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PORTADA
(Elaborada por la revista)
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Dinámicas Sistémicas de Complejidad, Inteligencia Artificial y
Capacitación Digital en el Desempeño Empresarial de
Microempresas Rurales
Systemic Dynamics of Complexity, Artificial Intelligence, and Digital Training
in the Business Performance of Rural Microenterprises
Héctor Gabriel Villegas Berumen
hector.vb@jerez.tecnm.mx
https://orcid.org/0000-0002-3678-5415
Tecnológico Nacional de México / ITS de Jerez, Laboratorio Interdisciplinario de
Investigación Tecnológica (LIIT-Jerez)
Zacatecas, México
Omar Torres Arenas
omar.ta@jerez.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0009-8377-5277
Tecnológico Nacional de México / ITS de Jerez, Laboratorio Interdisciplinario de
Investigación Tecnológica (LIIT-Jerez)
Zacatecas, México
Jessica Ayala Santana
jessica.as@jerez.tecnm.mx
https://orcid.org/0000-0002-9018-2391
Tecnológico Nacional de México / ITS de Jerez, Laboratorio Interdisciplinario de
Investigación Tecnológica (LIIT-Jerez)
Zacatecas, México
Artículo recibido: 13/03/2026
Aceptado para publicación: 16/04/2026
Conflictos de Intereses: Ninguno que declarar
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RESUMEN
Las microempresas de contextos rurales enfrentan barreras para la transformación
digital derivadas de carencias de recursos, capacitación y acceso a tecnologías emergentes.
Este estudio analiza cómo la capacitación digital y la adopción de inteligencia artificial
influyeron en el desempeño de microempresas de Jerez, Zacatecas. El objetivo fue evaluar su
efecto sobre la eficiencia operativa, los ingresos y la satisfacción del cliente, considerando las
dinámicas sistémicas del ecosistema local. Se empleó un enfoque mixto con diseño
exploratorio, descriptivo y correlacional. Se aplicaron encuestas a 50 microempresas,
entrevistas semiestructuradas y mapeo sistémico. El instrumento presentó validez y
confiabilidad adecuadas. El análisis incluyó pruebas de normalidad, regresión lineal múltiple,
correlaciones y diagramas de causalidad. Los resultados mostraron efectos positivos y
significativos de la capacitación digital y de la implementación de inteligencia artificial sobre
el desempeño empresarial. El mapeo sistémico permitió identificar bucles de
retroalimentación que amplificaron o limitaron la transformación digital según condiciones
económicas y culturales. El estudio aportó evidencia empírica y un modelo conceptual
orientado a fortalecer políticas públicas y estrategias para la competitividad y sostenibilidad
de microempresas rurales. Como limitación, se reconoció el diseño transversal y se sugirió
avanzar hacia investigaciones longitudinales y comparativas entre regiones.
Palabras clave: capacitación digital, competitividad empresarial, inteligencia
artificial, microempresas rurales, transformación digital
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ABSTRACT
Microenterprises in rural contexts faced barriers to digital transformation due to
limitations in resources, training, and access to emerging technologies. This study analyzed
how digital training and the adoption of artificial intelligence influenced the performance of
microenterprises in Jerez, Zacatecas. The objective was to evaluate their effects on
operational efficiency, revenue generation, and customer satisfaction, considering the
systemic dynamics of the local ecosystem. A mixed-methods approach was employed with an
exploratory, descriptive, and correlational design. Surveys were administered to 50
microenterprises, along with semi-structured interviews and systemic mapping. The
instrument demonstrated adequate validity and reliability. The analysis included normality
tests, multiple linear regression, correlations, and causal loop diagrams. The results showed
positive and significant effects of digital training and artificial intelligence implementation on
business performance. Systemic mapping identified feedback loops that amplified or
constrained digital transformation depending on economic and cultural conditions. The study
provided empirical evidence and a conceptual model aimed at strengthening public policies
and strategies to enhance the competitiveness and sustainability of rural microenterprises. As
a limitation, the cross-sectional design was acknowledged, and future longitudinal and
comparative studies across regions were suggested.
Keywords: digital transformation, artificial intelligence, digital technology, business
competitiveness, small and medium enterprises
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INTRODUCCIÓN
Las microempresas comerciales sostienen la economía local en regiones como Jerez,
Zacatecas (Santos & Guzmán, 2017; Murillo et al., 2024), pero enfrentan barreras
estructurales para adoptar transformación digital e inteligencia artificial, debido a
limitaciones de recursos, capacitación y factores socioculturales (Cordovilla et al., 2024;
Keller et al., 2022). Aunque la IA puede mejorar procesos y competitividad (Moscoso-
Zamora et al., 2024), en contextos rurales su implementación es limitada, generando efectos
sistémicos en el entorno económico (Castro-Góngora & Mul-Encalada, 2020). Desde un
enfoque sistémico, su desempeño depende de interacciones y retroalimentaciones dentro de
redes locales (Remedi-Rumi & Arzuaga-Williams, 2024), por lo que el estudio analiza cómo
estas dinámicas influyen en la relación entre capacitación digital, adopción de IA y
desempeño empresarial (Cárdenas-Rodríguez & Suárez-Monzón, 2024).
Para responder al problema planteado, se proponen las siguientes preguntas:
a) ¿Cómo influyen las dinámicas sistémicas en la adopción de tecnologías digitales e IA
en las microempresas de Jerez?
b) ¿Qué relación existe entre la capacitación tecnológica y el desempeño empresarial?
c) ¿Qué patrones emergentes surgen de la interacción entre las microempresas, las
tecnologías digitales y el entorno local?
El estudio examina la relación entre dinámicas sistémicas, capacitación digital y adopción de
inteligencia artificial en el desempeño de microempresas de Jerez, Zacatecas, desde un
enfoque basado en ciencia de sistemas y complejidad. Su objetivo general es analizar el
impacto de la capacitación en tecnologías digitales e IA sobre el desempeño empresarial,
considerando las interacciones y patrones emergentes del ecosistema local (Armenta et al.,
2024), a partir de los cuales se derivan objetivos específicos.
a) Identificar patrones sistémicos en el ecosistema empresarial local asociados con la
adopción de tecnologías digitales e IA.
b) Evaluar la relación entre la capacitación tecnológica y el desempeño empresarial.
c) Analizar las dinámicas de interacción entre las microempresas y su entorno,
enfocándose en la resiliencia y adaptabilidad.
d) Proponer un modelo conceptual que explique cómo las microempresas interactúan
con su entorno al implementar tecnología.
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Para dar respuesta a las preguntas de investigación, se plantean las siguientes hipótesis:
H₀: La capacitación en tecnologías digitales e inteligencia artificial no tiene una relación
significativa con el desempeño empresarial de las microempresas en Jerez, Zacatecas.
H_0:〖 β〗_1=0 y β_2 = 0 (1)
H₁: La capacitación en tecnologías digitales e inteligencia artificial tiene una relación
significativa y positiva con el desempeño empresarial de las microempresas en Jerez,
Zacatecas.
H_1:〖 β〗_1≠0 y β_2 ≠ 0 (2)
Para expresar las hipótesis planteadas en términos de un modelo matemático, utilizamos una
regresión lineal que relacione las variables principales: desempeño empresarial (Y) como
variable dependiente y capacitación digital (X_1) e implementación de inteligencia artificial
(X_2) como variables independientes.
〖Y=β〗_0+β_1 X_1+β_2 X_2+ε (3)
Donde:
Y: Desempeño empresarial (medido en términos de ingresos, eficiencia operativa o
expansión de mercado).
X_1: Nivel de capacitación digital (medido a través de encuestas o puntajes en pruebas de
conocimiento).
X_2: Grado de implementación de herramientas de inteligencia artificial (medido como un
índice compuesto basado en el uso de IA en operaciones específicas).
β_0: Intersección, representa el desempeño empresarial base en ausencia de capacitación e
implementación de IA.
β_1: Coeficiente que mide el impacto de la capacitación digital en Y.
β_2: Coeficiente que mide el impacto de la implementación de IA en Y.
ε: Término de error, que captura las variaciones no explicadas por las variables
independientes.
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Si se considera que la interacción entre capacitación digital e implementación de IA podría
amplificar el efecto sobre el desempeño, se incluye un término adicional:
〖Y=β〗_0+β_1 X_1+β_2 X_2+β_3 〖(X〗_1 〖.X〗_2)+ε (4)
Donde:
〖(X〗_1 〖.X〗_2): Interacción entre capacitación digital e implementación de IA.
β_3: Coeficiente que mide el efecto combinado de X_1 y 〖 X〗_2.
Para evaluar la relación entre la capacitación digital, la implementación de inteligencia
artificial y el desempeño empresarial, es fundamental aplicar pruebas estadísticas que validen
el modelo propuesto. Estas pruebas permiten determinar si los efectos observados son
significativos o se deben al azar, proporcionando una base sólida para aceptar o rechazar las
hipótesis planteadas. A través de técnicas como el t-test y el F-test, se analizará la influencia
de las variables independientes y la adecuación global del modelo, asegurando la validez de
los resultados y su interpretación en el contexto del estudio.
Significancia Individual: t-test para evaluar si β_1, β_2 y β_3 son significativamente
diferentes de 0.
Significancia Global: F-test para evaluar si el modelo en su conjunto explica
significativamente Y.
El desempeño de las microempresas de Jerez se explica como parte de un sistema complejo
con interacciones y retroalimentaciones emergentes (Ramos Godinez et al., 2022), analizable
desde la teoría general de sistemas, los sistemas suaves y la complejidad (von Bertalanffy,
1968; Checkland, 1981; Ronquillo et al., 2024). Al operar como sistemas abiertos
dependientes de redes locales (Bernardo et al., 2023; Hidalgo-Flor, 2022), su adopción de IA
se ve condicionada por factores culturales y percepciones tecnológicas (Marques et al., 2023;
González & González, 2024), así como por dinámicas que pueden generar resiliencia o
bloqueo (Mérida, 2023; Ramírez et al., 2021; Sosa, 2024; Uribe, 2024; Agudelo et al., 2022).
La capacitación digital actúa como motor de cambio (Guamán et al., 2023), aunque enfrenta
limitaciones estructurales y de habilidades (Zanello & Padilla, 2022; Sandoval-Díaz et al.,
2023; Cordovilla et al., 2024).
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En Jerez, las microempresas presentan baja adopción tecnológica por limitaciones
estructurales y educativas, reforzadas por dinámicas comunitarias y dependencia de remesas
(Agudelo et al., 2022; Arza & López, 2021). Aunque la capacitación y la IA mejoran el
desempeño (Afuah, 2018; Valle et al., 2025), la evidencia se concentra en contextos urbanos.
Este estudio aborda el vacío existente en entornos rurales, explicando desde la ciencia de
sistemas cómo la capacitación digital y la IA pueden fortalecer la resiliencia y competitividad
local (Ruiz et al., 2024; Cruz et al., 2023).
METODOLOGÍA
Este estudio, realizado en Jerez, Zacatecas, tuvo como objetivo analizar cómo la capacitación
digital y la adopción de inteligencia artificial (IA) influyen en el desempeño de
microempresas locales. Se adoptó un enfoque mixto —cuantitativo y cualitativo— con
perspectiva sistémica, permitiendo tanto el análisis estadístico de variables clave como la
comprensión de interacciones emergentes en el ecosistema empresarial. El diseño
metodológico fue exploratorio, descriptivo y correlacional. Se utilizaron tres instrumentos
para la recolección de datos: una encuesta estructurada (con alta validez y confiabilidad),
entrevistas semiestructuradas con empresarios y mapeo sistémico para identificar relaciones
entre actores clave como clientes y proveedores. La muestra incluyó 50 microempresas
activas, estratificadas por sector económico. El análisis de datos incluyó estadística
descriptiva, pruebas de normalidad, regresiones lineales y pruebas no paramétricas según
correspondiera, además de correlaciones (Pearson o Spearman) entre las variables. Los
hallazgos se complementaron con análisis cualitativo y diagramas de causalidad para
identificar dinámicas que influyen en la transformación digital. El protocolo de investigación
fue revisado y aprobado por el Comité de Ética del Laboratorio Interdisciplinario de
Investigación Tecnológica (LIIT), del Instituto Tecnológico Nacional de México, Campus
Jerez (Aprobación No. TECNM-JZ-2024-04) conforme a principios éticos de
confidencialidad, anonimato y participación voluntaria. Las personas participantes firmaron
consentimiento informado, en el que se explicó el propósito del estudio, el uso
exclusivamente académico de la información y el derecho a retirarse en cualquier momento.
No se recopilaron datos sensibles ni información que permitiera la identificación individual
de las microempresas. El estudio se realizó en apego a los lineamientos éticos institucionales
vigentes para investigaciones en ciencias sociales. El estudio culmina con la presentación del
instrumento de medición utilizado, basado en una escala Likert.
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Tabla 1. Instrumento de medición para evaluar variables del estudio
ITEM
VARIABLE QUE EVALÚA
1) ¿Con qué frecuencia utiliza herramientas digitales en las
actividades de su empresa?
Capacitación digital
2) Qué tan familiarizado está con el uso de plataformas digitales
(por ejemplo, software administrativo o redes sociales)?
Capacitación digital
3) ¿Ha recibido capacitaciones formales relacionadas con el uso
de tecnologías digitales en el último año?
Capacitación digital
4) ¿Qué tan frecuentemente utiliza herramientas de inteligencia
artificial (como chatbots, análisis predictivo, etc.)?
Capacitación digital
5) ¿Qué tan útiles considera las herramientas de inteligencia
artificial para optimizar los procesos de su empresa?
Implementación de IA
6) ¿Qué barreras percibe para implementar herramientas de
inteligencia artificial en su negocio?
Implementación de IA
7) ¿Cómo describiría el nivel de automatización de las
operaciones en su empresa (por ejemplo, inventarios, atención al
cliente)?
Implementación de IA
8) ¿Qué tan satisfecho está con los ingresos mensuales de su
empresa en comparación con los últimos años?
Desempeño empresarial
9) ¿Cómo calificaría la eficiencia operativa de su empresa (por
ejemplo, tiempos de entrega, costos)?
Desempeño empresarial
10) ¿Qué tan satisfechos están sus clientes con los productos o
servicios que ofrece?
Desempeño empresarial
11) ¿Qué tan frecuentemente introduce mejoras o innovaciones
en su empresa?
Desempeño empresarial
12) ¿Qué tan frecuentemente utiliza inteligencia artificial para
personalizar la atención al cliente?
Implementación de IA
13) ¿Qué tan familiarizado está con el uso de software de
contabilidad en su negocio?
Capacitación digital
14) ¿Qué tan preparado se siente para implementar nuevas
tecnologías en su empresa en los próximos años?
Capacitación digital
15) ¿Qué tan frecuente es la evaluación del desempeño de su
personal mediante tecnología?
Desempeño empresarial
16) ¿Qué tan dispuesto estaría a invertir en tecnologías
avanzadas para mejorar su negocio?
Desempeño empresarial
17) ¿Qué tan accesibles considera los recursos tecnológicos para
su negocio?
Capacitación digital
18) ¿Qué tan frecuente es el uso de tecnologías para analizar las
preferencias y comportamientos de sus clientes?
Implementación de IA
19) ¿Considera que la tecnología ha mejorado la relación con sus
clientes?
Implementación de IA
20) ¿Qué tan significativamente ha impactado la adopción de
tecnología en la reducción de costos operativos de su empresa?
Desempeño empresarial
Fuente: Elaboración propia.
Nota: Los ítems fueron evaluados mediante una escala tipo Likert de cinco puntos (1 =
totalmente en desacuerdo; 5 = totalmente de acuerdo). La tabla presenta las dimensiones
consideradas para el análisis del estudio.
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Para finalizar es importante mencionar que la metodología adoptada integra herramientas
cuantitativas y cualitativas con un enfoque sistémico, proporcionando una visión integral del
problema. Este enfoque permite no solo identificar relaciones causales, sino también entender
las dinámicas complejas que influyen en la transformación digital de las microempresas en
Jerez, Zacatecas.
RESULTADOS
En este estudio participaron 50 microempresas de Jerez, Zacatecas, pertenecientes a los
sectores de comercio, servicios y manufactura. Los resultados se presentan a partir del
análisis de las variables clave: capacitación digital, implementación de inteligencia artificial
(IA) y desempeño empresarial. Además, se incluyen los resultados de las pruebas de validez
y confiabilidad, medidas de tendencia central, pruebas de normalidad y pruebas de hipótesis.
El cuestionario alcanzó un índice de validez de contenido (CVI) de 0.87 y un alfa de
Cronbach de 0.91, evidenciando pertinencia y consistencia interna. Estos valores son
comparables con los reportados en estudios sobre transformación digital en microempresas
(Agudelo et al., 2022), lo cual confirma la fiabilidad del instrumento en contextos de baja
madurez tecnológica.
La capacitación digital mostró una media de 4.2 (σ = 0.7), lo que refleja disposición hacia la
formación en TIC. La implementación de IA obtuvo 3.8 (σ = 0.9), lo que sugiere adopción
moderada y heterogénea. El desempeño empresarial alcanzó 4.0 (σ = 0.8), con percepción
positiva en eficiencia e ingresos. Estos hallazgos coinciden con lo señalado por Cruz et al.
(2023) y Castro-Góngora y Mul-Encalada (2020), quienes subrayan que la capacitación
digital constituye un prerrequisito para que la innovación tecnológica tenga efectos tangibles
en microempresas. Todos estos datos, se pueden observar en la siguiente tabla.
Tabla 2. Medidas de tendencia central y variabilidad
VARIABLE
MEDIA
𝝁
MEDIAN
A
MODA
DESVIACIÓN
ESTÁNDAR
𝝈
Capacitación digital
4.2
4.0
4.0
0.7
Implementación de IA
3.8
3.8
3.0
0.9
Desempeño empresarial
4.0
4.0
4.0
0.8
Fuente: Elaboración propia.
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Nota: Los coeficientes corresponden al modelo de regresión lineal múltiple estimado para
evaluar el efecto de la capacitación digital y la adopción de inteligencia artificial sobre el
desempeño empresarial. El nivel de significancia se estableció en 0.05.
Una vez obtenidos los datos, se aplicó la prueba de Shapiro-Wilk para verificar la
distribución de las variables. Los resultados indicaron que la capacitación digital, la
implementación de IA y el desempeño empresarial siguen una distribución normal (p > 0.05),
lo que permitió el uso de pruebas paramétricas. Este hallazgo es consistente con lo planteado
por Agudelo et al. (2022), quienes destacan la importancia de garantizar supuestos
estadísticos adecuados en estudios de transformación digital para fortalecer la validez de los
resultados.
Comprobación de hipótesis
La comprobación de hipótesis permitió contrastar las relaciones entre capacitación digital,
implementación de IA y desempeño empresarial. Se evaluó la hipótesis nula (sin impacto
significativo) frente a la hipótesis alternativa (impacto positivo y significativo). Este análisis
es coherente con lo señalado por Cruz et al. (2023), quienes identifican que la formación
tecnológica y la adopción de IA tienden a correlacionarse con mejoras en indicadores de
desempeño en microempresas.
Modelo de regresión
El modelo de regresión lineal múltiple permitió cuantificar el impacto conjunto de la
capacitación digital y la implementación de IA en el desempeño empresarial:
Y = 1.23 + 0.45 X_1 + 0.37X_2 + ε (5)
Donde Y corresponde al desempeño empresarial, X_1 es la capacitación digital y X_2 a la
implementación de IA.
Los resultados del análisis indicaron efectos positivos y significativos:
• Capacitación digital X_1: t=5.42,p<0.001
• Implementación de IA x_2: t=4.13,p<0.001
• Significancia global del modelo: F(2,47)=42.56,p<0.001
Estos resultados confirman la hipótesis alternativa, demostrando que tanto la capacitación
digital como la adopción de IA influyen significativamente en el desempeño empresarial.
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Además, amplían lo documentado por Murillo et al. (2024), quienes en un contexto urbano
resaltaron la importancia de las competencias digitales, al mostrar que en un entorno rural
como Jerez, Zacatecas, la capacitación tecnológica sigue siendo la variable de mayor peso.
En conjunto, los hallazgos respaldan la idea de que invertir en capacitación y en IA no solo
mejora la competitividad y sostenibilidad de las microempresas, sino que constituye un
catalizador de transformación digital en territorios donde históricamente ha existido rezago
en la adopción tecnológica.
Correlaciones
Las correlaciones confirmaron asociaciones positivas entre la capacitación digital y el
desempeño (r = 0.68, p < 0.001), y entre la implementación de IA y el desempeño (r = 0.62, p
< 0.001). La fuerza mayor de la capacitación respalda lo señalado por Valle et al. (2025),
quienes sostienen que la formación fortalece la disposición al cambio tecnológico en
microempresas. En este sentido, la capacitación se configura como catalizador de la adopción
de IA y del fortalecimiento organizacional.
La figura 1, muestra dos diagramas de dispersión con líneas de tendencia lineal que ilustran la
relación entre las variables independientes y el desempeño empresarial. A la izquierda, se
observa una correlación positiva fuerte entre la capacitación digital y el desempeño
empresarial (r = 0.68). A la derecha, se representa la correlación entre la implementación de
inteligencia artificial y el desempeño empresarial (r = 0.62), también positiva y significativa.
Ambas gráficas evidencian que mayores niveles de capacitación tecnológica y adopción de
IA están asociados con un mejor desempeño en las microempresas de Jerez, Zacatecas.
Figura 1. Correlaciones visualizadas entre variables clave del estudio
Fuente: Elaboración propia.
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Nota: El diagrama representa las relaciones causales identificadas entre las variables
analizadas y los bucles de retroalimentación asociados a la transformación digital en el
contexto estudiado.
El análisis de correlaciones mostró relaciones positivas y significativas entre las variables
clave del estudio. En particular, la capacitación digital presentó una fuerte correlación con el
desempeño empresarial, mientras que la implementación de inteligencia artificial también
evidenció una asociación significativa, aunque ligeramente menor. Estos resultados reflejan
que las microempresas que invierten en capacitación tecnológica y adoptan herramientas de
IA tienden a obtener mejores resultados en términos de ingresos, eficiencia operativa y
satisfacción del cliente. Las correlaciones observadas respaldan la importancia de estas
variables en el modelo propuesto y confirman su papel central en el fortalecimiento del
desempeño empresarial.
Mapeo Sistémico
El análisis sistémico evidenció bucles de retroalimentación positiva (capacitación, adopción
de IA, desempeño empresarial, reinversión en capacitación), así como ciclos negativos
asociados a la falta de recursos. Este resultado aporta al debate sobre la transformación digital
en microempresas rurales, mostrando que los factores estructurales (financiamiento, cultura
organizacional) son determinantes junto con la tecnología.
Elementos del Mapeo Sistémico
Actores clave: Microempresas (administradores y empleados), Clientes, Proveedores,
Instituciones educativas y gubernamentales, Comunidad local.
Variables principales: Capacitación digital, Implementación de IA, Desempeño empresarial,
Recursos financieros, Satisfacción del cliente.
Relaciones entre las variables: La capacitación digital mejora la implementación de IA, La
implementación de IA optimiza la eficiencia operativa y la experiencia del cliente, El
desempeño empresarial depende de la adopción tecnológica, pero también está influido por
los recursos financieros y la percepción de la comunidad.
Retroalimentación positiva: Capacitación digital → Implementación de IA → Desempeño
empresarial → Mayor inversión en capacitación.
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Una mayor capacitación tecnológica facilita la adopción de herramientas de IA, lo que mejora
el desempeño empresarial. Este mejor desempeño genera más ingresos, lo que permite a las
empresas invertir nuevamente en capacitación tecnológica.
Retroalimentación negativa: Barreras económicas → Limitada implementación de IA →
Reducción del desempeño empresarial.
La falta de recursos financieros limita la capacidad de adoptar herramientas de IA, afectando
negativamente el desempeño empresarial, lo que a su vez reduce la posibilidad de invertir en
tecnología. A través de la Figura 2, se representa el mapeo sistémico de las microempresas en
Jerez, Zacatecas, identificando los principales actores y variables que influyen en la relación
entre la capacitación digital, la implementación de inteligencia artificial (IA) y el desempeño
empresarial.
Figura 2. Mapeo Sistémico: Microempresas, Capacitación Digital e Inteligencia Artificial
Fuente: Elaboración propia.
Nota: El modelo integra las relaciones entre capacitación digital, adopción de inteligencia
artificial y desempeño empresarial desde un enfoque sistémico.
Relaciones clave:
a) Clientes satisfechos → Aumento de ingresos → Mejor desempeño empresarial.
b) Instituciones educativas → Capacitación digital → Mejora en la adopción tecnológica.
c) Proveedores tecnológicos → Herramientas de IA → Optimización de procesos operativos.
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El mapeo sistémico evidencia las interacciones dinámicas y complejas entre la capacitación
digital, la implementación de inteligencia artificial y el desempeño empresarial en las
microempresas de Jerez, Zacatecas. A través de bucles de retroalimentación positiva, se
destaca cómo la capacitación tecnológica impulsa la adopción de herramientas de IA,
optimizando procesos y mejorando el desempeño empresarial, lo que a su vez genera ingresos
que pueden reinvertirse en nuevas tecnologías y formación. Sin embargo, también se
identificaron retroalimentaciones negativas, principalmente relacionadas con barreras
económicas, que limitan la implementación tecnológica y afectan la sostenibilidad del
sistema. Este análisis resalta la importancia de intervenciones estratégicas que rompan los
ciclos negativos y refuercen los positivos, fortaleciendo la capacidad adaptativa de las
microempresas en un entorno cada vez más digitalizado.
Este estudio se estructuró de manera que permitiera analizar integralmente el impacto de la
capacitación digital y la implementación de inteligencia artificial (IA) en el desempeño
empresarial de microempresas de Jerez, Zacatecas. Se partió de una introducción que
contextualizó la problemática desde un enfoque sistémico, seguida de una revisión de
antecedentes que fundamentó el planteamiento del problema. Posteriormente, se presentó la
metodología de carácter mixto y, con base en ella, se expusieron los resultados estadísticos y
el mapeo sistémico. Finalmente, se desarrolló una discusión crítica que integró los hallazgos
con la literatura especializada.
Entre las principales contribuciones del trabajo se encuentra la integración de métodos
estadísticos con enfoques de ciencia de sistemas para comprender fenómenos complejos en
entornos empresariales rurales. El estudio aporta un modelo conceptual que visibiliza los
bucles de retroalimentación entre capacitación tecnológica, adopción de IA y desempeño
empresarial, mostrando relaciones causales significativas. Asimismo, ofrece evidencia
empírica robusta del efecto positivo de la capacitación digital y la implementación de IA en
la competitividad, lo cual contribuye al campo disciplinar al fundamentar decisiones de
política pública y estrategias de fortalecimiento institucional en microempresas.
No obstante, la investigación presenta limitaciones. La muestra se circunscribió en un solo
municipio, lo que restringe la generalización de los resultados. Además, el componente
cualitativo pudo haberse enriquecido con técnicas etnográficas y la medición de la adopción
de IA mediante autorreporte implica posibles sesgos en la percepción.
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A partir de lo anterior, se plantean futuras líneas de investigación: replicar el modelo en otros
contextos rurales para validar su aplicabilidad, explorar la resiliencia organizacional frente a
la transformación digital mediante variables como liderazgo, cultura organizacional y capital
social, y realizar estudios longitudinales que permitan evaluar la evolución de la adopción
tecnológica y su impacto sostenido en el desempeño empresarial.
DISCUSIÓN
La literatura reciente enfatiza que la capacitación tecnológica constituye un prerrequisito
indispensable para que las micro y pequeñas empresas logren adoptar herramientas digitales e
inteligencia artificial con efectos tangibles en su desempeño (Cruz et al., 2023; Afuah, 2018).
En concordancia, los resultados del presente estudio en Jerez muestran que la capacitación
digital (β = 0.45, p < 0.001) representa la variable de mayor peso en la mejora del desempeño
empresarial, incluso por encima de la implementación directa de IA (β = 0.37, p < 0.001).
Esta evidencia reafirma lo reportado por Murillo et al. (2024) en contextos urbanos, pero lo
traslada a un escenario rural donde la brecha digital es más profunda y la literatura empírica
ha sido escasa.
El estudio avanza respecto de los análisis previos al integrar un enfoque sistémico que
permite observar bucles de retroalimentación positiva y negativa. Investigaciones como las de
Ruiz et al. (2024) y Remedi-Rumi y Arzuaga-Williams (2024) habían señalado que la
resiliencia organizacional depende de interacciones dinámicas entre actores locales. No
obstante, los resultados obtenidos muestran de manera concreta que la capacitación no solo
habilita la adopción tecnológica, sino que genera un ciclo virtuoso: mayor formación →
mejor implementación de IA → incremento en el desempeño → reinversión en capacitación.
Este hallazgo aporta evidencia empírica y cuantitativa a lo que previamente se había
teorizado desde la perspectiva de la complejidad.
En contraste, estudios como los de Valle et al. (2025) y Moscoso-Zamora et al. (2024) han
destacado que la IA mejora la toma de decisiones estratégicas y la eficiencia operativa, pero
se han centrado en entornos con mayor accesibilidad tecnológica. El presente trabajo revela
que, en Jerez, el efecto de la IA resulta significativo, aunque limitado por barreras
económicas y culturales, lo que coincide con lo advertido por Cordovilla et al. (2024) y
Keller et al. (2022). De este modo, la contribución distintiva de esta investigación no reside
únicamente en validar el potencial de la IA, sino en evidenciar que su efectividad está
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condicionada a dinámicas estructurales locales, como el financiamiento, la percepción
comunitaria y el capital humano disponible.
La principal novedad de este estudio radica en visibilizar un contexto rural mexicano,
históricamente marginado en las investigaciones sobre transformación digital. Mientras que
la mayoría de los trabajos empíricos provienen de escenarios urbanos o industrializados
(Afuah, 2018; Murillo et al., 2024), aquí se demuestra que incluso en regiones con rezago
tecnológico existen condiciones para generar sistemas adaptativos y resilientes cuando la
capacitación digital se constituye como punto de partida. Esta aportación resulta
especialmente relevante para la formulación de políticas públicas, ya que sugiere que
programas focalizados en alfabetización y entrenamiento tecnológico pueden detonar
procesos de innovación y sostenibilidad empresarial en territorios periféricos.
En suma, el estudio confirma hallazgos previos en torno al rol de la capacitación y la IA en el
desempeño empresarial, pero aporta tres avances críticos: (1) provee evidencia empírica
desde un contexto rural poco explorado; (2) integra un enfoque sistémico que identifica ciclos
de retroalimentación que potencian o bloquean la transformación digital; y (3) plantea un
modelo conceptual que articula la dimensión tecnológica con factores culturales y
estructurales. Estos elementos diferencian este trabajo de los antecedentes y lo posicionan
como una contribución significativa al campo de la investigación sobre microempresas y
digitalización
CONCLUSIÓN
Los resultados de la presente investigación confirman que la capacitación digital y la
implementación de inteligencia artificial influyen de manera positiva y estadísticamente
significativa en el desempeño empresarial de las microempresas rurales analizadas. En
particular, la capacitación digital se posiciona como el factor de mayor incidencia, al actuar
como condición habilitadora para la adopción efectiva de tecnologías emergentes y la
generación de mejoras en la eficiencia operativa, los ingresos y la satisfacción del cliente.
Desde un enfoque sistémico, el estudio evidencia que el desempeño empresarial no puede
entenderse de manera aislada, sino como resultado de interacciones dinámicas entre variables
tecnológicas, económicas y socioculturales. Los bucles de retroalimentación identificados
permiten comprender cómo la capacitación y la adopción de inteligencia artificial pueden
generar procesos de mejora continua, así como también cómo las restricciones estructurales
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pueden limitar dichos avances. Este hallazgo aporta una visión integral que amplía los
enfoques tradicionales centrados únicamente en la incorporación tecnológica.
En términos teóricos, la investigación contribuye a la literatura al integrar el análisis
estadístico con la perspectiva de la complejidad, ofreciendo un modelo conceptual que
explica las relaciones causales y emergentes en contextos rurales poco explorados. En el
plano práctico, los resultados sugieren que las estrategias orientadas a fortalecer las
capacidades digitales deben priorizarse como eje central de políticas públicas y programas de
desarrollo empresarial, especialmente en territorios con rezago tecnológico.
No obstante, el estudio presenta limitaciones asociadas a su diseño transversal y a la
delimitación geográfica de la muestra, lo cual restringe la generalización de los resultados. En
este sentido, se recomienda el desarrollo de investigaciones longitudinales y comparativas
que permitan evaluar la evolución de estas dinámicas en el tiempo y en diferentes contextos,
así como la incorporación de variables adicionales relacionadas con la cultura organizacional,
el liderazgo y el acceso a financiamiento.
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: https://doi.org/10.65011/prismaods.v5.i2.204
Cómo citar este artículo (APA 7ª edición):
Villegas Berumen, H. G. ., Torres Arenas, O. ., & Ayala Santana, J. . (2026). Dinámicas
Sistémicas de Complejidad, Inteligencia Artificial y Capacitación Digital en el Desempeño
Empresarial de Microempresas Rurales. Prisma ODS: Revista Multidisciplinaria Sobre
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