La investigación sobre la predicción de fallos corporativos se centra en aumentar la precisión estadística del modelo, más recientemente a través de la introducción de una variedad de modelos basados en aprendizaje automático (ML), a menudo pasando por alto el atractivo práctico y las posibles barreras de adopción en el contexto de la gestión corporativa. Esta revisión de la literatura compara los modelos de ML con el clásico y ampliamente aceptado Z-score de Altman a través de una perspectiva de adopción tecnológica. Mapeamos cómo las características tecnológicas, la preparación organizacional, la presión ambiental y las percepciones de los usuarios moldean la adopción utilizando un marco integrado de adopción tecnológica que combina el marco de Tecnología-Organización-Ambiente con el Modelo de Aceptación de Tecnología. El análisis muestra que los modelos Z-score ofrecen simplicidad, interpretabilidad y bajo costo, adecuados para empresas con recursos analíticos limitados, mientras que los modelos de ML ofrecen una precisión y adaptabilidad superiores, pero requieren una infraestructura de datos avanzada, experiencia especializada y claridad regulatoria. Al vincular las características de los modelos con los determinantes de adopción, el estudio aclara cuándo cada modelo es más apropiado y establece una agenda de investigación para pronósticos a largo plazo, inteligencia artificial explicable y diseño de modelos específicos del contexto. Estos conocimientos ayudan a los gerentes a elegir herramientas de predicción de fallos que se ajusten a sus objetivos estratégicos y capacidad de implementación.