tamaños de muestra más grandes sin aumentar proporcionalmente el tiempo de análisis.
Investigación sanitaria y clínica
Los investigadores clínicos utilizan Speak para codificar entrevistas de pacientes, grupos focales de proveedores y datos narrativos. Cuando su investigación involucra temas sensibles y lenguaje de participantes matizado, Speak’ sugiere códigos con IA mientras mantiene control total sobre cómo se interpretan y categorizan los datos.
Por qué los investigadores eligen Speak para codificación cualitativa
Las herramientas CAQDAS tradicionales como NVivo y Atlas.ti fueron construidas antes de que la IA fuera parte del flujo de trabajo de investigación. Speak está construido para cómo los investigadores cualitativos realmente trabajan en 2026: iterativamente, colaborativamente, y con IA como asistente analítico en lugar de una caja negra.
AI sugiere códigos, tú decides
El investigador siempre tiene la última palabra. El AI de Speak propone códigos iniciales basados en tus datos, pero cada código en tu codebook existe porque lo aceptaste. Esto es codificación asistida por AI, no codificación automatizada. Tu marco interpretativo impulsa el análisis, y el AI maneja las partes mecánicas tediosas.
De la grabación a datos codificados en una única plataforma
Deja de saltar entre un servicio de transcripción, un procesador de palabras y una herramienta de codificación. Speak maneja el flujo de trabajo completo: graba o carga, transcribe con etiquetas de hablante, codifica con asistencia de IA, construye tu codebook, extrae temas y exporta. Una plataforma de datos sin procesar a resultados.
Detección de patrones entre estudios
El AI encuentra conexiones entre docenas de entrevistas que la revisión manual perdería o tomaría semanas en surfacear. Cuando trabajas con un conjunto de datos grande, la búsqueda entre datos y la extracción de temas de Speak te ayudan a ver el bosque y los árboles. Especialmente valioso cuando se acerca a la saturación teórica.
Una fracción del costo de NVivo o Atlas.ti
NVivo y Atlas.ti cobran cientos de dólares por licencia, con costos adicionales por características de colaboración. Speak proporciona codificación cualitativa con transcripción integrada, asistencia de IA y características de equipo a una fracción del precio. Los estudiantes graduados e investigadores independientes pueden acceder a herramientas de grado profesional sin licencias de sitio institucional.
Intuitiva para estudiantes, rigurosa para publicación
La curva de aprendizaje de NVivo es notoriamente pronunciada. Speak está diseñado para ser productivo desde el primer día mientras sigue siendo compatible con el rigor metodológico que demanda la investigación revisada por pares. Tu sección de métodos puede describir un proceso de codificación claro y auditable, ya sea que estés usando teoría fundamentada, análisis temático u otro enfoque.
Agentes de IA automatizar las partes repetitivas
Más allá de la codificación, los AI Agents de Speak manejan las tareas repetitivas que se comen tu tiempo de investigación. Los agentes pueden transcribir lotes de grabaciones, etiquetar cargas por participante o fuente de datos, generar resúmenes iniciales y distribuir datos procesados a tu equipo. Pasas menos tiempo en logística y más en análisis.
Cómo funciona la codificación cualitativa en Speak
Carga grabaciones o transcripciones
Carga audio de entrevista, archivos de video o transcripciones existentes directamente en Speak. También puedes conectar tu calendario para grabar automáticamente entrevistas de investigación en Zoom, Teams o Meet. Speak acepta todos los formatos de archivo comunes y organiza cargas por proyecto o estudio.
Speak transcribe con etiquetas de orador y marcas de tiempo.
Cada grabación se transcribe con identificación de altavoz y marcas de tiempo precisas. Elige entre múltiples motores de transcripción para obtener la mejor precisión según la calidad del audio e idioma. Las transcripciones están listas para codificar minutos después de cargar.
Utiliza AI Chat para generar códigos iniciales y explorar tus datos
Abra AI Chat en cualquier transcripción o grupo de transcripciones. Pida a Speak que sugiera códigos iniciales, identifique conceptos recurrentes o extraiga fragmentos relacionados con sus preguntas de investigación. Utilice Claude, Gemini o GPT dependiendo de cuál modelo funcione mejor para sus datos. Acepte, rechace o modifique cada sugerencia.
Construya su codebook y refine temas de forma iterativa
Organice sus códigos en categorías, combine códigos superpuestos, divida códigos que se vuelvan demasiado amplios y agregue definiciones. A medida que avanza en sus datos, su libro de códigos evoluciona mediante comparación constante. Speak realiza un seguimiento de cada cambio para que mantenga un rastro de auditoría claro de su metodología.
Exporte datos codificados e informes de temas para su investigación
Cuando su análisis esté completo, exporte su libro de códigos, fragmentos codificados organizados por tema, recuentos de frecuencia e informes de temas completos. Los resultados están formateados para inclusión en disertaciones, artículos de revista, informes de subvenciones y entregas de proyectos. Sus datos, sus códigos, su interpretación.
Software de codificación cualitativa en 2026: de CAQDAS al análisis asistido por IA
La codificación cualitativa es el proceso de etiquetar, categorizar y organizar datos cualitativos para identificar temas y patrones. Los investigadores aplican códigos a segmentos de transcripciones de entrevistas, notas de campo, documentos y otros datos textuales para pasar de observaciones brutas a hallazgos estructurados. Es la columna vertebral del análisis cualitativo, y el software que uses para hacerlo importa más de lo que la mayoría de investigadores se dan cuenta hasta que están profundamente en un proyecto.
Durante décadas, la codificación cualitativa sucedía en papel. Los investigadores imprimían transcripciones, resaltaban pasajes con marcadores de color, escribían códigos en los márgenes y cortaban y clasificaban físicamente extractos en pilas. El método funcionaba, pero no escalaba. Un estudio de 20 entrevistas podría involucrar miles de segmentos codificados en cientos de páginas. Rastrear códigos, mantener la consistencia y reorganizar categorías a medida que evolucionaba el análisis era un trabajo tedioso.
La era de CAQDAS y sus limitaciones
El software de análisis de datos cualitativos asistido por computadora (CAQDAS) surgió en los años 90 para dar estructura a este proceso. Herramientas como NVivo, Atlas.ti, MAXQDA y Dedoose proporcionaron a los investigadores entornos digitales para codificar, organizar y consultar sus datos. Reemplazaron marcadores de colores con códigos digitales, pilas de papel con estructuras de nodos y conteo manual con herramientas de consulta. CAQDAS fue un avance genuino.
Pero las herramientas CAQDAS tradicionales tienen limitaciones significativas en 2026. La mayoría requieren licencias de escritorio costosas o suscripciones institucionales. Las curvas de aprendizaje son pronunciadas, a menudo requiriendo talleres de capacitación dedicados. Las características de colaboración son limitadas o requieren asientos de pago adicionales. Y críticamente, estas herramientas fueron diseñadas antes de que la IA fuera parte del flujo de trabajo de investigación. Tratan la codificación como un proceso completamente manual, lo que significa que el investigador hace cada pasada en cada transcripción a mano.
La diferencia entre codificación asistida por IA y automatizada
Esta distinción es enormemente importante para los investigadores cualitativos, y es donde muchas herramientas se equivocan. La codificación automatizada significa que el software lee tus datos y produce códigos sin intervención del investigador. El algoritmo decide qué es importante, cómo categorizarlo y qué etiquetas aplicar. Para la mayoría de investigaciones cualitativas serias, esto es inaceptable. La lente interpretativa del investigador, su marco teórico y su comprensión contextual son lo que hace que el análisis cualitativo sea significativo. Si eliminas al investigador del proceso de codificación, pierdes el rigor analítico que hace que los hallazgos sean confiables.
La codificación asistida por IA es fundamentalmente diferente. La IA lee tus datos y sugiere códigos posibles, identifica patrones y detecta segmentos que pueden estar relacionados. Pero el investigador revisa cada sugerencia, acepta o rechaza cada código, modifica etiquetas y definiciones, e impulsa todo el proceso analítico. La IA maneja el trabajo mecánico de leer cientos de páginas e identificar pasajes relevantes. El investigador maneja el trabajo intelectual de interpretación, categorización y construcción de teorías.
Habla está construido alrededor de este modelo asistido por IA. Cuando usa AI Chat para generar códigos iniciales, está iniciando una conversación con la IA sobre sus datos. Puede pedirle que sugiera códigos para una transcripción específica, identifique pasajes relacionados con una pregunta de investigación o compare cómo diferentes participantes hablan sobre el mismo tema. Cada sugerencia es un punto de partida que usted forma a través de su propio juicio analítico.
Qué buscar en software de codificación cualitativa
La herramienta correcta depende de tu metodología, del tamaño de tu equipo y de tu volumen de datos. Pero varios factores importan en todos los enfoques. Primero, el software debe soportar tu metodología de codificación, ya sea codificación abierta, axial y selectiva en teoría fundamentada, o las seis fases de análisis temático, u otro marco. Segundo, debe manejar el ciclo de vida completo de datos: transcripción, codificación, desarrollo de temas y exportación. Los investigadores pierden tiempo e introducen errores cada vez que mueven datos entre herramientas. Tercero, las características de colaboración importan para cualquier proyecto de múltiples codificadores. La confiabilidad entre codificadores requiere que los miembros del equipo puedan codificar independientemente y comparar resultados. Cuarto, la herramienta debe respaldar una pista de auditoría. La investigación cualitativa depende de la transparencia sobre cómo se desarrollaron, aplicaron y refinaron los códigos. Tu software debe hacer esa pista visible.
Finalmente, y esto es cada vez más importante, la herramienta debe integrar IA de una manera que respete la metodología cualitativa. La IA que reemplaza el juicio del investigador socava todo el marco analítico. La IA que acelera las partes tediosas mientras mantiene al investigador en control es genuinamente útil. Este es el enfoque que toma Speak, y es por qué investigadores en campos desde educación hasta salud pública hasta diseño UX están moviendo sus flujos de trabajo de codificación a la plataforma.
Cómo Speak aborda la codificación cualitativa
Speak combina transcripción incorporada, codificación asistida por IA, gestión de códigosaurios, búsqueda entre datos y extracción de temas en una única plataforma. Subes grabaciones o transcripciones, usas AI Chat para generar códigos iniciales, construyes y refinas tu códigosaurio iterativamente, y exportas tus datos codificados para publicaciones o entregables. La plataforma respalda flujos de trabajo de teoría fundamentada, análisis temático y otras metodologías de codificación porque no impone un único marco analítico. Tu metodología dirige el proceso; Speak proporciona las herramientas.
Para investigadores que comparan Speak con herramientas CAQDAS tradicionales, las diferencias clave son codificación asistida por IA que reduce el tiempo en pasadas iniciales, transcripción integrada que elimina la necesidad de un servicio separado, IA multimodelo (Claude, Gemini, GPT) que te permite elegir el mejor modelo para cada tarea, y precios que no requieren una licencia institucional. Para una comparación detallada, consulta nuestro Speak vs. NVivo desglose. Speak’s Agentes de IA También puede automatizar tareas repetitivas como transcripción por lotes y etiquetado inicial, permitiéndote enfocarte en el trabajo interpretativo que realmente requiere un investigador.
Los investigadores confían en Speak para análisis cualitativo
4.9 en G2
“Pasamos de semanas de análisis cualitativo a un día. Es fácil de usar, fácil de implementar y el soporte ha sido increíble.”
Connor H. Analista de datos, revisión G2
“Alta precisión, soporte multilingüe y análisis perspicaz. Integraciones con Google y Zapier Facilitar la optimización de todo.”
Volker B. Director de Operaciones, revisión de G2
“Antes dedicaba entre 45 y 30 minutos a transcribir notas. Ahora se hace en artículos de segunda clase, y estoy escribiendo en minutos.”
Ted H. Propietario de negocio, reseña de G2
“Uso Speak en francés e inglés Para reuniones de hasta dos horas. Ahorra tiempo y aumenta la precisión de mis informes.”
François L. Asesor financiero, revisión de G2
“Recopila información de reuniones, registros, documentos y resúmenes. No se me escapa ningún detalle importante y me ahorra muchísimo tiempo.”
Ercan T. Desarrollo de Negocios, revisión de G2
“Es fácil de usar y puedo ponerme en contacto con el equipo detrás del producto. Es valioso hablar con un humano real.”
Markus B. Director médico, revisión G2
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre software de codificación cualitativa, análisis asistido por IA y cómo Speak admite flujos de trabajo de investigación cualitativa.
¿Qué es el software de codificación cualitativa?
El software de codificación cualitativa es una herramienta que ayuda a los investigadores a etiquetar, categorizar y organizar datos cualitativos como transcripciones de entrevistas, notas de campo, respuestas de encuestas abiertas y documentos. Los investigadores asignan códigos a segmentos de texto para identificar patrones y desarrollar temas. Las herramientas tradicionales como NVivo y Atlas.ti (a menudo llamadas CAQDAS) manejan la codificación manualmente. Las plataformas más nuevas como Speak agregan codificación asistida por IA que sugiere códigos iniciales mientras mantiene al investigador en control total del proceso analítico.
¿En qué se diferencia la codificación asistida por IA de la codificación automatizada?
La codificación automatizada significa que el software lee tus datos y aplica códigos sin intervención del investigador. El algoritmo decide qué es importante y cómo etiquetarlo. La codificación asistida por IA es diferente: la IA sugiere posibles códigos y destaca patrones, pero el investigador revisa cada sugerencia y toma todas las decisiones finales. Para investigación cualitativa, esta distinción es importante porque la lente interpretativa del investigador y su marco teórico son lo que da rigor y confiabilidad al análisis. Speak utiliza un modelo asistido por IA donde siempre tienes la última palabra sobre tu códigosaurio.
¿Puede Speak reemplazar NVivo para codificación cualitativa?
Para muchos investigadores, sí. Speak ofrece gestión de libros de códigos, búsqueda de codificación entre datos, extracción de temas y capacidades de exportación que cubren el flujo de trabajo principal de NVivo. Speak también añade transcripción integrada, codificación inicial asistida por IA y AI Chat multimodelo que NVivo no ofrece. La principal diferencia es que NVivo ha existido durante décadas y tiene características altamente especializadas para casos de uso muy específicos como análisis de redes sociales. Para la gran mayoría del trabajo de codificación cualitativa, incluyendo investigación de disertaciones, estudios financiados e investigación aplicada, Speak proporciona una alternativa más rápida, más asequible e más intuitiva. Ver nuestro comparación detallada de Speak vs. NVivo.
¿Speak admite diferentes metodologías de codificación (teoría fundamentada, análisis temático)?
Sí. Speak no impone una única metodología. Los investigadores de teoría fundamentada pueden usar Speak para codificación abierta (generar códigos iniciales a partir de datos), codificación axial (identificar relaciones entre categorías) y codificación selectiva (construir hacia categorías core). Los investigadores de análisis temático pueden seguir las seis fases de Braun y Clarke’s, usando AI Chat para asistir en la generación de códigos iniciales y desarrollo de temas. La plataforma respalda el refinamiento iterativo de códigosaurios, comparación constante y flujos de trabajo de escritura de memos que son comunes en metodologías cualitativas.
¿Cómo maneja Speak la confiabilidad entre codificadores?
Speak admite flujos de trabajo de múltiples codificadores donde los miembros del equipo pueden codificar los mismos datos de forma independiente. Puedes comparar segmentos codificados entre codificadores para identificar áreas de acuerdo y desacuerdo. Esto admite las comprobaciones de confiabilidad entre codificadores que muchas metodologías y agencias de financiamiento requieren. Aunque Speak no calcula actualmente directamente kappa de Cohen o alfa de Krippendorff, la salida de codificación paralela se puede exportar y usar con herramientas estadísticas para calcular métricas de confiabilidad formal.
¿Puedo importar libros de códigos existentes o proyectos de NVivo?
Puede importar transcripciones y datos de texto en formatos comunes. Si tiene un codebook existente, puede recrearlo en Speak y comenzar a aplicar códigos a sus datos importados. La importación directa de archivos de proyecto NVivo (.nvp) no es compatible actualmente, pero sus archivos de datos subyacentes (transcripciones, documentos, grabaciones de audio) se pueden cargar directamente. Muchos investigadores encuentran que comenzar de nuevo en Speak con codificación inicial asistida por IA es más rápido que migrar una configuración de codificación manual existente.
¿Es Speak adecuado para la investigación académica publicada?
Sí. Speak es utilizado por investigadores en universidades, instituciones de investigación y organizaciones para trabajo que aparece en revistas revisadas por pares, disertaciones e informes de proyectos financiados. La plataforma respalda la transparencia metodológica y la pista de auditoría que requiere la publicación académica. Puedes describir claramente tu proceso de codificación en una sección de métodos: los datos fueron transcritos en Speak, los códigos iniciales se generaron con asistencia de IA y fueron refinados por el investigador, el códigosaurio se desarrolló de forma iterativa mediante comparación constante, y los temas fueron revisados y finalizados por el equipo de investigación.
¿Cuánto cuesta el software de codificación cualitativa?
Las herramientas CAQDAS tradicionales son costosas. Las licencias de NVivo comienzan en varios cientos de dólares por año, con precios institucionales frecuentemente requeridos para acceso de equipo. Atlas.ti y MAXQDA siguen modelos de precios similares. Speak ofrece codificación cualitativa con transcripción incorporada, codificación asistida por IA y características de colaboración a una fracción del costo, con una prueba gratuita de 7 días para comenzar. Esto hace que la codificación cualitativa de grado profesional sea accesible para estudiantes de posgrado, investigadores independientes y equipos que no tienen licencias de sitio institucional. Visita nuestro página de precios para planes actuales.
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Cómo Speak AI automatiza la codificación cualitativa
El software de codificación cualitativa tradicional — NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA, Dedoose — requiere que los investigadores apliquen manualmente códigos a fragmentos de transcripción. Speak AI ejecuta la primera capa automáticamente: transcripción, identificación de temas, puntuación de sentimiento y extracción de palabras clave ocurren antes de que un investigador abra una interfaz de codificación. Para equipos que analizan grandes volúmenes de datos de audio o video, esto reduce significativamente el tiempo de codificación manual.
Lo que Speak AI extrae automáticamente
- Temas y tópicos — clusters identificados por IA en todas las entrevistas de un proyecto
- Sentimiento por orador — puntuación positiva, negativa y neutral por segmento de hablante
- Entidades nombradas — personas, organizaciones, ubicaciones y fechas extraídas sin etiquetado manual
- Consultas de AI personalizadas — ejecuta consultas de lenguaje natural contra cualquier transcripción o en un proyecto completo
- Frecuencia de palabras clave — superficie términos recurrentes y compare entre sesiones
Cómo se compara con herramientas de codificación manual
Las herramientas de codificación manual ofrecen a los investigadores control granular sobre árboles de código y marcos analíticos — esencial para la teoría fundamentada y métodos inductivos. Speak AI es más rápido para análisis deductivo, conjuntos de datos grandes y equipos que necesitan información rápidamente sin una metodología de investigación cualitativa completa. Muchos equipos usan Speak AI para análisis de primera pasada y herramientas manuales para profundizar en fragmentos seleccionados.
Codifica automáticamente datos cualitativos de audio y video — gratis para comenzar.
Los equipos de investigación utilizan Speak AI para automatizar el análisis cualitativo — desde la transcripción hasta la extracción de temas. Ve cómo Speak AI respalda equipos de investigación cualitativa, o explora cómo los equipos utilizan Speak AI para entrevistas de investigación.
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