Análisis de la Inteligencia Artificial en el Entorno Empresarial: Revisión Sistemática (2018-2023)

• Páginas: 269-310
• Fecha: 01 Marzo 2025
• Autor: Harold Delfin Angulo Bustinza,Enrique Tantalean Lam
• Materia: Derecho Público y Administrativo

Pág. 269 - 310

Volumen 29Fides Et Ratio

ISSN 2411-0035

Revisión de Tema

Marzo 2025

Análisis de la Inteligencia Articial en el Entorno

Empresarial: Revisión Sistemática (2018-2023)

Analysis of Articial Intelligence in the Business

Environment: Systematic Review (2018-2023)

Harold Del!n Angulo Bustinza1

Universidad Continental, Arequipa-Perú

hangulo@continental.edu.pe

Enrique Tantalean Lam2

Universidad Continental, Arequipa-Perú

etantalean@continental.edu.pe

Artículo Recibido: 14-11-2024

Artículo Aceptado: 14-02-2025

DOI: https://doi.org/10.55739/fer.v29i29.171

Resumen

La presente investigación de revisión sistemática con análisis bibliográ!co, tuvo

el objetivo de analizar el uso de la inteligencia arti!cial en los negocios. Se

utilizó la metodología PRISMA para obtener un conjunto !nal de artículos

(n = 43) de la base de datos Scopus en un periodo de 4 años del 2020 al 2024.

El conjunto !nal de artículos se clasi!ca en una taxonomía que comprende cinco

grupos: (1) !nanzas (n = 8), (2) producción (n = 9), (3) servicio al cliente (n = 9), (4)

tecnología e innovación empresarial (n = 8) y (5) recursos humanos (n = 9). También

se presenta un análisis bibliográ!co sobre la base de la producción cientí!ca anual, de

108 artículos encontrados en un periodo de 5 años desde el 2018 a 2023, de bases

1 Investigador RENACYT con Ph.D. en Economía y Negocios Internacionales, Magíster en

Ingeniería Comercial, y experto en Relaciones Internacionales y Análisis Estadísticos, con 15 años de ex-

periencia en docencia y en el sector privado a nivel internacional (Inglaterra, Japón, China). Ha trabajado

como asesor de comunidades campesinas y consultor de pymes mineras. Ha liderado asesorías especializa-

das en empresas del sur del Perú, con énfasis en economía, !nanzas y comercio internacional. https://orcid.

org/0000-0002-1360-4378

2 Ing. en Administración de Empresas y MBA en Dirección y Gestión de empresas en la Univer-

sidad Tarapacá de Arica Chile, 27 años de experiencia como funcionario, gerente, auditor y consultor de

entidades Micro!nancieras, especialista en micro!nanzas y docente Universitario por más 10 años. https://

orcid.org/0000-0002-2270-926X

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Harold Deln Angulo Bustinza, Enrique Tantalean Lam

de datos como Scopus, Science direct y google academic. Se concluye a!rmando que, el

uso de la inteligencia arti!cial (IA) en los negocios tiene un impacto signi!cativo en

diversas áreas.

Palabras claves

Inteligencia arti!cial; negocios; !nanzas, producción, ser vicio al cliente, tecnología e

innovación empresarial y recursos humanos.

Abstract

This systematic review research with bibliographic analysis, aimed to analyze

the use of arti!cial intelligence in business. Ie PRISMA methodology was

used to obtain a !nal set of (n = 43) articles from the Scopus database over a

4-year period from 2020 to 2024. Ie !nal set of articles is classi!ed into a taxonomy

comprising !ve groups: (1) !nance (n = 8), (2) production (n = 9), (3) customer service

(n = 9), (4) technology and business innovation (n = 8) and (5) human resources (n =

9). It also presents a bibliographic analysis based on the annual scienti!c production,

of 108 articles found in a period of 5 years from 2018 to 2023, from databases such

as Scopus, Science direct and google academic. It concludes that the use of arti!cial

intelligence (AI) in business has a signi!cant impact in various areas.

Key words

Arti!cial intelligence; business; !nance, production, customer service, technology

and business innovation and human resources.

Introducción

Desde inicios del siglo XXI, la cantidad de artículos descriptivos

sobre Inteligencia Arti!cial (IA) se ha incrementado debido al

éxito en su aplicación, ya que permite mejorar las capacidades

de aprendizaje de las compañías y generar un mejor desempeño (Chen et

al., 2022). Getchell et al. (2022) mencionan que la inteligencia arti!cial

es un concepto amplio utilizado como término general para englobar

tecnologías como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el

procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. Kaplan

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Análisis de la Inteligencia Articial en el Entorno Empresarial:

Revisión Sistemática (2018-2023)

y Haenlein (2019) de!nen la inteligencia arti!cial como la capacidad de

un sistema para comprender y procesar de manera precisa la información

proveniente del entorno externo, entender los datos y utilizar esos

conocimientos adquiridos para alcanzar metas y realizar tareas especí!cas

mediante una adaptación Fexible.

Con la llegada de la IA, se han producido cambios signi!cativos en el mundo

empresarial, transformando la forma en que las empresas operan, gestionan

sus !nanzas y toman decisiones. La IA es reconocida como la capacidad de

las máquinas para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia

humana, como el aprendizaje y el razonamiento, mediante la aplicación

de herramientas digitales como software, programas de IA y plataformas

que facilitan la actividad empresarial (Xiong et al., 2020). Según el último

informe de IBM Global AI Adoption Index (2022), aproximadamente el

35% de las empresas a nivel mundial utilizan la inteligencia arti!cial en sus

operaciones comerciales.

Según el Parlamento Europeo (2023), la Unión Europea estableció

un acuerdo político sobre IA en el que se clasi!ca a los sistemas de IA

según diferentes requisitos y obligaciones, en base a un enfoque basado

en riesgos. De este modo, aquellos sistemas con riesgos limitados están

sujetos a requisitos de transparencia y formación. Además, el acuerdo

presenta reglas para los modelos de Propósito General de IA (GPAI). En

Latinoamérica, varios países han tomado como referencia la legislación de

la Unión Europea en materia de IA. Colombia, Uruguay, Brasil, Chile,

Argentina y México han avanzado en la formulación de estrategias y

políticas relacionadas con la inteligencia arti!cial (Veronese et al., 2021).

De manera similar, algunos países asiáticos, en particular los pertenecientes

a la Asociación de Naciones del Sudeste Asiático (ASEAN), han publicado

un modelo de gobernanza para la IA con un enfoque no vinculante,

proporcionando directrices para que empresas y gobiernos puedan regular

el uso de la IA equilibrando riesgos y oportunidades (Fundación Asia

Pací!co de Canadá, 2024).

El uso de la IA es evidente en organizaciones que manejan grandes