La inteligencia artificial (IA) revoluciona la forma en que tomamos decisiones en el ámbito empresarial y organizacional. Se trata de una tecnología avanzada que simula redes neuronales con capacidad para procesar grandes cantidades de datos y analizar patrones complejos. Ello la convierte en una poderosa herramienta para mejorar la calidad y eficiencia de las decisiones estratégicas.

Ventajas y limitaciones

Las ventajas de la IA en la toma de decisiones incluyen:

• Eficiencia y rapidez en la toma de decisiones para permitir respuestas rápidas a desafíos emergentes.

• Análisis de grandes volúmenes de datos para una visión más amplia y detallada.

• Minimización de errores y optimización de resultados mediante análisis objetivos.

• Facilitación de la predicción y planificación estratégica con datos históricos y modelos predictivos.

No obstante, también existen desafíos y limitaciones asociadas con el uso de la IA:

• Dependencia de datos de calidad y confiables para resultados precisos.

• Riesgos de sesgos y discriminación en los resultados si no se supervisa de manera adecuada.

• Necesidad de mantenimiento y actualización constante para mantener la efectividad.

Aún en proceso de desarrollo, la IA requiere un periodo de adaptación y evolución permanente para poder confiar plenamente en ella. Aun así, ya existen casos de utilización que ayudan a la toma de decisión asistida denominados decision support systems (DSS).

Sistema de soporte de decisión

El desarrollo de aplicaciones asistidas con IA, la recolección de data y la traducción a algoritmos hoy permiten en el mundo empresarial realizar preguntas y solicitudes cada vez más proyectivas y acertadas en diferentes campos. Estos son algunos ejemplos:

• En el sector financiero, se utiliza para analizar datos financieros, identificar riesgos y prevenir el fraude. También se aplica en el trading algorítmico para tomar decisiones de inversión basadas en patrones de mercado.

• En el sector de transporte y logística, optimiza las rutas de entrega, predice la demanda de transporte y gestiona la logística de manera más eficiente.

• En marketing, se aplica en la proyección de las conductas de compras y la recurrencia de los consumidores por un producto o proyección de estímulos para validar campañas.

• En recursos humanos, se aplica mediante people analytics para proyectar riesgos laborales, proyección de rotación o análisis de performance.

Con una data de calidad y un desarrollo adecuado, la IA permite a los empresarios asistir sus intuiciones con soporte de información de calidad para poder tomar decisiones estratégicas.

Consideraciones éticas y sociales:

Si bien la IA tiene potentes aplicaciones, la ética es una competencia que debe acompañar el uso adecuado de la información y consideraciones sociales como:

• Garantizar la privacidad y protección de los datos de las personas, así como asegurar la transparencia en su uso.

• Abordar el impacto en el empleo y la sociedad para encontrar un equilibrio entre la automatización y el apoyo al trabajo humano.

• Detección y corrección de sesgos en los algoritmos de IA para garantizar decisiones justas y equitativas.

El aprendizaje del uso de la IA como soporte en la toma de decisiones implica comprender la ética, psicología y filosofía para establecer lineamientos acordes con los derechos humanos y el respeto a la privacidad de los datos. El rol académico y de gestión del talento debe considerar estos desafíos para desarrollar estas capacidades y responsabilidades en los líderes actuales y del futuro.

La proyección sobre la evolución de las IA es prometedora, pero su aplicación en la mejora de las decisiones debe priorizar los beneficios para la sociedad en su conjunto. La responsabilidad recae en formar líderes éticos y con visión de largo plazo para anticipar el impacto de sus decisiones.