Análisis del impacto económico mediante modelos input-output/Economic Impact Analysis using Input-Output Modelling

Abstract

La integración de la inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones corporativas presenta tanto oportunidades económicas como desafíos éticos. Este trabajo de investigación explora cómo las empresas pueden incorporar sistemas de IA de manera ética y rentable, evaluando su impacto económico y abordando las cuestiones morales asociadas. La investigación parte del supuesto de que, si se implementa adecuadamente y con responsabilidad, la tecnología de IA puede potenciar el crecimiento económico, la innovación y la transparencia corporativa. El estudio destaca los beneficios económicos de la IA, como la optimización de procesos, la mejora en la toma de decisiones y la creación de nuevos modelos de negocio. Además, se explica cómo funciona la IA, proporcionando una comprensión integral de sus fundamentos técnicos. Sin embargo, también se profundiza en los desafíos éticos, como la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y el impacto en el empleo. Se analizan casos de estudio y ejemplos reales para ilustrar estos puntos, ofreciendo una visión equilibrada de las ventajas y riesgos. En definitivo, esta tesis explora cómo la IA puede ser integrada en las decisiones corporativas para impulsar el crecimiento económico, fomentar la innovación y mantener la transparencia, mientras se abordan las implicaciones éticas y se asegura una regulación adecuada.The integration of artificial intelligence (AI) in corporate decision-making presents both economic opportunities and ethical challenges. This research investigates how businesses can incorporate AI systems in an ethical and cost-effective manner, evaluating its economic impact and addressing the associated moral issues. The research assumes that, when implemented appropriately and responsibly, AI technology can enhance economic growth, innovation, and corporate transparency. The study highlights the economic benefits of AI, such as process optimization, improved decision-making, and the creation of new business models. Additionally, it explains how AI works, providing a comprehensive understanding of its technical foundations. However, it also delves into the ethical challenges, including data privacy, algorithmic bias, and the impact on employment. Case studies and real-world examples are analyzed to illustrate these points, providing a balanced view of the advantages and risks. Ultimately, this thesis explores how AI can be integrated into corporate decision-making to drive economic growth, foster innovation, and maintain transparency, while addressing ethical implications and ensuring appropriate regulation.