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dc.contributor.advisorPipicano Guzma, Felipe Alexander
dc.coverage.spatialcead_-_josé_celestino_mutis
dc.creatorGalviz Galviz, Diana Patricia
dc.date.accessioned2026-02-02T15:03:04Z
dc.date.available2026-02-02T15:03:04Z
dc.date.created2026-01-23
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/78352
dc.descriptionN/A
dc.description.abstractEn la transición digital del tejido productivo colombiano, las pequeñas y medianas empresas (PYMES) avanzan de manera desigual hacia decisiones basadas en datos, esta monografía analiza de forma sistemática el estado de implementación de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) en PYMES colombianas y latinoamericanas entre 2019 y 2025, identificando avances, retos y perspectivas. Se siguió el protocolo PRISMA 2020 para la búsqueda, cribado y síntesis cualitativa de la evidencia. Los hallazgos indican: (i) Beneficios operativos y de soporte a la decisión en finanzas/contabilidad, mercadeo, operaciones y auditoría. (ii) Barreras persistentes en calidad/disponibilidad de datos, talento, infraestructura y costos, junto con desafíos de gobernanza/ética. (iii) Una perspectiva favorable cuando se adoptan hojas de ruta graduales, se fortalecen capacidades internas y se establecen marcos de gobernanza de datos, como aporte práctico, se proponen lineamientos para priorizar casos de uso, gestionar riesgos y alinear la adopción con objetivos de negocio y cumplimiento normativo.
dc.formatpdf
dc.titleAvances retos y perspectivas de la implementación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las PYMES
dc.typeMonografía
dc.subject.keywordsInteligencia artificial
dc.subject.keywordsAprendizaje automático
dc.subject.keywordsAdopción tecnológica
dc.subject.keywordsGobernanza de datos
dc.description.abstractenglishIn the digital transition of Colombia’s productive sector, small and medium-sized enterprises (SMEs) are progressing unevenly toward data-driven decision making. This monograph systematically analyzes the state of implementation of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in Colombian and Latin American SMEs between 2019 and 2025, identifying advances, challenges, and future outlook. We followed the PRISMA 2020 protocol for the search, screening, and qualitative synthesis of the evidence. The findings indicate: (i) Operational and decision-support benefits in finance/accounting, marketing, operations, and auditing (ii) Persistent barriers in data quality/availability, skills, infrastructure, and costs, together with governance/ethics challenges. (iii) (iii) a favorable outlook when gradual roadmaps are adopted, internal capabilities are strengthened, and data governance frameworks are established. As a practical contribution, we propose guidelines to prioritize use cases, manage risks, and align adoption with business objectives and regulatory compliance.
dc.subject.categoryCiencias Básicas, Tecnología e Ingeniería
Appears in Collections:Maestría en Ciencia de Datos y Analítica

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