Publicación: Impacto de la Inteligencia Artificial en el desempeño y la productividad laboral: Un estudio exploratorio multisectorial
| dc.contributor.advisor | Ortiz Pineda, Iván David | |
| dc.contributor.author | López Olaya, Anderson Sneider | |
| dc.contributor.author | Sanabria Acosta, Jhon Anderson | |
| dc.contributor.evaluator | Becerra Ardila, Luis Eduardo | |
| dc.contributor.evaluator | Mosquera Navarro, Rodolfo | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-08T20:49:01Z | |
| dc.date.created | 2026-06-02 | |
| dc.date.issued | 2026-06-02 | |
| dc.description.abstract | El presente estudio analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el desempeño y la productividad laboral mediante una revisión sistemática de literatura con enfoque multisectorial, abarcando los sectores: industrial, salud, servicios y educativo. Para ello, se aplicó un protocolo basado en PRISMA que permitió la selección y análisis de investigaciones publicadas entre 2018 y 2025. Los resultados evidencian que la IA contribuye a la automatización de tareas y al fortalecimiento de la toma de decisiones, generando mejoras en la eficiencia y el aprovechamiento del tiempo. Sin embargo, su impacto no es homogéneo, ya que depende del nivel de integración organizacional, las competencias de los trabajadores y las características propias de cada sector. Así mismo, se identificó que la relación entre la IA y el desempeño laboral está mediada por factores técnicos, organizacionales y humanos, por lo que su efecto no es automático, sino condicionado por el contexto en el que se implementa. En consecuencia, el estudio subraya la necesidad de adoptar estrategias integrales que articulen la tecnología con el desarrollo del talento humano, el fortalecimiento de competencias digitales y la transformación de la cultura organizacional, como condiciones fundamentales para potenciar los beneficios reales de la IA en los entornos laborales contemporáneos. | |
| dc.description.abstractenglish | This study analyzes the impact of artificial intelligence (AI) on work performance and labor productivity through a systematic literature review with a multisectoral approach, covering four key sectors: industrial, healthcare, services, and education. In pursuit of methodological soundness, a PRISMA-based protocol was applied, enabling the selection and critical analysis of research studies published between 2018 and 2025. The findings indicate that AI contributes significantly to task automation and the strengthening of decision-making processes, thereby generating measurable improvements in operational efficiency and the overall use of working time. However, its impact is not uniform across contexts, as it largely depends on the level of organizational integration, the digital competencies of the workforce, and the specific characteristics and demands of each sector. It was likewise identified that the relationship between AI and work performance is mediated by a combination of technical, organizational, and human factors, which means that its effect is neither immediate nor automatic, but rather conditioned by the context in which it is implemented. Consequently, the study underscores the importance of adopting comprehensive strategies that effectively align technological adoption with human talent development, the reinforcement of digital skills, and a broader transformation of organizational culture as fundamental conditions for fully maximizing the real and sustainable benefits of AI in contemporary work environments. | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Ingeniero Industrial | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/47754 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas | |
| dc.publisher.program | Ingeniería Industrial | |
| dc.publisher.school | Escuela de Estudios Industriales y Empresariales | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO) | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Inteligencia Artificial | |
| dc.subject | productividad laboral | |
| dc.subject | desempeño laboral | |
| dc.subject | automatización | |
| dc.subject | transformación digital. | |
| dc.subject.keyword | Artificial Intelligence | |
| dc.subject.keyword | labor productivity | |
| dc.subject.keyword | job performance | |
| dc.subject.keyword | automation | |
| dc.subject.keyword | digital transformation. | |
| dc.title | Impacto de la Inteligencia Artificial en el desempeño y la productividad laboral: Un estudio exploratorio multisectorial | |
| dc.title.english | Impact of Artificial Intelligence on Job Performance and Labor Productivity: A Multisectoral Exploratory Study | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |
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