Inteligencia artificial aplicada a la predicción financiera y la toma de decisiones estratégicas: impacto en la rentabilidad y la gestión del riesgo empresarial

Resumen

El estudio evaluó el efecto de una intervención formativa basada en inteligencia artificial sobre la predicción financiera, la calidad de las decisiones estratégicas, la rentabilidad proyectada y la gestión del riesgo empresarial. Se adoptó un diseño cuasi experimental, descriptivo-correlacional, con 40 profesionales de cuatro centros empresariales, distribuidos en un grupo control y un grupo experimental de 20 participantes cada uno. Se aplicó un test estructurado, validado por diez expertos y con consistencia interna alta (alfa de Cronbach = 0,85). El análisis incluyó estadística descriptiva, correlación de Pearson, prueba t de Student para muestras independientes y análisis de covarianza, complementado con g de Hedges y eta cuadrado parcial. Los resultados simulados mostraron equivalencia inicial entre grupos y una mejora superior en el grupo experimental: la puntuación global pasó de 55,27 a 73,37 puntos, mientras el control avanzó de 53,61 a 59,43. También disminuyeron el error porcentual absoluto medio y el tiempo de decisión, y aumentaron la precisión direccional, la consistencia de escenarios, el margen operativo proyectado y la reducción de exposición al riesgo. La diferencia final fue significativa, t(38) = 5,84, p < 0,001, con un efecto amplio (g = 1,81). Se concluye que la inteligencia artificial, cuando se integra con criterios de gobernanza, explicabilidad y supervisión humana, puede fortalecer la capacidad analítica de los equipos financieros y convertir datos dispersos en decisiones más oportunas. Su aporte no radica en reemplazar el juicio directivo, sino en ampliar la anticipación, comparar escenarios y documentar riesgos para una gestión rentable, resiliente y responsable.