Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias
Volumen 3, Número 1, 2026, enero-marzo
DOI: https://doi.org/10.71112/hhyt4410
INNOVACIÓN Y CAMBIO ORGANIZACIONAL: UN MODELO BASADO EN IA PARA
LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN EMPRESAS DE SERVICIOS PÚBLICOS
ORGANIZATIONAL CHANGE MANAGEMENT IN THE ERA OF ARTIFICIAL
INTELLIGENCE: A MODEL FOR DIGITAL TRANSFORMATION IN PUBLIC SERVICE
COMPANIES
Javier Alfonso Mendoza Betin
Colombia
DOI: https://doi.org/10.71112/hhyt4410
125 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 1, 2026, enero-marzo
Innovación y cambio organizacional: un modelo basado en ia para la
transformación digital en empresas de servicios públicos
Organizational change management in the era of artificial intelligence: a model
for digital transformation in public service companies
Javier Alfonso Mendoza Betin
j.mendozabetin@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-8355-8581
UNINI Mexico
Colombia
RESUMEN
Introducción: el objetivo de esta investigación fue proponer un modelo de gestión del cambio
organizacional adaptado a las condiciones socioeconómicas, culturales y tecnológicas de la
región Caribe colombiana, con énfasis en la integración de la inteligencia artificial (IA) en el
sector de servicios públicos, tomando como caso de estudio Aguas de Cartagena S.A. E.S.P.
Metodología: se utilizó un enfoque cuantitativo, exploratorio y longitudinal. La recolección de
datos se realizó a través de una encuesta ad hoc aplicada a 120 empleados. Se empleó la
técnica de ecuaciones estructurales (PLS-SEM) para analizar las relaciones entre cinco
constructos clave: liderazgo visionario, cultura organizacional adaptable, desarrollo del talento
humano, infraestructura tecnológica e inteligencia artificial. Resultados: el modelo explicó el
79.89% de la varianza (R²) del constructo inteligencia artificial. Todos los factores dependientes
mostraron efectos significativos (ƒ² > 0.29). El modelo alcanzó un índice de bondad de ajuste
(GOF) de 0.7041 y un valor Q² de 0.472, lo que confirma su validez predictiva y estructural.
Discusión: el estudio demuestra que la gestión del cambio organizacional efectiva en contextos
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emergentes requiere integrar factores humanos, culturales y tecnológicos. Aunque el modelo es
sólido, futuras investigaciones deben ampliarlo a otros sectores y regiones para validar su
generalización.
Palabras clave: gestión del cambio organizacional; inteligencia artificial; transformación digital;
ecuaciones estructurales (PLS-SEM); servicios públicos domiciliarios
ABSTRACT
Introduction: the aim of this research was to propose an organizational change management
model adapted to the socioeconomic, cultural, and technological conditions of the Colombian
Caribbean region, with an emphasis on the integration of artificial intelligence (AI) in the public
services sector, using Aguas de Cartagena S.A. E.S.P. as a case study. Methodology: a
quantitative, exploratory, and longitudinal approach was used. Data were collected through an
ad hoc survey applied to 120 employees. The structural equation modeling technique (PLS-
SEM) was employed to analyze the relationships among five key constructs: visionary
leadership, adaptable organizational culture, human talent development, technological
infrastructure, and artificial intelligence. Results: the model explained 79.89% of the variance
(R²) of the artificial intelligence construct. All dependent factors showed significant effects (ƒ² >
0.29). The model reached a goodness-of-fit index (GOF) of 0.7041 and a Q² value of 0.472,
confirming its predictive and structural validity. Discussion: the study demonstrates that effective
organizational change management in emerging contexts requires the integration of human,
cultural, and technological factors. Although the model is robust, future research should expand
its application to other sectors and regions to validate its generalizability.
Keywords: organizational change management; artificial intelligence; digital transformation;
structural equation modeling (PLS-SEM); and public utility services
DOI: https://doi.org/10.71112/hhyt4410
127 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 1, 2026, enero-marzo
Recibido: 18 diciembre 2025 | Aceptado: 5 enero 2026 | Publicado: 6 enero 2026
INTRODUCCIÓN
En el último lustro, la gestión del cambio organizacional ha cobrado una importancia
creciente en los entornos empresariales y académicos, especialmente con la irrupción de
tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial (IA). La digitalización y la automatización
han transformado los modelos operativos y estratégicos de las organizaciones, exigiendo
nuevas formas de liderazgo, estructuras flexibles y un enfoque dinámico en la cultura
organizacional. En este contexto, comprender cómo las empresas pueden adaptarse de
manera efectiva a la IA se ha convertido en un desafío clave para la competitividad y
sostenibilidad en el mercado global.
Desde una perspectiva teórica, diversos modelos de gestión del cambio han abordado
las transformaciones organizacionales en distintos contextos. Lewin (1951) propuso un modelo
basado en tres etapas fundamentales: descongelar, cambiar y recongelar, mientras que Kotter
(1996) desarrolló un enfoque de ocho pasos que enfatiza la urgencia del cambio y el liderazgo
visionario. Por su parte, Senge (1990) introdujo el concepto de organizaciones que aprenden,
destacando la importancia de la innovación continua. Sin embargo, en la era de la IA, estos
modelos requieren una revisión crítica para garantizar su aplicabilidad en escenarios altamente
digitalizados y automatizados.
A nivel internacional, los estudios de Davenport y Kirby (2016) y Bughin et al. (2018) han
demostrado que la adopción de IA genera impactos significativos en la productividad y en la
toma de decisiones empresariales. Sin embargo, estas transformaciones están mediadas por
factores, entre otros; la infraestructura tecnológica, la capacitación del talento humano y la
resistencia al cambio. En Colombia, investigaciones recientes (Montoya y Castañeda, 2019) y
(Bernal y Gómez, 2020) han evidenciado que el país enfrenta retos estructurales en la
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implementación de IA, derivados de brechas tecnológicas y limitaciones en la formación
especializada.
En la región Caribe colombiana, la gestión del cambio organizacional en el contexto de la
IA es aún un campo en desarrollo. Los sectores estratégicos de los servicios públicos, el
turismo y la industria portuaria han comenzado a incorporar tecnologías avanzadas para
optimizar sus procesos, pero enfrentan desafíos específicos asociados a la cultura
organizacional, la disponibilidad de recursos y la infraestructura digital. En este sentido, Aguas
de Cartagena S.A. E.S.P emerge como un caso de estudio relevante, dada su trayectoria en la
adopción de estrategias de transformación digital y su impacto en la gestión distrital del recurso
hídrico.
El presente estudio tiene por objetivo proponer un modelo de gestión del cambio
organizacional adaptado a las condiciones socioeconómicas, culturales y tecnológicas de la
región Caribe colombiana, con énfasis en la integración de la IA en el sector de servicios
públicos. A través de una metodología basada en ecuaciones estructurales, se analizarán las
relaciones entre los factores críticos: el liderazgo visionario, la cultura organizacional adaptable,
el desarrollo del talento humano y la infraestructura tecnológica, con el fin de proporcionar un
marco referencial aplicable a empresas con condiciones similares.
Con este análisis, la investigación busca contribuir tanto al ámbito académico como al
sector empresarial, proporcionando evidencia empírica y teórica sobre los elementos clave que
facilitan o dificultan la adopción de IA en las organizaciones. Asimismo, se identifican vacíos de
conocimiento en la literatura actual, especialmente en relación con modelos de gestión del
cambio aplicables a economías emergentes. Los hallazgos de este estudio pueden servir de
base para futuras investigaciones, al igual que una herramienta estratégica para la toma de
decisiones en empresas que buscan aprovechar el potencial de la IA en sus procesos
organizacionales.
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Marco teórico
La gestión del cambio organizacional en la era de la inteligencia artificial (IA) ha
emergido como un tema prioritario para empresas y académicos en el último lustro. La
implementación de tecnologías disruptivas, entre ellas la IA, no solo transforma los procesos y
estructuras organizacionales, sino que también desafía los paradigmas tradicionales de
liderazgo, cultura y competencias organizacionales. Este marco teórico se fundamenta en la
literatura científica teórica y empírica, destacando autores representativos en el ámbito
internacional, Colombia y la región Caribe colombiana.
Esta investigación lleva a cabo una revisión de la literatura aproximada relacionada con
los paradigmas pertinentes, comenzando con el análisis del concepto de gestión del cambio
organizacional en los últimos 30 años. Para ello, se examinan enfoques internacionales,
nacionales y regionales, además las barreras, facilitadores y su conceptualización.
Posteriormente, se revisa el conjunto de estudios sobre inteligencia artificial y transformación
organizacional en los últimos 5 años, abordando tanto las perspectivas globales, nacionales y
locales, como los modelos de gestión del cambio en la era de la IA, junto con los factores
críticos y los desafíos emergentes. Finalmente, se identifican los vacíos de conocimiento
existentes y se plantean las hipótesis resultantes del análisis.
Gestión del Cambio Organizacional
La gestión del cambio organizacional es un campo de estudio y práctica que ha
evolucionado significativamente en las últimas décadas debido a los constantes cambios en los
entornos empresariales, económicos, sociales y tecnológicos. Este punto aborda la
conceptualización, los enfoques, los modelos y las estrategias asociadas al cambio
organizacional.
Perspectiva Internacional sobre la Gestión del Cambio Organizacional
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Se iniciará con Lewin (1951), reconocido precursor en el campo, propone el modelo
clásico de tres fases: descongelar, cambiar y recongelar. Este modelo establece las bases para
entender el cambio en virtud de un proceso sistémico que requiere la comprensión de las
dinámicas sociales y organizacionales. Por su parte, Kotter (1996) amplía la comprensión del
cambio organizacional al proponer un modelo de ocho etapas para liderar con éxito el cambio.
Este modelo enfatiza la importancia de crear un sentido de urgencia, desarrollar una visión
clara y consolidar los logros a través de un liderazgo efectivo.
En el contexto analizado, Peters y Waterman (1982) estudian el marco integral para
ejecutar cambios organizacionales propuesto por McKinsey y Company. Este modelo aborda
Estrategia, Estructura, Sistemas, Valores Compartidos, Estilo, Personal y Habilidades como
elementos interrelacionados que impulsan el cambio. Laloux (2014) propone por su parte, un
nuevo paradigma para la gestión organizacional basado en estructuras más autónomas,
autogestionadas y enfocadas en la evolución constante. Este enfoque responde a la necesidad
de adaptabilidad en entornos de cambio acelerado.
Por otro lado, Senge (1990), a través de "La quinta disciplina", introduce el concepto de
la organización afín a un sistema de aprendizaje continuo, señalando que la adaptabilidad y el
cambio están intrínsecamente ligados al aprendizaje organizacional. Desde otro ángulo, Kotter
y Cohen (2002) han aplicado el modelo de ocho pasos a contextos prácticos, proporcionando
estrategias claras y estudios de caso para líderes interesados en implementar cambios
efectivos.
Enfoques y modelos recientes
En este sentido, Bridges (2009) hace énfasis en los aspectos emocionales y
psicológicos del cambio a través de su modelo de transición, que distingue entre el cambio
(situacional) y la transición (psicológica). Entre otros autores contemporáneos, Prosci (2019)
desarrolla modelos prácticos dentro de estos, el modelo ADKAR, que aborda el cambio desde
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una perspectiva individual y organizacional, destacando que el éxito del cambio depende de la
conciencia, el deseo, el conocimiento, la habilidad y el refuerzo.
Perspectiva Nacional (Colombia)
En Colombia, la gestión del cambio organizacional ha sido estudiada en el contexto de
las transformaciones económicas y sociales asociadas a la globalización, la digitalización y la
necesidad de innovación. Malaver (2005) destaca la importancia del liderazgo y la cultura
organizacional en los procesos de cambio. De resaltar, Villegas y Caicedo (2017) quienes
abordan el cambio organizacional desde la perspectiva de las micro, pequeñas y medianas
empresas (MiPymes), destacando los desafíos que enfrentan para adaptarse a un mercado
cada vez más competitivo.
Gestión del cambio en el sector público
La Ley 489 de 1998 establece directrices para la modernización de la administración
pública en Colombia, reconociendo la importancia de la gestión del cambio para la eficiencia
administrativa. Investigaciones recientes, entre otras la de Yepes (2021), exploran cómo la
implementación de tecnologías y estrategias de innovación está transformando las instituciones
gubernamentales.
Perspectiva Local (Región Caribe Colombiana)
La región Caribe Colombiana se caracteriza por su dinamismo empresarial en un
numero relevante de sectores: el turismo, la industria portuaria y los servicios. Los estudios
preliminares de (Figueroa y Mejía, comunicación personal, 26 de febrero de 2025) destacan la
importancia de la adaptación cultural y la participación de las comunidades en los procesos de
cambio organizacional. En el sector de servicios públicos, investigaciones lideradas por Aguas
de Cartagena S.A. (2020) subrayan la relevancia de integrar tecnologías sostenibles y procesos
participativos para la gestión del cambio en las empresas de la región.
Barreras y facilitadores del cambio
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Desde esta mirada, Cervantes (2022) identifica barreras comunes en la región Caribe,
como la resistencia al cambio, la falta de liderazgo efectivo y las limitaciones en el acceso a
tecnologías. Por otro lado, destacan facilitadores en conexidad a la capacitación del personal,
el desarrollo de competencias digitales y la implementación de estrategias de comunicación
organizacional.
La gestión del cambio organizacional es un proceso complejo y multidimensional que
requiere enfoques teóricos y prácticos adaptados a contextos específicos. A nivel internacional,
los modelos de Lewin, Kotter y Senge han sido fundamentales, mientras que en Colombia y la
región Caribe, las investigaciones destacan la necesidad de considerar factores culturales y
locales en los procesos de transformación organizacional.
Gestión del Cambio Organizacional: Conceptos Fundamentales
La gestión del cambio organizacional puede definirse como el enfoque sistemático para
garantizar que los individuos, equipos y organizaciones adopten cambios que impulsan
resultados positivos (Kotter, 1996). Kotter, a nivel internacional, es uno de los principales
referentes, particularmente con su modelo de ocho pasos para liderar el cambio, que subraya la
importancia de crear un sentido de urgencia y consolidar los logros. Lewin (1951) por su parte,
ofrece un marco inicial para entender el cambio a través de su modelo de descongelamiento,
cambio y recongelamiento, proporcionando un enfoque fundamental para interpretar procesos
dinámicos en entornos organizacionales.
En el contexto de la IA, Davenport y Kirby (2016) exploran la integración de la
automatización inteligente, argumentando que las organizaciones deben alinear las
capacidades humanas con las de las máquinas para maximizar el impacto.
Inteligencia Artificial y Transformación Organizacional
La IA está reconfigurando los negocios mediante la automatización, la analítica
avanzada y la personalización, pero su éxito depende de la preparación organizacional y
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133 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 1, 2026, enero-marzo
cultural. Según McKinsey y Company (Bughin et al., 2018), las empresas que implementan IA
de manera efectiva presentan aumentos significativos en productividad, pero este impacto está
mediado por factores asociados a la gestión del talento y la resistencia al cambio.
En el contexto colombiano, los investigadores Montoya y Castañeda (2019) destacan
que el país enfrenta retos significativos para adaptar la IA, debido a limitaciones en
infraestructura tecnológica y formación de personal. Sin embargo, resaltan la oportunidad de
cerrar brechas sociales y económicas mediante una adopción estratégica de estas tecnologías.
Perspectivas en Colombia y la Región Caribe
En el plano nacional, la literatura reciente pone énfasis en la necesidad de generar
políticas públicas que fomenten la integración tecnológica. Bernal y Gómez (2020) analizan
cómo las PYMEs colombianas abordan la transformación digital y subrayan que el éxito en la
implementación de IA depende de una gestión del cambio que promueva la capacitación y la
inclusión tecnológica.
En la región Caribe colombiana, los investigadores (Salas y Martínez, comunicación
personal, 28 de febrero de 2025) han abordado los desafíos específicos del sector industrial
frente a la incorporación de IA. En particular, destacan la importancia del liderazgo adaptativo y
la construcción de redes de colaboración entre empresas, universidades y gobiernos locales
para superar barreras estructurales.
Modelos de Gestión del Cambio en la Era de la IA
La integración de tecnologías avanzadas requiere repensar los enfoques tradicionales
de gestión del cambio. Prosci (Tomado de Hiatt, 2006) ha desarrollado metodologías basadas
en el modelo ADKAR, que enfatiza la importancia del entendimiento y la aceptación individual
en procesos de transformación tecnológica. En el ámbito internacional, Schuler y Jackson
(2017) sugieren que la alineación estratégica entre tecnología, procesos y cultura
organizacional es fundamental para maximizar el impacto de la IA.
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En Colombia, Cardona y Velásquez (2022) identifican que los esfuerzos exitosos de
adopción tecnológica suelen incluir diagnósticos organizacionales previos, acompañados de
programas de formación técnica y gestión del cambio.
Factores Críticos de Éxito y Desafíos
Liderazgo visionario: Un líder que inspire y gestione la resistencia al cambio es esencial.
Kotter (1996) se adelantaría en el tiempo diciendo, destaca que el liderazgo efectivo aceleraría
la adopción de la IA.
Cultura organizacional adaptable: Schein (1992) argumenta que el cambio tecnológico
exitoso requiere una cultura organizacional receptiva al aprendizaje continuo.
Desarrollo del talento: Brynjolfsson y McAfee (2014) señalan que la coexistencia entre
humanos y máquinas es posible sí se priorizan estrategias de capacitación y reentrenamiento.
Infraestructura tecnológica: En Colombia, Montoya y Castañeda (2019) subrayan que la
limitada infraestructura sigue siendo un obstáculo significativo.
La gestión del cambio organizacional en la era de la IA requiere un enfoque integral que
abarque liderazgo, cultura, talento y tecnología. Sí bien los retos son significativos, las
oportunidades son igualmente crecientes. En Colombia y particularmente en la región Caribe,
los esfuerzos deben centrarse en construir capacidades locales que permitan no solo adoptar
estas tecnologías, sino también maximizar su impacto económico y social.
El análisis teórico descrito pone en evidencia diversos avances, enfoques y desafíos en
la gestión del cambio organizacional y la integración de la inteligencia artificial (IA) en los
últimos años. Sin embargo, un vacío relevante que surge conforme al análisis teórico realizado,
es la falta de un modelo específico de gestión del cambio organizacional adaptado a las
condiciones socioeconómicas, culturales y tecnológicas de los países en desarrollo, como
Colombia, y en particular la región Caribe, frente a la incorporación de la IA.
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Este vacío abre entonces la oportunidad para proponer un modelo de gestión del
cambio organizacional adaptado a las particularidades del Caribe colombiano, que facilite la
integración efectiva de tecnologías de inteligencia artificial en el sector de servicios públicos,
este enfoque sería particularmente relevante y pertinente de analizar en la ciudad Cartagena,
puesto que a la fecha no existe un estudio de estas características en el contexto señalado.
Además de que el investigador labora en Aguas de Cartagena S.A., la empresa de servicios
públicos domiciliarios de la ciudad lo que facilitaría su aplicabilidad.
Desde la perspectiva de la lógica modal y la teoría de la referencia rígida de Kripke, el
modelo hipotético propuesto puede analizarse en términos de designación necesaria y
relaciones de accesibilidad entre sus componentes teóricos. Sí se considera que los aportes en
Liderazgo Visionario (Kotter, 1996; Schein, 1992), Cultura Organizacional Adaptable (Senge,
1990; Laloux, 2014), Desarrollo del Talento Humano (Brynjolfsson y McAfee, 2014; Hiatt, 2006),
Infraestructura Tecnológica y Digitalización (Bughin et al., 2018; Montoya y Castañeda, 2019) e
Inteligencia Artificial como Factor de Transformación (Davenport y Kirby, 2016; Schuler y
Jackson, 2017) constituyen los nombres rígidos del sistema conceptual, entonces las
relaciones teóricas representadas por las flechas en el modelo funcionan como operadores
modales que establecen accesibilidad entre los distintos factores posibles del análisis
organizacional.
Dado que el modelo teórico es el resultado de una revisión aproximada del corpus
literario, su estructura lógica se fundamenta en la necesidad de establecer un sistema de
referencia teórica en el que cada concepto mantiene su identidad en todos los contextos
posibles donde se analice la transformación organizacional. En este sentido, la relación entre
infraestructura tecnológica e inteligencia artificial puede entenderse como una referencia rígida,
donde la digitalización, en todos los componentes posibles, implica transformación
organizacional. Del mismo modo, el liderazgo visionario y la cultura organizacional adaptable
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pueden considerarse estados iniciales necesarios que, bajo cualquier interpretación válida del
modelo, conducen a un desarrollo efectivo del talento humano y a una mayor capacidad de
cambio organizacional.
Así, las convenciones del modelo no solo explican los tipos de variables, sino que
funcionan como restricciones lógicas que delimitan la interpretación de cada constructo dentro
del marco de referencia del sistema organizacional en transformación. En términos del autor
usado para argumentar el modelo, esto significa que las relaciones teóricas establecidas por el
modelo no son meramente contingentes, sino que pueden operar como verdades necesarias
dentro de la estructura organizativa, dependiendo del grado de rigidez de sus referentes en la
práctica.
A continuación, se presenta el modelo teórico propuesto para su validación en Aguas de
Cartagena S.A., el cual será evaluado a través de los procedimientos y la técnica de
ecuaciones estructurales, que forman parte del diseño metodológico de la investigación.
Figura 1
Modelo hipotético adaptado de Brynjolfsson y McAfee (2014), Kotter (1996), Montoya y
Castañeda (2019) y Schein (1992)
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137 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 1, 2026, enero-marzo
Nota: Elaboración propia (2025)
No obstante, considerando la posibilidad de enriquecer el estudio con un enfoque
positivista a nivel local, surgen las siguientes conjeturas, fundamentadas en las variables
conceptuales propuestas por los autores previamente citados:
Hipótesis H1: La inteligencia artificial transforma la organización de manera exitosa.
Hipótesis H2: El liderazgo visionario transforma la organización de manera exitosa.
Hipótesis H3: El desarrollo del talento humano transforma la organización de manera
exitosa.
Hipótesis H4: La cultura organizacional adaptable transforma la organización de manera
exitosa.
Hipótesis H5: La infraestructura tecnológica y digitalización transforma la organización
de manera exitosa.
DOI: https://doi.org/10.71112/hhyt4410
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Para terminar, a continuación, se expone el objetivo de la investigación: Proporcionar un
modelo de gestión del cambio organizacional adaptado a las condiciones socioeconómicas,
culturales y tecnológicas de la región Caribe colombiana, con el propósito de facilitar la
integración efectiva de la inteligencia artificial (IA) en el sector de servicios públicos, tomando
como caso de estudio Aguas de Cartagena S.A.
Con base en lo expuesto, se espera que esta investigación se convierta en un referente
y una fuente de consulta en los ámbitos internacional, nacional y local, contribuyendo tanto a la
reflexión académica como al sector productivo.
METODOLOGÍA
El ejercicio práctico se llevó a cabo siguiendo un enfoque exploratorio diseñado
específicamente para este estudio, con un diseño de tipo longitudinal desarrollado a lo largo de
6 meses para las Etapas 1 y 2, desde enero hasta junio de 2025. La metodología se basó en la
aplicación de la técnica de Ecuaciones Estructurales junto con el enfoque de Gestión de
Proyectos, lo que permitió definir una estrategia metodológica adecuada para el desarrollo
exitoso de la investigación. Las distintas etapas del proceso fueron planificadas y ejecutadas de
manera flexible, adaptándose a las necesidades y circunstancias que surgieron durante su
implementación. Esto facilitó la recopilación y generación de datos e información relevante a
través de la técnica seleccionada.
Etapa 1. Plan de tratamiento de datos y análisis
a. Diseño de Instrumentos para recogida de datos para aplicación de ecuaciones
estructurales con base en la literatura analizada, el vacío de conocimiento y el
objetivo de la investigación.
b. Evaluación de Juicio de expertos.
c. Aplicación de Prueba piloto.
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139 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 1, 2026, enero-marzo
d. Análisis de Resultados y datos.
Etapa 2. Aplicación de instrumentos y modelos de ecuaciones estructurales
e. Aplicación del instrumento en la muestra establecida.
f. Análisis de contraste en el cálculo del resultado de las variables analizadas.
g. Cálculo del modelo predictivo.
h. Cálculo del índice GOF.
i. Cálculo de estimadores del modelo.
En la fase inicial, se desarrollaron las siguientes actividades: se diseñó el instrumento de
recolección de información con base en la fundamentación teórica. Antes de su aplicación, fue
sometido a un proceso de doble validación.
Validación de contenido mediante juicio de 3 expertos según Lynn (1986):
Los resultados obtenidos demostraron una excelente validez y un alto nivel de
concordancia entre tres (3) jueces, según la escala propuesta por Hernández-Nieto (2011, op.
cit., p. 135), con una probabilidad de concordancia aleatoria entre los validadores de 0,039.
Fiabilidad y validación factorial a través de una prueba piloto:
En el ejercicio deliberado participó una muestra intencional de 10 miembros de los más
de 600 colaboradores que laboran en Aguas de Cartagena S.A. Este punto fue desarrollado
conforme a Hair et al. (2010).
El instrumento fue aplicado a 10 empleados del nivel directivo seleccionados de la
población objetivo o unidad de análisis, sin que se reportaran irregularidades durante su
aplicación ni se identificaran valores que pudieran considerarse atípicos. No obstante, se
observó que el tiempo promedio para completar el cuestionario fue de aproximadamente 22
minutos.
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En síntesis, durante la implementación del plan de tratamiento de datos y análisis, se
emplearon procedimientos detallados, tal como se ilustra en la Figura 2, incluyendo el cálculo
del tamaño de la muestra correspondiente a la investigación.
Figura 2
Esquema diagramático del plan de tratamiento de datos y análisis, incluida la muestra del
escrutinio.
Nota: Elaboración propia (2025)
Aprovechando la oportunidad de aplicar un enfoque cuantitativo dentro de un diseño
metodológico transversal desarrollado en un período de dos meses (abril y mayo de 2025), se
llevó a cabo una encuesta ad hoc a 120 de los 642 colaboradores de Aguas de Cartagena. Los
resultados obtenidos permitieron contrastar las hipótesis formuladas mediante la técnica de
ecuaciones estructurales. Este procedimiento se realizó siguiendo los lineamientos de Hair et
al. (2010) y Kline (2015), quienes establecen que una muestra de 120 participantes es
suficiente para garantizar la validez de los resultados.
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141 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 1, 2026, enero-marzo
La etapa 2 se aborda en los resultados de la investigación.
RESULTADOS
Los resultados obtenidos en la presente investigación se fundamentan en el análisis
exhaustivo de los datos recolectados y procesados durante las etapas metodológicas descritas
previamente. A través de la aplicación de ecuaciones estructurales y el enfoque de Gestión de
Proyectos, se lograron contrastar las hipótesis planteadas, identificando patrones, relaciones y
efectos significativos entre las variables de estudio. Este apartado presenta de manera
detallada los hallazgos derivados del tratamiento de los datos, incluyendo el cálculo de modelos
predictivos, índices de ajuste y estimadores claves, permitiendo una comprensión integral de
los factores analizados y su relevancia en el contexto investigado. Los resultados se
estructuraron en función de las fases del diseño investigativo, destacando tanto los avances
teóricos como las implicaciones prácticas de los mismos.
Durante el proceso de diseño del instrumento, los jueces expertos de contenido
recomendaron mejorar los ítems de la variable denominada Inteligencia Artificial, asignándoles
el atributo de Factor de Transformación organizacional. Esta recomendación fortaleció la
relevancia del instrumento al proporcionar una dimensión integral para evaluar las relaciones
entre las variables dependientes y su efecto en todas las variables. La inclusión de estas
connotaciones no solo enriqueció la validez del diseño, sino que también permitió un análisis
más robusto y significativo de los resultados obtenidos.
El análisis de contraste para calcular el impacto de las variables dependientes
(Infraestructura tecnológica y digitalización, cultura organizacional adaptable, desarrollo del
talento humano y liderazgo visionario) sobre la variable independiente (Inteligencia artificial) se
llevó a cabo utilizando las plataformas SPSS y PLS, herramientas tecnológicas adecuadas para
investigaciones exploratorias. De acuerdo con Cohen (1998), el ƒ2 de las cuatro variables
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observables mostró una relación significativa con el valor de R2. Este último alcanzó un
79.89%, lo cual evidencia una fuerte dependencia y relevancia entre las variables estudiadas.
Tabla 1
Los efectos de variables dependientes sobre la independiente
Variables Latentes
Efectos ƒ2
Efecto total
Infr. tecnológica y digitalización
0.322
Adecuado o pertinente
Cultura organizacional adaptable
0.291
Adecuado o pertinente
Desarrollo del talento humano
0.316
Adecuado o pertinente
Liderazgo visionario
0.297
Adecuado o pertinente
Nota: Tomado de mediciones propias valoradas en SPSS y PLS (2025)
En el análisis estadístico del modelo de ecuaciones estructurales (SEM) utilizando PLS,
los valores de Q² deben ser mayores que cero para validar una construcción latente endógena.
Tal como se muestra en la Figura 3, el valor de Q² obtenido para este modelo fue de 0.472,
superando el umbral establecido. Este resultado confirma y respalda la capacidad predictiva del
modelo propuesto.
Figura 3
Modelo predictivo
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Nota: Preparación a partir de cálculos en SPSS y PLS (2025)
El índice de bondad de ajuste (GOF, por su sigla en inglés) se aplicó al modelo con el
propósito de evaluar su capacidad para representar adecuadamente los datos empíricos. Este
índice, cuyos valores oscilan entre 0 y 1, utiliza los puntos de referencia: 0.10 (bajo), 0.25
(medio) y 0.36 (alto) para determinar la validez global del modelo. El análisis del ajuste reveló
un modelo parsimonioso y coherente con los datos observados. El cálculo del GOF se realizó a
partir del promedio geométrico de la comunalidad promedio o varianza media extraída (AVE,
por su sigla en inglés) y el promedio de los valores de R², consolidando así la validación del
modelo.
Tabla 2
Cálculo del índice GOF
Constructos
AVE
R2
Infr tecnológica y digitalización
0.664
Cultura organizacional adaptable
0.612
Desarrollo del talento humano
0.654
Liderazgo visionario
0.653
0.7399
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Average Values
3.781
0.7399
AVE * R2
0.4951
GOF = √AVE * R2
0.7041
Nota: Tomado de mediciones propias valoradas en SPSS y PLS (2025)
El índice del promedio de residuos estandarizados (SRMR, por su sigla en inglés) entre
los cálculos realizados y las hipótesis de las matrices de covarianza fue de 0.048, en tal
condición se encuentra pertinente (SRMR = <0.09), en consecuencia; el modelo tiene buen
ajuste. Por su parte, el Chi cuadrado fue igual a 1913.089 y el índice normado de ajuste (NFI,
por su sigla en inglés) arrojó 0.789 por lo que también se considera adecuado el patrón de
medida.
Tabla 3
Estimadores del modelo
Estimadores del Modelo
SRMR
d_ULS
d_G1
d_G2
Chi-Square
NFI
0.048
1.624
0.916
0.769
1.913.089
0.789
Nota: Tomado de mediciones propias valoradas en SPSS y PLS (2025)
Finalmente, la tabla 4 enseña los coeficientes de correlación de las variables latentes, la
que permite inferir que hubo una fuerte correlación entre las variables exógenas latentes y las
observables endógenas.
Tabla 4
Correlación de las variables latentes y observables
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145 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 1, 2026, enero-marzo
Nota: Tomado de mediciones propias valoradas en SPSS y PLS (2025)
El análisis del modelo de medición validó su viabilidad como un modelo confirmatorio,
demostrando que todas las hipótesis formuladas fueron estadísticamente significativas y, en
consecuencia, aceptadas. Los hallazgos de esta investigación evidencian que los factores
evaluados influyeron positivamente en el constructor de Inteligencia Artificial en calidad de
Factor de Transformación, contribuyendo a reforzar su generalización teórica. No obstante,
dicha generalización estará condicionada a la realización de futuros estudios que sigan
enfoques metodológicos equivalentes.
DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
En conclusión, el articulo logró abordar de manera efectiva el objetivo planteado en la
investigación: proporcionar un modelo de gestión del cambio organizacional adaptado a las
condiciones socioeconómicas, culturales y tecnológicas de la región Caribe colombiana, con el
propósito de facilitar la integración efectiva de la inteligencia artificial (IA) en el sector de
servicios públicos, tomando como caso de estudio Aguas de Cartagena S.A. E.S.P. Al respecto
conviene decir que el método adoptado facilitó contrastar y analizar empíricamente el modelo
teórico a través de la aplicación de ecuaciones estructurales, permitiendo una evaluación
rigurosa de las relaciones entre las variables clave identificadas en la literatura.
IT
CO
DT
LV
Infr tecnológica y
digitalización
1.000
Cultura organ. adaptable
0.238
1.000
Desarrollo talent humano
0.267
0.258
1.000
Liderazgo visionario
0.253
0.286
0.274
1.000
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146 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 1, 2026, enero-marzo
Además, posibilitó la identificación de patrones significativos en la transformación
organizacional impulsada por la IA, proporcionando evidencia cuantificable sobre el impacto del
liderazgo visionario, la cultura organizacional adaptable, el desarrollo del talento humano y la
infraestructura tecnológica en la adopción de esta tecnología. Admitió también consolidar un
caso de éxito susceptible de analizar y replicar en otros contextos empresariales, aportar a la
construcción de un marco de referencia metodológico para futuras investigaciones en la gestión
del cambio organizacional en entornos de transformación digital.
En el mismo sentido, este enfoque metodológico cuantitativo no solo llenó un vacío de
conocimiento al proporcionar un modelo adaptado a la realidad organizacional de la región
Caribe colombiana, sino que también permitió la identificación de factores críticos que inciden
en la adopción efectiva de la inteligencia artificial en el sector de servicios públicos, desde
luego limitado porque se realizó en un solo caso empresarial. Los hallazgos de este estudio
sugieren que la implementación de estrategias estructuradas y basadas en modelos teóricos
robustos no solo optimiza la adopción de tecnologías disruptivas, sino que también fortalece la
competitividad y sostenibilidad de las organizaciones en mercados emergentes.
De esta manera, los resultados obtenidos contribuyen tanto al ámbito académico, al
proporcionar una base teórica y metodológica replicable, como al sector empresarial, al ofrecer
directrices prácticas para la implementación de estrategias de cambio organizacional
fundamentadas en un enfoque estructurado y basado en datos, lo cual confirma la posición
epistemológica del autor mencionada al final de la fundamentación teórica, específicamente en
la argumentación del vacío de conocimiento, la formulación del modelo hipotético y el
planteamiento de las conjeturas, y respaldando en gran medida las tesis de Brynjolfsson y
McAfee (2014), Kotter (1996), Montoya y Castañeda (2019) y Schein (1992).
En coherencia con la trayectoria investigativa previa del autor en organizaciones de
servicios públicos, los resultados de este estudio ratifican que la adopción efectiva de
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tecnologías disruptivas —como la IA— no depende únicamente de la infraestructura digital,
sino de capacidades organizacionales superiores que articulan liderazgo, cultura, talento y
procesos. Esta conclusión es consistente con los hallazgos sobre la naturaleza y taxonomía de
las capacidades dinámicas como mecanismos generativos del cambio (Mendoza Betin, 2018a;
Mendoza-Betin, 2018b), su relación con el desempeño y la rentabilidad en empresas de
saneamiento básico (Mendoza Betin, 2019a), y la evidencia empírica previa en innovación de
procesos y emprendimiento corporativo en Aguas de Cartagena (Mendoza-Betin, 2019b;
Mendoza Betin et al., 2020).
Asimismo, el modelo propuesto dialoga con aportes del autor sobre resiliencia
empresarial y gestión de procesos como bases para sostener transformaciones en contextos
operativos complejos (Mendoza-Betin, 2021a; Mendoza-Betin, 2022), reforzando que la IA
opera como factor de transformación cuando la organización ha desarrollado capacidades para
aprender, reconfigurar y gobernar sus rutinas. Finalmente, aun en dominios creativos, la
evidencia reciente sobre capacidades dinámicas como mecanismos generativos muestra que la
transformación ocurre cuando se integran recursos, sentido estratégico y aprendizaje continuo
(Mendoza Betin, 2025a; Mendoza Betin, 2025b), lo cual fortalece la interpretación de la IA
como catalizador de cambio organizacional en mercados emergentes.
Para cerrar, constituye una evidencia clara del proceso de transferencia de conocimiento
de Veolia (antes Suez) a Acuacar, impulsado por el liderazgo que promovió el uso de IA para
optimizar la productividad (Mendoza-Betin, 2021b).
Limitaciones y futuras Investigaciones
Una de las principales limitaciones identificadas en el análisis es que se centró
exclusivamente en el caso de Aguas de Cartagena S.A., lo que restringe la generalización de
los hallazgos a otros contextos organizacionales con dinámicas y estructuras diferentes.
Aunque el modelo de gestión del cambio organizacional basado en inteligencia artificial fue
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148 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 1, 2026, enero-marzo
validado empíricamente dentro de esta empresa de servicios públicos, su aplicabilidad en
sectores industriales, comerciales o en otras regiones del país aún requiere exploración
adicional.
La especificidad del entorno estudiado, con características socioeconómicas,
regulatorias y culturales propias de la región Caribe colombiana, puede influir en la
replicabilidad del modelo en organizaciones con estructuras organizativas y niveles de madurez
digital distintos. Por lo tanto, futuros estudios podrían ampliar la muestra a múltiples empresas y
sectores para evaluar la robustez y aplicabilidad del modelo en diferentes contextos
organizacionales.
Otra constricción importante identificada en el desarrollo de este estudio fue la
disponibilidad limitada de datos longitudinales que permitieran analizar la evolución del impacto
de la inteligencia artificial en la transformación organizacional a lo largo de un mayor tiempo de
análisis. Dado que la investigación se basó en un diseño transversal, especialmente en la
Etapa 2 de la metodología, los resultados reflejan una fotografía puntual de la relación entre las
variables estudiadas, sin considerar posibles variaciones dinámicas que puedan surgir con un
tiempo mayor de observación.
La naturaleza de los procesos de cambio organizacional implica que los efectos de la IA,
el liderazgo visionario, la cultura organizacional adaptable, el desarrollo del talento humano y la
infraestructura tecnológica pueden evolucionar de manera distinta a medida que las
organizaciones avanzan en sus estrategias de transformación digital. Por lo tanto, futuros
estudios podrían beneficiarse de un enfoque longitudinal con mayor alcance que permita
evaluar tendencias, consolidar modelos predictivos más robustos y comprender mejor las
etapas de maduración en la adopción de la IA dentro de las organizaciones.
Una última limitación a considerar es el factor de disposición de unidades de análisis o
de empresas que estén dispuestas a estudiar las fenomenologías propias de sus
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149 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 1, 2026, enero-marzo
organizaciones. Algunas compañías optan por no participar en investigaciones debido a los
costos asociados a estos estudios, mientras que otras restringen el acceso a su información
interna por temor a que su divulgación pueda generar interpretaciones inadecuadas entre sus
grupos de interés. Estas barreras pueden limitar significativamente la disponibilidad de datos y
la posibilidad de realizar análisis comparativos entre distintas organizaciones.
Ante esta situación, el investigador optó por realizar el estudio en Aguas de Cartagena
S.A., ya que, además de ser parte de la empresa, contaba con el respaldo del equipo directivo,
que manifestaba interés en obtener información clave para la formulación de futuros planes de
acción. Sí bien esta decisión facilitó la recopilación de datos y el acceso a información
relevante, también redujo la posibilidad de incluir un espectro más amplio de organizaciones
con diferentes niveles de madurez digital y enfoques de gestión del cambio, lo que podría
fortalecer la aplicabilidad del modelo en diversos contextos empresariales.
Declaración de conflicto de intereses
El investigador declara que no existe conflicto de interés relacionado con esta
investigación.
Declaración de la contribución del autor
Javier Alfonso Mendoza Betin: Conceptualización, análisis formal de datos,
investigación, metodología, administración del proyecto, recursos, software, supervisión,
validación, visualización, redacción – borrador original, revisión y edición.
Declaración de uso de inteligencia artificial
El autor declara que la Inteligencia Artificial fue utilizada como una herramienta de
apoyo para este artículo, y que dicha herramienta en ningún caso reemplazó la labor o el
proceso intelectual. También manifiesta y reconoce expresamente que este trabajo es resultado
de su propio esfuerzo intelectual y que no ha sido publicado en ninguna plataforma electrónica
de inteligencia artificial.
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150 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 1, 2026, enero-marzo
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