Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 10.2
Edición Especial IV 2025
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TAXONOMÍA Y APLICABILIDAD INTERNACIONAL DE MODELOS DE MADUREZ
DIGITAL: UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA
TAXONOMY AND INTERNATIONAL APPLICABILITY OF DIGITAL MATURITY
MODELS: A SYSTEMATIC REVIEW
Autores: ¹Wellington Arturo Alvarez Baque, ²Daniel Alexander Vera Paredes y ³Ely
Israel Borja Salinas.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-8251-6259
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0001-9033-3399
³ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-1465-9538
¹E-mail de contacto: walvarezb@unemi.edu.ec
²E-mail de contacto: dverap@unemi.edu.ec
³E-mail de contacto: eborjas@unemi.edu.ec
Afiliación: ¹*²*³*Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
Artículo recibido: 29 de Octubre del 2025
Artículo revisado: 31 de Octubre del 2025
Artículo aprobado: 9 de Noviembre del 2025
¹Bachelor of Science in Marketing adquirida en la Universidad de Surrey, (Reino Unido). Máster of Science in International Management
with Marketing adquirida en la Universidad de Roehampton, (Reino Unido).
²Magíster en Administración y Dirección de Empresas adquirida en la Universidad Tecnológica Empresarial de Guayaquil, (Ecuador).
Máster Universitario en Ingeniería de Software y Sistemas Informáticos adquirida en la Universidad Internacional de la Rioja, (España).
Licenciado en Sistemas de Información adquirida en la Escuela Superior Politécnica del Litoral, (Ecuador). Analista de Sistemas adquirida
en la Escuela Superior Politécnica del Litoral, (Ecuador).
³Magíster en Contabilidad y Auditoría adquirida en la Universidad Laica Vicente Rocafuerte, (Ecuador). Magíster en Negocios
Internacionales adquirida en la Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Magíster en Gerencia y Docencia adquirida en la Educación
Superior de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador).
Resumen
La transformación digital se ha convertido en
un imperativo estratégico para las
organizaciones contemporáneas, generando la
necesidad de evaluar sistemáticamente su nivel
de madurez digital para guiar este proceso
complejo. Este estudio tiene como objetivo
identificar y categorizar los modelos de
madurez de transformación digital existentes,
evaluando su aplicabilidad en diversos
contextos internacionales. Mediante una
revisión sistemática de la literatura siguiendo el
protocolo PRISMA, se analizaron 62 estudios
publicados entre 2020-2025 seleccionados de
seis bases de datos académicas. Los resultados
revelan una evolución significativa desde
modelos puramente tecnológicos hacia marcos
multidimensionales que integran aspectos
organizacionales, culturales, estratégicos y de
sostenibilidad. Se identificó que la efectividad
de estos modelos está condicionada por
factores contextuales específicos como tamaño
organizacional, sector industrial y entorno
geográfico-cultural, evidenciando patrones
diferenciados de aplicabilidad según regiones,
con predominancia de modelos desarrollados
en contextos europeos y norteamericanos que
requieren adaptaciones significativas para
economías emergentes. El estudio concluye
que para mejorar la aplicabilidad global de los
modelos de madurez digital se requieren
adaptaciones contextuales específicas,
incorporación sistemática de dimensiones de
sostenibilidad, y desarrollo de metodologías
simultáneamente flexibles y sistemáticas que
consideren particularidades regionales,
sectoriales y organizacionales.
Palabras clave: Modelos de madurez digital,
Transformación digital, Aplicabilidad
contextual, Evaluación multidimensional,
Adaptación internacional.
Abstract
Digital transformation has become a strategic
imperative for contemporary organizations,
generating the need to systematically evaluate
their level of digital maturity to guide this
complex process. This study aims to identify
and categorize existing digital transformation
maturity models, evaluating their applicability
in diverse international contexts. Through a
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systematic literature review following the
PRISMA protocol, 62 studies published
between 2020-2025 were analyzed, selected
from six academic databases. The results reveal
a significant evolution from purely
technological models toward multidimensional
frameworks that integrate organizational,
cultural, strategic, and sustainability aspects.
The effectiveness of these models was found to
be conditioned by specific contextual factors
such as organizational size, industrial sector,
and geographical-cultural environment,
evidencing differentiated patterns of
applicability across regions, with a
predominance of models developed in
European and North American contexts that
require significant adaptations for emerging
economies. The study concludes that
improving the global applicability of digital
maturity models requires specific contextual
adaptations, systematic incorporation of
sustainability dimensions, and the development
of methodologies that are simultaneously
flexible and systematic, considering regional,
sectoral, and organizational particularities.
Keywords: Digital maturity models, Digital
transformation, Contextual applicability,
Multidimensional assessment, International
adaptation.
Sumário
A transformação digital tornou-se um
imperativo estratégico para as organizações
contemporâneas, gerando a necessidade de
avaliar sistematicamente seu nível de
maturidade digital para orientar esse processo
complexo. Este estudo tem como objetivo
identificar e categorizar os modelos de
maturidade de transformação digital existentes,
avaliando sua aplicabilidade em diversos
contextos internacionais. Por meio de uma
revisão sistemática da literatura seguindo o
protocolo PRISMA, foram analisados 62
estudos publicados entre 2020-2025,
selecionados de seis bases de dados
acadêmicas. Os resultados revelam uma
evolução significativa de modelos puramente
tecnológicos para estruturas multidimensionais
que integram aspectos organizacionais,
culturais, estratégicos e de sustentabilidade.
Verificou-se que a eficácia desses modelos está
condicionada por fatores contextuais
específicos como tamanho organizacional,
setor industrial e ambiente geográfico-cultural,
evidenciando padrões diferenciados de
aplicabilidade entre regiões, com
predominância de modelos desenvolvidos em
contextos europeus e norte-americanos que
requerem adaptações significativas para
economias emergentes. O estudo conclui que
para melhorar a aplicabilidade global dos
modelos de maturidade digital são necessárias
adaptações contextuais específicas,
incorporação sistemática de dimensões de
sustentabilidade e desenvolvimento de
metodologias simultaneamente flexíveis e
sistemáticas que considerem particularidades
regionais, setoriais e organizacionais.
Palavras-chave: Modelos de maturidade
digital, Transformação digital,
Aplicabilidade contextual, Avaliação
multidimensional, Adaptação internacional.
Introducción
En la última década, la transformación digital se
ha consolidado como un proceso clave para que
las organizaciones se adapten a un entorno
empresarial cada vez más digital (Tutak y
Brodny, 2022). Implica cambios profundos en
procesos, cultura y capacidades mediante el uso
de tecnologías digitales (Mahboub et al., 2023),
integrando elementos físicos y digitales para
generar nuevos modelos de negocio (Raza et al.,
2023). La pandemia de COVID-19 aceleró su
adopción, haciendo de la digitalización una
necesidad (Gonzalez et al., 2023). Las empresas
que implementan eficazmente este proceso
logran mejoras en eficiencia, satisfacción del
cliente y sostenibilidad (Tabim et al., 2024). El
artículo busca identificar y categorizar modelos
de madurez digital, evaluando su aplicabilidad
internacional. La madurez digital se entiende
como el grado de adaptación de las
organizaciones al entorno digital (Kane et al.,
2018, citado en Raza et al., 2023).
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De igual manera, sirve como marco para
diagnosticar y planificar su evolución (Kupilas
et al., 2023; Ladu et al., 2024). No obstante, la
falta de estándares unificados entre los modelos
y la escasa consideración de factores como la
sostenibilidad dificultan su implementación
(Merdin et al., 2023; Haryanti et al., 2024;
Kupilas et al., 2023). Los modelos de madurez
digital difieren en dimensiones, métodos y
contextos de aplicación (Kalender y Žilka,
2024). Algunos priorizan las capacidades
tecnológicas, mientras otros integran aspectos
organizacionales, culturales y estratégicos
(Marín y Galdón, 2023). Su selección depende
del tamaño, sector y objetivos de la
organización, así como del contexto cultural
(Zentner et al., 2022). A nivel internacional, su
aplicación enfrenta desafíos por las diferencias
culturales, normativas y tecnológicas entre
regiones (Tutak y Brodny, 2022). Por ello, se
requiere el desarrollo de modelos adaptables a
distintos contextos nacionales y sectoriales
(Spiewak y Kujawski, 2024). El escenario
digital actual está impulsado por tecnologías
como la inteligencia artificial, la nube, el
Internet de las Cosas y el blockchain (Trung y
Van Thanh, 2022), que potencian la innovación,
pero exigen una gestión del cambio y desarrollo
de capacidades organizacionales (Nick et al.,
2024). Comprender cómo integrarlas en los
procesos es clave para avanzar en la madurez
digital (Li, 2022). Además, la digitalización
transforma la relación con los clientes, quienes
demandan experiencias más personalizadas y
ágiles (Grivas et al., 2024; Da Costa et al.,
2022), lo que obliga a las organizaciones a
adaptarse o perder competitividad. La
sostenibilidad se convierte en un componente
esencial: su integración en la transformación
digital mejora la eficiencia y reduce el impacto
ambiental (Mick et al., 2024). Este enfoque
cobra fuerza ante las crecientes exigencias
sociales y ecológicas. Finalmente, el liderazgo
y la cultura innovadora son determinantes del
éxito digital (Honorato y de Melo, 2022). La
resistencia al cambio y la falta de habilidades
digitales son obstáculos que deben abordarse
mediante formación, comunicación y gestión
estratégica del talento (Da Costa et al., 2022).
La literatura reciente ha profundizado en la
conceptualización de la transformación y la
madurez digitales. Alipour et al. (2025) definen
la transformación digital como el uso de
tecnologías digitales para generar cambios
estructurales en las operaciones y en la creación
de valor organizacional, más allá de la simple
digitalización. De manera complementaria, Vial
(2019), citado por Aghazadeh et al. (2024), la
entiende como un proceso de mejora
organizacional basado en la integración de
tecnologías de información, comunicación y
conectividad, destacando su carácter integral y
estratégico. En cuanto a la madurez digital,
Westerman et al. (2014), citados por Raza et al.
(2023), la conciben como la interacción entre
dos dimensiones: la intensidad digital, centrada
en las inversiones tecnológicas, y la intensidad
de gestión de la transformación, que abarca la
visión, el liderazgo y la gobernanza. Este marco
conceptual ha guiado numerosos estudios,
consolidando su relevancia para evaluar el
avance digital organizacional. Finalmente, la
proliferación de modelos de madurez digital
evidenciada por Haryanti et al. (2023), quienes
identificaron 44 enfoques distintos, refleja la
diversidad teórica y metodológica que
caracteriza este campo de investigación.
Kalender y Žilka (2024) realizaron un análisis
comparativo de 42 modelos de madurez digital,
identificando tendencias predominantes y áreas
prioritarias. Su investigación revela una
evolución desde modelos centrados
principalmente en aspectos tecnológicos hacia
enfoques más holísticos que integran
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dimensiones organizacionales, estratégicas y
culturales. Esta evolución refleja un
reconocimiento creciente de que la
transformación digital es un fenómeno
multidimensional que requiere un enfoque
integral.
Según Capgemini Consulting, citado por
Kalender t Žilka (2024), uno de los primeros
modelos de madurez digital, creado en 2012,
abarcó cinco dimensiones fundamentales:
estrategia, organización, proceso, tecnología y
cultura. Este enfoque pionero destacó que,
además de las capacidades tecnológicas, las
competencias de transformación son esenciales
para una digitalización exitosa. Desde entonces,
múltiples modelos han sido propuestos por
consultoras, investigadores y académicos, con
estructuras y niveles de madurez propios. Entre
los más influyentes se encuentra el Digital
Maturity Model del MIT y Capgemini,
mencionado por Nezami et al. (2022), que
clasifica la madurez digital en cuatro categorías:
principiantes digitales, conservadores,
fashionistas y maestros digitales. Su amplia
aplicación en diversos sectores lo ha convertido
en una referencia central para evaluar el
progreso digital organizacional. Marín y
Galdón (2023) identifican cinco criterios
recurrentes en la literatura para medir la
madurez digital: productos/servicios, clientes,
procesos/operaciones, tecnología de la
información e inteligencia artificial,
representando un equilibrio entre los aspectos
técnicos y los estratégicos del negocio.
Asimismo, los modelos han sido
contextualizados en sectores específicos. Por
ejemplo, Utama et al. (2024) desarrollaron el
Modelo de Madurez de Transformación Digital
para Evaluación de Puertos (DTMPA),
diseñado para países archipelágicos. Este
modelo, con cinco niveles de madurez y
dimensiones adaptadas al entorno marítimo,
permite evaluar el avance digital en función de
los retos geográficos y logísticos propios del
sector portuario.
En el ámbito educativo, Spiewak y Kujawski
(2024) desarrollan un modelo para evaluar la
madurez digital universitaria, subrayando que
las instituciones de educación superior
enfrentan desafíos particulares debido a su
estructura organizacional y misión formativa.
Su análisis en dos universidades evidenció
diferencias notables en el nivel de madurez
digital, aunque también se identificaron
prácticas comunes que pueden servir de
referencia para futuras implementaciones. En el
sector sanitario, Phiri et al. (2023) examinan la
aplicación de modelos de madurez digital en el
Servicio Nacional de Salud del Reino Unido,
resaltando la necesidad de estandarizar los
sistemas de evaluación entre diferentes tipos de
instituciones. Concluyen que, aunque los
modelos globales ofrecen marcos útiles, deben
ser adaptados a los contextos locales para
reflejar las características y necesidades
específicas del sistema sanitario. Respecto a las
pequeñas y medianas empresas (PYMES),
Mick et al. (2024) proponen una hoja de ruta de
transformación digital sostenible, el modelo
SDT-SMEs, que integra la madurez digital con
la alineación estratégica. Este modelo considera
seis dimensiones: tecnologías digitales, enfoque
al cliente, cultura organizacional, gobernanza,
personas y sostenibilidad, reconociendo los
desafíos derivados de las limitaciones de
recursos y capacidades propias de las PYMES.
Por su parte, Tutak y Brodny (2022) llevaron a
cabo un estudio exhaustivo sobre la madurez
digital empresarial en Europa, centrado en ocho
determinantes de la Industria 4.0: inteligencia
artificial, big data, computación en la nube,
impresión 3D, robotización, integración de
procesos internos, integración con
clientes/proveedores y ciberseguridad. Los
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resultados mostraron grandes diferencias entre
países, destacando a los escandinavos y Malta
como líderes en madurez digital, mientras que
Grecia, Rumania, Bulgaria, Hungría y Letonia
se ubicaron en los niveles más bajos.
Weritz y Braojos (2020) identificaron seis
capacidades dinámicas esenciales en la
transformación digital: absorción, agilidad y
flexibilidad, colaboración interfuncional,
innovación, orientación al mercado y capacidad
relacional. Además, subrayan tres elementos de
la cultura digital como antecedentes clave para
alcanzar la madurez digital: el aprendizaje
continuo, la ética y gobernanza de datos, y un
liderazgo digital adaptativo. Estas dimensiones
ponen de relieve que la madurez digital requiere
tanto capacidades técnicas como
transformaciones culturales profundas. El
liderazgo y la cultura organizacional aparecen
como factores decisivos en múltiples
investigaciones. Montagnon et al. (2021),
mediante un estudio Delphi sobre mejores
prácticas y regulación, concluyen que la cultura
organizacional y el liderazgo ejecutivo son los
pilares de una madurez digital sostenible,
superando en relevancia incluso a las variables
tecnológicas. Este enfoque cuestiona los
modelos tradicionales centrados
exclusivamente en infraestructura digital,
enfatizando la necesidad de una visión
estratégica integral.
En el caso de las PYMES, Seppänen et al.
(2025) evidencian que las capacidades del
personal y el conocimiento digital actúan como
motores de la transformación, aunque persisten
desafíos vinculados a brechas de habilidades,
resistencia al cambio y dependencia de sistemas
heredados. Los autores recomiendan fortalecer
la alfabetización tecnológica, fomentar una
cultura innovadora y formar líderes con
competencias en análisis de datos y toma de
decisiones digital. Por otro lado, Raza et al.
(2023) clasifican los principales desafíos hacia
la madurez digital en tres categorías:
organizacionales/de gobernanza, operacionales
y tecnológicos. En su estudio del sector
marítimo, hallaron que los obstáculos
organizacionales y operacionales, como la
resistencia cultural y la rigidez estructural,
superan a los tecnológicos. Esta resistencia,
potenciada por el temor a la pérdida de empleo
y la inercia de prácticas tradicionales, impide
generar una verdadera cultura digital.
Finalmente, Jie et al. (2025) destacan que el
talento digital especializado es determinante
para que las PYMES de alta tecnología
traduzcan su madurez digital en capacidades
dinámicas y rendimiento innovador, reforzando
la idea de que la transformación depende, en
última instancia, de las personas que la
impulsan.
La complejidad de los ecosistemas de negocios
digitales constituye uno de los principales
desafíos para la transformación organizacional.
Dobrovnik et al. (2025) identificaron que los
gerentes de cadenas de suministro perciben las
capacidades digitales como un sistema
interconectado y dinámico, más que como
procesos lineales y aislados. Esta
interdependencia entre capacidades, como la
innovación, la agilidad y la colaboración,
genera dificultades en la planificación y
ejecución de estrategias de transformación, al
requerir una coordinación continua entre
actores internos y externos. Asimismo, los
sistemas heredados y la falta de estandarización
tecnológica representan barreras persistentes.
Kunkel et al. (2022) evidenciaron, en el
contexto de la Industria 4.0, que la
incompatibilidad entre los sistemas de TI de
distintos actores de la cadena de suministro
limita la interoperabilidad y restringe el uso de
tecnologías digitales sostenibles. La tendencia
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de cada gran empresa a imponer su propio
sistema agrava esta fragmentación, reduciendo
la eficiencia global de los ecosistemas digitales.
Raza et al. (2023) identifican cinco categorías
de factores de éxito para una transformación
digital efectiva: estrategia, organización,
personas y cultura, tecnología y ecosistema.
Subrayan que el proceso debe partir de una
visión estratégica centrada en la creación de
valor a través de la tecnología digital, impulsada
por un liderazgo comprometido que oriente las
inversiones y fomente una cultura innovadora.
En esta línea, Gileva et al. (2021) destacan el
papel del liderazgo visionario, capaz de acelerar
la transformación mediante la definición de
estrategias digitales, la asignación de recursos y
la creación de estructuras de gobernanza digital,
como los roles de Chief Digital Officer (CDO)
y Chief Information Officer (CIO),
fundamentales para coordinar los esfuerzos
tecnológicos y culturales de la organización.
Finalmente, el enfoque en el cliente se
consolida como un eje central del éxito digital.
Florea y Nieto (2025) desarrollaron un modelo
de madurez basado en tensiones que analiza la
educación del cliente como factor clave en
empresas de servicios intensivos en
conocimiento. Su estudio demuestra que
capacitar y acompañar al cliente a lo largo de su
experiencia digital no solo incrementa la
satisfacción y fidelidad, sino que también
mejora el rendimiento empresarial. En este
sentido, recomiendan integrar la educación del
cliente en todos los puntos de contacto y
empoderar a los formadores como asesores
estratégicos dentro del proceso de
transformación.
La experimentación y el aprendizaje continuo
se consolidan como estrategias esenciales para
una transformación digital efectiva. Mero et al.
(2020) demostraron que la adopción de la
automatización de marketing se beneficia del
uso de un enfoque de razonamiento efectual,
basado en la ejecución simultánea de múltiples
experimentos económicos dentro de diversas
áreas del negocio. Este método de “prueba y
aprendizaje” permite medir en tiempo real el
valor generado, descontinuar los experimentos
fallidos y escalar aquellos exitosos. A diferencia
de los modelos tradicionales en cascada, este
enfoque iterativo fomenta la innovación, la
flexibilidad y la adaptación organizacional,
incrementando la tasa de éxito en los programas
de transformación digital. La colaboración y las
alianzas estratégicas también emergen como
factores determinantes del éxito digital. Kolagar
et al. (2022) evidenciaron que las PYMES que
desarrollan relaciones colaborativas con
clientes, proveedores y competidores logran
aprovechar de manera más efectiva las
oportunidades que ofrece la digitalización. La
servitización digital, entendida como la
transición hacia modelos de negocio basados en
servicios digitales, se ve fortalecida por la
innovación abierta, las empresas conjuntas con
startups y la participación en incubadoras o
aceleradoras. Estas asociaciones potencian la
creatividad y permiten acceder a nuevas
tecnologías y mercados internacionales.
Una tendencia emergente en la literatura es la
integración de la sostenibilidad en los modelos
de madurez digital. Kupilas et al. (2023)
sostienen que no puede existir una
digitalización verdaderamente responsable sin
incorporar la sostenibilidad como dimensión
transversal. En su modelo de madurez para
organizaciones de investigación y desarrollo,
proponen métricas que integran eficiencia
energética, reducción de huella ambiental y
responsabilidad social. Este enfoque está
cobrando relevancia bajo el concepto de
“Digitainability”, que combina la
transformación digital con la sostenibilidad para
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promover ecosistemas empresariales más
resilientes, éticos y alineados con los Objetivos
de Desarrollo Sostenible. El papel de las
tecnologías avanzadas, particularmente la
inteligencia artificial (IA), está adquiriendo un
protagonismo central en la evolución de la
madurez digital. Nick et al. (2024) desarrollaron
un modelo de madurez de Industria 4.0
enriquecido con IA, destacando su capacidad
para optimizar la toma de decisiones y mejorar
los procesos operativos en organizaciones
manufactureras. Este modelo reconoce que la
IA no solo actúa como una herramienta de
automatización, sino como un catalizador de
innovación que impulsa la eficiencia, la
analítica predictiva y la gestión inteligente de
datos dentro de los entornos industriales.
La personalización de los modelos de madurez
digital según el tamaño y el sector
organizacional también se configura como una
tendencia clave. Cresswell et al. (2021)
enfatizan que los sistemas de salud digital
requieren modelos de madurez adaptados a las
características de las instituciones sanitarias y a
las necesidades de los pacientes, garantizando
seguridad, interoperabilidad y equidad en la
atención. En la misma línea, Mick et al. (2024)
sostienen que las PYMES demandan marcos
flexibles que contemplen sus limitaciones de
recursos y capacidades específicas,
proponiendo metodologías que integren
sostenibilidad, gobernanza y desarrollo humano
en su ruta hacia la digitalización. El enfoque en
la experiencia del cliente emerge como otro eje
de transformación. Athaide et al. (2024)
evidencian que las tecnologías digitales están
redefiniendo la innovación en marketing
mediante experiencias personalizadas y un
mayor compromiso emocional del consumidor.
Su revisión sistemática identifica el papel de
herramientas como los medios sociales, la
realidad aumentada, la realidad virtual, el
aprendizaje automático y la inteligencia
artificial, las cuales reconfiguran las estrategias
de interacción y fidelización en un mercado
cada vez más digitalizado y centrado en el
usuario. Finalmente, crece el interés por
modelos de madurez digital que faciliten
comparaciones internacionales. Tutak y Brodny
(2022) subrayan la necesidad de desarrollar
marcos estandarizados que permitan evaluar y
contrastar los niveles de madurez digital entre
países y regiones. Este enfoque comparativo
ofrece a los responsables políticos y líderes
empresariales información clave para orientar
estrategias de competitividad global y diseñar
políticas de transformación digital ajustadas a
las realidades culturales, económicas y
tecnológicas de cada contexto.
El presente estudio adopta un enfoque de
revisión sistemática de la literatura,
fundamentado en el protocolo PRISMA
(Preferred Reporting Items for Systematic
Reviews and Meta-Analyses), reconocido por
su rigurosidad y transparencia en la
identificación, selección y evaluación crítica de
la evidencia científica. Este enfoque
metodológico permitió garantizar la
exhaustividad y la validez de los hallazgos
relacionados con los modelos de madurez de
transformación digital y su aplicabilidad en
diversos contextos internacionales,
minimizando sesgos y asegurando la
reproducibilidad del proceso. La búsqueda
sistemática se efectuó en seis bases de datos
académicas de alto impacto: Scopus, Wiley
Online Library, Springer, MDPI, Web of
Science y Science Direct. Se estableció un
rango temporal de 2020 a 2025, con el fin de
reflejar las investigaciones más recientes y
pertinentes ante la acelerada evolución de las
tecnologías digitales y los enfoques de madurez
organizacional. Este criterio temporal también
permitió identificar las tendencias emergentes
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en torno a la digitalización y la sostenibilidad
dentro de los modelos de madurez.
Los estudios identificados fueron sometidos a
un proceso de selección en tres etapas:
identificación, cribado y elegibilidad. Se
aplicaron criterios de inclusión que
consideraron exclusivamente artículos
científicos revisados por pares, escritos en
inglés, que presentaran o analizaran modelos de
madurez digital y su aplicación en contextos
internacionales, sectoriales o culturales
diversos. En contraposición, los criterios de
exclusión eliminaron editoriales, reseñas de
libros, actas de conferencias sin revisión por
pares, estudios duplicados y aquellos que no
abordaran de forma directa el análisis o
aplicación de modelos de madurez digital. Este
procedimiento metodológico permitió delimitar
un corpus final de literatura científica robusta,
asegurando la relevancia, calidad y actualidad
de los estudios incluidos, los cuales sirvieron de
base para la síntesis comparativa y la
categorización de los distintos enfoques de
madurez digital analizados.
Figura 1. Referencias extraídas de las Bases de
Datos consultadas
En la figura 1 representa la cantidad de
referencias extraídas de distintas bases de datos
científicas para un estudio, con un total de 62
artículos seleccionados. Se observa que Scopus
es la base con mayor cantidad de artículos,
seguida de Science Direct, mientras que bases
como Wiley Online Library y MDPI tienen una
contribución mínima. Este patrón sugiere que
Scopus y Science Direct son las fuentes más
relevantes para la temática investigada, lo que
debe a su gran alineación con el enfoque del
estudio. Por otro lado, la baja representación de
ciertas bases indica limitaciones en su acceso,
cobertura temática o filtrado de búsqueda. Para
guiar esta revisión sistemática de la literatura
sobre modelos de madurez de transformación
digital y su aplicabilidad en contextos
internacionales, se formularon las siguientes
preguntas de investigación:
➢ RQ1: ¿Cuáles son las principales categorías
y características de los modelos de madurez
digital desarrollados en los últimos cinco
años, y qué dimensiones evalúan
principalmente?
➢ RQ2: ¿Cómo difieren los modelos de
madurez digital en términos de su
aplicabilidad en diferentes sectores
industriales, tamaños organizacionales y
contextos geográficos?
➢ RQ3: ¿Qué factores contextuales
(culturales, económicos, regulatorios,
tecnológicos) influyen en la efectividad y
relevancia de los modelos de madurez
digital cuando se aplican en diferentes
entornos internacionales?
➢ RQ4: ¿En qué medida los modelos de
madurez digital existentes incorporan
consideraciones sobre sostenibilidad,
aspectos culturales y particularidades
regionales en su diseño y aplicación?
➢ RQ5: ¿Qué adaptaciones o modificaciones
se requieren para mejorar la aplicabilidad
de los modelos de madurez digital en
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diversos contextos internacionales y qué
implicaciones tiene esto para la
investigación futura y la práctica
organizacional?
Estas preguntas están diseñadas para
proporcionar una comprensión integral de los
modelos de madurez digital existentes y su
aplicabilidad en contextos internacionales,
abordando tanto aspectos teóricos como
prácticos del tema en estudio.
Materiales y Métodos
Para llevar a cabo esta revisión sistemática de la
literatura, se implementó una estrategia de
búsqueda exhaustiva siguiendo los lineamientos
del protocolo PRISMA (Preferred Reporting
Items for Systematic Reviews and Meta-
Analyses). La búsqueda se realizó en seis
importantes bases de datos académicas: Scopus,
Wiley Online Library, Springer, MDPI, Web of
Science y Science Direct, durante el periodo
comprendido entre enero y marzo de 2024. Se
diseñaron y ejecutaron múltiples cadenas de
búsqueda utilizando operadores booleanos para
identificar estudios relevantes relacionados con
modelos de madurez de transformación digital
y su aplicabilidad en contextos internacionales.
Las cadenas de búsqueda fueron refinadas
iterativamente para maximizar la captación de
estudios pertinentes mientras se minimizaba la
inclusión de literatura irrelevante. Las
principales combinaciones de términos
incluyeron: Términos relacionados con
modelos de madurez digital: "digital maturity",
"digital transformation maturity model",
"digital maturity framework*", "digital
maturity assessment", "digital transformation
readiness", "digital readiness model" Términos
relacionados con contextos internacionales:
"international", "global*", "cross-cultural",
"multi-market". Términos relacionados con
marketing digital: "marketing", "digital
marketing". Términos relacionados con
evaluación: "Metrics", "KPI", "Key
Performance Indicators", "Measurement",
"Evaluation". Términos relacionados con
factores culturales: "Culture", "Cultural
dimensions", "Hofstede", "GLOBE".
Se aplicaron diferentes combinaciones de estos
términos en los campos de título, resumen y
palabras clave, dependiendo de las capacidades
específicas de cada base de datos. La Tabla 1
proporciona ejemplos de las principales cadenas
de búsqueda utilizadas en las bases de datos
científicas seleccionadas. Se realizaron
múltiples consultas en diversas bases de datos
para identificar estudios relevantes sobre
madurez digital en contextos internacionales y
de marketing. Sin embargo, debido a la
extensión de los resultados, en la Tabla 1 se
presentan únicamente las búsquedas que
arrojaron la mayor cantidad de artículos
seleccionados. En total, se ejecutaron 19
consultas en bases como Scopus, Web of
Science, Springer, Wiley y ScienceDirect, con
variaciones en los términos y operadores
booleanos empleados. Para garantizar la
claridad y relevancia, solo se incluyeron las
nueve consultas con el mayor número de
artículos seleccionados en cada una de las bases
de datos científicas identificadas. La selección
de estudios para esta revisión sistemática se
basó en criterios de inclusión y exclusión
predefinidos, diseñados para garantizar la
relevancia, calidad y actualidad de la literatura
analizada.
Los criterios fueron los siguientes: La selección
de estudios para esta revisión sistemática se
basó en criterios de inclusión y exclusión
predefinidos, diseñados para garantizar la
relevancia, calidad y actualidad de la literatura
analizada. Los criterios fueron los siguientes:
Para garantizar la actualidad de los hallazgos en
un campo en constante evolución, se
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seleccionarán estudios publicados en los
últimos cinco años (2020-2025). Las fuentes
incluirán exclusivamente artículos de revistas
académicas revisadas por pares, capítulos de
libros académicos y documentos de
conferencias prestigiosas con un riguroso
proceso de revisión. Se priorizarán
publicaciones en inglés, dado que este es el
idioma predominante en la literatura académica
internacional sobre transformación digital. La
selección temática abarcará estudios que
presenten, desarrollen o evalúen modelos de
madurez digital, así como aquellos que analicen
su aplicabilidad en distintos contextos
geográficos, sectoriales u organizacionales.
Además, se considerarán investigaciones que
discutan factores culturales, económicos o
regulatorios que influyen en la adopción de
estos modelos. Finalmente, se dará preferencia
a textos completos accesibles mediante
suscripciones institucionales o en acceso
abierto, asegurando así la disponibilidad del
material para su análisis.
Tabla 1. Operaciones booleanas realizadas en las bases de datos seleccionadas
Consulta
Base de Datos
Resultados
Iniciales
Seleccionados
( SRCTITLE ( "marketing" OR "digital marketing" OR "marketing strateg*" ) AND TITLE-ABS-KEY
( "maturity" AND ( "model*" OR "framework*" OR "assessment" ) ) )
Scopus
21
11
( TITLE ( "marketing" OR "digital marketing" OR "marketing strateg*" ) AND TITLE-ABS-KEY (
"maturity" AND ( "model*" OR "framework*" OR "assessment" ) ) ) AND ( EXCLUDE ( OA , "all" ) )
Scopus
49
6
"marketing" OR "digital marketing" OR "marketing strateg*" (Title) AND "maturity" AND ( "model*"
OR "framework*" OR "assessment" ) (All Fields)
Web of Science
65
7
( TITLE ( digital AND transformation ) AND TITLE ( "Metrics" OR "KPI" OR "Key Performance
Indicators" OR "Measurement" OR "Evaluation" OR "Digital maturity" ) AND TITLE-ABS-KEY (
"Culture" OR "Cultural dimensions" OR "Hofstede" OR "GLOBE" ) ) AND ( LIMIT-TO ( OA , "all" )
)
Scopus
8
8
"Metrics" OR "KPI" OR "Key Performance Indicators" OR "Measurement" OR "Evaluation" OR
"Digital maturity" OR "Cultural context" OR "Culture" OR "Cultural dimensions" OR "Hofstede" OR
"GLOBE"
Springer
101
4
digital transformation maturity model Title OR digital transformation All fields AND "digital
marketing" Title AND maturity Full Text
MPPI
8
2
""Digital transformation"" anywhere and "Marketing" in Title and ""Metrics" OR "KPI" OR "Key
Performance Indicators" OR "Measurement" OR "Evaluation" OR "Digital maturity"" anywhere
Wiley
19
2
( TITLE ( "digital transformation maturity model*" OR "digital maturity framework*" OR "digital
maturity assessment" OR "digital transformation readiness" OR "digital readiness model*" ) AND ABS
( "international*" OR "global*" OR "cross-cultural" OR "multi-market" OR "different countr*" ) ) AND
( LIMIT-TO ( OA , "all" ) )
Scopus
1
1
("Digital transformation") AND ("Metrics" OR "KPI" OR "Key Performance Indicators" OR
"Measurement" OR "Evaluation" OR "Digital maturity")
ScienceDirect
6952
20
Fuente: elaboración propia
Se excluirán estudios publicados antes de 2019
para evitar literatura potencialmente
desactualizada en un campo de rápida
evolución. Asimismo, no se considerarán
comentarios editoriales, cartas al editor, reseñas
de libros, artículos de prensa ni literatura gris
que no haya sido revisada por pares. Se
descartarán investigaciones que se centren
exclusivamente en tecnologías digitales
específicas sin abordar modelos de madurez,
aquellas que traten la transformación digital
solo de manera tangencial y las que no analicen
la aplicabilidad o contextualización de los
modelos en distintos entornos. También se
excluirán estudios con deficiencias
metodológicas evidentes o falta de rigor
académico, garantizando así la calidad de los
hallazgos. Finalmente, se evitarán
publicaciones duplicadas o con contenido
sustancialmente similar a otros estudios ya
incluidos en el análisis. En primer lugar, se
realizó la búsqueda inicial, obteniendo 7,325
estudios en seis bases de datos: Scopus [48],
Wiley Online Library [2], Springer [4], MDPI
[2 resultados], Web of Science [12] y Science
Direct [20]. Luego, se aplicó el filtro de
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elegibilidad, descartando estudios que no
cumplían los criterios de inclusión y exclusión.
Posteriormente, se filtraron los estudios por
rango temporal (2020-2025), reduciendo el total
a 86 documentos: Scopus [26], Wiley Online
Library [2], Springer [4], MDPI [2], Web of
Science [7] y Science Direct [20]. Después, se
eliminaron 17 duplicados, obteniendo 69
estudios únicos. Finalmente, dos revisores
analizaron títulos, resúmenes y textos
completos cuando fue necesario, resolviendo
discrepancias por consenso. Como resultado, se
seleccionaron 61 estudios para el análisis final.
La Figura 2 muestra el proceso de selección de
estudios mediante el método PRISMA,
asegurando un filtrado sistemático y
transparente. Se identificaron 372 registros en
seis bases de datos, de los cuales 86 fueron
retenidos tras aplicar criterios de elegibilidad y
un filtro temporal (2020-2025). Luego, se
eliminaron 17 duplicados, reduciendo el
número a 69 estudios únicos. Tras una revisión
exhaustiva del texto completo, se excluyeron 8
estudios, dejando un total de 61 artículos para el
análisis final. Este proceso garantiza la
selección de literatura relevante y de alta
calidad, reduciendo sesgos y asegurando una
base sólida para la investigación.
Figura 2. Diagrama de Flujo del Protocolo
PRISMA
El proceso de selección resultó en un corpus
final de 61 documentos para análisis completo.
Las estadísticas generales de este conjunto se
presentan en la Tabla 2:
Tabla 2. Estadísticas generales del corpus final
Tipo Publicación
Cantidad (%)
Distribución
Geográfica
Cantidad (%)
Distribución Temporal
Cantidad (%)
Artículos de revista
38 (62.30%)
Europa
31 (50.82%)
2020
4 (6.56%)
Conferencia
13 (21.31%)
América
13 (21.31%)
2021
10 (16.40%)
Informes
5 (8.19%)
Asia
15 (24.59%)
2022
12 (19.67%)
Capítulos de libro
4 (6.56%)
Oceanía
1 (1.64%)
2023
12 (19.67%)
Otros
1 (1.64%)
África
1 (1.64%)
2024-2025
23 (37.70%)
Fuente: elaboración propia
La Tabla 3 presenta estadísticas clave del
corpus final, destacando un aumento en las
publicaciones sobre modelos de madurez digital
entre 2020 y 2024, con proyecciones
prometedoras para 2025. Se observa un
predominio de autores europeos (50.82%), lo
que sugiere un sesgo eurocéntrico, con menor
representación de América (21.31%) y Asia
(24.59%). La mayoría de las publicaciones son
artículos de revista (62.30%), seguidos por
documentos de conferencia (21.31%). Además,
casi la mitad de los estudios tienen un enfoque
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multisectorial, con relevancia en manufactura,
industria y tecnología. Metodológicamente,
predominan las revisiones de literatura, estudios
de caso y encuestas, lo que orientará la
interpretación de los hallazgos y su
aplicabilidad en distintos contextos
internacionales.
Resultados y Discusión
Principales categorías y características de los
modelos de madurez digital desarrollados en
los últimos cinco años, y las dimensiones que
evalúan
Los modelos de madurez digital desarrollados
en los últimos cinco años evidencian una clara
transición desde marcos centrados únicamente
en la tecnología hacia enfoques integrales que
contemplan dimensiones estratégicas,
organizacionales, culturales y sostenibles. Este
cambio responde al reconocimiento de la
naturaleza multifacética de la transformación
digital en las organizaciones contemporáneas.
Los modelos pioneros, como el de Capgemini
Consulting citado por Kalender & Žilka (2024),
establecieron cinco dimensiones
fundamentales, estrategia, organización,
proceso, tecnología y cultura, definiendo que la
digitalización exitosa requiere no solo
infraestructura tecnológica, sino también
capacidades transformacionales. En esta línea,
la mayoría de los modelos actuales incorporan
niveles progresivos de madurez que, según
Merdin et al. (2023) permiten evaluar el avance
organizacional y diseñar hojas de ruta
específicas para cada etapa de desarrollo.
Además, estudios como el de Montagnon et al.
(2021) confirman que el liderazgo y la cultura
organizacional son pilares esenciales para
alcanzar una madurez digital sostenible. La
literatura reciente ha identificado criterios
transversales que se repiten en los modelos
contemporáneos. Marín Díaz & Galdón
Salvador (2023) enfatizan la adopción de
estándares digitales y la orientación al cliente
como elementos centrales, lo que representa una
evolución desde modelos enfocados en
procesos internos hacia otros que priorizan la
experiencia del usuario y la creación de valor.
Otro elemento clave son las capacidades
dinámicas, entendidas como mecanismos de
adaptación continua ante la disrupción
tecnológica. Weritz y Braojos (2020) destacan
la capacidad de absorción como un factor crítico
que permite identificar, asimilar y explotar
oportunidades del entorno digital para generar
ventajas competitivas sostenibles, consolidando
así un enfoque dinámico frente a los modelos
estáticos previos. En este contexto, surgen
herramientas metodológicas más precisas,
como el Modelo de Madurez de Autoevaluación
de Transformación Digital (DX-SAMM)
desarrollado por Haryanti et al. (2023), que
propone una evaluación simultánea y
multidimensional de variables tecnológicas,
organizativas y humanas. Estos marcos
estructurados contribuyen a una comprensión
más holística del grado de desarrollo digital y
facilitan la identificación de brechas y
oportunidades estratégicas dentro de las
organizaciones.
Figura 3. Diagrama de calor de Modelos de
Madurez Digital
Una tendencia emergente especialmente
relevante es la integración de la sostenibilidad
en los modelos de madurez. Kupilas et al.
(2023) introducen el concepto de
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“Digitainability”, destacando la convergencia
entre transformación digital y sostenibilidad
ambiental y social. Este enfoque reconoce que
una digitalización responsable implica
considerar el impacto ecológico y ético de las
tecnologías implementadas. Paralelamente, Da
Costa et al. (2022) demuestran empíricamente
que la capacidad innovadora actúa como
condición indispensable para la madurez
digital, especialmente en pequeñas y medianas
empresas, donde la cultura de innovación se
convierte en el motor del cambio. En síntesis,
los modelos contemporáneos reflejan una
evolución hacia marcos multidimensionales y
sistémicos, que integran tecnología, estrategia,
cultura, sostenibilidad e innovación,
consolidando la transformación digital como un
proceso continuo, complejo y holístico que
trasciende las herramientas tecnológicas para
convertirse en una verdadera transformación
organizacional. El Figura 3 muestra un mapa de
calor de los modelos de madurez digital
evaluados en función de siete dimensiones
clave: Estrategia, Organización, Procesos,
Tecnología, Cultura, Innovación y
Sostenibilidad. El gráfico resalta la presencia de
cada dimensión en los distintos modelos a
través de celdas sombreadas, mientras que en la
parte inferior se presenta el porcentaje de
modelos que abordan cada dimensión.
Diferencia de los modelos de madurez digital
en términos de su aplicabilidad en diferentes
sectores industriales, tamaños
organizacionales y contextos geográficos
La aplicabilidad de los modelos de madurez
digital varía ampliamente según el contexto
sectorial, organizacional y geográfico, lo que
demuestra que no existe un modelo universal
capaz de evaluar de manera efectiva las
capacidades digitales en todos los entornos.
Esta diversidad responde a las diferencias
estructurales, regulatorias y culturales que
caracterizan a cada tipo de organización y
sector. Por tanto, la literatura reciente enfatiza
la necesidad de diseñar marcos de evaluación
adaptativos que reconozcan las particularidades
contextuales para garantizar resultados válidos
y útiles. En el ámbito sectorial, diversas
investigaciones han demostrado la pertinencia
de modelos especializados. El sector marítimo
constituye un ejemplo paradigmático: Utama et
al. (2024) desarrollaron un modelo de madurez
digital para puertos en países archipelágicos,
fundamentado en una revisión
multidisciplinaria que integra dimensiones
tecnológicas, logísticas y medioambientales.
Este modelo reconoce la complejidad de las
operaciones portuarias y los desafíos derivados
de su dependencia de infraestructura física y
conectividad digital. De manera análoga, en el
sector educativo, Spiewak & Kujawski (2024)
subrayan la necesidad de modelos específicos
para universidades, argumentando que sus
objetivos académicos, estructuras
organizacionales y ritmos de cambio difieren
sustancialmente de los de las empresas
comerciales, lo que dificulta la comparación
directa de sus niveles de madurez digital.
El sector sanitario también requiere
aproximaciones diferenciadas. Phiri et al.
(2023) destacan la importancia de contar con
evaluaciones estandarizadas pero flexibles,
capaces de adaptarse a distintos tipos de
instituciones de salud, públicas, privadas o
comunitarias, considerando sus restricciones
presupuestarias y niveles de digitalización.
Estas adaptaciones permiten capturar con
mayor precisión las dimensiones críticas de la
madurez digital en contextos de alta
sensibilidad social y regulatoria. En cuanto al
tamaño organizacional, las pequeñas y
medianas empresas (PYMES) enfrentan
desafíos propios que condicionan su
transformación digital. Mick et al. (2024)
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proponen un modelo de madurez digital
sostenible (SDT-SMEs) estructurado en seis
dimensiones: tecnologías digitales, enfoque al
cliente, cultura organizacional, gobernanza,
personas y sostenibilidad. Este marco reconoce
las limitaciones de recursos financieros y
humanos de las PYMES, pero también su
capacidad de innovación y adaptabilidad frente
a entornos cambiantes. Asimismo, variables
como la antigüedad, localización e historia
digital de las organizaciones influyen de manera
significativa en su madurez, como demuestran
Zentner et al. (2022) quienes validan
empíricamente el impacto de estos factores
sobre el desarrollo de capacidades tecnológicas
y de gestión. Por último, las diferencias
geográficas y socioeconómicas representan un
condicionante esencial en la aplicabilidad de los
modelos. En economías emergentes,
particularmente en América Latina, la madurez
digital está estrechamente vinculada con la
accesibilidad tecnológica y las políticas
públicas de innovación. Gonzalez-Tamayo et al.
(2023) evidencian que el desarrollo digital de
las PYMES latinoamericanas depende de la
adopción contextualizada de tecnologías como
inteligencia artificial, computación en la nube y
blockchain, las cuales deben implementarse
considerando las realidades económicas
locales. Esta perspectiva regional refuerza la
necesidad de enfoques situados que reconozcan
las brechas tecnológicas, infraestructurales y
culturales entre distintos contextos geográficos.
Factores contextuales que influyen en la
efectividad y relevancia de los modelos de
madurez digital cuando se aplican en
diferentes entornos internacionales
El contexto europeo muestra una fuerte
heterogeneidad en madurez digital, con países
escandinavos como Finlandia y Dinamarca
liderando gracias a su inversión tecnológica y
ecosistemas innovadores, mientras Grecia,
Rumania y Bulgaria presentan rezagos por falta
de conectividad y formación (Tutak y Brodny,
2022). Estas brechas exigen políticas
diferenciadas dentro de la Unión Europea que
consideren las realidades socioeconómicas de
cada país. Estudios nacionales refuerzan la
necesidad de modelos adaptativos. En Irán, las
restricciones regulatorias y la baja
infraestructura limitan la adopción tecnológica
(Alipour et al., 2025); en Brasil, la industria
automotriz depende de políticas de innovación
y de la articulación con proveedores globales
(Costa et al., 2024), mientras que la logística del
comercio electrónico se apoya en tecnologías de
trazabilidad y automatización (Tabim et al.,
2024). En síntesis, la diversidad sectorial y
geográfica demuestra que no existen modelos
universales de madurez digital. Su efectividad
depende de enfoques situados y flexibles,
capaces de responder a las condiciones
económicas, culturales y tecnológicas de cada
entorno para garantizar estrategias de
transformación digital coherentes y sostenibles.
La aplicación de modelos de madurez digital en
contextos internacionales está condicionada por
factores interrelacionados que determinan su
relevancia y efectividad. Entre ellos, los
factores culturales son esenciales: Florea y
Nieto (2025) señalan que valores y normas
influyen en la adopción tecnológica, por lo que
las infraestructuras organizacionales deben
adaptarse culturalmente. En el plano
económico, la disponibilidad de recursos define
las posibilidades de transformación; Kunkel et
al. (2022) demuestran que la capacidad de
compartir información en cadenas de suministro
depende de dinámicas financieras que facilitan
o limitan la digitalización colaborativa. El
desarrollo tecnológico regional también
condiciona los resultados. Nick et al. (2024)
muestran que las presiones para digitalizarse en
la Industria 4.0 varían según las infraestructuras
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previas, lo que genera distintos puntos de
partida entre regiones. A su vez, Raza et al.
(2023) identifican que la falta de
estandarización e interoperabilidad entre
sistemas tecnológicos constituye una barrera
crítica para la transformación digital. Los
contextos normativos influyen de forma similar:
Alipour et al. (2025) evidencian que los marcos
legales divergentes modifican la alineación
entre objetivos comerciales y tecnológicos.
Finalmente, las diferencias en competencias
digitales, documentadas por Tutak y Brodny
(2022) en Europa, destacan la necesidad de
estrategias diferenciadas según las capacidades
y recursos preexistentes. En síntesis, la madurez
digital depende de una interacción compleja
entre factores culturales, económicos,
tecnológicos y normativos, lo que exige
enfoques adaptativos y contextualizados para su
aplicación internacional.
El liderazgo y la gobernanza son factores clave
para la transformación digital. Dobrovnik et al.
(2025) destacan que las capacidades directivas
permiten identificar oportunidades tecnológicas
y coordinar cambios organizacionales
complejos. La madurez del mercado, según
Nezami et al. (2022) determina el grado de
estandarización y las posibilidades de
innovación radical, diferenciando trayectorias
entre economías avanzadas y emergentes. Los
factores culturales internos también influyen:
Seppänen et al. (2025) muestran que las
habilidades digitales de los empleados pueden
facilitar o dificultar la transformación, según la
cultura organizacional. En mercados
emergentes, la seguridad de datos constituye
una barrera central, como advierten Aghazadeh
et al. (2024) especialmente en entornos
multinacionales con regulaciones diversas. En
conjunto, estos elementos, liderazgo, mercado,
cultura y seguridad, evidencian que la madurez
digital requiere modelos adaptativos y
contextualizados, capaces de integrar variables
culturales, económicas y tecnológicas
específicas para lograr transformaciones
sostenibles y efectivas.
Incorporación de modelos de madurez
digital existentes sobre de la sostenibilidad,
aspectos culturales y particularidades
regionales en su diseño y aplicación
Los modelos de madurez digital
contemporáneos incorporan cada vez más
dimensiones de sostenibilidad, cultura y
contexto regional, aunque con distinto grado de
integración metodológica. La convergencia
entre transformación digital y sostenibilidad,
destacada por Kupilas et al. (2023) bajo el
concepto de “Digitainability”, propone
herramientas que evalúan simultáneamente
digitalización y sostenibilidad organizacional.
De forma similar, Mick et al. (2024) incluyen la
sostenibilidad como una de las seis dimensiones
de su modelo, facilitando diagnósticos
integrales, especialmente útiles para PYMES
con recursos limitados. La literatura también
evidencia una relación causal positiva entre
digitalización y sostenibilidad: Weritz y
Braojos (2020) sostienen que las organizaciones
digitalmente transformadas mejoran su
eficiencia y reducen su impacto ambiental. En
paralelo, la cultura y el liderazgo organizacional
emergen como componentes decisivos;
Montagnon et al. (2021) y Seppänen et al.
(2025) destacan que los valores, prácticas y
habilidades tecnológicas contextualizadas
impulsan la madurez digital sostenible,
especialmente en empresas pequeñas.
El desarrollo de la madurez digital sigue
trayectorias evolutivas variables, donde las
organizaciones con objetivos estratégicos
definidos avanzan más rápido (Erkkila y
Luoma, 2023). Además, las diferencias
regionales influyen en los resultados: Tutak y
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Brodny (2022) evidencian brechas entre países
escandinavos y Europa Oriental; Utama et al.
(2024) adaptan modelos para infraestructuras
portuarias archipelágicas, y Spiewak &
Kujawski (2024) o Phiri et al. (2023)
contextualizan la digitalización en los sectores
educativo y sanitario, respectivamente. En
síntesis, la tendencia actual apunta hacia
modelos holísticos que integran sostenibilidad,
cultura y contexto regional, reflejando una
comprensión más compleja y situada de la
transformación digital. Sin embargo, persisten
diferencias: algunos marcos logran integrar
enfoques sistémicos, mientras otros mantienen
visiones predominantemente tecnológicas, con
limitada atención a las particularidades
culturales o geográficas.
Adaptaciones o modificaciones para mejorar
la aplicabilidad de los modelos de madurez
digital en diversos contextos internacionales
e implicaciones para la investigación futura
y la práctica organizacional
La aplicabilidad global de los modelos de
madurez digital depende de su capacidad de
adaptación a factores contextuales,
metodológicos y de implementación. Grivas et
al. (2024) destacan que una estrategia digital
clara es esencial para guiar transformaciones
sostenibles, mientras Raza et al. (2023)
subrayan la importancia del liderazgo ejecutivo
como eje articulador entre visión estratégica y
resultados organizacionales. La diferenciación
por tamaño organizacional es otro requisito:
Mick et al. (2024) diseñan modelos específicos
para PYMES, integrando dimensiones
tecnológicas, culturales y sostenibles ajustadas
a sus limitaciones. Asimismo, Dobrovnik et al.
(2025) muestran que los directivos perciben las
capacidades digitales como sistemas
interconectados, lo que exige herramientas
evaluativas más complejas y sistémicas. La
sostenibilidad, según Weritz y Braojos (2020),
debe ser parte integral de los modelos, al
vincular la digitalización con la eficiencia y los
beneficios ambientales. Las adaptaciones
sectoriales y regionales también son
prioritarias: Spiewak & Kujawski (2024)
proponen marcos específicos para
universidades, mientras Tutak y Brodny (2022)
sugieren cooperaciones regionales entre países
con madurez digital similar. Merdin et al.
(2023) recomiendan estructuras modulares y
flexibles para mantener comparabilidad entre
contextos, y Ladu et al. (2024) insisten en la
comprensión de los patrones de adopción
tecnológica para diseñar intervenciones
efectivas. Finalmente, Raza et al. (2023)
enfatizan el aprendizaje organizacional como
principio adaptativo, y Garay y Reier (2024)
destacan el uso de procesamiento del lenguaje
natural para análisis cualitativos más precisos.
En síntesis, mejorar la aplicabilidad global
requiere modelos flexibles, sostenibles y
culturalmente contextualizados, capaces de
ajustarse a diferencias regionales y sectoriales,
combinando rigor metodológico con
adaptabilidad práctica.
La revisión sistemática de la literatura permitió
identificar los principales modelos de madurez
digital de los últimos cinco años y analizar su
aplicabilidad internacional, revelando una
transición desde enfoques tecnológicos hacia
marcos holísticos que integran dimensiones
estratégicas, culturales y sostenibles. Braglia et
al. (2022) y Seebacher (2021) coinciden en que
la madurez digital implica reestructurar
procesos y definir etapas progresivas apoyadas
en indicadores y estrategias precisas. La
sostenibilidad se consolida como una tendencia
clave: Kupilas et al. (2023) introducen el
concepto de Digitainability, mientras Díaz-
Meneses et al. (2023) y Mick et al. (2024)
integran la sostenibilidad como dimensión
evaluativa que mejora la eficiencia y
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experiencia del usuario. En paralelo, el
liderazgo y la cultura organizacional emergen
como ejes centrales. Zulunova y Mudrak (2023)
muestran percepciones divergentes entre
directivos y empleados sobre madurez digital, y
Montagnon et al. (2021) y Seppänen et al.
(2025) confirman que el liderazgo efectivo y la
cultura innovadora impulsan la transformación
digital sostenible.
Las diferencias sectoriales y contextuales son
determinantes: Lestari et al. (2024), Kirmond
(2020) y Knihová (2021) resaltan la necesidad
de modelos específicos para sectores como el
educativo, automotriz o B2B, mientras
Proskurnina et al. (2021) y Öztürk (2024)
documentan brechas en PYMES y regiones
emergentes. Los factores culturales,
económicos y tecnológicos, según Fiorentino
(2025), influyen directamente en la efectividad
de los modelos, reforzando la importancia de
adaptaciones situadas. Asimismo, la madurez
digital se asocia con capacidades dinámicas y
analíticas. Singh et al. (2023) evidencian el
valor de algoritmos adaptativos, mientras
Homburg y Wielgos (2022) demuestran que las
capacidades de marketing digital
complementan las tradicionales, potenciando la
rentabilidad. La innovación y la colaboración
son también esenciales: Polova y Thomas
(2020) destacan la madurez de servitización
como marco colaborativo, y Fuentes et al.
(2024) introducen modelos basados en mapas
cognitivos difusos que mejoran la capacidad
predictiva de la madurez organizacional.
Finalmente, los estudios de Cheng (2022),
Costa et al. (2024), Daries et al. (2021) y
Savinov et al. (2021) confirman la necesidad de
adaptar los modelos a particularidades
geográficas, culturales y sectoriales. En
conjunto, los hallazgos muestran que la
madurez digital efectiva requiere modelos
flexibles, sostenibles y contextualmente
sensibles, capaces de integrar factores
culturales, tecnológicos y organizacionales para
guiar transformaciones digitales coherentes en
entornos globales diversos.
Conclusiones
La presente revisión sistemática ha permitido
identificar una evolución significativa en los
modelos de madurez digital durante el período
2020-2025, caracterizada por un cambio
paradigmático desde aproximaciones
exclusivamente tecnológicas hacia marcos
multidimensionales que integran aspectos
organizacionales, culturales, estratégicos y de
sostenibilidad. Los resultados revelan que la
madurez digital contemporánea se
conceptualiza mayoritariamente como un
proceso gradual con niveles progresivos que
permiten a las organizaciones evaluar
sistemáticamente su estado actual y desarrollar
hojas de ruta estructuradas para avanzar en su
transformación. Se ha constatado que factores
como el liderazgo, la cultura organizacional, las
capacidades dinámicas y la orientación al
cliente constituyen dimensiones fundamentales
para evaluar la madurez digital en diversos
contextos, complementando aspectos
puramente tecnológicos que dominaban
modelos anteriores. Respecto al objetivo
principal de identificar y categorizar los
modelos de madurez de transformación digital
existentes evaluando su aplicabilidad en
diversos contextos internacionales, la
investigación ha logrado determinar que la
efectividad de estos modelos está
significativamente condicionada por factores
contextuales específicos como tamaño
organizacional, sector industrial y entorno
geográfico-cultural. Los hallazgos demuestran
que mientras ciertos sectores como educación,
salud y manufactura cuentan con modelos
específicamente adaptados a sus
particularidades operativas, otros permanecen
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subrepresentados en la literatura académica.
Asimismo, se han identificado patrones
diferenciados de aplicabilidad según regiones
geográficas, con modelos predominantemente
desarrollados en contextos europeos y
norteamericanos que requieren adaptaciones
significativas para su implementación efectiva
en economías emergentes y entornos
culturalmente diversos. Como artículo de
revisión sistemática, este trabajo ha integrado y
analizado críticamente 61 estudios relevantes
publicados entre 2020 y 2025, proporcionando
una síntesis comprehensiva del estado actual del
conocimiento sobre modelos de madurez digital
y su aplicabilidad internacional. La
metodología sistemática empleada ha permitido
identificar tendencias emergentes, brechas
investigativas y heterogeneidad conceptual y
metodológica en este campo en rápida
evolución, ofreciendo una base sólida para
futuras investigaciones y aplicaciones prácticas.
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