La inteligencia artificial como motor de gestión del conocimiento en el sector empresarial latinoamericano

Artificial Intelligence as a Driver of Knowledge Management in the Latin American Business Sector

Salamanca Pérez, Viviana Jazmila

Viviana Jazmila Salamanca Pérez

viviana.salamanca.p@uniminuto.edu.co

Corporación Universitaria Minuto de Dios Colombia

Revista Estrategia Organizacional

Universidad Nacional Abierta y a Distancia, Colombia

ISSN: 2339-3866

ISSN-e: 2539-2786

Periodicidad: Semestral

vol. 14, núm. 2, 2025

revista.ecacen@unad.edu.co

Recepción: 03 septiembre 2024

Aprobación: 05 noviembre 2024

URL: https://portal.amelica.org/ameli/journal/133/13354291335429007/

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Resumen: Introducción: Esta investigación analiza la relación entre la inteligencia artificial (IA) y la gestión del conocimiento (GC) en el sector empresarial latinoamericano, destacando su aplicación como herramienta estratégica y los desafíos éticos asociados a su implementación en entornos organizacionales. Metodología: Se desarrolló un estudio descriptivo y analítico fundamentado en fuentes científicas especializadas publicadas entre 2019 y 2024. Se emplearon motores de búsqueda académicos como Scopus, Mendeley y Redalyc, junto con técnicas de análisis documental para la clasificación, sistematización y síntesis de la información, apoyadas en el uso de Microsoft Excel para el procesamiento y representación de los datos. Resultados: El análisis permitió identificar cinco modelos de gestión del conocimiento aplicados en empresas de Latinoamérica y ocho experiencias donde la IA se implementa como soporte para la toma de decisiones, automatización de procesos y desarrollo tecnológico. Asimismo, se evidencia la necesidad de fortalecer los marcos normativos y éticos que regulan la aplicación de la IA, promoviendo la responsabilidad social y el equilibrio entre tecnología y factor humano. Conclusiones: La IA se consolida como un componente clave de la gestión del conocimiento en el contexto empresarial latinoamericano, potenciando la innovación y el mejoramiento continuo. El principal reto consiste en promover la adopción confiable de estas herramientas por parte de los empresarios, reduciendo las brechas tecnológicas y favoreciendo la transición hacia los modelos productivos de la Industria 4.0 y 5.0.

Palabras clave: gestión del conocimiento, inteligencia artificial, empresas, Latinoamérica, ética.

Abstract: Introduction: This research analyzes the relationship between artificial intelligence (AI) and knowledge management (KM) in the Latin American business sector, emphasizing their strategic application and the ethical challenges associated with implementation in organizational contexts. Methodology: A descriptive and analytical study was conducted based on specialized scientific sources published between 2019 and 2024. Academic search engines such as Scopus, Mendeley, and Redalyc were used, along with documentary analysis techniques for data classification, systematization, and synthesis. Microsoft Excel was employed for data processing and visualization. Results: The analysis identified five knowledge management models applied in Latin American companies and eight cases in which AI supports decision-making, process automation, and technological development. The study also highlights the need to strengthen ethical and regulatory frameworks governing AI use, ensuring a balance between technological advancement and the human factor. Conclusions: AI is becoming a key component of knowledge management in Latin American enterprises, fostering innovation and continuous improvement. The main challenge lies in building business trust and promoting procedures that close technological gaps, facilitating the transition toward Industry 4.0 and 5.0 paradigms.

Keywords: knowledge management, artificial intelligence, companies, Latin America, ethics.

Introducción

En la actualidad, las industrias 4.0, como parte de la cuarta revolución industrial, evidencian la importancia de la gestión del conocimiento (GC) y de la inteligencia artificial (IA) como pilares fundamentales de la competitividad y la sostenibilidad organizacional. En Latinoamérica, a pesar de las limitaciones en el uso de tecnologías emergentes y en la apertura al cambio, se promueven estrategias empresariales orientadas a mantenerse vigentes y competitivas. La IA se posiciona como una herramienta clave para la optimización, captura, retención y almacenamiento del conocimiento dentro de las organizaciones, permitiendo una planeación estratégica más efectiva y una toma de decisiones más eficiente.

Autores como Domínguez et al. (2024) sostienen que la gestión del conocimiento constituye un elemento esencial para la gestión de la cadena de suministro y un antecedente relevante para las prácticas de sostenibilidad. Para Aguirre et al. (2021), la GC adquiere importancia por su capacidad para facilitar el acceso a la información y los datos disponibles. Desde la perspectiva de Gil Mena y Galvis Ciro (2022), la GC puede considerarse simultáneamente un recurso, un medio, un factor, una práctica y un proceso para impulsar la innovación. En el ámbito de la IA, Jiménez et al. (2023) afirman que el emprendimiento tecnológico se sustenta en una visión compartida en todos los niveles organizacionales, orientada a crear y capturar valor ante los cambios tecnológicos. Cruz y Gordillo Pérez (2022) agregan que la IA aprende de los datos y procesos de manera similar a como lo haría un miembro de la organización durante la toma de decisiones. Finalmente, Rodríguez et al. (2021) plantean las bases para una sociedad digital centrada en la inteligencia artificial como eje de la convivencia entre humanos y sistemas robóticos.

El objetivo de esta investigación es analizar la relación entre la inteligencia artificial y la gestión del conocimiento en el contexto empresarial latinoamericano, identificando los beneficios, desafíos y consideraciones éticas presentes en la implementación de estas tecnologías en casos empresariales recientes. El propósito es aportar nuevo conocimiento al ámbito académico, al ecosistema empresarial y a la comunidad en general, fortaleciendo la comprensión sobre el papel de la IA como herramienta estratégica en la gestión del conocimiento.

Antecedentes generales de la investigación

La gestión del conocimiento, concebida como una herramienta de mejoramiento continuo en los entornos empresariales, desempeña un papel esencial en la articulación con los procesos de transformación industrial asociados a las industrias 4.0. Según Llanes et al. (2023, p. 3), “en la actualidad la gestión de los procesos está matizada por nuevos enfoques centrados en el diseño de diversos modelos de arquitecturas, tales como la interoperabilidad, la información, el big data y la arquitectura tecnológica, que estructuran sus componentes y definen sus relaciones para proyectar y potenciar sus funcionalidades tecnológicas”. La interrelación entre GC e IA permite que las tecnologías emergentes actúen como catalizadores de la innovación continua dentro de las organizaciones.

La gestión del conocimiento se ha consolidado como un instrumento esencial para detectar brechas empresariales, diagnosticadas mediante modelos que facilitan la generación de innovación en procesos, tecnologías, nuevos productos y servicios, además de fortalecer la interacción con los grupos de interés. Huamani et al. (2024) definen la GC como un proceso estratégico y sistemático que comprende la creación, captura, almacenamiento, distribución y aplicación del conocimiento dentro de la organización. En la misma línea, Hernández et al. (2021) argumentan que la GC y las capacidades dinámicas permiten adaptarse a entornos cambiantes, emergentes e inciertos, caracterizados por su complejidad e inestabilidad.

Por su parte, la inteligencia artificial, articulada con la evolución de la industria 4.0, impulsa una dinámica de competitividad mediante la adopción de tecnologías emergentes y disruptivas en el ecosistema empresarial. Estas transformaciones generan procesos de gestión del cambio al interior de las organizaciones, sustentados en la innovación constante y la sostenibilidad. Dante (2023) enfatiza que gran parte de los beneficios actuales y futuros de la IA dependen de procesos de estandarización que, aunque no siempre visibles para el público general, resultan determinantes en la productividad empresarial, especialmente en el contexto latinoamericano. De igual modo, Zapata Cortés (2020) destaca que la IA incide en múltiples áreas empresariales, como la toma de decisiones en marketing, la gestión de relaciones con los clientes, los sistemas de recomendación, la resolución de problemas, la minería de opiniones y la analítica aumentada.

En cuanto a la ética de la información en procesos que integran la gestión del conocimiento y la inteligencia artificial, Reyes Vásquez (2021, p. 3) señala que “la recomendación de la UNESCO considera que la ética es una base dinámica, evolutiva y holística. Sin embargo, el establecimiento de normas éticas, jurídicas y políticas podría generar tensiones con la dinámica de innovación científica y tecnológica en el campo de la inteligencia artificial”. En la misma línea, Verdegay et al. (2021) reflexionan que los sistemas con IA no deben interferir con el derecho a la vida privada, el cual incluye la libertad frente a tecnologías que condicionen el pensamiento, las relaciones humanas o que impliquen vigilancia no consentida. Por ello, se avanza hacia la construcción de marcos éticos y normativos que garanticen seguridad, transparencia y buena praxis en el manejo del flujo de información en los entornos empresariales.

Metodología

Para el desarrollo de este estudio se aplicó un enfoque cualitativo y descriptivo basado en el análisis documental de fuentes académicas especializadas. Se tomaron como referencia los lineamientos del modelo PRISMA, el cual comprende una lista de verificación, un diagrama de flujo y documentos explicativos que orientan la selección y análisis de información (Fuentes Canosa, 2022).

La investigación se estructuró a partir de tres fases de trabajo: identificación, tamizaje y elegibilidad. La primera consistió en la búsqueda de información en plataformas científicas y repositorios documentales; la segunda implicó la evaluación y depuración de los materiales encontrados; y la tercera fase comprendió la selección final de los artículos que cumplían con los criterios establecidos.

Los criterios de elegibilidad se definieron atendiendo a cuatro ejes temáticos principales: gestión del conocimiento, inteligencia artificial, ética e inteligencia artificial, y aplicaciones empresariales en Latinoamérica.

Figura 1
Criterios de elegibilidad

elaboración propia metodología PRISMA 2020, (2025)

En cuanto a la selección de documentos, se emplearon los motores de búsqueda Scopus, Mendeley y Redalyc, delimitando el periodo de análisis entre 2019 y 2024. Posteriormente, se realizó una revisión de los contenidos con el apoyo de herramientas bibliométricas y de sistematización de datos en Microsoft Excel, lo que permitió organizar la información por año, país y tipo de aplicación.

Finalmente, se seleccionaron cuarenta y nueve artículos relevantes que cumplían con los parámetros de rigor académico y científico, excluyendo tesis, trabajos no indexados o documentos sin evidencia metodológica. La búsqueda priorizó estudios que analizaran la relación entre la gestión del conocimiento y la inteligencia artificial, así como su impacto en la innovación y la competitividad de las empresas latinoamericanas.

Resultados

En esta sección se presentan los principales hallazgos obtenidos a partir del análisis de la información recopilada en las bases de datos seleccionadas. Los resultados se organizan de manera progresiva, comenzando con la descripción general de los estudios identificados y su distribución por año, país y área temática, con el fin de ofrecer una visión panorámica del comportamiento investigativo en torno a la gestión del conocimiento y la inteligencia artificial en el contexto empresarial latinoamericano. Posteriormente, se realiza un examen comparativo de los enfoques y modelos encontrados, así como de las tendencias observadas en el uso de estas herramientas dentro de las organizaciones.

Con base en este análisis, los resultados se estructuran en dos categorías principales: desafíos para las empresas latinoamericanas en la aplicación práctica de la gestión del conocimiento y la inteligencia artificial y consideraciones éticas relacionadas con el uso de la inteligencia artificial y el manejo de información derivado de los diagnósticos de gestión del conocimiento. Estas categorías permiten comprender tanto las oportunidades de innovación y mejora como las limitaciones y dilemas que enfrentan las empresas en la incorporación responsable de tecnologías inteligentes.

Tabla 1

Resultados información sistemática.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO EN EL SECTOR EMPRESARIAL DE LATINOAMÉRICA: UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA
| Artículos encontrados | Artículos seleccionados GC | Artículos seleccionados IA | Total
Scopus | 218 | 12 | 4 | 16
Redalyc | 39172 | 3 | 20 | 23
Medeley | 807 | 9 | 1 | 10
| 40197 | 24 | 25 | 49

IAL

Por otra parte, se evidencia en la figura 2 los resultados según el análisis PRISMA

Figura 2
Resultados análisis de información

elaboración propia metodología PRISMA 2020

La gestión del conocimiento y la inteligencia artificial como herramientas claves para la competitividad en las empresas de Latinoamérica

Para dar inicio se aborda la GC y la IA como herramientas de innovación de la industria 4.0. de relevancia en el contexto empresarial, desde la gestión del conocimiento se reconocen distintos modelos que abordan dimensiones que permiten diagnosticar las brechas en distintas áreas que puedan tener cuellos de botella y estancamiento, en la tabla 2 se describen algunos modelos.

Tabla 2

Modelos de gestión del conocimiento, casos empresas de Latinoamérica

Item
Autor(es)
Artículo
Aporte
Revista
Año

1
Evelia López-Meza Antonia Terán-Bustamante Sandra Nelly Leyva-Hernández
Modelo SECI de gestión del conocimiento: Un análisis temático con énfasis en las organizaciones agrícolas
El modelo desarrollado por Nonaka y Takeuchi se centra en la distinción entre conocimiento explícito y tácito como elementos cruciales en la creación de conocimiento dentro de las organizaciones (López et al. 2024).
Iberoamerican Journal of Science Measurement and Communication
2024

2
Andrea Natalia Cely Barrera , Víctor Hugo Medina García
Modelo de gestión del conocimiento para mejorar la calidad del servicio en empresas comercializadoras
El conocimiento creado u obtenido por la organización con ayuda del modelo, es gestionado por el mismo de forma tal que la empresa lo almacena, transforma y difunde en presentaciones como adquisición de nuevas tecnologías, mejora en el producto o capacitaciones (Cely Barrera y Medina García, 2024).
RISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao
2024

3
Jorge Henry Amariles, Gastón Darío Rodríguez Santana, Elkin Darío Rave Gómez, Edwin Alexander Moncada Acevedo,
Gestión del conocimiento en 10 empresas colombianas siguiendo el modelo Nonaka y Takeuchi: estudio de casos múltiples entrelazados
Los modelos centrados en el desarrollo de la innovación y la gestión del cambio organizativo, como el de Nonaka y Takeuchi (1995), cobraron mayor relevancia. Las empresas que los implementan son más rentables, crecen más rápido y son más productivas (Betancur et al. 2022)
Revista Cuadernos de Administración
2023

4
Guillermo Peña Guarín, Martha Lucía Castro Rojas, María Janeth Álvarez Álvarez
Modelo de gestión del conocimiento para pymes, basado en el sistema de gestión de la calidad y la gestión documental
El modelo debe orientar la gestión del conocimiento en cuanto a su reconocimiento, transmisión, utilización y conservación, así como en relación con su transformación en una plataforma que favorezca la sostenibilidad en el tiempo de la organización y que sea la base para producir innovación (Peña et al. 2020)
SIGNOS-Investigación en Sistemas de Gestión
2020

5
Gerardo Garay Robles, Jorge Rubén Hilario Cárdenas, Inés Eusebia Jesús Tolentino
Modelo conceptual de gestión del conocimiento para las medianas y pequeñas empresas (mypimes) del sector panificación de la ciudad de Huánuco, Perú
El modelo se genera a través de tres fases: generación de conocimiento, transferencia interna de conocimiento, integración del conocimiento; se relacionan tres contextos, contexto de la generación de conocimiento, contexto de la transferencia de conocimiento y contexto de la integración en conocimiento (Garay et al. 2020).
RA XIMHAI
2020

elaboración propia

Algunos autores plantean consideraciones del uso de la IA como herramienta tecnológica que aporta competitividad, análisis estratégico para la toma de decisiones, inteligencia competitiva y relacionamiento con la vigilancia tecnológica.

Tabla 3

Herramientas de inteligencia artificial en empresas de Latinoamérica

Item
Autor(es)
Artículo
Consideraciones
Revista
Año

1
Paula Fajardo Rodríguez Borlado
Impacto de la inteligencia artificial en la moda Análisis de influencers digitales en las fashion weeks internacionales
la aplicación de la inteligencia artificial al metaverso será fundamental, comenzando por la creación de avatares virtuales más realistas y autónomos que incluso aprendan de su entorno y se adapten a las interacciones virtuales (Rodríguez Borlado y Pérez Curiel, 2024)
Universitas-XXI, Revista de Ciencias Sociales y Humanas
2024

2
Álvaro René Pérez González, Álvaro René Pérez González, Janeth Carolina Cabascango Jaramillo, Edwing Rolando Soria Flores
Inteligencia artificial como estrategia de innovación en empresas de servicios una revisión bibliográfica
la IA está rápidamente transformando la economía mundial y definiendo una nueva era de industrialización, la cual se define por la aparición de un nuevo tipo de empresa la cual está basada en un modelo operativo digital cada vez más creciente que elimina la mano de obra humana y la ejecución de muchas actividades operativas crítica (Pérez et al. 2023).
Revista Publicando
2023

3
Lady Caicedo Consuegra, Paula Márquez Vásquez, Alberto Meza Pérez
Algoritmos de inteligencia artificial basada en perfiles socio conductuales para la segmentación inteligente de clientes: estudio de caso
Desarrollo tecnológico e innovador basado en inteligencia artificial para la correlación de perfiles del cliente versus del empleado en la selección y asignación de servicios (Caicedo et al. 2023).
Ingeniería y competitividad
2023

4
Pablo Ramírez Hernández, David Valle Cruz
Asistentes virtuales basados en Inteligencia Artificial
Un asistente virtual puede ser un agente conversacional desarrollado con inteligencia artificial, particularmente con procesamiento de lenguaje natural que interactúa con los usuarios respondiendo sus consultas/preguntas (RamÍrez Hernndez y Valle Cruz, 2022).
ReCIBE. Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica
2022

5
Yolvi Ocaña Fernández, Luis Alex Valenzuela Fernández, Miguel Ángel Rengifo Lozano,
Inteligencia artificial (IA) aplicada a la gestión pública
Los procesos automatizados de toma de decisiones administrativas se están expandiendo, y la IA (a través del aprendizaje automático o machine learning) proporciona formas más matizadas de tomar decisiones en circunstancias complejas (Ocaña et al. 2021).
Revista Venezolana de Gerencia
2021

6
Rudibel Perdigón Llanes, Neilys González Benítez
Comparación y selección de técnicas de inteligencia artificial para pronosticar las producciones de leche bovina
Aplicación de algoritmos matemáticos, estocásticos de series de tiempo, regresivos y computacionales basados en técnicas de inteligencia artificial para realizar los pronósticos (Perdigón Llanes y González Benítez, 2021)
Revista Cubana de Ciencias Informáticas
2021

7
Isabel Cristina Arango Palacio
Oportunidades para la transformación digital de la cadena de suministro del sector bananero basado en software con inteligencia artificial
Las técnicas de IA más conocidas son: lógica difusa, sistemas expertos basados en reglas, algoritmos genéticos, redes neuronales artificiales, agentes inteligentes, visión artificial, planificación (Arango Palacio, 2021).
Revista Politécnica
2021

8
Diego Borrero Tigreros, Oscar Bedoya Leiva
Predicción de riesgo crediticio en Colombia usando técnicas de inteligencia artificial
En este artículo se abordan las siguientes técnicas de IA: algoritmos de clasificación supervisada, redes neuronales artificiales y árboles de decisión para la predicción de riesgo, redes bayesianas y red neuronal multicapa tipo feed-forward (Borrero Tigreros y Bedoya Leiva, 2020).
Revista UIS Ingenierías
2020

elaboración propia

Desafíos para las empresas de Latinoamérica con relación a la praxis en gestión del conocimiento e inteligencia artificial

Teniendo en cuenta el análisis de tendencias, los principales desafíos para las empresas latinoamericanas son la confianza, la credibilidad y el direccionamiento de los diagnósticos derivados de la gestión del conocimiento, insumo que orienta los planes de acción y mejora de las distintas brechas identificadas en las áreas funcionales de la organización. Otro factor que incide tanto en la GC como en la IA es la resistencia al cambio, asociada a los procesos de transformación organizacional mediante nuevas prácticas que buscan la sostenibilidad y la competitividad en un mercado globalizado y tecnificado. Este entorno se articula con la industria 4.0, cuya relevancia radica en su capacidad para transformar de manera profunda la forma en que las empresas operan y compiten en el mercado actual (Riascos Erazo y Aguilera Castro, 2024). En este contexto, se debe empezar a reconocer la industria 5.0, que complementa y amplía a la industria 4.0 al enfatizar factores no solo económicos o tecnológicos, sino también ambientales y sociales (Carro Suárez y Sarmiento Paredes, 2022).

Aguilera Castro (2024) sostiene que la gestión del conocimiento constituye un camino esencial para administrar los activos intangibles presentes en las organizaciones. Sin embargo, las empresas de América Latina aún presentan deficiencias en sus métricas, sistemas de archivo y aplicación de tecnologías, lo que representa un desafío importante en este campo de acción. De acuerdo con el estudio de Demuner Flores (2021), los resultados indican que, si las pequeñas y medianas empresas (PYME) desean mejorar su nivel de crecimiento mediante la innovación, deben implementar estrategias adecuadas para gestionar de forma efectiva el conocimiento tácito y explícito existente en los trabajadores. En este sentido, resulta necesario fortalecer las políticas de cultura organizacional que disminuyan la resistencia al cambio y faciliten la ejecución de nuevos procesos con los colaboradores. Autores como Núñez et al. (2020), Riascos Erazo (2018), Amaya López (2021) y Guendulay et al. (2024) plantean perspectivas basadas en la innovación, la transformación tecnológica y la consolidación de una cultura organizacional sólida. Además, destacan la rotación del personal como una de las principales causas de fuga de conocimiento, lo que repercute directamente en la productividad y la competitividad.

En cuanto a los procesos relacionados con el uso de inteligencia artificial en las empresas latinoamericanas, Filgueiras (2021) concluye que la falta de confianza en las predicciones generadas por los sistemas de IA compromete la legitimidad de su aplicación en tareas y procesos de toma de decisiones. Por otra parte, una de las deficiencias más señaladas por investigadores y usuarios se relaciona con la falta de claridad sobre cómo se entrenan los modelos de IA para generar respuestas a partir de la información disponible (Stable Rodríguez, 2023). Por tanto, una de las brechas más importantes se asocia con la confianza en la información proporcionada, especialmente en los ámbitos de la inteligencia competitiva y la vigilancia tecnológica, pilares fundamentales para la innovación empresarial.

Rodríguez et al. (2021, p. 153) afirman que “en Latinoamérica existen brechas para la consolidación de la industria 4.0 en el corto y mediano plazo, por cuanto se requiere de la participación activa de todos los actores que conforman la sociedad, involucrando lo público y lo privado, en razón de diseñar políticas públicas que contribuyan al establecimiento de la era digital como eje transversal de convivencia social”.

Consideraciones éticas del uso de la inteligencia artificial y del manejo de información a partir de los diagnósticos de gestión del conocimiento en las empresas

Al aplicar modelos de gestión del conocimiento para diagnosticar las organizaciones, es fundamental que los datos utilizados provengan de información válida, sustentada en un constructo teórico sólido y en dimensiones claramente definidas del conocimiento. Los diagnósticos empresariales deben realizarse con rigor metodológico y con ética profesional, garantizando que la información proporcionada por las organizaciones se maneje con confidencialidad y transparencia. Asimismo, la persona encargada de realizar el diagnóstico debe actuar con idoneidad técnica y compromiso ético, ya que sus resultados influyen directamente en la continuidad, sostenibilidad y toma de decisiones estratégicas derivadas de los planes y acciones formulados a partir de las brechas identificadas.

Tabla 4

Implicaciones éticas de la inteligencia artificial y la gestión del conocimiento.

Item
Autor(es)
Artículo
Consideraciones
Revista
Año

1
Agustina Lassi
Implicancias éticas de la inteligencia artificial
Para Lassi, (2022) el impacto ético de las acciones impulsadas por algoritmos que incluyen la falta de transparencia (opacidad) de los procesos algorítmicos, ofreciendo resultados poco precisos.
Inmediaciones de la comunicación
2022

2
Juliana Chacón Henao, José Arias Pérez
Síndrome no inventado aquí, sabotaje de conocimiento y desempeño innovador: el rol de la conciencia de los empleados sobre la inteligencia artificial
Chacón Henao y Arias Pérez, (2022), Pág 137, “cuando un empleado ve en riesgo su trabajo por la implementación de inteligencia artificial y robotización, aumenta su rechazo a los conocimientos externos y por tanto incurre en actuaciones de sabotaje del conocimiento para cuidar su permanencia en la organización”.
Revista Facultad de Ciencias Económicas: Investigación y Reflexión
2022

3
Juan Cruz López Guillermón
Desenmascarando datos: Igualdad e Inteligencia Artificial
El daño producido por la IA con motivo en sus datos sesgados debería considerarse agravado de resultar en un individuo perteneciente a un grupo o un colectivo históricamente desaventajado (López Guillermón, 2021).
Revista IUS
2021

4
Tatiana Dulima Zabala Leal
La ética en inteligencia artificial desde la perspectiva del derecho
La propuesta de Zabala Leal, (2021), es la definición de un código de ética de la IA, este debe constituirse bajo el precepto de la protección de la dignidad humana, los derechos fundamentales y los principios de justicia, paz, autonomía exclusiva en el ser humano como especie libre, la supervisión del comportamiento de la IA y la trasparencia y aplicabilidad de sus actos.
Via Inveniendi Et Iudicandi
2021

elaboración propia. Recopilación motor de búsqueda Redalyc

En lo que respecta al uso de la inteligencia artificial, es evidente la necesidad de perfeccionar sus prácticas de aplicación, asegurando que funcione como un complemento al trabajo humano y no como un sustituto de este. Toda información generada por los sistemas de IA debe ser verificada y validada, garantizando su precisión, coherencia y pertinencia antes de ser utilizada como insumo para la planificación organizacional o el desarrollo de proyectos. Esta verificación contribuye a la construcción de un entorno empresarial más confiable, donde la tecnología se utilice con responsabilidad ética, respetando los principios de integridad de los datos y la protección de la información corporativa.

La tabla anterior refleja distintas perspectivas sobre los retos éticos asociados con la inteligencia artificial en contextos empresariales. Los estudios citados destacan la importancia de la transparencia algorítmica, la protección de los derechos individuales, la gestión responsable del conocimiento y la formulación de marcos regulatorios que promuevan el uso justo y confiable de la tecnología. En este sentido, el equilibrio entre innovación tecnológica y responsabilidad ética se convierte en un eje fundamental para el fortalecimiento de la cultura organizacional y para la consolidación de prácticas sostenibles en el ámbito empresarial latinoamericano.

Discusión o propuesta

Para investigaciones futuras y para las empresas de Latinoamérica, se propone fortalecer las prácticas de mejoramiento continuo mediante la aplicación de herramientas y modelos derivados de la teoría de la gestión del conocimiento. Su relevancia radica en la capacidad de aprovechar el conocimiento interno y externo de la organización como fuente de innovación y sostenibilidad en el mercado frente a las nuevas tendencias globales. Esparza et al. (2020), Ramos Ruiz y Rangel Rojas (2020), Caldera et al. (2020) y Serrano et al. (2022) coinciden en que, para alcanzar mayores niveles de competitividad, es esencial fomentar procesos de aprendizaje organizacional, creatividad y participación activa de los equipos en la toma de decisiones. Esto contribuye a generar un clima laboral óptimo, reducir la rotación del personal —principal causa de fuga de conocimiento— y fortalecer la cultura corporativa.

En esta línea, se plantea la necesidad de establecer políticas que consoliden una cultura organizacional orientada a la gestión del cambio y a la implementación de buenas prácticas con los colaboradores, considerados el grupo de interés más relevante dentro de las organizaciones.

En relación con el uso de la inteligencia artificial y el metaverso, se destaca la importancia de fomentar su incorporación en las empresas de manera responsable y regulada. Es necesario desarrollar normativas claras que orienten su utilización y asegurar que estas tecnologías se entiendan como un complemento al trabajo humano y no como un reemplazo. Su adecuada integración permite mejorar la competitividad mediante la digitalización y la automatización de procesos, pilares fundamentales de la industria 4.0. De acuerdo con Yupanqui García et al. (2023), el autoaprendizaje de los sistemas de IA constituye el eje central de la transformación tecnológica; sin embargo, la falta de capacitación generalizada dentro de las organizaciones limita su aprovechamiento efectivo.

Asimismo, se propone avanzar en estudios que profundicen en la implementación de herramientas asociadas tanto a la industria 4.0 como a la emergente industria 5.0. Este enfoque permitirá fortalecer la relación entre tecnología y factor humano como elementos complementarios en la construcción del conocimiento empresarial. Guzmán Sanabria y Saldarriaga Guillermo (2024) destacan que las empresas se diferencian por su valor agregado, el cual depende de una estructura organizativa sólida, un soporte tecnológico eficiente, un anclaje financiero estable y un equipo humano fortalecido, condiciones indispensables para alcanzar productividad y sostenibilidad.

Travez Tipán y Villafuerte Garzón (2023, p. 1067) afirman que “la industria 5.0 se definiría por una finalidad ampliada que va más allá de la producción de bienes y servicios con fines lucrativos; esta finalidad más amplia está constituida por tres elementos fundamentales: el humanocentrismo (desarrollo considerando al ser humano como eje central y su bienestar), la sostenibilidad (económica y social) y la resiliencia”.

Conclusiones

La incorporación de la inteligencia artificial en los procesos de gestión del conocimiento se consolida como una herramienta estratégica para las organizaciones, especialmente a través del aprendizaje automático, los chatbots, los algoritmos y los árboles de decisión, los cuales facilitan y optimizan los procesos de toma de decisiones. Esta evolución tecnológica potencia el impacto de la gestión del conocimiento en la productividad empresarial mediante la automatización de procesos. No obstante, es esencial garantizar el cumplimiento de principios éticos que aseguren la transparencia, la confiabilidad de la información y las buenas prácticas en su aplicación.

Entre los principales desafíos que enfrenta el tejido empresarial latinoamericano en la integración de la gestión del conocimiento y la inteligencia artificial se encuentran la falta de credibilidad, las limitaciones en el acceso a la información y la percepción errónea de que la tecnología puede reemplazar por completo al ser humano. Sin embargo, la evidencia demuestra que la competitividad depende de la capacidad de adaptación y de la incorporación progresiva de nuevas tendencias. Comprender este proceso como parte del ciclo de mejoramiento continuo permitirá a las organizaciones fortalecer su sostenibilidad y capacidad de innovación.

Los resultados de este estudio también evidencian la necesidad de establecer marcos éticos más sólidos en relación con la regulación del uso de la inteligencia artificial y la validación de la información que esta genera. Aunque la IA puede ofrecer datos de alto valor, algunos carecen de verificación, lo que plantea un riesgo en la toma de decisiones y en la confiabilidad de la información organizacional. Asimismo, se destaca la relevancia de abordar el fenómeno del “sabotaje del conocimiento”, que afecta a los colaboradores al percibir la tecnología como una amenaza para su estabilidad laboral. Este tipo de impacto repercute en su salud mental y en la cultura organizacional, cuando en realidad la IA debe asumirse como un complemento destinado a mejorar la productividad y no a sustituir el trabajo humano.

Finalmente, se invita a continuar con investigaciones que profundicen en la gestión del conocimiento como herramienta para el diagnóstico organizacional y la reducción de brechas en las distintas áreas empresariales. La integración de la inteligencia artificial como soporte tecnológico permitirá avanzar hacia modelos más eficientes y sostenibles, en consonancia con los principios de la industria 5.0, que reconoce la centralidad del ser humano, la resiliencia y las habilidades blandas como factores esenciales para la sostenibilidad empresarial. La realidad latinoamericana exige fortalecer el sector productivo y consolidar estructuras empresariales resilientes que impulsen el desarrollo industrial y económico de la región (Boshell Villamarín, 2023).

Referencias

Aguilera Castro, A. (2024). Madurez de la gestión del conocimiento en pymes de Colombia: Un estudio en los sectores económicos comercio y servicios. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 5(69), 260–276.

Aguirre, K., Cárdenas, R., Chamba, E., Causapud, D., & Briceño, B. (2021). Modelo para la gestión del conocimiento aplicado en dos empresas. Revista de Investigación SIGMA, 8(1), 27–36.

Amaya López, O. (2021). Situación de la competitividad en la pequeña y mediana empresa (PYME) artesanal en Valle de Ángeles desde la perspectiva de la gestión del conocimiento. ICAP-Revista Centroamericana de Administración Pública, 80, 99–118. https://doi.org/10.35485/rcap80_7

Arango Palacio, I. C. (2021). Oportunidades para la transformación digital de la cadena de suministro del sector bananero basado en software con inteligencia artificial. Revista Politécnica, 17(33), 47–63. https://doi.org/10.33571/rpolitec.v17n33a4

Betancur Amariles, J. H., Rodríguez Santana, G. D., Rave Gómez, E. D., & Moncada Acevedo, E. A. (2022). Knowledge management in 10 Colombian companies: An intertwined multiple case study based on the Nonaka-Takeuchi model. Cuadernos de Administración, 38(14), 1–15. https://doi.org/10.25100/cdea.v38i73.11031

Borrero Tigreros, D., & Bedoya Leiva, O. (2020). Predicción de riesgo crediticio en Colombia usando técnicas de inteligencia artificial. Revista UIS Ingenierías, 19(4), 37–52. https://doi.org/10.18273/revuin.v19n4-2020004

Boshell Villamarín, M. G. (2023). ¿Relación universidad-empresa o universidad-sector productivo? Una mirada desde Latinoamérica. Revista Historia de la Educación Latinoamericana, 25(41), 237–262. https://doi.org/10.19053/01227238.17223

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Notas de autor

1 Investigadora en IA, Facultad de Ciencias Empresariales. Líder de Investigación. Especialización en Emprendimiento. Magister en Administración, Universidad de Boyacá.

Correo electrónico: viviana.salamanca.p@uniminuto.edu.co