Recibido:
28/noviembre/2024 Aceptado: 23/febrero/2025
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. Es por ello que 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 posee 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 son 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, 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 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” (Jiménez & Guerra, 2023, p. 21). Es
decir, es una parte de la tecnología que se basa en la creación de mecanismos y
procesos que cuentan con la misma inteligencia de un ser humano para analizar y
resolver problemas cotidianos y complejos que por lo general el individuo común
le cuesta hacerlos.
La inteligencia
artificial para poder desenvolverse y funcionar de una manera óptima, necesita
una pieza clave y fundamental, similar a como los seres humanos crecen
cognitivamente como lo es el conocimiento, pero en el caso de las máquinas datos.
Por ello, se relaciona de forma explícita con el Big data. Pérez
Además,
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 de 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 Diestra et al. (2021)
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. En este
sentido, la IA presenta ventajas, al respecto Martín
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. A propósito, 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 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 (Pazmiño
et al., 2022). Además, 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 (Cedeño & Villagómez, 2023).
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 SIG 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, Fuentes de información y Sitios Web
|
Número de artículos revisados |
Número de artículos
utilizados |
Número de artículos no
utilizados |
|
19 |
12 |
7 |
Fuente: Elaboración propia.
|
Número de libros revisados |
Número de libros utilizados |
Número de libros no
utilizados |
|
3 |
1 |
2 |
Fuente: Elaboración propia.
|
Número de páginas revisadas |
Número de páginas utilizadas |
Número de páginas no
utilizadas |
|
5 |
3 |
2 |
Fuente: Elaboración propia.
Una vez seleccionados, con 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 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 ilustran en la tabla 2.
Tabla
2. 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 García 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 y José Luis Soriano |
|
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, Renato M. Toasa Víctor
Hugo Calderón |
|
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
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 |
|
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, los cuales 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 relevantes 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, entre otros aspectos.
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 centros empresariales.
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 ha perfeccionado en gran manera los sistemas de
información, por lo que se observa una evolución positiva, llamándose así
Sistemas Inteligentes. A 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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