Page 27 - 1 REVISTA TÉCNICO/PRACTICO DE LA CARRERA DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN

fallas en la cadena de suministro antes de que ocurran. expansión. Sin embargo, estos primeros intentos
Además, el uso de sistemas de recomendación y fueron fundamentales para comprender la necesidad
asistentes inteligentes potencia la personalización de de sistemas más flexibles y capaces de aprender por sí
productos y servicios, incrementando la satisfacción y mismos.
fidelidad de los consumidores.
A partir de los años 1990, el panorama cambió con la
No obstante, la integración de la inteligencia artificial llegada de la era digital y el crecimiento exponencial
en la gestión empresarial también plantea desafíos de la información disponible. El auge del internet
significativos. Entre ellos se encuentran la necesidad permitió generar y almacenar cantidades masivas de
de contar con personal capacitado, la inversión en datos, lo que dio lugar a un nuevo campo: el análisis
infraestructura tecnológica, y la preocupación por la de datos empresariales. Las empresas comenzaron a
privacidad y seguridad de los datos. Estos factores utilizar herramientas informáticas para registrar
obligan a las organizaciones a desarrollar políticas operaciones, estudiar tendencias de consumo y
éticas y marcos de gobernanza adecuados para mejorar la toma de decisiones. En este contexto, la
garantizar un uso responsable de la tecnología. inteligencia artificial empezó a integrarse como un
recurso estratégico para interpretar grandes volúmenes
A pesar de los retos, el impacto de la IA en el análisis de información de manera eficiente.
de datos empresariales es innegable. Las compañías
que adoptan estas herramientas logran una ventaja Ya en el siglo XXI, el desarrollo del aprendizaje
competitiva al mejorar su capacidad de respuesta y automático (machine learning) y el aprendizaje
basar sus decisiones en evidencia empírica. De esta profundo (deep learning) revolucionó por completo la
manera, la inteligencia artificial no solo contribuye al forma en que la IA procesaba los datos. Estas
crecimiento económico, sino también a la innovación tecnologías permitieron crear algoritmos capaces de
y sostenibilidad empresarial a largo plazo. mejorar su desempeño sin intervención humana,
aprendiendo de patrones y resultados previos. Las
En definitiva, la inteligencia artificial representa un compañías tecnológicas y corporaciones
cambio de paradigma en la manera en que las multinacionales adoptaron rápidamente estas
empresas interpretan y utilizan la información. Su herramientas para optimizar procesos, predecir
aplicación en el análisis de datos empresariales está comportamientos de los clientes y fortalecer la
redefiniendo los modelos de gestión, impulsando una competitividad en los mercados globales. [1]
nueva era de decisiones estratégicas basadas en
conocimiento y eficiencia. Comprender su En la actualidad, la historia de la inteligencia artificial
funcionamiento, beneficios y desafíos resulta esencial y su relación con el análisis de datos empresariales
para las organizaciones que buscan mantenerse continúa en evolución constante. Con la llegada de la
competitivas en un entorno cada vez más digitalizado computación en la nube, la analítica avanzada y el big
y orientado a los datos. data, la IA ha pasado de ser una herramienta
experimental a convertirse en un componente esencial
2 Metodología en la gestión empresarial moderna. Su desarrollo
histórico refleja una transformación progresiva que ha
2.1 Historia cambiado la manera en que las organizaciones
comprenden, interpretan y utilizan la información para
Los orígenes de la inteligencia artificial (IA) se tomar decisiones estratégicas y sostenibles.
remontan a mediados del siglo XX, cuando los
científicos comenzaron a explorar la posibilidad de 2.2 Desarrollo a la inmersión y narrativa
crear máquinas capaces de imitar el razonamiento
humano. En la década de 1950, pioneros como Alan El desarrollo de esta investigación se basa en una
Turing, John McCarthy y Marvin Minsky sentaron las inmersión teórica y documental que busca comprender
bases teóricas de la disciplina, desarrollando los de manera profunda cómo la inteligencia artificial ha
primeros modelos lógicos y programas que podían influido en el análisis de datos empresariales y en la
realizar tareas simples de cálculo y razonamiento. transformación de los modelos de gestión actuales.
Estos avances marcaron el inicio de una nueva era Para ello, se revisaron diversas fuentes académicas,
tecnológica en la que la automatización y la artículos científicos, informes corporativos y
simulación de la inteligencia se convirtieron en metas documentos especializados que explican la evolución,
centrales de la computación. aplicación y efectos de la IA en distintos sectores
productivos. Este proceso de revisión permitió
Durante las décadas de 1970 y 1980, el desarrollo de identificar las principales tendencias tecnológicas, las
la IA experimentó tanto avances como retrocesos. En metodologías de análisis de datos más utilizadas y las
ese periodo surgieron los llamados “sistemas implicaciones estratégicas que surgen al integrar
expertos”, programas diseñados para resolver sistemas inteligentes en las operaciones empresariales.
problemas específicos basados en reglas y Así, se logró establecer una visión global del
conocimiento predefinido. Aunque su implementación fenómeno, considerando tanto sus fundamentos
tuvo éxito en algunas áreas, las limitaciones de técnicos como su impacto social y organizacional. [2]
hardware y la falta de datos suficientes frenaron su
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