Evaluación del rendimiento financiero y la participación de los grupos de interés en la gestión deportiva: un enfoque de optimización multiobjetivo - Jameel, Mohammed Qusay Mohammed; Mahdi, Zina Ibrahim; Rija, Thamer Hammad (Retos, 2026)
Introducción. Las organizaciones deportivas se enfrentan a una creciente presión para lograr la sostenibilidad financiera y, al mismo tiempo, mantener una sólida participación de los aficionados. Los enfoques de gestión tradicionales a menudo no logran un equilibrio entre estos objetivos contrapuestos. Objetivo. Este estudio busca desarrollar y validar un modelo de optimización multiobjetivo basado en IA para evaluar el rendimiento financiero y la participación de las partes interesadas en la gestión deportiva. Metodología. Se adoptó un enfoque iterativo, combinando análisis visuales con análisis matemático. Se analizaron datos de múltiples fuentes, incluyendo registros de campañas de aficionados, análisis de sentimiento en redes sociales, acuerdos de patrocinio y perfiles externos. El modelo se desarrolló con Python, con dos funciones objetivo: maximizar los ingresos netos y aumentar la satisfacción de las partes interesadas. Resultados. Los resultados de la simulación muestran mejoras significativas en los indicadores clave. Los ingresos por entradas mostraron un aumento potencial del 15% con estrategias de precios dinámicos, mientras que la participación de los aficionados aumentó un 20% mediante campañas de marketing personalizadas. El retorno de la inversión para los inversores muestra una mejora del 25%, con una rentabilidad sobre el capital (ROE) del 92%. Discusión. Los presentes resultados son coherentes con investigaciones previas sobre aplicaciones de inteligencia artificial en la gestión deportiva y amplían la literatura al demostrar cómo la optimización multiobjetivo puede abordar simultáneamente objetivos financieros y relacionales. Conclusiones. El modelo de desarrollo basado en IA propuesto proporciona a las organizaciones deportivas una herramienta robusta para la toma de decisiones basada en datos, permitiéndoles medir y mejorar tanto el rendimiento administrativo como las relaciones con los aficionados. Investigaciones futuras deberían implementar este modelo en entornos reales para verificar estos resultados.