La creciente adopción de inteligencia artificial en contextos organizacionales -lejos de constituir una simple ventaja técnica- expone tensiones sociotécnicas y paradojas profundas que este artículo examina críticamente desde la ingeniería sistémica. A partir de un análisis de sus fundamentos históricos, técnicos y epistémicos, se muestra cómo la integración de modelos predictivos reconfigura la toma de decisiones, las estructuras de poder y las dinámicas de aprendizaje, al tiempo que se advierte sobre los riesgos de delegar el juicio estratégico a algoritmos en organizaciones carentes de retroalimentación y reflexión efectivas. Naturalizar la automatización algorítmica sin comprender sus implicancias culturales, políticas y epistemológicas amenaza con erosionar la capacidad organizacional de pensar, aprender y decidir de forma consciente en entornos crecientemente complejos. Por Eduardo Vásquez Reyes – Mg. Ing. Ind. / Ing. Civil Ind. En los últimos años, la inteligencia artificial (IA...
Introducción En el mundo actual, los datos no solo se almacenan: se transforman en decisiones . Desde dashboards ejecutivos hasta modelos predictivos complejos, los datos gobiernan la forma en que las organizaciones planean, actúan y evolucionan. Y en ese cruce entre negocio y tecnología surgen dos disciplinas que, aunque complementarias, tienen enfoques diferentes : la Inteligencia de Negocios (BI) y la Ciencia de Datos (Data Science) . Este artículo te mostrará cuáles son las herramientas más usadas , los algoritmos más comunes , y cómo aplicarlos en ejemplos caseros y reales que te ayudarán a internalizar cada concepto, incluso si recién comienzas. Diferencias conceptuales: BI vs Ciencia de Datos Aspecto Inteligencia de Negocios (BI) Ciencia de Datos (Data Science) Enfoque principal Análisis descriptivo e histórico Análisis predictivo y prescriptivo Preguntas que responde ¿Qué pasó? ¿Dónde? ¿Cómo fue el desempeño? ¿Qué pasará? ¿Por qué pasó? ¿Qué hacer? Tipo de usuario Ejecutivos,...