Análisis descriptivo de la integración de las Inteligencias Artificiales (IA) basadas en Redes Neuronales Profundas (RNP) a la gestión PYME

Abstract

Esta investigación realiza un análisis descriptivo sobre la integración de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en la gestión de las PYMES de Medellín. El estudio, que siguió el marco metodológico de Hernández Sampieri y Mendoza (2018), se basó en el análisis de 44 encuestas válidas dirigidas a tomadores de decisiones y personal técnico de estas empresas, procesando los datos con herramientas de estadística descriptiva y análisis exploratorio. Los hallazgos revelan un nivel de adopción notablemente alto, donde un 83% de las PYMES encuestadas ya implementa soluciones de IA. Estas tecnologías se concentran principalmente en chatbots o asistentes virtuales (61%) y análisis predictivo (30%), aplicándose sobre todo en las áreas de Marketing y Atención al cliente. El impacto percibido es abrumadoramente positivo, ya que el 79% de las empresas lo califica como favorable o muy favorable para su productividad. A pesar de este avance, la implementación enfrenta barreras significativas. La principal es la falta de conocimiento y capacitación interna (66%), seguida por la resistencia al cambio del personal (27%). Resulta crucial que los costos y las dificultades técnicas sean percibidos como un obstáculo menor (solo 7%), lo que indica que el desafío principal no es económico, sino de capital humano. En conclusión, el estudio evidencia una rápida adopción de la IA con un alto grado de satisfacción (86%) entre las PYMES medellinenses. Los resultados sugieren que superar las barreras de conocimiento es clave para liberar todo su potencial, sirviendo esta investigación como base para el desarrollo de programas de capacitación.