Influencia de la Inteligencia Artificial en la Toma de Decisiones Estratégicas en las Pymes de la Ciudad de Cúcuta Durante el Periodo 2024-2025
| dc.contributor.advisor | Ramírez Piedrahita, Mauricio León | |
| dc.contributor.author | Salazar Ortega, Heidy Natalia | |
| dc.contributor.author | Becerra Castellanos, Marianela | |
| dc.coverage.spatial | Cúcuta | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-02T14:04:12Z | |
| dc.date.issued | 2026-07-23 | |
| dc.description | Analizar la relación existente entre el uso de herramientas de inteligencia artificial y la toma de decisiones estratégicas en las pymes de la ciudad de Cúcuta durante el período 2024-2025. | |
| dc.description.abstract | La presente investigación tuvo como propósito analizar la relación entre el uso de herramientas de inteligencia artificial IA y la toma de decisiones estratégicas dentro de las pymes en Cúcuta durante el periodo 2024 y 2025. Metodológicamente, el estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con un alcance descriptivo-correlacional y un diseño no experimental de corte transversal, donde se aplicó un cuestionario con escala Likert a una muestra de 50 directivos y administradores de pymes registradas en la cámara de comercio local Los resultados principales revelaron un nivel de conocimiento conceptual elevado Promedio 4,20, pero una brecha en la comprensión operativa promedio 3,84. Se identificó a ChatGPT 76% como la herramienta más predominante, concentrada mayoritariamente en el área de mercadeo y ventas 32%, un hallazgo central fue la existencia de una correlación positiva considerable r=0,65 aproximadamente entre la integración tecnológica y el fortalecimiento de los procesos decisionales. Sin embargo, se detectó que la falta de capacitación técnica institucional 3,06 constituye la principal barrera para una adopción plena, así se concluye que la IA actúa como una capacidad dinámica fundamental que optimiza la eficiencia estratégica y reduce la incertidumbre directiva. No obstante, su éxito regional está condicionado a la superación de brechas formativas y al diseño de hojas de ruta de transformación digital por parte de la academia y organismos empresariales. | |
| dc.format.extent | 97 | |
| dc.identifier.citation | Salazar Ortega, H. N., & Becerra Castellanos, M. (2026). Influencia de la Inteligencia Artificial en la Toma de Decisiones Estratégicas en las Pymes de la Ciudad de Cúcuta Durante el Periodo 2024-2025. [Monografía. Corporación Universitaria Minuto de Dios, Cúcuta – Colombia]. Repositorio UNIMINUTO. | |
| dc.identifier.uri | https://repository.uniminuto.edu/handle/10656/24212 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Corporación Universitaria Minuto de Dios – UNIMINUTO | |
| dc.publisher.department | Pregrado (Distancia) | |
| dc.publisher.program | Administración de Empresas | |
| dc.rights | Acceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia artificial | |
| dc.subject.keywords | Toma de decisiones | |
| dc.subject.keywords | Pymes | |
| dc.subject.keywords | Transformación digital | |
| dc.subject.keywords | Gestión estratégica. | |
| dc.title | Influencia de la Inteligencia Artificial en la Toma de Decisiones Estratégicas en las Pymes de la Ciudad de Cúcuta Durante el Periodo 2024-2025 | |
| dc.type | Monografía | |
| dc.type.coar | thesis | |
| dcterms.bibliographicCitation | Álvarez Badillo, J. M. (2025). Diagnóstico de la adopción de la inteligencia artificial en Pymes del sector servicios [Tesis de maestría, Universidad Simón Bolívar]. Universidad Simón Bolívar. Recuperado de https://repositorio.unisimon.edu.co/ Barajas, G. (2026). Adopción del análisis de datos y la inteligencia artificial en las empresas colombianas. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/399372138 Cámara de Comercio de Cúcuta. (s.f.). Página oficial. Cámara de Comercio de Cúcuta. https://www.camaracucuta.org.co Corporate Excellence – Centre for Reputation Leadership. (2026, junio 4). Lanzamiento de Approaching the Future 2026. Naturgy, Madrid. https://evento.corporateexcellence.org/registo-atf-2026 Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2025). Transformación digital en las pymes: Informe 2025. CEPAL. Recuperado de https://www.cepal. Consejo de Estabilidad Financiera (FSB). (2026). Riesgos y oportunidades de la IA en organizaciones financieras. Cinco Días. Recuperado de https://cincodias.elpais.com/ Davenport, T. H., & Miller, S. (2022). Working with AI: Real stories of human-machine collaboration. MIT Press. Recuperado de https://mitpress.mit.edu/9780262047227/working-with-ai/ Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116. https://hbr.org/2018/01/artificial-intelligence-for-the-real-world Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008 Durán, R. (2026, junio 8). La inteligencia artificial redefine la gestión empresarial de la reputación y los intangibles. Cinco Días. Recuperado de https://cincodias.elpais.com/ Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill Education. Lobo Díaz, J. L. y Martínez Lengua, A. J. (2026). La paradoja de la adopción de IA en PYMES de ecosistemas emergentes. Revista Ibero Ciencias Maslej, N., et al. (2024). AI Index Report 2024. Stanford University, Human-Centered Artificial Intelligence (HAI). Recuperado de https://aiindex.stanford.edu/report/ Muñoz Bonilla, H. A., Espinosa-Rodríguez, M. A. y Fuentes Doria, D. D. (2025). AI as Social Innovation: A Gender Perspective in Colombian SMEs. OECD. (2023). OECD Digital Economy Outlook 2023. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/ade9f4f2-en Pearson, K. (1896). Mathematical contributions to the theory of evolution. III. Regression, heredity, and panmixia. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, 187, 253–318. https://doi.org/10.1098/rsta.1896.0007 Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations (5th ed.). Free Press. https://books.google.com/books/about/Diffusion_of_Innovations.html?id=9U1K5LjUOwEC Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson. Recuperado de https://aima.cs.berkeley.edu/ Schein, E. H. (2010). Organizational culture and leadership (4th ed.). Jossey-Bass. https://books.google.com/books/about/Organizational_Culture_and_Leadership.html?id=HJa3AAAAIAAJ Simon, H. A. (1997). Administrative behavior: A study of decision-making processes in administrative organizations (4th ed.). Free Press. Recuperado de https://www.worldcat.org Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), 118–144. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.01.003 |
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