Revisión bibliográfica sobre el uso actual de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión corporativa para el desarrollo sostenible

33-47 Nº 67 | ABRIL 2025 ISSN: 1139-1979 | E-ISSN: 1988-5733 10.12795/Ambitos.2025.i67.02 Revisión bibliográfica sobre el uso actual de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión corporativa para el desarrollo sostenible Literature Review on the Current Use of Artificial Intelligence (AI) in Corporate Management for Sustainable Development Raquel Martín López Universidad Europea de Valencia | Paseo de la Alameda, 7, 46010 Valencia | España 0000-0002-7801-7780 | [email protected] Jesús Martín López Universidad Europea de Madrid | Calle Tajo, s/n, 28670 Villaviciosa de Odón, Madrid | España 0009-0001-7464-375X | [email protected] Recepción 00/00/2025 · Aceptación 00/00/2025 · Publicación 00/00/2025 (Lo rellena el equipo editorial) Resumen La crisis medioambiental global ha generado una creciente preocupación por la sostenibilidad y la gestión eficiente de los recursos. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una herramienta potencialmente transformadora. De ahí que, este estudio tiene como objetivo analizar los aportes científicos de la IA en la gestión corporativa, evaluando su capacidad para contribuir al desarrollo sostenible. Se postula, como hipótesis de partida, que los avances en IA pueden automatizar y optimizar procesos, promoviendo un uso eficiente de los recursos y la adopción de estrategias social y medioambientalmente responsables en el corto plazo. Para llevar a cabo esta investigación, se realizó una revisión bibliográfica exhaustiva de las principales bases de datos científicas, utilizando palabras clave relacionadas con “Inteligencia Artificial en empresas sostenibles” en la última década. Esta estrategia permitió identificar y analizar las publicaciones más relevantes y actuales sobre el tema. La revisión de la literatura revela un creciente cuerpo de conocimiento que respalda la hipótesis planteada. Los estudios analizados muestran que la IA puede desempeñar un papel crucial en la optimización de procesos corporativos, reduciendo el consumo de recursos y minimizando el impacto ambiental. Además, se destaca la capacidad de la IA para facilitar la toma de decisiones informadas y la implementación de prácticas sostenibles. Los hallazgos de esta revisión bibliográfica sugieren que la integración de la IA en la gestión corporativa puede ser una estrategia efectiva para avanzar hacia el desarrollo sostenible. Se recomienda continuar investigando y desarrollando aplicaciones de IA que contribuyan a la sostenibilidad corporativa. Palabras clave: inteligencia artificial, gestión corporativa, desarrollo sostenible, sostenibilidad. Abstract The global environmental crisis has generated increasing concern for sustainability and efficient resource management. In this context, Artificial Intelligence (AI) emerges as a potentially transformative tool. Therefore, this REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA SOBRE EL USO ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)... Raquel Martín López / Jesús Martín López 34 ÁMBITOS. REVISTA INTERNACIONAL DE COMUNICACIÓN · Nº 67 · ABRIL 2025 10.12795/Ambitos.2025.i67.02 · ISSN: 1139-1979 · E-ISSN: 1988-57334 33-47 study aims to analyze the scientific contributions of AI in corporate management, evaluating its capacity to contribute to sustainable development. The initial hypothesis posits that advances in AI can automate and optimize processes, promoting efficient resource use and the adoption of socially and environmentally responsible strategies in the short term. To conduct this research, an exhaustive bibliographic review of the main scientific databases was carried out, using keywords related to “Artificial Intelligence in sustainable companies” over the past decade. This strategy allowed for the identification and analysis of the most relevant and current publications on the topic. The literature review reveals a growing body of knowledge supporting the proposed hypothesis. The analyzed studies show that AI can play a crucial role in optimizing corporate processes, reducing resource consumption, and minimizing environmental impact. Additionally, AI’s capacity to facilitate informed decision-making and the implementation of sustainable practices is highlighted. The findings of this bibliographic review suggest that integrating AI into corporate management can be an effective strategy for advancing sustainable development. It is recommended to continue researching and developing AI applications that contribute to corporate sustainability. Keywords: artificial intelligence, corporate management, sustainable development, sustainability. 1. Introducción La empresa tal y como se concibe en la actualidad tiene sus raíces en las estructuras comerciales y manufactureras de la Edad Media(Mazumdar, 1965). El auge de las empresas y el desarrollo de innovaciones instrumentales significativas en los ámbitos científico y técnico se materializaron durante la Revolución Industrial(Uzunkaya, 2020), periodo en el cual surgió la necesidad de una nueva forma de energía derivada de los combustibles fósiles (Zangari & Fukunaka, 2014). La Primera Revolución Industrial, iniciada con la utilización de la máquina de vapor a finales del sigloXVIII, provocó un aumento en la demanda energética, lo que llevó al uso intensivo del carbón y a la explotación desmedida de los combustibles fósiles. Optaron por el carbón debido a su bajo costo y amplia disponibilidad, aunque resultó el más contaminante (Zangari & Fukunaka, 2014). La Segunda Revolución Industrial fue un periodo de transformación económica impulsado por la innovación tecnológica y la adopción de nuevas fuentes de energía como el petróleo y el gas natural, sin abandonar el uso del carbón. Dicho periodo supuso una descarbonización relativa en el uso de combustibles fósiles (Redko & Vovchenko, 2023). La Segunda Revolución Industrial fue crucial en la historia económica, destacándose por el papel fundamental de las grandes empresas industriales y el capital humano en el fomento de la investigación y el desarrollo, lo que condujo a un crecimiento económico sostenido y a mejoras significativas en los estándares de vida (Cinnirella & Streb, 2017). La filantropía moderna, iniciada por figuras como Andrew Carnegie y John D. Rockefeller a finales del siglo XIX, representó un cambio significativo de la caridad tradicional a un enfoque más institucionalizado y estratégico. Estos industriales donaron millones de dólares a la educación, la ciencia y otras causas humanitarias. Aunque sus esfuerzos fueron en gran medida beneficiosos para la sociedad, también fueron criticados por su potencial para consolidar el poder y la influencia de los ricos (Zhulina, 2018). Esta evolución sentó las bases para la Responsabilidad Social Corporativa (RSC), de la cual las empresas reconocen su deber hacia la sociedad y el medio ambiente (Dolan & Barrero, 2021). REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA SOBRE EL USO ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)... Raquel Martín López / Jesús Martín López 35 ÁMBITOS. REVISTA INTERNACIONAL DE COMUNICACIÓN · Nº 67 · ABRIL 2025 10.12795/Ambitos.2025.i67.02 · ISSN: 1139-1979 · E-ISSN: 1988-57334 33-47 Entre los primeros modelos de responsabilidad social enfocados hacia los trabajadores y sus familias, destacan dos: el capitalismo del bienestar y el paternalismo industrial. El primero, se caracterizó por mejorar las condiciones laborales y regular el trabajo infantil, logrando avances significativos durante las dos revoluciones industriales, así como horarios más equilibrados y beneficios médicos. El segundo, se refiere a las políticas sociales implementadas por las empresas para satisfacer algunas necesidades de los empleados: proporcionar viviendas, pero generó críticas por la dependencia que creaba en los trabajadores hacia la empresa (Dolan & Barrero, 2021). Estos movimientos fueron la antesala de lo que hoy conocemos como Responsabilidad Social Corporativa (RSC), la cual cobró gran importancia en las últimas décadas del sigloXX y las primeras XXI (Carroll, 2015; Marens, 2013). A partir de1960 la preocupación medioambiental y social fue creciendo paulatinamente, aunque también surgieron resistencias, como la de Friedman (1970), quien afirmó que “la responsabilidad social de las empresas es aumentar sus beneficios”. En 1972, se publicó el informe Los límites del crecimiento, que abordaba las implicaciones ecológicas de mantener el crecimiento económico y demográfico (Meadows et al., 1972). Este informe tuvo un impacto significativo, propiciando la aparición de Organizaciones No Gubernamentales (ONG), las cuales están enfocadas en diversas temáticas, muchas de ellas en defensa y protección del medio ambiente. Estas organizaciones comenzaron a exigir a las empresas que asumieran la responsabilidad de los impactos generados por sus actividades. Este movimiento enfrentó la resistencia del pensamiento de Friedman y la “mano invisible” de Adam Smith (Lerneretal., 2016). En la década siguiente ocurrieron grandes desastres medioambientales y sociales, cuya responsabilidad recaía en entidades empresariales, lo que incrementó la preocupación por la sostenibilidad y la gestión eficiente de recursos entre los ciudadanos. Un ejemplo de ello fue el derrame del petrolero Exxon Valdez en 1989, que generó un conflicto entre la ciencia y la defensa del medio ambiente (Wiens, 1996). Con el cambio de milenio las empresas comenzaron a ver la RSC como una oportunidad, considerándola un elemento crucial para el éxito empresarial. Actualmente, las empresas han avanzado y ejercen prácticas de sostenibilidad más complejas y refinadas (Silos et al., 2018). En un entorno donde las empresas recurren cada vez más a las tecnologías digitales, muchas están perfeccionando sus actividades de RSC mediante el uso de estas tecnologías, enfocándose en mejorar la eficacia, la comunicación con las partes interesadas y la competitividad en el mercado (Atanasov et al., 2023). En este contexto, la IA emerge como una herramienta potencialmente que se considera un transformador significativo. En este sentido, el propósito de esta contribución es delinear el estado actual de la investigación científica en el ámbito de la integración de la IA en la gestión corporativa, con el fin de alcanzar el desarrollo sostenible en la contemporaneidad. En particular, nos enfocamos en llevar a cabo una revisión bibliográfica sobre los avances actuales en IA que facilitan la automatización de procesos y la mejora en la eficiencia de recursos. Además, se examinan las mejoras en la gestión de la cadena REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA SOBRE EL USO ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)... Raquel Martín López / Jesús Martín López 36 ÁMBITOS. REVISTA INTERNACIONAL DE COMUNICACIÓN · Nº 67 · ABRIL 2025 10.12795/Ambitos.2025.i67.02 · ISSN: 1139-1979 · E-ISSN: 1988-57334 33-47 de suministro y de los recursos humanos, así como las estrategias para optimizar la innovación y el desarrollo de productos sostenibles mediante el uso de la IA. La presente comunicación se vincula con la comunicación corporativa al vincular una transformación en la manera en que las empresas comunican sus estrategias y resultados, gracias a la implementación de la IA. Debido a que la IA puede mejorar la comunicación interna y externa, facilitando la toma de decisiones informadas y la transparencia en la gestión de recursos y sostenibilidad. Para lograr este objetivo, se ha realizado una exhaustiva revisión bibliográfica utilizando las bases de datos más prestigiosas a nivel mundial, empleando palabras clave relacionadas con “Inteligencia Artificial en empresas sostenibles” en la última década, optando, por tanto, por palabras clave amplias para que no se omitan estudios interesantes. Se han seleccionado investigaciones basadas en revisiones sistemáticas de información sobre cada una de las temáticas vinculadas al objeto de estudio de esta investigación. Esta metodología ha permitido identificar y analizar las publicaciones más relevantes y actuales sobre el tema, lo que excluye estudios no publicados y los estudios que se han quedado desactualizados como consecuencia de la rápida evolución de la IA. La relevancia de la bibliografía seleccionada en la investigación sobre el uso de la IA en la gestión corporativa para el desarrollo sostenible se fundamenta en varios aspectos clave. En primer lugar, la selección incluye estudios recientes y rigurosos que reflejan el estado de la IA y su aplicación en la gestión empresarial. Estos estudios, sometidos a procesos de revisión por pares, garantizan la calidad y validez de los hallazgos presentados. Además, la diversidad de fuentes abarcadas proporciona una visión integral y multifacética del tema, cubriendo aspectos cruciales como la automatización de procesos, la eficiencia de recursos, la gestión de la cadena de suministro, y la innovación en productos sostenibles. La inclusión de investigaciones ampliamente citadas y reconocidas en la comunidad científica refuerza aún más la pertinencia y el impacto de la bibliografía utilizada. Asimismo, la interdisciplinariedad de las investigaciones, que incorporan perspectivas de la ingeniería, la economía, la gestión empresarial y las ciencias sociales, enriquece el análisis y asegura que las soluciones propuestas sean holísticas y aplicables en diversos contextos. En conjunto, estos argumentos destacan la calidad y la pertinencia de la bibliografía seleccionada, justificando su relevancia para avanzar en el conocimiento y la práctica de la gestión sostenible mediante el uso de la IA. Nuestra hipótesis de partida postula que los avances en IA pueden automatizar procesos y mejorar la eficiencia de los recursos, haciendo viables a corto plazo las estrategias corporativas responsables desde el punto de vista social y medioambiental. 2. AvancesenlaIAquepermitenautomatizarprocesosymejorarlaeficienciade recursos La investigación de Waltersmann et al. (2021) se centra en cómo las aplicaciones de IA pueden mejorar la eficiencia de los recursos en las empresas manufactureras. Este artículo revisa y analiza cómo dichas aplicaciones pueden aumentar la eficiencia de los recursos, tales como la energía, los materiales y el agua, en el contexto de la producción industrial. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA SOBRE EL USO ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)... Raquel Martín López / Jesús Martín López 37 ÁMBITOS. REVISTA INTERNACIONAL DE COMUNICACIÓN · Nº 67 · ABRIL 2025 10.12795/Ambitos.2025.i67.02 · ISSN: 1139-1979 · E-ISSN: 1988-57334 33-47 De ahí que, se destacan en concreto varios usos como lo son el mantenimiento predictivo, con la prevención de fallos y optimización del mantenimiento de equipos; la planificación de la producción, con la mejora en la programación y gestión de la producción; y, el aumento de la eficiencia energética, con la reducción del consumo de energía en los procesos productivos. Esta primera revisión sistemática de información concluye en que se ha avanzado en la aplicación de la IA para mejorar la eficiencia de los recursos, pero se destaca la necesidad de más investigación que considere explícitamente la sostenibilidad en el desarrollo y uso de las soluciones de IA. En este sentido, Moraes et al. (2022) realiza un análisis de las tecnologías enfocadas en la automatización de procesos empresariales con base en la IA (BPM), donde se propone un marco conceptual para integrar las herramientas de IA en los procesos organizativos y enfocándose en la mejora de la eficiencia operativa y la optimización de recursos. Los principales hallazgos de esta segunda investigación son, en primer lugar, que la IA combinada con herramientas como la automatización de robótica de procesos (RPA), contribuye a automatizar tareas repetitivas y a mejorar la agilidad en la toma de decisiones. Lo que permite que las empresas utilicen sus recursos en actividades estratégicas y de mayor valor agregado. En segundo lugar, se destacan mejoras en la eficiencia operativa, reducción de costos y en la capacidad de dar respuesta a las demandas del mercado. En tercer lugar, se enuncia que existe existen desafíos éticos y sociales, como la ciberseguridad; por lo que se promueve una transformación digital responsable. En cuarto lugar, se identifican lagunas en la literatura, como la falta de estudios sobre la madurez tecnológica de las organizaciones y los factores culturales que afectan a la integración de la IA. Por lo que, Moraes et al. (2022) consideran que la adopción de la IA puede ser una herramienta clave para la transformación digital de las empresas, siempre y cuando se gestione de una forma estratégica y responsable. La investigación de Gomes et al. (2022) propone un análisis sistemático de métodos basados en la IA aplicados en los procesos empresariales, cuyo objetivo principal es la identificación de herramientas de IA para automatizar y optimizar procesos, buscando con ello la mejora de la eficiencia de los recursos y la toma de decisiones en diversas áreas empresariales. El estudio se centra en tecnologías como Machine Learning (ML), Deep Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y la RPA. Los principales hallazgos de esta última investigación se basan, en primer lugar, en que herramientas como RPA en combinación con algoritmos de ML, permiten automatizar procesos rutinarios, reduciendo costos y tiempos. En segundo lugar, que la IA facilita la gestión inteligente de recursos, disminuyendo la intervención humana y minimizando los errores operativos. En tercer lugar, mediante el análisis predictivo y la minería de datos, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas. En cuarto lugar, que la implementación de estas tecnologías impulsa la transformación digital en múltiples industrias, aumentando su competitividad y sostenibilidad. Gomes et al. (2022) concluyen que la IA en los procesos comerciales puede automatizar tareas, pero, además, generar innovación, con la mejora del rendimiento organizacional y optimización del uso de recursos, lo que permite a las empresas adaptarse a los desafíos actuales y futuros. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA SOBRE EL USO ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)... Raquel Martín López / Jesús Martín López 38 ÁMBITOS. REVISTA INTERNACIONAL DE COMUNICACIÓN · Nº 67 · ABRIL 2025 10.12795/Ambitos.2025.i67.02 · ISSN: 1139-1979 · E-ISSN: 1988-57334 33-47 En la Tabla 1, se puede observar la relación de las tres investigaciones citadas previamente, que tienen como punto de encuentro que la IA permite la automatización y mejora de los procesos. Tabla 1 Revisiones sistemáticas sobre los avances en la IA que permiten automatizar procesos y mejorar la eficiencia de recursos Artículo Enfoque Principales hallazgos Waltersmann et al. (2021) Eficiencia de los recursos en empresas manufactureras La IA influye en: • El impacto de la eficiencia energética • En las emisiones de GEI al estar estrechamente vinculado con la energía • Eficiencia de los recursos, materiales y del agua • Análisis de tendencias • Gestión de instalaciones y logística Moraes et al. (2022) Automatización de procesos integrada con IA • Análisis sobre procesos de Automatización Robótica de Procesos (RPA) y de Gestión de Procesos de Negocios (BPM) • Existe más investigaciones en lo referente a Automatización Robótica de Procesos (RPA) Gomes et al. (2022) Identificación de métodos de automatización de tareas y ayudas para analistas en la toma de decisiones en procesos comerciales • Categorías de minerías de procesos • Métodos minorías de procesos: descubrimiento, conformidad, seguridad, soporte, de apoyo de toma de decisiones, de mejora de procesos Fuente. Elaboración propia a partir de Waltersmann et al. (2021), Moraes et al. (2022) y Gomes et al. (2022). 3. AplicacióndelaIAenlagestióndecadenadesuministro Baryannis et al. (2018) exponen que la IA puede aplicarse en la gestión de riesgos de la cadena de suministros (SCRM). Las técnicas de IA contribuyen a la identificación, evaluación y mitigación de riesgos en las cadenas de suministros, la cual se expone riesgos que conllevan incertidumbre y eventos inesperados que pueden afectar negativamente en su funcionamiento. Las diferentes técnicas identificadas de IA incluyen desde la programación matemática, el ML y hasta el análisis big data. Estas técnicas abordan tareas específicas como la identificación, evaluación y respuesta ante situaciones inesperadas. Pournader et al. (2021) advierten cómo la IA se convierte en una fuente transformadora para la gestión de la cadena de suministro (SCM). Las aplicaciones actuales de la IA presentes en diferentes áreas del SCM consiguen optimizar los procesos y reducir los costes operativos. Además, mencionan cómo estas herramientas contribuyen al desarrollo sostenible y la resiliencia de las cadenas de suministro. Estos autores concluyen que la IA permite la predicción de la demanda, la planificación de inventarios y la optimización de rutas logísticas. Asimismo, la IA ayuda a identificar y reducir los riesgos en la cadena de suministro realizando un análisis predictivo, lo que implica una respuesta rápida ante REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA SOBRE EL USO ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)... Raquel Martín López / Jesús Martín López 39 ÁMBITOS. REVISTA INTERNACIONAL DE COMUNICACIÓN · Nº 67 · ABRIL 2025 10.12795/Ambitos.2025.i67.02 · ISSN: 1139-1979 · E-ISSN: 1988-57334 33-47 desastres naturales, conflictos económicos o pandemias. Por último, el uso de RPA y sistemas de automatización, reducen los costos operativos y mejora los procesos de selección de proveedores y control de inventarios. Por su parte, Toorajipour et al. (2021) analizan las aplicaciones actuales y potenciales de la IA en la SCM. También destacan que lastécnicasdelaIApredominantessonelML,elNLP y algoritmos de automatización, que se utilizan en diversas etapas de la cadena de suministro; por ejemplo, en la logística, en la producción y en la gestión de inventarios, como se puede observar en la Tabla 2. Además, se cita que la IA mejora la eficiencia en el manejo de los datos, predicción de la demanda, optimización de rutas de transporte y procesos de toma de decisiones en tiempo real. Asimismo, dichos autores advierten que las áreas con mayor potencial de mejora incluyen una colaboración estrecha entre la IA y procesos humanos para la toma de decisiones estratégicas. Tabla 2 Revisiones sistemáticas sobre la aplicación de la IA en la gestión de cadena de suministro Artículo Enfoque Principales hallazgos Baryannis et al. (2018) Gestión de riesgos en la gestión de la cadena de suministros • Las técnicas de IA son adecuadas para la gestión de riesgos de la cadena de suministro, abordando problemas como la identificación, la evaluación y la respuesta • Definiciones y clasificaciones del riesgo de la cadena de suministro utilizando la IA Pournader et al. (2021) Aplicaciones de la IA en la gestión de la cadena de suministro • Clasificación de los estudios de la IA en categorías: detección e interacción, aprendizaje y toma de decisiones • Hoja de ruta hacia futuros estudios sobre la IA aplicada en la gestión de la cadena de suministro Toorajipour et al. (2021) Técnicas actuales y potenciales de la IA en la gestión de la cadena de suministro • Las técnicas de IA pueden mejorar la gestión de la cadena de suministro al mejorar los subcampos de logística, marketing, cadena de suministro y producción • Categorización de las técnicas de IA según campos (marketing, logística, producción y cadena de suministro) • Técnicas de IA más estudiadas en la literatura de en la gestión de la cadena de suministro Fuente. Elaboración propia a partir de Baryannis et al. (2018), Pournader et al. (2021) y Toorajipour et al. (2021). La IA aplicada en la gestión de la cadena de suministros puede optimizar la logística y la comunicación entre diferentes actores involucrados. Además, de que incluye la coordinación y el intercambio de información en tiempo real, siendo crucial para la eficiencia y la resiliencia de la cadena de suministro. 4. IncorporacióndelaIAenlagestióndeRecursosHumanos Budhwar et al. (2022) exponen que la IA está transformando la gestión internacional de los Recursos Humanos (RR.HH.), lo cual supone un gran reto para la presente investigación. Estos autores REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA SOBRE EL USO ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)... Raquel Martín López / Jesús Martín López 40 ÁMBITOS. REVISTA INTERNACIONAL DE COMUNICACIÓN · Nº 67 · ABRIL 2025 10.12795/Ambitos.2025.i67.02 · ISSN: 1139-1979 · E-ISSN: 1988-57334 33-47 destacan que la IA se está integrando en funciones clave del área de Recursos Humanos (RR.HH.), como la contratación, retención de talento y toma de decisiones estratégicas, tanto a nivel local como internacional. Dichos autores concluyen en que la IA permite automatizar tareas repetitivas, optimizar la toma de decisiones basada en datos y mejorar la eficiencia en la gestión del talento. Lo que va a influir directamente en cómo las empresas multinacionales gestionan a su personal, especialmente en un contexto global. Se debe tener en cuenta que, a pesar de los beneficios, también existen barreras importantes, asi como la falta de adopción generalizada, preocupaciones éticas y la necesidad de adaptación cultural. Azfal et al. (2023) mencioanan, en la misma línea que los anteriores autores citados, que la IA tiene un impacto positivo en cuatro dimensiones de la gestión de recursos humanos (HRM); en concreto, en la fase de reclutamiento, formación y desarrollo de empleados, gestión del desempeño y evaluación de salarios. Por su parte, Jatobá et al. (2023), también establecen cuatro dimensiones, que ellos denominan clústeres, que son: Recursos Humanos Estratégico, reclutamiento, formación y futuro del trabajo. La aplicación de la IA en la gestión de los Recursos Humanos Estratégico se enfoca como medio para maximizar beneficios y el desarrollo general de la organización, como se puede ver en la Tabla 3. Azfal et al. (2023) mencionan que, a pesar de esta aceptación de la IA en este ámbito, existen una serie de desafíos significativos como la identificación de datos, la creación de datos no sesgados y el trabajo en la felicidad de los empleados. Además, identifican lagunas en la literatura que abren nuevas oportunidades para futuras investigaciones, especialmente en las áreas de estrategias de recursos humanos y gestión de las relaciones con empleados, que aún está en fase experimental. Tabla 3 Revisiones sistemáticas sobre la incorporación de la IA en la gestión de recursos humanos Artículo Enfoque Principales hallazgos Budhwar et al. (2022) Aplicaciones basadas en IA en la gestión de los RR.HH. • Las aplicaciones basadas en IA en la gestión de RR.HH. han cambiado la organización del trabajo, la utilización de recursos, la toma de decisiones y la resolución de problemas • Se destaca que la investigación sobre el tema es limitada y fragmentada Afzal et al. (2023) Repercusiones del uso de la IA en las dimensiones de los RR.HH. La IA afecta positivamente a cuatro dimensiones de la teoría de gestión de RR.HH.: reclutamiento, capacitación, gestión del desempeño y evaluación salarial. Jatobá et al. (2023) Beneficios del uso de la IA en el departamento de RR.HH. La adopción de la IA en la gestión de RR.HH. puede conducir a la maximización de las ganancias y al desarrollo general de la organización, siendo los RR.HH. estratégicos y la IA áreas clave para la mejora. Fuente. Elaboración propia a partir de Budhwar et al. (2022), Afzal et al. (2023) y Jatobá et al. (2023). La IA en la gestión de Recursos Humanos puede mejorar la comunicación y la gestión del talento. Esto incluye procesos de reclutamiento, formación y desarrollo, así como la retención de empleados. La IA REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA SOBRE EL USO ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)... Raquel Martín López / Jesús Martín López 41 ÁMBITOS. REVISTA INTERNACIONAL DE COMUNICACIÓN · Nº 67 · ABRIL 2025 10.12795/Ambitos.2025.i67.02 · ISSN: 1139-1979 · E-ISSN: 1988-57334 33-47 puede ayudar a identificar las necesidades de comunicación y formación, mejorando la satisfacción y el rendimiento de los empleados. 5. InnovaciónydesarrollodeproductossostenibleshaciendousodelaIA Nishant et al. (2020) examinan cómo la IA puede contribuir a la sostenibilidad, abordando tanto los desafíos como las oportunidades que presenta. Entre los desafíos se encuentran: excesiva dependencia de datos históricos de modelos de aprendizaje automático, respuestas humanas inciertas a las intervenciones basada en IA, riesgos aumentados de ciberseguridad, impactos adversos de las aplicaciones de IA y dificultades para medir los efectos de las estrategias de intervención. En lo referente a las oportunidades, la IA tiene el potencial de transformar las prácticas empresariales y abordar problemas sociales importantes, como la crisis climática, al facilitar la gobernanza ambiental y reducir la intensidad del uso de recursos naturales y energía. Estos autores, Nishant et al. (2020), sugieren que, para futuras líneas de investigación enfocadas en IA y sostenibilidad, se incorporen enfoques de sistemas dinámicos, consideraciones psicológicas y sociológicas y valoraciones económicas para mostrar cómo la IA puede ofrecer soluciones inmediatas sin introducir amenazas a largo plazo para la sostenibilidad ambiental, como se puede observar en la Tabla 4. Di Vaio et al. (2020) analizan, en concreto, el papel de la IA en la construcción de Modelos de Negocios Sostenibles (SBMs) en el contexto de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), destacando la conexión existente entre el ODS 12 (producción y consumo responsables) para facilitar el cambio cultural necesario para que las empresas alcancen los ODS. Los principales hallazgos que exponen son que la IA puede influir en los patrones de producción y consumo para lograr una gestión sostenible de los recursos. Pero se deben tener en cuenta los desafíos éticos, sociales, económicos y legales asociados con la implementación de la IA en los SBMs. De hecho, estos autores subrayan la importancia de los Sistemas de Gestión del Conocimiento (KMS) en la difusión cultural hacia la adopción de la IA para los SBMs. Chaudhuri et al. (2022) examinan el impacto del dinamismo de la IA en la sostenibilidad en las Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES). Las características organizacionales, situacionales, tecnológicas e individuales influyen en la implementación de tecnologías de IA en las pymes para lograr la sostenibilidad. Por otra parte, el soporte tecnológico y de liderazgo actúa como moderador en la relación entre la implementación de IA y sostenibilidad, facilitando la adopción de estas tecnologías en las empresas, y con ello, mejorando la eficiencia operativa y promoviendo la sostenibilidad. La comunicación de las iniciativas de Responsabilidad Social Corporativa (RSC) es fundamental para la reputación y la imagen de la empresa. La IA puede ayudar a monitorizar y reportar el impacto de las actividades sostenibles, mejorando la comunicación con los stakeholders y la sociedad en general.