Inteligência artificial e tomada de decisões estratégicas em agências de marketing de San Salvador: evidências a partir de uma abordagem de métodos mistos
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Palavras-chave

Pesquisa de mercado
Transformação digital
Métodos mistos
Organizações de serviços

Como Citar

Navarro Martínez, J. C. (2026). Inteligência artificial e tomada de decisões estratégicas em agências de marketing de San Salvador: evidências a partir de uma abordagem de métodos mistos. Realidad Empresarial, (23), e10848. https://doi.org/10.51378/reuca.vi23.10848

Resumo

A tomada de decisões estratégicas constitui um processo central nas agências de marketing, especialmente em contextos de alta incerteza e dinamismo competitivo. Nesse cenário, a inteligência artificial (IA) surgiu como uma ferramenta de apoio analítico, cujo impacto real nos processos decisórios requer evidências empíricas contextualizadas. O objetivo do estudo foi analisar como o uso da IA influencia a tomada de decisões estratégicas em agências de marketing da cidade de San Salvador. Adotou-se uma abordagem de métodos mistos, por meio de um questionário estruturado, aplicado a 20 responsáveis estratégicos de agências de marketing, e oito entrevistas semiestruturadas com especialistas externos em IA, marketing estratégico e transformação digital. A integração dos resultados foi realizada por meio de triangulação, com alcance empírico local e sem pretensão de generalização estatística. Os resultados mostram que a IA é utilizada principalmente como suporte analítico, ampliando a base informativa e contribuindo para reduzir a incerteza percebida, sem substituir o julgamento humano especializado. Da mesma forma, sua incidência é mediada pelas capacidades organizacionais, particularmente o nível de maturidade digital e a existência de critérios explícitos para seu uso estratégico. Conclui-se que predomina um modelo híbrido de decisão, no qual tecnologia e experiência interagem de forma complementar. 

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Referências

Benbya, H., Davenport, T. H. y Pachidi, S. (2021, 8 de enero). Artificial Intelligence in Organizations: Current State and Future Opportunities. MIS Quarterly Executive, 19(4). http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3741983

Carballo, W. (Coord.). (2024). (Escríbeme) Un libro sobre IA: Inteligencia artificial, industrias creativas y educación en comunicación: una mirada desde El Salvador. Mónica Herrera Ediciones. https://monicaherrera.edu.sv/investigacion/escribeme-un-libro-sobre-ia/

Comisión Económica para América Latina y el Caribe. (2022). Transformación digital para una recuperación sostenible e inclusiva en América Latina y el Caribe. CEPAL.

Creswell, J. W. y Plano Clark, V. L. (2018). Designing and conducting mixed methods research (3.a ed.). SAGE Publications.

Davenport, T. H. y Ronanki, R. (2018). Artificial Intelligence for the Real World: Don’t Start with Moon Shots. Harvard Business Review, 96(1), 108-116. https://academichelptoday.com/assets/documents/Artificial_Intelligence_for_the_Real_World_-_HBR.pdf

Davenport, T., Guha, A., Grewal, D. y Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48, 24-42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0

Guest, G., Bunce, A. y Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59-82. https://doi.org/10.1177/1525822X05279903

Gündüzyeli, B. (2024). Artificial intelligence in digital marketing within the framework of sustainable management. Sustainability, 16(23), 10511. https://doi.org/10.3390/su162310511

Haesevoets, T., De Cremer, D., Dierckx, K. y Van Hiel, A. (2021). Human-machine collaboration in managerial decision making. Computers in Human Behavior, 119, 106730. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106730

Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill Education.

Huang, M.-H. y Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49, 30-50. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9

Jobin, A., Ienca, M. y Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1, 389-399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2

Kalai, A. T., Nachum, O., Vempala, S. S. y Zhang, E. (2025). Why Language Models Hallucinate. Cornell University. https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.04664

Kane, G. C., Palmer, D., Phillips, A. N., Kiron, D. y Buckley, N. (2015, 14 de julio). Strategy, not Technology, Drives Digital Transformation. MIT Sloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/projects/strategy-drives-digital-transformation/

Labib, E. (2024). Artificial intelligence in marketing: Exploring current and future trends. Cogent Business & Management, 11(1), 2348728. https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2348728

Lincoln, Y. S. y Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. SAGE Publications.

Mittelstadt, B. (2019). Principles alone cannot guarantee ethical AI. Nature Machine Intelligence, 1, 501-507. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0114-4

Patton, M. Q. (2015). Qualitative research & evaluation methods (4.a ed.). SAGE Publications.

Raisch, S. y Krakowski, S. (2021). Artificial Intelligence and Management: The Automation-Augmentation Paradox. Academy of Management Review, 46(1), 192-210. https://doi.org/10.5465/amr.2018.0072

Roy, S. K., Tehrani, A. N., Pandit, A., Apostolidis, C. y Ray, S. (2025). AI-capable relationship marketing: Shaping the future of customer relationships. Journal of Business Research, 192, 115309. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2025.115309

Rust, R. T. (2020). The future of marketing. International Journal of Research in Marketing, 37(1), 15-26. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2019.08.002

Shrestha, Y. R., Ben-Menahem, S. M. y von Krogh, G. (2019). Organizational Decision-Making Structures in the Age of Artificial Intelligence. California Management Review, 61(4), 66-83. https://doi.org/10.1177/0008125619862257

Shrestha, Y. R., Krishna, V. y von Krogh, G. (2021). Augmenting organizational decision-making with deep learning algorithms: Principles, promises, and challenges. Journal of Business Research, 123, 588-603. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.09.068

Whittlestone, J., Nyrup, R., Alexandrova, A. y Cave, S. (2019). The Role and Limits of Principles in AI Ethics: Towards a Focus on Tensions [artículo de investigación]. Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, Association for Computing Machinery, New York, Nueva York, Estados Unidos de América. https://doi.org/10.1145/3306618.3314289

Xiong, W., Chen, W. y Liang, M. (2023). Partner or subordinate? Sequential risky decision-making behaviors under human-machine collaboration contexts. Computers in Human Behavior, 139, 107556. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107556

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