Page 84 - Proyecto Articulos 3er Semestre

No obstante, la integración de la inteligencia artificial en El auge del internet permitió generar y almacenar
la gestión empresarial también plantea desafíos cantidades masivas de datos, lo que dio lugar a un nuevo
significativos. Entre ellos se encuentran la necesidad de campo: el análisis de datos empresariales. Las empresas
contar con personal capacitado, la inversión en comenzaron a utilizar herramientas informáticas para
infraestructura tecnológica, y la preocupación por la registrar operaciones, estudiar tendencias de consumo y
privacidad y seguridad de los datos. Estos factores obligan mejorar la toma de decisiones. En este contexto, la
a las organizaciones a desarrollar políticas éticas y marcos inteligencia artificial empezó a integrarse como un recurso
de gobernanza adecuados para garantizar un uso estratégico para interpretar grandes volúmenes de
responsable de la tecnología. información de manera eficiente.

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

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