Evolución de la integración entre Business Intelligence e inteligencia artificial en la toma de decisiones empresariales: tendencias, desafíos y oportunidades desde una revisión sistemática
DOI:
https://doi.org/10.63688/v5c7kg43Palabras clave:
Business Intelligence, inteligencia artificial, toma de decisiones, analítica empresarial, revisión sistemáticaResumen
La combinación de Business Intelligence e inteligencia artificial ha dado lugar de forma progresiva a la toma de decisiones ejecutivas, cambiando de los modelos descriptivos que se basaban en reportes e indicadores históricos a sistemas inteligentes que son capaces de predecir escenarios, automatizar análisis y recomendar acciones estratégicas muy concretas. El propósito principal del artículo consiste en analizar el surgimiento gradual del modelo entre Business Intelligence e inteligencia artificial en la toma de decisiones ejecutivas, determinando sus principales tendencias, desafíos y oportunidades. La pesquisa se desarrolló de acuerdo a una postura cualitativa, documental y de revisión sistemática. Se examinaron un total de 21 estudios que entre 2016-2026 tuvieron lugar en la actualidad, siendo seleccionados a través de criterios de inclusión y exclusión relacionados con inteligencia de negocios, inteligencia artificial, analítica empresarial, Big Data, supresión del Big Data, sistemas de apoyo a decisiones, ciberseguridad y sesgos algorítmicos. La información que resultó refleja seis ejes analíticos: la evolución del Business Intelligence y la gestión de datos; la inteligencia artificial aplicada a decisiones de tipo ejecutivas; la analítica predictiva, prescriptiva y Big Data; el valor empresarial y la innovación; los desafíos éticos y de ciberseguridad; la inteligencia artificial generativa como tendencia emergente. Se puede concluir que la combinación BI-IA puede generar oportunidades para mejorar la alta precisión, velocidad y calidad de las decisiones ejecutivas. En cualquier caso, el éxito de la combinación depende de la fiabilidad de los datos y la gobernanza tecnológica.
Referencias
Ahumada Tello, E., & Perusquia Velasco, J. M. A. (2016). Inteligencia de negocios: estrategia para el desarrollo de competitividad en empresas de base tecnológica. Contaduría y Administración, 61(1), 127–158. https://doi.org/10.1016/j.cya.2015.09.006
Ali, R., Hussain, A., Nazir, S., Khan, S., & Khan, H. U. (2023). Intelligent decision support systems—An analysis of machine learning and multicriteria decision-making methods. Applied Sciences, 13(22), 12426. https://doi.org/10.3390/app132212426
Arízaga Vera, F. E., Arízaga Vera, E. M., Álava Vera, M. F., & Sarmiento Montoya, L. M. (2025). Aplicaciones de las IA en la toma de decisiones empresariales. Una revisión sistemática. RECIMUNDO, 9(1), 187–199. https://doi.org/10.26820/recimundo/9.(1).enero.2025.187-199
Barreda Medina, R. F. (2026). Los negocios y la inteligencia artificial generativa. Revisión de la literatura. Investigación y Desarrollo, 34(1). https://doi.org/10.14482/indes.34.01.025.874
Bedoya Sánchez, O. M., Pérez García, S. M., Osorio Oviedo, H. L., & Guzmán Pacheco, J. F. (2025). Inteligencia artificial y toma de decisiones en gestión empresarial: una revisión bibliométrica de la última década. European Public & Social Innovation Review, 11, 1–16. https://doi.org/10.31367/epsir-2026-1630
Correa-Peralta, M., Vinueza-Martínez, J., & Castillo-Heredia, L. (2025). Evolution, topics and relevant research methodologies in business intelligence and data analysis in the academic management of higher education institutions. A literature review. Results in Engineering, 25, 103782. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.103782
Flores-Cedeño, P. R., Zambrano-Pilay, E. C., & Chiriboga-Mendoza, F. R. (2024). Seguridad informática e inteligencia artificial en la investigación científica. Revista Científica INGENIAR: Ingeniería, Tecnología e Investigación, 7(13 Ed. esp.), 2–10. https://journalingeniar.org/index.php/ingeniar/article/view/177
Jadad, I., & Mayayise, T. O. (2024). The impact of artificial intelligence on organisational cyber security: An outcome of a systematic literature review. Data and Information Management, 8(2), 100063. https://doi.org/10.1016/j.dim.2023.100063
Le, T. D., Le-Dinh, T., & Uwiyeemungu, S. (2025). Cybersecurity analytics for the enterprise environment: A systematic literature review. Electronics, 14(11), 2252. https://doi.org/10.3390/electronics14112252
Lepenioti, K., Bousdekis, A., Apostolou, D., & Mentzas, G. (2020). Prescriptive analytics: Literature review and research challenges. International Journal of Information Management, 50, 57–70. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.04.003
Loureiro, S. M. C., Guerreiro, J., & Tussyadiah, I. (2021). Artificial intelligence in business: State of the art and future research agenda. Journal of Business Research, 129, 911–926. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.11.001
Lozano-Mulet, P. (2025). Sesgos algorítmicos desde una perspectiva interseccional. La necesidad de una alfabetización digital crítica en educación. Izquierdas, 54. https://doi.org/10.4067/S0718-50492025000100240
Mejía Vera, S. E., Nava Ore Garro, J. E., & Cedeño Cedeño, R. J. (2025). La participación de la inteligencia artificial en la toma de decisiones gerenciales. Revista InveCom, 5(4). https://doi.org/10.5281/zenodo.14816449
Mikalef, P., Islam, N., Parida, V., Singh, H., & Altwaijry, N. (2023). Artificial intelligence (AI) competencies for organizational performance: A B2B marketing capabilities perspective. Journal of Business Research, 164, 113998. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.113998
Morales Cardoso, S. L. (2019). Metodología para procesos de inteligencia de negocios con mejoras en la extracción y transformación de fuentes de datos, orientado a la toma de decisiones [Tesis doctoral, Universidad de Alicante].
Ojo, B. A., Owolawi, W. S., Olatunji, N. M., Omisore, O. M., Sarumi, O. A., Idowu, P. A., Chimusoro, E. R., Darwish, A., Adekoya, A. F., & Katsriku, F. A. (2020). Big data, analytics and artificial intelligence for sustainability. Scientific African, 9, e00551. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2020.e00551
Ordoñez Abril, D. W., Amaya López, S. V., Lucio Valencia, L. P., & Rodríguez Gómez, D. (2023). Innovación en la inteligencia de negocios. Una revisión sistemática de literatura. ECA Sinergia, 14(2), 148–164. https://doi.org/10.33936/ecasinergia.v14i2.5556
Perifanis, N.-A., & Kitsios, F. (2023). Investigating the influence of artificial intelligence on business value in the digital era of strategy: A literature review. Information, 14(2), 85. https://doi.org/10.3390/info14020085
Relich, M. (2023). Predictive and prescriptive analytics in identifying opportunities for improving sustainable manufacturing. Sustainability, 15(9), 7667. https://doi.org/10.3390/su15097667
Wang, L., Pertheban, T. R. A. L., Li, T., & Zhao, L. (2024). Application of business intelligence based on big data in E-commerce data evaluation. Heliyon, 10(21), e38768. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e38768
Yun, Y., Ma, D., & Yang, M. (2021). Human–computer interaction-based decision support system with applications in data mining. Future Generation Computer Systems, 114, 285–289. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.07.048
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