Inteligencia artificial aplicada a la biometría en marketing digital personalizado: revisión sistemática

Resumen

El objetivo de esta investigación fue analizar, mediante una
revisión sistemática de la literatura, la integración de
tecnologías de Eye-Tracking, análisis de voz y biometría
fisiológica con algoritmos de inteligencia artificial para la
personalización de experiencias en marketing digital. Se
siguieron las directrices de la metodología PRISMA. Se
realizaron búsquedas en Scopus, Web of Science, SciELO y
Google Scholar, empleando combinaciones de palabras
clave y operadores booleanos. Se seleccionaron artículos
de acceso abierto publicados en los últimos cinco años. Del
total identificado (n = 8068), tras la eliminación de
duplicados y el cribado por automatización y
título/resumen, se evaluaron 174 textos completos;
finalmente, 13 estudios cumplieron criterios de
elegibilidad. Los hallazgos evidenciaron que la
integración de eye-tracking, análisis de voz y biometría con
IA mejora la segmentación, optimiza la creatividad y
permite personalizar anuncios en tiempo real mediante
señales fisiológicas y conductuales. Esto incrementa tanto
la experiencia del usuario como la eficiencia de las
campañas. Asimismo, se identificaron beneficios en la
predicción de atención, reconocimiento de marca
y engagement emocional, junto con los retos éticos y
legales relacionados con el manejo de datos
biométricos. Se concluye que la integración de tecnologías biométricas con IA aporta resultados favorables para la
hiperpersonalización de la experiencia en marketing digital;
facilita la predicción de patrones de atención y el
reconocimiento de marca; e incrementa la percepción de
confianza del cliente y la efectividad emocional de las
campañas. El estudio se distingue al enmarcar el impacto
de dichas tecnologías en la personalización emocional, un
aspecto poco abordado en revisiones previas. Además,
propone un enfoque crítico-ético que abre nuevas líneas
de investigación sobre confianza y regulación en
neuromarketing.