Uso de la inteligencia artificial para la optimización de estrategias de marketing digital: una revisión sistemática.

Abstract

La inteligencia artificial (IA) ha provocado una ruptura epistemológica en el marketing digital, desplazando la intuición tradicional por una arquitectura operativa basada en la predicción algorítmica y la hiperpersonalización. Sin embargo, persiste una brecha crítica de obsolescencia en sectores como las PYMES y una escasez de métricas financieras consolidadas sobre el retorno de inversión (ROI). El objetivo de este estudio es analizar, mediante una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL), las aplicaciones clave de la IA, su impacto en la eficiencia operativa, la alteración de los procesos estratégicos y los desafíos éticos emergentes. Siguiendo el protocolo de Kitchenham, se examinaron 63 artículos de alto impacto (2020-2025) indexados en bases como Scopus e IEEE Xplore. Los resultados revelan un ecosistema integrado de personalización, predicción y automatización que optimiza la eficiencia operativa, aunque la evidencia del éxito financiero directo sigue siendo limitada y supeditada a métricas "proxy". Se identifica una transición del modelo estático de segmentación, targeting y posicionamiento (STP) hacia uno líquido y conductual. No obstante, la adopción enfrenta un trilema entre la opacidad algorítmica ("caja negra"), la privacidad del usuario y la autenticidad ética. Se concluye que la IA ha vuelto obsoletos los modelos manuales, desplazando la ventaja competitiva hacia la capacidad de micro-adaptación en tiempo real. Se recomienda ampliar la investigación cualitativa para comprender la resistencia organizacional y humana en esta era algorítmica.