Diseñar y construir software basados en requerimientos desorganizados y no verificados origina que el producto final resuelva problemas equivocados que no satisfacen las necesidades de nadie; si se tienen errores al momento del levantamiento de requisitos y no se toman medidas para su pronta corrección, perdurarán hasta la puesta en marcha volviéndose extremadamente costoso solventar su corrección. Por lo tanto, la elección de una estrategia tecnológica dirigida a la detección, predicción y corrección de errores para el software empresarial se convierte en una actividad altamente rentable y necesaria. En el presente trabajo se explora el efecto resultante de elegir una estrategia tecnológica para validar los requerimientos del software utilizando como herramienta la inteligencia artificial con el fin de reducir la ambigüedad entre lo solicitado por el cliente con lo interpretado por los ingenieros especializados en el desarrollo de software empresarial aplicado al sector automotriz. Para el desarrollo de la investigación es utilizada una metodología tipo mixta (cualitativa y cuantitativa); dado que, se requirió de las fortalezas de ambos tipos de indagación. El proceso de diseñar la estrategia tecnológica se divide en cinco etapas, las cuales son: 1) Identificar la empresa y sus tecnologías de valor cuyo objetivo es la caracterización del sujeto experimental. 2) Determinar el cambio en la tecnología para proponer el proceso de creación de software nuevo y realizar la comparativa con él anterior. 3) Evaluar el costo de mejora obteniendo como resultado el comparativo en tiempo real contra el estimado por los ingenieros especializados en desarrollo de software. 4) Seleccionar la estrategia tecnología a través del diseño del formato maestro para la estimación y evaluación de proyectos de software, así como el detalle de la clasificación realizada por los tres métodos de algoritmos de aprendizaje automático supervisado, y por último 5) Reforzar la estrategia tecnológica seleccionada cuya finalidad es la aceptación y puesta en marcha de los formatos propuestos y el algoritmo de aprendizaje automático supervisado electo.