Publicación: Factores que influyen en la adopción de tecnologías de automatización digital (RPA e IA) en pequeñas empresas y su contribución a la mejora de procesos
Portada
PDF 
FLIP 
Citas bibliográficas
Gestores Bibliográficos
Indexadores
Código QR
Autores
Director
Fecha
Resumen en español
La presente investigación analiza la adopción de herramientas de automatización digital, específicamente Robotic Process Automation (RPA) e inteligencia artificial, en pequeñas empresas, con el propósito de identificar los factores que influyen en su implementación y evaluar su impacto en la eficiencia de los procesos internos. El estudio se desarrolla bajo un enfoque cuantitativo, de alcance descriptivo-analítico y diseño no experimental, empleando como técnica de recolección de información para pequeñas empresas. Las variables analizadas incluyen factores organizacionales, tecnológicos y perceptuales asociados a la adopción de RPA, así como la eficiencia operativa de los procesos. La medición se realizará mediante indicadores relacionados con la reducción de tiempos, disminución de errores y optimización de recursos. Los resultados permitirán comprender las barreras y motivaciones existentes, aportando información para la toma de decisiones y el fortalecimiento de la transformación digital.
Resumen en inglés
This research analyzes the adoption of digital automation tools, specifically Robotic Process Automation (RPA) and artificial intelligence, in small businesses, with the aim of identifying the factors that influence their implementation and evaluating their impact on the efficiency of internal processes. The study is conducted under a quantitative approach, with a descriptive-analytical scope and a non-experimental design, using data collection techniques applied to small businesses. The variables analyzed include organizational, technological, and perceptual factors associated with the adoption of RPA, as well as the operational efficiency of processes. Measurement will be carried out through indicators related to time reduction, error reduction, and resource optimization. The results will make it possible to understand existing barriers and motivations, providing valuable information for decision-making and strengthening digital transformation efforts.
