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dc.rights.licenseabiertoes_ES
dc.contributor.advisorRondón Camacho, Amarfy
dc.contributor.authorJoya Jerez, Lizeth Katerine
dc.contributor.otherHernández Mangones, Gustavo
dc.coverage.spatialBucaramangaes_ES
dc.date.accessioned2026-03-26T19:54:16Z
dc.date.available2026-03-26T19:54:16Z
dc.identifier.citationN/Aes_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/23035
dc.descriptionMercadeo Nacionales_ES
dc.description.abstractEsta investigación analiza las tendencias, procesos y desafíos del uso de inteligencia artificial (IA) en los sectores manufacturero e industrial en Colombia, y su impacto en la productividad, eficiencia operativa y competitividad en el periodo de 2021–2025. La IA se ha consolidado como un eje estratégico para la transformación de los sistemas productivos mediante la automatización de procesos, optimización de recursos, mejora de la toma de decisiones y fortalecimiento de la innovación organizacional. El estudio se concentra en la relevancia constructiva de los objetivos alcanzados y la relevancia constructiva del impacto generado a través del análisis que ayuda a posicionar aún más el fenómeno de la inteligencia artificial dentro del sector industrial. Metodológicamente, el estudio empleó un enfoque cualitativo centrado en la interpretación, descripción y análisis del proceso de adopción de inteligencia artificial en organizaciones industriales. El enfoque adoptado aquí es inductivo, partiendo de un análisis de literatura científica y técnica, literatura especializada, estudios de caso institucionales y experiencias prácticas para construir conclusiones generales sobre la implementación de inteligencia artificial en la industria colombiana. Este estudio tiene tres dimensiones analíticas: económica, tecnológica y estructural/organizativa. Estas dimensiones examinan la relevancia constructiva del fenómeno de la inteligencia artificial en el ahorro de costos y la mejora de la productividad, la optimización de operaciones integradas a través de la automatización impulsada por productividad, la supervisión y visión impulsadas por inteligencia artificial (IA), y los cambios sistémicos relacionados con la cultura digital, liderazgo y gestión del talento. La principal técnica empleada fue el análisis de documentos, complementado por matrices comparativas y tablas de resumen sistemáticas.es_ES
dc.description.sponsorshipN/Aes_ES
dc.description.tableofcontentsRESUMEN EJECUTIVO 10 INTRODUCCIÓN 12 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 15 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 15 1.2. JUSTIFICACIÓN 17 1.3. OBJETIVOS 18 1.3.1. OBJETIVO GENERAL 18 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 18 2. MARCO REFERENCIAL 19 2.1. MARCO TEÓRICO 19 2.1.1. IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS EMPRESAS MANUFACTURERAS EN COLOMBIA 19 2.1.2. ADOPCIÓN DE TECNOLOGÍAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL 19 2.1.3. TENDENCIAS DE INVESTIGACIÓN SOBRE LOS PROCESOS Y DESAFÍOS DE LA IMPLEMENTACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 19 2.1.4. LA AUTOMATIZACIÓN DE LA PRODUCCIÓN 20 2.1.5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU EVOLUCIÓN EN EL CONTEXTO INDUSTRIAL 20 2.1.6. DIGITALIZACIÓN Y AUTOMATIZACIÓN EN LA INDUSTRIA COLOMBIANA. 20 2.1.7. ADOPCIÓN DE IA Y SU IMPACTO SOBRE LA PRODUCTIVIDAD, EFICIENCIA Y COMPETITIVIDAD EMPRESARIAL 21 2.1.8. FACTORES ORGANIZACIONALES, ECONÓMICOS Y TECNOLÓGICOS RESPECTO A LA ADOPCIÓN DE IA 21 2.1.9. ADOPCIÓN DE IA EN LAS COLONIAS INDUSTRIALES DE COLOMBIA: CUESTIONES ÉTICAS Y MORALES 21 2.1.10. INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 21 2.2. MARCO CONCEPTUAL 22 2.2.1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA INDUSTRIA 4.0 22 2.2.2. IA Y BIG DATA COMO HABILITADORES TECNOLÓGICOS 22 2.2.3. XAI EN ENTORNOS INDUSTRIALES 22 2.2.4. IMPLICACIONES SOCIALES DE LAS APLICACIONES DE IA EN LA FABRICACIÓN 23 2.2.5. MARCO HOLÍSTICO PARA LA IA INDUSTRIAL 23 2.2.6. BARRERAS Y FACTORES DE ADOPCIÓN DE IA SEGÚN EL TAMAÑO DE LA EMPRESA 23 2.2.7. DESAFÍOS Y OPORTUNIDADES DE LA ADOPCIÓN TECNOLÓGICA 23 2.2.8. PRINCIPALES APLICACIONES DE IA EN LA FABRICACIÓN 24 2.2.9. USO DE IA EN LA TRANSFORMACIÓN INDUSTRIAL EN COLOMBIA 24 2.2.10. AUTOMATIZACIÓN INTELIGENTE EN LAS INDUSTRIAS 24 2.2.11. IA GENERATIVA Y SUS EFECTOS EN LOS PROCESOS INDUSTRIALES 24 2.2.12. IMPLICACIONES ÉTICAS Y DE GOBERNANZA DE LA IA 25 2.3. MARCO LEGAL 25 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 27 3.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN 27 3.2. ENFOQUE 27 3.3. MÉTODO 28 3.4. TECNICAS 28 3.4.1. FASES 28 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO 31 4.1. IDENTIFICAR LOS PRINCIPALES CONCEPTOS, COMPONENTES Y APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL CONTEXTO INDUSTRIAL, A TRAVÉS DEL ANÁLISIS DE LITERATURA CIENTÍFICA Y TÉCNICA PUBLICADA ENTRE 2021–2025. 31 4.1.1. IDENTIFICACIÓN DE CONCEPTOS, COMPONENTES Y APLICACIONES (2021–2025). 31 4.2. EXAMINAR EL NIVEL DE ADOPCIÓN Y USO DE TECNOLOGÍAS BASADAS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS EMPRESAS INDUSTRIALES COLOMBIANAS, CONSIDERANDO LOS FACTORES ECONÓMICOS, TECNOLÓGICOS Y ORGANIZACIONALES QUE INFLUYEN EN SU IMPLEMENTACIÓN. 32 4.2.1. SE OBTENDRÁ UNA MATRIZ DE AUTORES Y SUS CONTRIBUCIONES AL PROYECTO. 32 4.3. EVALUAR EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL SOBRE LA PRODUCTIVIDAD, LA EFICIENCIA OPERATIVA Y LA COMPETITIVIDAD DEL SECTOR INDUSTRIAL, DETERMINANDO SU APORTE AL DESARROLLO SOSTENIBLE Y TECNOLÓGICO DEL PAÍS. 34 4.3.1. EVALUAR EL USO DE LA IA EN LA PRODUCTIVIDAD, EFICIENCIA OPERATIVA Y COMPETITIVIDAD DEL SECTOR INDUSTRIAL. 34 5. RESULTADOS 36 5.1. IDENTIFICACIÓN DE CONCEPTOS, COMPONENTES Y APLICACIONES (2021–2025). 36 5.1.1. ANÁLISIS DE LITERATURA CIENTÍFICA Y TÉCNICA 36 5.1.2. ANÁLISIS DEL OBJETIVO 39 5.2. OBTENCIÓN DE UNA MATRIZ DE AUTORES Y SUS CONTRIBUCIONES AL PROYECTO. 41 5.2.1. EVIDENCIA SOBRE EL NIVEL DE ADOPCIÓN Y USO DE IA EN EMPRESAS INDUSTRIALES COLOMBIANAS 42 5.2.2. HALLAZGOS CLAVE DEL ANÁLISIS 46 5.2.3. ANÁLISIS OBJETIVO 46 5.2.4. ANÁLISIS MATRICIAL DE LOS NIVELES DE ADOPCIÓN DE IA EN EMPRESAS INDUSTRIALES COLOMBIANAS. 47 5.2.5. ANÁLISIS MATRICIAL DE LOS NIVELES DE ADOPCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EMPRESAS INDUSTRIALES COLOMBIANAS 49 5.3. EVALUACIÓN DEL USO DE LA IA EN LA PRODUCTIVIDAD, EFICIENCIA OPERATIVA Y COMPETITIVIDAD DEL SECTOR INDUSTRIAL. 53 5.3.1. ENFOQUE DE EVALUACIÓN 54 5.3.2. IMPACTO DE LA IA EN LA PRODUCTIVIDAD INDUSTRIAL 55 5.3.3. INFLUENCIAS DE LA IA EN EFICIENCIA OPERATIVA 57 5.3.4. IMPACTO DE LA IA EN LA COMPETITIVIDAD Y SOSTENIBILIDAD 59 5.3.5. LA RELACIÓN ENTRE EL NIVEL DE RENDIMIENTO INDUSTRIAL Y EL NIVEL DE ADOPCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 61 5.3.6. EVALUACIÓN DEL IMPACTO DE LA IA EN LA INDUSTRIA COLOMBIANA (2021-2025) 63 6. CONCLUSIONES 68 7. RECOMENDACIONES 70 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 73es_ES
dc.publisherUTSes_ES
dc.subjectArtificial, Big Data, Competitividad, Industria, Inteligenciaes_ES
dc.titleTendencias de investigación acerca de los procesos y desafíos al implementar la inteligencia artificial en las empresas manufactureras e industriales en Colombia (2021-2025)es_ES
dc.typedegree workes_ES
dc.rights.holdercopyrightes_ES
dc.date.emitido2026-03-25
dc.dependenciafcsees_ES
dc.proceso.procesoutsdocenciaes_ES
dc.type.modalidadmonografiaes_ES
dc.format.formatopdfes_ES
dc.titulogTecnología en Gestión Empresariales_ES
dc.educationleveltecnologoes_ES
dc.contibutor.evaluatorevaluadores_ES
dc.date.aprobacion2026-03-17
dc.description.programaacademicoAdministración Empresariales_ES
dc.dependencia.regionbucaramangaes_ES


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