Estudio de la Inteligencia Artificial en Estrategias Empresariales: Automatización de Procesos de Ventas, Beneficios, Desafíos y Tendencias
Sciencevolution v4.4 2025 173 - Portada
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Palabras clave

Inteligencia artificial
Automatización de ventas
Beneficios
Desafíos
Tendencias
Estrategias empresariales

Cómo citar

Castro Guerrero , A. R., Paredes Rogel, A. J., & Tapia-Espinoza, N. J. (2025). Estudio de la Inteligencia Artificial en Estrategias Empresariales: Automatización de Procesos de Ventas, Beneficios, Desafíos y Tendencias. Sciencevolution, 4(4), 173–187. https://doi.org/10.61325/ser.v4i4.230

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Resumen

La inteligencia artificial se ha consolidado como una tecnología que transforma las estrategias empresariales al optimizar los procesos de ventas mediante automatización, modelos predictivos y personalización avanzada. Aunque existen múltiples estudios, todavía no hay suficientes datos para extraer conclusiones firmes sobre su impacto integral en las organizaciones. Por ello, la presente revisión sistemática tuvo el objetivo de estudiar la incorporación de la inteligencia artificial en las estrategias empresariales de automatización de ventas, identificando sus tendencias, beneficios y desafíos, con el fin de establecer una base sólida para futuras investigaciones. La búsqueda en Scopus, Web of Science (WoS), ScienceDirect, SpringerLink, IEEE    Xplore y Google Scholar arrojó un total de 120 artículos; luego del proceso de cribado, se seleccionaron 10 estudios. La calidad metodológica de los artículos incluidos se evaluó con una adaptación de la escala NOS. Se afirmó que la IA incrementa la precisión predictiva, mejora la gestión del cliente, genera hiperpersonalización y eficiencia operativa. También, que existen desafíos como la calidad de datos, resistencia cultural, escasez de talento y riesgos éticos. Se concluyó que la IA es una herramienta efectiva para optimizar procesos comerciales. No obstante, se requieren más investigaciones que fortalezcan la evidencia sobre su efectividad y sostenibilidad.

https://doi.org/10.61325/ser.v4i4.230
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Agostinho, C., Dikopoulou, Z., Lavasa, E., Perakis, K., Pitsios, S., Branco, R., Reji, S., Hetterich, J., Biliri, E., Lampathaki, F., Rodríguez Del Rey, S., & Gkolemis, V. (2023). Explainability as the key ingredient for AI adoption in Industry 5.0 settings. Frontiers in Artificial Intelligence, 6. https://doi.org/10.3389/frai.2023.1264372

Badenes-Plá, V., & Molares-Cardoso, J. (2023). La inteligencia artificial ante los retos de la industria de la moda. Beneficios y aplicaciones en la fase de comercialización y marketing. Razón y Palabra, 27(118), 20–32. https://doi.org/10.26807/rp.v27i118.2073

Bae, J.-M. (2016). A suggestion for quality assessment in systematic reviews of observational studies in nutritional epidemiology. EpiH Epidemiology and Health, 38, e2016014. https://doi.org/10.4178/epih.e2016014

Beyari, H., & Hashem, T. (2025). The role of artificial intelligence in personalizing social media marketing strategies for enhanced customer experience. Behavioral Sciences, 15(5), 700. https://doi.org/10.3390/bs15050700

Blahušiaková, M. (2023). Business process automation – new challenges to increasing the efficiency and competitiveness of companies. Strategic Management, 28(3), 18–33 https://doi.org/10.5937/StraMan2300038B

Boonmee, C., Mangkalakeeree, J., & Jeong, Y. (2025). Towards sustainable digital transformation: AI adoption barriers and enablers among SMEs in Northern Thailand. Sustainable Futures, 10, 101169. https://doi.org/10.1016/j.sftr.2025.101169

Bussmann, N., Giudici, P., Marinelli, D., & Papenbrock, J. (2021). Explainable machine learning in credit risk management. Computational Economics, 57, 203–216. https://doi.org/10.1007/s10614-020-10042-0

Ching Ruíz, Y. (2024). El uso de la inteligencia artificial en la transformación del mercadeo: Tendencias y futuro. Centros: Revista Científica Universitaria, 13(2), 291–296. https://doi.org/10.48204/j.centros.v13n2.a5304

Cillo, P., & Rubera, G. (2025). Generative AI in innovation and marketing processes: A roadmap of research opportunities. Journal of the Academy of Marketing Science, 53, 684–701. https://doi.org/10.1007/s11747-024-01044-7

Coronado Garcia, B. (2024). Inteligencia artificial aplicada al comercio. Ra-Ma Editorial. https://books.google.com.pe/books/about/Inteligencia_Artificial_aplicada_al_come.html?id=Y603EQAAQBAJ&redir_esc=y

Cuesta-Valiño, P., Kazakov, S., Durán-Álamo, P & Gutiérrez-Rodríguez, P. (2025). The role of AI as an unconventional salesperson in consumer buying decisions, satisfaction and happiness. European Research on Management and Business Economics. 31(2). https://doi.org/10.1016/j.iedeen.2025.100278

Gkikas, D. C., & Theodoridis, P. K. (2024). Predicting online shopping behavior: Using machine learning and Google Analytics to classify user engagement. Applied Sciences, 14(23), 11403. https://doi.org/10.3390/app142311403

Jena, S., Yang, J., & Tan, F. (2023). Unlocking sales growth: Account prioritization engine with explainable AI. arXiv Cornell University, (arXiv:2306.07464) https://doi.org/10.4852023)50/arXiv.2306.07464

Khneyzer, C., Boustany, Z., & Dagher, J. (2024). AI-driven chatbots in CRM: Economic and managerial implications across industries. Administrative Sciences, 14(8), 182. https://doi.org/10.3390/admsci14080182

Kumar, V., Ashraf, A. R., & Nadeem, W. (2024). AI-powered marketing: What, where, and how? International Journal of Information Management, 77, 102783. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102783

Landeo Julcarima, V. A., Morales Del Pozo, P. Z., Vilca Rodríguez, R. R., López Miguel, M. L., & Cerrón León, W. F. (2024). Inteligencia artificial generativa y su impacto en el marketing y las ventas. Universidad Privada de Huancayo Franklin Roosevelt. https://doi.org/10.47186/visct.v8i2.136

Madanchian, M. (2024). The impact of artificial intelligence marketing on e-commerce sales. Systems, 12(10), 429. https://doi.org/10.3390/systems12100429

Marcillo, F., Vinueza Verdezoto, Á. E., Romero López, A. M., & Begnini, L. (2024). La inteligencia artificial como aliada en la gestión de ventas: Caso de estudio empresa MakroHospital. Revista Científica Kosmos, 3(2), 33-48. https://doi.org/10.62943/rck.v3n2.2024.90

Minh, D., Wang, H. X., Li, Y. F. & Nguyen, T. N. (2022). Explainable artificial intelligence: A comprehensive review. Artificial Intelligence Review, 55, 3503–3568. https://doi.org/10.1007/s10462-021-10088-y

Nair, R., Bose, A., Iyer, M., & Chopra, R. (2023). Optimizing Sales Automation Workflows with AI: Leveraging Natural Language Processing and Reinforcement Learning Algorithms Journal of AI ML Research, 12(2). https://joaimlr.com/index.php/v1/article/view/20

Nandakishor, M. (2025). SalesRLAgent: A reinforcement learning approach for real-time sales conversion prediction and optimization. Cornell University. (arXiv:2503.23303) [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.23303

Nidhi.V, Prakash G., A., Balaji, B., Aakancha, R., Santhi, M., & Sanjana, G. (2025). AI in the enterprise: Overcoming adoption barriers and maximizing business value. Journal of Information Systems Engineering and Management, 10(29s). https://doi.org/10.52783/jisem.v10i29s.4540

Oldemeyer, L., Jede, A., & Teuteberg, F. (2025). Influence of company size and AI implementation challenges in manufacturing companies. Journal of Global Entrepreneurship Research, 15(42). https://doi.org/10.1007/s40497-025-00446-3

Ortiz, F. (2025). Desafíos de implementar IA en la gestión empresarial. Jounal contribution https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28400798

Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E. McDonald, S., McGuinness, L. A… & Alonso-Fernández, S. (2021). Declaración PRISMA 2020: una guía actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Revista Española de Cardiología, 74(9), 790–799. https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.06.016

Pionce Arteaga, M. A., Caicedo Plúa, C. R., Delgado Lucas, H. B., & Murillo Quimiz, L. R. (2022). Chatbots para ventas y atención al cliente. Journal Tech Innovation, 1(1), 107–116. https://doi.org/10.47230/Journal.TechInnovation.v1.n1.2022.107-116

Quispe Mendoza, R., García Gamboa, L. K., Riveros Saona, L. E., & Ruiz Castillo, N. E. (2024). Beneficios del marketing digital optimizados por la inteligencia artificial. SCIÉNDO, 27(4). https://doi.org/10.17268/sciendo.2024.094

Rezazadeh, A. (2020). AA Generalized Flow for B2B Sales Predictive Modeling: An Azure Machine Learning Approach. (arXiv:2002.01441) https://doi.org/10.48550/arXiv.2002.01441

Ribeiro, A., López Rivero, A. J., & Abrantes, J. L. (2025). The impact of artificial intelligence on consumer behavior towards brands: a systematic review. Electronic Commerce Research. https://doi.org/10.1007/s10660-025-10063-7

Rivera-Montaño, S. A. (2023). Impacto de la inteligencia artificial (IA) en la efectividad de las estrategias de marketing personalizado. Revista Científica Anfibios, 6(2), 70–81. https://doi.org/10.37979/afb.2023v6n2.138

Roy, S. K., Tehrani, A. N., Pandit, A., Apostolidis, C., & Ray, S. (2025). AI-capable relationship marketing: Shaping the future of customer relationships. Journal of Business Research. 192. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2025.115309

Sánchez-Chero, J. A., Sánchez-Chero, M. J., & Villegas-Yarlequé, M. (2025). Inteligencia artificial: impactos y desafíos en las contrataciones públicas. Revisión sistemática Universitas-XXI, Revista de Ciencias Sociales y Humanas, (43), 37–63. https://doi.org/10.17163/uni.n43.2025.02

Segura Torres, M. J., Navas Espín, W. R., Zurita Hurtado, H. A., Parra López, R. A., & Zambrano Silva, D. H. (2025). Uso de chatbots inteligentes como herramienta estratégica para la mejora de la atención al cliente en empresas de telecomunicaciones en Ecuador . Arandu UTIC, 12(2), 3910–3919. https://doi.org/10.69639/arandu.v12i2.1198

Terblanche, N., Molyn, J., de Haan, E., & Nilsson, V. O. (2022). Comparing artificial intelligence and human coaching goal attainment efficacy. PLOS ONE, 17(6), e0270255. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0270255

Viriyasitavat, W., Da Xu, L., Niyato, D., Bi, Z., & Hoonsopon, D. (2022). Applications of blockchain in business processes: A Comprehensive Review. IEEE Access, 10, 118900–118925. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3217794

Ye, Z., Zhang, L., Zhou, Z., Pan, K., Liu, X., Liu, W., & Wu, Q. (2023). Mechanical Properties of the Combination of Surrounding Rock and Primary Support under Impacting Load. Sustainability, 15(5), 4410. https://doi.org/10.3390/su15054410

Yin, J., Qiu, X., & Wang, Y. (2025). The impact of AI-personalized recommendations on clicking intentions: Evidence from Chinese E-Commerce. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 20(1). https://doi.org/10.3390/jtaer20010021

Yoo, J. W., Park, J., & Park, H. (2024). The impact of AI-enabled CRM systems on organizational competitive advantage: A mixed-method approach using BERTopic and PLS-SEM. Heliyon, 10(16), e36392. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36392

Zhang, Z., Jiang, Y., Li, Q., & Han, A. (2025). OTPTO: Joint Product Selection and Inventory Optimization in Fresh E-commerce Front-End Warehouses. (arXiv:2505.23421) [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.23421

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