Inteligencia Artificial y Balanced Scorecard: Fundamentos Teóricos y Aplicación Práctica en el Sector Construcción
DOI:
https://doi.org/10.69639/arandu.v13i2.2256Palabras clave:
balanced scorecard, inteligencia artificial, machine learning, análisis predictivo, cadena de valorResumen
El Balanced Scorecard (BSC) constituye uno de los marcos de gestión estratégica más influyentes de las últimas tres décadas, permitiendo a las organizaciones traducir su visión en objetivos e indicadores balanceados entre perspectivas financieras y no financieras. Sin embargo, su naturaleza retrospectiva limita su capacidad para anticipar escenarios futuros en entornos empresariales caracterizados por alta volatilidad e incertidumbre. Este artículo investiga cómo la Inteligencia Artificial (IA) puede potenciar el BSC, transformándolo de un sistema de medición histórica a un motor de gestión predictiva y prescriptiva. Mediante un estudio de caso de LAROCA, empresa constructora ecuatoriana, se analiza la aplicación de técnicas de IA, procesamiento de lenguaje natural y optimización en las cuatro perspectivas del BSC. Los hallazgos revelan que la IA no reemplaza la estructura conceptual del BSC, sino que la potencia mediante la predicción de flujos de efectivo, optimización de inventarios, análisis de sentimiento de clientes, mantenimiento predictivo de activos y prevención de rotación de talento. La investigación contribuye a la literatura sobre gestión estratégica al proponer un modelo integrado que combina marcos clásicos (BSC, cadena de valor, FODA) con capacidades analíticas avanzadas, ofreciendo implicaciones prácticas para directivos del sector construcción.
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