Impacto de las herramientas de inteligencia artificial en la sostenibilidad medioambiental y social de las operaciones en manufactura: una revisión sistemática de literatura.

Moreno Pulido, Eduar Ferney; De Fex Caro, Vivian Juliana

Publicación:
Impacto de las herramientas de inteligencia artificial en la sostenibilidad medioambiental y social de las operaciones en manufactura: una revisión sistemática de literatura.

dc.contributor.advisor	Reyes Rodríguez, Juan Felipe
dc.contributor.author	Moreno Pulido, Eduar Ferney
dc.contributor.author	De Fex Caro, Vivian Juliana
dc.contributor.evaluator	Garavito Hernández, Edwin Alberto
dc.contributor.evaluator	Lamoz Díaz, Henry
dc.date.accessioned	2026-06-19T11:31:51Z
dc.date.created	2026-06-08
dc.date.issued	2026-06-08
dc.description.abstract	El mundo evoluciona aceleradamente, y uno de los avances que más ha impactado el contexto empresarial es la Inteligencia Artificial (IA por sus siglas), cambiando la forma en que las empresas realizan sus operaciones. El problema frente a esta situación es que la misma evolución ha impulsado a las empresas a implementar mecanismos de sostenibilidad para ser competitivas y funcionales en el tiempo, y aunque la IA puede ser una herramienta de alto valor, existen muchos vacíos e incertidumbre sobre si los beneficios operativos compensaban la huella ambiental derivada de centros de datos y los riesgos sociales asociados. Entonces, el objetivo de este proyecto fue realizar una revisión sistemática de la literatura entre 2021 y 2025 para caracterizar aplicaciones, beneficios, desafíos y oportunidades de las herramientas de IA en operaciones de manufactura para la sostenibilidad social y medioambiental, y para cumplirlo se aplicó una metodología cualitativa basada en revisión sistemática de Scopus, donde se definieron ecuaciones de búsqueda, se realizaron filtrados iterativos, se aplicó el protocolo PRISMA y se establecieron criterios de inclusión y exclusión, para posteriormente codificar datos y ejecutar un análisis bibliométrico con VOSviewer. Entre los resultados se obtuvo un conjunto de 825 registros, pero tras el filtro de información por PRISMA, se identificaron solo 56 artículos con alta pertinencia a esta investigación. Los resultados mostraron cuatro funciones principales de las herramientas de IA en manufactura, que son pronóstico, control, mantenimiento y diseño, que contribuyeron a la eficiencia energética, optimización de recursos, reducción de emisiones y promoción de economía circular, además de mejorar seguridad laboral. La literatura predomina en China y cada caso la huella de carbono debe evaluarse individualmente porque depende del tamaño de la empresa, el contexto y las estrategias.
dc.description.abstractenglish	The world is evolving rapidly, and one of the advances that has most impacted the business landscape is Artificial Intelligence (AI), changing the way companies conduct their operations. The challenge in this context is that this same evolution has driven companies to implement sustainability mechanisms to remain competitive and functional over time. While AI can be a valuable tool, many gaps and uncertainties exist regarding whether the operational benefits outweigh the environmental footprint of data centers and the associated social risks. Therefore, the objective of this project was to conduct a systematic literature review between 2021 and 2025 to characterize the applications, benefits, challenges, and opportunities of AI in manufacturing operations for social and environmental sustainability. To achieve this, a qualitative methodology based on a systematic review of Scopus was applied. This involved defining search equations, performing iterative filtering, applying the PRISMA protocol, and establishing inclusion and exclusion criteria. Data was then coded, and a bibliometric analysis was performed using VOSviewer. The results yielded 825 records, but after PRISMA filtering, only 56 articles were identified as highly relevant to this research. The results showed four main functions of AI in manufacturing: forecasting, control, maintenance, and design. These functions contributed to energy efficiency, resource optimization, emissions reduction, and the promotion of a circular economy, as well as improved workplace safety. The literature is predominantly from China, and the carbon footprint of each case must be evaluated individually because it depends on the company's size, context, and strategies.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero Industrial
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/47990
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería Industrial
dc.publisher.school	Escuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Atribución-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-ND 2.5 CO)
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Inteligencia Artificial
dc.subject	Manufactura
dc.subject	Medio Ambiente
dc.subject	Sociedad
dc.subject	Sostenibilidad.
dc.subject.keyword	Artificial Intelligence
dc.subject.keyword	Manufacturing
dc.subject.keyword	Environment
dc.subject.keyword	Society
dc.subject.keyword	Sustainability.
dc.title	Impacto de las herramientas de inteligencia artificial en la sostenibilidad medioambiental y social de las operaciones en manufactura: una revisión sistemática de literatura.
dc.title.english	Impact of artificial intelligence tools on the environmental and social sustainability of manufacturing operations: a systematic literature review.
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.type	Publication