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Adopción de IA en pymes mexicanas

El proceso de adopción de inteligencia artificial en las pequeñas y medianas empresas representa un factor clave para la competitividad y la eficiencia operativa en mercados emergentes. Las principales restricciones para su despliegue efectivo provienen de brechas cognitivas, factores de confianza algorítmica y capacidades organizacionales antes que de limitaciones meramente financieras. La formulación de marcos estratégicos de gobernanza y capacitación directiva resulta indispensable para consolidar una transformación digital sostenible.

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Tesis de Licenciatura

Grado académico:
Adopción de IA en pymes mexicanas

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Ciudad, 2026

Contenido

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Resumen
Introducción
Capítulo 1: Marco Teórico y Conceptual de la Inteligencia Artificial en Entornos Empresariales
1.1. Fundamentos tecnológicos y modelos de adopción organizacional
1.2. Factores tecnológicos, organizacionales y del entorno
1.3. La confianza y los principios éticos en la integración digital
Capítulo 2: Diagnóstico y Factores Determinantes en las Pymes Mexicanas
2.1. Madurez digital y brechas de infraestructura en el tejido productivo
2.3. Impacto en la productividad laboral y optimización de procesos
Capítulo 3: Estrategias y Recomendaciones para la Implementación Práctica
3.1. Gobernanza de datos y marcos de mitigación de riesgos
3.2. Rutas estratégicas de integración operativa y toma de decisiones
3.3. Políticas de fomento e incentivos para el ecosistema empresarial
Discusión de Resultados
Conclusiones
Bibliografía

Introducción

La incorporación de sistemas de inteligencia artificial en las pequeñas y medianas empresas constituye un eje determinante para el incremento de la competitividad y la modernización del tejido productivo en economías emergentes [1]. No obstante, la transición tecnológica no opera de forma homogénea, pues coexisten disparidades estructurales vinculadas con la infraestructura digital básica, la disponibilidad de talento técnico y la capacidad de inversión de las organizaciones [5]. En este contexto, el análisis de los determinantes de adopción permite esclarecer los mecanismos a través de los cuales estas herramientas logran consolidarse en entornos con recursos restringidos.

A pesar de la amplia difusión discursiva sobre los beneficios de la automatización avanzada, persiste una brecha crítica entre el interés manifiesto del sector empresarial y la materialización efectiva de proyectos tecnológicos [1]. Las limitaciones no radican exclusivamente en restricciones presupuestarias, sino fundamentalmente en barreras de índole cognitiva, desconfianza hacia la fiabilidad algorítmica y la ausencia de marcos éticos claros en la gestión de datos corporativos [3]. Esta situación genera un escenario de adopción paradójica donde las intenciones estratégicas no logran traducirse en despliegues operativos sostenibles.

Frente a dicha problemática, el presente estudio tiene por objetivo evaluar los factores organizacionales, tecnológicos y contextuales que condicionan la asimilación de la inteligencia artificial en el ámbito de las pequeñas y medianas empresas mexicanas. A través de un enfoque analítico sustentado en literatura científica y marcos de difusión tecnológica, se examinan las implicaciones directas sobre la productividad laboral y la toma de decisiones gerenciales [7]. Los resultados obtenidos ofrecen una base fundamentada para orientar el diseño de políticas públicas de fomento y esquemas de gobernanza adaptados a las necesidades reales de estas unidades económicas.

2.2. Barreras cognitivas, directivas y de capacitación operativa

El análisis de la incorporación de tecnologías inteligentes en el tejido de las pequeñas y medianas empresas revela que las principales restricciones no responden primordialmente a factores de costo, sino a dimensiones organizacionales y cognitivas. Al contrastar los postulados teóricos del marco de tecnología, organización y entorno con la dinámica de las firmas en economías emergentes, se comprueba que el respaldo directivo, la preparación organizativa y las capacidades del personal constituyen determinantes altamente significativos para asimilar estas herramientas ("Artificial Intelligence Adoption and Its Effect", 2026). En concordancia con esta perspectiva, los diagnósticos empíricos demuestran que las barreras cognitivas y las limitaciones en infraestructura digital superan con amplitud los obstáculos puramente financieros al momento de consolidar una adopción efectiva ("La Paradoja de la Adopción de IA", 2026). Asimismo, la integración de sistemas automatizados en los procesos de negocio exige afianzar la confianza directiva hacia los modelos algorítmicos. La investigación en empresas medianas y pequeñas confirma que la confianza influye directamente sobre la percepción de utilidad y la facilidad de uso tecnológico, configurando una actitud favorable indispensable para concretar la intención de adopción e implementación ("The Impact of Trust on Adopting Artificial Intelligence Technology", 2026). Por consiguiente, el diagnóstico de este sector productivo evidencia que superar la brecha tecnológica demanda trascender la mera adquisición de software o infraestructura básica, requiriendo esquemas sólidos de transparencia algorítmica, gobernanza estratégica y programas de capacitación directiva ajustados a la realidad operativa.

Bibliografía

  1. La Paradoja de la Adopción de IA en PYMES de Ecosistemas Emergentes: Evidencia Empírico desde Santa Marta, Colombia
    José Luis Lobo Díaz, Antonio José Martínez Lengua
    Enlace DOI
  2. Adoption of Artificial Intelligence in Small and Medium-sized Enterprises
    Deepthi B, Vikram Bansal
    Enlace DOI
  3. THE IMPACT OF TRUST ON ADOPTING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGY: THE PERSPECTIVE OF SMALL AND MEDIUM-SIZED ENTERPRISES (SMEs)
    Edyta Skarzyńska, Karolina Beyer
    Enlace DOI
  4. The Effect of Artificial Intelligence on Job Performance in China's Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs)
    editor, Ahmed Muayad Younus
  5. Artificial Intelligence Adoption and Its Effect on Small and Medium Enterprises’ Performance: A Lens of Technology-Organisation-Environment Framework and Ethical Principles
    P. Makelana
  6. Artificial Intelligence Adoption in the Apparel Supply Chain in Sri Lanka: Strategies for Small and Medium-sized Enterprises
    Prabodhani L.H.K.N, Wijerathna R.M.K.K, Dr. Lekamge L.S. et al.
  7. The Economic Effects of Artificial Intelligence Adoption in Small and Medium-Sized Enterprises
    Martin Bolfek, Mladen Rajko, Berislav Bolfek
  8. The Role of Artificial Intelligence in Enhancing Decision-Making in Ghanaian Small and Medium Enterprises (SMEs)
    Lydia Badu Danquah

Bibliografía

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