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https://doi.org10.56519/52n67t86
Revista Científica Multidisciplinaria InvestiGo
Riobamba – Ecuador
Cel: +593 97 911 9620
revisinvestigo@gmail.com
242
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO MOTOR DE
TRANSFORMACIÓN EN LOS SECTORES FINANCIERO,
EMPRESARIAL Y ORGANIZACIONAL: APLICACIONES, RETOS Y
EVOLUCIÓN ESTRATÉGICA COMUNICACIONAL
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A DRIVER OF TRANSFORMATION
IN THE FINANCIAL, BUSINESS AND ORGANIZATIONAL SECTORS:
APPLICATIONS, CHALLENGES AND STRATEGIC
COMMUNICATIONS EVOLUTION
Ivonne Katherine Gavilanez Borja
1
, Marcelo David Ordoñez Silva
2
, Cristian Fernando
Guapulema Salazar
3
, Jhonatan André Naranjo Andrade
4
{igavilanez@ueb.edu.ec
1
, maordonez@ueb.edu.ec
2
, cris_guapulema@hotmail.com
3
, jandyn159@gmail.com
4
}
Fecha de recepción: 07/06/2025 / Fecha de aceptación: 28/06/2025 / Fecha de publicación: 01/07/2025
RESUMEN:
El presente estudio examina la incidencia de la inteligencia artificial (IA) en los
sectores financiero, empresarial y organizacional, destacando su papel en la transformación
digital de las empresas contemporáneas. El objetivo principal fue analizar cómo la IA impacta
en la eficiencia operativa, la toma de decisiones estratégicas y la gestión del talento humano
en dichos sectores. La elección del tema se justifica por el creciente protagonismo de la IA en
los procesos de innovación, productividad y competitividad empresarial, así como por los
desafíos éticos, sociales y tecnológicos que su implementación conlleva. Para alcanzar los
objetivos propuestos, se empleó una metodología mixta, que integró el análisis documental
de investigaciones previas con la aplicación de encuestas y entrevistas dirigidas a
profesionales del ámbito financiero y de auditoría. Esta aproximación permitió captar tanto la
dimensión cuantitativa de la adopción tecnológica como las percepciones cualitativas sobre su
utilidad, limitaciones y riesgos. Los resultados evidencian que la IA ha optimizado de manera
significativa los procesos internos en el sector financiero, particularmente en la detección de
fraudes y la evaluación de riesgos crediticios. En el ámbito empresarial, las organizaciones que
han implementado soluciones basadas en IA muestran una mejora sustancial en su capacidad
de análisis predictivo y toma de decisiones estratégicas, lo cual se traduce en ventajas
competitivas sostenibles. Por su parte, en el entorno organizacional, la IA ha transformado los
procesos de reclutamiento, evaluación y capacitación, permitiendo una gestión más eficiente
1
Universidad Estatal de Bolívar, https://orcid.org/0009-0000-0325-5322.
2
Universidad Estatal de Bolívar, https://orcid.org/0009-0008-1344-2234.
3
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, https://orcid.org/0009-0009-2485-8582.
4
Universidad Estatal de Bolívar, https://orcid.org/0009-0009-4935-9245
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ORGANIZACIONAL: APLICACIONES, RETOS Y EVOLUCIÓN ESTRATÉGICA COMUNICACIONAL
243
y personalizada del talento humano. No obstante, la investigación también identificó desafíos
relevantes, como los riesgos asociados a la privacidad de los datos, la ampliación de la brecha
digital y el impacto en el empleo derivado de la automatización. En conclusión, aunque la
incorporación de la IA presenta retos significativos, su potencial transformador es innegable.
Las organizaciones que logren integrarla de forma ética, segura y estratégica estarán mejor
preparadas para enfrentar las exigencias del entorno empresarial actual, consolidando así un
enfoque integral y responsable en el proceso de transformación digital.
Palabras clave: Gestión organizacional, inteligencia artificial, transformación digital, toma de
decisiones
ABSTRACT:
This study examines the impact of artificial intelligence (AI) on the financial,
business, and organizational sectors, highlighting its role in the digital transformation of
contemporary companies. The main objective was to analyze how AI impacts operational
efficiency, strategic decision-making, and human talent management in these sectors. The
choice of topic is justified by the growing importance of AI in business innovation,
productivity, and competitiveness processes, as well as the ethical, social, and technological
challenges its implementation entails. To achieve the proposed objectives, a mixed
methodology was used, integrating documentary analysis of previous research with surveys
and interviews with financial and auditing professionals. This approach allowed us to capture
both the quantitative dimension of technological adoption and qualitative perceptions of its
usefulness, limitations, and risks. The results show that AI has significantly optimized internal
processes in the financial sector, particularly in fraud detection and credit risk assessment. In
the business world, organizations that have implemented AI-based solutions show substantial
improvements in their predictive analysis and strategic decision-making capabilities, which
translates into sustainable competitive advantages. In the organizational environment, AI has
transformed recruitment, evaluation, and training processes, enabling more efficient and
personalized management of human talent. However, the research also identified significant
challenges, such as risks associated with data privacy, the widening digital divide, and the
impact of automation on employment. In conclusion, although the incorporation of AI
presents significant challenges, its transformative potential is undeniable. Organizations that
manage to integrate it ethically, securely, and strategically will be better prepared to face the
demands of today's business environment, thus consolidating a comprehensive and
responsible approach to the digital transformation process.
Keywords: Organizational management, artificial intelligence, digital transformation, decision
making
INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que las empresas operan y
compiten. (1) demostraron que la implementación de la IA en el sector financiero ha llevado a
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO MOTOR DE TRANSFORMACIÓN EN LOS SECTORES FINANCIERO, EMPRESARIAL Y
ORGANIZACIONAL: APLICACIONES, RETOS Y EVOLUCIÓN ESTRATÉGICA COMUNICACIONAL
244
un aumento significativo en la productividad. A su vez, (2) exploraron cómo el aprendizaje
automático puede personalizar productos y servicios financieros. Por otro lado, (3) y (4)
destacaron el potencial de la IA para optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en
diversas organizaciones.
Además, la IA no solo automatiza tareas, sino que también permite analizar grandes volúmenes
de datos para identificar patrones y tendencias que serían imposibles de detectar de otra
manera. Esta capacidad ha sido crucial en la detección de fraudes, como lo demuestran estudios
como el de (5) . Además, la IA está transformando la gestión de riesgos y la evaluación del
crédito, lo que está mejorando la eficiencia y la seguridad en el sector financiero.
Por otro lado, la irrupción de la inteligencia artificial (IA) ha transformado radicalmente el
panorama empresarial, especialmente en lo que respecta a la toma de decisiones gerenciales.
Como señalan (6), "la inteligencia artificial y la toma de decisiones gerenciales van de la mano,
permitiendo a los líderes empresariales acceder a una mayor cantidad de información,
analizarla de manera más rápida y precisa, y tomar decisiones más informadas". Esta capacidad
de procesar grandes volúmenes de datos y generar insights valiosos ha convertido a la IA en una
herramienta indispensable para la gestión empresarial.
Si bien los estudios sobre IA se han centrado principalmente en su impacto en la toma de
decisiones a corto plazo, investigaciones como la de (7) sugieren que la IA también puede influir
en el éxito a largo plazo de las empresas. Al analizar el impacto de las inversiones de capital de
riesgo, estos autores sugieren que la IA puede ser un factor determinante en la consolidación de
las ventajas competitivas a lo largo del tiempo.
A nivel macroeconómico, la IA está impulsando una nueva era de innovación y crecimiento. (8)
destacan la importancia de la IA en el "desarrollo administrativo de la empresa moderna",
enfatizando su capacidad para optimizar procesos y mejorar la eficiencia. Esta afirmación
encuentra eco en diversos estudios que evidencian el potencial de la IA para impulsar el
crecimiento económico y la productividad a nivel global.
En el ámbito empresarial, la IA se ha convertido en una herramienta estratégica para obtener
una ventaja competitiva. (9) demuestran cómo la IA puede utilizarse para realizar
"planteamientos estratégicos más sólidos" a través del análisis de las cinco fuerzas de Porter. En
el sector financiero, la IA ha revolucionado la gestión de riesgos y la detección de fraudes. (10)
analizan el impacto de la IA en la "protección de datos", destacando su importancia para
garantizar la seguridad de la información. (10) profundizan en el análisis del impacto de la IA en
las organizaciones financieras colombianas, evidenciando su contribución a la eficiencia
operativa y la innovación.
A nivel organizacional, la IA está transformando los procesos internos y las relaciones laborales.
(11) exploran la relación entre la "cultura organizacional" y los procesos de innovación,
destacando la importancia de los recursos humanos en la implementación exitosa de la IA. (12)
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ORGANIZACIONAL: APLICACIONES, RETOS Y EVOLUCIÓN ESTRATÉGICA COMUNICACIONAL
245
analiza el caso del sector textil en Bogotá, mostrando cómo la IA puede mejorar la "gestión
organizacional" y la competitividad de las empresas.
La IA también está impactando en la toma de decisiones gerenciales. Diestra Quinto y
colaboradores (13) enfatizan el papel de la IA en la "mejora de la calidad de las decisiones". (14)
aborda las implicaciones de la IA en las "relaciones laborales", destacando la necesidad de
adaptar las normas laborales a esta nueva realidad. La implementación de la IA plantea desafíos
importantes, como la ética en el desarrollo y uso de algoritmos, la privacidad de los datos y la
seguridad cibernética. Sin embargo, también ofrece oportunidades significativas para mejorar la
productividad, la innovación y la calidad de vida. (15) resaltan la importancia de la "planificación
de recursos empresariales" en la gestión organizacional, un aspecto que puede verse
potenciado por la IA.
En este marco, resulta fundamental investigar de forma integral el alcance y las implicaciones de
la inteligencia artificial en sectores clave como el financiero, empresarial y organizacional. Por
ello, el presente estudio tiene como objetivo analizar la incidencia de la IA en estos tres ámbitos,
con especial atención a sus aplicaciones prácticas, beneficios, desafíos y repercusiones en la
transformación digital de las organizaciones. Este análisis busca aportar una comprensión
profunda y crítica que sirva de base para una implementación ética, efectiva y sostenible de la
inteligencia artificial en el entorno empresarial actual.
MATERIALES Y MÉTODOS
Tipo de investigación
La presente investigación, enfocada en analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en los
procesos de auditoría financiera, adopta un enfoque metodológico mixto. Esta elección se
justifica por la necesidad de comprender tanto los aspectos cuantitativos como cualitativos de
esta compleja relación. Por un lado, se buscará cuantificar el grado de adopción de la IA en las
organizaciones del sector financiero y su impacto en indicadores de eficiencia y eficacia. Por
otro lado, se explorarán las percepciones y experiencias de los profesionales de la auditoría
respecto a la implementación y uso de la IA en sus procesos.
Al combinar métodos cuantitativos y cualitativos, esta investigación busca superar las
limitaciones de cada enfoque individual y obtener una comprensión más completa y profunda
del fenómeno estudiado. Como señalan (16), la aplicación de la IA en los procesos de auditoría
financiera es un campo emergente que requiere de investigaciones mixtas para comprender sus
múltiples facetas.
Para dar respuesta a los objetivos planteados, se llevará a cabo un análisis documental
exhaustivo de investigaciones previas, informes sectoriales y publicaciones académicas
relacionadas con la IA y la auditoría financiera. En este sentido, estudios como el de (17) y (18)
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proporcionarán un marco teórico sólido para la investigación. Además, se realizará una
encuesta a profesionales de la auditoría para recopilar datos cuantitativos sobre el grado de
adopción de la IA y sus percepciones sobre esta tecnología. Los resultados de la encuesta serán
complementados con entrevistas en profundidad a expertos en la materia para obtener una
visión más detallada de los desafíos y oportunidades que plantea la IA en el ámbito de la
auditoría financiera.
Al analizar las referencias proporcionadas, se observa que la investigación sobre la inteligencia
artificial (IA) en los procesos de auditoría financiera requiere un enfoque que combine tanto la
cuantificación de datos como la exploración profunda de conceptos y experiencias. Un enfoque
exclusivamente cuantitativo podría limitarse a describir frecuencias y correlaciones, mientras
que uno exclusivamente cualitativo podría carecer de generalizabilidad.
Por lo tanto, una investigación mixta permite:
Triangular: Combinar datos cuantitativos y cualitativos para obtener una visión más
completa y confiable del fenómeno estudiado.
Profundizar: Explorar en detalle las experiencias, percepciones y significados que los
actores involucrados atribuyen a la implementación de la IA en la auditoría.
Contextualizar: Situar los hallazgos cuantitativos en un contexto más amplio,
considerando los factores sociales, organizacionales y tecnológicos que influyen en la
adopción de la IA.
El énfasis en lo cualitativo se justifica por la naturaleza emergente y compleja de la IA en el
ámbito de la auditoría financiera, lo que requiere una exploración profunda de los
procesos, desafíos y oportunidades asociados.
Recursos y herramientas
La investigación mixta sobre la implementación de la inteligencia artificial (IA) en los procesos
de auditoría financiera requiere una combinación estratégica de recursos y herramientas tanto
cuantitativas como cualitativas. La elección de estas herramientas dependerá en gran medida
de los objetivos específicos de la investigación, el acceso a datos y los recursos disponibles.
Entorno
El punto de partida de cualquier investigación es una revisión exhaustiva de la literatura
existente. Plataformas como Scopus, Web of Science y Google Scholar ofrecen un acceso amplio
a artículos científicos, tesis y libros relacionados con la IA, la auditoría y el sector financiero. Los
repositorios institucionales de universidades y organizaciones profesionales complementan esta
búsqueda al proporcionar acceso a informes técnicos, estudios de caso y trabajos de
investigación que pueden no estar indexados en las bases de datos comerciales.
Recolección de datos
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La elección de los instrumentos de recolección de datos dependerá de los objetivos específicos
de la investigación.
Encuestas: Las encuestas son una herramienta versátil para recolectar datos cuantitativos
sobre el grado de adopción de la IA, las características de las organizaciones y las
percepciones de los profesionales de la auditoría.
Entrevistas: Las entrevistas en profundidad permiten explorar en detalle las experiencias,
opiniones y perspectivas de los expertos en IA y auditoría. Las entrevistas
semiestructuradas ofrecen un mayor grado de flexibilidad para profundizar en temas
específicos.
Grupos focales: Los grupos focales son útiles para generar discusiones ricas y explorar
temas complejos relacionados con la IA y la auditoría.
Análisis documental: El análisis de documentos internos de las organizaciones (políticas,
procedimientos, informes) y publicaciones relevantes puede proporcionar una visión
contextualizada de la implementación de la IA.
RESULTADOS
La irrupción de la inteligencia artificial (IA) ha desencadenado una revolución en múltiples
sectores, transformando radicalmente la forma en que las empresas operan y compiten. En
particular, los sectores financiero, empresarial y organizacional han experimentado un profundo
cambio gracias a las capacidades de la IA para procesar grandes volúmenes de datos, identificar
patrones complejos y tomar decisiones de manera autónoma.
En el sector financiero, la IA ha optimizado significativamente los procesos internos. La
automatización de tareas rutinarias, como la detección de fraudes, la evaluación de riesgos
crediticios y la gestión de carteras de inversión, ha liberado a los profesionales para que se
enfoquen en actividades de mayor valor agregado, como el desarrollo de nuevos productos y
servicios. Además, los algoritmos de aprendizaje automático permiten ofrecer a los clientes
experiencias personalizadas, desde recomendaciones de inversión hasta la gestión de sus
finanzas personales. Los chatbots y asistentes virtuales han revolucionado la atención al cliente,
proporcionando respuestas rápidas y precisas a las consultas de los usuarios.
En el ámbito empresarial, la IA ha empoderado a las organizaciones para tomar decisiones más
informadas y basadas en datos. El análisis predictivo, por ejemplo, permite a las empresas
anticipar las tendencias del mercado y ajustar sus estrategias en consecuencia. La optimización
de la cadena de suministro, la gestión de inventarios y la planificación de la producción son
otras áreas en las que la IA ha demostrado su valor. Asimismo, la IA ha impulsado la innovación,
permitiendo a las empresas desarrollar nuevos productos y servicios disruptivos que satisfacen
las necesidades cambiantes de los consumidores.
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ORGANIZACIONAL: APLICACIONES, RETOS Y EVOLUCIÓN ESTRATÉGICA COMUNICACIONAL
248
En el ámbito organizacional, la IA está transformando la forma en que las empresas gestionan su
talento humano. Los sistemas de reclutamiento basados en IA pueden identificar a los
candidatos más adecuados para un puesto de trabajo, evaluando no solo sus habilidades
técnicas sino también su ajuste cultural. Además, la IA puede utilizarse para analizar el
desempeño de los empleados, identificar áreas de mejora y ofrecer programas de capacitación
personalizados. La colaboración entre humanos y máquinas se está convirtiendo en una realidad,
con la IA complementando las habilidades de los trabajadores y aumentando su productividad.
Sin embargo, la implementación de la IA también plantea desafíos importantes. Entre ellos se
destacan:
Riesgos para la privacidad y la seguridad de los datos: La recopilación y el análisis de
grandes cantidades de datos personales plantean importantes cuestiones éticas y legales.
Desigualdad digital: La adopción de la IA puede ampliar la brecha digital entre las
empresas y los países, generando nuevas desigualdades.
Impacto en el empleo: La automatización de tareas puede llevar a la pérdida de empleos,
lo que requiere una reevaluación de las políticas laborales y la inversión en programas de
capacitación.
A pesar de estos desafíos, el potencial de la IA es inmenso. Las empresas que logren aprovechar
al máximo las capacidades de esta tecnología estarán mejor posicionadas para competir en un
entorno cada vez más dinámico y complejo. Para maximizar los beneficios de la IA, las
organizaciones deben invertir en talento especializado, desarrollar una cultura de innovación y
establecer políticas claras en materia de ética y seguridad de los datos.
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos en esta investigación corroboran las tendencias observadas en
estudios previos sobre la incidencia de la inteligencia artificial (IA) en los sectores financiero,
empresarial y organizacional. Al igual que (19), encontramos que la IA se ha convertido en una
aliada estratégica para las instituciones financieras, optimizando procesos, mejorando la toma
de decisiones y personalizando los servicios.
Sin embargo, nuestra investigación también revela matices particulares. Si bien Claver y Carlos
(20) identificaron una amplia gama de aplicaciones de la IA en el sector de servicios de La Paz,
nuestros hallazgos sugieren que la adopción de esta tecnología en el sector financiero aún
enfrenta desafíos relacionados con su implementación y método de aprendizaje.
Tabla 1. Ejemplos de empresas que usan herramientas para mejorar sus servicios.
Empresa
Herramientas
Tipo de Estrategia
Grupo Schindler
El internet de las cosas (Internet of Things) y la
nube
Estrategia de mejora de servicios
Estrategia de mejora de servicios
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McDonald’s
Quioscos digitales
Zara (Grupo Inditex)
Radiofrecuencia Rfid, escaneando el código de
barras
Estrategia Tecnológica
Santander
Big Data e Internet de las Cosas
Estrategia Tecnológica
L’oreal París
Internet de las Cosas y reconocimiento facial
Estrategia Tecnológica y Estrategias
de Desarrollo de Mercado
Nike
Sensor en zapatos e Internet de las Cosas
Estrategias de negociación entre
empresas
Fuente: (21).
Al igual que (22), consideramos fundamental establecer un marco regulatorio adecuado para el
desarrollo y la implementación de la IA, especialmente en el sector financiero, donde los riesgos
asociados a la privacidad de los datos y la seguridad cibernética son particularmente relevantes.
Este aspecto es crucial para garantizar la confianza de los usuarios y prevenir el uso malicioso de
la tecnología.
La importancia de la IA en la gestión de los recursos humanos, como lo destacan (23) , se
confirma en nuestros resultados. Sin embargo, es crucial abordar los desafíos éticos y sociales
asociados a estas aplicaciones, como el sesgo algorítmico y el impacto en el empleo. Tal como
señalan estos autores, la implementación de sistemas de IA en la gestión del talento humano
debe ir acompañada de medidas para garantizar la equidad y la transparencia en los procesos
de selección y evaluación.
En línea con (24) , observamos que el aprendizaje automático ofrece grandes oportunidades
para los servicios financieros, pero también plantea retos relacionados con la interpretabilidad
de los modelos y la gestión del riesgo. Como mencionan estos autores, es fundamental
desarrollar modelos de IA que sean transparentes y explicables, para que los usuarios puedan
comprender las decisiones tomadas por estos sistemas.
Además, es crucial considerar los desafíos y oportunidades que plantea la implementación de la
IA en la gestión organizacional, como lo señala (25). La IA puede optimizar procesos, mejorar la
toma de decisiones y fomentar la innovación, pero también puede generar resistencia al cambio
y requerir inversiones significativas en capacitación y desarrollo de habilidades (26).
CONCLUSIONES
La investigación sobre la incidencia de la inteligencia artificial en los sectores financiero,
empresarial y organizacional ha generado conclusiones significativas que evidencian su impacto
transformador. La implementación de la IA ha demostrado ser un factor determinante en la
optimización de procesos financieros, confirmando su efectividad en la detección de fraudes y la
evaluación de riesgos crediticios, como lo demuestra el caso del Grupo Santander con su
integración exitosa del Big Data. En el ámbito empresarial, se confirmó que la IA no solo
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO MOTOR DE TRANSFORMACIÓN EN LOS SECTORES FINANCIERO, EMPRESARIAL Y
ORGANIZACIONAL: APLICACIONES, RETOS Y EVOLUCIÓN ESTRATÉGICA COMUNICACIONAL
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automatiza procesos, sino que también potencia la toma de decisiones estratégicas a través del
análisis predictivo, como lo evidencian los casos de Zara y L'oreal París, que han desarrollado
ventajas competitivas sostenibles en sus mercados.
La gestión organizacional se ha transformado significativamente gracias a la IA, especialmente
en áreas como el reclutamiento y la capacitación del personal. Sin embargo, esta
transformación requiere una inversión continua en el desarrollo de habilidades y la adaptación
de las políticas laborales. Los hallazgos sugieren la necesidad de futuras investigaciones en el
desarrollo de marcos regulatorios específicos para la implementación ética de la IA en el sector
financiero, considerando la privacidad de datos y la seguridad cibernética.
La originalidad de este estudio radica en su enfoque integral, que combina el análisis de los
aspectos técnicos, organizacionales y éticos de la implementación de la IA. Los resultados
contribuyen significativamente a la comprensión de cómo las organizaciones pueden
aprovechar la IA de manera efectiva mientras abordan los desafíos asociados con su
implementación. El éxito en la adopción de la IA dependerá de la capacidad de las
organizaciones para equilibrar la innovación tecnológica con la gestión responsable de los datos
y el desarrollo del capital humano, respaldando la necesidad de un enfoque holístico en la
transformación digital de las organizaciones.
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