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Uso de la inteligencia artificial para la toma de decisiones estratégicas en pequeñas empresas comerciales de Colombia: 2020 – 2025
| dc.rights.license | abierto | es_ES |
| dc.contributor.advisor | Pachon Poveda, Gustavo Alberto | |
| dc.contributor.author | Castro Beleño, Wilder José | |
| dc.contributor.other | Perez Rojas, Julian Fabrizzio | |
| dc.coverage.spatial | Bucaramanga | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2025-11-27T14:33:58Z | |
| dc.date.available | 2025-11-27T14:33:58Z | |
| dc.identifier.citation | N/A | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/21942 | |
| dc.description | Administración de empresas | es_ES |
| dc.description.abstract | RESUMEN EJECUTIVO El desarrollo de este trabajo de grado tuvo como objetivo examinar cómo la inteligencia artificial (IA) influye en los procesos de toma de decisiones estratégicas dentro de las pequeñas empresas del sector comercial en Colombia entre 2020 y 2025, se orientó a identificar los niveles de adopción de esta tecnología, evaluar casos de éxito y establecer estrategias que favorecieran su incorporación para fortalecer la competitividad empresarial. El estudio se llevó a cabo utilizando un enfoque cualitativo, con un carácter tanto descriptivo como exploratorio, empleando revisión documental y análisis de contenido de fuentes académicas, informes institucionales y normativos. Por lo tanto, se aplicó un método analítico e inductivo que permitió clasificar los hallazgos en categorías como beneficios, limitaciones y buenas prácticas de adopción. Los resultados mostraron que la incorporación de la inteligencia artificial en las pequeñas empresas fue incipiente y desigual, con mayor presencia en servicios, adopción intermedia en el comercio y baja aplicación en manufactura, entre las principales dificultades se destacaron los elevados costos asociados a su implementación, el desconocimiento técnico y las percepciones de riesgo por parte de los empresarios. No obstante, los casos revisados evidenciaron que la IA generó mejoras en eficiencia operativa, incremento en competitividad, avances en sostenibilidad y mayor resiliencia frente a escenarios de crisis. En conclusión, la investigación evidenció que la IA puede convertirse en un motor de transformación empresarial para las PYMES, siempre que se acompañe de programas de capacitación, incentivos financieros, alianzas estratégicas y políticas públicas que promuevan su accesibilidad. De esta forma, se plantea una ruta viable para que estas empresas fortalezcan su capacidad de adaptación y consoliden su papel en un entorno económico cada vez más digitalizado. | es_ES |
| dc.description.sponsorship | N/A | es_ES |
| dc.description.tableofcontents | TABLA DE CONTENIDO INTRODUCCIÓN 11 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 13 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 13 1.2. JUSTIFICACIÓN 14 1.3. OBJETIVOS 15 1.3.1. OBJETIVO GENERAL 15 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 15 2. MARCO REFERENCIAL 16 2.1. MARCO HISTÓRICO 16 2.2. MARCO TEÓRICO 17 2.2.1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL: FUNDAMENTOS Y EVOLUCIÓN 17 2.2.2. MODELOS DE TOMA DE DECISIONES ORGANIZACIONALES 17 2.2.3. INNOVACIÓN TECNOLÓGICA EN LAS PYMES 17 2.2.4. COMPETITIVIDAD EMPRESARIAL Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL 18 2.2.5. ESTUDIOS SOBRE IA APLICADA A LAS PYMES 18 2.3. MARCO CONCEPTUAL 19 2.3.1. TOMA DE DECISIONES ESTRATÉGICAS 19 2.3.2. ADOPCIÓN TECNOLÓGICA 19 2.3.3. PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS (PYMES) 19 2.3.4. TRANSFORMACIÓN DIGITAL 20 2.3.5. INNOVACIÓN EN GESTIÓN EMPRESARIAL 20 2.4. MARCO CONTEXTUAL 21 2.4.1. LAS PYMES EN COLOMBIA: IMPORTANCIA Y CARACTERIZACIÓN 21 2.4.2. EFECTOS DEL COVID-19 EN EL ENTORNO EMPRESARIAL 21 2.4.3. ADOPCIÓN TECNOLÓGICA Y BRECHAS DIGITALES 22 2.4.4. MARCO REGULATORIO Y POLÍTICAS PÚBLICAS 22 2.5. MARCO LEGAL 23 2.5.1. LEY 590 DE 2000 Y LEY 905 DE 2004 23 2.5.2. LEY 527 DE 1999 23 2.5.3. LEY 1581 DE 2012 23 2.5.4. ESTRATEGIA NACIONAL DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL 2020–2025 23 2.5.5. DECRETO 620 DE 2020 24 2.5.6. LEY 2069 DE 2020 24 2.6. MARCO AMBIENTAL 24 2.6.1. LEY 99 DE 1993 24 2.6.2. DECRETO 1076 DE 2015 25 2.6.3. LEY 1523 DE 2012 25 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 25 3.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN 25 3.2. ENFOQUE DE LA INVESTIGACIÓN 25 3.3. MÉTODO DE INVESTIGACIÓN 26 3.4. TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN Y ANÁLISIS 26 3.5. FASES DE LA INVESTIGACIÓN 26 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO 28 4.1. ANALIZAR EL NIVEL DE ADOPCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN EMPRESARIAL DE LAS PEQUEÑAS EMPRESAS DE COLOMBIA 28 4.2. VALORAR EL IMPACTO DE LOS CASOS DE ÉXITO Y LAS BUENAS PRÁCTICAS EN LA ADOPCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA TOMA DE DECISIONES ESTRATÉGICAS EN PEQUEÑAS EMPRESAS 28 4.3. PROPONER ESTRATEGIAS PARA FACILITAR LA INCORPORACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN PEQUEÑAS EMPRESAS COMERCIALES DE COLOMBIA 29 5. RESULTADOS 30 5.1. ANALIZAR EL NIVEL DE ADOPCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN EMPRESARIAL DE LAS PEQUEÑAS EMPRESAS DE COLOMBIA 30 5.1.1. CONTEXTUALIZACIÓN DEL TEMA 30 5.1.2. DELIMITACIÓN DEL PERIODO DE ESTUDIO (2020–2025) 31 5.1.3. IDENTIFICACIÓN DE FACTORES QUE INFLUYERON EN LA ADOPCIÓN DE IA 33 5.1.4. REVISIÓN DOCUMENTAL Y FUENTES 34 5.2. VALORAR EL IMPACTO DE LOS CASOS DE ÉXITO Y LAS BUENAS PRÁCTICAS EN LA ADOPCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA TOMA DE DECISIONES ESTRATÉGICAS EN PEQUEÑAS EMPRESAS, ANALIZANDO MEJORAS EN EFICIENCIA, COMPETITIVIDAD Y SOSTENIBILIDAD EMPRESARIAL. 38 5.3. PROPONER ESTRATEGIAS PARA FACILITAR LA INCORPORACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN PEQUEÑAS EMPRESAS COMERCIALES DE COLOMBIA, PASADAS EN LOS HALLAZGOS DEL ESTUDIO Y MEJORES PRÁCTICAS, PROMOVIENDO SU CRECIMIENTO Y ADAPTACIÓN AL MERCADO ACTUAL. 47 6. CONCLUSIONES 50 7. RECOMENDACIONES 51 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 52 LISTA DE TABLAS Tabla 1. 20 Tabla 2. 35 Tabla 3. 40 Tabla 4. 45 Tabla 5. 45 Tabla 6. 46 Tabla 7. 47 | es_ES |
| dc.language.iso | es | es_ES |
| dc.publisher | Unidades tecnologicas de santander | es_ES |
| dc.subject | Inteligencia artificial, PYMES, Toma de decisiones, Competitividad, Transformación digital. | es_ES |
| dc.title | Uso de la inteligencia artificial para la toma de decisiones estratégicas en pequeñas empresas comerciales de Colombia: 2020 – 2025 | es_ES |
| dc.type | degree work | es_ES |
| dc.rights.holder | copyright(CC.BY.NC.ND 2.5). | es_ES |
| dc.date.emitido | 2025-11-26 | |
| dc.dependencia | fcse | es_ES |
| dc.proceso.procesouts | docencia | es_ES |
| dc.type.modalidad | monografia | es_ES |
| dc.format.formato | es_ES | |
| dc.titulog | Tecnologo en Gestión Empresarial | es_ES |
| dc.educationlevel | tecnologo | es_ES |
| dc.contibutor.evaluator | evaluador | es_ES |
| dc.date.aprobacion | 2025-11-04 | |
| dc.description.programaacademico | Tecnología en Gestión Empresarial | es_ES |
| dc.dependencia.region | bucaramanga | es_ES |
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