Skimle es una plataforma de análisis de datos cualitativos con IA que estructura documentos no estructurados (entrevistas, archivos de data room, comentarios de clientes, aportaciones a consultas públicas, documentos jurídicos, etc.) en conjuntos de datos ordenados y analizables. A diferencia de los chatbots, que recuperan pasajes al azar, Skimle procesa sistemáticamente todo su conjunto de documentos: analiza cada sección, extrae los hallazgos y los organiza en taxonomías jerárquicas de temas con trazabilidad completa. Vea cómo funciona Skimle para una visión general.
Skimle está pensado para profesionales del conocimiento que analizan datos cualitativos: investigadores académicos que hacen análisis temático, consultores de gestión que sintetizan entrevistas con expertos, analistas de políticas que procesan consultas públicas, investigadores de mercado que analizan opiniones de clientes, equipos de RR. HH. que realizan encuestas de clima y cualquiera que necesite conocimiento sistemático y defendible a partir de datos no estructurados.
La mayoría de las herramientas sencillas de análisis con IA usan RAG (generación aumentada por recuperación) para recuperar pasajes relevantes en el momento de la consulta, lo que significa que obtiene respuestas distintas cada vez que hace la misma pregunta. Skimle procesa de antemano todo su conjunto de datos de forma sistemática y crea una estructura estable en la que cada tema enlaza con citas verificadas. Obtiene cobertura completa, resultados coherentes y trazabilidad total en lugar de respuestas opacas. Lea más sobre por qué las herramientas basadas en RAG se quedan cortas para un análisis serio.
No. Skimle está pensado para investigadores y analistas, no para programadores. La interfaz es intuitiva (piense en una hoja de cálculo más un visor de documentos) y todo el procesamiento con IA ocurre automáticamente. Si sabe usar Google Docs y Excel, sabe usar Skimle.
La mayoría de los usuarios es productiva en 15 o 30 minutos. Añada sus archivos como fuente de datos, ejecute un análisis y después revise y afine los temas generados por la IA: el flujo es sencillo. A diferencia del software de análisis cualitativo tradicional (NVivo, ATLAS.ti), que puede llevar semanas dominar, la interfaz de Skimle está pensada para ser productiva desde el primer momento.
Skimle admite PDF, .docx, TXT, RTF, archivos de audio (MP3, M4A, WAV) y archivos de vídeo (MP4, MOV). Añade cada tipo como fuente de datos; en audio y vídeo, Skimle transcribe automáticamente antes de comenzar el análisis, con lo que todo su flujo de trabajo queda en un mismo sitio. Puede combinar formatos en un mismo proyecto.
Sí. La transcripción integrada de Skimle admite archivos MP3, M4A, WAV, MP4 y MOV. Añada su grabación como fuente de datos de audio o vídeo y Skimle la transcribirá antes de empezar el análisis, con un paso opcional para revisar y corregir la transcripción antes. Las citas siguen siendo rastreables hasta la fuente, así que no hace falta un servicio de transcripción aparte.
Hasta 1.000 documentos por proyecto. La mayoría de los casos implica entre 10 y 200 documentos (estudios de investigación habituales, proyectos de consultoría, consultas públicas), pero Skimle escala para conjuntos grandes, como revisiones de data room o análisis documentales exhaustivos.
Más de 100 idiomas. Suba documentos en cualquier idioma: Skimle los analiza en su lengua original y crea a la vez una estructura de temas unificada. Especialmente útil para consultas a escala de la UE, estudios de mercado internacionales o investigaciones académicas multilingües. No hace falta traducir nada.
Sí. Suba entrevistas en inglés, informes en alemán y respuestas de encuestas en español en el mismo proyecto. Skimle crea categorías temáticas que cruzan idiomas y conserva las citas en su lengua original para poder verificarlas.
La tabla de Skimle es una hoja de cálculo interactiva en la que cada fila representa un documento (por ejemplo, una entrevista) y cada columna una categoría temática (por ejemplo, «preocupaciones sobre precios»). Las celdas contienen los hallazgos extraídos con enlaces directos a las citas de origen. Esta estructura facilita ver pautas entre documentos, comparar segmentos y profundizar en temas concretos.
Por supuesto. La IA de Skimle propone categorías iniciales a partir de sus datos, pero usted mantiene el control total para fusionar, dividir, renombrar, eliminar o crear categorías desde cero. También puede aportar su propia estructura de categorías desde el principio (por ejemplo, a partir de su guía de entrevista o de su marco teórico) y hacer que Skimle extraiga los hallazgos en consecuencia.
La transparencia bidireccional significa que puede recorrer los datos en ambos sentidos: (1) hacer clic en un tema para ver todas las citas que lo respaldan en todos los documentos y (2) hacer clic en un documento para ver todos los temas extraídos de él. Cada decisión de la IA es rastreable: sin cajas negras. Eso es lo que hace defendible un análisis asistido por Skimle en contextos académicos, comerciales y regulatorios.
La interfaz de chat de Skimle conoce sus datos estructurados (temas, categorías, metadatos). Puede formular preguntas como «¿Qué dicen los clientes corporativos sobre los precios?» o «¿En qué difieren las opiniones por región?». La IA responde usando tanto los datos estructurados de temas como los documentos originales, y le ofrece respuestas más precisas y contextuales que los chatbots RAG genéricos.
Skimle Ask es una herramienta de entrevista con IA que le permite recoger datos cualitativos a gran escala. La añade como fuente de datos de Skimle Ask en su proyecto, define la guía de entrevista y Skimle mantiene conversaciones estructuradas con los participantes de forma asíncrona. Cada respuesta se convierte en un documento del mismo proyecto, de modo que la recogida y el análisis temático ocurren en un solo entorno, sin copiar y pegar entre herramientas.
Sí. Skimle expone un endpoint de Model Context Protocol (MCP) en https://skimle.com/api/mcp. Cualquier herramienta compatible con MCP —Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Claude Code y otras— puede conectarse y usar todo el conjunto de herramientas de lectura y escritura: consultar documentos, buscar hallazgos, reorganizar categorías y mucho más. La autenticación se hace por OAuth (sin token) o con una clave de API generada en los ajustes de su cuenta. Usted elige qué proyectos se exponen. Los créditos son compartidos con el resto de Skimle: sin facturación aparte.
Sí. Claude Code y Cowork admiten MCP, así que puede conectarlos a Skimle usando el endpoint https://skimle.com/api/mcp. Una vez conectado, el agente puede listar sus proyectos, buscar en los documentos, explorar jerarquías de categorías, crear y actualizar hallazgos y guardar notas, todo desde su entorno de programación o escritura. Consulte la página de configuración de MCP para las instrucciones paso a paso, o lea nuestra guía paso a paso de flujos de trabajo agénticos.
Desde el centro de exportación puede generar Word (informes completos con temas, citas y resúmenes), PowerPoint (resúmenes ejecutivos con desglose por temas), Excel (tablas de datos con matrices de codificación) y REFI-QDA, el estándar interoperable que reconocen NVivo, MAXQDA y ATLAS.ti, para seguir con la codificación manual en una herramienta QDA clásica si lo necesita. Todas las exportaciones conservan la atribución de fuentes y la trazabilidad completa.
Sí. Skimle Anonymise ofrece seudonimización y anonimización con IA, con coherencia entre archivos, seis categorías de identificadores (nombres, funciones, lugares, organizaciones, fechas y otros), modos de transformación configurables y un informe de auditoría en PDF. Se ejecuta dentro de su proyecto: lo activa para una fuente de datos y los documentos anonimizados pasan directamente al análisis, sin necesidad de otra herramienta. Cubre los requisitos del RGPD y de la HIPAA y produce la documentación que esperan los comités de ética.
Sí. Skimle está hecho por académicos para uso académico. Nuestro cofundador Henri Schildt es catedrático con más de 30 publicaciones que emplean métodos cualitativos. El enfoque de Skimle se inspira en metodologías consolidadas de análisis temático (Braun y Clarke) y de teoría fundamentada (Gioia): sistemáticas, transparentes y reproducibles. Vea nuestro caso de uso para investigadores académicos y nuestra guía sobre la IA en la investigación cualitativa académica.
Cada vez más, sí, siempre que se declare adecuadamente. Explique su metodología con transparencia: «codificación cualitativa asistida por IA con Skimle, con validación y refinamiento manuales». El rastro de auditoría completo de Skimle le permite documentar exactamente cómo se obtuvieron los temas, lo que satisface las exigencias de rigor metodológico de la revisión por pares. Nuestra guía sobre la IA en la investigación cualitativa académica explica cómo formularlo en la sección de métodos y en las solicitudes al comité de ética.
Facilitamos una fórmula de cita recomendada si la solicita.
Sí. Exporte su matriz de codificación, pida a una segunda persona que revise manualmente una muestra de documentos y calcule la concordancia (kappa de Cohen, etc.). Los investigadores pueden usar Skimle para la codificación inicial (el 90 % del trabajo) y validar después con revisión manual (el 10 % de control de calidad).
Sí. Skimle admite la codificación inductiva, en la que los temas emergen de los datos en lugar de estar predefinidos. Empiece con codificación abierta (Skimle propone categorías iniciales), refine de forma iterativa mediante codificación axial (fusionar y reorganizar categorías) y desarrolle marcos teóricos. El proceso reproduce la teoría fundamentada manual, pero acelera sus aspectos mecánicos.
Cada cita generada por la IA se verifica contra los documentos de origen. Si la IA crea texto que no aparece literalmente en sus documentos, nuestro sistema lo señala y solicita un nuevo procesamiento hasta obtener citas verificadas. Además, la estructura sistemática le permite comprobar por muestreo cualquier tema revisando las citas que lo respaldan.
El procesamiento sistemático de Skimle analiza cada sección de cada documento y reduce el riesgo de temas pasados por alto frente a la codificación manual, donde el cansancio y los sesgos afectan a la cobertura. Aun así, recomendamos revisar con criterio los temas generados por la IA. La IA propone, usted valida.
Sí. Skimle admite la exportación REFI-QDA, el estándar interoperable que reconocen NVivo, MAXQDA y ATLAS.ti. Puede empezar el análisis en Skimle y continuar la codificación manual en una herramienta QDA tradicional, o usar Skimle para precodificar un conjunto de datos antes de pasarlo a un equipo que trabaje con NVivo.
Sí. El plan gratuito le permite analizar hasta 400 páginas para probar la plataforma. Ideal para probar Skimle con un proyecto piloto antes de contratar un plan de pago. Ver todos los planes.
El análisis de documentos consume créditos según la extensión del documento. Un crédito permite subir unos 2.000 caracteres de texto, aproximadamente una página. Las suscripciones incluyen una asignación mensual o anual de créditos, con opción de comprar más si hace falta.
Los precios empiezan con un plan gratuito para probar. Ver todos los precios. Hay licencias corporativas e institucionales con precios a medida: escríbanos para más información.
Sí. Ofrecemos paquetes con descuento para estudiantes e investigadores académicos. Se requiere acreditar la condición académica. Escríbanos o consulte la pestaña de precios académicos en la página de precios.
Sí, en cualquier momento desde los ajustes de su cuenta. Al subir de plan se cobra la diferencia prorrateada. Al bajar de plan, el cambio se aplica en el siguiente ciclo de facturación.
Puede comprar recargas de créditos en cualquier momento o pasar a un plan superior. Sus proyectos existentes siguen accesibles; simplemente no podrá analizar documentos nuevos hasta que añada créditos.
Sí. Ofrecemos licencias de campus para universidades, institutos de investigación, consultoras y organismos públicos. Las licencias de equipo incluyen funciones de colaboración, facturación centralizada, acuerdos de tratamiento de datos y descuentos por volumen. Escríbanos para conocer los precios institucionales.
Sí. Todos los planes de pago generan facturas automáticamente. Para compras institucionales que requieran órdenes de compra o condiciones de facturación específicas, hable con nuestro equipo comercial.
Sí. El acceso está autenticado y registrado. Seguimos prácticas de seguridad estándar del sector y completamos con gusto cuestionarios de seguridad para clientes corporativos.
Todos los datos se almacenan en la Unión Europea (servidores en la nube en regiones de la UE). Sus datos nunca salen de la UE, lo que garantiza el cumplimiento del RGPD y la soberanía de los datos para clientes europeos.
Sí, plenamente. Cumplimos todos los requisitos del RGPD: licitud del tratamiento, minimización de datos, limitación de la finalidad, limitación del plazo de conservación y derechos de los interesados. Facilitamos acuerdos de tratamiento de datos (DPA) a clientes institucionales. En proyectos con datos de participantes, Skimle Anonymise le ayuda a seudonimizar o anonimizar antes del análisis y reduce aún más su exposición en materia de cumplimiento.
No. Sus documentos y datos nunca se usan para entrenar modelos de IA. Sus datos siguen siendo privados y se utilizan únicamente para sus análisis.
Sí. Puede eliminar proyectos concretos o toda su cuenta en cualquier momento desde sus ajustes. La eliminación es permanente e inmediata. No conservamos copias tras la eliminación (salvo la documentación legal y contable, como las facturas).
Sí, para clientes corporativos con requisitos concretos de seguridad o cumplimiento. Podemos desplegar Skimle en un entorno de nube dedicado o estudiar opciones en sus propias instalaciones. Escríbanos para más detalles.
Los investigadores pueden incluir Skimle en sus solicitudes al comité de ética dentro del apartado de «herramientas de análisis de datos», igual que mencionarían SPSS o NVivo. Podemos facilitar documentación sobre nuestro tratamiento de datos, nuestra seguridad y nuestros procesos de IA para respaldar su solicitud. Skimle Anonymise genera además un informe de auditoría en PDF firmado que documenta cada transformación aplicada, algo que los comités de ética esperan cada vez más como prueba de una anonimización rigurosa.
Las herramientas tradicionales exigen codificar manualmente cada pasaje: sistemático, pero muy costoso en tiempo (semanas o meses). Skimle usa IA para automatizar la codificación manteniendo la misma metodología sistemática y transparente. Obtiene el rigor de NVivo a la velocidad de la IA. La interfaz de Skimle es además más intuitiva y nativa en la nube, y exporta a REFI-QDA para que los proyectos puedan pasar de una herramienta a otra. Vea nuestra comparación completa de herramientas QDA.
Dovetail está pensado para equipos de producto que hacen investigación de UX ligera, con funciones de IA añadidas después. Skimle está construido desde cero para el análisis cualitativo riguroso, con metodología de nivel académico. Si necesita defender sus resultados en una revisión por pares, presentarlos a directivos escépticos o tratar datos confidenciales cumpliendo el RGPD, Skimle aporta la estructura y la transparencia que esas situaciones exigen. Lea la comparación completa entre Skimle y Dovetail.
Puede hacerlo, pero llegará pronto a sus límites: respuestas incoherentes (haga dos veces la misma pregunta y obtendrá respuestas distintas), sin cobertura sistemática (puede perderse hallazgos que no coincidan semánticamente con su consulta), sin trazabilidad (no puede mostrar de dónde salieron las conclusiones) y una ventana de contexto limitada que se atasca con más de 20 documentos. Para resumir rápidamente uno o dos documentos, las herramientas de IA generalistas sirven. Para un análisis sistemático, use Skimle. Lea más sobre dónde funciona el análisis basado en LLM y dónde falla.
En proyectos pequeños (menos de 10 entrevistas), leer manualmente está perfectamente bien. Pero a medida que crece la escala: (1) el tiempo se dispara: 20 entrevistas equivalen a más de 40 horas de codificación manual; (2) baja la coherencia: el cansancio y los sesgos afectan a los últimos documentos de forma distinta que a los primeros; (3) se resiente la detección de pautas: es difícil sostener 50 entrevistas en la cabeza a la vez. Skimle mantiene la calidad a gran escala y le libera tiempo para el análisis de verdad en lugar de la codificación mecánica.