Mostrar el registro sencillo del ítem
Impacto de la Inteligencia Artificial en los procesos de toma de decisiones administrativas: desafíos y beneficios en empresas de manufactura del Área Metropolitana de Bucaramanga.
dc.rights.license | abierto | es_ES |
dc.contributor.advisor | MALDONADO LEAL, SANDRA PATRICIA | |
dc.contributor.author | Peña Mateus, Jerly Yuliana | |
dc.contributor.author | Quezada Ramírez, Camila Andrea | |
dc.contributor.other | Beltrán Díaz, Albeiro | |
dc.coverage.spatial | Bucaramanga | es_ES |
dc.date.accessioned | 2025-04-02T16:19:30Z | |
dc.date.available | 2025-04-02T16:19:30Z | |
dc.identifier.citation | N/A | es_ES |
dc.identifier.uri | http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/19200 | |
dc.description | Desarrollo empresarial competitivo | es_ES |
dc.description.abstract | La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en los procesos de toma de decisiones de las empresas manufactureras en el Área Metropolitana de Bucaramanga se está produciendo a un ritmo acelerado, marcando un cambio profundo en la estructura organizativa y el panorama competitivo de la industria. Este estudio aborda el problema de la integración de tecnología avanzada dentro del sector tradicional y sus consecuencias en la gestión administrativa empresarial regional. El objetivo buscado en este estudio de caso fue analizar los efectos de las aplicaciones de IA y la innovación en la toma de decisiones administrativas, identificando los desafíos más importantes, ventajas y factores clave que influyen en la efectividad dentro del contexto de la manufactura en Bucaramanga. Mediante una metodología cualitativa, de revisión académica de literatura publicada entre 2020 y 2024, se llevó a cabo un estudio de casos que demuestra la mejora en la calidad y la eficiencia de las decisiones organizacionales con el uso de sistemas inteligentes. Los hallazgos muestran diferencias en los impactos según el nivel organizacional, donde hay una fuerte predominancia de una resistencia cultural a nivel operativo y mecanismos de control algorítmico a nivel estratégico. Se señala que las organizaciones que han logrado una mejor adaptación de estas tecnologías han sido aquellas que han implementado un equilibrio entre la capacidad de brindar respuesta y la capacidad tecnológica, producto de la consolidación de estructuras menos rígidas, más colaborativas y que permiten una rápida adaptación a las condiciones cambiantes del entorno sofisticado y competitivo en el que se encuentran. | es_ES |
dc.description.sponsorship | N/A | es_ES |
dc.description.tableofcontents | RESUMEN EJECUTIVO 9 INTRODUCCIÓN 11 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 13 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 13 1.2. JUSTIFICACIÓN 15 1.3. OBJETIVOS 18 1.3.1. OBJETIVO GENERAL 18 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 19 2. MARCO REFERENCIAL 19 2.1. MARCO TEÓRICO 19 2.1.1. TEORÍA DE LA TOMA DE DECISIONES ORGANIZACIONALES 19 2.1.2. SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO 22 2.1.3. ÉTICA EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 24 2.1.4. GESTIÓN DEL CAMBIO TECNOLÓGICO EN ORGANIZACIONES 25 2.1.5. ANÁLISIS DE DATOS Y APOYO A LAS DECISIONES BASADO EN IA 27 2.2. MARCO CONCEPTUAL 28 2.2.1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) 28 2.2.2. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING) 29 2.2.3. TOMA DE DECISIONES AUTOMATIZADA 30 2.2.4. ANÁLISIS PREDICTIVO 31 2.2.5. ÉTICA EN LA IA 31 2.2.6. GESTIÓN DEL CAMBIO TECNOLÓGICO 32 2.3. MARCO LEGAL 33 2.4. MARCO AMBIENTAL 35 2.4.1. HUELLA DE CARBONO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 35 2.4.2. ECONOMÍA CIRCULAR APLICADA A SISTEMAS DE IA 36 2.4.3. SOSTENIBILIDAD Y EFICIENCIA ENERGÉTICA EN LA IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS DE IA 37 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 38 3.1. METODOLOGÍA DE LA BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN 38 3.1.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN 39 3.1.2. ENFOQUE 39 3.1.3. MÉTODO 40 3.1.4. TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE LA INFORMACIÓN 40 3.1.5. ANÁLISIS INVESTIGATIVO 41 3.2. FUENTES DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN 42 3.2.1. FUENTES SECUNDARIAS 42 3.3. FASES DEL PROCESO CUALITATIVO 42 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO 44 5. RESULTADOS 46 5.1. ANALIZAR LOS CAMBIOS EN LA CALIDAD Y EFICIENCIA DE LAS DECISIONES ORGANIZACIONALES TRAS LA APLICACIÓN DE SISTEMAS DE IA, MEDIANTE UN ANÁLISIS COMPARATIVO DE CASOS DE ESTUDIO. 46 5.2. IDENTIFICAR LOS PRINCIPALES DESAFÍOS Y OPORTUNIDADES DERIVADOS DE LA INTERACCIÓN ENTRE LOS SISTEMAS DE IA Y LOS TOMADORES DE DECISIONES HUMANOS EN DIFERENTES NIVELES ORGANIZACIONALES. 60 5.3. ESTABLECER LAS PRINCIPALES TENDENCIAS EN EL DESARROLLO Y APLICACIÓN DE LA IA EN LA TOMA DE DECISIONES ORGANIZACIONALES, ASÍ COMO POSIBLES IMPLICACIONES, MEDIANTE LA CONSULTA DE ARTÍCULOS O FUENTES ACADÉMICAS 74 6. CONCLUSIONES 81 7. RECOMENDACIONES 84 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 87 | es_ES |
dc.publisher | Unidades Tecnológicas de Santander | es_ES |
dc.subject | Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.subject | Toma de decisiones administrativas | es_ES |
dc.subject | Empresas manufactureras | es_ES |
dc.subject | Transformación digital | es_ES |
dc.subject | Gestión organizacional | es_ES |
dc.title | Impacto de la Inteligencia Artificial en los procesos de toma de decisiones administrativas: desafíos y beneficios en empresas de manufactura del Área Metropolitana de Bucaramanga. | es_ES |
dc.type | degree work | es_ES |
dc.rights.holder | copyright(CC.BY.NC.ND 2.5). | es_ES |
dc.date.emitido | 2025-04-01 | |
dc.dependencia | fcse | es_ES |
dc.proceso.procesouts | investigacion | es_ES |
dc.type.modalidad | monografia | es_ES |
dc.format.formato | es_ES | |
dc.titulog | Tecnólogo en Gestión Empresarial | es_ES |
dc.educationlevel | tecnologo | es_ES |
dc.contibutor.evaluator | evaluador | es_ES |
dc.date.aprobacion | 2025-05-01 | |
dc.description.programaacademico | Tecnología en Gestión Empresarial | es_ES |
dc.dependencia.region | bucaramanga | es_ES |
Ficheros en el ítem
Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)
-
Proyectos de Investigación
Trabajos de Grado en modalidad DTeI, monografía, Investigación