Del monitoreo reactivo a la predicción proactiva: el rol de la IA en la prevención de crisis de la reputación organizacional

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.69639/arandu.v12i2.1063

Palabras clave:

inteligencia artificial, comunicación de masas, gestión de la información, imagen de la marca

Resumen

Este artículo aborda el rol de la Inteligencia Artificial (IA) en la prevención de crisis de reputación organizacional, transitando de un monitoreo reactivo a una predicción proactiva. Ante ello, se planteó la pregunta de investigación, ¿De qué manera la IA puede prevenir la crisis de reputación organizacional mediante un monitoreo que va de lo reactivo a la predicción proactiva? El objetivo principal fue describir la capacidad avanzada de procesamiento de datos, análisis de sentimientos y modelado predictivo de la IA que ha provocado la necesidad de nuevas estrategias de comunicación y relaciones públicas entre los Dircom. Metodológicamente, se utilizó una revisión sistemática de la literatura, con un enfoque cualitativo-interpretativo para identificar, evaluar y sintetizar estudios relevantes. La búsqueda de referencias priorizó artículos científicos, páginas web especializadas y libros en español de los últimos cinco años, en bases de datos como Latindex, SciELO, Web of Science y Scopus. Los principales hallazgos revelan que la IA potencia teorías de crisis como la de Coombs (2022) y la de los Stakeholders de Freeman (1984), facilitando la detección temprana de anomalías, cambios de sentimiento y narrativas negativas. Asimismo, las herramientas de IA permiten identificar patrones de riesgo, correlacionar menciones y permite el análisis predictivo, anticipando comportamientos del consumidor y la viralización de temas. Finalmente, se muestra la necesidad de considerar la ética en el manejo de datos personales y sesgos algorítmicos con transparencia en el cumplimiento de principios establecidos en tratados internacionales.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Álvarez Gavilanes, J. E., & Murillo Párraga, D. Y. (2018). Crisis de reputación empresarial en el entorno digital. Episteme Uniandes. Revista digital de Ciencia, Tecnología e Innovación, 5(3), 194-209.

https://revista.uniandes.edu.ec/ojs/index.php/EPISTEME/article/view/999

Bellar, O., Baina, A., & Bellafkih, M. (2024). Análisis de sentimientos: predicción de reseñas de productos para recomendaciones de comercio electrónico mediante aprendizaje profundo y transformadores. Matemáticas, 1-21(15), 2403. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/math12152403

Diwali, A., Saeedi, K., Dashtipour, K., Gogate, M., Cambria, E., & Hussain, A. (2024). Sentiment Analysis Meets Explainable Artificial Intelligence: A Survey on Explainable Sentiment Analysis [El análisis de sentimientos se encuentra con la inteligencia artificial explicable: una encuesta sobre el análisis de sentimientos explicable]. IEEE Transactions on Affective Computing, 15(3), 837-846. https://doi.org/https://doi.org/10.1109/TAFFC.2023.3296373

Freeman, R. E. (1984). Strategic Management: A Stakeholder Approach [Gestión estratégica: un enfoque basado en las partes interesadas]. Cambridge University Press.

G-Consultoría. (s.f.). El análisis predictivo impulsado por IA para anticiparse al consumidor. https://econsultoria.net/blog/el-analisis-predictivo-impulsado-por-ia-para-anticiparse-al-consumidor/

Hernández-Sampieri, R., & Mendoza Torres, C. P. (2018). Metodología de la investigación. Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. Mc Graw Hill Education. https://doi.org/https://doi.org/10.22201/fesc.20072236e.2019.10.18.6

Descargas

Publicado

2025-06-18

Cómo citar

Ulpo Carangui , A. K., Barzola Jaya , D. W., Cabrera Almeida , S., & Pizarro Matamoros , R. (2025). Del monitoreo reactivo a la predicción proactiva: el rol de la IA en la prevención de crisis de la reputación organizacional. Arandu UTIC, 12(2), 2249–2261. https://doi.org/10.69639/arandu.v12i2.1063

Número

Sección

Ciencas Sociales y Humanas

Artículos similares

<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.