Inteligencia artificial en la toma de decisiones gerenciales: Un análisis bibliométrico

Resumen

El estudio analizó la evolución, estructura y dinámica de la investigación sobre inteligencia artificial aplicada a la toma de decisiones gerenciales entre 2020 y 2025, con el propósito de comprender cómo se configuró este campo y qué patrones caracterizaron su desarrollo reciente. Para ello se adoptó un enfoque bibliométrico longitudinal basado en documentos indexados en Scopus, combinando análisis de desempeño científico, mapeo conceptual y redes de colaboración internacional. El procedimiento permitió reconstruir tendencias de publicación, identificar núcleos temáticos y visualizar la distribución geográfica e institucional del conocimiento. Los resultados evidenciaron un crecimiento sostenido de la producción científica acompañado por redes de cooperación cada vez más interconectadas entre países e instituciones. Al mismo tiempo, se observó una marcada concentración del liderazgo académico en un grupo reducido de países e instituciones, lo que sugirió avances relevantes, pero también desigualdades persistentes en la generación y circulación del conocimiento. El análisis temático reveló clústeres articulados en torno a la analítica de datos, los sistemas de apoyo a la decisión y la gestión organizacional, mostrando una integración progresiva entre enfoques técnicos y gerenciales. En conjunto, el trabajo aportó una visión panorámica del campo, ofreció evidencia sistemática sobre su configuración actual y señaló la necesidad de fortalecer la colaboración con regiones menos representadas, así como de profundizar en estudios interdisciplinarios que vinculen la inteligencia artificial con problemas estratégicos y sociales de la gestión empresarial.