Análisis descriptivo de la integración de las inteligencias artificiales (IA) basadas en redes neuronales profundas (RNP) a la gestión PYME, en Barranquilla y Bogotá, Colombia.

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dc.contributor.advisorMuñoz Bonilla, Hugo Alejandro
dc.contributor.authorRacero Romero, Jeison Andrés
dc.contributor.authorReales Torres, Elvis Alberto
dc.contributor.authorVanegas Romero, Sergio Augusto
dc.coverage.spatialBogotá D.C.
dc.date.accessioned2026-04-21T21:41:01Z
dc.date.issued2025-07-02
dc.descriptionAnalizar las barreras y oportunidades que enfrentan las pequeñas y medianas empresas (PYMES) en Colombia para la adopción e implementación de inteligencia artificial basada en redes neuronales profundas (RNP) en su gestión operativa, durante el periodo 2023-2025.
dc.description.abstractEste proyecto estudia cómo las pequeñas, medianas empresas (PYMES) y micropymes en Colombia están utilizando la inteligencia artificial (IA), especialmente las herramientas basadas en redes neuronales profundas (RNP), y cómo esta integración influye en su competitividad. A través de un enfoque descriptivo y cuantitativo, se aplicaron encuestas en Bogotá y Barranquilla, identificando que, si bien existe un reconocimiento del potencial de la IA, persisten barreras tecnológicas, económicas y culturales que limitan su adopción. Los resultados muestran que ChatGPT es la herramienta más utilizada, principalmente en tareas de planificación, y que la mayoría de las empresas perciben beneficios moderados o buenos. Se concluye que, con mayor capacitación y apoyo institucional, las PYMES podrían aprovechar mejor estas tecnologías para mejorar su eficiencia y sostenibilidad.
dc.format.extent81 páginas
dc.identifier.citationRacero Romero, J. A., Reales Torres, E. A., y Vanegas Romero, S. A. (2025). Análisis descriptivo de la integración de las inteligencias artificiales (IA) basadas en redes neuronales profundas (RNP) a la gestión PYME, en Barranquilla y Bogotá, Colombia. [Monografía, Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO]. Repositorio UNIMINUTO.
dc.identifier.urihttps://repository.uniminuto.edu/handle/10656/23603
dc.language.isoes
dc.publisherCorporación Universitaria Minuto de Dios – UNIMINUTO
dc.publisher.departmentPosgrado (Virtual)
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de Proyectos
dc.rightsAcceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.keywordsinteligencia artificial
dc.subject.keywordspymes
dc.subject.keywordstransformación digital
dc.subject.keywordsfunciones administrativas
dc.subject.keywordsredes neuronales profundas.
dc.titleAnálisis descriptivo de la integración de las inteligencias artificiales (IA) basadas en redes neuronales profundas (RNP) a la gestión PYME, en Barranquilla y Bogotá, Colombia.
dc.typeMonografía
dc.type.coarthesis
dcterms.bibliographicCitationAygün, E., & Yıldırım, A. (2021). Barriers to the adoption of AI in small and medium enterprises. Journal of Business Research, 142, 365–376. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.01.064 Bernal Torres, C. A. (2022). Software para el análisis de datos cualitativos y cuantitativos. En Metodología de la investigación (p. 303). Pearson Educación. Cámara de Comercio de Bogotá. (2021). Reporte de digitalización en las PYMES colombianas. https://www.ccb.org.co Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2020). La digitalización de las PYMES en América Latina. https://www.cepal.org Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2020, 2021). La digitalización de las PYMES en América Latina. https://www.cepal.org Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (2020). Informe sobre las PYMES en Colombia. https://www.dane.gov.co Gómez, M., & Méndez, J. (2022). La digitalización en las PYMES colombianas: retos y oportunidades. Editorial Universidad Nacional de Colombia. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. Hernández Sampieri, R. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. Cengage Learning. Jaramillo, P., Torres, F., Martínez, L., & Rodríguez, C. (2022). Tecnologías emergentes y competitividad en PYMES colombianas. Revista de Estudios Empresariales, 38(2), 55–70. McKinsey & Company. (2021). The state of AI in 2021. https://www.mckinsey.com Mukherjee, S. P. (2019). Analysis of dynamic data. En A guide to research methodology: An overview of research problems, tasks and methods (pp. 213–220). Taylor & Francis Group. Pimienta Prieto, J. H., Estrada Coronado, R. M., & de la Orden Hoz, A. (2018). Reporte de investigación. En Metodología de la investigación: competencias + aprendizaje + vida (pp. 100–133). Pearson Educación. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson. The jamovi project. (2024). jamovi (Version 2.6) [Computer software]. https://www.jamovi.org United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD). (2020). Digital economy report 2020. https://unctad.org

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