Impacto de la inteligencia artificial en la efectividad de ventas de las PYMES: Una revisión sistemática
DOI:
https://doi.org/10.47606/ACVEN/PH0392Palabras clave:
inteligencia artificial, PyMEs, efectividad de ventas, innovación, eficiencia operativa, transformación digitalResumen
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como un factor clave en la transformación digital de las pequeñas y medianas empresas (PyMEs), al mejorar la productividad, la innovación y la eficiencia operativa. Este estudio tiene como propósito analizar, mediante una revisión sistemática de literatura científica publicada entre 2021 y 2025, el impacto de la IA en la efectividad de ventas de las PyMEs, considerando las dimensiones de eficiencia operativa, innovación, toma de decisiones y gestión del talento. Los resultados evidencian que la IA potencia significativamente la generación de oportunidades de venta, la reducción de costos y la personalización de estrategias de marketing, al tiempo que optimiza la productividad y la gestión de datos en tiempo real. No obstante, su implementación enfrenta barreras relacionadas con la falta de personal especializado, las limitaciones financieras y los retos éticos vinculados a la transparencia de los algoritmos. Se concluye que la IA constituye una herramienta estratégica para el crecimiento competitivo y sostenible de las PyMEs, siempre que se adopte con una planificación tecnológica y organizacional adecuada.
Descargas
Citas
AlRoshoud, A. N., & El-Gohary, H. O. (2024). Exploring the impact of combining neuromarketing and AI adoption on the perceived effectiveness of social media advertising campaigns. International Journal of Customer Relationship Marketing and Management, 15(1), 1–28. https://doi.org/10.4018/ijcrmm.361975
Alyusha, A., & Ledentsov, A. (2022). Industry Modern: A solution for sustainable business performance’s technology challenges. Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT), 4(3), 306–312. https://doi.org/10.34306/att.v4i3.283
Bertschek, I., & Wambach, A. (2024). AI in Europe – Is regulation the answer to being a laggard? The Economists’ Voice, 21(2), 379–385. https://doi.org/10.1515/ev-2024-0043
Bettiol, M., Capestro, M., Di Maria, E., & Micelli, S. (2021). SMEs @ Industry 4.0: A comparison between top and average performers. Sinergie Italian Journal of Management, 39(3), 27–48. https://doi.org/10.7433/s116.2021.03
Gladysz, B., Matteri, D., Ejsmont, K., Corti, D., Bettoni, A., & Haber Guerra, R. (2023). Platform-based support for AI uptake by SMEs: Guidelines to design service bundles. Central European Management Journal, 31(4), 463–478. https://doi.org/10.1108/CEMJ-08-2022-0096
Green competitive advantage and SMEs: Is big data the missing link? (2023). Journal of Competitiveness, 15(1), 56–72. https://doi.org/10.7441/joc.2023.01.05
Kopka, A., & Fornahl, D. (2024). Artificial intelligence and firm growth—Catch-up processes of SMEs through integrating AI into their knowledge bases. Small Business Economics, 62(1), 63–85. https://doi.org/10.1007/s11187-023-00754-6
Kraus, K., Kraus, N., Hryhorkiv, M., Kuzmuk, I., & Shtepa, O. (2022). Artificial intelligence in established Industry 4.0. WSEAS Transactions on Business and Economics, 19, 1884–1900. https://doi.org/10.37394/23207.2022.19.170
Lafuente, E., Rabetino, R., & Leiva, J. C. (2025). Learning from success and failure: Implications for entrepreneurs, SMEs, and policy. Small Business Economics, 64(1), 1–10. https://doi.org/10.1007/s11187-024-00889-0
Lannon, F., Lyons, R., & O’Connor, C. (2024). Generation AI and family business: A perspective article. Journal of Family Business Management, 14(3), 470–474. https://doi.org/10.1108/JFBM-07-2023-0116
Martinez, L. B., Scherger, V., & Orazi, S. (2023). Post-pandemic performance of micro, small and medium-sized enterprises: A Self-Organizing Maps application. Cogent Business & Management, 10(3), 2276944. https://doi.org/10.1080/23311975.2023.2276944
Nasrollahi, M., Ramezani, J., & Sadraei, M. (2021). The impact of big data adoption on SMEs’ performance. Big Data and Cognitive Computing, 5(4), 68. https://doi.org/10.3390/bdcc5040068
Padilla Ospina, A. M., Ospina-Holguín, J. H., & Medina-Vásquez, J. E. (2022). Importancia y efecto de los factores financieros y asociados a la financiación en la intensidad de la innovación de las PyMEs colombianas. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 33(2), 1–20. https://doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.5581
Pfister, P., & Lehmann, C. (2023). Measuring the success of digital transformation in German SMEs. Journal of Small Business Strategy, 33(1), 1–17. https://doi.org/10.53703/001c.39679
Ragazou, K., Passas, I., Garefalakis, A., Galariotis, E., & Zopounidis, C. (2023). Big data analytics applications in information management driving operational efficiencies and decision-making: Mapping the field of knowledge with bibliometric analysis using R. Big Data and Cognitive Computing, 7(1), 13. https://doi.org/10.3390/bdcc7010013
Rojas-Berrio, S., Rincón-Novoa, J., Sánchez-Monrroy, M., Ascúa, R., & Montoya-Restrepo, L. A. (2022). Factors influencing 4.0 technology adoption in manufacturing SMEs in an emerging country. Journal of Small Business Strategy, 32(3), 1–17. https://doi.org/10.53703/001c.34608
Sandoval-Gómez, R. J., Álvarez-Cedillo, J. A., Castellanos-Sánchez, E. I., Álvarez-Sánchez, T., & Pérez-García, R. (2023). Development of a technological innovation and social entrepreneurship training program to generate services in a Mexican public entity. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(13), 74–87. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.289753
Segarra-Blasco, A., Tomàs-Porres, J., & Teruel, M. (2025). AI, robots and innovation in European SMEs. Small Business Economics, 64(3), 675–692. https://doi.org/10.1007/s11187-025-01017-2
Strilets, V., Frolov, S., Datsenko, V., Tymoshenko, O., & Yatsko, M. (2022). State support for the digitalization of SMEs in European countries. Problems and Perspectives in Management, 20(4), 290–305. https://doi.org/10.21511/ppm.20(4).2022.22
Taherizadeh, A., & Beaudry, C. (2023). An emergent grounded theory of AI-driven digital transformation: Canadian SMEs’ perspectives. Industry and Innovation, 30(9), 1244–1273. https://doi.org/10.1080/13662716.2023.2242285
Weber, P. (2023). Unrealistic optimism regarding artificial intelligence opportunities in human resource management. International Journal of Knowledge Management, 19(1), 1–19. https://doi.org/10.4018/IJKM.317217
Zoubi, M. A., Alfaris, Y., Fraihat, B., Otoum, A., Nawasreh, M., & Alfandi, A. (2023). An extension of the diffusion of innovation theory for business intelligence adoption: A maturity perspective on project management. Uncertain Supply Chain Management, 11(2), 465–472. https://doi.org/10.5267/j.uscm.2023.3.003
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 George Carrasco Camones, Merly Leyla León Palacios de Canales, Patricia Elizabeth Lossio Larrea, Enrique Wilfredo Puente Paredes, Ana Maria Holgado Quispe

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.












