Evaluación Cuantitativa del Impacto de la Inteligencia Artificial en la Automatización de Procesos

• Autores: Palomino Quispe, Justiniano Felix, Zapana Diaz, Domingo, Choque-Flores, Leopoldo, Castro León, Alisson Lizbeth, Villar Requis Carbajal, Luis, Pacherres Serquen, Edwin Eduardo, García-Huamantumba, Arturo, García-Huamantumba, Elvira, García-Huamantumba, Camilo Fermín, Guanilo Paredes, Carlos Enrique
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Autónoma del Perú
• Repositorio: AUTONOMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.autonoma.edu.pe:20.500.13067/2888
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13067/2888; https://doi.org/10.56294/dm2023101
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia Artificial; Automatización; Procesos Empresariales; Eficiencia Operativa; Impacto Cuantitativo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Introducción: en la era actual, la Inteligencia Artificial (IA) ha transformado profundamente la operación y gestión de procesos empresariales, siendo esencial para la competitividad. Este artículo se enfoca en evaluar cuantitativamente el impacto de la IA en la automatización de procesos empresariales, buscando respaldar la toma de decisiones. Objetivo: este estudio tiene como objetivo realizar una evaluación cuantitativa del impacto de la IA en procesos empresariales. Se emplean métodos sólidos para medir y analizar variables clave relacionadas con la adopción de la IA. Métodos: la metodología combina datos secundarios y encuestas a empresas. Se accede a bases de datos empresariales públicos y se recopilan datos financieros, además de analizar Indicadores Clave de Rendimiento (KPI). Se realiza una selección aleatoria de empresas para las encuestas, se utiliza un cuestionario estructurado y se someten los datos a análisis estadístico riguroso. Resultado: los resultados cuantitativos muestran un impacto significativo de la IA en los procesos empresariales. La reducción promedio de costos operativos alcanza el 26 %, la mejora en la calidad de productos y servicios es del 30 %, y se observa un aumento promedio del 20 % en los márgenes de beneficio. Se identifican posibles moderadores que influyen en estos resultados. Conclusión: este estudio cuantitativo respalda la importancia estratégica de la IA en los negocios, demostrando mejoras sustanciales en eficiencia, calidad y toma de decisiones. A pesar de sus limitaciones, ofrece un marco sólido para la toma de decisiones y futuras investigaciones en el campo de la IA y la automatización empresarial.