Cómo utilizar GLM-5.3 y LFM2.5-VL-3B para investigaciones de mercado autónomas en 2026

Cómo realizar investigaciones de mercado efectivas con las últimas herramientas de IA

Si te estás preguntandocómo realizar investigaciones de mercadorápidamente, con menos errores y a menor costo, el año 2026 ofrece una respuesta concreta: herramientas lingüísticas y de visión avanzadas como GLM-5.3 y LFM2.5-VL-3B, junto con la IA agentic de AWS y Novo Nordisk.

1. El panorama de las herramientas de IA en 2026

Este año ha visto la llegada de dos modelos que están redefiniendo lo que es posible hacer con la IA en las investigaciones de mercado:

• GLM-5.3 de Z.ai
• LFM2.5-VL-3B de Liquid AI

Ambas soluciones ya están integradas en las plataformas cloud de AWS y en los flujos de trabajo de empresas como Novo Nordisk, que está acelerando el descubrimiento de fármacos gracias a agentes de IA autónomos.

2. Construir un flujo de trabajo autónomo con GLM-5.3

GLM-5.3 destaca en transformar solicitudes de texto complejas en código ejecutable o planes de investigación detallados. Aquí hay un ejemplo práctico:

# Prompt para GLM-5.3: genera un plan de investigación de mercado
prompt = """
Crea un plan de investigación de mercado completo para un producto tecnológico B2B, incluyendo:
1. Definición del objetivo de investigación
2. Selección del método (entrevistas, encuestas, análisis de datos)
3. Herramientas recomendadas (incluidos LLM y API)
4. Plazos y KPI
"""

# Solicitud al modelo (ejemplo con llamada API)
response = zai_client.generate(prompt)
print(response)
"""

# Resultado (ejemplificativo):
# Objetivo: Evaluar la adopción de la funcionalidad X en el sector Y
# Método: Encuesta en línea (n=500) + 8 entrevistas profundas
# Herramientas: GLM-5.3 para análisis de sentimiento, LFM2.5-VL-3B para análisis de capturas de pantalla de competidores
# Plazos: 3 semanas, KPI: tasa de respuesta > 60%, NPS > 45

El resultado es un plan listo para ejecutarse, que puedes insertar directamente en un cuaderno Jupyter o en un proyecto Azure/MLflow.

3. Análisis visual y comprensión con LFM2.5-VL-3B

Cuando las investigaciones de mercado incluyen capturas de pantalla de sitios web, materiales de venta o grabaciones de pantalla de competidores, LFM2.5-VL-3B ofrece un reconocimiento en tiempo real y la capacidad de llamar a herramientas externas.

import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq

processor = AutoProcessor.from_pretrained("LiquidAI/LFM2.5-VL-3B")
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("LiquidAI/LFM2.5-VL-3B")

# Ejemplo: análisis de una captura de pantalla del sitio competidor
image = Image.open("competitor_homepage.png")
text = "Analiza los elementos clave de la interfaz de usuario, los colores de la marca y los botones de llamada a la acción."

inputs = processor(images=image, text=text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
"""

El modelo devuelve una descripción estructurada que puedes almacenar en una base de datos NoSQL para un comparación automática a lo largo del tiempo.

4. La IA agentic de Novo Nordisk y AWS: un caso de estudio

Novo Nordisk utiliza agentes de IA en AWS Bedrock para automatizar la identificación de objetivos y la generación de hipótesis de terapia. El flujo de trabajo es similar al que puedes replicar para las investigaciones de mercado:

• Agente 1
• Agente 2
• Agente 3

El resultado es un ciclo de investigación completamente autónomo que reduce el tiempo de procesamiento de semanas a pocos días.

5. Fragmentos de código prácticos: un flujo de trabajo de principio a fin

A continuación se muestra un ejemplo compacto que combina GLM-5.3, LFM2.5-VL-3B y un agente de IA en AWS Bedrock para una investigación de mercado lista para producción.

# market_research_pipeline.py
import boto3
import json

# 1. Obtén el plan de investigación de GLM-5.3
prompt = "Crea un plan de investigación para el sentimiento de los clientes hacia nuestra marca."
plan = call_glm53(prompt)

# 2. Procesa los datos en bruto (JSON) con LFM2.5-VL-3B para el análisis visual
visual_insights = []
for item in raw_data:
    if 'screenshot' in item:
        vis = analyze_with_lfm25(item['screenshot'])
        visual_insights.append(vis)

# 3. Sintetiza los insights mediante un agente de IA en AWS Bedrock
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
payload = {
    "plan": plan,
    "visual": visual_insights,
    "data": raw_data
}
response = bedrock.invoke_model(
    modelId='anthropic.claude-v2',
    body=json.dumps(payload)
)
print(response['body']['content'])
"""

Este script puede ejecutarse en un EC2 Spot o en un trabajo AWS Lambda para escalabilidad y ahorro de costes.

6. Conclusiones y próximos pasos

• Empieza con un prompt: utiliza GLM-5.3 para generar un plan de investigación detallado en cuestión de segundos.
• Añade la capa visual: integra LFM2.5-VL-3B para extraer insights de capturas de pantalla e imágenes de competidores.
• Automatiza con agentes: combina todo con un agente de IA en AWS Bedrock para un ciclo de investigación autónomo.
• Monitorea e itera: almacena los resultados en una base de datos de series temporales para rastrear las tendencias a lo largo del tiempo.

Las investigaciones de mercado nunca han sido tan rápidas y basadas en datos. Prueba hoy mismo con GLM-5.3 y LFM2.5-VL-3B para descubrir lo que puede hacer un flujo de trabajo impulsado por IA en 2026.

Conclusión

Empieza a experimentar, ajusta los prompts y observa cómo tu inteligencia de mercado se transforma en tiempo real.