Este estudio tiene como objetivo identificar los parámetros críticos para implementar un sistema de nube de inteligencia artificial (IA) sostenible en la industria de tecnología de la información (TI). Para lograr esto, se desarrolló e implementó un modelo integrado híbrido de toma de decisiones multicriterio (MCDM) AHP-ISM-MICMAC. El proceso de jerarquía analítica (AHP) se utilizó para determinar la importancia de cada parámetro, mientras que el modelado estructural interpretativo (ISM) se utilizó para establecer las interrelaciones entre los parámetros. El análisis de matriz de multiplicación de impacto cruzado aplicado a la clasificación (MICMAC) se empleó para identificar los parámetros impulsores y dependientes. Se consideraron un total de quince parámetros importantes categorizados en cinco grupos principales para este análisis a partir de trabajos previamente publicados. Los resultados mostraron que los problemas tecnológicos, presupuestarios y ambientales eran los parámetros más críticos en la implementación de un sistema de nube de IA sostenible. Más específicamente, la digitalización de tecnologías innovadoras se encontró como la más crucial entre el grupo en todos los aspectos, teniendo el grado de prioridad más alto y una fuerte fuerza impulsora. El ISM revela que todos los factores están interconectados entre sí y actúan como barreras de enlace. Este estudio proporciona información valiosa para las industrias de TI que buscan adoptar sistemas de nube de IA sostenibles y enfatiza la necesidad de considerar factores ambientales y económicos en los procesos de toma de decisiones.