The role of AI and mass customization in marketing strategies
Estrategia de negocios
PERSONALIZACIÓN de ALIMENTOS
impulsada por inteligencia artificial
La IA como aliada en la gestión del talento y la experiencia personalizada
Gestión del talento
La inteligencia artificial como estrategia tecnológica para la gestión sanitaria de la atención
Innovación y tecnología
EDICIÓN
EDITORIAL CARTA
En un mundo donde la personalización ya no es un lujo, sino una expectativa, la inteligencia artificial (ia ) emerge como pieza clave para transformar la manera en que las empresas interactúan con sus clientes y colaboradores. La 18ª edición de Conexión, Tendencias en la Gestión Organizacional, titulada «Insight: la mirada hacia la personalización», se adentra en cómo la ia y la personalización masiva están redefiniendo los modelos de negocio, la gestión del talento y la experiencia del consumidor en múltiples industrias.
La inteligencia artificial ha revolucionado el ámbito del marketing, permitiendo estrategias altamente personalizadas que responden de manera precisa a las necesidades de cada cliente. En este número exploramos el papel de la ia y la customización masiva en las estrategias de marketing, analizando cómo las empresas pueden utilizar datos y algoritmos para crear campañas más efectivas y relevantes.
Más allá del marketing, la ia también está impulsando una transformación colaborativa en los clústeres empresariales, fomentando sinergias estratégicas entre organizaciones para una mayor competitividad. Asimismo, abordamos cómo la inteligencia artificial se ha convertido en una aliada esencial en la gestión del talento, permitiendo experiencias más humanas y personalizadas en los procesos de reclutamiento, desarrollo profesional y retención de colaboradores.
En el sector alimentario, la tecnología también está marcando la diferencia. La personalización de alimentos impulsada por ia está permitiendo la creación de productos adaptados a las preferencias y necesidades nutricionales individuales, lo cual representa una revolución en la industria de la alimentación.
Los desafíos y oportunidades de la customización con ia son múltiples. Por ello, en este número analizamos los retos y beneficios de esta revolución tecnológica, desde su implementación en la atención sanitaria hasta su impacto en la responsabilidad social corporativa. La ia no solo está optimizando la eficiencia operativa, sino que se ha convertido en un diferenciador clave para las empresas que buscan generar valor con un impacto social positivo.
A lo largo de estas páginas, ofrecemos una visión integral sobre cómo la ia está modelando el presente y el futuro de la personalización. Confiamos en que esta edición de Conexión sirva como una fuente de inspiración y conocimiento para líderes, académicos y profesionales interesados en aprovechar el poder de la inteligencia artificial para transformar sus organizaciones y mejorar la experiencia de sus clientes.
Agradecemos a los colaboradores que han hecho posible este número, estamos seguros de que su contenido enriquecerá la conversación sobre el futuro de la personalización impulsada por ia
Atentamente, Comité editorial cxn
Contenido
4.
8.
The role of ai and mass customiziation in marketing strategies
6. ia y la transformación colaborativa en clústeres empresariales
Dra. Sartaj Chaudhary (Khera)
DIRECCIÓN EJECUTIVA Y EDICIÓN GENERAL
Lorena Martínez Gómez
SECRETARÍA EJECUTIVA
Fredel Granados Chávez
Carlos Arturo Alfaro Galán
COORDINACIÓN EDITORIAL
Rosa Quintanilla Martínez
Dra. Iraís María Arenas de Ita
10.
Mtro. Rigoberto Andrés Farías ia y la personalización masiva
DISEÑO EDITORIAL
Cinthya Berenice Bustamante Garza
CORRECCIÓN DE ESTILO
Andrea Garza Carbajal
María Silvana Martínez Couoh
Beatriz del Carmen Ramírez Berttolini
banco de imágenes www.freepik.com
La ia como aliada en la gestión del talento y la experiencia personalizada
Mtra. Jocelyn Hipólito Rodríguez
cxn conexión, Año 7, núm. 18, 2025, es una publicación trimestral editada por la Fundación Universidad de las Américas, Puebla. Ex hacienda Santa Catarina Mártir s/n, San Andrés Cholula, Puebla, C. P. 72810. Tel. 222 229 20 00. www.udlap.mx, lorena.martinez@udlap.mx. Editora responsable: Lorena Martínez Gómez. Reserva de Derechos al Uso Exclusivo e issn: en trámite, ambos otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor. Responsable de la última actualización de este número: Dirección de Proyectos Especiales, Carlos Arturo Alfaro Galán. Fecha de la última modificación: 25 de marzo de 2025.
12. Transformando la gestión del talento en una experiencia más humana
Dra. Isis Olimpia Gutiérrez Martínez
14.
16. La magia de la customización con ia: retos y oportunidades
Lic. Daniela Rojas Arroyo y Mtro. Juan José Rojas Villegas
Personalización de alimentos impulsada por inteligencia artificial
Dr.Ricardo Hernández Figueroa, Dra. Emma Mani López, Dra. Nelly Ramírez Corona y Dr. Aurelio López Malo Vigil
18. La inteligencia artificial como estrategia tecnológica para la gestión sanitaria de la atención
Dr. Juan Manuel Luján González y Claudia Yahana Rosario Martínez
20. Diferenciador empresarial con impacto en la responsabilidad social corporativa
Mtra. Miriam Samour Nieva
DRA. SARTAJ
CHAUDHARY (KHERA)
Doctorate in Management from Mohan Lal Sukhadia University, Udaipur, in collaboration with Birla Institute of Management Technology (bimtech), Greater noida, India.
Academic, researcher, and thought leader. She has taught at internationally renowned institutions, such as Universidad de las Américas Puebla (udlap), Mexico, and Birla Institute of Management Technology (bimtech), Greater noida, India
Recipient of the Jagdish N. Sheth Best Thesis Award 2016 from Birla Institute of Management Technology. She has published research papers in scopus, abdc, and abs-indexed journals and participated in international conferences.
THE ROLE OF AI AND MASS CUSTOMIZATION in
marketing strategies
Artificial intelligence, or ai , was first coined by John McCarthy in 1956. Eventually, ai was treated as part of computer science engineering which promoted the role of intelligent machines capable of perceiving their environment and taking a suitable action to maximize success in doing various tasks (Singh et al., 2013). Over the years, the application of ai has extended to various disciplines, including marketing. As competition increased, ai had been successfully used as a tool to tailor marketing strategies. Assimilating the insights from Big data analytics, ai had assisted companies to maintain a competitive edge in crm strategies of customization and personalization (Kamel, 2023). Companies which were using ai tools had been able to effectively change their marketing strategies in real time, making their messages more relevant for the customers, this lead to higher customer engagement and conversion rates (Iyelolu et al., 2024). Furthermore, through personalization, this technology lead to enhanced customer experience and customer loyalty (Ifekanandu et al., 2023).
ai tried to emulate human beings in doing physical tasks, cognitive thinking, and emotions. These capabilities of ai had been conceptualized as part of a marketing strategy framework proposed by Huang and Rust (2021). According to this framework, mechanical ai could collect and process data for market research; segmenting customers on basis of their preferences; standardization of 4 P’s —product, price, place, and promotion— through automation in making the product available at a certain price; facilitated through payment gateways at websites; and promoting to a group of customers. The cognitive ai could identify competition through market analytics; target the customers; and personalize products, prices and promotion through interactions. The emotional feeling ai would be capable of understanding customer needs, position the products, negotiate price, and personalize the customer
Ekasari, S., Judijanto, L., & Vandika, A. Y. (2024). The role of artificial intelligence and machine learning in precision targeting: revolutionizing marketing strategies. Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 2(3), 347-361.
Huang, M. H. & Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49, 30-50.
Ifekanandu, C. C., Anene, J. N., Iloka, C. B., & Ewuzie, C. O. (2023). Influence of artificial intelligence (ai ) on customer experience and loyalty: mediating role of personalization. Journal of Data Acquisition and Processing, 38(3), p.1936.
Iyelolu, T. V., Agu, E. E., Idemudia, C., & Ijomah, T. I. (2024). Leveraging artificial intelligence for personalized marketing campaigns to improve conversion rates. International Journal of Engineering Research and Development, 20(8), 253-270.
experience, leading to higher customer engagements and tailoring customer emotional preferences.
According to Piller and Euchner (2024), mass customization had been perfected with products tailored to the customer expectations based on traces of online data left behind by the customer, thereby ruling out customer’s direct involvement. Thus, precision marketing or data driven marketing facilitated predictive analysis of customer needs and could become part of business differentiation strategies (Ekasari et al., 2024). On the flip side, protecting customer data, security and ethical concerns had to be addressed by companies (Mishra and Triptahi, 2021). Companies would also face challenges of upgrading technology infrastructure, training employees, and gaining customer trust (Wisetsri et al., 2022).
In conclusion, like any form of innovation, ai needs to be used with caution so that it does not promote consumerism or unethical practices of companies, but rather sustainable consumption in benefit of the consumers, companies, and the environment.
Kamel, M. A. (2023). Big data analytics and market performance: the roles of customization and personalization strategies and competitive intensity. Journal of Enterprise Information Management, 36(6), 1727-1749.
Mishra, S. & Tripathi, A. R. (2021). ai business model: an integrative business approach. Journal of Innovation and Entrepreneurship, 10(1), 18.
Piller, F. & Euchner, J. (2024). Mass customization in the age of ai : a conversation with Frank Piller. Research-Technology Management, 67(4), 14-20.
Singh, G., Mishra, A., & Sagar, D. (2013). An overview of artificial intelligence. SBIT Journal of Sciences and Technology, 2(1), 1-4.
Wisetsri, W., Vijai, C., Chueinwittaya, K., & Jirayus, P. (2022). Artificial Intelligence in Human Resources Management-An Overview. Journal of Positive School Psychology, 6(2), 26882693.
MTRO. RIGOBERTO ANDRÉS FARÍAS
Maestro en Negocios con especialidad en Planeación Estratégica y licenciado en Ingeniería Química Industrial por la Universidad de las Américas Puebla.
Con 35 años de experiencia profesional en industrias como Tecnologías de Información, Química, Alimentos, Servicios y Autopartes. Ha ocupado cargos de liderazgo como director de planta y director general en organizaciones en México, Centroamérica, el Caribe y Sudamérica.
Socio fundador de Talent Network, Strategy Challenge e iptt
Es miembro del consejo de administración de itg México y ha liderado equipos en la implementación de sistemas tecnológicos, educación y administración de datos para empresas multinacionales, como Rohm and Haas Company, Enertec Latinoamérica, Johnson Controls, Varta y Associated British Foods en toda Latinoamérica.
IA Y LA PERSONALIZACIÓN MASIVA
Los consumidores demandan cada vez más productos y servicios a la medida y las empresas que consigan ofrecer experiencias personalizadas serán más competitivas. La inteligencia artificial (ia ) ha emergido como un habilitador clave para la personalización masiva, permitiendo a las empresas adaptar productos y servicios a las necesidades específicas de cada consumidor. Este enfoque no solo mejora la experiencia del cliente, sino que posiciona a las organizaciones que lo adoptan a la vanguardia de sus respectivas industrias.
• Personalización como diferenciador competitivo
En los mercados modernos con demandas volátiles y cada vez más exigentes, la capacidad de personalizar ofertas basándose en las preferencias de los clientes puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso. Según Harreis et al. (2023), el uso de ia generativa permite a las empresas diseñar productos que responden a las tendencias del mercado, pero también atienden las necesidades únicas de los consumidores. Este enfoque es especialmente relevante en sectores como la moda, donde la personalización puede traducirse en diseños exclusivos basados en preferencias individuales.
71 %
de los consumidores espera cierto nivel de personalización en sus interacciones con las marcas
• Tecnología al servicio del cliente
El análisis de datos, impulsado por la ia y el big data, permite a las empresas recopilar, procesar y aplicar información para ofrecer soluciones a la medida. Un ejemplo destacado es el sector minorista, donde las marcas pueden utilizar datos de compras anteriores para sugerir productos que se alineen con el estilo y las preferencias del cliente. De acuerdo con la consultora McKinsey (Hayes y Downie, 2024) el 71 % de los consumidores espera cierto nivel de personalización en sus interacciones con las marcas, lo que subraya la importancia de implementar tecnologías avanzadas para satisfacer esta expectativa.
• Hiperpersonalización en marketing digital
En el ámbito del marketing digital, la personalización masiva alcanza nuevos niveles gracias a la ia . Las empresas pueden desarrollar campañas que lleguen al público adecuado con el mensaje preciso en el momento oportuno. Según MedioDigital (Hiperpersonalización en Marketing, 2024), las campañas basadas en datos permiten una «hiperpersonalización a escala», ofreciendo resultados medibles y una mayor eficacia en las estrategias de captación y retención de clientes.
• Retos y oportunidades
Aunque los beneficios de la personalización masiva son claros, existen desafíos que las empresas deben abordar. La inversión en tecnologías de ia , la capacitación del personal y la gestión ética de los datos son aspectos críticos que deben ser considerados. En un artículo para Harvard Deusto, Luis Vives (2024) sugiere que los líderes empresariales deben formular preguntas estratégicas sobre cómo implementar la ia de manera efectiva y ética para maximizar su impacto en la personalización.
• Conclusiones parciales
La personalización masiva, habilitada por la ia , representa una transformación profunda en la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Las organizaciones que adopten estas tecnologías y enfoques no solo podrán satisfacer las expectativas de sus consumidores, sino que también consolidarán su posición en un mercado altamente competitivo.
referencias
Harreis, H., Koullias, T., Roberts, R. y Te, K. (8 de marzo de 2023). La ia generativa: libere el futuro de la moda. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/featured-insights/ destacados/la-ia-generativa-libere-el-futuro-de-la-moda/es
Hayes, M. y Downie, A. (5 de agosto de 2024). Personalización con ia . IBM. https://www. ibm.com/es-es/think/topics/ai-personalization
Hiperpersonalización en marketing: qué es y ventajas. (2024). MedioDigital https:// www.mediodigital.com.uy/hiperpersonalizacion-en-el-marketing-como-mejorar-la-experiencia-del-cliente
Vives, L. (2024). Cuatro preguntas sobre ia generativa que todo ceo debería hacerse. Harvard Deusto Business Review, 347, 42-55.
DRA. IRAÍS MARÍA ARENAS DE ITA
Doctora en Global Studies por Sophia University, Japón, con múltiples maestrías en estudios de desarrollo y negocios internacionales.
Especialista en dirección, gestión y administración de proyectos nacionales e internacionales, con amplia experiencia en desarrollo económico, comercio exterior y desarrollo sostenible.
Ha colaborado con diversas organizaciones en la gestión de financiamiento, diseño de estrategias y promoción de la profesionalización en sectores clave. Su labor combina investigación académica y práctica aplicada, destacando su compromiso con el desarrollo institucional y la generación de un impacto positivo en el ámbito económico y social.
IA Y LA TRANSFORMACIÓN COLABORATIVA
en clústeres empresariales
En un entorno empresarial cada vez más competitivo, los clústeres han emergido como catalizadores fundamentales para el desarrollo económico regional. Sin embargo, el verdadero desafío no radica simplemente en reunir empresas bajo un mismo paraguas organizacional, sino en crear sinergias significativas que impulsen la competitividad colectiva. La inteligencia artificial (ia ) y la personalización masiva están revolucionando esta dinámica, ofreciendo nuevas posibilidades para transformar la manera en que las empresas colaboran y crecen juntas.
El nuevo paradigma de colaboración
La gestión de un clúster empresarial implica la capacidad de identificar y potenciar sinergias entre sus miembros. Actualmente, este proceso requiere un análisis manual exhaustivo de las capacidades, necesidades y potenciales complementariedades entre las empresas participantes. La implementación de ia transformaría este proceso mediante algoritmos de análisis que podrían identificar patrones de complementariedad no evidentes a primera vista, facilitando la creación de cadenas de valor más robustas y colaboraciones estratégicas más efectivas.
Esta transformación sería valiosa en varios sectores. Por ejemplo, dentro de las tic , la ia podría analizar variables, como especialidades técnicas, mercados objetivo y capacidad operativa, sugiriendo colaboraciones específicas entre empresas de desarrollo de software y aquellas especializadas en infraestructura tecnológica. En el sector textil-confección, donde existe una alta complejidad en las cadenas productivas, la ia podría mapear complementariedades entre productores de diferentes escalas, desde pequeños talleres hasta grandes manufactureras, optimizando la capacidad instalada del clúster.
En el ámbito de la comunicación y coordinación, la personalización masiva mediante ia ofrecería una solución a uno de los mayores desafíos en la gestión de clústeres: la efectividad en el flujo de información. Los sistemas inteligentes podrían filtrar y priorizar la información relevante
para cada miembro, asegurando que cada empresa reciba notificaciones personalizadas sobre oportunidades de colaboración, eventos relevantes y recursos compartidos que se alineen con sus intereses y capacidades específicas.
Sin embargo, es crucial reconocer las limitaciones de la ia en aspectos fundamentales de la gestión. La tecnología no puede reemplazar la complejidad de las relaciones humanas ni eliminar sesgos inherentes a la colaboración empresarial. La experiencia demuestra que factores como la confianza mutua, la historia de colaboraciones previas y las dinámicas personales entre líderes empresariales juegan un papel decisivo que ningún algoritmo puede evaluar completamente. Además, la ia podría incluso perpetuar sesgos existentes si se basa únicamente en datos históricos de colaboración, ignorando el potencial de nuevas relaciones que podrían surgir de interacciones personales inesperadas.
Desafíos y consideraciones
La implementación de ia en clústeres empresariales enfrenta retos significativos que deben abordarse estratégicamente. El primero es la brecha digital entre empresas: mientras algunas organizaciones cuentan con infraestructura tecnológica avanzada, otras apenas inician su transformación digital. Esta disparidad podría crear nuevas barreras para la colaboración efectiva.
La gestión de datos representa otro desafío crucial. Las empresas suelen mostrar resistencia a compartir información sensible, incluso dentro del clúster. La
implementación de ia requeriría establecer protocolos claros de privacidad y seguridad que generen confianza sin comprometer el potencial de análisis de los sistemas inteligentes. Finalmente, existe el riesgo de generar una sobredependencia tecnológica. Si bien la ia puede optimizar procesos de colaboración, no debe reemplazar los espacios de interacción directa que han demostrado ser fundamentales para la construcción de relaciones comerciales duraderas.
Conclusiones y recomendaciones
La integración de ia en la gestión de clústeres empresariales no es simplemente una actualización tecnológica, sino una oportunidad para redefinir la colaboración interempresarial. El éxito de esta transformación dependerá de nuestra capacidad para equilibrar la eficiencia tecnológica con el valor insustituible de las relaciones humanas.
La experiencia demuestra que la tecnología debe ser una herramienta facilitadora, no un sustituto de la gestión humana. Las empresas que logren este balance podrán aprovechar la ia para potenciar sus colaboraciones mientras mantienen la esencia de las relaciones comerciales: la confianza y el entendimiento mutuo. Para avanzar en esta dirección, los clústeres deben: 1) invertir en capacitación digital, buscando reducir las brechas tecnológicas entre miembros; 2) desarrollar protocolos de gobernanza de datos que generen confianza, y 3) mantener espacios de interacción personal que complementen las soluciones tecnológicas. Solo así la ia se convertirá en un verdadero catalizador de la colaboración empresarial.
MTRA. JOCELYN HIPÓLITO RODRÍGUEZ
Maestra en Gestión Organizacional por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla y licenciada en Administración de Negocios Internacionales por la Universidad de las Américas Puebla. Obtuvo un certificado en Comunicación de Gestión por la udlap
Ha trabajado con diversas organizaciones, cuenta con experiencia en el desarrollo de negocios internacionales, comercio exterior y análisis de mercados. Ha desempeñado roles clave en la gestión de proyectos y estrategias para el crecimiento de exportaciones a nivel global.
LA IA COMO ALIADA EN LA GESTIÓN DEL TALENTO
y la experiencia personalizada
Hace apenas una década, la inteligencia artificial (ia ) parecía un concepto reservado para las películas de ciencia ficción. Actualmente, se ha convertido en un pilar fundamental de la gestión empresarial, transformando la manera en que las organizaciones toman decisiones (Herrera Triguero, 2024).
El uso de la ia como herramienta esencial dentro de las organizaciones para la búsqueda de datos está permitiendo analizar el comportamiento de los consumidores para que estas puedan crear estrategias más sólidas que permitan la personalización de los servicios.
A raíz de dicha transformación, se han encendido numerosas alertas acerca del impacto potencial de las tecnologías de ia en la evolución del mercado laboral, especialmente en los empleos que son más sencillos de automatizar (Kolbjørnsrud et al., 2016). La realidad es que la inteligencia artificial pronto será capaz de llevar a cabo tareas administrativas —que actualmente consumen gran parte del tiempo de los gerentes— de manera más eficiente, rápida y económica. Vemos entonces que la ia puede ser una herramienta muy poderosa, pues ofrece soluciones para fomentar el desarrollo profesional en diversos ámbitos, tales como:
Reclutamiento y selección. Gracias al análisis de datos será posible evaluar tanto competencias técnicas como blandas, haciendo un filtro mucho más optimizado que reduzca los tiempos en la búsqueda de los candidatos idóneos para el puesto (Quintero, 2025).
Capacitación. La incorporación de asistentes virtuales que, además de dar atención personalizada, sean capaces de recopilar información específica útil para adecuar capacitaciones de acuerdo con las necesidades individuales de los empleados.
Retención del talento. Mediante un análisis de métricas de rendimiento se pueden mejorar ciertas áreas de los em-
pleados, así como monitorear la satisfacción laboral y prevenir la rotación de personal.
Experiencia del empleado. Como se mencionó anteriormente, existen procesos administrativos que pueden ser automatizados con el uso de la ia , lo que implicaría que se pueda liberar tiempo y asignar tareas más estratégicas a los empleados, dando como resultado una mayor satisfacción en el área laboral.
Análisis. Otro uso importante es la identificación de datos predictivos sobre los empleados que tienen una mayor posibilidad de renunciar, con ello sería posible tomar medidas preventivas.
Experiencia personalizada a los clientes. En la era de la inteligencia artificial, uno de los puntos de mayor relevancia es que mediante esta herramienta se pueden analizar datos sobre el comportamiento de los consumidores y, con ello, crear estrategias que puedan brindar experiencias personalizadas para los clientes. Esto es esencial para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas hoy en día.
Entendiendo el comportamiento de los clientes, y de acuerdo con la revista de negocios de Harvard, existen algunos puntos clave en los que la ia ha optimizado el análisis de los datos para mejorar el conocimiento del cliente y transformar las organizaciones (Oranye, s. f.).
1
Segmentación del cliente
Una segmentación efectiva del cliente es esencial para la personalización en las campañas de marketing y la mejora de la experiencia. La inteligencia artificial mejora la segmentación de clientes al analizar grandes cantidades de datos y descubrir patrones ocultos que conducen a segmentos más precisos y dinámicos.
2
Análisis de sentimientos para la retroalimentación de clientes
Entender los sentimientos del cliente es vital para aquellas organizaciones que buscan mejorar sus respectivos productos, servicios o, en general, la experiencia del cliente. El análisis de sentimientos impulsado por inteligencia artificial automatiza este proceso, ofreciendo a las empresas valiosos conocimientos sobre las emociones y opiniones de los clientes (Oranye, s. f.).
3
Personalización a gran escala
La personalización se ha convertido en un factor clave para conseguir la satisfacción y lealtad del cliente. En una era donde los clientes esperan experiencias personalizadas, ofrecer personalización a gran escala puede ser un desafío, especialmente para empresas con grandes bases de clientes. La inteligencia artificial lo hace posible al analizar los datos de los clientes y brindar contenido, ofertas y recomendaciones relevantes en tiempo real (Quintero, 2025).
En definitiva, la ia ha transformado la gestión a través del uso de todas estas herramientas, por lo tanto, es indispensable que los nuevos talentos tengan la habilidad para poder implementar la inteligencia artificial en sus estrategias, las cuales deben de ir enfocadas a la experiencia personalizada en el servicio al cliente, ya que solo así podrán afrontar la enorme competencia que existe y que es cada vez más fuerte e innovadora.
referencias
Herrera Triguero, F. (17 de diciembre de 2024). Lo que nos espera de la inteligencia artificial en 2025. The conversation. https://theconversation.com/lo-que-nos-espera-de-la-inteligencia-artificial-en-2025-244353
Kolbjørnsrud, V., Amico, R. y Thomas, R. J. (2 de novimbre de 2016). How Artificial Intelligence will redefine Management. Harvard Business Review. https://hbr.org/2016/11/ how-artificial-intelligence-will-redefine-management
Oranye, C. (s. f.) 5 ways ai can enhance customer Insights through data analysis. Insight 7. https://insight7.io/5-ways-ai-can-enhance-customer-insights-through-data-analysis/
Quintero, E. (2005) Inteligencia Artificial: un aliado imprescindible. Harvard Deusto Management & Innovation, 71. https://www. harvard-deusto.com/inteligencia-artificial-un-aliado-imprescindible
DRA. ISIS OLIMPIA GUTIÉRREZ MARTÍNEZ
LA GESTIÓN DEL TALENTO
en una experiencia más humana
LDoctora en Ciencias de la Gestión por el Conservatoire National des Arts et Métiers, París, Francia, maestra en Evoluciones Tecnológicas y Organizacionales por la Université de Versailles, y maestra en Ciencias en Planificación de Empresas y Desarrollo Regional por el Instituto Tecnológico de Mérida. Licenciada en Informática por el Instituto Tecnológico de Campeche. Sus intereses de investigación giran en torno a la gestión de personas dentro de las organizaciones, específicamente en el estudio de factores como el compromiso organizacional, la confianza y el compartir información en la gestión estratégica de tecnologías de la información. Ha participado en proyectos internacionales sobre gestión de talento, discriminación y equidad en las organizaciones. Su investigación ha sido publicada en revistas de renombre y ha recibido varios reconocimientos. Actualmente, es miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores nivel 1 y profesora de tiempo completo en la Universidad de las Américas Puebla.
a personalización masiva adoptada por las empresas desde la década de los noventa representó un cambio significativo en el ámbito empresarial al transformar el tradicional sistema de producción en masa. La personalización masiva, un concepto clave en marketing, aprovecha los avances tecnológicos para combinar la eficiencia de la producción en masa con la flexibilidad de la personalización. De esta manera, los clientes pueden adquirir productos, como ropa, calzado o dispositivos electrónicos, adaptados a sus gustos y necesidades específicas (Jensen, 2022; Trautman, 2023). Particularmente, en el ámbito de la gestión del talento, la personalización masiva se refiere a utilizar los principios antes mencionados, pero orientados a afrontar los retos organizacionales vinculados al talento humano. Se trata de pasar de un enfoque estandarizado a uno más individualizado para gestionar el talento (Jensen, 2022).
Sin embargo, aunque el concepto de personalización masiva es bastante utilizado en el ámbito de la producción, la personalización masiva en la gestión del talento aún no ha llegado a muchos contextos organizacionales. En efecto, muchas empresas continúan utilizando modelos tradicionales de gestión de talento, sin adaptarse a las necesidades específicas de cada colaborador. Esta falta de flexibilidad genera una brecha significativa entre la organización y sus colaboradores, especialmente en entornos de trabajo híbridos, remotos o con alta rotación de personal, donde la personalización masiva se ha revelado como un factor clave para el éxito de las relaciones laborales (Trautman, 2023). Por ejemplo, la imposición de políticas rígidas de regreso presencial tras la pandemia provocó una fuerte reacción por parte de los colaboradores, obligando a muchas empresas a ofrecer opciones de trabajo más flexibles y personalizadas (Jensen, 2022).
Cabe destacar que el concepto de personalización masiva en el área de gestión de talento requiere que las empresas cambien de paradigma, pasando de utilizar un concepto de igualdad (lo mismo para todos) a un concepto de equidad, donde las necesidades individuales de cada colaborador son
el centro de atención. Apoyándose en el uso de big data y la inteligencia artificial, las empresas pueden analizar el comportamiento de sus colaboradores y ofrecerles soluciones altamente personalizadas que les permitan aprovechar oportunidades de capacitación y desarrollo individualizadas, empoderándolos para tomar decisiones sobre su propio crecimiento profesional (Jensen, 2022).
Asimismo, la personalización masiva favorece la implementación de programas de prestaciones flexibles. Estos programas permiten a los colaboradores elegir, dentro de los límites establecidos por las empresas, las prestaciones adicionales que desean recibir como parte de su compensación total. En lugar de ofrecer un paquete de prestaciones estándar a todos los colaboradores, estas empresas ofrecen una variedad de opciones, y cada empleado puede seleccionar aquellas que mejor se adapten a sus necesidades individuales (kpmg , s. f.). Además, la personalización masiva resulta especialmente útil en la incorporación de nuevos talentos, particularmente en áreas con alta rotación, donde la diversidad de perfiles de los nuevos colaboradores requiere de una estrategia de incorporación personalizada. Factores como la experiencia, la ubicación geográfica y las necesidades de capacitación, hacen que cada nuevo colaborador requiera de un plan de integración organizacional específico (Trautman, 2023).
En conclusión, vemos que la personalización masiva es fundamental para una atracción, desarrollo y retención de talento exitosa. Desde la incorporación de nuevos colaboradores, pasando por la implementación de programas de prestaciones flexibles y el desarrollo
de trayectorias profesionales personalizadas, gracias a la personalización masiva, las organizaciones pueden construir relaciones más sólidas con sus colaboradores, brindándoles experiencias laborales más humanas, significativas y satisfactorias. Al hacerlo no solo fomentan un mayor compromiso organizacional entre sus colaboradores, sino que también se diferencian de la competencia, fortalecen su propuesta de valor y consolidan su posición competitiva en el mercado.
referencias
Jensen, D. (5 de julio de 2022). It’s time for mass customization to reach HR. Smith Business Insight. https://smith.queensu.ca/insight/content/Its-Time-for-Mass-Customization-toReach-HR.php
kpmg (s. f.). Plan de beneficios flexibles. Cinco pasos para impulsar el talento en las organizaciones. KPMG México. https://kpmg. com/mx/es/home/campaigns/2024/04/ hs-plan-de-beneficios-flexibles.html
Trautman, S. (11 de septiembre de 2023). 7 simple steps to mass customization in employee onboarding using knowledge transfer. The Steve Trautman Co. https://stevetrautman.com/ blog/7-steps-to-mass-customization-in-employee-onboarding-using-knowledge-transfer/
DR. RICARDO HERNÁNDEZ
FIGUEROA, DRA. EMMA MANI LÓPEZ, DRA. NELLY RAMÍREZ
CORONA Y DR.
AURELIO LÓPEZ MALO
VIGIL
Ricardo Hernández Figueroa, doctor en Ciencia de Alimentos por la Universidad de las Américas Puebla.
Emma Mani López, doctora en Ciencias de los Alimentos por el Instituto Tecnológico de Veracruz.
Aurelio López Malo Vigil, doctor en Ciencias Químicas con especialidad en Ciencias de los Alimentos por la Universidad de Buenos Aires.
Nelly Ramírez Corona, doctora y maestra en Ciencias en Ingeniería Química por el Instituto Tecnológico de Celaya, y licenciada en Ingeniería Química por la Universidad Autónoma de Tlaxcala. Su investigación se centra en ingeniería de procesos químicos, procesamiento de alimentos y enseñanza en ingeniería. Colabora en proyectos de innovación tecnológica con diversas industrias.
Forman parte del grupo de investigadores del Laboratorio de Microbiología de Alimentos del Departamento de Ingeniería Química, Alimentos y Ambiental de la Universidad de las Américas Puebla dedicado al estudio de agentes antimicrobianos naturales, investigando su aplicación en diversos grupos de alimentos y sus efectos en aspectos que definen la seguridad, calidad, vida de anaquel y atributos sensoriales. Participan en diversos proyectos vinculados con la industria de alimentos.
PERSONALIZACIÓN DE ALIMENTOS
impulsada por inteligencia artificial
La creciente demanda de alimentos personalizados está transformando la industria alimentaria, impulsada por consumidores que buscan productos adaptados a sus preferencias y necesidades dietéticas. En este contexto, la inteligencia artificial (ia ) surge como una herramienta clave para diseñar soluciones innovadoras que integren ingredientes naturales, optimicen la calidad y prolonguen la vida útil de los alimentos.
¿Cómo puede la ia revolucionar la formulación de alimentos personalizados, aprovechando sus beneficios y superando sus desafíos?
La personalización de alimentos representa una tendencia en auge, impulsada por la creciente preocupación de los consumidores por su salud y bienestar. Se trata de desarrollar productos que atiendan necesidades específicas de los consumidores, como dietas bajas en sodio, alimentos enriquecidos con micronutrientes o productos sin determinados alérgenos. Además, responde a preferencias
culturales, éticas y sostenibles, como el aumento de dietas basadas en plantas.
El uso de ingredientes naturales en la formulación de alimentos personalizados juega un papel crucial en este contexto. Sin embargo, su integración presenta desafíos complejos debido a las interacciones entre ingredientes y la necesidad de mantener la estabilidad y los atributos sensoriales de las formulaciones. La ia puede ofrecer soluciones avanzadas para abordar los desafíos de la personalización. Al analizar grandes volúmenes de datos, la ia puede identificar patrones en las preferencias de los consumidores, necesidades nutricionales y tendencias del mercado. Esto permite a las empresas crear productos altamente personalizados y competitivos.
El uso de ingredientes naturales en la formulación de alimentos personalizados juega un papel crucial.
Un ejemplo es el uso de algoritmos de aprendizaje automático para seleccionar ingredientes que optimicen las propiedades funcionales, sensoriales y de conservación de los alimentos. Redes neuronales, por ejemplo, pueden predecir cómo diferentes combinaciones de ingredientes afectan el sabor, la textura y la estabilidad. Además, la ia permite evaluar el impacto de ingredientes naturales, como agentes antibacterianos y antifúngicos, en prolongar la vida útil sin comprometer la calidad. Empresas líderes en la industria alimentaria ya están aplicando estas tecnologías. Algunas utilizan sistemas de ia para diseñar alternativas lácteas y cárnicas basadas en plantas, optimizando su sabor y textura mediante el análisis de datos sensoriales, físicos y químicos. Estas innovaciones no solo satisfacen las demandas del consumidor, sino que también reducen los tiempos de desarrollo y los costos asociados.
La adopción de inteligencia artificial en la formulación de alimentos personalizados ofrece numerosos beneficios para la industria alimentaria. Permite una diferenciación significativa en un mercado altamente competitivo al ofrecer productos adaptados a nichos específicos de consumidores. Asimismo, reduce los costos operativos mediante la optimización de procesos de investigación y desarrollo, acortando los tiempos de lanzamiento al mercado.
Además, estas tecnologías fomentan la innovación sostenible. El uso de ingredientes naturales y soluciones de conservación basadas en ia puede reducir el desperdicio alimentario y minimizar el impacto ambiental. Por ejemplo, algoritmos de optimización han permitido extender la vida útil de productos frescos (frutas y hortalizas) hasta en un 20 %, reduciendo significativamente las pérdidas en la cadena de suministro. Empresas que aplican ia para ajustar formulaciones han reportado una disminución del 15 % en el desperdicio generado durante el procesamiento de alimentos, contribuyendo a una menor huella de carbono. Sin embargo, también existen desafíos en la implementación de estas tecnologías. La recopilación y gestión de datos, así como la capacitación del personal para utilizar herramientas de ia , representan barreras importantes. Además, es fundamental garantizar que las soluciones desarrolladas cumplan con las regulaciones de seguridad alimentaria y las expectativas del consumidor.
Perspectiva futura
La combinación de la inteligencia artificial y la personalización promete transformar la industria alimentaria en los próximos años. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, las empresas podrán ofrecer productos aún más adaptados a las necesidades individuales de los consumidores, fortaleciendo su posición en el mercado global. La participación de la academia es crucial en este proceso, ya que proporciona el conocimiento científico y las herramientas necesarias para validar soluciones tecnológicas. Para la industria alimentaria esta evolución representa una oportunidad para liderar el mercado mediante estrategias competitivas y sostenibles. Si bien los desafíos persisten, el trabajo conjunto entre universidades e industrias puede acelerar la adopción de estas tecnologías, impulsando soluciones que beneficien tanto a los consumidores como al medio ambiente. El futuro de la personalización está aquí, impulsado por la ia , la innovación constante y una colaboración interdisciplinaria fortalecida.
LIC. DANIELA
ROJAS ARROYO Y
MTRO. JUAN JOSÉ
ROJAS VILLEGAS
Daniela Rojas Arroyo Licenciada en Relaciones Internacionales por la Universidad de las Américas Puebla. Oficial senior de Programas en Eon Institute, liderando proyectos que utilizan tecnologías de frontera para construir una sociedad más justa e inclusiva.
Cuenta con experiencia en gobernanza, ética, democracia y el desarrollo responsable de sistemas de inteligencia artificial. Coordina proyectos clave en México y América Latina, y es miembro de la Alianza Nacional de Inteligencia Artificial (ania) y de la Mesa Directiva del Programa de Jóvenes en comexi
Fellow del Global Competitiveness Leadership (gcl) de la Universidad de Georgetown. En 2024 fue nombrada por wired como una de las mujeres que protegerán de los riesgos de la ia en América Latina.
Juan José Rojas Villegas Ingeniero Industrial y maestro en Ciencias, ambos títulos otorgados por la Universidad de las Américas Puebla. Es profesor de tiempo completo en el Departamento de Ingeniería Industrial y Mecánica de la udlap. Ha ocupado diversas posiciones directivas, tanto académicas como administrativas, en la institución y participa activamente en la unidad de consultoría y extensión.
Miembro senior del Institute of Industrial and Systems Engineers (iise), donde ha sido designado miembro honorario del capítulo profesional en México. Es evaluador del Consejo de Acreditación de la Enseñanza de la Ingeniería.
LA MAGIA DE LA CUSTOMIZACIÓN CON IA:
retos y oportunidades
Quienes han tenido la oportunidad de visitar algún parque de Disney seguramente han notado cómo estos espacios te sumergen en un mundo donde todo parece diseñado para encantar y crear «magia». Imaginemos esta escena: un hombre de cincuenta y cinco años pasea por Disneylandia y, al detenerse frente a un escaparate, comienza a sonar un popurrí de las canciones de su infancia. Minutos después, otro visitante —por coincidencia, de la edad de su hijo— se acerca al mismo lugar y, como si fuera magia, se percata de que la música ha cambiado, reflejando ahora los recuerdos musicales de la infancia de esta nueva persona.
Aunque este momento parece mágico y despierta emoción entre los visitantes, esto es en realidad el resultado de sistemas de inteligencia artificial (ia ) tras bambalinas, que, analizando datos, ayudan a crear experiencias hiperpersonalizadas. Para esta situación, se requiere tecnología, como cámaras con reconocimiento facial y visión computacional, que capturan imágenes de los rostros de las personas visitantes y las transmiten a un sistema donde un algoritmo, entrenado con miles de fotografías, estima su edad. Esta información permite relacionar a cada visitante con las películas que probablemente marcaron su infancia, creando experiencias profundamente personalizadas a través de la música. Si bien esto podría desmitificar parte del encanto detrás de la «magia de Disney», también es un ejemplo claro de cómo estas tecnologías pueden no solo ofrecer productos, servicios y experiencias a la medida, sino que también se alineen con la misión de las empresas. En este caso: multiplicar los momentos felices de sus visitantes.
Esta adopción de sistemas de ia para customización también está relacionado con las exigencias del mercado. Según un estudio de McKinsey de 2021 (Nidhi et al., 2021), el 71 % de las personas espera personalización. Por ejemplo, cuando una persona va a Disney, espera que sea lo más «mágico» posible. Este aumento en las expectativas,
sumado a la creciente paridad en precios y productos, ha hecho que la customización a través de la ia sea fundamental para crear un diferenciador competitivo. El mismo estudio de McKinsey muestra que las empresas que destacan en la personalización generan un 40 % más de ingresos que el promedio.
Desde el lado de las personas, la customización a través de la ia no solo ayuda a brindar estas experiencias mágicas, sino que también influye en la adaptación de los procesos de aprendizaje, la diversidad de opciones de servicios financieros acorde a las prioridades individuales e incluso con atención médica personalizada conforme al historial clínico, las condiciones y las reacciones específicas a medicamentos. Sin embargo, aunque en los últimos años la customización con sistemas de ia ha ganado popularidad, persisten rezagos en la aplicación efectiva de la tecnología para lograr resultados verdaderamente personalizados. Por ejemplo, en el diseño de estaciones de trabajo, tanto en operaciones de fabricación como en oficinas, aún se emplean normas ergonómicas basadas en características antropométricas de poblaciones diferentes a las de América Latina. Esto puede resultar en soluciones ineficaces, que no se adaptan adecuadamente a las necesidades locales o incluso en sesgos. Por lo tanto, para que la implementación de estos sistemas sea realmente efectiva, es imprescindible realizar un análisis exhaustivo de la información utilizada como base para la toma de decisiones. Esto nos lleva a reflexionar sobre las preguntas importantes que surgen con la personalización de ex-
periencias mediante ia . ¿Hasta qué punto es posible equilibrar el uso de los datos para crear productos y servicios más personalizados sin desproteger los derechos individuales de las personas?
Regresando al caso de Disney —aunque esta tecnología permita crear experiencias mágicas—, será fundamental revisar si las personas visitantes han dado su consentimiento para la recopilación de sus fotografías y cómo se protege esa información. A medida que esta personalización se profundiza, también lo debe hacer la responsabilidad. Las empresas y organizaciones deben ser completamente transparentes sobre sus métodos de recopilación de datos y asegurarse de cumplir con las normativas para su protección. Esto es crucial cuando dicha información abarca datos sensibles, como los financieros, de salud o patrones de comportamiento. En definitiva, la magia de la personalización solo será sostenible si va acompañada de un compromiso firme con la ética y el respeto por los derechos individuales.
Nidhi, A. et al. (2021). Next in Personalization 2021 Report. McKinsey & Company. https:// www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/ the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying
DR. JUAN MANUEL
LUJÁN
GONZÁLEZ Y CLAUDIA YAHANA
ROSARIO MARTÍNEZ
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
como estrategia tecnológica para la gestión sanitaria de la atención
Claudia Yohana Rosario Martinez, estudiante de Medicina en la Universidad Anáhuac Oaxaca, con un sólido desempeño académico y un promedio de 9.0 en su primer semestre.
Su formación se ha centrado en áreas clave, como anatomía, biología celular y bioquímica, consolidando una base para su futuro en cirugía plástica. Participa en proyectos de investigación y busca innovar en técnicas avanzadas de cirugía estética y reconstructiva.
Dr. Juan Manuel Luján González, Médico Cirujano egresado de la Universidad Autónoma de Guadalajara con especialidad en Calidad de la Atención Clínica por el Tecnológico de Monterrey y maestro en Administración de Instituciones de Salud.
Socio titular de la Sociedad Mexicana de Salud Pública desde 2013. Profesor titular de pregrado y posgrado en temas de administración, salud pública y gestión hospitalaria. Docente de la Maestría en Administración de Servicios de Salud en la Universidad de las Américas Puebla y en diversas instituciones académicas en México.
Especializado en gestión hospitalaria, calidad en los servicios de salud, financiamiento y evaluación del desempeño de sistemas de salud y negocios en medicina.
En los últimos años, el uso de inteligencia artificial (ia ), es decir, la capacidad de las máquinas para imitar funciones cognitivas humanas como el aprendizaje y la resolución de problemas, ha sido importante. El sector salud también está siendo revolucionado por la ia . Esta tecnología permite complementar el trabajo clínico, conduciendo a diagnósticos más rápidos y precisos, tratamientos de enfermedades e intervenciones hospitalarias, así como a una reducción de costos. Por tal razón, proveedores de servicios en la industria de la salud, especialmente en países con economías desarrolladas, han incrementado su inversión en tecnologías digitales relacionadas con la ia en virtud de su capacidad para la mejora de la calidad del servicio de atención y la operatividad. Si bien la ia no reemplazará a los médicos por completo, su integración en la atención sanitaria está generando un cambio significativo. No obstante, se debe tener en cuenta que su uso masivo confronta desafíos importantes, como la privacidad de datos, la ética médica, la seguridad cibernética y la falta de políticas claras que complementen el apresurado avance tecnológico (Lee y Yoon, 2021).
La aplicación de la ia en el ámbito sanitario como asistencia diagnóstica está modificando las instituciones de salud al
si bien la IA no reemplazará a los médicos por completo, su integración
en la atención sanitaria está generando un cambio significativo.
facilitar el diagnóstico de enfermedades específicas, reduciendo errores médicos, y siendo especialmente útil para médicos en formación y complementario para los expertos. Así mismo, optimiza la operación de los sistemas y apoya decisiones basadas en evidencia científica, mejorando la satisfacción de los pacientes al ofrecer un análisis integral de opciones de tratamiento. Por ello, la ia coadyuva en la seguridad de la atención ofrecida a la población usuaria de algún tipo de servicio médico o de salud. Un ejemplo que destacamos es en la Clínica Mayo, que utiliza ia para detectar cáncer de cuello uterino con una precisión del 91 %, mucho mayor que la de los expertos humanos. Análogamente, el Hospital Oftalmológico Moorfields ha implementado ia para identificar enfermedades oculares con un 94 % de precisión, mejorando la rapidez del diagnóstico. En cuanto a beneficios para la carga administrativa de trabajo, estas herramientas digitalizan los registros médicos y potencian los mecanismos de atención.
En nuestra revisión también encontramos otros beneficios de la ia , como los chatbots que se usan para interactuar con pacientes y familiares, mejorando la comunicación en hospitales. Tenemos al asistente Cortana de Microsoft de la Clínica Cleveland, que monitorea camas en unidades de cuidados intensivos durante la noche, identificando pacientes de riesgo mediante análisis predictivos. La ia también se aplica en la cirugía asistida por robots, mejorando la precisión y facilitando procedimientos antes imposibles (Lee y Yoon, 2021). En el caso del Chatgpt en la práctica médica, ha despertado mucha incredulidad sobre sus capacidades en la atención médica. Dicha herramienta consigue analizar casos clínicos, personaliza tratamientos, predice riesgos de salud e integra registros médicos electrónicos simplificando el monitoreo de medicamentos y la planificación de seguimientos, identificación de interacciones y apoyo a los farmacéuticos en la gestión terapéutica. A pesar de que esta ia (Chatgpt ) muestra potencial en transformar la toma de decisiones médicas y farmacéuticas, todavía existen preocu-
paciones entre los proveedores de la salud sobre su precisión, confiabilidad y la forma en la que podría afectar la atención al paciente (Roosan et al., 2023). Un beneficio más encontrado en nuestra revisión fue la posibilidad de crear modelos de gestión inteligente para hospitales a partir de la ia para facilitar otros procesos de gestión y directivos en estas organizaciones (Mi et al., 2023).
Concluimos que la ia es y será una estrategia muy importante para la creación de valor, tanto para organizaciones sanitarias como para la propia población a muy corto plazo, lo que permitirá reducir más la brecha del conocimiento entre prestadores de servicios de salud o médicos y pacientes, buscando contribuir a la calidad de la atención y eficiencia.
Lee, D. y Yoon, S. N. Application of Artificial Intelligence-Based Technologies in the Healthcare Industry: Opportunities and Challenges. Int J Environ Res Public Health. 2021;18(1):271. doi : 10.3390/ijerph18010271.
Roosan, D., Padua P., Khan, R., Khan, H., Verzosa, C. y Wu, Y. Effectiveness of Chatgpt in clinical pharmacy and the role of artificial intelligence in medication therapy management. Journal Of The American Pharmacists Association. 2023;64(2):422-428.e8. doi : 10.1016/j.japh.2023.11.023.
Mi, D., Li, Y., Zhang, K., Huang, C., Shan, W. y Zhang, J. Exploring intelligent hospital management mode based on artificial intelligence. Front Public Health. 2023; 11:1182329. doi : 10.3389/ fpubh.2023.1182329.
referencias
DIFERENCIADOR EMPRESARIAL
con efecto en la responsabilidad social corporativa
MTRA. MIRIAM SAMOUR NIEVA
Licenciada en Psicología por la Universidad de las Américas Puebla y maestra en Psicología Clínica por la Universidad de Barcelona.
Colaboradora en instituciones hospitalarias en Puebla, enfocada en el tratamiento de pacientes con trastornos de ansiedad, depresión, codependencia y adicciones.
Actualmente es profesora de tiempo parcial en el Departamento de Psicología de la Universidad de las Américas Puebla y ejerce como psicoterapeuta, aplicando su experiencia para ayudar a pacientes a superar desafíos emocionales y psicológicos.
En un mundo altamente digitalizado y globalizado, la diferenciación empresarial se ha convertido en un reto clave para las organizaciones. En este contexto, la inteligencia artificial (ia ) y la personalización masiva emergen como herramientas estratégicas para ofrecer experiencias únicas a los clientes y mejorar la competitividad. Sin embargo, su implementación debe ir de la mano con principios de responsabilidad social corporativa para garantizar un efecto positivo en la sociedad y el medio ambiente.
La inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que las empresas interactúan con sus clientes, permitiendo el análisis de grandes volúmenes de datos para predecir necesidades, preferencias y comportamientos. Por otro lado, la personalización masiva combina la eficiencia de la producción a gran escala con la capacidad de adaptar productos y servicios a las necesidades individuales de los consumidores.
1Mejora de la experiencia del cliente. Se ha demostrado que el uso de algoritmos de ia permite ofrecer recomendaciones personalizadas, aumentando la satisfacción de los usuarios.
1 2 2 3 3 4 4
Eficiencia operativa. Optimiza procesos, reduce costos y mejora la productividad.
Innovación en productos y servicios. Tiene la capacidad de adaptar ofertas en tiempo real, creando un diferenciador clave en el mercado.
Toma de decisiones basada en datos. La ia permite una mejor comprensión del mercado y una adaptación ágil a cambios en la demanda.
Sin embargo, las responsabilidades éticas y sociales —que juegan un papel crucial en la implementación de estas tecnologías— presentan ciertos retos éticos y de sostenibilidad.
Privacidad y protección de datos. La personalización masiva requiere grandes volúmenes de datos, lo que plantea desafíos en términos de seguridad y privacidad. Las empresas responsables deben garantizar transparencia en el uso de la información.
Inclusión y equidad. Los algoritmos de ia pueden perpetuar sesgos si no son diseñados de manera ética. Las empresas deben asegurarse de que sus modelos sean justos y accesibles para todos.
Impacto ambiental. Los centros de datos que procesan ia consumen grandes cantidades de energía. Es clave adoptar soluciones sostenibles, como el uso de energías renovables.
Automatización y empleo. La ia puede reemplazar ciertos trabajos, por lo que las empresas deben invertir en la reeducación y capacitación de sus empleados para la transformación digital.
La inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que las empresas interactúan con sus clientes.
Las empresas que logran integrar la ia y la personalización masiva con una estrategia de responsabilidad social corporativa no solo se diferencian en el mercado, sino que generan confianza y lealtad en sus clientes. Algunas prácticas clave incluyen:
• Desarrollo de ia ética: implementar modelos transparentes, explicables y sin sesgos.
• Gestión responsable de datos: garantizar la privacidad y cumplir con normativas.
• Estrategias de reentrenamiento laboral: invertir en la capacitación de empleados en nuevas habilidades digitales.
• Compromiso con la sostenibilidad: reducir la huella de carbono de la ia.
El uso de inteligencia artificial y personalización masiva representa una gran oportunidad para las empresas que buscan diferenciarse y ser más competitivas, pero su éxito a largo plazo dependerá de una implementación ética y responsable. Aquellas organizaciones que logren equilibrar innovación tecnológica con responsabilidad social corporativa no solo liderarán sus sectores, sino que contribuirán a un futuro más sostenible e inclusivo.
