La inteligencia artificial como motor de productividad en las pymes ecuatorianas

El presente artículo aborda una crítica paradoja de la Inteligencia Artificial (IA) que aparece como una herramienta potencial para optimizar procesos en PYMES ecuatorianas, las mismas que enfrentan una triple brecha digital, financiera y de conocimiento frente a los desafíos estructurales que dific...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Salazar Velásquez, Leslie Tamara (author)
Format: article
Language:spa
Published: 2025
Subjects:
Online Access:http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/31740
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:El presente artículo aborda una crítica paradoja de la Inteligencia Artificial (IA) que aparece como una herramienta potencial para optimizar procesos en PYMES ecuatorianas, las mismas que enfrentan una triple brecha digital, financiera y de conocimiento frente a los desafíos estructurales que dificultan su implementación efectiva. Identificando aplicaciones estratégicas, modelos viables y factores de éxito. Los objetivos específicos propuestos buscan: examinar el estado actual de digitalización, mediante usos de cinco aplicaciones prácticas de IA con mayor impacto potencial, investigar las tres principales barreras para su adopción y formular recomendaciones de políticas públicas basadas en evidencia comparativa internacional. La metodología utilizada adopta un enfoque mixto, combinando instrumentos cuantitativos y cualitativos mediante un estudio descriptivo-explicativo, no experimental y con un eje transversal; para la muestra para este estudio comprende a 184 PYMES legalmente constituidas en el cantón Samborondón, provincia del Guayas. La observación de resultados preliminares demuestra que el 77.30% de microempresas planean implementar o expandir el uso de IA; en los últimos dos años, y se evidencia una gradual conciencia sobre su importancia estratégica. Concluimos que la aceptación de IA en PYMES ecuatorianas requiere un ecosistema articulado entre sector público, privado y academia, además de políticas específicas que democraticen su acceso. De no abordarse estos factores, se corre el riesgo de ampliar las desigualdades estructurales entre empresas según su ubicación o tamaño.