Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.3
Edición Especial EUROTEC 2026
Página 72
INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA Y TOMA DE DECISIONES EN LA
GESTIÓN ADMINISTRATIVA
GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DECISION-MAKING IN
ADMINISTRATIVE MANAGEMENT
Autores:
1
Layla Yasmina Viteri Rade,
2
Walter Javier Maldonado de la Cruz y
3
Dolores Johanna
Muñoz Piza.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-1155-7360
²ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-4725-0870
³ORCID ID: https://orcid.org/0009-0006-0739-5000
¹E-mail de contacto: lviteri@euroamericano.edu.ec
²E-mail de contacto: wmaldonado@euroamericano.edu.ec
³E-mail de contacto: dolores.munoz@euroamericano.edu.ec
Afiliación: ¹*²*³*Instituto Superior Tecnológico EuroAmericano, (Ecuador).
Artículo recibido: 15 de Septiembre del 2026.
Artículo revisado: 17 de Septiembre del 2026.
Artículo aprobado: 17 de Septiembre del 2026.
1
Ingeniera Comercial, graduada de la Universidad Técnica de Manabí, (Ecuador). Magíster en Administración de Empresas, mención en
Dirección Estratégica de Proyectos, graduada de la Universidad Laica Vicente Rocafuerte de Guayaquil, (Ecuador). Magíster en
Educación, mención en Innovaciones Pedagógicas, graduada de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, (Ecuador). Docente
investigadora del Instituto Superior Tecnológico Universitario EuroAmericano, con más de 2 años de experiencia.
²Ingeniero en Sistemas Computacionales, graduado de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Magíster en Gerencia Educativa, graduado
de la Universidad Metropolitana, (Ecuador). Vicerrector Académico, docente e investigador del Instituto Superior Tecnológico
Universitario EuroAmericano, con más de 20 años de experiencia.
³Licenciada en Gestión del Talento Humano, graduada de la Universidad Estatal de Bolívar, (Ecuador). Investigadora afiliada al Instituto
Superior Tecnológico Universitario EuroAmericano, con 1 año de experiencia.
Resumen
La inteligencia artificial generativa (IAG) está
transformando los procesos administrativos de
las organizaciones, aunque su incidencia en la
toma de decisiones dentro de instituciones de
educación superior tecnológica sigue siendo un
terreno poco explorado. Este estudio analizó
dicha incidencia en el Instituto Tecnológico
Universitario Euroamericano, mediante una
investigación aplicada de enfoque mixto,
alcance descriptivo-correlacional, diseño no
experimental y corte transversal. Participaron
25 colaboradores administrativos bajo muestreo
censal, quienes respondieron una encuesta con
escala Likert, complementada con entrevistas
semiestructuradas a 5 informantes clave. Los
resultados cuantitativos muestran que entre el
96% y el 100% del personal utiliza herramientas
como ChatGPT para redactar documentos,
sistematizar información y evaluar alternativas
antes de decidir. La totalidad de los encuestados
reportó que la IAG reduce errores
documentales, acelera los tiempos de respuesta
y mejora la eficiencia general de la gestión. El
análisis cualitativo confirmó ganancias en
productividad y organización documental,
aunque los entrevistados advirtieron sobre
riesgos asociados a la confiabilidad de los datos,
la privacidad y la necesidad de supervisión
humana. Se concluye que la IAG ejerce una
influencia positiva sobre los procesos
decisionales al proporcionar insumos
estructurados y oportunos, siempre que su
implementación incluya lineamientos éticos y
capacitación continua.
Palabras clave: Inteligencia artificial
generativa, Gestión administrativa, Toma de
decisiones, Transformación digital,
Innovación institucional.
Abstract
Generative artificial intelligence (GAI) is
transforming organizational administrative
processes, although its incidence on decision-
making within higher education technology
institutions remains a scarcely explored field.
This study analyzed such incidence at the
Instituto Tecnológico Universitario
Euroamericano through applied research with a
mixed-methods approach, descriptive-
correlational scope, non-experimental design,
and cross-sectional cut. Twenty-five
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administrative staff members took part under
census sampling, responding to a Likert-scale
survey complemented by semi-structured
interviews with 5 key informants. Quantitative
results show that between 96% and 100% of
personnel use tools such as ChatGPT to draft
documents, systematize information, and
evaluate alternatives before making decisions.
All respondents reported that GAI reduces
document errors, accelerates response times,
and improves overall management efficiency.
Qualitative analysis confirmed gains in
productivity and document organization,
though interviewees warned about risks related
to data reliability, privacy, and the need for
human oversight. It is concluded that GAI
exerts a positive influence on decision-making
processes by providing structured and timely
inputs, provided its implementation includes
ethical guidelines and continuous training.
Keywords: Generative artificial intelligence,
Administrative management, Decision-
making, Digital transformation,
Institutional innovation.
Sumário
A inteligência artificial generativa (IAG) está
transformando os processos administrativos das
organizações, embora sua incidência na tomada
de decisões dentro de instituições de ensino
superior tecnológico continue sendo um terreno
pouco explorado. Este estudo analisou essa
incidência no Instituto Tecnológico
Universitario Euroamericano, por meio de uma
pesquisa aplicada de abordagem mista, alcance
descritivo-correlacional, desenho não
experimental e corte transversal. Participaram
25 colaboradores administrativos sob
amostragem censitária, que responderam a uma
pesquisa com escala Likert, complementada
com entrevistas semiestruturadas a 5
informantes-chave. Os resultados quantitativos
mostram que entre 96% e 100% do pessoal
utiliza ferramentas como o ChatGPT para
redigir documentos, sistematizar informações e
avaliar alternativas antes de decidir. A
totalidade dos entrevistados relatou que a IAG
reduz erros documentais, acelera os tempos de
resposta e melhora a eficiência geral da gestão.
A análise qualitativa confirmou ganhos em
produtividade e organização documental,
embora os entrevistados tenham alertado sobre
riscos associados à confiabilidade dos dados, à
privacidade e à necessidade de supervisão
humana. Conclui-se que a IAG exerce uma
influência positiva sobre os processos
decisórios ao fornecer insumos estruturados e
oportunos, desde que sua implementação inclua
diretrizes éticas e capacitação contínua.
Palavras-chave: Inteligência artificial
generativa, Gestão administrativa, Tomada
de decisão, Transformação digital, Inovação
institucional.
Introducción
La inteligencia artificial generativa (IAG) ha
emergido como una tecnología disruptiva
dentro de la transformación digital de las
organizaciones. A diferencia de los sistemas
tradicionales, no se limita a procesar
información: genera contenido nuevo (textos,
resúmenes, propuestas) a partir de patrones
aprendidos previamente. García et al. (2025)
documentan esta capacidad generativa como un
rasgo distintivo frente a las herramientas de
automatización convencionales, aplicable a
múltiples sectores estratégicos.
En el ámbito de la gestión administrativa, la
toma de decisiones constituye un proceso
crítico que implica planificar, organizar, dirigir
y controlar recursos. Clavijo et al. (2024)
sostienen que la IAG puede apoyar ese proceso
al automatizar tareas repetitivas, organizar
grandes volúmenes de información y generar
insumos que facilitan la evaluación de
alternativas. Su incorporación, sin embargo, no
está exenta de riesgos. Quiroz (2025) advierte
que problemas como la privacidad de los datos,
el sesgo algorítmico y la falta de transparencia
en los modelos generativos pueden afectar la
calidad de las decisiones cuando no existen
mecanismos de supervisión humana adecuados.
Las instituciones de educación superior
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tecnológica enfrentan, además, desafíos
particulares en su gestión administrativa. Según
Santistevan et al. (2025), estas organizaciones
deben equilibrar la eficiencia operativa con la
calidad del servicio educativo, lo que vuelve
especialmente relevante analizar cómo las
tecnologías emergentes pueden fortalecer sus
procesos internos.
A nivel regional, la adopción de inteligencia
artificial en América Latina muestra un rezago
explicado por limitaciones en infraestructura,
inversión y formación especializada (Jung y
Katz, 2025). Lo que hace necesario generar
evidencia local sobre el impacto real de la IAG
en organizaciones concretas. En Ecuador, la
educación superior enfrenta retos adicionales de
modernización administrativa y eficiencia en el
uso de recursos; Santander et al. (2023) señalan
que la resistencia al cambio y las brechas de
competencias digitales limitan el avance de esa
transformación.
La evidencia disponible sugiere que el uso de
modelos de lenguaje reduce los tiempos de
elaboración documental y mejora la gestión del
conocimiento, aunque Herrera (2025) matiza
que estos beneficios dependen de entornos
seguros y de la capacidad del personal para
formular instrucciones precisas. En paralelo,
Ortiz et al. (2024) advierten que los modelos
generativos pueden reproducir patrones
discriminatorios presentes en sus datos de
entrenamiento, lo que podría comprometer la
objetividad de la información utilizada en
decisiones administrativas si no se implementan
mecanismos de validación.
Pese al creciente interés por la IAG, persiste una
brecha de conocimiento sobre su incidencia
específica en la gestión administrativa de
instituciones de educación superior tecnológica,
ya que la mayoría de los estudios se concentran
en sectores empresariales o en aplicaciones
estrictamente académicas (Verdecia, 2025).
Ante esta realidad, el presente estudio se
propuso analizar el uso y la incidencia potencial
de la IAG en los procesos de toma de decisiones
de la gestión administrativa del Instituto
Tecnológico Universitario Euroamericano. El
objetivo general consiste en analizar dicha
incidencia en el contexto institucional descrito.
Los objetivos específicos son: examinar el nivel
actual de utilización de herramientas de IAG en
la gestión administrativa institucional;
identificar los procesos administrativos y tipos
de decisiones susceptibles de fortalecimiento
mediante su uso; e interpretar la relación entre
el uso de IAG y la eficiencia en la toma de
decisiones dentro de dicha gestión.
Materiales y Métodos
Se optó por un enfoque mixto que combinó la
recolección de datos numéricos y narrativos, lo
que permitió no solo medir el nivel de uso de la
inteligencia artificial generativa entre el
personal administrativo, sino también
comprender sus experiencias y percepciones
frente a esta tecnología. El estudio fue de tipo
aplicado, orientado a generar conocimiento útil
para la mejora de los procesos internos
institucionales. El alcance fue descriptivo-
correlacional, y el diseño no experimental y de
corte transversal, ya que no se manipularon
variables y la información se recogió en un
único momento, obteniendo un diagnóstico
puntual del estado de la cuestión.
La población estuvo compuesta por los 25
colaboradores del área administrativa de la
institución, todos vinculados directamente a
tareas de planificación, gestión documental,
organización de información y toma de
decisiones. Dado el tamaño reducido del grupo,
se trabajó con la totalidad de los 25
colaboradores (muestreo censal) para la fase
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cuantitativa. El 56% eran mujeres y el 44%
hombres, con edades entre 25 y 58 años (media
aproximada de 38 años); el 68% contaba con
título de tercer nivel y el 32% con estudios de
cuarto nivel. Para la fase cualitativa se
seleccionaron 5 personas mediante muestreo
intencional, considerando más de cinco años de
experiencia laboral, cargos con responsabilidad
decisional y participación activa en procesos
administrativos estratégicos.
Para la fase cuantitativa se diseñó una encuesta
estructurada de diez preguntas cerradas, con
escala de cinco puntos (totalmente en
desacuerdo, en desacuerdo, ni de acuerdo ni en
desacuerdo, de acuerdo y totalmente de
acuerdo), organizadas en tres grupos: uso
habitual de herramientas de IAG, beneficios
percibidos en la gestión diaria e incidencia en la
toma de decisiones. Para la fase cualitativa se
elaboró una guía de entrevista semiestructurada
con preguntas abiertas distribuidas en cinco
ejes: uso cotidiano de la IAG, beneficios
observados, influencia en las decisiones, riesgos
o limitaciones percibidas y necesidades de
formación.
La investigación inició con una revisión del
contexto administrativo para identificar las
actividades clave. El cuestionario fue sometido
a revisión de tres expertos en metodología y
administración, y posteriormente a una prueba
piloto con cinco trabajadores de características
similares a la población objetivo, lo que
permitió ajustar la redacción de algunas
preguntas. La encuesta se aplicó de forma
presencial a los 25 colaboradores en sus puestos
de trabajo (aproximadamente 10 minutos por
persona), recolectándose en sobres cerrados
para garantizar la confidencialidad. Las
entrevistas semiestructuradas se realizaron en
horario laboral, en oficinas privadas, con una
duración de entre 20 y 30 minutos, grabadas con
autorización previa para su posterior
transcripción textual. Para los datos
cuantitativos se calcularon frecuencias y
porcentajes por pregunta, con especial atención
a la suma de las respuestas "de acuerdo" y
"totalmente de acuerdo"; no se realizaron
pruebas estadísticas complejas.
Los datos cualitativos se analizaron mediante
análisis temático: se leyeron las transcripciones
en repetidas ocasiones, se codificaron los
fragmentos relevantes y se agruparon en las
cinco categorías predefinidas. Se contrastaron
ambos tipos de hallazgos para obtener una
visión integrada del fenómeno. El estudio
respetó los principios éticos de investigación
con personas. Cada participante firmó un
consentimiento informado, se garantizó el
anonimato y la confidencialidad de las
respuestas, y se informó a los participantes que
podían retirarse en cualquier momento sin
consecuencia alguna. Ninguno fue expuesto a
riesgos físicos o psicológicos, y el Comité de
Ética del Instituto Tecnológico Universitario
Euroamericano aprobó el protocolo de
investigación.
Resultados y Discusión
La encuesta contenía diez preguntas agrupadas
en tres dimensiones: uso habitual de
herramientas de IAG, beneficios percibidos en
la gestión diaria e incidencia en la toma de
decisiones. La Tabla 1 presenta el enunciado
completo de cada pregunta junto con su
distribución de respuestas. En la dimensión de
uso habitual, el 96% de los encuestados emplea
herramientas de inteligencia artificial
generativa en sus actividades administrativas y
para redactar documentos, mientras el 4%
restante se posiciona de forma neutral, sin
manifestar desacuerdo explícito. Esto sugiere
una adopción generalizada sin rechazo, donde el
pequeño porcentaje neutral refleja indecisión o
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falta de familiaridad y no oposición a la
herramienta. En la dimensión de beneficios
percibidos, entre el 96% y el 100% de los
encuestados reconoce que la IAG organiza
información, facilita el análisis, reduce errores
y optimiza el tiempo. Un 96% se considera
capacitado para usar estas herramientas,
mientras el 4% neutral en este ítem sugiere
inseguridad o falta de exposición previa, no
incompetencia declarada. La valoración de la
reducción de errores documentales y de la
optimización del tiempo resulta especialmente
relevante para la eficiencia operativa.
Tabla 1. Distribución de respuestas a la encuesta por dimensión (N=25).
Pregunta
DA
TDA
N
Total
Dimensión 1. Uso habitual de herramientas de IAG
P1. Utilizo herramientas de IAG en mis actividades
56%
40%
4%
96%
P3. Empleo IAG para redactar informes o documentos
64%
32%
4%
96%
Dimensión 2. Beneficios percibidos en la gestión diaria
P2. La IAG ayuda a organizar información eficientemente
56%
44%
0%
100%
P4. La IAG facilita el análisis de información relevante
48%
52%
0%
100%
P5. Estoy capacitado para utilizar herramientas de IAG
60%
36%
4%
96%
P7. La IAG contribuye a reducir errores documentales
72%
28%
0%
100%
P9. La IAG optimiza el tiempo de análisis de información
44%
56%
0%
100%
Dimensión 3. Incidencia en la toma de decisiones
P6. La IAG mejora la rapidez en la toma de decisiones
52%
48%
0%
100%
P8. La IAG facilita la evaluación de alternativas
48%
52%
0%
100%
P10. La IAG fortalece la eficiencia de la gestión
40%
60%
0%
100%
Fuente: Elaboración propia.
En la dimensión de incidencia en la toma de
decisiones, el 100% de los encuestados afirma
que la IAG mejora la rapidez decisional, facilita
la evaluación de alternativas y fortalece la
eficiencia general de la gestión, sin registrarse
respuestas neutrales ni negativas. Esta
unanimidad sugiere que la IAG incide
positivamente en los procesos decisionales al
aportar insumos estructurados que agilizan el
análisis y la selección de alternativas.
Un patrón adicional emerge al comparar las tres
dimensiones entre sí: el nivel de acuerdo
aumenta de forma escalonada, del 96% en uso
habitual, al 99,2% en beneficios percibidos,
hasta el 100% en incidencia decisional. Esta
progresión no es trivial. Indica que la confianza
institucional en la IAG crece a medida que se
aleja de la práctica concreta y se acerca a la
valoración abstracta de su utilidad: es más fácil
para el personal afirmar que "la IAG mejora las
decisiones" en general que reconocer, sin
matices, un uso personal cotidiano y
consolidado. Dicho de otro modo, la creencia en
el beneficio antecede, y probablemente supera,
a la práctica efectiva, un desfase que las
entrevistas ayudan a explicar en el apartado
siguiente. Las entrevistas a los 5 informantes
clave se organizaron en cinco categorías
temáticas, sintetizadas en la Tabla 2.
Tabla 2. Síntesis de la categorización
cualitativa.
Categoría
Síntesis
Uso cotidiano
Empleo diario para
documentos institucionales
y organización de
información
Beneficios
observados
Ahorro de tiempo, mayor
productividad y mejor
organización documental
Influencia en
decisiones
Insumo estructurado que
apoya, sin reemplazar, el
juicio humano
Riesgos percibidos
Alucinaciones,
vulnerabilidad de datos y
dependencia tecnológica
Necesidades de
formación
Demanda explícita de
capacitación técnica y ética
institucional
Fuente: Elaboración propia.
Los entrevistados coinciden en emplear
ChatGPT a diario para elaborar informes,
redactar documentos institucionales y organizar
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información, y todos consideran la IAG como
una herramienta complementaria y no
sustitutiva del criterio humano. En cuanto a los
riesgos, se identificaron cuatro preocupaciones
recurrentes: la generación de información
inexacta o "alucinaciones", la vulnerabilidad de
datos institucionales al usar plataformas
externas, la dependencia excesiva de la
tecnología y la necesidad de supervisión
humana permanente. Todos los informantes
coincidieron, finalmente, en la importancia de
fortalecer los programas de capacitación
institucional en validación de información y
protección de datos. La Tabla 3 sintetiza la
relación entre los hallazgos cuantitativos y
cualitativos en las principales dimensiones
analizadas.
Tabla 3. Triangulación de hallazgos.
Dimensión
Cuantitativo
Cualitativo
Relación
Nivel de uso
96% utiliza IAG a
diario (P1, P3)
ChatGPT se usa a diario
para informes y
organizar información
Convergencia
Beneficios
96-100% de acuerdo
en organización,
análisis y reducción
de errores
"Ahora lo hago en
minutos, solo reviso y
ajusto"
Complementa
Decisiones
100% percibe
mejora en rapidez y
eficiencia
La decisión final sigue
siendo responsabilidad
humana
Matiza
Neutrales (4%)
4% neutral en uso y
capacitación (P1,
P3, P5)
Inseguridad sobre
veracidad de datos y
riesgos de privacidad
Explica
Riesgos
No indagado en la
encuesta cerrada
Alucinaciones,
vulnerabilidad de datos,
dependencia excesiva
Aporte exclusivo
Fuente: Elaboración propia.
Existe una convergencia clara respecto al nivel
de uso de la IAG: la encuesta reportó un 96% de
utilización cotidiana, y las entrevistas
confirmaron que ChatGPT se emplea a diario
para redactar informes y organizar información,
sin rechazo explícito hacia la tecnología. En la
dimensión de beneficios se observa
complementariedad: los datos cuantitativos
miden la magnitud del beneficio (96-100% de
acuerdo), mientras las entrevistas explican el
mecanismo concreto, como el tránsito de horas
a minutos en la redacción de informes. Se
identifica, además, una divergencia aparente
que el análisis cualitativo resuelve sin
contradicción: mientras el 100% de los
encuestados afirma que la IAG mejora la
rapidez decisional, las entrevistas matizan que
la decisión final continúa siendo
responsabilidad humana.
No hay contradicción, sino precisión
complementaria: lo cuantitativo capta la
percepción de apoyo, y lo cualitativo aclara que
dicho apoyo no sustituye al juicio profesional.
Las entrevistas explican también el origen del
4% de respuestas neutrales registradas en los
ítems de uso y capacitación, vinculándolo a
inseguridad sobre la veracidad de los datos
generados y a un desconocimiento parcial de los
riesgos de privacidad, más que a un rechazo
hacia la herramienta. Los riesgos y limitaciones,
finalmente, solo emergen con claridad en el
análisis cualitativo, dado que la encuesta
cerrada no indagó directamente sobre posibles
efectos negativos.
Los hallazgos de este estudio evidencian una
incidencia altamente favorable de la
inteligencia artificial generativa en la gestión
administrativa del Instituto Tecnológico
Universitario Euroamericano. El 96% de los
colaboradores utiliza estas herramientas en sus
actividades diarias, y el 100% reconoce su
impacto positivo en la rapidez de las decisiones,
la evaluación de alternativas y la eficiencia
general. Verdecia (2025) sostiene, en la misma
línea, que la inteligencia artificial mejora la
eficiencia operativa mediante el procesamiento
rápido de grandes volúmenes de información,
mientras Herrera (2025) identifica que los
modelos de lenguaje permiten optimizar
actividades documentales y administrativas
dentro de las organizaciones. La progresión
escalonada identificada en los resultados (96%
en uso, 99,2% en beneficios, 100% en
decisiones) sugiere que el personal
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administrativo confía más en el potencial
general de la IAG que en su propio dominio
práctico de la herramienta. Esta lectura resulta
coherente con la categoría cualitativa de
necesidades de formación, donde los propios
entrevistados reconocen "saber usar la
herramienta" sin necesariamente "saber usarla
bien". La confianza precede, en este caso, a la
competencia consolidada.
Los resultados cualitativos introducen matices
que no aparecen en los datos cuantitativos.
Aunque el 100% de los encuestados valora
positivamente la IAG, los entrevistados
advierten sobre riesgos como la generación de
información inexacta, la vulnerabilidad de datos
institucionales y la necesidad de supervisión
humana permanente. Este hallazgo respalda lo
planteado por Ortiz de Zárate et al. (2024),
quienes señalan que los modelos generativos
pueden reproducir patrones sesgados o
información errónea presentes en sus datos de
entrenamiento, afectando la objetividad de las
decisiones. En la misma línea, Sierra et al.
(2025) sostienen que la aplicación de
inteligencia artificial requiere responsabilidad,
transparencia y formación institucional para
garantizar confianza en su uso.
Resulta significativo que ninguno de los
entrevistados haya cuestionado el valor de la
herramienta en sí misma; los riesgos señalados
se refieren, en todos los casos, a condiciones de
uso (verificación, protección de datos,
supervisión) y no a la tecnología como tal. Esto
sitúa a la institución en un punto de partida
favorable: no se trata de vencer resistencias
hacia la IAG, sino de encauzar un entusiasmo
ya instalado mediante reglas claras. Un hallazgo
relevante es que, pese a la alta adopción, el 4%
de los encuestados se mostró neutral respecto a
su capacitación, lo que, sumado a la demanda
explícita de formación registrada en las
entrevistas, revela una brecha entre el uso
cotidiano y el uso competente y seguro de la
herramienta. Santander et al. (2023) identifican
precisamente este vacío formativo como uno de
los principales desafíos para la transformación
digital en Ecuador, lo que sugiere que la mera
disponibilidad tecnológica no garantiza su
aprovechamiento óptimo sin una inversión
paralela en competencias digitales y criterios
éticos.
Otra convergencia relevante entre los datos
cuantitativos y cualitativos es la identificación
de los procesos administrativos con mayor
potencial de fortalecimiento: gestión
documental, elaboración de informes,
sistematización de información, análisis
administrativo y evaluación de alternativas. Los
entrevistados describen que la IAG les permite
"revisar y ajustar" en lugar de "redactar desde
cero", un cambio en la naturaleza de la tarea (de
creación a supervisión) que es consistente con
lo propuesto por Clavijo et al. (2024), para
quienes la IAG actúa como apoyo a la decisión
humana y no como su sustituto. La Tabla 4
sintetiza la relación entre los hallazgos propios
y los antecedentes citados a lo largo de esta
discusión.
Tabla 4. Vinculación de los hallazgos con la
literatura.
Hallazgo propio
Literatura
Relación
Mejora en eficiencia operativa y
documental
Verdecia (2025);
Herrera (2025)
Converge
Riesgos de sesgo y objetividad sin
supervisión
Ortiz de Zárate et
al. (2024)
Converge
La IA requiere transparencia y formación
institucional
Sierra et al. (2025)
Converge
Brecha formativa como barrera de
transformación digital
Santander et al.
(2023)
Converge
La IA apoya, no sustituye, la decisión
humana
Clavijo et al.
(2024)
Converge
Fuente: Elaboración propia.
Como en otros estudios de corte similar, la
totalidad de los hallazgos converge con la
literatura consultada, lo que otorga solidez
interpretativa a los resultados, pero también
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constituye una limitación que conviene
reconocer: el estudio no incorporó
deliberadamente posturas más escépticas sobre
los límites de la IAG en contextos
administrativos, lo que podría haber matizado el
entusiasmo generalizado observado tanto en la
encuesta como en las entrevistas.
Entre las limitaciones del estudio se reconoce el
tamaño muestral reducido (n=25), que impide
generalizar los resultados a otras instituciones,
y el diseño transversal, que solo ofrece una
fotografía del momento actual sin posibilidad
de evaluar cambios en el tiempo ni establecer
relaciones causales. La combinación de
métodos cuantitativos y cualitativos, no
obstante, fortalece la validez interna del estudio
al triangular distintas fuentes de información.
Futuras investigaciones podrían ampliar la
muestra a otras instituciones de educación
superior del país y diseñar estudios
longitudinales que midan el impacto sostenido
de la IAG en la eficiencia administrativa,
además de explorar el desarrollo de
competencias digitales específicas y la
efectividad de programas de capacitación en
ética y seguridad de datos.
Conclusiones
La inteligencia artificial generativa se ha
consolidado como una herramienta de amplia
aceptación y uso cotidiano dentro de la gestión
administrativa del Instituto Tecnológico
Universitario Euroamericano; los
colaboradores no solo la emplean masivamente,
sino que reconocen en ella un apoyo efectivo
para organizar información, redactar
documentos, reducir errores y optimizar
tiempos, sin rechazo explícito hacia la
tecnología. Los procesos administrativos que
más se benefician de su uso son la gestión
documental, la elaboración de informes, la
sistematización de información y la evaluación
de alternativas, áreas tradicionalmente
intensivas en trabajo manual que experimentan
una transformación significativa al liberar
tiempo del personal para tareas de mayor valor
estratégico.
En la toma de decisiones, la IAG incide
positivamente al proporcionar insumos
estructurados que agilizan el análisis y la
comparación de opciones, aunque los propios
usuarios subrayan que la decisión final continúa
siendo una responsabilidad humana basada en
el juicio profesional y el contexto institucional.
La adopción no está exenta de desafíos:
persisten riesgos relacionados con la veracidad
de la información generada, la vulnerabilidad de
los datos institucionales y la dependencia
excesiva de las herramientas, y la demanda
explícita de formación técnica y ética revela una
brecha entre el uso cotidiano y el uso
competente y seguro.
La evidencia recolectada permite afirmar que la
inteligencia artificial generativa puede mejorar
la gestión administrativa, aunque ese potencial
solo se concreta si la institución establece reglas
claras, mantiene revisión humana sobre los
resultados y ofrece entrenamiento permanente,
en la medida en que la transformación digital no
depende únicamente de la tecnología, sino de
las personas, los procesos internos y una
reflexión ética continua.
Referencias Bibliográficas
Clavijo, J., Hurtado, R., Casanova, C., &
Estefano, M. (2024). El impacto de la
inteligencia artificial en decisiones
administrativas basado en revisión de
literatura científica. Multidisciplinary
Collaborative Journal, 2(1), 39-51.
https://doi.org/10.70881/mcj/v2/n1/30
García, M., Díaz, L., Aguado, Ó., & Delso, A.
(2025). Análisis de las aplicaciones de la
Inteligencia Artificial Generativa en sectores
Ciencia y Educación
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Esta obra está bajo una licencia de
Creative Commons Reconocimiento-No Comercial
4.0 Internacional. Copyright © Layla Yasmina
Viteri Rade; Walter Javier Maldonado de la Cruz y
Dolores Johanna Muñoz Piza.
Ciencia y Educación
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Vol. 7 No. 9.3
Edición Especial EUROTEC 2026
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Declaraciones éticas y editoriales del artículo
Contribución de los autores (Taxonomía CRediT)
Layla Yasmina Viteri Rade: conceptualización de la investigación, formulación del problema y objetivos, revisión bibliográfica, diseño metodológico,
elaboración de los instrumentos, coordinación del proceso investigativo, análisis e interpretación de los resultados, redacción del borrador
original y supervisión general del estudio.
Walter Javier Maldonado de la Cruz: apoyo en el diseño metodológico y tecnológico de la investigación, validación de los instrumentos, organización
y análisis de la información, interpretación de los resultados relacionados con inteligencia artificial generativa y toma de decisiones, revisión
crítica del contenido científico y edición del manuscrito.
Dolores Johanna Muñoz Piza: participación en la recolección y organización de la información, curación de datos, apoyo en el análisis de los resultados,
revisión bibliográfica, interpretación de los hallazgos relacionados con gestión administrativa y procesos organizacionales, y revisión del
manuscrito.
Declaración de conflicto de intereses
Los autores declaran que no existen conflictos de intereses relacionados con la investigación, la autoría ni la publicación del presente artículo.
Declaración de financiamiento
Los autores declaran que la presente investigación no recibió financiamiento específico de agencias públicas, comerciales ni de organizaciones sin fines
de lucro.
Declaración del editor
No aplica en la versión presentada por los autores. Esta declaración corresponde al equipo editorial de la revista una vez concluido el proceso de
evaluación y publicación del manuscrito.
Declaración de los revisores
No aplica en la versión presentada por los autores. Esta declaración corresponde a la revista una vez finalizado el proceso de revisión por pares.
Declaración ética de la investigación
Los autores declaran que la investigación se desarrolló respetando los principios de integridad científica, participación voluntaria, anonimato,
confidencialidad y protección de la información. Todos los participantes fueron informados sobre los objetivos y características del estudio y firmaron
el consentimiento informado. Se garantizó su derecho a retirarse en cualquier momento sin consecuencia alguna y no fueron expuestos a riesgos físicos
o psicológicos. El protocolo de investigación contó con la aprobación del Comité de Ética del Instituto Tecnológico Universitario Euroamericano.
Declaración sobre el uso de inteligencia artificial
Los autores declaran que la inteligencia artificial generativa constituye el objeto de análisis de la presente investigación en relación con su incidencia
en los procesos de gestión administrativa y toma de decisiones. En caso de haberse utilizado herramientas de inteligencia artificial como apoyo durante
la elaboración del manuscrito, su empleo se limitó a tareas técnicas de organización de información, revisión del lenguaje y mejora de la claridad del
texto. La formulación metodológica, el análisis e interpretación de los resultados, la discusión científica y la responsabilidad intelectual sobre el
contenido corresponden exclusivamente a los autores. Las herramientas de inteligencia artificial no fueron consideradas autoras ni sustituyeron el
criterio académico de los investigadores.
Disponibilidad de datos
Los autores declaran que los datos que respaldan los resultados de esta investigación estarán disponibles previa solicitud razonable al autor de
correspondencia, respetando los principios de confidencialidad, anonimato y protección de la información establecidos durante el estudio.