Efecto de la Inteligencia Artificial Generativa en la Toma de Decisiones Estratégicas en Iniciativas Empresariales Emprendedoras: Una Revisión Sistemática de la Literatura
Autores: López-Solís, Oscar; Luzuriaga-Jaramillo, Alberto; Bedoya-Jara, Mayra; Naranjo-Santamaría, Joselito; Bonilla-Jurado, Diego; Acosta-Vargas, Patricia
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Efecto de la Inteligencia Artificial Generativa en la Toma de Decisiones Estratégicas en Iniciativas Empresariales Emprendedoras: Una Revisión Sistemática de la Literatura
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión empresarial
Palabras clave
Inteligencia artificial generativa
Toma de decisiones estratégicas
Factores externos
Factores internos
Juicio humano
Incertidumbre
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 14
Citaciones: Sin citaciones
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) está surgiendo como una herramienta prometedora para mejorar la toma de decisiones estratégicas en un entorno empresarial caracterizado por una creciente complejidad. Existen factores externos e internos que son parte del éxito de las iniciativas empresariales. Los factores relevantes que hacen que la toma de decisiones sea efectiva incluyen el entorno tecnológico, como un factor externo, y la innovación, como un factor interno. Este estudio revisa la literatura existente sobre la implementación de IAG en la toma de decisiones empresariales. Evalúa sus efectos a corto, medio y largo plazo, considerando la interacción entre la IAG y el juicio humano. Se examinan los desafíos relacionados con la incertidumbre, la complejidad y la ambigüedad, y se revisa la literatura relevante para comprender estos aspectos de manera integral. La revisión muestra que, a pesar de las avanzadas capacidades de la IAG para analizar datos y generar patrones, el juicio humano sigue siendo crucial en situaciones de alta incertidumbre. Los resultados sugieren que combinar la IAG con la experiencia humana puede mejorar la precisión y eficiencia de la toma de decisiones estratégicas al integrar las fortalezas de ambas partes. La implementación de la IAG puede ofrecer mejoras significativas en la eficiencia y precisión de las decisiones empresariales. Sin embargo, el juicio y la experiencia humanos siguen siendo esenciales, especialmente en contextos inciertos. La clave para maximizar los beneficios de la IAG radica en encontrar el equilibrio adecuado entre la inteligencia artificial y el capital humano.
Descripción
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) está surgiendo como una herramienta prometedora para mejorar la toma de decisiones estratégicas en un entorno empresarial caracterizado por una creciente complejidad. Existen factores externos e internos que son parte del éxito de las iniciativas empresariales. Los factores relevantes que hacen que la toma de decisiones sea efectiva incluyen el entorno tecnológico, como un factor externo, y la innovación, como un factor interno. Este estudio revisa la literatura existente sobre la implementación de IAG en la toma de decisiones empresariales. Evalúa sus efectos a corto, medio y largo plazo, considerando la interacción entre la IAG y el juicio humano. Se examinan los desafíos relacionados con la incertidumbre, la complejidad y la ambigüedad, y se revisa la literatura relevante para comprender estos aspectos de manera integral. La revisión muestra que, a pesar de las avanzadas capacidades de la IAG para analizar datos y generar patrones, el juicio humano sigue siendo crucial en situaciones de alta incertidumbre. Los resultados sugieren que combinar la IAG con la experiencia humana puede mejorar la precisión y eficiencia de la toma de decisiones estratégicas al integrar las fortalezas de ambas partes. La implementación de la IAG puede ofrecer mejoras significativas en la eficiencia y precisión de las decisiones empresariales. Sin embargo, el juicio y la experiencia humanos siguen siendo esenciales, especialmente en contextos inciertos. La clave para maximizar los beneficios de la IAG radica en encontrar el equilibrio adecuado entre la inteligencia artificial y el capital humano.