El avance de la inteligencia artificial ha transformado significativamente los métodos de muestreo, optimizando la selección y el análisis de datos en diversas áreas. Tradicionalmente, el muestreo ha sido una herramienta clave en estadística y aprendizaje automático; sin embargo, con el crecimiento exponencial de los datos, los métodos convencionales han mostrado limitaciones en eficiencia y precisión. En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo analizar cómo la inteligencia artificial ha influido en la evolución del muestreo, identificando técnicas emergentes, evaluando su impacto en modelos predictivos y explorando sus apli caciones prácticas. A través de una revisión literaria sistemática y un análisis comparativo, se examinaron estrategias como el apren dizaje activo, las redes neuronales y el clustering inteligente. Los resultados evidenciaron que la IA...

La investigación analiza el impacto de la segmentación de mercados en tiempo real en la innovación y agilidad empresarial, destacando el papel de la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes en este proceso. La problemática radica en la necesidad de las empresas de adaptarse a entornos cada vez más dinámicos y responder con rapidez a los cambios en el comportamiento del con sumidor, lo que requiere el uso de metodologías avanzadas de segmentación. Como objetivo, se plantea identificar las herramientas y estrategias que permiten optimizar la toma de decisiones en mercados competitivos, mejorando la eficiencia operativa y la person alización de la oferta. La metodología utilizada fue una revisión de literatura que incluyó fuentes académicas y especializadas entre 2021 y 2025, con un enfoque en la recopilación y análisis de información sobre segmentación predict...