Del monitoreo reactivo a la predicción proactiva: el rol de la IA en la prevención de crisis de la reputación organizacional
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Ulpo Carangui , Alicia Katherine
[1] ; Barzola Jaya , Daniel Washington
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[1] Universidad Estatal de Milagro
Universidad Estatal de Milagro
Guayaquil, Ecuador
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[2] Universidad de Guayaquil
Universidad de Guayaquil
Guayaquil, Ecuador
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[3] Universidad Laica Vicente Rocafuerte de Guayaquil
Universidad Laica Vicente Rocafuerte de Guayaquil
Guayaquil, Ecuador
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- Localización: ARANDU UTIC, ISSN 2409-2401, Vol. 12, Nº. 2, 2025, págs. 2249-2261
- Idioma: español
- Títulos paralelos:
- From reactive monitoring to proactive prediction: The role of AI in preventing organizational reputation crises
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Resumen
- español
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.
- English
This article addresses the role of Artificial Intelligence (AI) in preventing organizational reputation crises, transitioning from reactive monitoring to proactive prediction. Given this, the research question posed was: How can AI prevent organizational reputation crises through monitoring that moves from reactive to proactive prediction? The main objective was to describe AI's advanced data processing, sentiment analysis, and predictive modeling capabilities, which have necessitated new communication and public relations strategies among communication directors (Dircoms). Methodologically, a systematic literature review was used, with a qualitative- interpretative approach to identify, evaluate, and synthesize relevant studies. The search for references prioritized scientific articles, specialized websites, and books in Spanish from the last five years, using databases such as Latindex, SciELO, Web of Science, and Scopus. The main findings reveal that AI enhances crisis theories such as Coombs (2022) and Freeman's (1984) Stakeholder Theory, facilitating the early detection of anomalies, sentiment shifts, and negative narratives. Furthermore, AI tools enable the identification of risk patterns, correlation of mentions, and predictive analysis, anticipating consumer behavior and the virality of topics. Finally, the essay highlights the need to consider ethics in handling personal data and algorithmic biases, with transparency in adhering to principles established in international treaties
- español