Pérezpolosamira

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MEGA TENDENCIAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS 
NEGOCIOS 
 
 
AUTOR: 
SAMIRA SOFÍA PÉREZ POLO 
 
 
DIRECTOR: 
DANIEL RODRÍGUEZ BERMÚDEZ 
 
 
 
UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA 
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS, JURÍDICAS Y 
ADMINISTRATIVAS 
MONTERÍA- CÓRDOBA 
 
2022 
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Agradecimientos 
Agradezco primeramente a Dios, por permitirme culminar un logro más en mi vida 
de manera exitosa, por iluminar mis pensamientos y darme sabiduría durante todo este 
proceso. A todas las personas que me apoyaron e impulsaron para poder culminar mi 
carrera, mi familia, mi pareja, amigos, especialmente a mis padres que siempre creyeron en 
mí, me motivaron a seguir adelante pese a cualquier obstáculo o dificultad y me dieron 
palabras de aliento sin importar que tan duro fuera el camino. 
 A mi asesor, por direccionar de la mejor forma todas mis ideas, a mis compañeras 
de estudio, por su apoyo, compañerismo y lucha durante toda la carrera, y a cada una de las 
personas que aportaron un granito de arena durante todo este tiempo, pues fueron piezas 
fundamentales para lograr y solidificar todo este trabajo de grado, que con fe y entusiasmo 
entrego hoy. 
Samira. 
 
 
 
 
 
 
 
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Tabla de Contenido 
 
Resumen ..................................................................................................................... 4 
Abstract ....................................................................................................................... 5 
1. INTRODUCCIÓN ............................................................................................ 6 
2. CAPÍTULO 1: LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LAS MEGA 
TENDENCIAS ....................................................................................................................... 8 
2.1 Inteligencia artificial ....................................................................................... 10 
2.2 Sistemas expertos (SE) ................................................................................... 12 
2.3 Redes neuronales ............................................................................................ 13 
2.4 Gestión tecnológica ........................................................................................ 14 
2.5 Mega tendencias ............................................................................................. 15 
3. CAPÍTULO 2: EVOLUCIÓN HISTÓRICA ................................................. 17 
3.1 Cifras actuales................................................................................................. 19 
3.2 Ganadores y perdedores.................................................................................. 21 
4. CAPÍTULO 3: MEGA TENDENCIA DE LA INTELIGENCIA 
ARTIFICIAL EN LOS NEGOCIOS .................................................................................... 22 
5. CONCLUSIONES .......................................................................................... 31 
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................... 35 
 
4 
 
Resumen 
La inteligencia artificial toca cada vez más todos los aspectos de la vida diaria de las 
personas naturales y jurídicas, que son cada vez más conscientes del impacto de ésta en el 
desarrollo de sus actividades diarias. La IA, a su vez, tiene mega tendencias que se aplican 
a las áreas de negocio que pueden mejorar el desempeño y crear valor para las empresas. Si 
bien la IA se define como la automatización de actividades relacionadas con la mente 
humana, concluimos que se debe enfatizar que la IA es desarrollada e investigada por 
personas que, de alguna manera, buscan lograrlo mediante el uso de estos modelos de 
cómputo y tecnologías para sustentarse en la práctica de su trabajo, lo que significa que los 
humanos son superiores a la Inteligencia artificial y que esta carece de compasión y 
creatividad, lo que le da ventajas al hombre sobre un fenómeno que él mismo ha creado con 
fines benéficos para su vida diaria. La IA no es algo del futuro, es un fenómeno imparable 
que se vislumbra en la actualidad, dispuesto a facilitar nuestro día a día, así pues, se 
concluye que la Inteligencia artificial llegó para quedarse y debe aprovecharse al máximo, 
siguiendo las mega tendencias de la misma, en este caso, en los negocios. 
 Palabras clave: inteligencia artificial, mega tendencias, redes neuronales, 
tecnología, sistemas expertos. 
 
 
5 
 
Abstract 
Artificial intelligence touches more and more every aspect of the daily life of 
natural and legal persons, who are increasingly aware of the impact of this, in the 
development of their daily activities. AI, in turn, has megatrends that apply to business 
areas that can improve performance and create value for companies, recognizing the 
benefits of AI for the entire organization. Although AI is defined as the automation of 
activities related to the human mind, we conclude that it should be emphasized that AI is 
developed and researched by people who, in some way, seek to achieve it using these 
computer models and technologies to support themselves. in the practice of their work, 
which makes the human being superior to artificial intelligence and that it lacks compassion 
and creativity, which gives man advantages over a phenomenon that he himself has created 
for beneficial purposes for his life every day. AI is not something of the future, it is an 
unstoppable phenomenon that can be seen today, designed to make our daily lives easier. or 
learn about occupations that will be replaced by machines in the future. The truth is that 
Artificial Intelligence is here to stay and should be used to the maximum, following its 
megatrends, in this case, in business. 
Keywords: artificial intelligence, megatrends, neural networks, technology, expert 
systems. 
 
 
 
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1. INTRODUCCIÓN 
La implementación de la inteligencia artificial ha tomado un lugar importante hoy en 
día, puesto que la globalización ha traído consigo una serie de avances que facilitan la vida 
y las operaciones que se realizan tanto en una empresa como en el diario vivir, así como lo 
afirma Barton, et al (2017), quien dice que: Los científicos informáticos han logrado avances 
significativos en la máquina aprendizaje y aprendizaje profundo, dando a las máquinas 
capacidades cognitivas y predictivas; por esta razón, la inteligencia artificial es fundamental, 
ya que puede ayudar a automatizar procesos, mediante el uso de softwares inteligentes, 
muchas tareas que antes se realizaban de forma manual y rutinaria y que ahora pueden 
programarse y llevarse a cabo en menor tiempo y con menos recursos, a digitalizar grandes 
cantidades de información y a la toma de decisiones acertadas dentro del mercado comercial. 
Basado en la descripción anterior, esta monografía se llevó a cabo con la intención 
principal de identificar tendencias encaminadas hacia el futuro sobre la inteligencia artificial 
en los negocios. Así pues, el actual trabajo monográfico pretende, explicar y detallar desde 
el aspecto teórico, todas las mega tendencias o posturas que están asociados a la adopción de 
la inteligencia artificial y todo lo que acarrea su evolución, mediante el análisis de diferentes 
estudios primarios o relacionados a la temática. 
Finalmente, desde el aspecto metodológico, este trabajo busca indicar la evolución, 
mediante el análisis minucioso de información encontrada en estudios primarios, 
contrastando los resultados de los estudios que ayuden a resolver las preguntas establecidas 
y determinar posibles tendencias en nuestra monografía, ya que es necesario destacar que la 
Inteligencia Artificial no se centra en una tecnología en específico, sino en un amplio 
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conjunto de tecnologías, involucrando tanto hardware como software, caso que afirma 
Cataño et al. (2018), donde manifiesta que la Inteligencia Artificial está conformadapor un 
amplio grupo de enfoques, métodos y tecnologías, que en diferentes grados y de diferentes 
maneras, muestran un comportamiento inteligente, dentro de las que destacan el 
razonamiento lógico, la resolución de problemas y el aprendizaje autónomo en múltiples 
contextos, sin embargo, este escenario es muy similar a los retos que se presenta en el 
contexto de negocios, donde las empresas se encuentran en medio del descubrimiento de 
tendencias que le ayuden a tomar decisiones eficientes y oportunas, pero se carecen de 
conocimiento frente al mundo globalizado. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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2. CAPÍTULO 1: LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LAS MEGA 
TENDENCIAS 
 “La inteligencia artificial (en adelante IA) es la automatización de actividades que 
vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades tales como la toma de 
decisiones, resolución de problemas, aprendizaje...” (Bellman, 1978, en Takeyas, 2007). 
Dicho esto, la IA es una rama de las ciencias computacionales encargada de estudiar 
modelos capaces de realizar actividades propias de los seres humanos en base al 
razonamiento y la conducta. “El estudio de las facultades mentales mediante el uso de 
modelos computacionales.” (Charniak, 1985; en Takeyas, 2007). 
Los estudios sobre IA se han centrado en factores como la evolución, el impacto, y 
funciones (Hoyos, 2012; Perozo, 2005; Macau, 2004). Y varios otros como la 
implementación de Sistemas integrados de información en gestión financiera y empresarial 
(Hendriks, 2012; Quispe, 2017; Morales, 2020; Estrada, 2013; Sierra, 2007; Zapata, 2010). 
Un número menor de estudios también ha examinado las claves y ventajas que proporciona 
la implementación de estos sistemas tecnológicos (Piñeiro, 2020; De López, 2011; Murcio, 
2020). 
Como podemos apreciar, la importancia de la IA y las tecnologías de la información 
y las telecomunicaciones, radican en la suministración de ventajas competitivas en un 
mercado a lo largo del tiempo, lo que no le exime de la incertidumbre que causan estas 
nuevas tecnologías, pues no se sabe a ciencia cierta cuál será el destino que tendrán o el 
impacto que generan a largo plazo en las empresas. 
Todo este escenario se presenta en el contexto de los negocios, donde las empresas 
para tomar decisiones eficientes y oportunas utilizan herramientas como la IA, que 
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parametrizan a partir de diversos escenarios en este mundo globalizado, es por tal manera 
que se deben asumir los desafíos tecnológicos que impone el nuevo entorno económico, 
global y la creciente innovación tecnológica que afrontan las empresas en el siglo XXI 
(Sierra, 2007). Cabe mencionar que su impacto positivo puede terminar cuando existe 
resistencia por parte de la cultura empresarial a estas tecnologías en el proceso de inserción, 
capacitación y uso (Hoyos, 2012), lo que podría significar una desventaja competitiva en 
los negocios. 
Después de lo dicho anteriormente, hoy en día se incrementa el número de personas 
que desean implementar la IA para llevar a cabo diversas operaciones, tomar decisiones 
realistas y pre-visualizar problemas empresariales o en la vida cotidiana, con el fin de 
competir dentro del mundo globalizado en el que se desenvuelven, de hecho, el Banco 
Interamericano de Desarrollo (2020) indica que el 58% de las empresas a nivel mundial ha 
añadido al menos una capacidad o herramienta de la IA en sus operaciones, por tal razón, se 
quiere saber cuáles serán las mega tendencias que trae consigo. 
Teniendo en cuenta lo antes mencionado, Trasobares (2003), afirma que: “Todo 
sistema de información utiliza como materia prima los datos, los cuales almacena, procesa 
y transforma para obtener como resultado final información, la cual será suministrada a los 
diferentes usuarios del sistema, existiendo además un proceso de retroalimentación o 
“feedback”, en la cual se ha de valorar si la información obtenida se adecua a lo esperado” 
(pág. 1). 
Muchas personas no logran adentrarse aún, a estos procesos, sin embargo, es 
importante empezar poco a poco, así pues, la tendencia que se marca en un futuro, consta 
de ventajas competitivas a corto, mediano y largo plazo, tal como lo afirma Schaefer 
(2018), quien dice que el sector logístico es uno de los que mayor cantidad de empresas 
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están haciendo uso de la IA y el aprendizaje autónomo, y que su cifra de implementación 
en evaluación y planificación es del 16,7%, y en prototipos y adopción del 41,7%, lo que 
marca una tendencia de crecimiento en cuanto a la implementación de la IA en los 
negocios. 
 
2.1 Inteligencia artificial 
Según Rouhiainen, L. (2018) “La IA es la capacidad de las máquinas para usar 
algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y 
como lo haría un ser humano” (pág. 17). Dicho lo anterior, estas nuevas tecnologías están 
siendo utilizadas para ayudar a los humanos a beneficiarse de mejoras significativas y 
disfrutar de una mayor eficiencia en casi todos los ámbitos de la empresa y vida personal. 
Ahora bien, de acuerdo a Munakata (1998), citado en Sierra, (2007) “La IA es la capacidad 
de programas de computador para operar en la misma forma en que el pensamiento humano 
ejecuta sus procesos de aprendizaje y reconocimiento” (pág. 156). Así pues, se puede decir 
que la IA es la habilidad de los ordenadores para hacer actividades que normalmente 
requieren inteligencia humana. 
La IA permite que los ordenadores hagan funciones y tareas que la mente humana 
debe hacer, por tanto, Boden, (2017) afirma que: “La inteligencia no es una dimensión 
única, sino un espacio profusamente estructurado de capacidades diversas para procesar la 
información. Del mismo modo, la IA utiliza muchas técnicas diferentes para resolver una 
gran variedad de tareas” (pág. 1). 
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Dicho esto, todas estas nuevas tecnologías, tienen la capacidad de razonamiento, 
aprendizaje, creatividad y la facultad de planear, así como lo establecen Barr & 
Feigenbamm, (1981) citado en Delgado, M. (1996) “La IA es la parte de las ciencias de la 
computación que tiene por objeto diseñar sistemas informáticos inteligentes, es decir, 
sistemas que exhiban los características que asociamos con la inteligencia humana, 
comprensión del lenguaje, aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, etc.”(pág. 
18). 
Así mismo, la IA supone la base del aprendizaje automático y el futuro de aquellos 
procesos complejos en cuanto a toma de decisiones, por tanto, su uso está dando lugar a la 
detección de fraudes, las predicciones de compras en comercios y en la ayuda virtual tanto 
a empresas como clientes, tal cual lo afirma Bellman, (1978), citado en Takeyas, (2007) 
“La IA es la automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento 
humano, actividades tales como la toma de decisiones, resolución de problemas, 
aprendizaje” (pág.1) y Winston, (1992), citado en Takeyas, (2007) “El estudio de los 
cálculos que permiten razonar y actuar.” 
Finalmente, Marvin Minsky, (1956) uno de los pioneros de la IA, citado en 
Galipienso, (2003), dice así: "La Inteligencia Artificial es la ciencia de construir máquinas 
para que hagan cosas que, si las hicieran los humanos, requerirían inteligencia". (pág.4). 
Dicho esto, se puede inferir que la IA, consta de máquinas que deberían ser capaces de 
imitar, o superar, las capacidades mentales de los humanos: razonamiento, comprensión, 
imaginación, reconocimiento, creatividad, emociones, enunciado que soporta Charniak & 
McDermott, (1985) citado en Takeyas, (2007), quienes dicen que: “Es el estudio de las 
facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales” (pág.1). 
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2.2 Sistemas expertos (SE) 
Los Sistemas Expertos, abreviado (SE) pueden ser considerados como un 
subconjunto de la IA, el nombre Sistema Experto deriva del término “sistema experto 
basado en conocimiento” (Rossini, 2000). Alconsiderarse pertenecientes al campo de la 
IA, son entendidos como el conjunto de aplicaciones tecnológicas “identificadas como 
programas informáticos que producen la actuación de uno o varios expertos en un campo de 
actividad determinado (dominio) (Boldrini, 2021). 
En el campo de la IA, estos sistemas pueden aplicar procedimientos de interferencia 
de manera autónoma, logrando alcanzar un resultado o solucionar de manera óptima un 
problema mediante el uso de algoritmos. Razón por la cual suponen su ejecución por medio 
de la “explicación” de sus procesos, la cual se evidencia en “pasos lógicos que subyacen a 
la decisión tomada” (Boldrini, 2021). 
Por otro lado, los SE, se encuentran compuestos por dos partes principales, las 
cuales son: el ambiente de desarrollo y el ambiente de consulta. El primero se utiliza por un 
experto quien construye e introduce el conocimiento en la base. Y el ambiente de consulta, 
el cual es manejado por la persona no-experta que pretende obtener la información experta. 
Es decir, las partes se superentienden por quienes imparten la información o la 
transmiten al sistema y quienes la adquieren mediante la consulta. Básicamente, estos 
sistemas tienen la finalidad de facilitar las tareas múltiples, en los diferentes campos de 
estudio y aplicación, además, “tratan de igualar la respuesta considerada óptima o viable 
que podría ofrecer un experto humano” (Badaró, 2014). 
 
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2.3 Redes neuronales 
Las redes neuronales están inspiradas en las neuronas biológicas, datan su origen en 
1936 con Alan Turing, el cual fue el primer visionario que estudió la actividad cerebral y el 
cerebro mismo como forma de ver el mundo de la computación. No obstante, los primeros 
fundamentos evidenciados con bases sólidas fueron expuestos por el teórico neurofísico 
Warren McCulloch y el matemático Walter Pitts (1943), quienes modelaron una red 
neuronal simple mediante circuitos eléctricos. Ellos, en 1943, lanzaron una teoría acerca de 
la forma de trabajar de las neuronas (Un Cálculo Lógico de la Inminente Idea de la 
Actividad Nerviosa - Boletín de Matemática Biofísica 5: 115-133). En esta teoría se 
propone el primer modelo matemático de una red neuronal artificial; la unidad de este 
modelo, una neurona sencilla, es todavía el estándar de algo en crecimiento 
De acuerdo a lo anterior, las redes neuronales artificiales son sistemas de 
información similares al proceso biológico cerebral, puesto que pueden procesar la 
información mediante la codificación de las entradas, trasmitiéndola mediantes los nodos 
(neuronas artificiales) interconectadas. El objetivo principal de la implementación de estas 
redes es llegar a igualar el proceso biológico, es decir, “aprender modificándose 
automáticamente así mismo” (INNOVATION, 2019) es decir, procura conseguir la 
realización de tareas complejas, logrando desarrollar funciones propias del ser humano. 
En la implementación y desarrollo de la IA, estas redes proponen un avance en el 
proceso de automatizado total de las funciones, mediante el aprendizaje artificial, el cual 
está basado en una serie de algoritmos que permitan la recolección de información y 
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análisis que, finalmente, arroje una respuesta (capacidad de respuesta) de acuerdo a la 
situación o información de entrada. 
2.4 Gestión tecnológica 
Según afirma Villalonga, (2003) citado en Perozo & Nava, (2005) “La gestión 
tecnológica puede concebirse como la administración del conocimiento para dinamizar un 
proceso productivo a través de la introducción sistemática de innovaciones tecnológicas y 
no sólo vista como la adquisición de equipo, maquinaria y demás instrumentos”. (pág. 491). 
Por consiguiente, se dice que la gestión tecnológica es el proceso de administración de las 
actividades de desarrollo tecnológico en todas sus etapas, así mismo, es un instrumento que 
vincula el sector productivo y de la investigación en el proceso de innovación tecnológica, 
“La gestión tecnológica es un sistema de conocimientos y prácticas relacionadas con los 
procesos de creación, desarrollo, transferencia y uso de la tecnología". (Kanz and Lam, 
1996 en el artículo de Ochoa, 2007, pág., 5). 
Así pues, podemos decir que la gestión tecnológica busca integrar la tecnología con 
los procesos, aspectos estratégicos y operativos del control de una empresa, ya que tiene 
como objetivo lograr una mejor vinculación entre investigación, industria y sociedad. De 
este modo, la gestión tecnológica es un campo interdisciplinario que mezcla conocimientos 
de ingeniería, ciencia y administración con el fin de planear, desarrollar e implantar 
soluciones tecnológicas que propendan al logro de objetivos estratégicos y tácticos de una 
organización (Perozo, 2005, pág. 491.), también es concebida como “un simple medio para 
llevar a cabo una tarea, en donde lo que se necesita es convertir recursos en productos o 
servicios” (Villalonga, 2003, citado en Perozo, 2005, pág.491). 
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2.5 Mega tendencias 
 Las mega tendencias han tomado auge debido a la globalización, la cual se ha 
encargado de facilitar el reconocimiento, desarrollo, expansión, adaptación y análisis de las 
mismas. 
Sin embargo, no se puede dar un concepto o definición estable a las megas 
tendencias. Cynthia Martínez expone en su artículo titulado: “Las mega tendencias y su 
impacto en el comportamiento de las organizaciones”, que estas carecen de un significado 
preciso, pero que la mayoría de los autores y estudiadores de esta han llegado a una 
aproximación del concepto más cercano de la variable, considerándola como “una 
predicción o discusión de los cambios culturales, ambientales, económicos, políticos y 
tecnológicos que están a punto de suceder”; podemos afirmar que dichas variaciones o 
cambios se reflejarán a grandes escalas, influenciando en la sociedad en un largo periodo de 
tiempo. 
Por su parte, Groddereck & Schwarz las consideran “fenómenos complicados e 
impredecibles”. Cabe resaltar que todo movimiento de tendencia tiene una contraparte 
(contra tendencias) caracterizándose por cuestionar el desarrollo y extensión de la misma. 
Las dos megas tendencias más influyentes en la actualidad son: mega tendencias 
tecnológicas (tecnología de información y comunicación) y la mega tendencia del mercado 
globalizado. Su exponencial crecimiento y auge se debe a los avances tecnológicos en el 
área de las automatizaciones de procesos e implementación de la IA en los diferentes 
campos de aplicación, por otro lado, los mercados, las organizaciones y la sociedad misma 
cada día se enfrentan a un mundo más digital, con constantes cambios y retos de 
adaptabilidad. 
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Lo anterior no significa que solo dos mega tendencias existen, en realidad existen 
muchas dependiendo del área de análisis y campos en cuestión, sin embargo, estas dos se 
podrían considerar líderes, porque trabajan de la mano con la IA para una mejor interacción 
y desarrollo de la misma, siendo como un complemento. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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3. CAPÍTULO 2: EVOLUCIÓN HISTÓRICA 
Se debe reconocer antes que nada que, la Inteligencia Artificial o más comúnmente 
conocida en la actualidad por las siglas de IA, hace referencia al nuevo significado de la moda 
en lo que corresponde tanto a la ciencia, tecnología, empresa y negocios. Es un término que 
en poco tiempo ha llegado a ganar mayor relevancia a nivel mundial y a destacarse por 
encima de otros términos, los cuales tiempo atrás han venido siendo gran objetivo de interés 
por parte de la sociedad mundial, como podemos poner el ejemplo de Big Data o Ingeniería 
Genética. 
A pesar del surgimiento de la IA como rama de la computación, esta suele estar 
vinculada a avances precisos, los cuales poseen lugar alrededor de la primera mitad del siglo 
XX, pueden identificarse señales de existencia tiempos atrás, con bases en las Matemáticas, 
así como lo indica Manero(2020), quien señala que el término de inteligencia artificial se acuñó 
en el año 1956, en la conferencia Dartmouth, cuando un grupo de importantes científicos 
manifestó la posibilidad de que las máquinas y aparatos no biológicos podrían ser dotados de la 
capacidad de pensar. Durante esta década se desarrollaron máquinas que podían realizar juegos 
de estrategia como el ajedrez, aprender un idioma, mantener una conversación coherente, y 
resolver problemas de matemáticas y de lógica. 
En lo que respecta a comienzos del siglo XX, y claramente como efecto de la 
investigación sobre la automatización efectiva de las matemáticas, se genera una explosión 
de resultados de carácter teórico que determinan los fundamentos de lo que se conoce hoy en 
la actualidad como Ciencias de la Computación. Sin embargo, este tipo de tecnología 
experimentó una desaceleración, el proceso de desarrollo fue lento, producto del incumplimiento 
18 
 
de algunas promesas, el pesimismo sobre su funcionamiento y la falta de recursos para 
investigación. 
No obstante, mucho tiempo después comenzaron a surgir los primeros rasgos de lo 
que luego sería una IA definida de forma adecuada debido a fórmulas matemáticas y 
algoritmos descubiertos, tal como lo afirma Delgado (2020, quien destaca el Machine Learning, 
como un algoritmo de aprendizaje para que los ordenadores tuvieran la capacidad de aprender 
sin ser programados explícitamente para ello, esta rama de la inteligencia artificial contiene una 
cantidad de fórmulas matemáticas y códigos que permiten que las máquinas encuentren la 
solución a un problema, así pues la IA empezó a ser llevada por la senda del éxito. 
Esta evolución de la IA se potenció por múltiples tecnologías y mecanismos como los 
Sistemas Expertos, los cuales a partir de sistemas fundamentados en reglas lógicas y a través 
de algoritmos de búsqueda y heurísticas parecidas a los desarrollados para juegos, en la cual 
un conjunto de estos agentes interactúa entre sí y con el entorno con la determinada finalidad 
de dar solución a un problema y además suministran gran capacidad de toma de decisiones 
en entornos complejos. Se debe explicar también que junto a esta nueva IA aparecen 
conceptos que han probado ser de relevancia esencial para lo que corresponde a la resolución 
inteligente de problemas y que nos acerca a la manera en que el ser humano da solución a los 
problemas de forma social: capacidad de comunicación entre los agentes, planificación, 
cooperación, percepción, modificación del entorno, competitividad, evolución, confianza, 
aprendizaje, adaptación, etc. 
Cabe añadir que, a finales del siglo XX, fue cuando se pudo apreciar que las neuronas 
artificiales empezaron a tomar la función protagonista del que gozan hoy en día. Aun cuando 
la neurona artificial apareció en los primeros años de la IA, la capacidad computacional de 
19 
 
los ordenadores de las primeras décadas no permitía hacer empleo de un número de neuronas 
artificiales que suministrasen interesantes resultados. 
Así pues, actualmente se está viviendo una nueva primavera de exaltación en cuanto 
a la inteligencia artificial, sin embargo, hay muchos aspectos que solo podrán pronosticarse 
con el tiempo, pero cabe decir que, los conjuntos de aplicaciones por desarrollar con los 
conocimientos de la actualidad permiten pronosticar de alguna manera muchos problemas 
que podrán ser resueltos en el futuro. 
Lo que sí se puede asegurar es que su empleo va a modificar de forma radical la 
manera en la que se enfrentan y resuelven algunos problemas, tal como lo afirman muchos 
autores como Rozo, (2020), quien dice que este resurgimiento de la IA se vio potenciado por 
múltiples tecnologías disruptivas, un mejor hardware, procesadores más rápidos, mayor 
capacidad de almacenamiento, y con la llegada del internet y el auge de la informática se 
vislumbró su capacidad de aprendizaje automático y autónomo, junto con el análisis de datos 
que podía generar; de manera que se comenzaron a modificar trascendentalmente y a gran 
velocidad las formas de producción. 
3.1 Cifras actuales 
La Inteligencia artificial está abarcando cada vez más todos los espacios de la vida diaria de 
las personas naturales y jurídicas, y debemos ser conscientes del impacto de la misma en el 
desarrollo de las actividades cotidianas. La IA está entrando en todos los sectores, podemos 
mencionar algunos ejemplos como: robots, ciudades inteligentes, Internet de las cosas, 
comercio electrónico y back office. En cuestión de estadísticas y cifras encontramos en la 
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página web de Zyro, citando a (Jordán Luis, 2022) los siguientes datos más precisos de la 
IA en la actualidad: 
• Se estima que el impacto de la inteligencia artificial y las redes neuronales solo en 
la industria minorista tiene un valor de entre 400 y 800 mil millones. 
• Más del 40% de los consumidores cree que la inteligencia artificial mejora sus vidas 
de alguna manera. 
• Se espera que la industria de la inteligencia artificial tenga un valor de 
190.000.000.000 para 2025. 
• Más del 35% de las empresas utilizan Inteligencia Artificial de alguna forma. 
• Casi el 85% de las empresas consideran la inversión en Inteligencia Artificial como 
una prioridad estratégica para ellos. 
• Casi el 90% de las empresas que habían adoptado Inteligencia Artificial dijeron que 
estaban usando o considerando usar IA para pronósticos de ventas. 
• Para 2024 se espera que haya más de 8.400 millones de dispositivos con asistentes 
de voz, el doble que en 2021. 
• Hasta el 80% de los ejecutivos de marketing Business to Business predicen que la 
inteligencia artificial está revolucionando la industria. 
• Se espera que el mercado de PNL tenga un valor de más de 40 mil millones en 
2025. 
• Se predice que la industria de la inteligencia artificial será responsable de crear el 
9% de todos los empleos nuevos en los EE. UU. Para 2025. 
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3.2 Ganadores y perdedores 
Mucho se ha dicho de la repercusión que tendrá la Inteligencia Artificial en la 
educación y los empleos, pues se tiene la visión de que la IA dará fin al campo laboral tal y 
como lo conocemos ahora y muchos estudiantes y empleados piensan que serán 
reemplazados por máquinas y robots que, al ser más eficientes y precisos, tomarán su lugar 
en las empresas. Es cierto que la IA está impactando en la educación y en los negocios, y 
muchas carreras y empleos han cambiado, sin embargo, se puede tener una visión más 
razonable, y es que la IA nos ahorrará trabajo y transformará la mitad de los empleos. 
En el mismo orden de ideas, sabemos que algunas tareas toman tiempo y 
dedicación, sobre todo aquellas que se basan en multitud de datos repetitivos y en 
razonamiento, por lo cual resulta más favorable encargarle la tarea a una IA, a esto se le 
conoce como Automatización robótica de los procesos y muchas empresas lo están 
implementando. Se ha podido advertir además que las empresas que manejan IA mejoran 
en gran manera el rendimiento y les permiten a los empleados desarrollar actividades más 
complejas y productivas, así mismo las empresas pueden reducir el número de trabajos. 
Aunque la IA parezca abarcar todos los ámbitos de la vida del ser humano, los 
riesgos de perder el trabajo o ser reemplazados pueden ser determinados por el gobierno, 
las empresas y las instituciones educativas, con el fin de otorgarle una ventaja y/o seguridad 
a las personas sobre las máquinas, sabiendo de ante mano que la IA no tiene compasión o 
creatividad, aspectos que son originarios del ser humano y que los diferencian de las 
máquinas. 
Según (Lee Kai-Fu, 2019) China cuenta con una ventaja esencial para el desarrollo 
de la IA: la calidad de sus datos. Los teléfonos móviles ocupan realmente el epicentro de la 
22 
 
vida cotidiana china –desde la petición de comida a la donación a entidades sin ánimo de 
lucro, pasando por los pagos porservicios–; chinos de todas las edades recurren al pago vía 
móvil en gran parte de sus transacciones. La gran cantidad de datos que se generan de esa 
manera permite a comerciantes y plataformas de servicios adoptar políticas de adquisición 
de clientes muy selectivas, lo cual produce, a su vez, enormes perturbaciones a las 
industrias tradicionales. 
Así pues, de los ganadores y perdedores en la IA podemos concluir diciendo que la 
misma generará nuevos empleos, pero también hará desaparecer otros, de igual modo 
transformará los modelos de negocios actuales y la educación, por todo lo anterior habrá 
quiénes pierdan o ganen, así que se hace indispensable ajustarse a la IA y seguir el ritmo 
acelerado de su implementación en todos los campos de la vida del ser humano, esto se 
logra a través de la formación continua y el conocimiento de las innovaciones tecnológicas, 
entre otros factores. 
4. CAPÍTULO 3: MEGA TENDENCIA DE LA INTELIGENCIA 
ARTIFICIAL EN LOS NEGOCIOS 
En la actualidad, debe destacarse de gran manera que la inteligencia artificial ha 
llegado a representar una alta importancia en los continuos avances del mundo de los 
negocios y esto se puede comprobar en nuestra presente cotidianidad. A partir de lo anterior, 
es como hemos podido reconocer que, tanto en las industrias como en las empresas se han 
efectuado pruebas de conceptos de gran éxito e inclusive, se ha podido reconocer que han 
tenido éxito de forma considerable en cuanto a la implementación de inteligencia artificial. 
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Es por esta razón, que nos hemos podido dar cuenta que algunas organizaciones 
incluso han puesto en marcha sus estrategias de IA y aprendizaje automático, con proyectos 
que multiplican en toda empresa, si bien, con las mejores prácticas y canalizaciones. En 
nuestros días, las organizaciones que podemos notar se encuentran a la vanguardia de la curva 
de madurez en la inteligencia artificial y la están empleando a escalas ascendentes. Por tal 
razón, se debe esclarecer que dicha maduración de carácter general de cómo se ejecuta la 
inteligencia artificial en las empresas está modificando la manera en que éstas ven el valor 
estratégico de la inteligencia artificial y donde aspiran encontrar sus beneficios realizados. 
A continuación, podremos apreciar de primera mano algunas tendencias de estrategia 
empresarial de inteligencia artificial que, según los expertos de la industria pronostican que 
ya se están ejecutando en nuestros días. No siendo más, veamos algunas tendencias de la 
inteligencia artificial en los negocios: 
Primero que todo, tenemos la IA pone manos a la obra, y en esta parte debemos 
comentar que, en referencia a los primeros días de la inteligencia artificial, los proyectos se 
encontraban completamente orientados por científicos de datos, científicos que tenían los 
datos junto con los algoritmos y se les concedió la libertad para que estos buscaran maneras 
de darle aplicación a sus nuevas herramientas, frente a los problemas comerciales. Debe 
mencionarse que algunas veces lo consiguieron, otras veces desafortunadamente no. 
En la actualidad, debe referirse que tal dinámica se ha invertido y se debe comentar 
que los líderes empresariales han tomado conocimiento y han aprendido en gran medida de 
los ejemplos de proyectos que han alcanzado un gran éxito y han generado un impacto 
positivo y, por tanto, es cómo podemos observar que estos líderes se encuentran más 
informados acerca de lo que la inteligencia artificial puede hacer por ellos. Debe tenerse en 
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cuenta algo relevante y es que, como resultado, las empresas en nuestro mundo actual se 
encuentran menos dispuestas a hacer una inversión en pruebas de concepto con un valor 
comercial poco claro, una tendencia que si bien, ve a las unidades comerciales aún cada vez 
más en el puesto del conductor para la incorporación de la IA. 
“Cuando veo que las empresas hacen bien la IA, se debe al negocio”, dice Alex Singla 
(2022), líder global de QantumBlack en McKinsey & Co. La IA y la TI están ahí para 
ayudarlas a resolver el problema, pero no es la tecnología la que impulsa la solución. Es el 
negocio el que toma la iniciativa y dice: ‘Yo era parte de la solución, creo en esto, esta es la 
respuesta correcta'”. 
“Honeywell, por ejemplo, está utilizando IA en todas sus operaciones internas al 
integrarla en productos y servicios orientados al cliente”, según explicó Sheila Jordan (2022), 
directora de tecnología digital de la compañía. “Estamos muy conectados con el negocio. 
Nos impulsa el valor, de cara al cliente. Valor interno”, asegura. 
Encontramos el Supercargar la Automatización con IA como otra de las tendencias 
de la inteligencia artificial en los negocios, y decimos que el 2022 es el tercer año de 
Honeywell en un programa de automatización agresivo. Debe explicarse, si bien, que, si hay 
una tarea repetitiva, la empresa intentará automatizarla. Según la directora de tecnología 
digital existe una alta probabilidad de que se alcancen 100 proyectos en el presente año de 
este tipo y así mismo también explica que son estas las tareas que se están automatizando en 
una escala global para toda la empresa. 
Adicional a lo anterior, también expone que Honeywell se encuentra laborando para 
alcanzar que tales automatizaciones sean más inteligentes, expresado claramente por la 
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ejecutiva de la compañía. La ejecutiva comenta que “se van a insertar más IA en un mayor 
número de estos bots automatizados: se trata de que se vuelva más inteligente”, explica 
Jordan. Debemos señalar también que otra empresa que empezó con automatizaciones 
básicas fundamentadas en reglas es Booz Allen Hamilton. Ahora cabe decir que, “la empresa 
se encuentra en continua progresión en la integración de la inteligencia artificial y el 
aprendizaje automático en esas automatizaciones para que estas sean aplicables a una gama 
con mayor amplitud de tareas”, es una situación que ha considerado el vicepresidente de la 
práctica de IA de Booz Allen, Justin Neroda. 
Debemos decir que este vicepresidente expone que la gente empieza con las 
automatizaciones más sencillas. Después de lo anterior, la gente se hace interrogantes tales 
como ¿Qué más puedo automatizar?’ Y descubren que necesita IA. Cabe decir que, bajo su 
consideración dicho vicepresidente opina que las automatizaciones incentivadas por IA 
pueden contribuir a las empresas a hacer frente a la escasez de personal o los grandes 
volúmenes de trabajo o también considera que la mitad de la tarea puede automatizarse y 
luego las personas pueden realizar la parte compleja. 
Por otro lado, tenemos al incrustar la IA para alcanzar mayores beneficios, y en esta 
tendencia lo que al respecto podemos decir es que existe un componente altamente relevante 
de gestión de cambios para hacer IA a escala, algo que ha sido dicho por Singla de McKinsey. 
Cabe valorar que ello requiere comprender cómo la gente lo va a emplear claramente 
hablando. 
Singla considera que eso no proviene de que la gente de tecnología trabaje sola sino 
de una mezcla de gente de tecnología y expertos en negocios. Singla dice que, si tiene que 
llamar al ajustador y avisarles que vayan a tres aplicaciones distintas para IA, son nulas las 
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probabilidades de que las empleen. Sin embargo, también expone que cuanto más la IA está 
fundamentada en el flujo de trabajo, más se incrementa la probabilidad de éxito y también 
dice que cuanto menos tenga que cambiar el comportamiento de alguien, serán mayores las 
posibilidades para él de obtener la adopción. 
Encontramos a otra tendencia de la inteligencia artificial, la cual corresponde a las 
estrategias de IA toman un giro federado, y en esta parte se comenta que una vez las empresas 
poseen éxito en las pruebas de conceptos iniciales, frecuentemente construyen centros de 
excelencia de IA para poner a funcionar a la tecnología, formar talento, obtenerexperiencia 
y generar mejores prácticas. Sin embargo, toda vez que una empresa logra un nivel de masa 
crítica, resulta coherente dividir algunos de estos centros de excelencia y federar la 
inteligencia artificial dándoles traslado a los expertos de forma directa a las unidades de 
negocio donde son más requeridos. 
Singla de McKinsey explica que para aquellas empresas las cuales son menos 
maduras, es realmente trascendente poseer un centro de excelencia que acoja aprendizaje y 
talento para toda la institución. Sin eso, cabe decir que las empresas normalmente no poseen 
la facultad de escalar. También Singla (2022), considera que “las personas que poseen talento 
quieren estar claramente con otras de ideas semejantes y, las personas con menor experiencia 
toman beneficio de estar en un centro de excelencia, dado que pueden crecer o aprender en 
gran medida”. 
Considera que distribuirlos con demasiada prontitud podría reducir el impacto de 
estas estructuras y diluiría la facultad de una empresa para renovar y duplicar proyectos de 
gran éxito en múltiples líneas de negocios. A su vez, también explica que, “a medida que 
alcanza una capa de madurez y escala, a largo plazo, el beneficio de los tecnólogos tenga 
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tanto una profunda experiencia en IA como en la gestión es un verdadero jonrón. Pero solo 
cuando tienes escala”, explica Singla. 
Por otra parte, un ingeniero distinguido de Insigtht, el cual se llama Amol Ajgaonkar, 
indica que las complicaciones en las ventas se distribuyen. También estima que los problemas 
de carácter comercial no se encuentran en un solo lugar, lo que no se puede esperar tener 
implementaciones de IA centralizadas: tienen que estar distribuidas también. Por lo anterior, 
cabe destacar que lo que sí necesita es tener una estrategia de IA centralizada la cual se 
encuentre asociada al impacto comercial, o si bien impactos de carácter comercial múltiples 
como tal es el caso de: 
✓ Ingresos 
✓ Ahorro de costos 
✓ Posicionamiento de marketing 
Cabe decir que, al igual que otras empresas, Booz Allen Hamilton empezó con un 
grupo central de IA. Debemos reconocer por otro lado que, bajo la consideración de Justin 
Neroda (2022), dice que “el último año verdaderamente lo han estado impulsando”. Sin 
embargo, indicó que tienen sub-células a lo largo de la firma que cuentan con expertos en 
IA. También Neroda agrega que debe ser construida una masa crítica antes de ampliarla o 
todo se vendrá abajo. Eso es algo que el vicepresidente ha visto dentro de las propias 
organizaciones y clientes con los que trabaja. 
Otra tendencia que podemos encontrar es que las empresas determinan canales de 
inteligencia artificial; en esta parte se explica que Booz Allen Hamilton en la actualidad posee 
alrededor de 150 proyectos de IA distintos con sus clientes, expone el vicepresidente Neroda 
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de Booz Allen. Pero cabe precisar que alrededor del año pasado, la compañía empezó a tomar 
distancia de ese modelo único. El ejecutivo asegura que alrededor del último año y medio 
han estado llevando a cabo inversiones en capacidades modulares y canalizaciones de 
extremo a extremo. 
El ejecutivo explicó también que la IA exitosa necesita más que solo un modelo de 
trabajo. Se necesita todo un proceso para conservar dicha estructura alrededor del tiempo, a 
medida que los datos se modifican y los modelos se mejoran de forma continua. Neroda 
también asegura que el mayor desafío es la forma como asociar todas las herramientas. 
Considera que han estado laborando para estandarizarlo y desarrollar piezas reutilizables para 
emplear en todos los proyectos. 
Otra tendencia de la inteligencia artificial en los negocios es que las organizaciones 
buscan generar confianza en la IA. En este punto referimos que a medida que los empleados 
y ejecutivos se encuentran más familiarizados con la inteligencia artificial, tienen aún cada 
vez más confianza en ella para tomar decisiones críticas acerca del negocio, inclusive cuando 
esas decisiones van en contra de los instintos humanos. 
Debe decirse que, el asesor estratégico y fundador de Blue Yonder, Michael Feindt, 
últimamente trabajó con una gran minorista de alimentos británico que lucha con problemas 
de la cadena de suministro relacionados con la pandemia. Mencionó que, cuando la empresa 
les dio utilidad a procesos manuales para administrar su cadena de suministro hubo muchos 
estantes vacíos. Ciertamente, esto sin contar con el hecho de que también había escasez de 
personas con: 
✓ El conocimiento 
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✓ La capacidad 
✓ Y la disposición para hacer el trabajo. 
Cabe decir que los sistemas automatizados incentivados por IA podrían brindar 
disminuidos costos y un rendimiento mejor. No obstante, cuando la pandemia llegó, la gente 
tenía como intención apagar los sistemas automáticos. Michael Feindt (2022), refiere que 
“luego vieron que los sistemas automáticos podían tener una adaptación mucho más rápida 
que los humanos”. Así pues, en lugar de cerrar los sistemas, la empresa tomó la decisión de 
expandirse para darle inclusión no solo a las tiendas sino también a los centros de 
distribución. 
Debe decirse que el resultado fue menos estantes vacíos, un desperdicio menor de 
alimentos y que los gerentes de las tiendas podían dejar de dedicar dos horas al día a ajustar 
sus pedidos y, en su lugar, conceder más tiempo a optimizar la satisfacción del cliente. Feind 
también indica que hay otras maneras de producir confianza en la IA, explica que algunas 
personas son críticas y no brindan confianza en que la IA puede tomar las decisiones más 
acertadas con sus años de experiencia. Bajo su consideración expone que, añadir 
aplicabilidad, puede contribuir a brindarle remedio a algunas de estas preocupaciones. 
Debemos recordar que hablamos de IA explicable cuando el sistema señala a los usuarios 
humanos cuales son los factores que intervinieron en la decisión que tomó. 
Cerramos esta breve reseña con la última de las tendencias seleccionadas en esta lista 
de siete, las cuales hoy en la actualidad se consideran algunas de las tendencias de la 
inteligencia artificial en los negocios. Esta tendencia hace referencia a que surgen nuevas 
probabilidades de modelos de negocio y en esta parte comentamos que, en algunas áreas, la 
IA está empezando a crear oportunidades, las cuales nunca antes habían existido. Se debe 
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referir los vehículos autónomos, por poner un ejemplo palpable, estos poseen el potencial de 
darle transformación a la sociedad y diseñar tipos de negocios totalmente nuevos. 
Sin embargo, cabe resaltar que, las transformaciones de carácter comercial 
estimuladas por IA pueden también ocurrir a menor escala. Por dar un ejemplo, se pueden 
mencionar que un banco que necesita revisión humana no puede permitirse brindar préstamos 
pequeños. Cabe decir que, el costo de investigarlos y así mismo procesarlos resulta más 
elevado que los ingresos por intereses, los cuales el banco podría obtener. Claro está que, si 
se empleara inteligencia artificial para lo que corresponde tanto a evaluar como procesar, los 
prestamos más pequeños permitirían al banco brindar atención a grupos de clientes 
totalmente nuevos sin tener que cobrar tasas desproporcionadas. 
“Estos casos de uso todavía no son tan frecuentes. Cambian fundamentalmente la 
forma en que hacemos negocios, y las empresas no cambian tan rápido”, define Jai Das, 
presidente y socio de Sapphire Ventures. Para dicho presidente cabe decir que, la marea 
empezará a tener su cambio una vez que la AI y el ML se conviertan en herramientas 
empleadas por todos los trabajadores del conocimiento en la empresa. “Todavía no hemos 
llegado. Probablemente pasen otros cinco años hasta que todos usen AI y ML para hacer su 
trabajo”, reconoce Jai Das (2022). 
 
 
 
 
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5. CONCLUSIONES 
- La Inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta importanteen el 
ámbito de los negocios, más exactamente en las operaciones que realizan las 
empresas a diario, puesto que la IA ha ayudado a automatizar procesos mediante el 
uso de softwares inteligentes y ha permitido la realización de tareas más rápidas y 
sencillas, favoreciendo la organización de actividades y la toma de decisiones. 
 
- Aunque la Inteligencia artificial se defina como la automatización de actividades 
relacionadas con el pensamiento humano, concluimos que se debe hacer énfasis en 
que la IA es desarrollada y estudiada por personas que, de alguna forma buscan 
apoyarse con el uso de estos modelos computacionales y tecnológicos para facilitar 
su trabajo. 
 
- (Ivette Ariadna, 2020) define la mega tendencia como una corriente o 
acontecimiento que trasciende en la toma de decisiones de consumidores, empresas 
y gobierno. La inteligencia artificial, en sentido completo, como mega tendencia, ha 
generado un impacto a nivel global en el pensamiento, el desarrollo de actividades y 
la toma de decisiones diarias en las personas naturales y jurídicas y en los 
organismos gubernamentales, quiénes han visto las ventajas de la IA y han decidido 
aprovechar las oportunidades que ofrece. Cabe recordar que dentro de la IA se 
reúnen subcategorías de mega tendencias que han trascendido en la vida de las 
personas también. 
 
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- En ese mismo orden de ideas, en el desarrollo de la monografía se resaltó la 
definición de Sistema Experto, como un subconjunto de la Inteligencia artificial, el 
cual se considera de esta forma porque se trata de un sistema informático que imita 
el razonamiento de un ser humano, actuando de modo similar a como lo haría un 
profesional en cualquier área del conocimiento. El Sistema Experto tiene dos caras, 
ya que puede generar ventajas y desventajas, con el SE las personas tanto naturales 
como jurídicas pueden ahorrar tiempo y dinero, pero también se pueden ver 
perjudicados los expertos en temas que el SE desarrolla de forma más rápida, 
sencilla y económica. 
 
- Siguiendo con el SE, encontramos los compuestos por el ambiente de desarrollo y el 
ambiente de consulta, es decir, el experto que introduce el conocimiento en la base y 
el no-experto que requiere dicha información. Este sistema lo que busca es poner 
información para los que la consultan, facilitando tareas que para algunos requieren 
mucho trabajo o esfuerzo, a través de un profesional que la transmite al sistema. 
 
- Por otra parte, para concluir con claridad el desarrollo de la monografía y entender a 
fondo el ámbito de la inteligencia artificial, se hizo necesario mencionar el concepto 
de las redes neuronales en el campo computacional y la gestión tecnológica, pues 
ambos van de la mano, ya que las redes neuronales buscan imitar las neuronas 
biológicas a través de la tecnología, como lo haría el cerebro humano, codificando 
información que se puede retroalimentar y transmitir de una neurona a otra, creando 
hábitos sencillos, haciendo tareas más fáciles y generando un conocimiento 
repetitivo y evolutivo aplicable en la vida cotidiana y en los negocios. 
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- Así mismo, con el auge de la globalización y el avance de las tecnologías de la 
información y las telecomunicaciones se ha abierto un abanico de posibilidades para 
el desarrollo de la Inteligencia artificial, convirtiéndola en mega tendencia, pero 
antes, cuando el mundo corría más lento, se había mencionado en ciertas ocasiones 
el término, relacionando la IA con la facultad de las máquinas para pensar, algo que 
parecía sacado de una película de ciencia ficción, pero que hoy en día, de la mano 
de ciencias y materias puras, se ha consolidado, llegando a los hogares y empresas 
alrededor del mundo. 
 
- Podemos concluir, además, que la inteligencia artificial no es algo del futuro, es un 
fenómeno imparable que se puede vislumbrar en la actualidad y que pretende 
facilitar nuestra vida diaria, pero también nos plantea interrogantes sobre las 
posibles desventajas que se pueden acarrear tras su uso. Entre las posibles 
desventajas que podemos mencionar encontramos la falta de expertos que 
introduzcan el conocimiento en la base, el coste elevado de la implementación de la 
IA y la seguridad de los datos que se dejarán en manos de un programa inteligente 
que puede ser hackeado. 
 
- De las ventajas de la Inteligencia artificial podemos concluir con las siguientes: la 
IA permite que las máquinas realicen tareas que resultan pesadas o difíciles para los 
seres humanos, reduce errores sobre todo en áreas de razonamientos contables, les 
da riendas sueltas a los empleados para que dediquen su tiempo a otras actividades y 
distribuyan de la mejor manera su horario laboral, y facilita la toma de decisiones al 
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analizar un gran volumen de datos en el menor tiempo posible analizando y 
sintetizando la información de manera más rápida y actualizada. 
 
- Finalmente, podemos reconocer el impacto inminente que está teniendo la 
Inteligencia artificial en los consumidores, en las empresas y en el gobierno, y 
concluimos que, haciendo uso adecuado y medido de esta mega tendencia y de los 
subconjuntos de la misma, podemos desarrollar actividades productivas y 
comerciales de forma más sencilla y rápida, y, por ende, aumentar las ventas y 
generar un mayor rendimiento en los recursos de la empresa. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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