Inteligencia artificial, Innovación y Crecimiento en MiPyMEs:

Un modelo estructural mediante PLS-SEM

Resumen

El objetivo de la investigación fue evaluar la relación entre el crecimiento empresarial, el uso de la inteligencia artificial y la innovación en las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyMEs) del sector comercio y servicios del Sur de Sonora. Se desarrolló un estudio cuantitativo, causal, no experimental y transversal, delimitado temporalmente entre enero y marzo de 2026. El instrumento de recolección de datos se estructuró en cuatro secciones que operacionalizaron las variables mediante ítems adaptados de la literatura y validados bajo una escala de medición tipo Likert. La muestra quedó integrada por 370 cuestionarios válidos aplicados de manera directa a propietarios y gerentes mediante un muestreo no probabilístico por conveniencia. El análisis de los datos se ejecutó a través del modelado de ecuaciones estructurales por mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM). Los resultados del modelo estructural indicaron que las tres hipótesis planteadas fueron estadísticamente significativas (p < 0.001). Se identificó que la relación más fuerte ocurrió entre la inteligencia artificial y la innovación (β = 0.574), confirmando que la tecnología actuó como un catalizador del proceso innovador. Asimismo, la innovación ejerció un impacto directo sobre el crecimiento (β = 0.341), superior al efecto directo de la inteligencia artificial (β = 0.263). En conclusión, el modelo demostró relevancia predictiva y un poder explicativo moderado (R² = 0.289), evidenciando que la capacidad innovadora funcionó como la ruta crítica que tradujo la adopción tecnológica en incrementos medibles de competitividad.