Ética e Inteligencia Artificial en la empresa: un análisis de publicaciones en economía y management

Abstract

El presente trabajo trata de analizar las implicaciones éticas y legales del uso de la inteligencia artificial en la gestión de datos personales en el ámbito empresarial. Es un campo de creciente relevancia ante la irrupción de los sistemas de IA en los últimos años y las recientes legislaciones del marco normativo europeo, representado por el RGPD y el AI Act.

La investigación del trabajo se ha desarrollado mediante una revisión bibliográfica sistemática basada en 146 artículos científicos extraídos de la base de datos Scopus. Estos se han seleccionados a través de una ecuación de búsqueda que combina los conceptos principales a tratar: inteligencia artificial, privacidad de datos, ética y empresa. El análisis combina una fase bibliométrica, realizada con Python, y una fase de análisis de contenido cualitativo de los artículos más relevantes. Adicionalmente, se aplica un modelo de topic modelling sobre los abstracts del corpus, con el objetivo de identificar los bloques temáticos que predominan y preocupan en la literatura científica.

Los resultados demuestran que la documentación científica sobre este tema ha experimentado un crecimiento muy significativo en el período que ha sido analizado, especialmente a partir de 2023. El análisis temático identifica seis bloques principales: gobernanza y regulación, sesgos algorítmicos y discriminación, transparencia y explicabilidad, IA generativa, privacidad y protección de datos, y ética empresarial. Los hallazgos del análisis de contenido revelan que el conflicto entre la lógica de maximización del valor de los datos y los principios de protección de derechos es de naturaleza estructural, y que los dilemas más graves son la discriminación algorítmica, la opacidad de los sistemas y el profiling predictivo. Asimismo, la evidencia empírica disponible demuestra que las empresas que cuentan con un compromiso organizativo formal con la ética en el uso de la IA presentan un mayor nivel de cumplimiento normativo.

El trabajo concluye con un conjunto de recomendaciones para avanzar hacia una gobernanza responsable de la IA en el contexto empresarial

The present study analyses the ethical and legal implications of the use of artificial intelligence in the management of personal data in the business environment. This is a field of growing relevance given the rise of AI systems in recent years and the recent legislative developments in the European regulatory framework, represented by the GDPR and the AI Act.

The research has been conducted through a systematic literature review based on 146 scientific articles extracted from the Scopus database. These were selected through a search equation combining the main concepts addressed: artificial intelligence, data privacy, ethics and business. The analysis combines a bibliometric phase, carried out using Python, and a qualitative content analysis phase of the most relevant articles. Additionally, a topic modelling approach was applied to the abstracts of the corpus, with the aim of identifying the thematic clusters that predominate and raise concern in scientific literature.

The results show that scientific output on this topic has grown significantly over the period analyzed, particularly from 2023 onwards. The thematic analysis identifies six main clusters: governance and regulation, algorithmic bias and discrimination, transparency and explainability, generative AI, privacy and data protection, and business ethics. The findings of the content analysis reveal that the conflict between the logic of data value maximization and the principles of rights protection is structural in nature, and that the most serious ethical dilemmas are algorithmic discrimination, system opacity and predictive profiling. Furthermore, the available empirical evidence demonstrates that companies with a formal organizational commitment to ethics in the use of AI show higher levels of regulatory compliance.

The research concludes with a set of recommendations for advancing towards responsible AI governance in the business context.