Revue française de gestion 2026/1 N° 326
Artículo de revista

Una IA ética, informada y explicable frente a las fluctuaciones de la demanda agrícola

Páginas 51 a 73

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  • HARFOUCHE, Antoine,
  • SABA, Peter
  • y TITE, Thrycia,
2026. Una IA ética, informada y explicable frente a las fluctuaciones de la demanda agrícola. Revue française de gestion, 2026/1 N° 326, p.51-73. DOI : 10.1684/rfg.2026.123. URL : https://shs.cairn.info/revista-revue-francaise-de-gestion-2026-1-page-51?lang=es.
  • Harfouche, Antoine.,
  • et al.
« Una IA ética, informada y explicable frente a las fluctuaciones de la demanda agrícola ». Revue française de gestion, 2026/1 N° 326, 2026. p.51-73. CAIRN.INFO, shs.cairn.info/revista-revue-francaise-de-gestion-2026-1-page-51?lang=es.
  • Harfouche, A.,
  • Saba, P.
  • y Tite, T.
(2026). Una IA ética, informada y explicable frente a las fluctuaciones de la demanda agrícola. Revue française de gestion, 326(1), 51-73. https://doi.org/10.1684/rfg.2026.123.

https://doi.org/10.1684/rfg.2026.123

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  • Harfouche, A.,
  • Saba, P.
  • y Tite, T.
(2026). Una IA ética, informada y explicable frente a las fluctuaciones de la demanda agrícola. Revue française de gestion, 326(1), 51-73. https://doi.org/10.1684/rfg.2026.123.
  • Harfouche, Antoine.,
  • et al.
« Una IA ética, informada y explicable frente a las fluctuaciones de la demanda agrícola ». Revue française de gestion, 2026/1 N° 326, 2026. p.51-73. CAIRN.INFO, shs.cairn.info/revista-revue-francaise-de-gestion-2026-1-page-51?lang=es.
  • HARFOUCHE, Antoine,
  • SABA, Peter
  • y TITE, Thrycia,
2026. Una IA ética, informada y explicable frente a las fluctuaciones de la demanda agrícola. Revue française de gestion, 2026/1 N° 326, p.51-73. DOI : 10.1684/rfg.2026.123. URL : https://shs.cairn.info/revista-revue-francaise-de-gestion-2026-1-page-51?lang=es.

https://doi.org/10.1684/rfg.2026.123

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Español

Esta investigación, realizada en el marco del proyecto «GreenMinds AI», estudia la integración de una inteligencia artificial ética, informada y explicable (EIX-AI) en las cadenas de suministro agrícolas, con una aplicación específica al contexto libanés. Mediante el uso de la investigación en ciencias del diseño y el método Kano, demuestra que la EIX-AI permite conciliar rendimiento, ética y sostenibilidad, al tiempo que refuerza la apropiación gracias a herramientas explicativas como SHAP y LIME.

Fecha de publicación en línea: 18/02/2026

https://doi.org/10.1684/rfg.2026.123