Garzón Medina, CarolinaÁlvarez Molano, Nicolás Esteban2024-10-032024-10-032024Álvarez Molano, N. E. (2024).Los Aportes de la Inteligencia Artificial en la Gestión de la Inteligencia de Negocio en México y Colombia. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás] Repositorio institucional.http://hdl.handle.net/11634/58142Actualmente, las empresas se enfrentan a muchos datos que deben procesar para tomar decisiones estratégicas. El análisis de datos es una herramienta fundamental para la inteligencia de negocios (BI) (Sossa, 2023, p. 2), ya que permite a las empresas identificar tendencias, patrones y oportunidades. Sin embargo, el análisis de datos puede ser una tarea compleja y laboriosa, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos. La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a las empresas a automatizar el análisis de datos, lo que les permite obtener insights más rápidamente y tomar decisiones más informadas. (Agenda Mexicana de IA, 2020, p. 15). En México y Colombia, la adopción de la IA en la gestión de la BI aún es incipiente. Sin embargo, se espera que este mercado crezca significativamente en los próximos años. (Marco Ético para la Inteligencia Artificial en Colombia, 2021, p. 11)application/pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/MercadeoEmpresaInteligencia artificial (IA)Análisis de DatosTrabajo de gradoAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2inteligenciaartificialnegociosgestióndatosanálisisColombiaMéxicoempresastendenciasInteligencia de negocioreponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co