Educacion

2. IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GERENCIA EMPRESARIAL
En el momento actual la Inteligencia Artificial se aplica a numerosas actividades humanas, y como líneas de investigación más explotadas destacan el razonamiento lógico, la traducción automática y comprensión del lenguaje natural, la robótica, la visión artificial y, especialmente, las técnicas de aprendizaje y de ingenieríadel conocimiento. Estas dos últimas ramas son las más directamente aplicables al campo de las finanzas pues, desde el punto de vista de los negocios, lo que interesa es construir sistemas que incorporen conocimiento y, de esta manera, sirvan de ayuda a los procesos de toma de decisiones en el ámbito de la gestión empresarial.
En el ámbito específico del Análisis Contable, según Ponte, Sierra,Molina y Bonsón[8] (1996) la Inteligencia Artificial constituye una de las líneas de actuación futura más prometedoras, con posibilidades de aplicación tanto en el ámbito de la investigación como en el diseño de sistemas de información inteligentes, que no solamente proporcionen datos al decisor sino que recomienden el mejor curso de actuación a seguir.
De entre todos los paradigmas y estrategiasde la Inteligencia Artificial, actualmente dos tienen el mayor interés para las aplicaciones en la empresa: los sistemas expertos y las redes neuronales artificiales [9]. Estos sistemas se pueden combinar, por lo que una solución práctica es utilizar sistemas mixtos que incorporan un módulo de sistema experto con sus reglas junto a otros módulos neuronales y estadísticos.
1.5 LA INTELIGENCIAARTIFICIAL Y EL ANÁLISIS DE LA SOLVENCIA
EMPRESARIAL
Según Altman y Saunders (1998, p. 1722) el análisis de la solvencia empresarial ha sufrido una gran evolución a lo largo de los últimos 20 años, debido a factores tales como el aumento en el número de quiebras, la desintermediación creciente que se observa en los mercados financieros, la disminución de los tipos de interés o el desarrollo de nuevosinstrumentos financieros. Todo ello ha impulsado el desarrollo de nuevos y más sofisticados métodos de análisis de la solvencia, y entre este tipo de sistemas ocupan un papel destacado aquellos que están basados en técnicas de Inteligencia Artificial.
La determinación de la solvencia futura de una empresa puede ser entendida en la mayoría de los casos como una operación de clasificación, esdecir, dada una información inicial o conjunto de atributos asociados a una empresa, y extraídos en su mayor parte de los estados contables de la misma, lo que pretende el analista es tomar la decisión de clasificar a esa empresa dentro de una categoría concreta de riesgo financiero, de entre varias posibles[10]. Aplicando la clásica división que hizo Simon [11] de los procesos de decisión entreestructurados y no estructurados, es claro que esa decisión es de tipo no estructurado ya que no existe un procedimiento definido para abordarla, siendo necesario el juicio y la propia evaluación del decisor. Tal y como señalan diversos autores Ball y Foster[12], Martín Marín[13], no existe una teoría comúnmente aceptada que explique el fenómeno del fracaso empresarial, por lo que a priori no esposible establecer qué variables financieras ni qué valores en las mismas determinan la futura solvencia o insolvencia de una firma.
Debido a lo anterior, el estudio de la solvencia implica una investigación selectiva dentro de un espacio de alternativas inmenso pues, como se ha comentado, no existe un procedimiento que conduzca de forma inequívoca a la solución óptima. Por lo tanto, la selección ha deestar basada en reglas prácticas o heurísticas [14], debiendo fijarse también un criterio de suficiencia para determinar cuando las soluciones encontradas son satisfactorias. Todo ello concuerda plenamente con el paradigma de la racionalidad limitada, que gobierna los procesos de decisión en el ámbito económico. Ese análisis heurístico se ha implementado tradicionalmente a través de la...