Automatización de la personalización en tiempo real a través de la inteligencia artificial en marketing
Resumen
El objetivo de la presente investigación fue evaluar cómo la IA eleva la experiencia del cliente y optimiza las estrategias de marketing digital. La metodología utilizada fue un estudio descriptivo aplicando encuestas. Los resultados indican que la mayoría de los consumidores perciben un notable incremento en la calidad de su experiencia de compra en línea gracias a la personalización, destacando el papel crucial de la IA en este progreso. Si bien una proporción significativa de los participantes manifiesta su disposición a compartir sus datos personales para recibir ofertas, expresan ciertas reservas respecto a la privacidad. En conclusión, aunque la automatización de la personalización ofrece grandes beneficios operativos y de servicio, su éxito definitivo depende de la capacidad de las empresas para gestionar adecuadamente los datos y mantener la transparencia, factores esenciales que fortalecerán la confianza del consumidor y mejorarán las relaciones comerciales a largo plazo.
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Citas
Badenes, V., & Morales, J. (2023). La inteligencia artificial ante los retos de la industriade la moda. Beneficios y aplicaciones en la fase de comercialización y marketing. Razón y Palabra, 27(118), 20-32. https://n9.cl/f8wc4
Coronel, C., Luna, K., & Erazo, J. (2024). Gestión de impagos bajo incertidumbre en pequeñas y medianas empresas: aplicaciones con redes neuronales. Revista Venezolana de Gerencia, 222-242. https://n9.cl/1nge1f
Crespo, V., & Sánchez, E. ((2024). Metaverso y neuromarketing: innovación metodológica en el estudio del consumidor y del retail. Universitas XX1, 42(issue), 193-215. https://n9.cl/9zxuis
Criollo, M., Erazo, J., & Narváez, C. (2019). Estrategias de Marketing y posicionamiento de marca para el sector artesanal textil. CIENCIAMATRIA, 245-270. https://n9.cl/f7ytrq
García, V., & Valencia, A. (2026). Integrating artificial intelligence and quantum computing: A systematic literature review of features and applications. International Journal of Cognitive Computing in Engineering, 7(issue), 26-39. https://n9.cl/ji93iy
Gil, M., Sans, A., Lavandeira, Y., & LLorens, M. (2025). Impact of Augmented Reality on Generation Z's Purchasing Intention. Visual Review, 17(5), 17-29. https://n9.cl/r9ow5
Hollenstein, P. (2019). ¿Están en riesgo los mercados y ferias municipales? Aprovisionamiento de alimentos, economías populares y la organización del espacio público urbano de Quito. Obtenido de Friedrich-Ebert-Stiftung (FES) Ecuador Instituto Latinoamericano de Investigaciones Sociales (ILDIS). https://n9.cl/fi8bg
Kotler, P., Kartajaya, H., & Setiawan, I. (2021). Marketing 5.0: Technology for Humanity. Wiley. Recuperado el 29 de October de 2025, de https://n9.cl/qd247
Méndez, B., Villegas, C., & Barrientos, A. (2024). Aplicación del método few shot learning al modelo GPT3.5 para la personalización del contenido de las redes sociales. Obtenido de Memorias de la Vigésima Tercera Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática. https://n9.cl/seuz5u
Moodley, K., & Sookhdeo, L. (s.f.). The role of artificial intelligence personalisation in e-commerce: Customer purchase decisions in the retail sector. http://www.sajim.co.zaOpen AccessSouth African Journal of Information Management, 27(1), 1-16. Obtenido de https://n9.cl/2fwlq
Ramírez, D. (2024). Optimización empresarial mediante big data para la personalización de estrategias en pymes: una revisión narrativa. European Public & Social Innovation Review, 9(1), 1–17. https://n9.cl/wena0
Salgado, N., Fajardo, P., & Vasquez, M. (2024). Segmentación y personalización en marketing digital mediante inteligencia de negocios para el sector de comercio minorista en Ecuador. Digital Publisher, 9(6), 1152-1161. https://n9.cl/ae19w
Tabulados del registro estadístico de empresas. Quito: Instituto Nacional de Estadística y Censos. (2023). Obtenido de Instituto Nacional de Estadística y Censos. https://n9.cl/y3z6j
Tan, L., Hu, S., Yeo, D., & Cheong, K. (2025). Artificial intelligence-enabled adaptive learning platforms: A review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 9(1), 100429. Obtenido de https://n9.cl/qack6
Yépez, M., & Erazo, J. (2025). La segmentación de audiencias en el marketing de contenidos. Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas, 453–465. https://n9.cl/o77oa
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