Tecnologías de inteligencia artificial para la toma de decisiones estratégicas en la internacionalización de empresas (2024)
Este proyecto investiga cómo las tecnologías de inteligencia artificial (IA) tienen la posibilidad de optimizar la toma de decisiones estratégicas en la internacionalización de empresas. El objetivo principal es identificar las tecnologías de IA aplicables para este fin, los desafíos asociados y cómo estas pueden mejorar la eficiencia en los procesos de internacionalización, como la gestión de documentación, INCOTERMS1 y costos asociados. Se utiliza una metodología mixta, combinando enfoques cualitativos y cuantitativos para analizar las tecnologías de IA disponibles, como el aprendizaje automático y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), y evaluar su posible efectividad en la toma de decisiones estratégicas. Entre los resultados parciales de la investigación, se identificaron tecnologías prometedoras como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, las cuales tienen el potencial de facilitar la predicción de tendencias, el análisis de datos y la personalización de ofertas. Sin embargo, también se señalaron desafíos importantes en la implementación de la inteligencia artificial, tales como el sesgo algorítmico y la privacidad de los datos, que deben ser gestionados con cuidado. Aunque la IA puede ser una herramienta valiosa para mejorar la toma de decisiones en torno a la internacionalización, las empresas deben estar preparadas para abordar los riesgos que conlleva su uso. Las conclusiones apuntan a que la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de mejorar significativamente la competitividad y la eficiencia operativa en los procesos de internacionalización de las empresas, especialmente en áreas como la toma de decisiones estratégicas, la optimización de recursos, el análisis de los mercados de destino y la personalización de productos o servicios. Sin embargo, para que la IA sea verdaderamente efectiva, debe implementarse de manera ética y responsable, teniendo en cuenta los posibles riesgos y desafíos asociados, por lo tanto, las estrategias para mitigar estos riesgos incluyen la capacitación continua de los empleados, la implementación de controles éticos sólidos y la mejora de la transparencia en los modelos de IA utilizados. Es fundamental que las empresas adopten enfoques que garanticen la trazabilidad e interpretabilidad de las decisiones tomadas por la IA. Además, es importante establecer políticas claras de manejo de datos y seguridad cibernética para proteger tanto a las empresas como a sus clientes.