Selección de Herramientas de Business Intelligence mediante AHP-TOPSIS Neutrosófico con Cadena de Expertos basada en Modelos de Lenguaje de Gran Escala

La selección de herramientas de Business Intelligence (BI) constituye un problema de decisión multicriterio caracterizado por alta incertidumbre, información incompleta y juicios contradictorios entre stakeholders. Este estudio aborda la evaluación de alternativas de software BI considerando criterios de integración con fuentes de datos relacionales, curva de aprendizaje, capacidades en la nube y costos de licenciamiento. Se propone un marco metodológico híbrido que integra el Proceso Analítico Jerárquico (AHP) y la Técnica para el Orden de Preferencia por Similitud con la Solución Ideal (TOPSIS) bajo el paradigma de Conjuntos Neutrosóficos de Valor Único (SVNS). El proceso de decisión fue soportado por una Cadena de Expertos Neutrosófica implementada mediante Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM). La arquitectura de expertos incluye roles especializados en dominio tecnológico, métodos MCDM, lógica neutrosófica, consenso y agregación. Los resultados demuestran que la incorporación de componentes de indeterminación (I) captura de manera más realista la incertidumbre inherente al proceso evaluativo, mientras que la Cadena de Expertos mejora la consistencia y robustez del ranking final. El análisis comparativo entre el enfoque clásico y neutrosófico revela diferencias significativas en la ordenación de alternativas, validando la pertinencia del método propuesto para contextos organizacionales con información imprecisa.