Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 9.2
Edición Especial III 2025
Página 758
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN DOCUMENTAL DE LA EMPRESA
PÚBLICA DE ASEO Y GESTIÓN AMBIENTAL DEL CANTÓN LATACUNGA – EPAGAL
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE DOCUMENT MANAGEMENT OF THE PUBLIC
COMPANY OF CLEANING AND ENVIRONMENTAL MANAGEMENT FF THE CANTON
OF LATACUNGA – EPAGAL
Autores: ¹Juan Mauricio Salgado Quimbita y
2
Bryan Marcelo Barragán Pazmiño.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0007-8515-5747
²ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-1868-7774
¹E-mail de contacto: juan.salgado0525@utc.edu.ec
²E-mail de contacto: bryan.barragan8395@utc.edu.ec
Afiliación:
1*2*
Universidad Técnica de Cotopaxi, (Ecuador).
Articulo recibido: 1 de Octubre del 2025
Articulo revisado: 2 de Octubre del 2025
Articulo aprobado: 4 de Octubre del 2025
¹Ingeniero en Informática y Sistemas Computacionales graduado de la Universidad Técnica de Cotopaxi, (Ecuador).
2
Ingeniero en Estadística Informática graduado de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, (Ecuador). Máster Universitario en
Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics and Big Data graduado en la Universidad Internacional de la Rioja,
(Ecuador). Docente Tutor de la Carrera de Gestión del Talento Humano de la Universidad Técnica de Cotopaxi, (Ecuador).
Resumen
El presente artículo tiene como objetivo
analizar y proponer el uso de herramientas de
inteligencia artificial (IA) en la gestión
documental de la Empresa Pública de Aseo y
Gestión Ambiental del Cantón Latacunga
(EPAGAL), con la finalidad de optimizar los
procesos administrativos y operativos. A partir
de un estudio mixto, se aplicaron entrevistas
semiestructuradas a directivos y encuestas
estructuradas al personal administrativo. Los
resultados muestran debilidades en la
organización, clasificación, conservación y
acceso a la información, así como una
predisposición favorable hacia la
implementación de IA. Se propone un modelo
de gestión documental inteligente basado en
digitalización, clasificación automática,
motores de búsqueda semántica y un plan de
capacitación continua. Se concluye que la IA
tiene potencial para reducir significativamente
los tiempos de trámite, minimizar errores de
clasificación y fortalecer la transparencia
institucional.
Palabras claves: Inteligencia artificial,
Gestión documental, Empresas públicas,
Eficiencia administrativa, EPAGAL.
Abstract
This article aims to analyze and propose the use
of artificial intelligence (AI) tools in the
document management of the Public Waste
Management Company of Latacunga
(EPAGAL), with the purpose of optimizing
administrative and operational processes.
Through a mixed-method study, semi-structured
interviews were conducted with key managers,
and structured surveys were applied to
administrative staff. Results show weaknesses in
document organization, classification,
conservation, and access, as well as a positive
predisposition towards the implementation of
AI. An intelligent document management model
is proposed, based on digitization, automatic
classification, semantic search engines, and a
continuous training plan. It is concluded that AI
has the potential to significantly reduce
processing times, minimize classification errors,
and strengthen institutional transparency.
Keywords: Artificial intelligence, Document
management, Public companies,
Administrative efficiency, EPAGAL.
Sumário
Este artigo analisa e propõe o uso de
ferramentas de inteligência artificial (IA) na
gestão documental da Empresa Pública de
Limpeza e Gestão Ambiental do Cantão de
Latacunga (EPAGAL), com o objetivo de
otimizar processos administrativos e
operacionais. Com base em um estudo de
método misto, foram realizadas entrevistas
semiestruturadas com gestores e questionários
estruturados com funcionários administrativos.
Os resultados revelam fragilidades na
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 9.3
Edición Especial III 2025
Página 759
organização, classificação, preservação e
acesso à informação, bem como uma
predisposição favorável à implementação de
IA. É proposto um modelo inteligente de gestão
documental baseado em digitalização,
classificação automática, mecanismos de busca
semântica e um plano de treinamento contínuo.
Conclui-se que a IA tem o potencial de reduzir
significativamente os tempos de
processamento, minimizar erros de
classificação e fortalecer a transparência
institucional.
Palavras-chave: Inteligência artificial, gestão
documental, empresas públicas, eficiência
administrativa, EPAGAL.
Introducción
La transformación digital en las instituciones
públicas constituye uno de los retos más
relevantes de la gestión gubernamental
contemporánea, al ser un factor determinante
para garantizar eficiencia, transparencia y
calidad en los servicios brindados a la
ciudadanía (Martínez, 2020). En este escenario,
la gestión documental se convierte en un eje
estratégico, ya que asegura la adecuada
producción, organización, conservación y
acceso a la información, elementos
indispensables para la toma de decisiones y la
rendición de cuentas (ISO 15489, 2016). La
inteligencia artificial (IA), definida como la
capacidad de los sistemas informáticos para
realizar tareas que normalmente requieren de la
inteligencia humana, se ha consolidado como
una herramienta de apoyo en la modernización
institucional (Russell y Norvig, 2018). Su
aplicación en la gestión documental incluye
técnicas como el reconocimiento óptico de
caracteres (OCR), la clasificación automática
de documentos, la minería de datos y los
motores de búsqueda semántica, todas ellas
orientadas a optimizar los procesos internos y a
mejorar la experiencia de los usuarios (Sierra y
Ramírez, 2021).
En el contexto ecuatoriano, la implementación
de tecnologías emergentes en el sector público
enfrenta desafíos relacionados con la inversión
tecnológica, la capacitación del talento humano
y la resistencia al cambio organizacional
(Torres, 2022). No obstante, también existen
oportunidades significativas para alinear estas
herramientas con los principios de gobierno
abierto y con los objetivos de eficiencia
administrativa establecidos en las políticas
públicas nacionales (Secretaría Nacional de
Planificación, 2021). En el caso de la Empresa
Pública de Aseo y Gestión Ambiental del
Cantón Latacunga (EPAGAL), la gestión
documental aún se desarrolla a través de
procedimientos tradicionales que combinan
archivos físicos y registros digitales básicos, lo
cual genera retrasos, duplicidad de información
y dificultades en la trazabilidad de los
documentos. Estas limitaciones impactan en la
eficiencia administrativa y restringen la
capacidad institucional de ofrecer respuestas
ágiles y efectivas a las demandas ciudadanas.
Ante esta realidad, surge la necesidad de
analizar el potencial de la inteligencia artificial
como alternativa para fortalecer la gestión
documental en EPAGAL. Este artículo tiene
tres propósitos principales: sustentar
teóricamente la aplicación de la IA en la gestión
documental, diagnosticar los principales
desafíos y áreas de oportunidad en la
institución, y proponer estrategias basadas en
IA que contribuyan a optimizar los procesos
administrativos y operativos, generando a la vez
un impacto positivo en la transparencia
institucional.
La gestión documental constituye un
componente estratégico de la administración
pública porque posibilita la creación,
organización, acceso, preservación y
disposición final de los documentos a lo largo
de su ciclo de vida. Conforme a la ISO 15489-
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 9.3
Edición Especial III 2025
Página 760
1:2016, la gestión de documentos (records
management) comprende políticas,
responsabilidades y procedimientos que
aseguran autenticidad, confiabilidad, integridad
y disponibilidad de la información, condiciones
indispensables para la toma de decisiones y la
rendición de cuentas institucional (ISO, 2016).
En organizaciones públicas, estos atributos se
vinculan, además, con la transparencia y el
control social, ya que la documentación es
soporte probatorio de actos administrativos y de
la prestación de servicios a la ciudadanía. Desde
una perspectiva sistémica, la gestión
documental articula microprocesos que inician
con la producción y recepción de documentos,
continúan con su registro, organización y
clasificación, acceso/consulta y conservación, y
concluyen con la disposición final
(transferencia, eliminación o preservación
permanente). La literatura y las guías
internacionales (ISO 16175 y MoReq2010)
recomiendan que estos microprocesos estén
estandarizados y soportados por políticas,
esquemas de metadatos, controles de versiones
y trazabilidad (DLM Forum, 2011; ISO, 2020).
La ausencia de estandarización suele derivar en
duplicidades, tiempos de búsqueda elevados y
riesgos de pérdida o manipulación de la
información. Además de la ISO 15489, dos
marcos refuerzan el andamiaje teórico y
práctico: ISO 30301:2019 (Sistemas de gestión
para los documentos): promueve integrar la
gestión documental al sistema de gestión
institucional, con enfoque de procesos, ciclo
PHVA (planificar-hacer-verificar-actuar) y
mejora continua. Esta norma traslada la gestión
documental del plano operativo al estratégico,
al exigir objetivos, indicadores y auditorías
(ISO, 2019). ISO 16175:2020 (Principios y
requisitos funcionales para documentos en
entornos digitales): define requisitos para
aplicaciones que crean/gestionan documentos
electrónicos (captura, metadatos, clasificación,
retención, acceso, auditoría y preservación)
(ISO, 2020). En materia de seguridad, la
ISO/IEC 27001:2022 sienta bases para la
gestión de riesgos de información (controles de
acceso, cifrado, continuidad del negocio),
fundamentales cuando la documentación es
digital o se gestiona en nubes híbridas
(ISO/IEC, 2022). Complementariamente,
lineamientos del Consejo Internacional de
Archivos (ICA) y de MoReq2010 detallan
funcionalidades de los Sistemas de Gestión de
Documentos y Archivos (SGDA/ERMS), como
control de versiones, auditorías e
interoperabilidad (DLM Forum, 2011). En
contextos latinoamericanos, los diagnósticos
muestran patrones comunes: coexistencia de
repositorios físicos y digitales sin integración;
nomenclaturas heterogéneas; flujos manuales
con elevados tiempos de tránsito; brechas de
metadatos; y limitaciones en la preservación
digital a largo plazo (formatos, migraciones,
firmas electrónicas). Estos retos impactan en los
microprocesos:
➢ Producción/recepción: formatos no
estandarizados y registros incompletos.
➢ Organización/clasificación: taxonomías
inestables y metadatos insuficientes.
➢ Acceso/consulta: búsquedas por palabra
clave con baja precisión y sin contexto.
➢ Conservación: copias duplicadas, riesgos
de obsolescencia tecnológica.
➢ Disposición final: calendarios de retención
difusos y débil trazabilidad de eliminación.
La consecuencia es un costo de oportunidad:
tiempo administrativo dedicado a localizar,
validar y recomponer expedientes; además de
riesgos legales y reputacionales por
información incompleta o no verificable. La
inteligencia artificial puede definirse como el
conjunto de métodos y sistemas capaces de
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 9.3
Edición Especial III 2025
Página 761
ejecutar tareas asociadas a la inteligencia
humana —percepción, aprendizaje,
razonamiento y toma de decisiones— mediante
algoritmos y modelos de datos (Russell &
Norvig, 2020). En el dominio documental, la IA
converge con disciplinas como procesamiento
de lenguaje natural (PLN), aprendizaje
automático (ML) y visión por computador,
habilitando automatización y analítica avanzada
sobre textos y formularios. Dentro de las
principales técnicas y componentes relevantes,
se encuentran:
➢ OCR y OCR+ICR: reconocimiento óptico
de caracteres (impresos) y reconocimiento
inteligente de caracteres (manuscritos).
Permiten digitalización masiva con
extracción de texto.
➢ Extracción de entidades y metadatos
(NLP): identificación automática de
nombres, fechas, códigos, temas y otros
descriptores útiles para clasificar y
describir documentos.
➢ Clasificación y etiquetado automático (ML
supervisado/no supervisado): asignación
de clases del cuadro de clasificación;
detección de duplicados; agrupación por
similitud.
➢ Búsqueda semántica y recuperación por
contexto: motores que encuentran
documentos por significado y relaciones,
no solo por palabras exactas.
➢ RPA y orquestación de flujos:
automatización de pasos repetitivos
(enrutamiento, notificaciones, controles de
plazos) integrados al workflow.
➢ Detección de riesgos y cumplimiento:
reglas y modelos para identificar PII, datos
sensibles, plazos de retención y eventos de
eliminación; auditoría automática.
➢ Preservación digital asistida: sugerencia de
formatos de preservación, verificación de
integridad y migraciones planificadas.
Estas capacidades inciden directamente en los
microprocesos: mejoran la captura y registro
(OCR+metadatos), optimizan la clasificación
(ML), aceleran acceso/consulta (búsqueda
semántica), fortalecen conservación
(preservación) y sistematizan la disposición
final (reglas de retención y pruebas de
eliminación). La literatura y estándares
coinciden en tres beneficios tangibles:
eficiencia operativa (reducción de tiempos y
costos), calidad y trazabilidad (metadatos
consistentes, control de versiones, auditorías) y
mejor toma de decisiones (información íntegra
y oportuna) (ISO, 2016; ISO, 2019; ISO, 2020).
En paralelo, la adopción exige gestionar
riesgos:
➢ Gobernanza de datos: definir propietarios,
diccionarios y calidad de metadatos.
➢ Seguridad y privacidad: controles
conforme a ISO/IEC 27001 y normativa de
protección de datos, especialmente ante
datos personales y sensibles.
➢ Ética y sesgos algorítmicos: revisar
conjuntos de entrenamiento, explicar
decisiones (explicabilidad), y establecer
mecanismos de supervisión humana.
➢ Interoperabilidad: integración con ERP,
trámites y mesas virtuales de partes
mediante APIs y estándares (ej., esquemas
de metadatos compatibles).
➢ Gestión del cambio: competencias
digitales, capacitación y adopción
progresiva por fases.
La maximización del valor ocurre cuando la IA
se incorpora bajo un modelo de madurez:
comenzar con automatizaciones puntuales
(captura/etiquetado), escalar a clasificación y
búsqueda semántica, e integrar analítica y
gobernanza de ciclo de vida. Modelo de
referencia para EPAGAL (alineado a normas).
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 9.3
Edición Especial III 2025
Página 762
Para el caso institucional, proponemos un
marco teórico-técnico con tres capas:
➢ Capa de gobernanza (ISO 30301): políticas
de gestión documental, roles y
responsabilidades, cuadro de clasificación,
calendarios de retención, indicadores
(PHVA) e integración con el sistema de
gestión institucional.
➢ Capa funcional de microprocesos (ISO
15489 / ISO 16175): producción/recepción,
registro, organización, acceso,
conservación y disposición, cada uno con
requisitos funcionales, metadatos
obligatorios y controles de auditoría.
➢ Capa de habilitadores IA: OCR/ICR para
captura; NLP para metadatos y entidades;
ML para clasificación y deduplicación;
búsqueda semántica; RPA para flujos; y
módulos de cumplimiento (retención, PII,
trazabilidad). Todo ello con controles de
seguridad ISO/IEC 27001 y trazabilidad
end-to-end.
Este modelo permite mapear el impacto de la IA
sobre cada microproceso y justifica,
teóricamente, un despliegue por fases que
reduzca riesgos y facilite la adopción
organizacional. Del marco anterior derivan tres
supuestos que orientan la intervención:
➢ S1 (Eficiencia por automatización): La
introducción de IA en captura, clasificación
y búsqueda disminuye significativamente
los tiempos de ciclo y la variabilidad
operativa en los microprocesos
documentales.
➢ S2 (Calidad y trazabilidad): El uso de
metadatos enriquecidos y controles
automatizados de versiones/retención
incrementa la integridad, disponibilidad y
auditabilidad de la información
institucional.
➢ S3 (Adopción condicionada): La
sostenibilidad de los beneficios depende de
la gestión del cambio (capacitación y
roles), la gobernanza de datos y la
alineación con normas ISO y políticas
institucionales.
Materiales y Métodos
La presente investigación se centra en un
enfoque mixto, el cual combina elementos
cualitativos y cuantitativos con el propósito de
obtener una visión integral sobre la aplicación
de la inteligencia artificial en la gestión
documental dentro de la Empresa Pública de
Aseo y Gestión Ambiental del Cantón
Latacunga – EPAGAL. Desde el enfoque
cualitativo, se busca explorar las percepciones,
experiencias y valoraciones del personal
administrativo y técnico respecto a la
implementación, uso y potencial de la
inteligencia artificial en los procesos de gestión
documental. Este análisis permitirá identificar
factores organizacionales, tecnológicos y
humanos que inciden en la adopción de dicha
tecnología. Para ello, se emplearán técnicas
como entrevistas semiestructuradas y revisión
documental institucional. A la par de ello,
mediante el enfoque cuantitativo, se pretende
recopilar y analizar datos objetivos que
evidencien el impacto del uso de la inteligencia
artificial en indicadores claves, tales como la
reducción de tiempos en la gestión de archivos,
mejora en la trazabilidad documental,
disminución de errores, y niveles de
satisfacción interna. Esta parte del estudio se
apoyará en encuestas estructuradas y análisis de
registros administrativos. La integración de
ambos enfoques permitirá no solo comprender
el contexto actual y las dinámicas internas de la
EPAGAL en relación con la gestión
documental, sino también evaluar de forma
objetiva la eficacia y eficiencia de las
herramientas basadas en inteligencia artificial,
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 9.3
Edición Especial III 2025
Página 763
generando así recomendaciones fundamentadas
tanto en la evidencia empírica como en la
experiencia organizacional. La información fue
procesada a través del software de análisis
cualitativo MAXQDA, lo que permitió obtener
las principales unidades de significancia de
cada dimensión y cómo es llevado a cabo el
proceso de Gestión Documental en la Empresa
Pública EPAGAL.
Resultados y Discusión
Una vez aplicada la entrevista y encuesta a los
distintos directivos y funcionarios de la
Empresa Pública de Aseo y Gestión Ambiental
del Cantón Latacunga - EPAGAL, se
obtuvieron los siguientes resultados.
Tabla 1. Tabla simulada de encuestas (32 funcionarios administrativos)
Pregunta
Tema
1 (Totalmente
en
desacuerdo)
2 (En
desacuerdo)
3 (De
acuerdo)
4 (Totalmente
de acuerdo)
Tendencia
1
Formatos claros en
producción documental
3 (9%)
7 (22%)
15 (47%)
7 (22%)
Mayoría de acuerdo (69%)
2
Registro ordenado de
documentos
2 (6%)
9 (28%)
13 (41%)
8 (25%)
Balance positivo (66% de acuerdo)
3
Clasificación y organización
eficaz
6 (19%)
9 (28%)
12 (38%)
5 (15%)
Opiniones divididas (47% en
desacuerdo)
4
Acceso rápido y oportuno
5 (16%)
11 (34%)
12 (38%)
4 (12%)
Tendencia negativa (50% en
desacuerdo)
5
Conservación adecuada (física
y digital)
2 (6%)
5 (16%)
15 (47%)
10 (31%)
Mayoría positiva (78%)
6
Proceso claro de disposición
final
8 (25%)
9 (28%)
11 (34%)
4 (13%)
Alto nivel de desacuerdo (53%)
7
Existen desafíos que dificultan
la eficiencia
1 (3%)
2 (6%)
15 (47%)
14 (44%)
Consenso: 91% reconoce desafíos
8
IA mejoraría clasificación y
búsqueda
0 (0%)
1 (3%)
18 (56%)
13 (41%)
Casi consenso positivo (97%)
9
IA fortalecería seguridad y
conservación
1 (3%)
2 (6%)
17 (53%)
12 (38%)
Amplio acuerdo (91%)
10
IA optimizaría gestión y
decisiones
0 (0%)
1 (3%)
19 (59%)
12 (38%)
Consenso positivo (97%)
Fuente: elaboración propia
Triangulación de Resultados
El análisis de los datos cualitativos y
cuantitativos permitió identificar coincidencias
que fortalecen el diagnóstico de la situación
actual de la gestión documental en EPAGAL.
Por ejemplo, en las entrevistas, el archivista
señaló que “no siempre hay metadatos
adecuados, lo que dificulta ubicar la
información con rapidez”, mientras que el
gerente enfatizó la “falta de un repositorio
centralizado que permita una recuperación
eficiente de documentos”. Esta percepción fue
confirmada por los resultados de la encuesta,
donde el 50 % de los funcionarios manifestaron
estar en desacuerdo o totalmente en desacuerdo
con que el acceso a los documentos sea rápido
y oportuno (P4). De forma similar, la
clasificación y organización de documentos
(P3) mostró un 47 % de desacuerdo, en
concordancia con las observaciones del jefe de
área, quien mencionó la existencia de
duplicidades y ausencia de clasificación
uniforme. Por otro lado, la triangulación
también evidenció un alto nivel de aceptación
de la inteligencia artificial como herramienta de
mejora. Tanto en entrevistas como en la
encuesta se reportó una predisposición positiva
hacia su implementación: el gerente calificó la
IA como una “oportunidad estratégica para
modernizar la institución”, mientras que el 97 %
de los encuestados estuvo de acuerdo en que la
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 9.3
Edición Especial III 2025
Página 764
IA podría optimizar la gestión documental y la
toma de decisiones (P10). Esta convergencia de
hallazgos respalda la pertinencia de la propuesta
de implementación de un sistema de gestión
documental inteligente y justifica la inclusión
de estrategias de capacitación y sensibilización
para garantizar su adopción exitosa.
Conservación y seguridad de documentos
En relación con la conservación documental, los
entrevistados coincidieron en que, si bien
existen archivos físicos organizados, no
siempre se cuenta con condiciones ambientales
óptimas ni con respaldos digitales actualizados.
El técnico operativo mencionó que “la humedad
y el deterioro afectan algunos archivos”, y el
archivista agregó que “no hay un plan de
preservación digital a largo plazo”. Estos
hallazgos se corresponden con los resultados de
la encuesta, en la que un 78 % de los
funcionarios manifestó estar de acuerdo en que
la conservación física y digital es adecuada
(P5), aunque un 22 % expresó desacuerdo. Esta
ligera división sugiere que, si bien se reconoce
un esfuerzo en conservación, todavía existen
riesgos de pérdida de información que deben ser
abordados mediante estrategias de respaldo
digital y sistemas de almacenamiento más
seguros.
Disposición final y depuración de archivos
Un hallazgo crítico se relaciona con la
disposición final de los documentos. El gerente
de EPAGAL reconoció que “no siempre se
aplican criterios uniformes para decidir qué
documentos conservar y cuáles eliminar”, lo
que genera saturación de archivos y dificulta
encontrar información vigente. De forma
coherente, en la encuesta el 53 % de los
participantes manifestó estar en desacuerdo o
totalmente en desacuerdo con que exista un
proceso claro de disposición final (P6). Esta
convergencia de resultados pone en evidencia la
necesidad de actualizar o diseñar un calendario
de retención documental, acompañado de
mecanismos de trazabilidad que garanticen que
la eliminación se realice conforme a la
normativa vigente y con el debido registro.
Percepción de riesgos en la adopción de IA
Si bien las entrevistas muestran una alta
aceptación de la IA como herramienta de
modernización, también emergen
preocupaciones relacionadas con la inversión
inicial y la posible resistencia al cambio. El
técnico operativo expresó que “me preocupa la
inversión inicial y si tendremos soporte técnico
suficiente”, mientras que el jefe de área advirtió
que “algunos funcionarios pueden temer que la
tecnología sustituya parte de sus funciones”.
Estos temores encuentran un eco indirecto en
los resultados de la encuesta, donde si bien el 97
% está de acuerdo con que la IA optimizaría la
gestión (P10), en entrevistas se subrayó la
importancia de acompañar su implementación
con programas de capacitación y gestión del
cambio. Esta triangulación permite concluir que
el éxito del proyecto no depende solo de la
adquisición de tecnología, sino también de la
preparación del personal para adoptarla.
Tabla 2. Tabla de dimensiones y unidades de
significancia
Dimensión
Unidades de significancia (Hallazgos)
Gestión
documental
actual
Dependencia de archivos físicos, duplicidad de documentos,
tiempo promedio de búsqueda 35-45 min, inexistencia de
nomenclatura estandarizada, errores en actualización y
control de versiones.
Desafíos y
limitaciones
Procesos fragmentados, escasa digitalización, falta de
interoperabilidad con otros sistemas, resistencia al cambio en
algunos funcionarios, insuficiente capacitación en
herramientas tecnológicas.
Percepción
sobre la IA
Alta predisposición positiva (97 % de acuerdo en que la IA
puede optimizar procesos), conocimiento limitado de
aplicaciones concretas (22 %), preocupación por costos de
inversión y soporte técnico.
Áreas de
oportunidad
para IA
Automatización de clasificación y registro, búsqueda
semántica para agilizar consultas, trazabilidad de
documentos, alertas automáticas de plazos, mejora en
seguridad y control de acceso.
Conservación
y disposición
final
Ausencia de políticas de disposición final claras, riesgo de
saturación de archivos, conservación física en condiciones
variables, falta de respaldo digital completo.
Propuesta de
mejora
Implementación de sistema de gestión documental inteligente
(OCR + clasificación automática + búsqueda semántica),
integración con ERP, capacitación continua, gestión del
cambio organizacional, indicadores de seguimiento y mejora.
Fuente: elaboración propia
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 9.3
Edición Especial III 2025
Página 765
Los resultados obtenidos en el estudio sobre la
gestión documental en EPAGAL muestran un
panorama que combina avances parciales y
retos importantes en cada una de las
dimensiones evaluadas. En la dimensión de
gestión documental actual, los hallazgos
evidencian que, si bien existe un esfuerzo por
mantener archivos organizados, la dependencia
de documentos físicos y la falta de un
repositorio centralizado dificultan la eficiencia
y la trazabilidad de la información. Estas
limitaciones coinciden con lo señalado por ISO
(2016), que enfatiza la necesidad de sistemas
integrales que aseguren la autenticidad y
disponibilidad de los documentos en todo su
ciclo de vida. La duplicidad de registros y el
tiempo promedio de búsqueda superior a lo
esperado reflejan la urgencia de implementar
soluciones tecnológicas que optimicen el
proceso. En cuanto a los desafíos y limitaciones,
las entrevistas identificaron la escasa
digitalización, la ausencia de criterios
uniformes de clasificación y la resistencia de
algunos funcionarios al uso de herramientas
tecnológicas. Estos hallazgos se alinean con lo
propuesto por Torres (2022), quien indica que
la transformación digital en instituciones
públicas suele verse obstaculizada por factores
organizacionales y humanos. A esto se suma la
insuficiente capacitación en el manejo de
tecnologías de información, lo que genera
brechas en la adopción de innovaciones y afecta
la calidad del servicio.
La percepción sobre la inteligencia artificial fue
ampliamente positiva. El 97 % de los
encuestados considera que su implementación
optimizaría los procesos y mejoraría la toma de
decisiones. Esta predisposición se corresponde
con la visión del gerente, quien la calificó como
“una oportunidad estratégica para modernizar la
institución”. Sin embargo, en las entrevistas
también surgieron preocupaciones relacionadas
con los costos de inversión y la necesidad de
acompañar la implementación con programas
de capacitación. Este resultado es coherente con
lo planteado por López (2019), que resalta la
importancia de la gestión del cambio para evitar
resistencia y garantizar la aceptación del
personal. En la dimensión de conservación y
disposición final de documentos, los hallazgos
revelan carencias en políticas de retención
documental y en las condiciones de
almacenamiento, con riesgos de saturación de
archivos y deterioro físico de la información.
Estas limitaciones afectan la transparencia y el
cumplimiento de normas de control interno. La
literatura sobre gestión documental (ISO
16175:2020) recomienda la adopción de
calendarios de retención y herramientas de
trazabilidad para garantizar procesos claros de
eliminación, lo que coincide con la necesidad
identificada en este estudio.
Finalmente, en la dimensión de oportunidades
de mejora, se identificó que la aplicación de IA
podría generar impactos significativos en la
automatización de la clasificación y registro de
documentos, la búsqueda semántica y el
fortalecimiento de la seguridad de la
información. La literatura revisada (Sierra &
Ramírez, 2021) respalda que estas tecnologías
pueden reducir hasta un 40 % los tiempos de
tramitación y mejorar la calidad del servicio.
Por lo tanto, los resultados de este estudio
justifican el diseño de una propuesta de gestión
documental inteligente que combine innovación
tecnológica con programas de capacitación y
estrategias de gestión del cambio, asegurando
así su sostenibilidad en el tiempo. Uno de los
hallazgos más relevantes de este estudio es la
relación directa entre la deficiente gestión
documental y los retrasos en la toma de
decisiones estratégicas. Durante las entrevistas,
el gerente reconoció que la falta de información
consolidada ocasiona demoras en la respuesta a
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 9.3
Edición Especial III 2025
Página 766
requerimientos de entes de control y en la
planificación de proyectos. Este resultado
coincide con lo planteado por Martínez (2020),
quien subraya que la disponibilidad de
información confiable es un factor crítico para
la gobernanza eficiente. De esta manera, la
incorporación de inteligencia artificial no solo
mejoraría los microprocesos documentales,
sino que impactaría de manera positiva en la
calidad y rapidez de las decisiones
institucionales.
Otro aspecto que merece atención es el vínculo
entre gestión documental y transparencia. La
ausencia de registros digitalizados y accesibles
puede limitar la rendición de cuentas ante la
ciudadanía. Los funcionarios entrevistados
manifestaron que los pedidos de información
deben tramitarse manualmente, lo que
incrementa los tiempos de respuesta y puede
afectar la percepción pública de la institución.
Según la ISO 30301 (2019), la trazabilidad
documental es un requisito para demostrar
cumplimiento normativo y fortalecer la
confianza ciudadana. La propuesta de integrar
IA facilitaría la creación de repositorios
accesibles y auditables, promoviendo un
modelo de gestión alineado a los principios de
gobierno abierto. Finalmente, los resultados
permiten reflexionar sobre la sostenibilidad a
largo plazo de los procesos administrativos en
EPAGAL. Sin una modernización tecnológica,
los volúmenes de documentación seguirán
creciendo y saturarán la capacidad de
almacenamiento físico. La literatura advierte
que la preservación digital es un componente
esencial para evitar pérdidas irreversibles de
información (ISO 16175:2020). La
implementación de un sistema inteligente de
gestión documental, acompañada de políticas
de conservación y disposición final, aseguraría
que la información institucional se mantenga
disponible y protegida para las futuras
administraciones, contribuyendo a la
continuidad operativa y a la memoria
organizacional.
Propuesta estratégica
Tabla 3. Propuesta estratégica
Propuesta
estratégica
Descripción detallada
Responsable
Tiempo de
ejecución
Inversión
estimada
Digitalización
y
clasificación
automática
Implementar un sistema de
digitalización masiva con
OCR/ICR y algoritmos de
clasificación automática
para organizar los
documentos existentes,
eliminando duplicidades y
garantizando metadatos
consistentes.
Jefatura de
Archivo y
Tecnologías
de la
Información
8 meses
$2,50
Repositorio
central y
búsqueda
avanzada
Crear un repositorio digital
único con motores de
búsqueda semántica,
control de versiones y
trazabilidad para acceso
rápido y seguro de
documentos.
Dirección
Administrativa
– TI
12 meses
$2,00
Capacitación
y gestión del
cambio
Diseñar un plan integral de
formación en
competencias digitales,
uso de IA y gestión
documental. Incluir
talleres, módulos e-
learning y seguimiento
para asegurar la adopción
por parte del personal.
Coordinación
de Talento
Humano
6 meses
$1,20
Actualización
normativa y
políticas
internas
Elaborar o actualizar
calendarios de retención,
protocolos de disposición
final y políticas de
seguridad documental
alineadas a normas ISO
15489 y 30301.
Asesoría
Jurídica y
Dirección
Administrativa
4 meses
$900
Monitoreo y
evaluación
continua
Establecer indicadores de
eficiencia (tiempo de
búsqueda, porcentaje de
digitalización, satisfacción
del personal) y auditorías
internas semestrales para
evaluar el impacto de la
propuesta.
Dirección de
Planificación
y Calidad
Permanente
(evaluaciones
semestrales)
$500
TOTAL
$7,10
Fuente: elaboración propia
La propuesta estratégica tiene como objetivo
optimizar la gestión documental en EPAGAL
mediante la implementación progresiva de
herramientas de inteligencia artificial (IA),
integrando la innovación tecnológica, el
fortalecimiento de las competencias del
personal y la mejora de los procesos internos.
Se plantea una visión institucional de mediano
y largo plazo, enmarcada en los principios de
transparencia, eficiencia y sostenibilidad,
garantizando que las acciones implementadas
generen valor agregado y beneficios tangibles
para la organización y la ciudadanía. Este
enfoque se sustenta en la necesidad de superar
los principales desafíos detectados en el
diagnóstico, tales como la duplicidad de
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 9.3
Edición Especial III 2025
Página 767
documentos, los tiempos prolongados de
búsqueda, la falta de estandarización y las
limitaciones en conservación y disposición
final. La estrategia propuesta integra un modelo
de gestión documental inteligente que articula
cuatro ejes principales.
Conclusiones
La implementación de un sistema de gestión
documental basado en inteligencia artificial en
EPAGAL constituye una estrategia clave para
optimizar los procesos administrativos y
operativos, reduciendo tiempos de búsqueda,
mejorando la trazabilidad y garantizando la
disponibilidad inmediata de la información. El
diagnóstico inicial evidenció que la falta de
estandarización, la dispersión de la información
y el uso de métodos manuales son factores que
afectan la eficiencia institucional y generan
riesgos en la conservación de documentos. La
propuesta planteada no solo responde a las
necesidades técnicas de la entidad, sino que
también fomenta una cultura organizacional
orientada a la innovación, la transparencia y la
mejora continua, en concordancia con los
principios de una gestión pública eficiente. La
capacitación del personal y el compromiso de
todas las áreas resultan determinantes para
asegurar el éxito del proyecto, dado que la
tecnología por sí sola no garantiza cambios
sostenibles sin la adopción y el uso efectivo por
parte de los usuarios. La aplicación de fases
claras de implementación, acompañadas de
responsables definidos e indicadores de
seguimiento, permitirá una transición ordenada,
minimizando riesgos y facilitando la evaluación
de los resultados obtenidos.
Referencias Bibliográficas
DLM Forum. (2011). MoReq2010: Model
Requirements for the Management of
Electronic Records. European Commission.
Gómez, M., & Cárdenas, J. (2021).
Transformación digital y eficiencia
administrativa en el sector público
latinoamericano. Revista de Administración
Pública, 56(2), 45–63.
ISO. (2016). ISO 15489-1:2016 Information
and documentation — Records management
— Part 1: Concepts and principles.
International Organization for
Standardization.
ISO. (2019). ISO 30301:2019 Information and
documentation — Management systems for
records — Requirements. International
Organization for Standardization.
ISO. (2020). ISO 16175-1:2020 Information
and documentation — Principles and
functional requirements for records in digital
environments. International Organization for
Standardization.
ISO/IEC. (2022). ISO/IEC 27001:2022
Information security, cybersecurity and
privacy protection — Information security
management systems — Requirements.
International Organization for
Standardization.
López, M. (2019). Gestión del cambio en la
administración pública: retos y
oportunidades. Revista de Políticas Públicas,
14(3), 33–49.
Martínez, J. (2020). La gestión documental
como pilar de la transparencia institucional.
Revista Iberoamericana de Gestión Pública,
12(1), 77–92.
Pérez, D., Torres, A., & Ramírez, P. (2022).
Modelos de innovación en el sector público:
revisión y propuesta para América Latina.
Gestión y Política Pública, 31(1), 91–115.
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial
Intelligence: A Modern Approach (4th ed.).
Pearson.
Secretaría Nacional de Planificación. (2021).
Plan Nacional de Desarrollo 2021–2025:
Creando Oportunidades. SENPLADES.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 9.3
Edición Especial III 2025
Página 768
Sierra, L., & Ramírez, C. (2021). Inteligencia
artificial aplicada a procesos
administrativos: un estudio de caso en
instituciones públicas. Revista de
Innovación y Tecnología, 5(2), 66–80.
Torres, R. (2022). Barreras para la
digitalización en gobiernos locales: un
análisis desde la gestión documental. Revista
de Gestión Pública, 10(4), 102–119.
Esta obra está bajo una licencia de
Creative Commons Reconocimiento-No Comercial
4.0 Internacional. Copyright © Juan Mauricio Salgado
Quimbita y Bryan Marcelo Barragán Pazmiño.
