El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Sostenibilidad de las Cadenas de SuministroInternacionales en la Región Nororiental del Perú (2023-2024)

• Autor: Fernandez Tapia, Limber Yoel
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Escuela de Posgrado Newman
• Repositorio: NEWMAN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.epnewman.edu.pe:20.500.12892/1737
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12892/1737
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia Artificial; Sostenibilidad; Cadenas de Suministro; Optimización Logística; Desarrollo Económico; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

La presente tesis analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la sostenibilidad de las cadenas de suministro internacionales en la región nororiental del Perú durante el período 2023-2024. Los resultados revelan que más de la mitad (59.398%) de los colaboradores de las instituciones encuestadas utilizan la IA en sus actividades diarias, indicando una tendencia creciente hacia la adopción de tecnologías avanzadas. Este uso de la IA se asocia con mejoras en la eficiencia, precisión y productividad de las operaciones. Sin embargo, un 49.602% de los colaboradores aún no utilizan IA en su trabajo, lo que subraya la necesidad de una mayor capacitación e inversión en infraestructura tecnológica. Mediante el uso de enfoques cualitativos y cuantitativos, se examinan las aplicaciones de la IA en la optimización de la logística, la distribución y la atención al cliente, evaluando su impacto en la sostenibilidad y la disminución de la huella ambiental. Se analizan casos específicos en sectores clave como la agricultura, la pesca y la manufactura, identificando tanto las mejores prácticas como los desafíos encontrados. Este trabajo ofrece recomendaciones para la integración efectiva de la IA en las estrategias empresariales orientadas a la sostenibilidad, con el fin de fomentar un desarrollo económico más ecológico y eficiente en la región.