Datos, juicio profesional y decisión: desafíos para la formación de gestores en la educación de posgrado
DOI:
https://doi.org/10.26439/pjm2026.n004.9168Palabras clave:
alfabetización de datos, toma de decisiones basada en evidencia, juicio profesional, educación de posgrado, formación de gestores, inteligencia artificial, ética de datos, gestión organizacionalResumen
Objetivos: examinar los desafíos que enfrenta la formación universitaria de posgrado en Gestión para desarrollar en los futuros gestores una competencia integrada de datos, juicio profesional y decisión responsable, en un contexto organizacional caracterizado por la creciente disponibilidad de datos, analítica e inteligencia artificial. Metodología/diseño: revisión narrativa de literatura científica publicada principalmente entre 2022 y 2026, en bases de datos como Web of Science, Scopus, ScienceDirect, Emerald, SAGE y Wiley, sobre alfabetización de datos, decisión basada en evidencia y en datos (evidence-based/data-driven decision making) y alfabetización en inteligencia artificial aplicadas a la educación gerencial. Resultados: la literatura muestra tres hallazgos convergentes: persiste una fragmentación conceptual entre data literacy, digital literacy, data science y AI literacy; la disponibilidad de datos no se traduce automáticamente en su uso efectivo por los gestores, incluso dos décadas después de que el movimiento de evidence-based management propusiera estándares profesionales al respecto; y subsiste una brecha documentada y no resuelta en la enseñanza de estas competencias en programas de posgrado en Gestión. Originalidad/valor: el artículo integra, en un marco conceptual único, tres cuerpos de literatura que han avanzado de forma paralela —alfabetización de datos, decisión basada en evidencia y ética del apoyo algorítmico— y propone implicancias curriculares específicas para escuelas de posgrado en Gestión, un ángulo escasamente explorado en la literatura arbitrada revisada, en particular en el contexto latinoamericano. Implicancias prácticas: el artículo ofrece orientaciones para el rediseño curricular de programas de posgrado hacia el desarrollo de juicio profesional informado por datos, más allá de la sola enseñanza de herramientas analíticas. Implicancias sociales: una formación gerencial que integre datos, juicio y ética puede contribuir a decisiones organizacionales más responsables tanto en el sector público como en el privado.
Descargas
Referencias
Almatrafi, O., Johri, A., & Lee, H. (2024). A systematic review of AI literacy conceptualization, constructs, and implementation and assessment efforts (2019-2023). Computers and Education Open, 6, 100173. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100173
Anton, E., Oesterreich, T. D., Aptyka, M., & Teuteberg, F. (2023). Beyond digital data and information technology: Conceptualizing data-driven culture. Pacific Asia Journal of the Association for Information Systems, 15(3), 1-36. https://doi.org/10.17705/1pais.15301
Charlier, S. D., Brown, K. G., & Rynes, S. L. (2011). Teaching evidence-based management in MBA programs: What evidence is there? Academy of Management Learning & Education, 10(2), 222-236. https://doi.org/10.5465/amle.10.2.zqr222
Chee, H., Ahn, S., & Lee, J. (2025). A competency framework for AI literacy: Variations by different learner groups and an implied learning pathway. British Journal of Educational Technology, 56(5), 2146-2182. https://doi.org/10.1111/bjet.13556
Chiu, T. K. F., Ahmad, Z., Ismailov, M., & Sanusi, I. T. (2024). What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them. Computers and Education Open, 6, Artículo 100171. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100171
Criado-Pérez, C., Jackson, C., & Collins, C. G. (2024). Evidence collection and use when making management decisions. Applied Psychology, 73(4), 1652-1672. https://doi.org/10.1111/apps.12503
Dietz, M., Osiander, C., Sirman-Winkler, M., & Tepe, M. (2026). Biased by design? Case managers’ multidimensional preferences toward the design of algorithmic decision support systems. Public Administration Review, 86(5), 1420-1433. https://doi.org/10.1111/puar.70111
Ghodoosi, B., West, T., Li, Q., Torrisi-Steele, G., & Dey, S. (2023). A systematic literature review of data literacy education. Journal of Business & Finance Librarianship, 28(2), 112-127. https://doi.org/10.1080/08963568.2023.2171552
HakemZadeh, F., & Rousseau, D. M. (2024). Evidence-based decision-making is a social endeavor. Behavioral Science & Policy, 10(1), 27-33. https://doi.org/10.1177/23794607241265206
Hossin, M. A., Du, J., Mu, L., & Asante, I. O. (2023). Big data-driven public policy decisions: Transformation toward smart governance. Sage Open, 13(4). https://doi.org/10.1177/21582440231215123
Jepsen, D. M., & Rousseau, D. M. (2022). Perceived evidence use: Measurement and construct validation of managerial evidence use as perceived by subordinates. Plos One, 17(4), e0266894. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0266894
Kahneman, D., Sibony, O., & Sunstein, C. R. (2021). Noise: A flaw in human judgment. Little, Brown Spark.
Korherr, P., Kanbach, D. K., Kraus, S., & Mikalef, P. (2022). From intuitive to data-driven decision-making in digital transformation: A framework of prevalent managerial archetypes. Digital Business, 2(2), 100045. https://doi.org/10.1016/j.digbus.2022.100045
Levendis, J., & Indika, N. (2025). The business analytics skills employers are looking for. Decision Sciences. Journal of Innovative Education, 23(2), e70004. https://doi.org/10.1111/dsji.70004
Lund, B., Hovious, A., & Kim, J. (2026). Discourses of data literacy: A critical literature review. An Annual Review of Information Science and Technology (ARIST) paper. Journal of the Association for Information Science and Technology, 1-19. https://doi.org/10.1002/asi.70054
Pedró, F., Bouckaert, M., & Gutović, V. (2025). Reducir la falta de datos en la formulación de políticas de educación superior: retos y oportunidades para una gobernanza basada en evidencias. Blog de la Educación Mundial de Unesco. https://www.iesalc.unesco.org/es/articles/reducir-la-falta-de-datos-en-la-formulacion-de-politicas-de-educacion-superior-retos-y-oportunidades
Pinto, M., Caballero-Mariscal, D., García-Marco, F.-J., & Gómez-Camarero, C. (2023). A strategic approach to information literacy: Data literacy. A systematic review. Profesional de la Información, 32(6), e320609. https://doi.org/10.3145/epi.2023.nov.09
Pinski, M., Hofmann, T., & Benlian, A. (2024). AI literacy for the top management: An upper echelons perspective on corporate AI orientation and implementation ability. Electronic Markets, 34, Artículo 24. https://doi.org/10.1007/s12525-024-00707-1
Rousseau, D. M., & McCarthy, S. (2007). Educating managers from an evidence-based perspective. Academy of Management Learning & Education, 6(1), 84-101. https://doi.org/10.5465/amle.2007.24401705
Tinmaz, H., Lee, Y.-T., Fanea-Ivanovici, M., & Baber, H. (2022). A systematic review on digital literacy. Smart Learning Environments, 9(1), Artículo 21. https://doi.org/10.1186/s40561-022-00204-y
Tracz-Krupa, K., Cassar, V., Molek-Winiarska, D., Křečková, Z., & Bezzina, F. (2026). Adopting an evidence-based management approach in teaching: Perspectives, barriers and enablers among academics in business and management. European Journal of Education. Research, Development and Policy, 61(2), e70603. https://doi.org/10.1111/ejed.70603
Varsha, P. S. (2023). How can we manage biases in artificial intelligence systems – A systematic literature review. International Journal of Information Management Data Insights, 3(1), 100165. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2023.100165
Vermeire, L., Van den Broeck, W., Petersen, F., & Van Audenhove, L. (2025). Beyond numeracy, a data literacy topical scoping review (2011-2023). Media and Communication, 13, Artículo 9237. https://doi.org/10.17645/mac.9237
Wang, J., Liu, Y., Li, P., Lin, Z., Sindakis, S., & Aggarwal, S. (2024). Overview of data quality: Examining the dimensions, antecedents, and impacts of data quality. Journal of the Knowledge Economy, 15(1), 1159-1178. https://doi.org/10.1007/s13132-022-01096-6
Wang, Y. (2025). Algorithmic decision-making in organizations: A systematic review toward an integrated tension alignment framework. Organization Management Journal, 23(1), 115-131. https://doi.org/10.1108/OMJ-11-2024-2342
World Economic Forum. (2025). The future of jobs report 2025. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
Publicado
Número
Sección
Licencia

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Todos los trabajos publicados en la revista están sujetos a una licencia Creative Commons CC BY 4.0. Esta licencia permite compartir el material en cualquier medio o formato, así como adaptar, transformar y construir a partir del material para cualquier propósito, siempre que se reconozca adecuadamente la autoría y la fuente original de publicación.


(2)_.png)
.png)




