Volumen 5 | Número 10 | Julio - octubre 2025 | ISSN: 3006-9912 / ISSN-L:
3006-9912 | Pág. 70 - 77
Impacto de la inteligencia artificial en la toma de decisiones
administrativas
Impact
of artificial intelligence on administrative decision-making
Danis Verdecia Acosta
dverdeciaacosta@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-4505-4438
Universidad de Granma, Bayamo, Cuba
Recibido: en enero 15, 2025 | Aceptado: en abril 27, 2025 | Arbitrado:
en febrero 22, 2025 | Publicado: en julio 10, 2025
https://doi.org/10.62319/concordia.v.5i10.40
RESUMEN
La inteligencia
artificial (IA) ha revolucionado la toma de decisiones administrativas al
procesar grandes volúmenes de datos e identificar patrones con precisión,
incrementando la eficiencia organizacional. Este estudio analizó el impacto de
la IA en decisiones administrativas mediante un diseño mixto que combinó
revisión sistemática de literatura (2015-2025) y encuesta a 220 profesionales
de sectores público y privado. Los resultados evidencian mejoras significativas
en eficiencia operativa y rapidez decisional, aunque persisten desafíos
técnicos y éticos relacionados con transparencia algorítmica y privacidad de
datos. Se concluye que la integración efectiva de IA requiere superar barreras
tecnológicas y éticas, fortaleciendo formación y políticas organizacionales
para maximizar beneficios y minimizar riesgos en la gestión administrativa
moderna.
Palabras
clave: Inteligencia artificial; Toma de decisiones
administrativas; Eficiencia operativa; Ética tecnológica; Gestión
organizacional
ABSTRACT
Artificial intelligence (AI) has revolutionized
administrative decision-making by
processing large volumes of data and identifying patterns with precision, increasing organizational efficiency. This study analyzed the impact of
AI on administrative decisions
through a mixed-methods design combining systematic literature review (2015-2025) and survey of 220 professionals from public and private sectors. Results show significant improvements in operational efficiency and decision-making speed, although technical and ethical challenges persist related to algorithmic
transparency and data privacy.
It is concluded
that effective AI integration requires overcoming technological and ethical barriers, strengthening training and organizational
policies to maximize benefits and minimize risks in modern administrative management.
Keywords: Artificial intelligence; Administrative decision-making;
Operational efficiency; Technological ethics; Organizational management
INTRODUCCIÓN
La inteligencia
artificial (IA) ha emergido como una tecnología transformadora en el ámbito
empresarial y administrativo, revolucionando la forma en que las organizaciones
abordan la toma de decisiones. En la actualidad, la capacidad de la IA para
procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y generar
recomendaciones precisas ha incrementado significativamente la eficiencia,
rapidez y precisión en los procesos administrativos (Pérez et al., 2024). Este
avance tecnológico plantea la necesidad de comprender en profundidad cómo la IA
impacta la toma de decisiones, dado que estas decisiones son fundamentales para
la competitividad y sostenibilidad de las empresas en un entorno cada vez más
dinámico y complejo (Quinto et al., 2021).
Diversos
estudios han evidenciado que la IA optimiza la gestión empresarial al
automatizar tareas repetitivas, fundamentar decisiones en datos objetivos y
prever tendencias futuras mediante análisis predictivos (Clavijo-Cáceres et
al., 2024). La incorporación de algoritmos de aprendizaje automático y
procesamiento de lenguaje natural ha permitido a las organizaciones mejorar la
asignación de recursos, anticipar riesgos y personalizar estrategias de gestión
(Salavarría & Bazurto, 2024). Sin embargo, también se han identificado
limitaciones y desafíos, tales como sesgos algorítmicos, barreras tecnológicas
y dilemas éticos relacionados con la privacidad y transparencia, que requieren
atención para una implementación responsable y efectiva (Pibaque et al., 2024).
A pesar de los
avances, existen brechas de conocimiento en torno a la aplicación de la IA en
la toma de decisiones administrativas. La evidencia empírica sobre su impacto
en sectores específicos y diferentes niveles organizacionales es limitada.
Además, la influencia de la IA en la calidad y rapidez de las decisiones, así
como los riesgos asociados a la dependencia tecnológica y la opacidad de los
algoritmos, aún no han sido suficientemente explorados (Clavijo-Cáceres et al.,
2024). Estas lagunas dificultan la formulación de estrategias integrales que
maximicen los beneficios y minimicen los riesgos de la IA en la administración
(Villagrasa, 2020).
En este
contexto, el presente estudio tiene como objetivo analizar el impacto de la
inteligencia artificial en la toma de decisiones administrativas, evaluando
tanto sus beneficios como los desafíos asociados. Se busca comprender cómo la
IA contribuye a mejorar la eficiencia, precisión y adaptabilidad en la gestión
organizacional, y cuáles son las implicaciones éticas y operativas de su
adopción.
El alcance de
esta investigación abarca diversos sectores empresariales y niveles de
decisión, con un enfoque multidisciplinario que integra perspectivas
tecnológicas, administrativas y éticas. Se pretende aportar un marco conceptual
actualizado que sirva de base para el diseño de políticas y prácticas que
faciliten una integración ética y eficiente de la IA en la administración.
Asimismo, se busca fomentar la reflexión crítica sobre los riesgos y
oportunidades que esta tecnología representa para la toma de decisiones en
entornos organizacionales complejos.
MÉTODO
Se adoptó un
diseño exploratorio-explicativo con enfoque mixto que combinó una revisión
bibliográfica sistemática con una encuesta transversal a profesionales
administrativos, permitiendo integrar perspectivas teóricas y empíricas para
analizar el impacto de la inteligencia artificial en la toma de decisiones
administrativas.
La revisión
sistemática de literatura científica abarcó el período 2015-2025 para
identificar tendencias, beneficios y desafíos de la IA en decisiones
administrativas, utilizando fuentes como Scopus, Web of Science y ScienceDirect
con palabras clave: inteligencia artificial, decisiones administrativas,
gestión empresarial, ética tecnológica. Los criterios de selección incluyeron
artículos empíricos o teóricos publicados en revistas indexadas durante el
período especificado.
El estudio
empírico se basó en profesionales administrativos de organizaciones que
utilizan IA en procesos decisorios de sectores público y privado. Se empleó un
muestreo aleatorio estratificado de 220 participantes, calculado con nivel de
confianza del 95% y margen de error del 5%. El criterio de inclusión requería
personal con al menos 1 año de experiencia en roles administrativos y
exposición a herramientas de IA.
Se utilizó un
cuestionario estructurado con 25 preguntas divididas en cuatro secciones: 1)
Datos demográficos, 2) Uso de IA en decisiones administrativas, 3) Percepción
de eficiencia y ética, 4) Desafíos técnicos y operativos. El instrumento fue
validado mediante juicio de 5 expertos en IA y administración, y prueba piloto
con 30 participantes (α de Cronbach > 0.85).
Las
consideraciones éticas incluyeron consentimiento informado de participantes, anonimización de datos y cumplimiento de normativas de
investigación. El procesamiento estadístico combinó técnicas cuantitativas
(SPSS) y cualitativas (NVivo), incluyendo análisis
descriptivos, correlación de Pearson y regresión lineal múltiple para evaluar
relaciones entre variables.
Tabla
1. Variables en estudio
|
Variable independiente |
Variables dependientes |
Variables de control |
|
Adopción de IA
en decisiones administrativas |
Eficiencia en la toma de decisiones;
Optimización de procesos; Desafíos
éticos y técnicos |
Sector
organizacional; Experiencia del profesional; Tipo de herramienta de IA utilizada |
RESULTADOS
La literatura
revisada muestra diversidad en bases de datos, idiomas, sectores y técnicas de
IA, destacando la aplicación de machine learning y
análisis predictivo como herramientas clave en la toma de decisiones
administrativa, como se evidencia en la Tabla 2.
Tabla
2. Tendencias identificadas en la aplicación de IA en la
toma de decisiones administrativas
|
Tendencia |
Descripción |
Ejemplos de aplicación |
Referencias |
|
Mejora en eficiencia y precisión |
IA permite procesar |
Gestión financiera, logística, marketing |
Basri (2020); |
|
grandes volúmenes de |
|||
|
datos en tiempo real
para |
Chen et al. (2023) |
||
|
decisiones más rápidas y |
|||
|
acertadas |
|||
|
Sinergia humano-máquina |
La IA funciona como
apoyo al juicio humano,
potenciando análisis y predicciones |
Plataformas de
visualización de datos, asistentes de decisión |
Kitsios & Kamariotou (2021); Christensen et al. (2025) |
|
Personalización y segmentación |
IA analiza
comportamientos para adaptar
estrategias a clientes específicos |
Marketing digital, experiencia
del cliente |
Morales (2021); Vera et al. (2025) |
|
Ética y sesgos
algorítmicos |
Preocupaciones sobre
privacidad, transparencia y equidad en decisiones automatizadas |
Necesidad de marcos regulatorios y auditorías |
Seco et al. (2025); Vera et al. (2025) |
La muestra del
estudio está equilibrada con 50% de participantes del sector público y 50% del
sector privado. La mayoría se ubica en el rango etario de 31-40 años (43.2%),
con experiencia predominante de 4-6 años en roles administrativos (40.9%),
asegurando conocimiento contextualizado sobre procesos decisorios y el impacto
de la IA (Tabla 3).
Tabla
3. Características demográficas de la muestra
|
Variable |
Categoría |
Frecuencia |
Porcentaje
(%) |
|
Edad |
20-30 años |
70 |
31.8 |
|
Edad |
31-40 años |
95 |
43.2 |
|
Edad |
41-50 años |
40 |
18.2 |
|
Edad |
>50 años |
15 |
6.8 |
|
Experiencia laboral |
1-3 años |
60 |
27.3 |
|
Experiencia laboral |
4-6 años |
90 |
40.9 |
|
Experiencia laboral |
>6 años |
70 |
31.8 |
|
Sector |
Público |
110 |
50.0 |
|
Sector |
Privado |
110 |
50.0 |
Los
participantes manifiestan uso frecuente de herramientas de IA en procesos
decisorios administrativos, con percepción generalizada de mejora en eficiencia
operativa. Sin embargo, muestran nivel moderado de confianza en los resultados,
revelando actitud cautelosa frente a la dependencia exclusiva de estas
herramientas (Tabla 4).
Tabla 4. Uso de
IA en decisiones administrativas
|
Ítem |
Media |
Desviación estándar |
|
Frecuencia de uso de IA en procesos
decisorios |
4.2 |
0.8 |
|
Percepción de mejora en eficiencia |
4.5 |
0.6 |
|
Nivel de confianza en resultados de IA |
3.8 |
0.9 |
|
Integración IA con juicio
humano |
4.0 |
0.7 |
Se observaron
correlaciones positivas significativas entre el uso de IA y la eficiencia en
toma de decisiones (r = 0.62, p < 0.01), indicando que mayor adopción de IA
se asocia con mejoras en desempeño administrativo. El uso de IA mostró
correlación moderada con percepción ética (r = 0.45, p < 0.01) y con
desafíos técnicos (r = 0.38, p < 0.01), evidenciando que mayor uso conlleva
mayor conciencia sobre obstáculos técnicos y éticos.
Tabla
5. Resultados de regresión lineal múltiple para predecir
eficiencia en la toma de decisiones
|
Variable independiente |
B |
Error estándar |
Beta |
t |
p |
|
Uso
de IA |
0.45 |
0.07 |
0.50 |
6.43 |
<0.001 |
|
Percepción ética |
0.22 |
0.06 |
0.28 |
3.67 |
0.001 |
|
Desafíos técnicos |
-
0.15 |
0.05 |
-0.20 |
-
2.98 |
0.003 |
|
Constante |
1.10 |
0.25 |
|
4.40 |
<0.001 |
Modelo: R²=0.48,
F (3,216)=66.14, p<0.001
DISCUSIÓN
Los resultados
revelan que la utilización de IA en decisiones administrativas está asociada
con mejoras en eficiencia, mayor conciencia ética e identificación de desafíos
técnicos. Estos hallazgos son consistentes con la literatura revisada, que
destaca el potencial transformador de la IA en administración empresarial,
aunque su adopción debe ser cuidadosa para aprovechar beneficios y mitigar
riesgos (Salavarría & Bazurto, 2024).
En cuanto a
mejora de eficiencia, los datos concuerdan con Sanguineti et al. (2024),
quienes señalan que la IA permite operar más eficientemente, manifestándose en
optimización de procesos administrativos y agilización decisional. Sin embargo,
es importante considerar que, aunque la IA optimiza procesos administrativos,
la percepción sobre su contribución ética es menor, identificándose desafíos
técnicos y preocupaciones sobre privacidad.
Los hallazgos
también resaltan la importancia de la percepción ética en adopción de IA. Los
resultados de Salavarría y Bazurto (2024) indican que la implementación va más
allá de adoptar tecnología para análisis y control, implicando manejo eficaz de
grandes volúmenes de datos para prever escenarios y apoyar planificación
estratégica empresarial.
La
identificación de desafíos técnicos subraya la necesidad de gestión cuidadosa e
inversión continua en capacitación y actualización tecnológica (Majrashi, 2024). Es fundamental que las organizaciones
implementen medidas de protección específicas para contrarrestar posibles
sesgos algorítmicos, asegurando aprendizaje automático ético conforme con
valores actuales (Zhou et al., 2020).
CONCLUSIONES
La investigación
evidencia que la IA ha tenido impacto positivo y significativo en decisiones
administrativas, especialmente en eficiencia y optimización de procesos. La
integración de herramientas de IA permite analizar grandes volúmenes de datos,
identificar patrones y generar recomendaciones precisas, agilizando gestión y
mejorando asignación de recursos. Sin embargo, aunque la percepción sobre
eficiencia es alta, los profesionales mantienen actitud cautelosa y consideran
que el juicio humano sigue siendo indispensable para validar resultados.
La adopción de
IA ha incrementado la conciencia sobre desafíos éticos y técnicos asociados.
Los participantes manifestaron preocupaciones sobre transparencia algorítmica,
equidad decisional y seguridad de datos, así como dificultades técnicas en
integración y mantenimiento de sistemas. Estas inquietudes reflejan la
necesidad de fortalecer formación ética y tecnológica del personal,
estableciendo políticas claras que garanticen uso responsable y seguro de IA en
entornos administrativos.
Los hallazgos
subrayan que maximizar los beneficios de IA en decisiones administrativas
requiere abordar integralmente aspectos técnicos y éticos. La evidencia
empírica muestra que la eficiencia se ve favorecida cuando la adopción va
acompañada de cultura organizacional que promueve transparencia, capacitación
continua y supervisión crítica. El estudio contribuye a la comprensión de
oportunidades y retos que plantea la IA, ofreciendo recomendaciones para
implementación responsable que potencie competitividad y sostenibilidad
organizacional en entornos dinámicos y complejos.
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