Inteligencia artificial en la toma de decisiones: implicaciones éticas y eficiencia

Abstract

La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una fuerza transformadora en el mundo contemporáneo, impactando de manera significativa la forma en que tomamos decisiones en una amplia gama de áreas. En el ámbito empresarial, la IA se ha convertido en una herramienta invaluable para optimizar la eficiencia operativa y mejorar la precisión en la toma de decisiones estratégicas. El uso de IA en la toma de decisiones plantea interrogantes sobre la transparencia de los algoritmos, la equidad en el acceso a las oportunidades y la responsabilidad en caso de decisiones erróneas o sesgadas. El propósito de esta investigación es examinar cómo la IA está transformando los procesos de toma de decisiones en pymes peruanas. Los resultados sugieren una percepción mayormente positiva hacia la IA, destacando su capacidad para ofrecer recomendaciones personalizadas, adaptarse y mejorar con el tiempo, así como identificar y mitigar sesgos. Es crucial abordar desafíos clave, como la interpretación de resultados, la transparencia de los modelos y la responsabilidad en las decisiones automatizadas, para garantizar una implementación ética y efectiva de la IA en diferentes contextos.

Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative force in the contemporary world, significantly impacting the way we make decisions in a wide range of areas. In the business arena, AI has become an invaluable tool for optimizing operational efficiency and improving accuracy in strategic decision-making. The use of AI in decision-making raises questions about the transparency of algorithms, fairness in access to opportunities, and accountability in the event of erroneous or biased decisions. The purpose of this research is to examine how AI is transforming decision-making processes in Peruvian SMEs. The results suggest a largely positive perception towards AI, highlighting its ability to offer personalized recommendations, adapt and improve over time, as well as identify and mitigate biases. It is crucial to address key challenges, such as interpretation of results, transparency of models, and accountability in automated decisions, to ensure ethical and effective implementation of AI in different contexts.