Resumen El presente estudio examina la participación de la IA en la gestión empresarial a través de una revisión bibliográfica que aborda su aplicación en áreas como la toma de decisiones gerenciales, el marketing B2B, la gestión de recursos humanos y la innovación. La metodología se basó en una revisión sistemática siguiendo los lineamientos PRISMA y analizando estudios relacionados publicados entre 2021 y 2024 sobre la aplicación de la IA en la gestión empresarial. Los hallazgos destacan que la IA mejora la recopilación y análisis de datos, facilitando la automatización de tareas rutinarias y permitiendo la detección de patrones complejos, además de contribuir a la resiliencia en cadenas de suministro y al rendimiento en mercados altamente competitivos. Asimismo, se identificó que técnicas avanzadas como la lógica difusa, el big data y los sistemas basados en agentes tienen una repercusión en la creación de conocimiento organizacional y en la personalización de estrategias. Sin embargo, los resultados también evidencian limitaciones significativas, como la necesidad de intervención humana en contextos no predecibles y los desafíos éticos relacionados con la transparencia y la responsabilidad en la toma de decisiones. También, se resalta la importancia de infraestructura tecnológica adecuada y de personal capacitado para garantizar el éxito de estas implementaciones. Finalmente, se propone que futuras investigaciones se orienten al desarrollo de mecanismos preventivos y un análisis más profundo de la interacción entre factores éticos, tecnológicos y humanos, con el objetivo de promover una integración sostenible y efectiva de la IA en el entorno empresarial.

Abstract The present study examines the involvement of AI in business management through a literature review that addresses its application in areas such as managerial decision-making, B2B marketing, human resource management, and innovation. The methodology was based on a systematic review following PRISMA guidelines and analysing related studies published between 2021 and 2024 on the application of AI in business management. The findings highlight that AI improves data collection and analysis, facilitating the automation of routine tasks and allowing the detection of complex patterns, in addition to contributing to resilience in supply chains and performance in highly competitive markets. It was also identified that advanced techniques such as fuzzy logic, big data and agent-based systems have an impact on the creation of organizational knowledge and the personalization of strategies. However, the results also show significant limitations, such as the need for human intervention in unpredictable contexts and ethical challenges related to transparency and accountability in decision-making. Also, the importance of adequate technological infrastructure and trained personnel to guarantee the success of these implementations is highlighted. Finally, it is proposed that future research be oriented to the development of preventive mechanisms and a more in-depth analysis of the interaction between ethical, technological and human factors, with the aim of promoting a sustainable and effective integration of AI in the business environment.