Resumen de Factores organizacionales y de entorno que predicen el uso de TIC en empresas chilenas: Una aplicación de redes neuronales

Karina Carvajal Cuello, Manuel Ossa Barraza, Alejandro Cataldo Cataldo

• español

  Este estudio tiene como objetivo explorar cuáles son los factores organizacionales y de entorno que predicen la decisión de usar tecnologías en las empresas. Estos factores se identifican utilizando un enfoque multidisciplinario que integra técnicas de clusterización, redes neuronales artificiales (RNA) y el marco de trabajo Tecnología-Organización-Entorno (TOE). Para desarrollar este estudio se toman en cuenta los resultados de la Encuesta Longitudinal, ELE2, que contiene datos relacionadas con las empresas de Chile. Tomando estos datos, en primer lugar se utiliza la clusterización, mediante el algoritmo K-means, para determinar el perfil de desarrollo tecnológico (T de TOE) de cada empresa a partir de 5.953 empresas chilenas. A continuación, se construye un modelo mediante redes neuronales artificiales (RNA) para predecir T a partir de las otras variables disponibles en la encuesta. La precisión obtenida por la RNA fue del 75%. Al realizar la comprobación de las variables que predicen T con los constructos de OE, se observa que existen variables de la organización y entorno que predicen el perfil de desarrollo tecnológico de las empresas. Además de estos factores OE, también se encontró que otros factores (X) predijeron este perfil, los que se asocian principalmente a características de los administradores de la empresa.

• English

  This study aims to explore the organizational and environmental factors that predict the decision to use technologies in companies. These factors are identified using a multidisciplinary approach that integrates clustering techniques, artificial neural networks (RNA) and the Technology-Organization-Environment (TOE) framework. To develop this study, the results of the Longitudinal Survey ELE2, which contains data related to Chilean companies, are taken into account. Taking this data, the clustering, using the K-means algorithm, is used to determine the technological development profile (TOE) of each company based on 5953 Chilean companies. Next, a model is constructed using artificial neural networks (RNA) to predict T from the variables available in the survey. The accuracy obtained by RNA was 75%. When verifying the variables that predict T with the OE constructs, it is observed that there are variables of the organization and environment that predict the profile of technological development of companies. In addition to these OE factors, other factors (X) predicted this profile, which are mainly associated with characteristics of company managers.