La Evolución de la Inteligencia Artificial en Marketing: Un Análisis Bibliométrico de Tres Décadas (1992-2025)
Autores: Wang, Weiming; Li, Zijia
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2026
Acceso abierto
Artículo científico
2026
La Evolución de la Inteligencia Artificial en Marketing: Un Análisis Bibliométrico de Tres Décadas (1992-2025)
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Inteligencia artificial
Investigación de mercado
Trayectoria evolutiva
Patrones de colaboración
Organización temática
IA generativa
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
En las últimas tres décadas, la inteligencia artificial (IA) ha transformado sustancialmente la investigación y la práctica del marketing, sin embargo, la disciplina no ha establecido una comprensión sistemática de su trayectoria evolutiva y estructura intelectual. Se realizó un análisis bibliométrico de 1923 publicaciones de Scopus (1992-2025) utilizando CiteSpace para explorar patrones de colaboración, desarrollo conceptual y organización temática. Se identificaron seis etapas evolutivas con ciclos de innovación acelerados, comenzando con redes neuronales (1992-2000) y terminando con IA generativa (2024-2025), con la atención investigativa por etapa comprimiéndose de aproximadamente 9 años a solo 2 años. El análisis de la red de colaboración muestra que los principales contribuyentes son India, China, EE. UU. y el Reino Unido. El análisis de co-citación indica que hay tres dimensiones temáticas con siete clústeres, a saber: (i) fundamentos y capacidades tecnológicas de la IA, (ii) aplicaciones y transformación del marketing con IA, y (iii) gobernanza y ética de la IA responsable. Sugiere un Marco Evolutivo de Tres Fuerzas, que combina fuerzas de impulso tecnológico, atracción del mercado y moderación de la gobernanza para describir la dinámica del campo. Este marco muestra que el Despertar Regulatorio de 2018 (por ejemplo, el RGPD y el incidente de Cambridge Analytica) guió, y no limitó, la innovación, y destacó la crítica paradoja de personalización-privacidad en la que se basan los desarrollos modernos. Identifica tres direcciones de investigación prioritarias: IA generativa en marketing creativo, confianza del consumidor en la paradoja de personalización-privacidad y adaptación organizacional a ciclos de innovación rápida. Este estudio proporciona a los académicos un mapa de conocimiento integral, a los profesionales imperativos estratégicos para la adopción responsable de la IA, y a los responsables de políticas evidencia de que una regulación bien diseñada acelera la innovación al equilibrar el valor comercial con las preocupaciones sociales.
Descripción
En las últimas tres décadas, la inteligencia artificial (IA) ha transformado sustancialmente la investigación y la práctica del marketing, sin embargo, la disciplina no ha establecido una comprensión sistemática de su trayectoria evolutiva y estructura intelectual. Se realizó un análisis bibliométrico de 1923 publicaciones de Scopus (1992-2025) utilizando CiteSpace para explorar patrones de colaboración, desarrollo conceptual y organización temática. Se identificaron seis etapas evolutivas con ciclos de innovación acelerados, comenzando con redes neuronales (1992-2000) y terminando con IA generativa (2024-2025), con la atención investigativa por etapa comprimiéndose de aproximadamente 9 años a solo 2 años. El análisis de la red de colaboración muestra que los principales contribuyentes son India, China, EE. UU. y el Reino Unido. El análisis de co-citación indica que hay tres dimensiones temáticas con siete clústeres, a saber: (i) fundamentos y capacidades tecnológicas de la IA, (ii) aplicaciones y transformación del marketing con IA, y (iii) gobernanza y ética de la IA responsable. Sugiere un Marco Evolutivo de Tres Fuerzas, que combina fuerzas de impulso tecnológico, atracción del mercado y moderación de la gobernanza para describir la dinámica del campo. Este marco muestra que el Despertar Regulatorio de 2018 (por ejemplo, el RGPD y el incidente de Cambridge Analytica) guió, y no limitó, la innovación, y destacó la crítica paradoja de personalización-privacidad en la que se basan los desarrollos modernos. Identifica tres direcciones de investigación prioritarias: IA generativa en marketing creativo, confianza del consumidor en la paradoja de personalización-privacidad y adaptación organizacional a ciclos de innovación rápida. Este estudio proporciona a los académicos un mapa de conocimiento integral, a los profesionales imperativos estratégicos para la adopción responsable de la IA, y a los responsables de políticas evidencia de que una regulación bien diseñada acelera la innovación al equilibrar el valor comercial con las preocupaciones sociales.