Aportes de la inteligencia artificial predictiva y prescriptiva a la toma de decisiones estratégicas empresariales

En este artículo se lleva a cabo una revisión de la forma a través de la cual la IA prescriptiva y predictiva como parte de los sistemas de inteligencia de negocios (business intelligence, BI), puede constituirse en una herramienta estratégica para el ajuste de la toma de decisiones empresariales. L...

Full description

Autores:
Monsalve Usuga, Jenny Alejandra
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Corporación Universitaria Remington
Repositorio:
Repositorio institucional Uniremington
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/7929
Palabra clave:
Inteligencia artificial
Predicción
Optimización
Estrategia
Inteligencia de negocios
Inteligencia artificial
Espionaje en los negocios
Toma de decisiones
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openAccess
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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description En este artículo se lleva a cabo una revisión de la forma a través de la cual la IA prescriptiva y predictiva como parte de los sistemas de inteligencia de negocios (business intelligence, BI), puede constituirse en una herramienta estratégica para el ajuste de la toma de decisiones empresariales. La investigación del artículo se apoya sobre la base del reconocimiento de que, en un entorno de negocio genuinamente incierto, inestable y competitivo, las organizaciones precisan de métodos analíticos más capaces que sean los que permitan el procesamiento de grandes volúmenes de datos e inferir información en forma estable. La revisión de la literatura académica, de los casos de estudio; la revisión de las experiencias de las empresas da cuenta de la disparidad existente para diferenciar entre IA predictiva (aquella IA que precisamente se utiliza para realizar previsiones sobre los posibles escenarios con relación a la información analizando patrones históricos de datos) e IA prescriptiva (aquella IA que se utiliza para ver cuál sería la recomendación de unas acciones a adoptar en el objetivo de alcanzar los objetivos estratégicos). Ha quedado ilustrado que la combinación de ambas, en el marco de BI, no solo permite ganar exactitud respecto a la previsión, sino también gana agilidad en la toma de decisiones, disminuye el riesgo e, incluso, al final, permite ofrecer una gestión de los recursos mucho más eficiente. Los hallazgos fundamentan que las organizaciones que han incorporado estas tecnologías a la mano de una implementación contextualizada e informada con su estratégica corporativa visibilizan ventajas competitivas en el largo plazo, como por ejemplo el aumento de la productividad, una mejor experiencia al cliente y una mayor capacidad de respuesta a los cambios del entorno. No obstante, se detectan problemas relevantes respecto a la gobernanza y calidad de datos; formación del empleado; inversión tecnológica; y cultura organizativa que, en el contexto colombiano, determinan la eficacia con que se lleva a la práctica el modelo. Se delibera que la inteligencia artificial predictiva y prescriptiva, cuando se articula a sistemas de BI, no es solo un soporte a la hora de tomar decisiones estratégicas, sino que puede acabar convirtiéndose en un pilar indispensable de la sustentabilidad de la empresa, siempre que, instalándose el modelo, se escenifique un marco de gobernanza, se marquen metas adecuadas y se lleve a cabo su posible gestión de cambio.
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La investigación del artículo se apoya sobre la base del reconocimiento de que, en un entorno de negocio genuinamente incierto, inestable y competitivo, las organizaciones precisan de métodos analíticos más capaces que sean los que permitan el procesamiento de grandes volúmenes de datos e inferir información en forma estable. La revisión de la literatura académica, de los casos de estudio; la revisión de las experiencias de las empresas da cuenta de la disparidad existente para diferenciar entre IA predictiva (aquella IA que precisamente se utiliza para realizar previsiones sobre los posibles escenarios con relación a la información analizando patrones históricos de datos) e IA prescriptiva (aquella IA que se utiliza para ver cuál sería la recomendación de unas acciones a adoptar en el objetivo de alcanzar los objetivos estratégicos). Ha quedado ilustrado que la combinación de ambas, en el marco de BI, no solo permite ganar exactitud respecto a la previsión, sino también gana agilidad en la toma de decisiones, disminuye el riesgo e, incluso, al final, permite ofrecer una gestión de los recursos mucho más eficiente. Los hallazgos fundamentan que las organizaciones que han incorporado estas tecnologías a la mano de una implementación contextualizada e informada con su estratégica corporativa visibilizan ventajas competitivas en el largo plazo, como por ejemplo el aumento de la productividad, una mejor experiencia al cliente y una mayor capacidad de respuesta a los cambios del entorno. No obstante, se detectan problemas relevantes respecto a la gobernanza y calidad de datos; formación del empleado; inversión tecnológica; y cultura organizativa que, en el contexto colombiano, determinan la eficacia con que se lleva a la práctica el modelo. Se delibera que la inteligencia artificial predictiva y prescriptiva, cuando se articula a sistemas de BI, no es solo un soporte a la hora de tomar decisiones estratégicas, sino que puede acabar convirtiéndose en un pilar indispensable de la sustentabilidad de la empresa, siempre que, instalándose el modelo, se escenifique un marco de gobernanza, se marquen metas adecuadas y se lleve a cabo su posible gestión de cambio.TecnológicaTecnólogo(a) en Gestión Empresarial y Financiera24 p.application/pdfspaCorporación Universitaria RemingtonMedellín (Antioquia, Colombia)Facultad de Ciencias EmpresarialesTecnología en Gestión Empresarial y FinancieraInteligencia artificialPredicciónOptimizaciónEstrategiaInteligencia de negociosInteligencia artificialEspionaje en los negociosToma de decisionesAportes de la inteligencia artificial predictiva y prescriptiva a la toma de decisiones estratégicas empresarialesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoPublicationORIGINALRIU-PRE-2025 Aportes inteligencia artificial.pdfRIU-PRE-2025 Aportes inteligencia artificial.pdfapplication/pdf445928https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/184b8686-216b-405e-b701-4174768c2e96/downloadc5cc1cbf0c7c7a309e6e4fe84b0949eaMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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