DECISIONES GERENCIALES AUTOMATIZADAS: INTEGRANDO BIG DATA Y MACHINE LEARNING

• Autores: Pincay Mendoza, Yhonny Alberto, Marcillo Salazar, Verónica Cecilia, García Constante, Verónica Valeria, Espinoza Cesme, Armando Gabriel, Morán Holguín, Ana María, Veloz Santa Cruz, Génesis Ariana
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Alas Peruanas
• Repositorio: Revistas - Universidad Alas Peruanas
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistas.uap.edu.pe:article/2830
• Enlace del recurso: http://revistas.uap.edu.pe/ojs/index.php/CYD/article/view/2830
• Nivel de acceso: acceso abierto

La investigación aborda la creciente necesidad de optimizar la toma de decisiones empresariales mediante tecnologías avanzadas. La problemática central radica en la complejidad del procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, lo que dificulta la toma de decisiones estratégicas eficientes. El objetivo del estudio fue analizar cómo la integración de big data y machine learning puede automatizar y mejorar la gestión gerencial, identificando oportunidades y desafíos de su implementación. La metodología utilizada consistió en una revisión sistemática de la literatura reciente (2021-2025), recopilando estudios de bases académicas reconocidas y analizando tendencias y aplicaciones en distintos sectores. Los resultados indican que la automatización basada en big data y machine learning ha mejorado la eficiencia operativa, reduciendo costos y optimizando el tiempo de respuesta en la toma de decisiones empresariales. No obstante, se identificaron desafíos clave como la necesidad de infraestructura tecnológica, la capacitación del talento humano y la gestión del cambio organizacional. En conclusión, si bien la integración de estas tecnologías representa una ventaja competitiva significativa, su implementación requiere estrategias adecuadas para minimizar riesgos y maximizar beneficios.