Revista de Investigación y Liderazgo Vol. 01 (Num. 02)(Abril – Junio 2024) ISSN 3151-8532
Horizontes emergentes de investigación multidisciplinaria
Recibido: 22/03/2024 Aceptado: 18/04/2024 Publicado: 20/05/2024
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DOI: https://doi.org/10.63618/omd/revinvlid/v1/n2/14
Automatización de procesos mediante RPA e
inteligencia artificial en entornos organizacionales.
Process automation using rpa and artificial intelligence in organizational
environments.
Torres-Galves, Génesis Daniela
1
; Gruezo-Realpe, Mariela Stephany
2
.
1
Universidad Bolivariana del Ecuador; Ecuador; https://orcid.org/0009-0004-7198-7057;
gdtorresg@ube.edu.ec.
2
Universidad Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas; Ecuador; https://orcid.org/0000-0002-5929-
4336; mariela.gruezo.realpe@utelvt.edu.ec.
Cita: Torres-Galve, G. D., & Gruezo-Realpe, M. S. (2024). Automatización de procesos mediante
RPA e inteligencia artificial en entornos organizacionales. Revista De Investigación Y
Liderazgo, 1(2), 49-63. https://doi.org/10.63618/omd/revinvlid/v1/n2/14
Resumen
La incorporación de la automatización robótica de procesos y la inteligencia artificial ha transformado la
gestión organizacional; sin embargo, en Ecuador persisten niveles incipientes de adopción, brechas
tecnológicas y limitaciones de gobernanza. El estudio tuvo como objetivo analizar la influencia de estas
tecnologías sobre la eficiencia operativa y el desempeño organizacional. Se aplicó un enfoque cualitativo,
con diseño no experimental, longitudinal retrospectivo y documental, mediante el análisis de literatura
científica publicada entre 2021 y 2025. Los resultados evidenciaron una adopción selectiva, concentrada
en actividades de apoyo, comunicación y generación de contenido, mientras la automatización de procesos
financieros, logísticos y estratégicos permaneció limitada. La preparación tecnológica, la precisión, la
estandarización, la disponibilidad de datos y la gobernanza se identificaron como condiciones relevantes
para mejorar tiempos, calidad y utilización de recursos. Asimismo, la aceptación del personal fue más
favorable cuando la automatización redujo tareas repetitivas y favoreció funciones de mayor complejidad.
La discusión mostró que los beneficios no dependieron únicamente de la tecnología, sino también de la
madurez organizacional y la gestión del cambio. Se concluyó que la integración de RPA e inteligencia
artificial requiere una adopción gradual, capacidades institucionales y estrategias de formación que articulen
eficiencia operativa y adaptación humana.
Palabras clave: automatización robótica de procesos, inteligencia artificial, transformación digital,
eficiencia operativa, desempeño organizacional.
Abstract
The incorporation of robotic process automation and artificial intelligence has transformed organizational
management; however, in Ecuador, adoption levels remain low, and there are technological gaps and
governance limitations. The study aimed to analyze the influence of these technologies on operational
efficiency and organizational performance. A qualitative approach was applied, using a non-experimental,
retrospective, longitudinal, and documentary design, through the analysis of scientific literature published
between 2021 and 2025. The results revealed selective adoption, concentrated in support activities,
communication, and content generation, while the automation of financial, logistical, and strategic processes
remained limited. Technological readiness, accuracy, standardization, data availability, and governance
were identified as key conditions for improving turnaround times, quality, and resource utilization.
Furthermore, staff acceptance was more favorable when automation reduced repetitive tasks and enabled
more complex functions. The discussion showed that the benefits did not depend solely on technology, but
also on organizational maturity and change management. It was concluded that the integration of RPA and
artificial intelligence requires gradual adoption, institutional capabilities, and training strategies that balance
operational efficiency with human adaptation
Keywords: robotic process automation, artificial intelligence, digital transformation, operational efficiency,
organizational performance.
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1. Introducción
La automatización de procesos mediante automatización robótica de procesos (RPA) e
inteligencia artificial (IA) se consolida como un mecanismo para elevar la agilidad,
trazabilidad y capacidad de respuesta de las organizaciones. La RPA reproduce
acciones humanas sobre interfaces digitales y ejecuta tareas repetitivas basadas en
reglas, mientras la IA amplía esa capacidad mediante clasificación, reconocimiento,
predicción y tratamiento de información no estructurada (Ribeiro et al., 2021; Ng et al.,
2021). En Ecuador, el Registro Estadístico de Empresas 2023 presenta una cobertura
de 1.173.985 registros de empresas activas, lo que evidencia un entorno organizacional
amplio y heterogéneo para la transformación digital (Instituto Nacional de Estadística y
Censos [INEC], 2025). La unidad de análisis comprende organizaciones ecuatorianas
públicas y privadas que gestionan procesos administrativos, financieros, comerciales,
logísticos o de atención mediante sistemas digitales. Esta delimitación adquiere
relevancia porque el 86 % de los empleadores prevé que la IA y el procesamiento de
información transforman sus operaciones hacia 2030, mientras el 58 % atribuye un
efecto similar a la robótica y la automatización (World Economic Forum [WEF], 2025).
La presión por capturar los beneficios de estas tecnologías aumenta en América Latina,
donde entre el 26 % y el 38 % del empleo presenta algún grado de exposición a la IA
generativa y Ecuador se ubica alrededor del 26 %–27 % (Gmyrek et al., 2024). No
obstante, la exposición no equivale necesariamente a sustitución laboral, debido a que
solo entre el 2 % y el 5 % de los empleos muestra potencial de automatización completa,
mientras entre el 8 % y el 14 % dispone de oportunidades de aumento de productividad
(Gmyrek et al., 2024). La persistencia de brechas tecnológicas limita esos beneficios,
pues aproximadamente 17 millones de empleos regionales no aprovechan plenamente
la transformación digital por restricciones de infraestructura y acceso (Gmyrek et al.,
2024). En las organizaciones, la falta de automatización mantiene tiempos de ciclo
elevados, reprocesos, errores de registro y costos derivados de actividades manuales,
con efectos sobre la calidad del servicio y la competitividad. Sin embargo, una adopción
apresurada tampoco garantiza resultados, ya que la literatura reporta tasas de fracaso
de proyectos RPA de hasta el 50 % cuando existen debilidades de planificación,
gobernanza o escalamiento (Herm et al., 2023). Esta tensión exige valorar
simultáneamente productividad, rentabilidad, capacidades laborales y gestión
responsable del cambio.
Pese al crecimiento de la literatura, la evidencia continúa concentrándose en beneficios
técnicos, experiencias sectoriales y marcos desarrollados fuera del contexto
latinoamericano. La revisión sobre automatización inteligente muestra avances en
eficiencia operativa, gestión de riesgos y cumplimiento, aunque mantiene dispersión
conceptual entre RPA, IA y automatización inteligente (Ng et al., 2021). Un estudio
realizado en 19 organizaciones identifica 16 potencialidades y 25 barreras relacionadas
con infraestructura, recursos humanos, apoyo directivo, regulación y madurez digital, lo
que confirma que los resultados dependen del contexto de implementación (Flechsig et
al., 2022). De manera complementaria, un marco construido a partir de 35 experiencias
organizacionales integra 11 etapas de implementación, pero no resuelve la necesidad
de validación empírica en economías con estructuras empresariales y brechas digitales
distintas (Herm et al., 2023). Los estudios recientes también reconocen que la
integración de IA y RPA suele analizarse de forma fragmentada y que persiste una
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validación limitada de modelos que incorporan impactos sociales, éticos y ambientales
(Patrício et al., 2024). En consecuencia, permanece insuficientemente explicada la
relación entre preparación tecnológica, características del proceso, gobernanza,
aceptación del personal y resultados operativos y financieros en organizaciones
ecuatorianas.
La magnitud de esta brecha justifica un análisis que trasciende la reducción de costos y
considera la transformación del trabajo, la sostenibilidad de la adopción y la creación de
capacidades organizacionales. Las proyecciones globales estiman que los cambios
estructurales generan 170 millones de nuevos empleos y desplazan 92 millones hacia
2030, con un saldo neto de 78 millones, aunque 59 de cada 100 trabajadores requieren
procesos de actualización o reconversión de competencias (WEF, 2025). La evidencia
sobre experiencia laboral después de 18 meses de adopción de RPA muestra
valoraciones positivas asociadas con el tiempo liberado y las oportunidades de
desarrollo, pero también identifica problemas de visibilidad y control de los robots
digitales (Filgueiras et al., 2022). Desde la gestión, cinco factores adquieren especial
relevancia: priorización de beneficios, estudio de factibilidad, conformación de equipos
interdisciplinarios, liderazgo y respaldo de la alta dirección (Nielsen et al., 2023). La
utilidad metodológica del estudio reside en integrar indicadores de tiempo de ciclo,
utilización de recursos, calidad, costos, errores y respuesta del servicio, en lugar de
limitar la evaluación al número de tareas automatizadas (Quille et al., 2023). Esta
perspectiva aporta conocimiento aplicable tanto a la investigación sobre automatización
inteligente como a la toma de decisiones de organizaciones que necesitan estimar
beneficios, riesgos y condiciones de escalabilidad.
Sobre esta base, la investigación se sustenta en información que las organizaciones
generan durante la operación habitual, como registros de procesos, tiempos de
ejecución, incidencias, reprocesos, costos operativos y percepciones del personal, sin
requerir intervención sobre actividades críticas. La selección de variables considera que
un estudio con 26 especialistas identifica la precisión, el nivel de intervención humana y
la estandarización como tres factores prioritarios, junto con datos digitales, integración
tecnológica y costo de adopción como condiciones complementarias (Waduge et al.,
2024). El objetivo general es analizar la influencia de la automatización mediante RPA
e IA sobre la eficiencia operativa y el desempeño organizacional de organizaciones
ecuatorianas. Para concretarlo, el primer objetivo específico consiste en determinar la
relación entre la preparación tecnológica, las características del proceso y la gobernanza
con las variaciones en tiempo de ciclo, tasa de errores y costos operativos. El segundo
objetivo específico busca comparar la aceptación del personal, la redistribución de
tareas y la percepción de riesgo según el sector, el tamaño organizacional y el nivel de
adopción tecnológica. El tratamiento de la información contempla confidencialidad,
anonimización, participación voluntaria y presentación agregada de resultados, evitando
que los datos se utilicen para evaluar individualmente el rendimiento laboral.
La contribución esperada integra cuatro dimensiones (preparación tecnológica,
idoneidad del proceso, gobernanza y aceptación humana) con cinco resultados
observables: tiempo, costo, errores, calidad del servicio y experiencia laboral. Esta
articulación amplía los modelos que priorizan únicamente la eficiencia técnica y
responde a la necesidad de validar la integración RPA–IA en escenarios
organizacionales reales (Patrício et al., 2024). La originalidad se concentra en producir
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evidencia situada en Ecuador, donde la diversidad de más de 1,17 millones de registros
empresariales y la exposición tecnológica estimada del 26 %–27 % demandan criterios
de adopción ajustados a capacidades locales (INEC, 2025; Gmyrek et al., 2024). El
estudio permite construir una base comparativa para identificar procesos prioritarios,
estimar resultados económicos y reconocer riesgos humanos antes del escalamiento.
Asimismo, ofrece a directivos y responsables de transformación digital una estructura
de decisión que relaciona factibilidad, desempeño y sostenibilidad organizacional. De
este modo, la investigación cubre una brecha empírica regional y propone una lectura
integral de la automatización inteligente como capacidad estratégica, no únicamente
como sustitución de tareas.
2. Materiales y Métodos
La investigación se desarrolló desde una orientación cualitativa, debido a que buscó
interpretar cómo la automatización robótica de procesos y la inteligencia artificial fueron
conceptualizadas, implementadas y valoradas dentro de los entornos organizacionales.
El análisis se concentró en significados, patrones de adopción, beneficios operativos,
barreras tecnológicas, condiciones de gobernanza y efectos sobre el trabajo, sin reducir
el fenómeno a indicadores exclusivamente cuantificables. Se adoptó un diseño no
experimental, puesto que no se manipularon variables ni se intervinieron procesos
empresariales, sino que se examinaron evidencias previamente publicadas. La unidad
de análisis correspondió a documentos científicos relacionados con RPA, inteligencia
artificial, automatización inteligente y gestión de procesos organizacionales. El alcance
se mantuvo descriptivo, por cuanto se caracterizaron tendencias y relaciones
conceptuales sin formular inferencias causales ni generalizaciones estadísticas sobre la
totalidad de las organizaciones ecuatorianas o latinoamericanas (Morgan, 2022;
Kuckartz & Rädiker, 2023; Ng et al., 2021).
Para incorporar la dimensión temporal del fenómeno, el diseño integró una perspectiva
longitudinal retrospectiva de carácter documental mediante la comparación de
publicaciones difundidas entre 2021 y 2025. El corpus se organizó por periodos anuales
con el propósito de reconocer continuidades y cambios en las aplicaciones
empresariales, los criterios de selección de procesos, las capacidades cognitivas
incorporadas y los desafíos asociados con la implementación. La temporalidad se aplicó
al desarrollo de la evidencia científica y no al seguimiento repetido de una misma
organización, por lo que no se configuró un estudio de panel empresarial. Asimismo, se
distinguieron los estudios desarrollados en Ecuador, América Latina y otras regiones
para establecer referentes comparativos sin excluir aportes internacionales pertinentes.
Esta organización permitió examinar la evolución del conocimiento y mantuvo
coherencia con la investigación cualitativa longitudinal orientada al análisis del tiempo y
del cambio (Audulv et al., 2022; Snyder, 2024).
La construcción del corpus documental se efectuó mediante consultas en Scopus, Web
of Science, ScienceDirect, IEEE Xplore, SpringerLink, SciELO y Redalyc, con el fin de
integrar literatura internacional y producción científica regional. Las ecuaciones de
búsqueda combinaron los términos “robotic process automation”, RPA, “artificial
intelligence”, “intelligent automation”, organization, business process y enterprise, junto
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con sus equivalentes en español y portugués. Se consideraron artículos originales,
revisiones científicas y trabajos académicos evaluados por pares que abordaron
aplicaciones organizacionales, criterios de adopción, desempeño operativo, gobernanza
o efectos humanos de la integración RPA–IA. La estrategia documental siguió
procedimientos explícitos de identificación, selección y síntesis para reducir decisiones
arbitrarias y favorecer la trazabilidad del estudio. El análisis incluyó literatura en español,
inglés y portugués, debido a la naturaleza internacional del campo y a la necesidad de
contrastar la evidencia latinoamericana con desarrollos empresariales de otras regiones
(Page et al., 2021; Ribeiro et al., 2021; Moreira et al., 2023).
La depuración del material recuperado se condujo mediante criterios previamente
definidos de inclusión y exclusión. Se incorporaron publicaciones comprendidas entre
2021 y 2025 que presentaron una relación explícita con la automatización de procesos
empresariales mediante RPA, inteligencia artificial o automatización inteligente,
dispusieron de texto completo y describieron resultados, modelos, factores de
implementación o experiencias organizacionales. Se excluyeron registros duplicados,
estudios centrados únicamente en robótica física, documentos comerciales sin
procedimiento metodológico, editoriales y trabajos sin relación directa con procesos
organizacionales. El muestreo documental fue intencional y se fundamentó en
pertinencia temática y calidad informativa; por esta razón, no se aplicó una fórmula para
poblaciones finitas ni se estimaron parámetros probabilísticos. El tamaño definitivo del
corpus se determinó mediante la aplicación sucesiva de los criterios de elegibilidad y se
registró a través de las etapas de identificación, depuración, evaluación e inclusión
recomendadas para una selección transparente de evidencia (Morgan, 2022; Page et
al., 2021).
El tratamiento de la información se apoyó en un razonamiento deductivo y analítico que
permitió descomponer el fenómeno en dimensiones tecnológicas, organizacionales,
operativas y humanas. Se elaboró una matriz de extracción que incluyó autor, año, país,
sector, proceso automatizado, tecnología RPA, capacidad de inteligencia artificial,
beneficios reportados, barreras, indicadores de desempeño, condiciones de gobernanza
y efectos sobre los trabajadores. Las categorías iniciales se derivaron de la literatura
sobre automatización inteligente, implementación organizacional y selección de
procesos, mientras que las subcategorías emergentes se incorporaron durante la lectura
comparativa del corpus (Ng et al., 2021; Herm et al., 2023; Waduge et al., 2024).
Posteriormente, se aplicó un análisis temático de contenido mediante familiarización,
codificación, agrupación, revisión y definición de temas, procurando mantener
correspondencia entre las unidades textuales y las interpretaciones construidas. La
comparación por año, región y sector permitió describir patrones de evolución sin atribuir
relaciones causales que excedieran la naturaleza documental del estudio (Kuckartz &
Rädiker, 2023).
La consistencia del procedimiento se fortaleció mediante el registro de ecuaciones de
búsqueda, decisiones de exclusión, categorías analíticas y notas interpretativas, lo que
permitió conservar una ruta verificable desde la recuperación documental hasta la
síntesis final. La interpretación contrastó beneficios, limitaciones y condiciones de
adopción para evitar una valoración exclusivamente tecnológica de la automatización y
considerar también sus implicaciones organizacionales, sociales y ambientales (Patrício
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et al., 2024). Al utilizar únicamente documentos científicos publicados y fuentes
académicas accesibles, no se estableció contacto con personas, no se recopilaron datos
personales ni se intervinieron actividades empresariales. En consecuencia, los
resultados se orientaron a describir y organizar el conocimiento disponible, sin sustituir
evaluaciones empíricas posteriores en organizaciones específicas de Ecuador o
América Latina (Morgan, 2022; Snyder, 2024).
3. Resultados
Nivel de adopción y características de la automatización mediante RPA e
inteligencia artificial
El análisis documental examinó el grado de incorporación de la inteligencia artificial y la
automatización robótica de procesos en las funciones organizacionales, así como la
evolución y el alcance de estas tecnologías. La evidencia global mostró que el uso de
inteligencia artificial en al menos una función empresarial aumentó del 55 % en 2023 al
72 % en 2024 y alcanzó el 78 % en 2025. De forma paralela, el 86 % de los empleadores
identificó a la inteligencia artificial y al procesamiento de información como tecnologías
con capacidad de transformar sus operaciones, mientras el 58 % atribuyó ese efecto a
la robótica y la automatización. Los resultados evidenciaron una expansión sostenida,
aunque diferenciada según la función empresarial y la madurez tecnológica de las
organizaciones (Company, 2025; World Economic Forum, 2025).
La evidencia correspondiente a Ecuador mostró un nivel de utilización
considerablemente más limitado. El estudio incorporado al corpus analizó 385 micro,
pequeñas y medianas empresas, distribuidas entre servicios, con 177 organizaciones
(46,0 %); comercio, con 134 (34,8 %); tecnologías de la información, con 49 (12,7 %); e
industria, con 25 (6,5 %). El indicador multidimensional de intensidad de adopción
alcanzó únicamente 0,04, resultado que reflejó una baja diversidad de aplicaciones y
una integración reducida de la inteligencia artificial entre las distintas funciones
empresariales. La mayor presencia se concentró en actividades de mercadotecnia y
comunicación digital, mientras las aplicaciones financieras, logísticas y de gestión del
talento permanecieron escasamente representadas (Pérez-Campdesuñer et al., 2025).
Figura 1
Perfil de adopción de IA y automatización en organizaciones ecuatorianas
Nota: autores (2024)
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La distribución representada mostró que la adopción se concentró en herramientas
accesibles y orientadas a actividades externas, principalmente generación de contenido,
interacción digital y apoyo comercial. En contraste, las funciones que exigieron
integración con sistemas internos, disponibilidad de datos estructurados o
automatización de decisiones presentaron una incorporación reducida. El patrón
identificado indicó que la digitalización inicial no se tradujo automáticamente en
automatización inteligente de procesos centrales, debido a que la integración RPA–IA
requirió condiciones adicionales de estandarización, precisión, estabilidad operativa y
disponibilidad de información digital. Por consiguiente, el nivel observado correspondió
principalmente a usos funcionales aislados y no a esquemas organizacionales amplios
de automatización inteligente (Moreira et al., 2023; Pérez-Campdesuñer et al., 2025;
Waduge et al., 2024).
Los contrastes estadísticos mostraron diferencias en la utilización de determinadas
aplicaciones según el sector y el tamaño organizacional. La automatización de redes
sociales registró un valor de F = 12,019 (p < 0,001), mientras la generación de contenido
alcanzó F = 18,557 (p < 0,001); también se observaron diferencias en la optimización
de inventarios (F = 63,005; p < 0,001) y en el diseño y prototipado (F = 61,623; p <
0,001). Asimismo, el uso de inteligencia artificial en atención al cliente presentó F =
3,565 (p = 0,029) y los asistentes de programación alcanzaron F = 3,316 (p = 0,037). En
conjunto, los hallazgos describieron una adopción incipiente, selectiva y concentrada en
procesos de baja complejidad, mientras la incorporación integrada de RPA e inteligencia
artificial permaneció condicionada por la precisión, la estandarización y el nivel de
intervención humana requerido (Pérez-Campdesuñer et al., 2025; Waduge et al., 2024).
Relación entre preparación tecnológica, gobernanza y desempeño operativo
El análisis examinó la relación entre las condiciones tecnológicas y organizacionales
previas a la automatización, los mecanismos de gobernanza y los resultados operativos
reportados. La evidencia procedente de 19 organizaciones públicas y privadas identificó
16 beneficios potenciales y 25 barreras asociadas con la implementación de RPA,
mientras la amplitud de los casos de uso aumentó conforme avanzó la madurez digital.
Las organizaciones con mayor preparación extendieron la automatización desde tareas
transaccionales del ciclo de compras y pagos hacia actividades de abastecimiento y
gestión de proveedores. Los beneficios registrados se concentraron en reducción de
carga operativa, ahorro de costos, eficiencia de los procesos y mejora de la calidad,
mientras las principales restricciones se vincularon con infraestructura tecnológica,
recursos humanos, apoyo directivo, comunicación interna y disponibilidad financiera
(Flechsig et al., 2022).
La priorización cuantitativa de los factores de preparación tecnológica se realizó a partir
de 22 condiciones inicialmente identificadas, de las cuales 15 fueron seleccionadas para
su evaluación mediante el índice de importancia relativa. Las respuestas de 26
especialistas establecieron un valor medio de referencia de 0,8503 y clasificaron nueve
factores como primarios y seis como secundarios. La precisión obtuvo el mayor índice,
con 0,9308, seguida del nivel de intervención humana, con 0,9154; la estandarización,
con 0,9077; y la estabilidad y madurez del proceso, con 0,9000. También superaron el
umbral los datos estructurados, la confiabilidad y el tiempo de ejecución, cada uno con
0,8769, mientras el volumen alcanzó 0,8615 y la dependencia entre procesos 0,8538.
Entre los factores secundarios se ubicaron la integración con sistemas existentes, con
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0,8385; el costo de adopción, con 0,8231; la gestión del cambio, con 0,7462; y la tasa
de automatización, con 0,7154 (Waduge et al., 2024).
La dimensión de gobernanza mostró una estructura progresiva vinculada con la
inicialización, implementación y ampliación de los proyectos de automatización. El
marco derivado de 35 experiencias organizacionales integró 11 etapas y mantuvo
procesos continuos de soporte, gestión del conocimiento y coordinación durante la
ejecución y el escalamiento. De manera complementaria, la evaluación realizada con 20
especialistas situó el desarrollo de RPA y la gestión de procesos entre las áreas de
mayor atención dentro de los proyectos, aunque los riesgos asociados recibieron niveles
elevados de controlabilidad mediante planificación y seguimiento. Los resultados
también evidenciaron que la existencia de estructuras de apoyo, responsabilidades
definidas y mecanismos de coordinación acompañó la transición desde iniciativas
aisladas hacia esquemas organizacionales de automatización más amplios (Herm et al.,
2023; Schlegel et al., 2024).
El desempeño operativo se estimó con mayor precisión cuando las organizaciones
dispusieron de datos sobre volumen, tiempos, disponibilidad, confiabilidad y utilización
de recursos. En el caso empresarial analizado mediante simulación, el flujo incluyó
aproximadamente 15.000 clientes por año —11.000 en una región y 4.000 en otra— y
requirió cuatro equivalentes de tiempo completo, distribuidos en dos por cada territorio.
La automatización proyectada cubrió más del 90 % del flujo operativo examinado y el
tercer escenario evaluado presentó el mayor retorno esperado, aunque la fuente no
publicó una cifra monetaria agregada de ahorro. Los indicadores empleados se
concentraron en velocidad, tiempo de respuesta, confiabilidad, disponibilidad, uso de
recursos y costos, por lo que no se obtuvieron medias globales, intervalos de confianza
ni valores p comparables entre todos los estudios. En síntesis, los hallazgos mostraron
que la mejora operativa se presentó principalmente cuando la preparación tecnológica,
la estandarización de los procesos y la gobernanza se encontraron articuladas antes del
escalamiento de la automatización (Quille et al., 2023; Waduge et al., 2024).
Aceptación del personal y efectos organizacionales según sector y nivel de
adopción
El análisis describió la aceptación del personal y los efectos organizacionales asociados
con distintos niveles de incorporación de RPA e inteligencia artificial. La evidencia
examinada integró una empresa del sector energético brasileño con 18 meses de
operación automatizada, una empresa estatal tailandesa con 171 trabajadores
expuestos a RPA y 19 organizaciones públicas y privadas vinculadas con procesos de
compras y abastecimiento. Los hallazgos se concentraron en cambios de funciones,
reducción de actividades repetitivas, equilibrio entre vida laboral y personal, percepción
de utilidad, desarrollo de competencias y continuidad de tareas manuales. La
heterogeneidad metodológica impidió calcular una media conjunta, una desviación
estándar global o un intervalo de confianza agregado. Por esta razón, los resultados se
organizaron mediante frecuencias, proporciones verificables y patrones reportados
dentro de cada contexto sectorial (Filgueiras et al., 2022; Flechsig et al., 2022;
Ueasangkomsate & Boonsripornchai, 2025).
La experiencia del sector energético incluyó a 10 trabajadores, distribuidos
equitativamente entre cinco hombres y cinco mujeres; cinco mantuvieron contacto
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continuo con los robots, dos interactuaron de forma ocasional y tres desempeñaron
funciones directivas. El procesamiento de 1.050 fragmentos de entrevista produjo 100
hallazgos relacionados con experiencia de usuario, aceptación y adopción tecnológica.
Los 10 participantes —equivalentes al 100 % del grupo entrevistado— asociaron la
automatización con mayor tranquilidad y con la utilidad del tiempo liberado, mientras la
ejecución inicial del robot superó el 70 % de las transacciones previstas. También se
registraron orgullo por la participación en la innovación, percepción de crecimiento
profesional y traslado desde tareas repetitivas hacia actividades de mayor complejidad.
Los efectos desfavorables se relacionaron con escasa visibilidad del desempeño del
robot, carga de trabajo impredecible ante fallos, reducción del contacto humano y
frustración cuando fue necesario retomar actividades manuales (Filgueiras et al., 2022).
La síntesis comparativa permitió observar que los efectos sobre el personal variaron
según el sector, la exposición directa y el grado de consolidación de la automatización.
Como se observa en la Tabla 1, los entornos con uso sostenido registraron beneficios
vinculados con alivio de carga operativa, enriquecimiento de funciones y mejor
aprovechamiento del tiempo, aunque mantuvieron restricciones relacionadas con
supervisión, transparencia y adaptación de capacidades. Los estudios cuantitativos
identificaron cambios estadísticamente significativos en funciones laborales y equilibrio
vida–trabajo, mientras los análisis cualitativos mostraron patrones de confianza, orgullo
y utilidad percibida. Las organizaciones con mayor experiencia ampliaron los casos de
uso desde tareas transaccionales hacia procesos de mayor alcance, en contraste con
aquellas que permanecieron en fases iniciales. No se incorporaron valores monetarios
agregados porque las investigaciones revisadas no presentaron estimaciones
financieras comparables para los efectos laborales analizados (Filgueiras et al., 2022;
Flechsig et al., 2022; Ueasangkomsate & Boonsripornchai, 2025).
Tabla 1
Aceptación del personal y efectos organizacionales según sector y nivel de adopción
Sector y ámbito
Base analizada
Nivel de adopción
o exposición
Principales efectos
favorables
Efectos adversos o
limitaciones
Empresa energética
de Brasil
10 trabajadores;
1.050 fragmentos;
100 hallazgos
Operación sostenida
durante 18 meses
100 % reportó mayor
tranquilidad y utilidad del
tiempo liberado; se
observaron orgullo,
confianza y desarrollo
profesional
Baja visibilidad del
desempeño, carga
impredecible ante fallos,
menor contacto humano y
retorno ocasional a tareas
manuales
Empresa estatal de
Tailandia
171 trabajadores
Experiencia directa
con implementación
de RPA
Cambios significativos
hacia tareas más
desafiantes y
especializadas; mejora
significativa del equilibrio
vida–trabajo
No se identificó una
variación significativa en la
percepción de amenaza
sobre las oportunidades
laborales
Organizaciones
públicas y privadas
de compras y
abastecimiento
19 organizaciones
Adopción
diferenciada según
preparación y
madurez digital
Alivio de carga laboral,
ahorro de costos, mayor
eficiencia y ampliación
progresiva de casos de uso
Barreras de recursos
humanos, comunicación,
infraestructura, apoyo
directivo y disponibilidad
financiera
Nota: Los resultados procedieron de diseños y unidades de análisis diferentes; por ello, no se
calcularon medias combinadas, desviaciones estándar agregadas ni pruebas de significancia
entre estudios. En el estudio tailandés se reportaron diferencias significativas, aunque el resumen
publicado no presentó medias, desviaciones estándar ni valores exactos de p (Filgueiras et al.,
2022; Flechsig et al., 2022; Ueasangkomsate & Boonsripornchai, 2025).
Los resultados obtenidos en la empresa estatal tailandesa mostraron diferencias
significativas entre las percepciones anteriores y posteriores a la implementación de
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RPA en las funciones laborales y el equilibrio entre vida personal y trabajo. Los 171
participantes reportaron una mayor asignación de tareas desafiantes y dependientes de
habilidades, junto con reducción del trabajo extraordinario y mejoras percibidas en el
bienestar físico y mental. En cambio, la percepción de amenaza sobre las oportunidades
laborales no presentó una variación estadísticamente significativa después de la
automatización. De forma complementaria, el estudio de 19 organizaciones mostró que
la ampliación de las aplicaciones dependió de la preparación digital y de la madurez
alcanzada, pues los usos evolucionaron desde actividades operativas hacia procesos
estratégicos de abastecimiento y relación con proveedores. La evidencia sectorial indicó
que los efectos positivos aumentaron cuando la automatización se acompañó de
experiencia acumulada, coordinación organizacional y disponibilidad de capacidades
humanas y tecnológicas (Flechsig et al., 2022; Ueasangkomsate & Boonsripornchai,
2025).
La evidencia multisectorial amplió estos resultados al mostrar que la adaptación de las
competencias constituyó el principal componente de la respuesta organizacional frente
a la automatización. La consulta a más de 1.000 empleadores, correspondientes a 22
grupos industriales y 55 economías, estimó que 59 de cada 100 trabajadores requerirían
capacitación; de ellos, 29 permanecerían en sus funciones después de actualizar sus
competencias, 19 serían reasignados y 11 podrían no recibir la formación necesaria.
Asimismo, el 85 % de las organizaciones priorizó la actualización profesional, el 50 %
proyectó trasladar trabajadores desde funciones decrecientes hacia otras de mayor
crecimiento y el 40 % anticipó reducciones de personal en tareas susceptibles de
automatización. Las brechas de habilidades fueron identificadas como una barrera por
el 63 % de los empleadores, lo que evidenció que los efectos organizacionales no se
limitaron a la sustitución de actividades, sino que incluyeron reconversión, movilidad
interna y fortalecimiento de capacidades. En conjunto, el hallazgo central mostró una
aceptación predominantemente favorable cuando RPA e IA redujeron la carga repetitiva
y ampliaron el contenido profesional del trabajo, mientras las respuestas menos
favorables se concentraron en contextos con baja transparencia operativa, escasa
interacción humana y limitada preparación para el cambio (World Economic Forum,
2025; Filgueiras et al., 2022).
4. Discusión
El estudio analiza la influencia de la automatización mediante RPA e inteligencia artificial
sobre la eficiencia operativa y el desempeño organizacional, considerando la
preparación tecnológica, la gobernanza y la aceptación del personal. Los hallazgos
sugieren que la expansión global de estas tecnologías no se traduce de manera
uniforme en una adopción organizacional profunda, como evidencia el índice de
intensidad de 0,04 registrado en las MIPYMES ecuatorianas. La concentración de
aplicaciones en comunicación, generación de contenido y actividades de apoyo indica
que gran parte de las organizaciones permanece en etapas iniciales, con escasa
integración de RPA e IA en procesos financieros, logísticos o estratégicos. Esta
diferencia parece relacionarse con la disponibilidad de datos estructurados, la
estandarización y la madurez de los procesos, más que con el acceso aislado a
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herramientas digitales. Por tanto, la automatización inteligente se configura como una
capacidad organizacional acumulativa y no únicamente como la incorporación puntual
de tecnologías.
La relación observada entre preparación tecnológica, gobernanza y desempeño
operativo converge con la evidencia que identifica beneficios potenciales junto con
barreras organizacionales persistentes. Los 16 beneficios y 25 obstáculos reportados
en organizaciones públicas y privadas muestran que la reducción de costos, la mejora
de la calidad y el alivio de la carga operativa dependen de condiciones complementarias
de infraestructura, liderazgo, coordinación y disponibilidad de recursos humanos
(Flechsig et al., 2022). De forma coherente, la priorización de la precisión, la intervención
humana y la estandarización, con índices superiores a 0,90, refuerza la importancia de
seleccionar procesos técnicamente adecuados antes de escalar la automatización
(Waduge et al., 2024). Aunque la automatización proyectada supera el 90 % del flujo en
uno de los casos analizados, este resultado debe interpretarse con cautela, pues no
permite establecer un efecto generalizable ni una relación causal. La evidencia parece
indicar que la gobernanza estructurada reduce la incertidumbre de implementación y
favorece la continuidad operativa, en concordancia con los marcos progresivos
propuestos para proyectos RPA.
La dimensión humana amplía la interpretación del desempeño más allá de los
indicadores de tiempo, costo y productividad. La aceptación favorable observada
después de 18 meses de uso sugiere que la automatización obtiene mayor legitimidad
cuando reduce actividades repetitivas, libera tiempo y facilita la participación en tareas
de mayor complejidad; no obstante, la baja visibilidad del funcionamiento de los robots
y la necesidad de retomar procesos manuales generan incertidumbre y afectan la
experiencia laboral (Filgueiras et al., 2022). Estos resultados coinciden con la evidencia
que identifica mejoras en las funciones desempeñadas y en el equilibrio entre vida
laboral y personal, sin registrar necesariamente un aumento significativo en la
percepción de amenaza al empleo (Ueasangkomsate & Boonsripornchai, 2025). A nivel
organizacional, la necesidad de capacitar a 59 de cada 100 trabajadores muestra que
la adopción tecnológica exige procesos paralelos de reconversión y movilidad interna.
En consecuencia, los hallazgos aportan una lectura integrada en la que la eficiencia
operativa depende también de la transparencia, el aprendizaje y la gestión responsable
del cambio.
La interpretación de estos hallazgos presenta limitaciones asociadas con el carácter
cualitativo, documental y no experimental del estudio, así como con la heterogeneidad
de sectores, países, muestras e indicadores incluidos. La ausencia de métricas
homogéneas impide calcular efectos agregados, comparar retornos financieros
mediante una misma unidad o establecer inferencias causales sobre las organizaciones
ecuatorianas. Además, la evidencia nacional disponible continúa siendo limitada frente
al volumen de estudios internacionales, por lo que los resultados deben entenderse
como patrones analíticos y no como estimaciones representativas del universo
empresarial. Futuras investigaciones podrían validar el modelo integrado mediante
estudios longitudinales en organizaciones ecuatorianas, incorporar indicadores
comparables de tiempo, errores, costos y retorno de inversión, y examinar diferencias
según tamaño empresarial, sector y madurez digital. En conjunto, el estudio contribuye
a reducir la brecha identificada al vincular preparación tecnológica, gobernanza,
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desempeño y aceptación humana dentro de un mismo marco interpretativo, superando
una visión de la automatización centrada exclusivamente en la sustitución de tareas.
5. Conclusiones
Los resultados permiten concluir que la automatización mediante RPA e inteligencia
artificial se relaciona favorablemente con la eficiencia operativa y el desempeño
organizacional cuando su adopción se integra con capacidades tecnológicas, procesos
estandarizados y mecanismos de gobernanza. En el contexto ecuatoriano, el nivel de
adopción observado continúa siendo incipiente y selectivo, como refleja el índice de
intensidad de 0,04 registrado en las MIPYMES analizadas. La incorporación tecnológica
se concentra principalmente en funciones de apoyo, comunicación y generación de
contenido, mientras los procesos financieros, logísticos y estratégicos presentan menor
desarrollo. Esto sugiere que el acceso a herramientas digitales no garantiza por sí
mismo una automatización inteligente de alcance organizacional. Por tanto, el valor de
RPA e IA depende de su articulación con la madurez operativa y la capacidad
institucional para sostener su implementación.
Los hallazgos vinculados con los objetivos específicos evidencian que la preparación
tecnológica, la idoneidad de los procesos y la gobernanza constituyen condiciones
relevantes para alcanzar mejoras en tiempos de respuesta, calidad, confiabilidad y
utilización de recursos. La precisión, la estandarización y el nivel de intervención
humana registran índices superiores a 0,90, lo que confirma su importancia en la
selección previa de actividades susceptibles de automatización. Al mismo tiempo, la
aceptación del personal resulta más favorable cuando la tecnología reduce tareas
repetitivas, libera tiempo y amplía la participación en actividades de mayor complejidad.
La necesidad proyectada de capacitar a 59 de cada 100 trabajadores muestra que la
automatización también exige procesos de actualización profesional y movilidad interna.
En conjunto, estos resultados evidencian que el desempeño tecnológico y la adaptación
humana deben gestionarse de forma complementaria.
El principal aporte del estudio consiste en integrar la preparación tecnológica, la
idoneidad del proceso, la gobernanza y la aceptación humana dentro de una misma
perspectiva de análisis. Esta articulación permite comprender la automatización
inteligente como una capacidad organizacional que involucra decisiones técnicas,
operativas y sociales, y no únicamente como un mecanismo de sustitución de tareas.
En el ámbito académico, el estudio organiza evidencia dispersa y fortalece la
comprensión de las condiciones que acompañan la adopción de RPA e inteligencia
artificial. En el plano profesional e institucional, los hallazgos ofrecen criterios para
priorizar procesos, anticipar riesgos y orientar decisiones de escalamiento. La
contribución adquiere especial relevancia para Ecuador y América Latina, donde
persisten brechas de infraestructura, capacidades digitales y disponibilidad de evidencia
contextualizada.
A partir de estos resultados, se recomienda que las organizaciones desarrollen procesos
de adopción gradual, apoyados en evaluaciones de factibilidad, pruebas piloto,
indicadores operativos de referencia y estructuras claras de responsabilidad. La
implementación debería incorporar programas de formación, mecanismos de
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comunicación interna y procedimientos de supervisión que favorezcan la confianza y la
adaptación del personal. Las investigaciones futuras podrían aplicar diseños
longitudinales en organizaciones ecuatorianas, comparar sectores y tamaños
empresariales, y estimar de manera homogénea los efectos sobre costos, tiempos,
errores y retorno de inversión. También resulta pertinente analizar la integración de
capacidades avanzadas de inteligencia artificial con RPA bajo criterios de sostenibilidad
y gobernanza responsable. De este modo, la investigación contribuye a reducir la brecha
identificada al proponer una comprensión integral de la automatización como estrategia
de transformación organizacional.
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https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
