Recibido: 28/noviembre/2024 Aceptado:
La
inteligencia artificial y su contribución a los sistemas de información
gerencial (Original)
Artificial intelligence and its contribution to
management information systems (Original)
Karla Gislayne Miranda Quimis. Profesional en formación. Universidad Estatal
del Sur de Manabí (UNESUM). Jipijapa. Manabí. Ecuador. [ miranda-karla7352@unesum.edu.ec ]
[ https://orcid.org/0009-0006-9476-0108 ]
Andy Lenin Pincay Sánchez. Profesional en
formación. Universidad Estatal del Sur de Manabí (UNESUM). Jipijapa. Manabí.
Ecuador. [ pincay-andy1265@unesum.edu.ec ]
[ https://orcid.org/0009-0007-3068-6751 ]
Daniel Benjamín Vera Mieles. Profesional en
formación. Universidad Estatal del Sur de Manabí (UNESUM). Jipijapa. Manabí.
Ecuador. [ vera-daniel0212@unesum.edu.ec ]
[ https://orcid.org/0009-0000-1518-973X ]
Xavier Enrique Soledispa Rodríguez. Docente de
la carrera administración de empresas Universidad Estatal del Sur de Manabí.
Jipijapa. Manabí. Ecuador.
[ xavier.soledispa@unesum.edu.ec ] [ https://orcid.org/0000-0001-8754-9159 ]
Resumen
La
inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta muy importante en
todas las áreas del conocimiento, en el campo administrativo, mediante los
sistemas de gestión empresarial se han implementado algoritmos y modelos avanzados
que permiten procesar, analizar
y comprender datos complejos en tiempo real. Bajo esta perspectiva esta
investigación se plantea como objetivo general, determinar la contribución de la inteligencia
artificial a los sistemas de información gerencial. La metodología empleada se
basó en un estudio bibliográfico con un tipo de investigación documental. Además,
se presenta tablas donde se especifica las fuentes utilizadas para el
desarrollo, así proporcionando información actualizada y precisa, facilitando
identificar tendencias de la investigación. La
inteligencia artificial ofrece importantes beneficios como la automatización,
una mejor toma de decisiones y una mayor productividad empresarial. Sin
embargo, esto también tiene desventajas, ya que plantea cuestiones éticas y
sociales como la sustitución de empleos, la discriminación y el sesgo de los
datos. La IA debe implementarse de manera responsable, equilibrando sus
beneficios con estrategias para reducir sus impactos negativos en la sociedad y
el trabajo humano.
Palabras claves: Big data; tecnología; innovación; algoritmos; eficiencia
Abstract
Artificial intelligence has become a
very important tool in all areas of knowledge, in the administrative field,
advanced algorithms and models have been implemented through business
management systems that allow the processing, analysis and understanding of
complex data in real time. From this perspective, this research aims to
determine the contribution of artificial intelligence to management information
systems. The methodology used was based on a bibliographic study with a type of
documentary research. In addition, tables are presented where the sources used
for development are specified, thus providing updated and accurate information,
making it easier to identify research trends. Artificial intelligence offers
important benefits such as automation, better decision-making and greater
business productivity. However, this also has disadvantages, as it raises
ethical and social issues such as job replacement, discrimination and data
bias. AI must be implemented responsibly, balancing its benefits with
strategies to reduce its negative impacts on society and human work.
Keywords: Big data; technology; innovation; algorithms;
efficiency
Introducción
Una de las innovaciones tecnológicas más
significativas del siglo XXI ha sido la inteligencia artificial (IA), que es la
capacidad de transformar abismalmente la forma en que las empresas operan y
toman decisiones. En el ámbito de los sistemas de información gerencial, la IA
juega un papel importante como fuente de desarrollo de herramientas que se
pueden usar para analizar, procesar y capitalizar grandes volúmenes de datos. Esto
ha permitido a las organizaciones cambiar sus formas habituales de adaptarse a
entornos en evolución que están crecientemente complejos y competitivos.
En un contexto empresarial en constante
transformación, la gestión eficiente de la información se ha convertido en un
factor crítico para el éxito organizacional. Los sistemas de información
gerencial (SIG) han sido diseñados para integrar, procesar y analizar datos,
proporcionando a los directivos herramientas que apoyen decisiones informadas y
estratégicas.
Por otro lado, los sistemas de información gerencial
están diseñados para recopilar, procesar y presentar información que respalde
la toma de decisiones en todos los niveles de una
organización. Tradicionalmente, estos sistemas se basaban en métodos
convencionales de análisis de datos, que, aunque eran útiles, presentaban
limitaciones en cuanto a velocidad y profundidad analítica. Aquí es donde
la inteligencia artificial ha hecho una gran diferencia, ofreciendo capacidades
que superan el análisis humano en todos los niveles de una organización.
Sin embargo, los desafíos contemporáneos, como la
creciente cantidad de datos generados y la necesidad de análisis en tiempo
real, han impulsado la incorporación de tecnologías avanzadas como la (IA) en
estos sistemas. La IA, caracterizada por su capacidad para simular procesos
cognitivos humanos, ha transformado múltiples sectores, y en el ámbito de los
SIG no es la excepción. Mediante algoritmos de aprendizaje automático,
procesamiento de lenguaje natural y análisis predictivo, la IA ha demostrado
ser un aliado indispensable para las empresas, permitiendo una gestión más ágil
y precisa. A pesar de sus beneficios, la integración de estas tecnologías
también plantea retos, como la resistencia al cambio, la inversión inicial y la
necesidad de competencias técnicas especializadas
Este artículo tiene como objetivo determinar la
contribución de la inteligencia artificial a los sistemas de información
gerencial, enfatizando sus aplicaciones prácticas, los beneficios logrados y
los desafíos que enfrenta su implementación, para organizar su desarrollo, se
plantearon las siguientes preguntas de investigación, ¿Cuáles son las ventajas
y desventajas de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial? ¿De qué
forma aportan los sistemas de información gerencial a las empresas? ¿Cómo se
relaciona la IA en los sistemas de información gerencial existentes?
A través de una revisión bibliográfica exhaustiva,
se busca proporcionar un panorama integral sobre cómo la IA está redefiniendo
los procesos de gestión empresarial, potenciando la competitividad de las
organizaciones en un mercado globalizado.
La Inteligencia
Artificial (IA) ha emergido como una de las tecnologías más revolucionarias en
los últimos años, impactando profundamente diversos campos de la ciencia, la
economía y la vida cotidiana, varios autores
dedicados en las tecnologías de la información y comunicación destacan que “la
inteligencia artificial (IA) es un campo multidisciplinario que se enfoca en
desarrollar sistemas informáticos capaces de realizar tareas que, cuando son ejecutadas
por humanos, requieren de inteligencia”
La
inteligencia artificial para poder desenvolverse y funcionar de una manera
óptima, necesita una pieza clave y fundamental, similar de cómo los seres
humanos crecen cognitivamente como lo es el conocimiento, pero en el caso de
las maquinas datos. Por ello, se relaciona de forma explícita con el Big data.
Pérez
Otro
autor complementa que las IA en general “son tecnologías de procesamiento de la
información que integran modelos y algoritmos con capacidad para aprender y
realizar tareas cognitivas, dando lugar a resultados como la predicción y la
adopción de decisiones en entornos materiales y virtuales”
Por lo expuesto, se
sobrentiende que la IA tiene la capacidad de analizar los datos que emergen las
máquinas mediante el uso de algoritmos y por medio de patrones y correlaciones
da respuesta para la toma de decisiones en tiempo real, lo que no puede hacer
el humano, por la cantidad de información que se analiza.
Una de las
cuestiones más destacadas de la IA es comprender que ayudan a tomar decisiones
en los diversos sistemas. Según
La IA y otras tecnologías inteligentes pueden ayudar
a los tomadores de decisiones humanos con análisis predictivos, generando ideas
frescas a través de enfoques de inferencia estadística, basada en datos y
probabilidades, como también identificar relaciones entre los diferentes
factores, lo que permite que estos puedan recopilar de manera más efectiva y
actuar sobre nuevos conjuntos de información. (p.6)
Esto
indica que proporciona análisis predictivos porque es el campo que puede
analizar, aprender y actuar por medio de datos de alta escala, es decir, que
tiene la capacidad de crear nuevos contenidos con la información analizada.
La
inteligencia artificial presenta siguientes ventajas:
El
autor Carrasquilla
El uso de la IA para los procesos
de innovación empresarial tiene un efecto positivo y otorga una ventaja
competitiva a aquellas empresas que en su estrategia incluyen la integración de
la IA con el objetivo de mejorar distintas áreas y procesos de la empresa.
(p.12).
Esto
indica que los procesos administrativos como la planeación, organización,
dirección y control, acogen positivamente la ayuda de la IA. Por consiguiente,
existen contras o desventajas donde la inteligencia artificial se ve afectada,
tanto en funcionamiento, como en la forma de utilizarlo o de quien lo
implementa, también en cuestiones de discreción y discriminación. Unas de las
evidentes desventajas que tiene la IA e impacta directamente a los seres
humanos es el desplazamiento laboral. Ríos
A medida que la IA se vuelve más
capaz de ejecutar tareas que antes eran realizadas por humanos, existe el
riesgo de que haya una disrupción en el mercado laboral, lo que podría resultar
en la pérdida de empleos en ciertos sectores. (p.2)
Por
ende, la inteligencia artificial está suplantando el trabajo de las personas en
la realización de tareas básicas y cognitivas, posibilitando a que se ocasione
un desequilibrio laboral, causando forzadamente el desempleo.
Otra
desventaja son los sesgos y discriminación, donde la IA se ve afectada por la
falta de empatía o porque los datos empleados para adiestrar modelos de
inteligencia artificial, contienen prejuicios o muestran diferencias sociales,
ocasionando que los algoritmos puedan asociar esos sesgos, lo que se refleja en
decisiones injustas.
Los
sistemas de información gerencial o también llamados sistemas de información
Administrativa tienen el objetivo de proporcionar información específica a los
administradores o gerentes de la organización para el soporte en situaciones de
decisión puntuales.
Un sistema de información es el producto de un proceso
organizado que recoge y procesa datos según las necesidades específicas de una
organización. Su finalidad es clasificar, almacenar y distribuir de forma
selectiva la información esencial para el funcionamiento de la empresa, así
como para las actividades de gestión y planificación estratégica, facilitando
la toma de decisiones alineada con los objetivos empresariales.
En
otras palabras, son herramientas fundamentales para la gestión empresarial, ya
que proporcionan datos claves para respaldar decisiones estratégicas y
operativas.
El propósito central de un sistema de
información gerencial es optimizar la eficiencia y productividad en la toma de
decisiones de los gerentes. Al integrar datos de diversas fuentes en una base
de datos única y presentar la información de manera organizada y coherente, un
SIG ofrece a los gerentes las herramientas necesarias para tomar decisiones
bien fundamentadas y analizar detalladamente los problemas operativos.
Los Sistemas de Información Gerencial son
herramientas esenciales para las organizaciones modernas que buscan mejorar la
toma de decisiones y optimizar sus operaciones. Sin embargo, su éxito depende
de una serie de factores que van más allá de su capacidad técnica.
Materiales
y métodos
El
enfoque metodológico de este estudio es cualitativo, basado en una revisión
bibliográfica sistemática de publicaciones científicas y académicas. Para
garantizar un análisis riguroso, se siguieron las siguientes etapas:
Selección
de las fuentes: se identificaron estudios relevantes publicados entre 2019 y
2024, utilizando bases de datos científicas reconocidas como Scopus, Web of Science y Google Scholar.
Selección
de artículos que abordaran la relación entre la inteligencia artificial y los
sistemas de información gerencial desde una perspectiva teórica y práctica.
Se utilizaron datos bibliográficos que cumplieran con los requisitos del
estudio, seleccionando publicaciones sobresalientes de revistas, libros y
repositorios institucionales, basados en las variables y enfoque de la
investigación. Para mayor compresión se presenta una tabla de números de
artículos seleccionados. (Ver tabla 1)
Tabla 1. Artículos de Google académico, Scopus y Web of Science
|
Número de artículos
revisados |
Número de artículos
utilizados |
Número de artículos no
utilizados |
|
19 |
12 |
7 |
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 2. Fuentes de información
|
Numero de libros revisados |
Numero de libros utilizados |
Numero de libros no
utilizados |
|
3 |
1 |
2 |
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 3. Sitios Web
|
Número de páginas revisadas |
Número de páginas utilizadas |
Número de páginas no
utilizadas |
|
5 |
3 |
2 |
Fuente: Elaboración propia.
Una vez seleccionados la información correspondiente se realizó un análisis
detallado considerando las variables de la investigación, además, para la
presentación de los resultados se interpretaron las diversas fuentes
seleccionadas con la finalidad de describir con bases argumentadas. Este enfoque permitió estructurar una explicación clara,
coherente y fundamentada, contribuyendo a una comprensión más profunda del
estudiado estableciendo vínculos entre las variables analizadas.
Resultados y
análisis de los resultados
Este
aspecto tiene como objetivo explorar la incorporación de la IA y los sistemas
de información gerencial mejorando la eficiencia y habilidad en los procesos de
gestión, los resultados encontrados se los ilustra en la tabla 2.
Tabla 4. Relación entre la inteligencia artificial y los
sistemas de información
|
Autor(es) |
Año |
Relación |
|
Eduardo Tenes Trillo |
|
La
IA puede proporcionar herramientas eficaces y de gran potencia para detectar
fraudes y analizar datos financieros para identificar tendencias y optimizar
procesos. |
|
José David Cáceres |
|
Las organizaciones están percatándose
de que pueden hacer uso de la IA para pronosticar, de una manera más eficaz,
las ventas futuras con base en los datos históricos; una gran cantidad de
empresas están utilizando el CRM para registrar detalles sobre sus clientes,
pero también sobre las ventas, lo cual implica acumular grandes cantidades de
datos. |
|
July
Lorena Herrera |
|
La
inteligencia artificial tiene muchos campos de aplicación y puede satisfacer
distintas necesidades, para esto las organizaciones exploran en el desarrollo
de nuevos sistemas inteligentes. |
|
Mario
Morera Carballo |
|
Los sistemas de la información
gerencial y de cualquier proceso industrial tienen como objetivo la autonomía
antes que la asistencia. Los procesos industriales son cada vez más
automatizados, particularmente en el área de servicios, la big data puede llegar a ser tan extensa en la toma de las
decisiones estratégicas empresariales, que se necesita de la inteligencia
artificial para articular el volumen de información que emana de ella. |
|
Janet
Margarita Solano Hernández y José Luis Soriano Ávila |
|
A
medida que las investigaciones avanzan sobre la inteligencia artificial, se
han logrado desarrollar softwares para realizar tareas eficientes en las
empresas de una forma repetitiva, por lo que a través de algoritmos avanzados
y machine learning, pueden analizar grandes
cantidades de datos de manera más rápida y precisa, por tanto, se permite
identificar patrones, predecir tendencias y mejorar la experiencia del
cliente. |
|
Evelyn
Johana Silva Pérez; Renato M. Toasa |
|
La IA tiene la capacidad de analizar
gran cantidad de información en tiempo real y en fracciones mínimas de tiempo
en los cuales extrae datos trascendentales que sirven de sustento para que
los gerentes encargados de las empresas analicen el contenido recopilado y
evalúen el desempeño de sus colaboradores. |
|
Ammar
Alí |
|
La
inteligencia artificial (IA) y los sistemas inteligentes han contribuido
significativamente a la gestión de datos, transformando la forma en que las
organizaciones recopilan, almacenan, analizan y aprovechan los datos. El auge
de la IA ha llevado a una explosión en la cantidad de datos disponibles,
creando nuevas oportunidades para que las empresas extraigan información y
tomen decisiones informadas. |
|
María
Pérez Ugena |
|
En definitiva, la relación que existe
entre la inteligencia artificial y los sistemas de información mejoran las
actividades, realizando con eficiencia, los procesos que se llevan a cabo en
los sistemas de información tienen mayor optimización por el uso de la IA, al
realizar grandes análisis de datos las organizaciones cumplen con sus
objetivos planteados. Es decir que hoy en día las empresas se deben adaptar
al avance continuo para un desarrollo adecuado. |
Fuente: Elaboración propia.
La revisión de los estudios, de forma general permitió identificar
cómo la inteligencia artificial (IA) contribuye significativamente a los
sistemas de información gerencial (SIG), transformando la manera en que las
organizaciones procesan datos, toman decisiones y optimizan recursos.
Se presenta a continuación una descripción detallada de los hallazgos
organizados en cinco áreas clave:
Automatización de procesos operativos
La integración de IA en los SIG ha permitido
automatizar una amplia gama de tareas repetitivas, lo que se traduce en un
ahorro significativo de tiempo y recursos. Por ejemplo:
Los chatbots impulsados por procesamiento de
lenguaje natural (PLN) han mejorado la atención al cliente al responder
consultas frecuentes de manera instantánea, lo que reduce la carga laboral.
Sistemas
automatizados de análisis de datos procesan grandes volúmenes de información
para generar informes gerenciales de manera rápida y eficiente.
Esta
automatización ha sido especialmente valiosa en áreas como recursos humanos,
donde herramientas basadas en IA clasifican currículos, programan entrevistas y
realizan evaluaciones iniciales.
Optimizar la atención al cliente
Los SIG
integrados con IA procesan grandes volúmenes de datos en tiempo real para
producir informes gerenciales detallados, eliminando la necesidad de
intervención humana en tareas repetitivas como la recopilación y el análisis
inicial de datos.
Esta automatización mejora
la eficiencia operativa y permite que los equipos se concentren en tareas
estratégicas de mayor valor agregado.
Análisis
predictivo para decisiones estratégicas
La capacidad de la IA para
analizar datos históricos y en tiempo real ha revolucionado la toma de
decisiones estratégicas. En esta área, los SIG han sido potenciados con
herramientas de aprendizaje automático que permiten:
Anticipar tendencias del
mercado: Los modelos predictivos basados en IA identifican
patrones de consumo, cambios en la demanda y tendencias económicas emergentes.
Esto permite a las organizaciones adaptar sus estrategias de manera proactiva,
obteniendo ventajas competitivas.
Prever riesgos empresariales:
Los SIG apoyados por IA detectan posibles riesgos financieros, operativos o
legales mediante el análisis de variables clave. Por ejemplo, en el sector
financiero, estas herramientas ayudan a predecir incumplimientos crediticios o
fluctuaciones en los mercados bursátiles.
Estas capacidades han
demostrado ser fundamentales para sectores como el comercio, las finanzas y la
logística, donde las decisiones oportunas y basadas en datos son esenciales.
Personalización
de servicios y decisiones gerenciales
La personalización es un
área en la que la IA ha generado un impacto transformador dentro de los SIG.
Gracias a su capacidad para analizar datos individuales y colectivos, las
organizaciones han logrado:
Ofrecer productos y
servicios personalizados: Los algoritmos de IA procesan datos de clientes para
identificar preferencias, hábitos y comportamientos, permitiendo diseñar
ofertas adaptadas a las necesidades específicas de cada consumidor.
Proveer información adaptada
a los directivos: Los sistemas de IA generan informes personalizados para los
niveles gerenciales, destacando indicadores clave relevante para cada área de
operación, facilitando la toma de decisiones más eficiente y alineada con los
objetivos estratégicos de la organización.
Optimización
de recursos organizacionales
La IA también ha demostrado
ser una herramienta crucial para maximizar la eficiencia en la gestión de
recursos. Este impacto se observa particularmente en:
Gestión de la cadena de suministro:
Los algoritmos de IA analizan datos en tiempo real relacionados con
inventarios, rutas de distribución y consumo de materiales. Esto permite
minimizar el desperdicio, optimizar los procesos logísticos y garantizar la
disponibilidad oportuna de productos.
Reducción de costos operativos:
Los SIG potenciados por IA identifican áreas de mejora en el uso de recursos,
proponiendo estrategias para reducir costos sin comprometer la calidad de los
productos o servicios.
Además, estas herramientas
contribuyen a la sostenibilidad empresarial al promover una mejor gestión de
recursos energéticos y tecnológicos, alineando las operaciones con objetivos
ambientales.
Aunque los beneficios son
claros, la integración de la IA en los SIG enfrenta desafíos significativos que
requieren atención por parte de las organizaciones. Entre estos se encuentran:
Resistencia al cambio:
Muchos empleados y gerentes muestran renuencia a adoptar tecnologías avanzadas
debido a temores relacionados con la pérdida de empleos, la complejidad técnica
o la percepción de que estas herramientas reemplazarán el papel humano.
Brecha de habilidades técnicas:
La implementación de IA exige competencias especializadas que no siempre están
disponibles dentro de las empresas, lo que genera la necesidad de invertir en
capacitación y contratación de personal calificado.
Costos iniciales elevados:
La adopción de herramientas de IA implica una inversión significativa en
infraestructura tecnológica, licencias de software y formación del personal, lo
que puede ser una barrera especialmente para las pequeñas y medianas empresas.
A pesar de estos obstáculos,
la literatura sugiere que las organizaciones que abordan estos desafíos de
manera estratégica logran integrar la IA con éxito, obteniendo beneficios a
largo plazo que superan con creces las barreras iniciales.
Los hallazgos muestran que
la inteligencia artificial optimiza los sistemas de información gerencial y a
su vez, redefine su propósito al permitir que las organizaciones sean más
ágiles, predictivas y orientadas al cliente. Si bien su implementación requiere
superar desafíos culturales, técnicos y financieros, el impacto transformador
de la IA en la gestión empresarial la convierte en una herramienta
indispensable para las empresas que buscan competir en un entorno globalizado.
La evidencia recopilada destaca que la integración de
IA en los SIG no solo automatiza procesos repetitivos, sino que también añade
capacidades predictivas y adaptativas que superan ampliamente las limitaciones
de los sistemas tradicionales. Por ejemplo, el uso de algoritmos de aprendizaje
automático para el análisis predictivo permite a las empresas anticiparse a los
cambios del mercado y adaptarse con rapidez, lo que es crucial.
En este contexto, se observa que los SIG potenciados
por IA no solo actúan como herramientas de soporte operativo, sino que también
se convierten en plataformas estratégicas que impulsan la innovación
organizacional. Estos hallazgos son consistentes con estudios recientes que
posicionan a la IA como un catalizador clave para la competitividad empresarial.
Uno de los aportes más destacados de la IA a los SIG
es la capacidad de personalización, tanto en la gestión interna como en la
experiencia del cliente. La personalización basada en datos es un factor
diferenciador que permite a las empresas diseñar estrategias altamente
enfocadas, maximizando la satisfacción del cliente y fomentando la lealtad
hacia la marca. Sin embargo, esta capacidad también plantea desafíos éticos
relacionados con la privacidad de los datos, lo que resalta la necesidad de
políticas claras y transparentes.
A pesar de los avances significativos, la
implementación de IA en los SIG no está exenta de desafíos. La resistencia al
cambio, la falta de competencias técnicas y los costos iniciales elevados son
barreras que dificultan la adopción de estas tecnologías, especialmente en
pequeñas y medianas empresas. Sin embargo, la literatura revisada sugiere que
estas dificultades pueden superarse mediante estrategias efectivas de gestión
del cambio, como la capacitación del personal, la comunicación entre
Además, las empresas que han logrado integrar la IA en
sus SIG han reportado una mejora significativa en la eficiencia operativa y en
la toma de decisiones. Esto confirma que los beneficios a largo plazo superan
con creces las barreras iniciales de adopción, reafirmando la necesidad de que
las organizaciones inviertan en capacidades tecnológicas y humanas para
maximizar el impacto de la IA en sus procesos gerenciales.
Los hallazgos de este estudio tienen importantes
implicaciones para la práctica empresarial y el desarrollo académico. Desde una
perspectiva práctica, los resultados subrayan la necesidad de que las empresas
adopten un enfoque estratégico para la implementación de IA, asegurándose de
que las tecnologías sean accesibles y alineadas con los objetivos
organizacionales. Además, el estudio resalta la importancia de fomentar una
cultura empresarial abierta a la innovación, que facilite la transición hacia
modelos de gestión más sustentables.
En cuanto a futuras líneas de investigación, sería valioso
explorar cómo los avances en IA, como los modelos de lenguaje generativo y las
tecnologías de visión por computadora, pueden integrarse aún más en los SIG
para ampliar sus capacidades. Asimismo, se sugiere investigar cómo los factores
culturales y nacionales influyen en la adopción de IA en diferentes c
Finalmente, al reflexionar sobre el objetivo del
presente trabajo: determinar la contribución de la inteligencia artificial a
los sistemas de información gerencial, los resultados obtenidos y la discusión
aquí planteada confirman que la IA aporta valor en términos de eficiencia
operativa y redefine el papel de los SIG como herramientas estratégicas en la
gestión empresarial. Este hallazgo valida el enfoque del estudio, y a su vez
destaca la importancia de seguir investigando cómo estas tecnologías pueden
seguir evolucionando para satisfacer las necesidades cambiantes de las
organizaciones.
Conclusiones
Por
otro lado, los sistemas de información gerencial son esenciales para las
organizaciones que buscan optimizar las operaciones y lograr el éxito. Al
proporcionar información relevante y actualizada, estos sistemas facilitan las
decisiones estratégicas, mejoran la eficiencia e impulsan la innovación. En un
mundo empresarial cada vez más tecnológico, las organizaciones que invierten en
sistemas sólidos de información de gestión están a la vanguardia y obtienen una
ventaja competitiva significativa.
Para
finalizar, la Inteligencia artificial a perfeccionado en gran manera a los
sistemas de información, por lo que se ha presentado una evolución positiva,
llamándose así Sistemas Inteligentes, en donde los sistemas convencionales de
información se les ha adaptado herramientas exclusivas de la IA, con el fin de tener
un sistema moderno que cuente con un desenvolvimiento claro, preciso y rápido
en responder a la información que se requiera saber para tomar una decisión más
objetiva y puntual.
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