Adopción de inteligencia artificial generativa en el mercadeo digital y la gestión empresarial costarricense

 

Introducción

La adopción de inteligencia artificial generativa se ha convertido en uno de los rasgos más visibles de la actual transición digital de las organizaciones. En el ámbito empresarial, esta tecnología ya no se limita a tareas experimentales, sino que comienza a incorporarse en funciones cotidianas de mercadeo, ventas, atención al cliente, análisis de información y apoyo a la toma de decisiones. En Costa Rica, esta tendencia se inserta en un contexto de digitalización creciente, aunque todavía desigual entre sectores, tamaños de empresa y niveles de madurez organizacional. La evidencia institucional más reciente muestra una base digital relevante: en enero de 2025 el país registraba 4,76 millones de usuarios de internet, equivalentes al 92,6 % de la población; además, el 85,4 % de las viviendas disponía de acceso a internet y, en 2024, la fibra óptica ya representaba el 54,4 % de los accesos de internet fijo, mientras que el servicio móvil alcanzó 5,3 millones de suscripciones. Este entorno favorece la expansión del mercadeo digital, del comercio electrónico y del uso de herramientas algorítmicas en procesos empresariales, aunque no elimina las brechas de capacidades, infraestructura y gobernanza. (DataReportal, 2025)

La discusión adquiere mayor relevancia porque la adopción de IA en el país ya ofrece señales concretas de avance. La versión de consulta pública de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial de Costa Rica indicó que el 75 % de las empresas multinacionales de servicios establecidas en el país habían comenzado a aplicar IA dentro de sus organizaciones. Más recientemente, un estudio sectorial de PROCOMER reportó que, en una muestra de 86 empresas del sector TIC costarricense, el 76 % ya utilizaba herramientas de IA generativa o agentes digitales para apoyar sus operaciones; además, el 33 % desarrollaba soluciones basadas en IA generativa y el 37 % realizaba actividades formales en inteligencia artificial. En paralelo, el MICITT informó en 2025 que el país ocupó la quinta posición regional en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial y obtuvo un desempeño superior al promedio regional en adopción de IA generativa.

El propósito de este artículo es analizar, desde una perspectiva académica y argumentativa, cómo los profesionales y las empresas costarricenses vinculados con negocios, administración, mercadeo, ventas, emprendimiento, comunicación digital y gestión empresarial están incorporando herramientas de inteligencia artificial generativa para fortalecer estrategias de mercadeo digital, campañas Ads, creación de contenido, automatización, servicio al cliente, análisis de información y toma de decisiones. En lugar de asumir que la adopción es homogénea o lineal, el artículo sostiene que en el contexto costarricense se observa una apropiación selectiva: rápida en tareas de alto valor inmediato y relativamente baja barrera de entrada, pero más lenta cuando la organización requiere gobernanza de datos, rediseño de procesos, formación especializada o criterios éticos más robustos. Esa hipótesis resulta consistente con la literatura sobre adopción tecnológica y con los hallazgos institucionales recientes del país.

Marco teórico o conceptual

Desde el punto de vista conceptual, la inteligencia artificial generativa puede entenderse como un conjunto de modelos capaces de producir contenidos nuevos texto, imagen, audio, video o código a partir de instrucciones humanas y de patrones aprendidos en grandes volúmenes de datos. La estrategia nacional costarricense de IA define la IA como un conjunto de tecnologías que permiten a las máquinas imitar la inteligencia humana en tareas como predicción, aprendizaje, automatización, reconocimiento de lenguaje e imágenes, optimización de tareas, toma de decisiones y análisis. El mismo documento reconoce que el reciente auge de los modelos de lenguaje ha intensificado el interés por la IA generativa en organizaciones públicas y privadas. Esta definición es relevante para el tema del artículo porque conecta la IA generativa no solo con creatividad asistida, sino también con automatización, análisis y soporte a la gestión.

La teoría de adopción tecnológica permite interpretar por qué algunas organizaciones costarricenses incorporan estas herramientas con rapidez y otras lo hacen con cautela. El Modelo de Aceptación Tecnológica plantea que la adopción depende, en gran medida, de la utilidad percibida y de la facilidad de uso percibida; la teoría unificada de aceptación y uso de la tecnología amplía esta mirada al incluir expectativas de desempeño, expectativas de esfuerzo, influencia social y condiciones facilitadoras. A ello se suma la teoría de difusión de innovaciones, según la cual una innovación se expande con mayor velocidad cuando sus potenciales usuarios perciben ventajas relativas claras y encuentran compatibilidad con sus rutinas, capacidades y valores organizacionales. En el caso de la IA generativa, esos factores se traducen en preguntas muy concretas: si ahorra tiempo, si mejora resultados, si es sencilla de usar, si la organización cuenta con datos, cultura digital y personal capacitado, y si existen referentes sectoriales que reduzcan la incertidumbre.

La literatura reciente sobre marketing sugiere que la IA generativa afecta varias etapas del proceso mercadológico. Un artículo del Journal of the Academy of Marketing Science sostiene que, durante la próxima década, la IA generativa influirá en la forma en que los mercadólogos interactúan con clientes, crean y entregan contenido, y desarrollan productos y servicios; otro trabajo de la misma revista argumenta que esta tecnología está llamada a transformar tanto la investigación de mercados como los procesos de innovación y práctica de marketing. Esta literatura resulta especialmente pertinente para el caso costarricense porque coloca a la IA generativa en un terreno intermedio entre automatización operativa y creatividad estratégica: la herramienta no sustituye automáticamente el criterio profesional, pero sí amplía la velocidad y la escala con que se producen hipótesis, piezas de contenido, variantes de anuncios o insumos para decisiones.

En términos éticos y organizacionales, el debate contemporáneo insiste en que la adopción de IA generativa exige principios de diseño y despliegue responsables. La literatura especializada en marketing advierte que la expansión de estas herramientas debe observar criterios de autonomía, seguridad, no discriminación, rendición de cuentas y reconocimiento de autoría. A nivel institucional, la estrategia costarricense de IA incorpora principios de dignidad humana, transparencia, acceso a la información, confidencialidad y protección de la propiedad intelectual. En consecuencia, el análisis del caso costarricense no puede reducirse a productividad o novedad: también debe considerar los límites derivados de los datos personales, la trazabilidad de contenidos, los sesgos algorítmicos y la dependencia excesiva de plataformas tecnológicas.

Como antecedente nacional, el marco de política pública es reciente pero significativo. La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial de Costa Rica y su plan de acción, junto con la Estrategia de Transformación Digital 2023-2027, muestran que el país ha comenzado a institucionalizar la discusión sobre IA, ética, habilidades digitales y uso sectorial. El seguimiento anual de la estrategia digital identificó intervenciones como la Plataforma Empresarial Digital, el Centro de Innovación Financiera, soluciones de IA en salud y el fortalecimiento de plataformas públicas mediante IA. Así, el caso costarricense presenta una combinación interesante: por un lado, un entorno empresarial donde la adopción crece sobre todo en servicios, TIC y funciones comerciales; por otro, un Estado que intenta construir condiciones normativas y de coordinación para que esa adopción no ocurra en un vacío de gobernanza.

Metodología

El artículo se desarrolló mediante una revisión narrativa de literatura con análisis conceptual. Se seleccionaron fuentes académicas y técnicas pertinentes para comprender la IA generativa en el mercadeo digital y la gestión empresarial, priorizando publicaciones de los últimos cinco años sobre adopción tecnológica, transformación digital, inteligencia artificial generativa, productividad, marketing y gestión, sin excluir referencias clásicas cuando fueron necesarias para sustentar marcos de adopción como TAM, UTAUT y difusión de innovaciones. También se incorporaron informes institucionales y documentos oficiales de Costa Rica, especialmente aquellos producidos por el MICITT, PROCOMER, INEC, SUTEL y la OECD, además de documentación oficial de plataformas publicitarias ampliamente usadas por empresas y agencias.

El análisis se realizó mediante lectura, clasificación temática y síntesis argumentativa de la evidencia revisada. Las categorías principales fueron: condiciones de digitalización en el entorno costarricense, fundamentos teóricos de adopción, usos de la IA generativa en mercadeo digital, usos en gestión empresarial, beneficios percibidos, barreras y riesgos, y oportunidades en el contexto nacional. La delimitación contextual se concentró en profesionales y empresas del campo de negocios en Costa Rica. Este artículo no pretende medir estadísticamente la adopción de IA generativa a escala nacional; su objetivo es ofrecer una lectura conceptual y crítica, apoyada en evidencia disponible, sobre los usos, beneficios, limitaciones y oportunidades observables en la literatura y en documentos institucionales recientes.

Desarrollo

Adopción de la IA en empresas costarricenses

La evidencia disponible sugiere que la adopción de IA en el ámbito empresarial costarricense avanza con mayor claridad en sectores intensivos en conocimiento, exportación de servicios y gestión digital. En el plano estratégico, la ENIA-CR ya señalaba que el 75 % de las empresas multinacionales de servicios asentadas en el país habían comenzado a aplicar IA, mientras que el estudio de caracterización sectorial de PROCOMER encontró en 2025 que el 76 % de las firmas TIC costarricenses de su muestra utilizaba IA generativa o agentes digitales para apoyar operaciones. Esto sugiere que el ecosistema empresarial costarricense no se encuentra en una fase puramente exploratoria; más bien, varias organizaciones ya se hallan en una etapa de incorporación funcional, especialmente en actividades relacionadas con automatización, analítica, servicio y desarrollo de productos digitales.

No obstante, la adopción no es sinónimo de madurez. El mismo estudio de PROCOMER muestra una diferencia importante entre uso y gobernanza: aunque una mayoría de empresas declara utilizar IA generativa, solo el 9 % cuenta con políticas formales para la gobernanza del uso de IA y apenas el 12 % dispone de equipos dedicados exclusivamente a IA o machine learning. Esta brecha indica que buena parte de la adopción ocurre todavía en clave táctica: se introducen herramientas para resolver problemas concretos, pero aún sin estructuras internas sólidas para supervisar sesgos, calidad, seguridad, privacidad o consistencia de uso. En términos de adopción tecnológica, ello confirma que la utilidad percibida puede acelerar el uso, incluso antes de que la organización alcance condiciones facilitadoras robustas.

La disponibilidad de infraestructura y de recursos digitales también condiciona el ritmo de incorporación. Los datos oficiales muestran que el país dispone de una base importante para la digitalización empresarial: el acceso a internet en hogares se ha masificado y la conectividad fija y móvil mantiene expansión sostenida; al mismo tiempo, la información del INEC sobre telecomunicaciones en empresas costarricenses indica que la tenencia de computadoras e internet es mayoritaria, aunque con diferencias marcadas según tamaño empresarial. Por ello, la adopción de IA generativa no debe interpretarse como un fenómeno homogéneo del conjunto del tejido productivo, sino como un proceso desigual, donde las empresas más digitalizadas, con personal bilingüe o inserción internacional, parten con ventajas claras sobre micro y pequeñas unidades económicas con menor formalización tecnológica.

Ads en Costa Rica

El subcampo de campañas Ads constituye uno de los espacios donde la IA generativa encuentra aplicaciones más inmediatas. El entorno costarricense ofrece condiciones propicias para ello: en enero de 2025 el país registraba 3,83 millones de identidades activas en redes sociales; la publicidad en YouTube podía alcanzar 3,83 millones de usuarios, la de Facebook 3,45 millones y la de Instagram 2,50 millones, mientras TikTok mostraba un alcance publicitario de 3,43 millones de personas adultas. Estas cifras no equivalen exactamente a usuarios activos únicos, pero sí indican que las plataformas de anuncios sobre búsqueda, video y redes sociales forman parte central del ecosistema de visibilidad digital en Costa Rica. Por tanto, es razonable que la adopción de IA generativa se acelere precisamente en la producción de creatividades, copys, segmentación y testeo de mensajes comerciales.

Las propias plataformas han incorporado funciones generativas que reducen barreras de entrada para anunciantes y agencias. La documentación oficial de indica que su experiencia conversacional, basada en modelos de lenguaje, puede generar grupos de anuncios, palabras clave, titulares, descripciones, imágenes y enlaces a partir de la URL de una página de aterrizaje, siempre con revisión y aprobación humana. Además, las herramientas de imágenes generadas dentro de permiten crear activos visuales desde prompts y adaptar imágenes de producto para campañas. En términos operativos, esto reduce costos de producción creativa, acelera iteraciones y permite a equipos pequeños producir múltiples variantes de anuncios sin depender siempre de ciclos largos de diseño y redacción.

Del lado de las redes sociales, la documentación y las comunicaciones oficiales de muestran una integración creciente de herramientas generativas en la producción publicitaria. En septiembre de 2024, reportó que más de un millón de anunciantes usaban esas funciones y que se habían creado 15 millones de anuncios con ellas en el mes previo; ese mismo comunicado sostuvo que las campañas con funciones generativas obtuvieron, en promedio, un 11 % más de clics y un 7,6 % más de conversión que las campañas sin tales herramientas. Estas cifras provienen de la propia plataforma y, por ello, conviene interpretarlas con prudencia; sin embargo, sí sugieren que los sistemas publicitarios están reconfigurando el trabajo del profesional de mercadeo, quien pasa de producir piezas desde cero a diseñar instrucciones, revisar salidas, corregir sesgos y decidir qué variantes tienen pertinencia estratégica para audiencias locales.

En el caso costarricense, esto tiene dos implicaciones. La primera es operativa: agencias, emprendimientos y pymes pueden lanzar campañas con mayor rapidez y menor costo marginal de experimentación. La segunda es estratégica: la calidad de las campañas depende menos de la mera redacción manual y más de la capacidad del equipo para alimentar correctamente al sistema, seleccionar públicos pertinentes, validar la veracidad del contenido y conectar la automatización con objetivos de negocio. Así, la IA generativa no elimina la necesidad de criterio profesional; más bien, desplaza el valor hacia la supervisión, la interpretación y la coherencia entre marca, datos y decisiones comerciales.

IA generativa como apoyo a la gestión empresarial

Aunque el debate público suele concentrarse en la generación de textos o imágenes, una parte sustantiva del valor de la IA generativa en el entorno empresarial está en su función de apoyo a la gestión. La estrategia nacional costarricense asocia la IA con automatización, optimización de tareas, análisis y toma de decisiones, y la evidencia sectorial de PROCOMER muestra que las empresas TIC están combinando IA con cloud computing, automatización de procesos y analítica de datos. En la práctica organizacional, esto se traduce en aplicaciones como síntesis de reuniones, redacción de propuestas comerciales, clasificación de consultas de clientes, generación de borradores de informes, estructuración de bases de conocimiento, análisis preliminar de tendencias y apoyo al trabajo administrativo y comercial.

La misma lógica se observa en el sector público costarricense, donde el seguimiento de la estrategia de transformación digital registra intervenciones vinculadas con IA en salud, empleo y digitalización de servicios. Aunque estas iniciativas no se confunden con adopción empresarial privada, sí cumplen una función de legitimación y aprendizaje institucional: muestran que la IA comienza a concebirse como infraestructura de gestión, no solo como herramienta experimental. Para empresas del campo de negocios, este cambio es especialmente importante porque favorece la normalización de usos tales como asistentes para documentación, motores de respuesta en atención, copilotos para análisis de texto y sistemas híbridos de consulta interna.

La literatura internacional refuerza esta interpretación. El estudio experimental de Noy y Zhang mostró que el uso de ChatGPT en tareas profesionales de escritura redujo el tiempo de ejecución en 40 % y elevó la calidad del resultado en 18 %. A su vez, el trabajo de Brynjolfsson y colaboradores sobre atención al cliente encontró que la asistencia con IA incrementó en 14 % la productividad promedio, con mejoras especialmente altas entre trabajadores menos experimentados, que alcanzaron aumentos del 34 % en resoluciones por hora. Estos hallazgos no deben extrapolarse mecánicamente al caso costarricense, pero sí son consistentes con la percepción empresarial de que la IA generativa aporta más cuando se usa para reforzar tareas semiestructuradas y transferir buenas prácticas a equipos con menor experiencia.

Beneficios percibidos por profesionales del campo de negocios

La principal ventaja percibida por profesionales de negocios suele agruparse bajo la idea de productividad ampliada. La revisión de la OECD sobre los efectos de la IA generativa concluye que la evidencia experimental disponible asocia estas herramientas con automatización parcial de tareas, ampliación de habilidades, transformación de operaciones y reducción de costos de experimentación e innovación. En mercadeo digital, ello se observa en la producción acelerada de variaciones de copy, hipótesis de segmentación, respuestas para clientes, propuestas de calendario editorial y resúmenes de desempeño. En gestión empresarial, el beneficio aparece en la capacidad de convertir información dispersa en insumos preliminares para decisión.

Otro beneficio importante es la democratización relativa del acceso a recursos profesionales. Las plataformas publicitarias y de productividad integran funciones cada vez más accesibles, lo que permite a pequeños equipos ejecutar tareas antes reservadas a departamentos especializados o agencias con mayor presupuesto. Para el contexto costarricense, esto es especialmente relevante en pymes, emprendimientos y empresas de servicios, donde la restricción no siempre es la falta de visión estratégica, sino el tiempo disponible, el costo de producir contenidos y la escasez de personal con perfiles mixtos en datos, diseño, comunicación y negocio. En este sentido, la IA generativa opera como un mecanismo de ampliación de capacidad operativa, aunque no sustituye la necesidad de criterio humano ni la calidad de los insumos organizacionales.

También debe subrayarse el valor de estas herramientas en procesos de aprendizaje dentro de la organización. El estudio de Brynjolfsson y otros halló que los mayores beneficios recaían en personal menos experimentado, lo que sugiere una función de transferencia de conocimiento desde patrones de alto desempeño hacia agentes novatos. Ese hallazgo es útil para el contexto costarricense, donde la OECD ha señalado un desajuste persistente entre las habilidades demandadas por el sector privado y las disponibles en el mercado laboral. En otras palabras, la IA generativa puede funcionar como apoyo para elevar la calidad inicial de ciertas tareas, pero esa ventaja solo se consolida si la empresa la acompaña de formación, protocolos y revisión crítica.

Barreras y riesgos para la adopción

El avance de la IA generativa no elimina obstáculos estructurales. En la evidencia comparada sobre pymes, la OECD identificó entre las principales barreras la percepción de que la tecnología no se ajusta al trabajo de la empresa, las preocupaciones sobre copyright, legalidad y regulación, la incertidumbre sobre el destino de la información introducida en modelos generativos y la falta de habilidades entre los empleados. Estos obstáculos dialogan directamente con el caso costarricense, donde la propia OECD ha insistido en el desajuste de capacidades y en la necesidad de fortalecer formación digital y de inglés para sostener la competitividad.

En el plano normativo, el uso empresarial de IA generativa en Costa Rica debe leerse a la luz de la Ley N.° 8968 de protección de datos personales, cuyo ámbito de aplicación cubre bases de datos automatizadas o manuales de organismos públicos o privados. Esto es especialmente relevante para mercadeo digital, CRM, segmentación de audiencias, automatización de respuestas y entrenamiento de asistentes con información de clientes. Jurídicamente, el problema no se limita a “usar IA”, sino a cómo se obtienen, procesan, retienen y reutilizan los datos personales que alimentan esos sistemas. Por ello, la adopción sin políticas internas, sin criterios de minimización de datos y sin delimitación clara de usos incrementa riesgos reputacionales y regulatorios.

Existen, además, riesgos técnicos y comunicacionales. La propia ayuda oficial de advierte que las respuestas generadas por IA pueden no ser precisas o relevantes y recuerda que la responsabilidad final de revisar y aprobar los contenidos recae en el anunciante. De forma complementaria, ha avanzado en sistemas de etiquetado para informar cuando imágenes o videos publicitarios han sido creados o editados significativamente con sus funciones generativas. Estas medidas reflejan una tensión central: cuanto más fácil es producir contenido a escala, mayor es la necesidad de verificar exactitud, transparencia, congruencia con la marca y respeto a restricciones legales o éticas. En mercadeo, el riesgo no es solo la alucinación factual; también lo son la homogeneización del discurso, la pérdida de autenticidad, la reproducción de sesgos culturales y la opacidad del criterio con que ciertas recomendaciones son generadas.

Finalmente, la evidencia costarricense sugiere una vulnerabilidad organizacional específica: la distancia entre adopción y gobernanza. Que muchas empresas usen IA generativa y, al mismo tiempo, pocas tengan políticas formales o equipos especializados implica que una proporción relevante de uso puede ocurrir de manera descentralizada, improvisada o no estandarizada. A corto plazo, ello puede producir ganancias de eficiencia; a mediano plazo, sin embargo, puede generar inconsistencias, dependencia de herramientas externas, problemas de seguridad o decisiones gerenciales basadas en salidas no trazables. El desafío, en consecuencia, no consiste solo en “adoptar IA”, sino en institucionalizar prácticas responsables de uso.

Oportunidades para el contexto costarricense

A pesar de los riesgos, el contexto costarricense ofrece varias oportunidades para una adopción estratégica de IA generativa en mercadeo y gestión. La primera es la combinación de conectividad, tradición de servicios, bilingüismo y orientación exportadora en sectores digitales. En la caracterización de PROCOMER, el 72 % de las empresas TIC exporta servicios y el 92 % reporta dominio del inglés entre sus colaboradores; además, la mitad cuenta con personal o contratistas fuera del país. Este perfil es favorable para adoptar soluciones generativas no solo como herramientas internas, sino también como parte de servicios comercializables en mercados regionales y globales.

La segunda oportunidad es el reconocimiento regional del país en materia de IA. El MICITT reportó que Costa Rica se situó en 2025 en la quinta posición del índice latinoamericano de inteligencia artificial, con un desempeño especialmente fuerte en talento humano y resultados superiores al promedio de la región en capacidad de cómputo y adopción de IA generativa. Si bien los rankings no sustituyen la medición de impactos concretos, sí indican que el país cuenta con condiciones para articular empresas, academia y sector público alrededor de usos más sofisticados, incluyendo analítica comercial, automatización lingüística, asistentes de conocimiento y personalización responsable de servicios.

La tercera oportunidad consiste en el potencial de especialización sectorial. Los documentos nacionales destacan aplicaciones de IA en salud, bioeconomía, transporte, energía y servicios. Para el campo de negocios, ello abre la posibilidad de desarrollar soluciones de marketing y gestión menos genéricas y más adaptadas a la estructura productiva nacional: experiencias turísticas personalizadas, automatización comercial para servicios empresariales, asistentes para instituciones financieras, herramientas para pymes exportadoras, inteligencia de clientes para comercio detallista y sistemas híbridos de atención en sectores intensivos en consultas. La ventaja comparativa no estaría, entonces, en usar la misma IA que usa cualquier empresa del mundo, sino en traducirla a problemas locales con conocimiento de contexto, lenguaje, regulación y comportamiento del consumidor costarricense.

Resultados o discusión

La revisión realizada permite sostener que la adopción de IA generativa en el mercadeo digital y la gestión empresarial costarricense es un proceso real, creciente y ya visible, pero heterogéneo en intensidad y madurez. Los hallazgos más sólidos se concentran en el sector TIC, en multinacionales de servicios y en el ecosistema de publicidad digital, donde la utilidad percibida es inmediata: producir contenido en menos tiempo, automatizar atención, resumir información, acelerar construcción de campañas y ampliar la capacidad operativa de equipos pequeños. Esta regularidad es coherente con los marcos de TAM y UTAUT, pues allí donde la tecnología ofrece rendimiento claro y uso relativamente simple, la adopción tiende a acelerarse.

Desde el marco de difusión de innovaciones, el caso costarricense sugiere además un patrón de “adopción por utilidad concentrada”: primero avanzan los sectores con infraestructura, capital humano, contactos internacionales y cultura digital; luego, por efecto demostración, se produce el arrastre hacia otras empresas y profesionales. La propia ENIA-CR formuló explícitamente la idea de que la adopción de IA por multinacionales genera un efecto de arrastre sobre otras organizaciones. Ello ayuda a explicar por qué la discusión sobre IA generativa se ha normalizado en negocios, aunque la evidencia aún no demuestre una adopción homogénea en todo el tejido empresarial. En otras palabras, la innovación ya se difunde en el discurso y en prácticas puntuales, pero no necesariamente con igual profundidad en micro, pequeñas y medianas empresas.

El caso de Ads en Costa Rica permite ver con claridad el carácter ambivalente de esta transformación. Por un lado, la IA generativa reduce costos de experimentación creativa y amplía la capacidad técnica de agencias, marcas y emprendimientos. Por otro, revaloriza habilidades profesionales que no son puramente técnicas: redactar buenos prompts, identificar errores o sesgos, verificar afirmaciones, seleccionar la variante adecuada y conectar la pieza generada con objetivos comerciales reales. El mercado no recompensa simplemente a quien usa IA, sino a quien la integra de forma más consciente con audiencia, datos, marca y criterio gerencial. Esa conclusión coincide con la literatura internacional, que presenta a la IA generativa más como fuente de aumento que como sustitución directa del trabajo experto en marketing.

Al mismo tiempo, la discusión evidencia que el mayor cuello de botella no es necesariamente el acceso a herramientas, sino la institucionalización de su uso. La combinación entre baja gobernanza empresarial de IA, preocupaciones de privacidad, exigencias legales sobre datos personales y limitaciones de formación muestra que el reto costarricense es tanto organizacional como tecnológico. En ese sentido, la adopción más sostenible será aquella que combine cuatro componentes: criterio estratégico, formación continua, políticas internas de uso y revisión humana significativa. Sin esos elementos, la IA generativa puede mejorar la velocidad de salida, pero no necesariamente la calidad ni la responsabilidad de la decisión empresarial.

Limitaciones y preguntas abiertas

La principal limitación del presente análisis es la disponibilidad todavía acotada de estudios estadísticos específicos sobre adopción de IA generativa en el conjunto de empresas costarricenses fuera del sector TIC y de los grandes servicios. Buena parte de la evidencia más robusta se concentra en documentos de política pública, estudios sectoriales o infraestructura digital, y no en encuestas nacionales exclusivamente dedicadas a genAI en pymes, comercio, agencias de mercadeo o administración de empresas tradicionales. Por ello, el artículo debe leerse como una síntesis conceptual fundamentada en evidencia parcial pero significativa, no como una medición exhaustiva de prevalencia nacional. Entre las preguntas abiertas destacan: qué tan profunda es la adopción en las pymes no tecnológicas, qué prácticas de gobernanza se están consolidando realmente y cómo varían los usos entre mercadeo, ventas, operación administrativa y estrategia corporativa.

Conclusiones

En primer lugar, la revisión indica que la inteligencia artificial generativa ya forma parte del proceso de transformación digital empresarial en Costa Rica, especialmente en sectores intensivos en servicios, datos y comunicación digital. No se trata únicamente de una tendencia discursiva, sino de una incorporación funcional visible en tareas de contenido, automatización, atención y análisis.

En segundo lugar, el mercadeo digital constituye uno de los espacios de adopción más inmediatos, porque la combinación de alta conectividad, fuerte alcance de plataformas sociales y disponibilidad de herramientas generativas dentro de los sistemas publicitarios facilita la experimentación rápida con anuncios, copys, imágenes y segmentaciones.

En tercer lugar, la IA generativa funciona crecientemente como soporte a la gestión empresarial y no solo como recurso creativo. Su valor se observa en la reducción de tiempos de trabajo, en la producción de borradores útiles, en la organización del conocimiento y en el apoyo a decisiones cotidianas, particularmente cuando se integra con analítica, automatización y flujos documentales.

En cuarto lugar, los beneficios percibidos por profesionales del campo de negocios parecen concentrarse en productividad, ampliación de capacidades y reducción de costos de experimentación. Sin embargo, la evidencia también sugiere que esos beneficios son mayores cuando la herramienta complementa al profesional y no cuando pretende sustituir sin supervisión su juicio experto.

En quinto lugar, la principal fragilidad del proceso costarricense reside en la brecha entre uso y gobernanza. La existencia de adopción relativamente alta junto con políticas formales escasas, baja especialización interna y exigencias crecientes en privacidad, propiedad intelectual y transparencia revela que la madurez organizacional todavía es desigual.

En sexto lugar, el contexto costarricense ofrece oportunidades reales para consolidar una adopción más estratégica de IA generativa, gracias a su base de conectividad, capital humano, orientación exportadora y reciente institucionalización del tema en la política pública. Aprovechar esa oportunidad exigirá fortalecer habilidades, gobernanza y criterios éticos, de modo que la IA sea un instrumento de valor empresarial y no solo una solución rápida de corto plazo.

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