Sobre Skimle

Nuestro primer cliente fue el Gobierno de Finlandia, que buscaba una forma fiable y transparente de analizar cientos de páginas de aportaciones a una consulta pública. Sabían que el análisis manual llevaba meses y tenían ganas de probar la IA, pero las herramientas básicas que probaron no lograban un análisis de calidad ni transparente. Necesitaban algo que no existía: un análisis riguroso y de calidad a la velocidad de la IA. Henri se puso manos a la obra y trasladó su experiencia en análisis cualitativo académico a un proceso sólido en el que los expertos del sector público podían confiar.

Tras el éxito con el Gobierno finlandés, nos contactaron investigadores académicos. Se enfrentaban al mismo problema: herramientas clásicas como NVivo, Atlas.ti o MAXQDA exigían semanas de trabajo manual, mientras que herramientas de IA más rápidas como Claude carecían de rigor. Las funciones de IA que se iban espolvoreando sobre los CAQDAS de la generación anterior no servían de nada. Necesitaban el enfoque de Skimle, que combina rigor y rapidez.

Hoy usan Skimle miles de expertos de la investigación académica, la consultoría, la investigación de mercados y decenas de campos más. Nuestros usuarios realizan investigación académica que se publica en revistas de primer nivel, recogen y analizan opiniones detalladas de sus plantillas, gestionan proyectos de consultoría completos como espacios de trabajo de Skimle y transcriben y analizan debates de grupos focales con la herramienta.

Nuestra misión es construir la plataforma de referencia para el análisis cualitativo, combinando el rigor de los métodos académicos con la velocidad de la IA. Todo consultor, investigador, analista y profesional del conocimiento debería contar, para profundizar en datos cualitativos, con herramientas tan potentes y versátiles como lo es Excel para los datos cuantitativos.

Nuestra convicción de fondo es que la IA debe amplificar la experiencia humana, no sustituirla. El futuro no es «la IA hace un análisis con un 90 % de calidad». Es «la IA se ocupa del trabajo mecánico para que los expertos profundicen más y lleguen al 200 % de calidad».

Nuestra filosofía de diseño para Skimle

• Versátil: entradas, métodos de análisis y salidas flexibles
• Predecible: procesos cuidadosamente diseñados que dan resultados coherentes
• Transparencia en ambos sentidos: de los resúmenes a las citas literales, y desde los datos brutos hasta dónde están codificados
• Control total: el usuario puede editarlo y cambiarlo todo con facilidad

Lee el informe de Henri Schildt «Designing AI for Qualitative Research: Predictability, Transparency, and Control in AI tool Skimle.com» en SSRN para más detalles.