Artículo para Investigadores Académicos 

El conocimiento que casi nadie aplica

En el listado del Australian Business Deans Council hay 174 revistas dedicadas exclusivamente a la mercadotecnia. Por lo tanto, cada año se genera mucho conocimiento científico en mercadotecnia y ventas, pero ¿ese conocimiento llega a la industria? ¿Impacta la disciplina en acción?

Incluso cuando revisas la literatura, los sitios de los journals te dicen cuántas veces un paper ha sido referenciado, y la gran mayoría nunca ha sido referenciado dentro de la misma base de datos. Eso no es solo que la industria no lea la investigación académica, es que ni en la misma comunidad académica se consume todo el conocimiento producido. Entonces la industria opera con un conocimiento empírico y la academia opera con conocimiento científico.

Hay raras y buenas excepciones donde el impacto de la investigación permea a la industria, pero entonces la pregunta es válida: ¿para quién haces investigación? ¿Para cumplir con los requisitos y méritos de la universidad? ¿Para impactar la disciplina y hacerla mejor en la práctica? ¿Para generar una mejor sociedad? ¿O para todos los anteriores?

Hay una muy clara y marcada brecha de años entre el conocimiento empírico y el conocimiento científico. En el Journal of Marketing de 2009, Reibstein, Day y Wind plantearon un cuestionamiento importante y relevante: ¿está perdiendo el camino la academia de mercadotecnia? En su análisis destacaban que la investigación se orientaba al modelado cuantitativo, alejándose de la realidad que enfrentan los directivos de mercadotecnia en la disciplina (Reibstein, Day & Wind, 2009).

Esta brecha no se cierra por las estructuras existentes. La investigación es evaluada por el journal donde fue publicada, el de mayor rigor académico te da más prestigio, pero no necesariamente todas las investigaciones impactan a la industria. Entonces se cae en muchos casos en una paradoja: excelente conocimiento generado pero no aplicable.

De acuerdo con Nyilasy y Reid (2007), academia y practicantes no solo trabajan de forma separada, sus marcos conceptuales, las preguntas y los retos que afrontan son distintos.

En la industria, en mis 30 años de actividad, nunca he escuchado a un directivo de marketing hacer referencia a un paper académico, pero sí al Harvard Business Review. Vale destacar que HBR ha cumplido un rol importante en cerrar esa brecha y en publicar extractos prácticos de investigación publicada en journals académicos, pero fuera de ahí no hay algo más sólido. Muchos journals ya quieren que las muestras de las publicaciones no sean solo estudiantes, y es válido, se tiene que procurar que los conocimientos tengan más aplicabilidad. Y también hay revistas enfocadas a la aplicación, y está bien, pero ninguna ha llegado a tener el posicionamiento que ha obtenido HBR. Es una oportunidad para todos.

En mercadotecniayventas.com queremos también atender esa necesidad de cerrar la brecha entre dos mundos paralelos que operan como multiversos cuando realmente deberían operar en uno solo.

¿Cuántos de los artículos que has publicado han afectado una decisión de marketing en la industria?

Tres razones por las que la academia se puede quedar atrás

La academia de mercadotecnia se puede quedar atrás no solo por la brecha, sino también por el tiempo de respuesta, el no aprender y desaprender rápido, el no pensar que existe una verdad absoluta en nuestra disciplina y el no estar en contacto con el mercado y con la IA. Pero todas son corregibles. Hablemos de cada una.

Primera: la academia es lenta en moverse y responder al mercado.

Hoy en día toda la industria ya lleva años usando IA y en la academia todavía se está analizando cómo enseñarla, usarla o aplicarla. Por ejemplo, desde que un profesor o investigador realiza una investigación hasta que la publica pueden pasar años, y quizás cuando se publique el mercado y las condiciones ya se movieron y ya no es relevante (Reibstein, Day & Wind, 2009). La academia valora la calidad académica de la investigación y la industria se enfoca en la aplicabilidad y la resolución de problemas de hoy. Como investigadores podemos tratar de cumplir con ambos objetivos: investigación científica de calidad y aplicada a los problemas reales de hoy en la industria.

Segunda: en la academia no tenemos la verdad absoluta.

A diferencia de otras disciplinas donde los fundamentos son más estables, en mercadotecnia el mercado cambia de forma constante. No tenemos la verdad absoluta, lo que era verdad hace diez años puede ser obsoleto hoy. Eso significa que nuestra responsabilidad como educadores e investigadores es estar en contacto con la industria: comenzando con nuestros exalumnos, con sus empresas, con reportes de la industria. Entre más en sintonía estemos con el mercado, mejores serán nuestras clases, nuestras investigaciones y nuestro impacto como educadores.

Hunt (2002) argumentó que la academia debe ser una disciplina autocrítica. ¿Estás en contacto con la industria? ¿Los problemas de hoy los compartes en clase para preparar a tus alumnos para el mercado actual?

Tercera: rechazar la IA en la investigación es el error más caro.

La tecnología ha transformado el proceso de investigación en cada generación. Primero leíamos artículos en papel, luego los buscábamos en CD-ROM, luego en bases de datos en línea. Hoy la IA puede ayudarnos a hacer revisiones de literatura en horas que antes tomaban semanas, con mayor cobertura, mejor síntesis y menos sesgos de selección. Siempre usar la IA de forma ética y responsable, pero usarla. La industria la usa. ¿Por qué no usarla en la academia, en todas nuestras áreas, incluyendo por supuesto la investigación? Siempre siguiendo el principio de trust but verify.

¿Cómo usas la IA en tus investigaciones?

La investigación que el mercado necesita

Rigor y relevancia no son opuestos, y los clásicos de la disciplina lo demuestran. Aquí algunos ejemplos de cómo la investigación científica afecta a la industria. La miopía del marketing de Levitt (1960/2004) ayudó a los mercadotecnistas a entender cómo generar valor y para quién. El modelo de brand equity de Keller (2003) se convirtió en el estándar global de cómo gestionar las marcas. El American Customer Satisfaction Index de Fornell et al. (1996) es hoy un indicador económico nacional que mide la satisfacción del consumidor en más de 400 empresas y 40 industrias, usado por empresas, inversionistas y gobiernos como referencia de desempeño. La investigación de Reichheld y Sasser (1990) publicada en HBR es el origen intelectual del Net Promoter Score, hoy el indicador de lealtad más usado en la industria a nivel global. Y la curva de adopción de Rogers (1962) se convirtió en el lenguaje universal con el que toda la industria entiende el lanzamiento de productos y la difusión de innovaciones. Estos son ejemplos de investigación que combinó rigor académico con impacto real y son el estándar al que la disciplina puede aspirar.

Reibstein, Day y Wind (2009) lo dijeron desde el Journal of Marketing: hay que hacer investigación de calidad pero relevante, investigación que le hable a quienes toman decisiones, no solo a quienes publican.

Para Madhavaram (2024), la investigación con más impacto es la que aborda temas estratégicos amplios, tiene contenido teórico sólido y es programática, no la que responde preguntas microscópicas para audiencias mínimas. La investigación programática acumula. La investigación aislada desaparece.

¿Tu próxima investigación contribuye a la ciencia y a la aplicación de la misma en el mercado de hoy?

La IA ya está en el laboratorio. ¿Y tu ya la usas en tu investigación?

En investigación siempre hemos adoptado la tecnología para mejorar. ¿Y por qué no ahora con la IA? Es la herramienta más poderosa que tenemos, entonces no entiendo el rechazo en la investigación académica en algunos sectores. La IA no reemplaza al investigador, potencializa nuestra actividad.

La evolución del proceso de investigación en tres generaciones: papel, CD-ROM, bases de datos en línea. Cada salto tecnológico multiplicó la capacidad del investigador. La IA es el cuarto salto y el más grande. Hay herramientas disponibles hoy que transforman cada etapa del proceso: descubrimiento de literatura (Semantic Scholar, Elicit, Consensus), mapeo de conexiones entre estudios (Litmaps, Connected Papers, Research Rabbit), comprensión de artículos complejos (Explainpaper, Scholarcy), gestión de referencias (Zotero), análisis de datos (Julius AI), escritura académica (Writefull, Paperpal, Trinka) y plataformas integradas como SciSpace y NotebookLM (Valdez, 2026, febrero).

Para revisiones de literatura sistemáticas, desarrollamos un agente específico entrenado para el proceso completo: GTA Agent, disponible en https://gtaagent-literature-review.streamlit.app/, una herramienta que permite acelerar la revisión de literatura sin sacrificar rigor (GTA Agent, 2026).

La nota de uso responsable es clave: estas herramientas apoyan el juicio académico y no lo reemplazan. La autoría intelectual sigue siendo del investigador.

Transfiere tus aportaciones al mercado, a las empresas, a tus alumnos, impactando a los grupos que sirves como educador e investigador.

Llevas años construyendo conocimiento. ¿Está llegando a las personas que más lo necesitan y lo estás construyendo con las mejores herramientas disponibles?

Referencias

Fornell, C., Johnson, M. D., Anderson, E. W., Cha, J., & Bryant, B. E. (1996). The American Customer Satisfaction Index: Nature, purpose, and findings. Journal of Marketing, 60(3), 7-18. https://doi.org/10.1177/002224299606000403 

GTA Agent. (2026). AI-powered literature review agent. https://gtaagent-literature-review.streamlit.app/ 

Hunt, S. D. (2002). Foundations of marketing theory: Toward a general theory of marketing. M.E. Sharpe.

Keller, K. L. (2003). Strategic brand management (2nd ed.). Prentice Hall.

Levitt, T. (2004). Marketing myopia. Harvard Business Review, 82(7/8), 138-149. (Original publicado en 1960)

Madhavaram, S. (2024). Chartering marketing strategy and marketing management research toward greater relevance and impact. Journal of Business Research, 172. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2024.114380 

Nyilasy, G., & Reid, L. N. (2007). The academician-practitioner gap in advertising. International Journal of Advertising, 26(4), 425-445. https://doi.org/10.1080/02650487.2007.11073030 

Reichheld, F. F., & Sasser, W. E. (1990). Zero defections: Quality comes to services. Harvard Business Review, 68(5), 105-111.

Reibstein, D. J., Day, G., & Wind, J. (2009). Is marketing academia losing its way? Journal of Marketing, 73(4), 1-3. https://doi.org/10.1509/jmkg.73.4.001 

Rogers, E. M. (1962). Diffusion of innovations. Free Press.

Ficha técnica

Autor: Dr. Carlos Valdez. Fecha: Marzo 2026. Asistencia editorial: Claude Sonnet 4.6, corrección ortográfica y gramatical, investigación y verificación de referencias académicas. Imagen generada con: Gemini 3 Nano Banana. Publicación: Revista Mercadotecnia y Ventas. Derechos reservados Revista Mercadotecnia y Ventas 2026. Queda prohibida su reproducción sin permiso del autor. Sindicación editorial: Este contenido está disponible para sindicación. Para licenciamiento editorial o colaboraciones, contactar a: carlos.valdez@mercadotecniayventas.com