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una Licencia Creative Commons
Atribución 4.0 Internacional.
INVESTIGACIÓN ORIGINAL / ORIGINAL RESEARCH
Visionarios en ciencia y tecnología. 2023; 8:114-122.
1 Universidad Privada de Huancayo Franklin Roosevelt. Lima, Perú.
a Magister, ORCID: 0000-0002-7904-6604
b Magister. ORCID: 0000-0002-6218-7347
c Magister. ORCID: 0000-0002-0460-4341
d Magister. ORCID: 0000-0003-2028-3469
e Magister. ORCID: 0000-0002-3637-6670
Inteligencia articial generativa y su impacto
en el marketing y las ventas
Generative articial intelligence and its impact on marketing and sales
Victor Alfonso Landeo Julcarima1,a , Pedro Zoilo Morales Del Pozo 1,b Roger River Vilca Rodriguez1,c,
Martha Luz Lopez Miguel 1,d , Wild Franz Cerron Leon 1,e
RESUMEN
El objetivo del presente trabajo fue evaluar el impacto de la implementación de técnicas de inteligencia
articia generativa en las estrategias de marketing y ventas. El método de investigación fue el cientíco,
tipo y nivel de investigación básica relacional, con una población de 100 empresas de la Provincia de
Huancayo y muestra de 79. Se encontró que existe una relación signicativa entre inteligencia articial
generativa y el impacto en el marketing y ventas con un resultados correlacional (r=0,726,p<0,05), para
la comprobación de la hipótesis especica 1 se tuvo como resultado que, el grado de signicancia entre
inteligencia articial generativa y posicionamiento de marca fue de (r=0,531,p<0,05) y por último los
resultados de la para comprobar la hipótesis especica 2 la obtención del resultado sobre si existe relación
signicativa entre inteligencia articial generativa y tecnologías de ventas fue de (r=0,358,p<0,05).
Podemos concluir que existe relación signicativa entre inteligencia articial generativa y marketing y
ventas, generando en las empresas que lo utilizan ventaja competitiva a diferencia de sus competidores.
Palabras clave: inteligencia articial, marketing y ventas
Visionarios en ciencia y tecnología. 2023; 8:114-122.
DOI: https://doi.org/10.47186/visct.v8i2.136 Esta obra está bajo
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Inteligencia articial generativa y su impacto en el marketing y las ventas
ABSTRACT
The objective was to evaluate the impact of the implementation of generative articial intelligence
techniques on marketing and sales strategies. The research method was scientic, type and level of basic
relational research, with a population of 100 companies from the Province of Huancayo and sample of 79.
There is a signicant relationship between generative articial intelligence and the impact on marketing
and sales with a correlational results (r=0.726,p<0.05), for the verication of specic hypothesis 1 the
result was that the degree of signicance between generative articial intelligence and brand positioning
was (r=0.531,p, 0.05) and nally the results of the to test the specic hypothesis 2 obtaining the result on
whether there is a signicant relationship between generative articial intelligence and sales technologies
was (r=0.358, p<0.05), in conclusion, there is a signicant relationship between intelligence generative
articial and marketing and sales, generating competitive advantage in companies that use it unlike their
competitors.
Keywords: articial intelligence, marketing and sales.
INTRODUCCIÓN
Las Micro y pequeñas empresas (Mypes) cada
día se enfrentan a diversos desafíos de desarrollo
empresarial y acogerse a los cambios que
presenta el mercado, producto del crecimiento
competitivo y aparición de negocios del mismo
rubro empresarial. La generación de contenido
constante en las diversas plataformas digitales y
aplicación de un marketing eciente, son cada
vez más atractivos y relevantes como parte de
la aplicación de estrategias para el aumento
de las ventas, pero se diere todo ello por
las limitaciones de conocimiento que tiene el
emprendedor, manejo de los recursos nancieros
y toma de decisiones erróneas que llevan a una
organización a la profunda incertidumbre.
Existen diversas herramientas del marketing
aplicadas en diversos ámbitos para el logro
de aumento en las ventas, pero la demanda de
contenido personalizado y en gran volumen
en algunos casos, ha superado la capacidad de
creación e innovación por parte del ser humano;
produciendo la exploración de soluciones
innovadoras basada en la Inteligencia articial
(IA) generativas. Ante ello, pese al potencial que
signica trabajar con inteligencia articial, hoy en
día no se comprende de manera exacta su impacto
en la efectividad de dicha estrategia.
La continua demanda de generación de contenido
en los entornos digitales, conllevo a las empresas
de comercio electrónico (e-comerce) a enfrentar
desafíos signicativos a atraer público objetivo
y variado, con mensajes directo y entendibles
que en cuestión de segundos sean captados y
recepcionado los mensajes transmitidos.
Como justicación del estudio, la comprensión
del impacto de la generación de contenido con la
inteligencia articial, para mejorar las estrategias
de marketing y de ventas, es muy crucial
como parte del crecimiento progresivo que
una micro y pequeña empresa implante dentro
su visión organizacional; su inuencia actúa
interactivamente con sus clientes y en última
etapa con sus conversiones. Este estudio pretende
otorgar información valiosa hacia a los nuevos
investigadores y sobre todo para las empresas que,
bajo un contexto, apliquen de manera adecuada la
inteligencia articial como ventaja competitiva
sobre sus competidores.
Para Franganillo (2023) la inteligencia articial
es un campo que está en constante avance de
la información, ya que puede crear contenido
de diversa índole, audiovisual, graco, textual.
Asimismo, arma que dicha inteligencia articial
es una herramienta potencial para su uso e
innovadora, pero se necesita un ético uso de ello,
ya que los contenidos no deben desarrollarse
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de manera mal intencionada. Tenés (2023) en
su investigación inteligencia articial en las
empresas, tuvo como nalidad hacer un estudio
profundo sobre como las empresas aplican la
inteligencia en un entorno global y su uso en
el rendimiento de las operaciones y estrategias
empresariales, con el desafío de adaptación en
un corto plazo; el cual concluye, que muchas
organizaciones recién están en la primera etapa de
entender su uso de forma adecuada, los desafíos
que este comprende como un facilitador en la
información que debe analizarse para la toma de
decisiones.
Álvarez (2023) como investigador de la
inteligencia articial y publicidad: aplicaciones y
análisis de su utilización en campañas recientes,
concluye con su análisis de la información que
el uso ético de la Inteligencia articial es crucial
para las diversas campañas de manera respetuosa
y responsable dirigida hacia los consumidores;
para las ventas representa una oportunidad de
crecimiento con posicionamiento de la marca
a diferencia de los competidores y creatividad
a través de un mensaje utilizando los diversos
canales que apuesta el marketing. Teigens et
al., (2023) en su libro Inteligencia articial: la
cuarta revolución industrial, las maquinas pueden
entender o comprende diversas tareas intelectuales
que el hombre desea imponer, complementando
la acción y la inteligencia de diversas fuentes
de información que son proporcionados,
deniéndose como inteligencias articial fuerte
o débil, donde la interpretación, análisis y toma
de decisiones solo le corresponde al hombre, no
olvidando que la menciona tecnología solo es un
medio o fuente, pero no un factor de decisión en
cualquier ámbito de las ciencias sociales y salud.
Para el desarrollo de la presente investigación
fue plantearnos el cuestionamiento siguiente
¿Cómo inuye la inteligencia articial generativa
en su impacto en el marketing y ventas de las
empresas?, teniendo como objetivo principal
Evaluar el impacto de la implementación de
técnicas de inteligencia articial generativa en
las estrategias de marketing y ventas de MYPES,
con el n de identicar cómo estas tecnologías
pueden mejorar la efectividad de las estrategias
de promoción, la interacción con los clientes y, en
última instancia, las conversiones en el contexto
de las MYPES.
MATERIAL Y METODOS
Método de investigación
El método de investigación aplicada fue el
cientíco, ya que se planteó antes el problema
de investigación a desarrollar, hipótesis como
posible respuesta al problema, comprobándose y
vericándose Tamayo (2000).
Tipo y nivel de investigación
El tipo de investigación fue básica, ya que
proporcionara conocimientos dirigidos a
casos sociales empresariales, ayudando a la
comprensión de la información recabada de otras
investigaciones.
El nivel de investigación fue el relacional.
Tal como mencionan Hernandez, Fernandez y
Baptistaz (2014) las variables propuestas por
el investigador estar coordinadas con mayor
reiteración que apunta a entender el grado de
signicancia entre estos.
M = muestra conformada por 79 empresas
O = observación de variables
X = observación de la variable independiente
Y = observación de la variable dependiente
Población
Según Kerlinger (2002) una población viene hacer
la amplitud de una investigación a realizar, que
intenta obtener un resultado homogéneo general.
Para la presente investigación, la población
estuvo conformado por 100 empresas.
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Muestra
El tamaño de la muestra estuvo conformado por
79 empresas de diversos rubros empresariales,
aplicados mediante un muestro probabilístico,
es decir que quedo a criterio del investigador a
determinar la muestra.
Conabilidad
El estudio se comprobó con el coeciente del Alfa
de Cronbach, por tener instrumentos alternativos
para las respuestas múltiples.
Validez y Conabilidad del instrumento
Se empleo un pre test con 30 empresas para poder
validar el instrumento, aplicando un cuestionario
dirigido hacia las variables de estudio, obteniendo
un grado de conabilidad del 95%
Contrastando con el baremo de interpretación,
se obtuvo un resultado de 0.81 a 1.00, siendo
aplicable a la muestra identicada (tabla 2).
RESULTADOS
Resultados de la variable: Inteligencia articial
generativa
De las 79 empresas encuestas el 3.80% y 15.19%
rerieron que nunca y raras veces hacen uso
de la inteligencia articial generativa, 39.24%
y 31.65% a veces y casi siempre y el 10.13%
siempre (tabla 3 y gráco 1).
Dimensión 1: aprendizaje continuo
De las 79 empresas encuestadas el 1,27%, 6,33%
nunca y raras veces tienen aprendizaje continuo
sobre la inteligencia articial generativa, el
32,91% y 34,18% aprenden y 34,18% siempre
están en continuo aprendizaje (tabla 4 y gráco
2).
1.962.100x0.5x0.5
(100-1)x0.052+1.962.05x0.5
n=
n=79
Tabl a 1
Estadisticaaa de abilidad
Alfa de Cronbach N de elementos
.884 28
Nota: Elaboración propia
Tabla 2. Baremo de interpretación del
análisis de la prueba piloto
Rangos Interpretación
0,81 a 1,00 Muy alta
0,61 a 0,80 Alta
0,41 a 0,60 Moderada
0,21 a 0,40 Baja
0.01 a 0.20 Muy baja
Tabla 3. Inteligencia articial generativa
Frecuencia Porcentaje
Válido
Nunca 3 3,80
Raras veces 12 15,19
A veces 31 39,24
Casi siempre 25 31,65
Siempre 8 10,13
Total 79 100
Graco 1. Inteligencia articial generativa.
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Dimensión 2: creatividad
De las 79 empresas encuestadas el 3,80% y
13,92% nunca y raras veces son creativos al
generar contenido con la inteligencia articial,
mientras tanto el 58,23% y 24,05% a veces y casi
siempre son creativos al usar la herramienta de
inteligencia articial (tabla 5 y gráco 3).
Variable 2: Impacto en el marketing y ventas
De las 79 empresas encuestadas, maniestan
que el impacto en el marketing y ventas con el
uso de la inteligencia articial generativa su
efectividad es de 1,27% y 7,59% nunca y raras
veces. Asimismo, el 26,56 y 43,04% mencionan a
veces y casi siempre: el 21,52% maniesta que su
efectividad es siempre (tabla 6 y gráco 4).
Dimensión 1: posicionamiento de marca
De las 79 empresas encuestadas: mencionan que
el posicionamiento de marca se da un 2.53% y
Gráco 2. Aprendizaje Contínuo.
Tabla 4. Aprendizaje Contínuo.
Frecuencia Porcentaje
Válido
Nunca 1 1,27
Raras veces 56,33
A veces 26 32,91
Casi siempre 27 34,18
Siempre 20 25,32
Total 79 100
Tabla 5. Creatividad
Frecuencia Porcentaje
Válido
Nunca 3 3,80
Raras veces 11 13,92
A veces 46 58,23
Casi siempre 19 24,05
Total 79 100
12.66% nunca y raras veces, mientras que el
35.44% y 39.24% mencionan a veces y casi
siempre, el 10.13% indican que siempre se
posiciona la marca con el uso de la inteligencia
articial generativa (tabla 7 y gráco 5).
Dimensión 2: Tecnología de ventas
De las 79 empresas encuestadas, menciona que
las tecnologías de ventas se dan en un 3.80% y
11.39% nunca y raras veces, el impacto en las
tecnologías de ventas se dan en 32.91% y 43%
a veces y casi siempre. Mientras tanto, el 8.86%
indican que es siempre su impacto positivo (tabla
8 y gráco 6).
Prueba de hipótesis
Contrastación de la hipótesis general
H1: Existe relación signica entre la inteligencia
articial generativa y el impacto del marketing y
ventas.
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Graco 3. Creatividad
Tabla 6. Impacto en el marketing y ventas.
Frecuencia Porcentaje
Válido
Nunca 1 1,27
Raras veces 6 7,59
A veces 21 26,58
Casi siempre 34 43,04
Siempre 17 21,52
Total 79 100
Gráco 4. Impacto en el marketing y ventas.
Ho: No existe relación signicativa entre la
inteligencia articial generativa y el impacto del
marketing y ventas.
- Calculo estadístico de la prueba (tabla 9).
Interpretación: se evidencia que existe una
relación signicativa entre inteligencia articial
generativa y el impacto en el marketing y ventas
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(r=0.726,p<0.05) en un nivel positivo medio.
Aceptando la hipótesis alterna planteada.
Contrastación de la hipótesis especica 1
H1: Existe relación signicativa entre inteligencia
articial generativa y posicionamiento de marca
en las empresas.
Tabla 7. Posicionamiento de marca
Frecuencia Porcentaje
Válido Nunca 2 2.53
Raras veces 10 12.66
A veces 28 35.44
Casi siempre 31 39.24
Siempre 8 10.13
Total 79 100
Gráco 5. Posicionamiento de marca
Tabla 8. Tecnología de ventas.
Frecuencia Porcentaje
Válido
Nunca 3 3,80
Raras veces 9 11,39
A veces 26 32,91
Casi siempre 34 43,04
Siempre 7 8,86
Total 79 100
Graco 6. Tecnología de ventas
Ho: No existe relación signicativa entre
inteligencia articial generativa y posicionamiento
de marca en las empresas.
- Calculo estadístico de la prueba (tabla 10)
Se evidencia que existe una correlación
signicativa entre inteligencia articial generativa
y posicionamiento de marca (r=0.531,p<0.05)
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Inteligencia articial generativa y su impacto en el marketing y las ventas
en un nivel positivo medio, según la escala
de correlación. Aceptando la hipótesis alterna
propuesta.
Contrastación de la hipótesis especica 2
H1: Existe relación signicativa entre inteligencia
articial y tecnologías de ventas en las empresas
Ho: No Existe relación signicativa entre
inteligencia articial y tecnologías de ventas en
las empresas.
- Calculo estadístico de la prueba (tabla 11)
Se evidencia que existe una relación signicativa
entre inteligencia articial generativa y tecnologías
Tabla 9. Correlaciones
Inteligencia
articial generativa
Impacto en el
marketing y ventas
Rho de
Spearman
Inteligencia
articial
Coeciente de
correlación 1,000 ,726**
Sig. (bilateral) . ,000
N 79 79
Impacto en el
marketing y ventas
Coeciente de
correlación ,726** 1,000
Sig. (bilateral) ,000 .
N 79 79
**. La correlación es signicativa en el nivel 0,01 (bilateral).
Tabla 10. Correlaciones
Inteligencia articial
generativa
Posicionamiento de
la marca
Rho de
Spearman
Inteligencia
articial
generativa
Coeciente de correlación 1,000 ,531**
Sig. (bilateral) . ,000
N 79 79
Posicionamiento
de la marca
Coeciente de correlación ,531** 1,000
Sig. (bilateral) ,000 .
N 79 79
**. La correlación es signicativa en el nivel 0,01 (bilateral).
Tabla 11. Correlaciones
Inteligencia articial
generativa
Tecnologías de
ventas
Rho de
Spearman
Inteligencia
articial
generativa
Coeciente de correlación 1,000 ,358**
Sig. (bilateral) . ,000
N 79 79
Tecnologías de
ventas
Coeciente de correlación ,358** 1,000
Sig. (bilateral) ,000 .
N 79 79
**. La correlación es signicativa en el nivel 0,01 (bilateral).
de ventas (r=0,358,p<0.05) en un nivel positivo
fuerte. Aceptando la hipótesis alterna planteada.
DISCUSIÓN
De los hallazgos encontrados, para la hipótesis
general se acepta la hipótesis alterna, que establece
la relación signicativa entre inteligencia articial
generativa e impacto en el marketing y las ventas
con empresas de la Provincia de Huancayo, donde
el 39.24% considera que el uso de la inteligencia
articial es percibido de manera favorable.
Los resultados guardan relación con el estudio
de Franganillo (2023) que menciona que la
inteligencia articial es un campo de desarrollo
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constante y a través de la información que
otorga por los diversos medios de promoción
de una empresa o producto, amplia la visión del
marketing, teniendo como objetivo mejorar la
rentabilidad de las organizaciones.
Otro resultado que concuerda es de Tenés (2023),
que indica sobre la inteligencia articial que son
aplicadas por las empresas en un entorno global,
lo aplican en las estrategias empresariales y
operaciones que van en relación con el marketing
y las ventas.
Los resultados de la hipótesis especica 1,
muestran que existe relación signicativa entre la
inteligencia articial y posicionamiento de marca
de las empresas de la Provincia de Huancayo.
Se percibe que el 39.24% opina que el uso de la
inteligencia articial en la organización posiciona
su marca de manera diferenciadora.
Un estudio similar es de Álvarez (2023) menciona
que el uso ético de la inteligencia articial es crucial
para las campañas publicitarias, ocasionando un
posicionamiento de la marca en cortos plazo, ya
que, se trabaja de manera dirigida y oportuna al
target con mensajes bien elaborados.
Los resultados de la hipótesis especica 2,
demuestran una relación signicativa entre
inteligencia articial generativa y tecnologías de
venta en empresas de la Provincia de Huancayo.
Percibiendo el 43,04% casi siempre funcionan las
tecnologías de ventas ocasionando utilidad a las
organizaciones.
Un estudio que tuvo similar resultado fue de Teigens
(2023) quien arma que la inteligencia articial
es la nueva revolución industrial, los medios
digitales virtuales forman parte de la seguridad
nanciera de las empresas y opción de mejora
continua para la recaudación de bienes dinerarios
para las empresas modernizadas y altamente
competitivas.
CONCLUSIONES
Después de recolectada la información y
analizada en la base de datos, respecto al
objetivo de investigación propuesto, se logra
apreciar que existe un nivel de signicancia
media entre la inteligencia articial generativa
y el impacto al marketing y ventas, beneciando
a las empresas económicamente logrando una
ventaja competitiva que es notaria en base a sus
competencias. Su uso de manera adecuada otorga
una mejor rentabilidad.
Se concluye que, la inteligencia articial
generativa con su uso genera signicativamente
un posicionamiento en la marca, por la creación
de contenido constante y la oportuna información
que brinda a sus clientes cuando estos lo necesitan.
Por último, apoyarse de la inteligencia articial
generativa te aporta en información para crear
estrategias de tecnologías de ventas para una
mejor rentabilidad. Su uso debe ser con mucho
criterio, ya que brinda datos de análisis, pero no
de toma de decisiones.
Correspondencia:
Victor Alfonso Landeo Julcarima
Correo electrónico: vlandeo@urooseelt.edu.pe
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
1. Álvarez, J. L. (2023). Inteligencia Articial y
Publicidad: aplicaciones y análisis de su utilización
en campañas recientes. Universidad de Valladolid.
2. Franganillo, J. (2023). La inteligencia articial
generativa y su impacto en la creación de contenidos
mediáticos. methaodos. Revista de ciencias sociales,
11(2), 15.
3. Hernandez, R., Fernandez, C. & Baptista P. (2014).
Metodología de la Investigación. Mc Graww Hill
Education.
4. Kerlinger, F. (2002). Investigación del
comportamiento: técnicas y comportamiento.
Editorial Interamericana.
5. Tamayo, M. (2000). El proceso de la investigación
cientíca. Limusa Noriega editores.
6. Teigens, V., Skalst, P., & Mikelsten, D. (2020).
Inteligencia articial: la cuarta revolución industrial.
Cambridge Stanford Books.
7. Tenés, E. (2023). Impacto de la inteligencia articial
en las empresas. [Tesis de Grado]. E.T.S. de Ingenieros
Informáticos (UPM).
Recibido: 16/07/2023
Aceptado: 21/10/2023