Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias
Volumen 3, Número 3, 2026, julio-septiembre
DOI: https://doi.org/10.71112/jbspe524
GESTIÓN INTELIGENTE Y RENDIMIENTO LABORAL DE LOS TRABAJADORES:
UN ESTUDIO CORRELACIONAL EN UNA EMPRESA DE PROYECTOS DE
INGENIERÍA
SMART MANAGEMENT AND EMPLOYEE WORK PERFORMANCE: A
CORRELATIONAL STUDY IN AN ENGINEERING PROJECT COMPANY
Dennys Geovanni Calderón Paniagua*
Deysi Eliana Yupanqui Cancino
Juan Carlos Callata Vidal
Alicia Mercedes Gutiérrez Pérez
Hernán Gian Pierre Orocollo Cauna
José Javier Urday Steachmann
Perú
DOI: https://doi.org/10.71112/jbspe524
675 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
Gestión inteligente y rendimiento laboral de los trabajadores: un estudio
correlacional en una empresa de proyectos de ingeniería
Smart management and employee work performance: a correlational study in an
engineering project company
Dennys Geovanni Calderón Paniagua
a,*
dcalderonp@unjbg.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-6569-0634
Alicia Mercedes Gutiérrez Pérez
a
agutierrezp@unjbg.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-3388-5901
Deysi Eliana Yupanqui Cancino
b
dyupanquic@utp.edu.pe
https://orcid.org/0009-0008-1981-9207
Hernán Gian Pierre Orocollo Cauna
a
horocolloc.espg@unjbg.edu.pe
https://orcid.org/0009-0005-5313-8788
Juan Carlos Callata Vidal
a
jcallatav@unjbg.edu.pe
https://orcid.org/0009-0006-7565-8087
José Javier Urday Steachmann
b
urday.s1974@gmail.com
https://orcid.org/0000-0003-3500-0919
*
Autor de correspondencia: dcalderonp@unjbg.edu.pe,
a
Universidad Nacional Jorge Basadre
Grohmann,
b
Universidad Tecnológica del Perú, Perú
RESUMEN
La investigación tuvo como propósito analizar la relación entre la gestión inteligente y
rendimiento laboral de los trabajadores de una empresa dedicada a proyectos de ingeniería. Se
desarrolló con un enfoque cuantitativo, de tipo básico, mediante un diseño no experimental,
correlacional y transversal. La población estuvo integrada por 180 colaboradores, de los cuales
se seleccionó una muestra de 123 participantes. La información se obtuvo a través de
encuestas aplicadas mediante dos cuestionarios con escala Likert, validados por expertos y
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con confiabilidad comprobada mediante el coeficiente alfa de Cronbach. Para el procesamiento
de los datos se empleó estadística descriptiva e inferencial, utilizando el coeficiente rho de
spearman. Los resultados mostraron una asociación positiva y estadísticamente significativa
entre ambas variables (rho de 0,713 con un valor p de 0,001), evidenciando que una gestión
inteligente contribuye al fortalecimiento del rendimiento laboral y al logro de los mejores
resultados organizacionales.
Palabras clave: Gestión inteligente; rendimiento laboral; capacidad organizacional; gestión del
conocimiento.
ABSTRACT
The purpose of this study was to analyze the relationship between intelligent management and
the job performance of employees at a company specializing in engineering projects. The
research employed a quantitative approach and was basic in nature, utilizing a non-
experimental, correlational, and cross-sectional design. The study population consisted of 180
employees, from which a sample of 123 participants was selected. Data were collected via
surveys using two Likert-scale questionnaires; these instruments were validated by experts, and
their reliability was confirmed using Cronbach's alpha coefficient. Data processing involved
descriptive and inferential statistics, specifically Spearman's rho coefficient. The results revealed
a positive, statistically significant association between the two variables (rho = 0.713; p-value =
0.001), demonstrating that intelligent management contributes to enhancing job performance
and achieving superior organizational outcomes.
Keywords: Intelligent management; job performance; organizational capacity; knowledge
management.
Recibido: 6 julio 2026 | Aceptado: 21 julio 2026 | Publicado: 22 julio 2026
DOI: https://doi.org/10.71112/jbspe524
677 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
INTRODUCCIÓN
En el contexto actual, se advierte que las organizaciones vienen realizando sus
operaciones en un entorno marcado por la globalización, así como por los constantes cambios
que se generan bajo la transformación digital, de igual manera a la necesidad de adaptarse a
mercados competitivos. Estas condiciones han impulsado la búsqueda de modelos de gestión
más eficientes que optimicen procesos, fortalezcan la toma de decisiones y mejoren el
desempeño laboral (Barrios-Hernández et al., 2020). En este escenario, la gestión inteligente
se entiende como un enfoque estratégico que se destaca por el uso eficiente de la información,
el conocimiento y las capacidades organizacionales para responder a las exigencias del
entorno social, así como buscar generar ventajas competitivas con altos niveles de
sostenibilidad (Russell y Norvig, 2020; Salvador, 2025).
A nivel internacional, las organizaciones han incorporado sistemas de gestión dinámicos
que integran tecnología, análisis de datos e innovación en sus procesos (Miles et al., 2018).
Esto permite incrementar los niveles de eficiencia organizacional mediante la identificación de
oportunidades, la reducción de ineficiencias y la adaptación a cambios del mercado,
fortaleciendo la competitividad empresarial (Odrekhivsky et al., 2022). En este sentido, el
desarrollo de capacidades internas resulta clave para lograr mayor productividad y
sostenibilidad.
En Latinoamérica, las organizaciones enfrentan desafíos económicos y estructurales
que evidencian la necesidad de modelos de gestión más eficientes (Guevara-Rufasto y
Peñalver-Higuera, 2024). Las brechas de productividad reflejan la importancia de fortalecer
capacidades de gestión, liderazgo y conocimiento para optimizar recursos y mejorar el
rendimiento laboral (Atkins et al., 2020; Tuya-Ramírez et al., 2025). Por ello, la gestión
asociada al talento humano y la adaptabilidad organizacional son fundamentales ante los
cambios del entorno.
DOI: https://doi.org/10.71112/jbspe524
678 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
En el Perú, estas organizaciones vienen incorporado progresivamente herramientas
digitales y modelos orientados a la mejora continua y generación de conocimiento (Barrios-
Hernández et al., 2020). La integración de entornos digitales y físicos mediante sistemas
inteligentes ha impulsado nuevas formas de gestión, donde la información y la innovación son
claves para la competitividad (Alcácer y Cruz-Machado, 2019). Sin embargo, sectores como la
construcción y proyectos de ingeniería aún presentan problemas de productividad, coordinación
y eficiencia operativa por limitaciones económicas y organizacionales (Instituto Nacional de
Estadísticas e Informática, 2023; Revista Construir, 2023; Guevara-Rufasto y Peñalver-Higuera,
2024).
En empresas de ingeniería, la gestión inteligente es relevante por la complejidad de sus
operaciones, donde la planificación, así como la comunicación, el liderazgo y sobre todo la
gestión del conocimiento tiene un impacto relevante en el cumplimiento de objetivos (Pereyra et
al., 2022). Aunado a ello, se tiene que la adopción de modelos de gestión avanzados mejora la
organización del trabajo, de igual forma, la toma de decisiones y finalmente el desempeño
laboral (Toniut, 2020; Fajardo Torres, 2025). Sin embargo, aún existen limitaciones en la
integración de información, coordinación entre áreas y desarrollo de capacidades internas.
Por su parte, en este tipo de empresas, la gestión inteligente cobra importancia debido a
la complejidad operativa, en donde la planificación, la comunicación, los aspectos vinculados
con el liderazgo y la gestión que se realiza para generar conocimiento impactan en los objetivos
organizacionales (Miles et al., 2018). La implementación de modelos modernos mejora la
organización del trabajo, la toma de decisiones y el desempeño de los colaboradores (Toniut,
2020). Sin embargo, persisten limitaciones en la integración de información, coordinación y
capacidades internas.
Bajo esos argumentos, la empresa estudiada presenta problemas en su gestión
organizacional, como deficiencias en la comunicación entre áreas, retrasos en actividades y
DOI: https://doi.org/10.71112/jbspe524
679 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
conflictos internos. Estas situaciones afectan la eficiencia de los procesos y generan
variaciones en el rendimiento laboral. La limitada aplicación de gestión inteligente estaría
vinculada a deficiencias en liderazgo, conocimiento y coordinación.
Teóricamente, la gestión inteligente se sustenta en la teoría de recursos y capacidades,
la misma que es postulada por Barney (1991), quien señala que las oportunidades competitivas
surgen del desarrollo de recursos valiosos y organizados. Aunado a ello, se tiene el postulado
de Nonaka y Takeuchi (1995) que destacaron la generación y transferencia del conocimiento
como base de la innovación. De igual forma, la gestión inteligente integra aspectos vinculados
con la capacidad de gestión, el liderazgo y la transferencia de conocimiento orientadas a la
eficiencia organizacional (Céspedes-Pulido y Salas-Canales, 2024).
El rendimiento laboral se define como comportamientos, habilidades y resultados del
trabajador en sus funciones, sobre este aspecto, Campbell (1990) lo vincula con acciones
orientadas al logro de objetivos organizacionales, así como, Chiavenato (2017) señala que
depende de competencias, motivación y condiciones laborales. De igual forma, Koopmans et
al. (2013) lo consideran multidimensional, sumado a lo previsto por Bedriñana y Saavedra
(2023) que precisa la inclusión de tareas, comportamiento contextual y aporte al entorno
laboral.
Respecto a los antecedentes, Martínez et al. (2024) hallaron relación positiva entre
gestión y satisfacción laboral (rho de 0,803), de igual forma, Saltos et al. (2025) evidenciaron
que sistemas inteligentes mejoran la gestión de conflictos y satisfacción laboral. Así como
Durán et al. (2023) concluyeron que la gestión del rendimiento influye positivamente con el
desempeño laboral. Finalmente se tiene a Cornejo (2023) que encontró relación significativa
entre inteligencia artificial y desempeño laboral (rho de 0,342 con valor p de 0,003), destacando
su impacto en productividad y adaptación. Ahora bien, a pesar de estos aportes, existe un
vacío de conocimiento vinculado con la relación existente entre las dimensiones de gestión
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inteligente tales como la gestión, el liderazgo y conocimiento con respecto al rendimiento
laboral en empresas peruanas de ingeniería, lo que limita su comprensión en contextos
complejos (Fajardo, 2025; Tuya-Ramírez et al., 2025).
La investigación se justifica metodológicamente por su enfoque cuantitativo
correlacional que permite efectuar la medición de la relación existente entre las variables.
Asimismo, la justificación práctica se encuentra vinculada con contribuir a mejorar la gestión
organizacional, liderazgo, comunicación interna y productividad, de igual forma, la justificación
social se vincula con busca fortalecer organizaciones más eficientes y con mejores condiciones
laborales (Barrios-Hernández et al., 2020).
Finalmente, se precisa que el objetivo general de la investigación es establecer la
relación que existe entre la gestión inteligente y el rendimiento laboral en una empresa de
proyectos de ingeniería. De manera específica, se busca determinar la relación entre las
capacidades de gestión, las condiciones de liderazgo y las capacidades de conocimiento con el
rendimiento laboral. En consecuencia, se plantea como hipótesis general que existe una
relación directa y significativa entre la gestión inteligente y el rendimiento laboral en una
empresa de proyectos de ingeniería.
METODOLOGÍA
La investigación se encuentra dentro de lo previsto por el tipo básico, debido a que tuvo
como finalidad generar mayor comprensión teórica acerca de la relación entre las variables
dentro de una empresa de proyectos de ingeniería (Snyder, 2021). Asimismo, consideró el
enfoque cuantitativo, dado que los datos recabados fueron procesados por medio de
procedimientos estadísticos, permitiendo medir objetivamente las variables y efectuar el
proceso de contrastación hipotética (Padilla-Avalos y Marroquín, 2021).
DOI: https://doi.org/10.71112/jbspe524
681 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
En cuanto al diseño metodológico, la investigación fue de tipo no experimental, porque
no se ha realizado manipulación de las variables, sino que fueron observadas en su contexto
inalterado (Nassaji, 2021). Del mismo modo, el estudio contempló el corte transversal, debido a
que la obtención de información fue en un determinado momento (Manterola et al., 2023).
La población fue conformada por 180 trabajadores dentro de una empresa dedicada al
desarrollo de proyectos de ingeniería, integrada por personal administrativo, técnico y
operativo. La población constituye el conjunto total de elementos sobre los cuales se realiza la
investigación científica (Hernández y Mendoza, 2018). A partir de ello, se consideró una
muestra de 123 trabajadores, la cual fue calculada considerando la fórmula para población
finita, considerando una confianza de 95%, así como un 5% de margen de error, en ese
contexto, el muestreo empleado fue el no probabilístico, específicamente el aleatorio simple,
garantizando que todos los trabajadores tuvieran la misma probabilidad de participar.
Por su parte, los criterios de inclusión consideraron a los trabajadores que se
encontraban laborando activamente en la empresa durante el tiempo en el cual se realizó la
aplicación de las encuestas, así como quienes aceptaron participar y dieron su consentimiento
informado y mantenían asistencia regular a sus labores. Se excluyeron aquellos trabajadores
que no otorgaron su consentimiento o que se encontraban con licencia médica, vacaciones u
otro tipo de ausencia durante la recolección de datos.
Para la recolección de datos se empleó la técnica de la encuesta, mediante la aplicación
de dos cuestionarios, uno para medir la variable gestión inteligente y otro para evaluar el
rendimiento laboral. Ambos instrumentos fueron elaborados considerando sus respectivas
dimensiones y fueron diseñados bajo una escala tipo Likert con cinco opciones de respuesta.
En relación a la validez de los instrumentos, estos fueron evaluados mediante juicio de
expertos, para tal situación, se contó con la participación de tres profesionales con grado de
DOI: https://doi.org/10.71112/jbspe524
682 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
doctor, quienes emitieron una opinión favorable respecto a la pertinencia, claridad y la
cogerencia de los ítems, validando así su aplicación en este estudio.
Respecto a la confiabilidad, se aplicó el coeficiente alfa de Cronbach mediante una
prueba piloto, los resultados evidenciaron una alta confiabilidad, obteniéndose valores de 0,820
para el cuestionario de gestión inteligente y de 0,910 para el cuestionario de rendimiento
laboral, lo que demuestra una adecuada consistencia interna de los instrumentos.
Posteriormente, se solicitó la autorización correspondiente a la empresa para la
ejecución del estudio y se informó a los sujetos de estudio los objetivos del trabajo,
garantizando su participación voluntaria mediante la firma del consentimiento informado.
Aunado a ello, se garantizó la reserva de la información, la cual fue codificada y organizada en
una base de datos para su posterior análisis.
El análisis de los datos se realizó mediante el programa SPSS, utilizando estadística
para la generación de tablas que expresen la frecuencia y porcentaje de los datos recabados, y
estadística inferencial para la contrastación de hipótesis. Debido a la naturaleza ordinal, se
empleó el coeficiente rho de spearman.
Finalmente, durante todo el proceso de investigación se han respetado los principios
éticos de confidencialidad, anonimato, así como consentimiento informado y la participación
voluntaria, asegurando el uso exclusivo de la información para fines académicos. Como
limitación, se reconoce que los resultados corresponden únicamente a una empresa de
proyectos de ingeniería, por lo que su generalización a otros contextos debe realizarse con
cautela.
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683 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
RESULTADOS
En este apartado, de forma inicial se presentan los resultados descriptivos, en este caso
se inicia relacionados con la variable gestión inteligente, que es como sigue:
Tabla 1.
Frecuencia de la variable gestión inteligente.
V1: Gestión inteligente
N°
Porcentaje
Malo
22
17,88%
Regular
55
44,72%
Bueno
46
37,40%
Total
123
100,00%
Los resultados evidencian que el 44,72% de los trabajadores perciben que la gestión
inteligente presenta un nivel regular, seguido de un 37,40% que la consideran buena, mientras
que el 17,88% lo califican como mala. Estos hallazgos muestran que la empresa de proyectos
de ingeniería presenta un nivel intermedio en la implementación de prácticas asociadas a la
gestión inteligente, por lo que resulta necesario fortalecer los procesos de planificación,
liderazgo y gestión del conocimiento para incrementar la eficiencia organizacional.
Desde una perspectiva organizacional, este comportamiento sugiere que la empresa
aún no ha consolidado plenamente procesos integrados de planificación estratégica, liderazgo
basado en datos y gestión del conocimiento. En términos de Russell y Norvig (2020), la gestión
inteligente implica la capacidad de transformar información en decisiones eficientes, lo cual
parece ejecutarse de forma parcial en la organización evaluada.
Por su parte, a continuación, se muestran los resultados vinculados con las dimensiones
de la gestión inteligente que es como sigue:
DOI: https://doi.org/10.71112/jbspe524
684 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
Tabla 2.
Frecuencia de las dimensiones de la variable gestión inteligente.
Dimensiones
Gestión inteligente
N°
Porcentaje
D1: Capacidad de gestión
Malo
22
17,89%
Regular
57
46,34%
Bueno
44
35,77%
D2: Capacidad de liderazgo
Malo
28
22,76%
Regular
56
45,53%
Bueno
39
31,71%
D3: Capacidad de conocimiento
Malo
22
17,89%
Regular
56
45,52%
Bueno
45
36,59%
Respecto a la capacidad de gestión, el 46,34% de los trabajadores considera que
presenta un nivel regular, el 35,77% la percibe como buena y el 17,89% como mala. Estos
resultados evidencian que la organización dispone de capacidades gerenciales moderadas
para planificar, organizar y coordinar sus actividades; sin embargo, aún existen oportunidades
de mejora que permitan optimizar la gestión de los proyectos de ingeniería.
En relación con la capacidad de liderazgo, el 45,53% de los trabajadores la percibe
como regular, mientras que el 31,71% considera que es buena y el 22,76% la califica como
mala. Estos resultados sugieren que el liderazgo desarrollado en la empresa requiere
fortalecerse mediante estrategias orientadas a mejorar la comunicación, la motivación y el
compromiso del personal para favorecer el logro de los objetivos organizacionales.
En cuanto a la capacidad de conocimiento, el 45,52% de los trabajadores considera que
presenta un nivel regular, seguido por un 36,59% que la percibe como buena y un 17,89% que
la califica como mala. Los resultados muestran que la empresa requiere fortalecer los procesos
relacionados con la generación, transferencia y aplicación del conocimiento para mejorar la
toma de decisiones y el desarrollo de sus actividades.
DOI: https://doi.org/10.71112/jbspe524
685 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
Por su parte, a continuación, se presenta los resultados descriptivos de la segunda
variable denominada rendimiento laboral:
Tabla 3.
Frecuencia de la variable rendimiento laboral.
V2: Rendimiento laboral
N°
Porcentaje
Malo
19
15,45%
Regular
62
50,40%
Bueno
42
34,15%
Total
123
100,00%
Los resultados muestran que el 50,40% de los trabajadores presenta un nivel regular de
rendimiento laboral, seguido del 34,15% con un nivel bueno, mientras que el 15,45% evidencia
un nivel malo. Estos hallazgos indican que el desempeño de los trabajadores aún presenta
oportunidades de mejora, principalmente mediante el fortalecimiento de la gestión
organizacional y el desarrollo de capacidades que favorezcan el cumplimiento eficiente de las
funciones asignadas.
Desde el enfoque de Campbell (1990), el desempeño laboral está determinado por
conductas observables orientadas a metas organizacionales. En este caso, la predominancia
del nivel regular indica que, si bien los trabajadores cumplen con sus funciones básicas, aún
existen brechas en eficiencia, proactividad y calidad del trabajo.
Por su parte, a continuación, se muestran los resultados vinculados con las dimensiones del
rendimiento laboral que es como sigue:
DOI: https://doi.org/10.71112/jbspe524
686 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
Tabla 4.
Frecuencia de las dimensiones de la variable rendimiento laboral
Dimensiones
Gestión inteligente
N°
Porcentaje
D1: Desempeño de tarea
Malo
25
20,32%
Regular
53
43,09%
Bueno
45
36,59%
D2: Desempeño contextual
Malo
24
19,51%
Regular
63
51,22%
Bueno
36
29,27%
D3: Conductas contraproducentes
Malo
25
20,33%
Regular
61
49,59%
Bueno
37
30,08%
Respecto al desempeño de tareas, el 43,09% de los trabajadores manifiesta un nivel
regular, el 36,59% un nivel bueno y el 20,32% un nivel malo. Estos resultados reflejan que,
aunque la mayoría de los colaboradores cumple adecuadamente con sus funciones, aún es
necesario fortalecer aspectos relacionados con la productividad, la calidad de trabajo y el
cumplimiento oportuno de las tareas.
En relación con el desempeño contextual, el 51,22% de los trabajadores presenta un
nivel regular, el 29,27% un nivel bueno y el 19,51% un nivel malo. Los resultados evidencian
que existe una oportunidad para fortalecer conductas relacionadas con la cooperación, el
trabajo en equipo, la iniciativa y el compromiso organizacional.
En cuanto a las conductas contraproducentes, el 49,59% de los trabajadores presenta
un nivel regular, mientras que el 30,08% alcanza un nivel bueno y el 20,33% un nivel malo.
Estos resultados indican la necesidad de implementar estrategias orientadas a reducir
comportamientos que puedan afectar el clima organizacional, la convivencia laboral y el
cumplimiento de los objetivos institucionales, fortaleciendo una cultura organizacional basada
en la responsabilidad, el compromiso y la colaboración.
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687 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
Seguidamente, se muestran los resultados inferenciales vinculados a las variables de
estudios, cabe precisar que en una primera instancia se efectuó la prueba de normalidad
encontrando resultados menores al 0,05; en consecuencia, se observó que las variables tienen
un comportamiento no paramétrico, bajo este contexto el estadístico empleado fue la rho de
spearman, con el cual se obtuvieron los siguientes valores:
Tabla 5.
Relación entre la gestión inteligente y rendimiento laboral
Descripción
V2: Rendimiento laboral
Valor p
Rho de Spearman
V1: Gestión inteligente
0,000
0,713
D1: Capacidad de gestión
0,000
0,638
D2: Capacidad de liderazgo
0,000
0,650
D3: Capacidad de conocimiento
0,000
0,656
Respecto a la gestión inteligente y rendimiento laboral, los resultados obtenidos
muestran un valor de significancia estadístico de 0,000; el cual resulta menor al 5% del margen
de error considerado. Del mismo modo, el coeficiente de correlación de 0,713 refleja una
asociación positiva de magnitud considerado entre la gestión inteligente y el rendimiento
laboral. En consecuencia, se concluye que un mayor desarrollo de la gestión inteligente guarda
una relación favorable con niveles más altos de rendimiento laboral en los trabajadores de la
empresa de proyectos de ingeniería.
Por su parte, respecto a la capacidad de gestión y rendimiento laboral, el análisis
estadístico obtuvo un valor de significancia de 0,000; el cual se encuentra por debajo del
margen de error de 5%. Asimismo, el coeficiente de relación alcanzó un valor de 0,638; lo que
refleja una asociación positiva y moderada entre la capacidad de gestión y el rendimiento
laboral, indicando que una mejor planificación, así como organización y de coordinación de las
actividades favorece un mejor desempeño de los trabajadores.
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688 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
Aunado a ello, respecto a la capacidad de liderazgo y rendimiento laboral, el análisis
estadístico evidenció un valor de significancia de 0,000; el cual es menor al margen de error
establecido del 5%. De igual manera, e coeficiente de correlación alcanzó un valor de 0,650;
reflejando una asociación positiva de intensidad moderada entre la capacidad de liderazgo y el
rendimiento laboral, lo que indica que el fortalecimiento del liderazgo organizacional favorece
un mejor desempeño de los trabajadores en el cumplimiento de sus funciones.
Por último, respecto a la capacidad de conocimiento y rendimiento laboral, se obtuvo
una significancia de 0,000; valor que resulta menor al límite de error del 5%. Del mismo modo,
el coeficiente de correlación fue de 0,656; lo que permite identificar una asociación positiva de
magnitud moderada entre ambas variables. En consecuencia, se concluye que el
fortalecimiento de los procesos de generación, así como de intercambio y de aplicación del
conocimiento dentro de la empresa contribuye a poder mejorar el desempeño laboral de los
trabajadores.
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos confirman la hipótesis general, evidenciando una relación
positiva y significativa entre la gestión inteligente y el rendimiento laboral en una empresa de
proyectos de ingeniería (valor p de 0,000 con rho de 0,713). Este hallazgo indica que, conforme
se fortalecen las capacidades de gestión, liderazgo y conocimiento dentro de la organización, el
desempeño de los trabajadores mejora de manera consistente. La magnitud de la correlación
refleja que la gestión inteligente constituye un elemento estratégico para optimizar el
rendimiento en entornos donde la coordinación de recursos, personas e información es
fundamental.
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689 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
Este hallazgo se sustenta en la teoría de recursos y capacidades de Barney (1991),
quien afirma que las organizaciones logran ventajas competitivas sostenibles cuando
desarrollan recursos internos valiosos y difíciles de imitar. En este sentido, la gestión inteligente
se entiende como una capacidad organizacional que mejora el uso del conocimiento, la toma
de decisiones y la coordinación interna, impactando directamente en el rendimiento laboral.
Asimismo, se relaciona con Nonaka y Takeuchi (1995), quienes destacan que la creación y
transferencia del conocimiento son esenciales para la innovación y eficiencia organizacional,
especialmente en contextos complejos como los proyectos de ingeniería.
Respecto al rendimiento laboral, los resultados coinciden con Campbell (1990), quien lo
define como conductas orientadas al cumplimiento de objetivos organizacionales, sobre este
aspecto, Chiavenato (2017) añade que depende de las competencias, la motivación y las
condiciones laborales. Por su parte, Koopmans et al. (2013) lo conceptualizan como un
constructo multidimensional que incluye tareas, comportamiento contextual y reducción de
conductas negativas. En conjunto, una adecuada gestión inteligente favorece tanto la ejecución
de funciones como la cooperación entre trabajadores.
En cuanto a la evidencia empírica, los resultados son consistentes con Martínez et al
(2024), quienes hallaron una relación positiva entre capacidades de gestión y satisfacción
laboral (rho de 0,803), ambos estudios coinciden en que el fortalecimiento de capacidades
gerenciales mejora el comportamiento organizacional. Asimismo, Durán et al. (2023)
demostraron que la gestión del rendimiento, mediante objetivos claros y retroalimentación,
mejora el desempeño laboral, lo que respalda los hallazgos obtenidos.
De igual forma, Saltos et al. (2025) evidenciaron que los sistemas inteligentes en la
gestión organizacional mejoran la resolución de conflictos, optimizan procesos e incrementan la
satisfacción laboral. Esto coincide con la investigación, ya que los mecanismos de gestión
inteligente se asocian con mejores niveles de desempeño y coordinación interna. Por otro lado,
DOI: https://doi.org/10.71112/jbspe524
690 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
Cornejo (2023) encontró una relación positiva entre inteligencia artificial y desempeño laboral
(rho de 0,342 con valor p de 0,003), destacando el impacto de las tecnologías inteligentes en la
productividad. En comparación, el coeficiente de esta investigación con rho de 0,713 es mayor,
lo que sugiere una relación más fuerte en el contexto analizado.
En cuanto a las hipótesis específicas se encontró una relación positiva entre la
capacidad de gestión y el rendimiento laboral con rho de 0,638 y valor p de 0,001: evidenciando
que la planificación, organización y control mejoran el desempeño. También se confirmó la
relación entre liderazgo y el rendimiento laboral con una rho de 0,650 y valor p de 0,001;
demostrando su influencia en la motivación y dirección del personal, en esa línea acorde a lo
previsto por Chiavenato (2017) y con Durán et al. (2023). Finalmente, la capacidad de
conocimiento mostró relación positiva con el rendimiento laboral con rho de 0,656 y valor p de
0,001; lo que respalda a Nonaka y Takeuchi (1995), así como a Calisaya et al. (2025) y Cornejo
(2023), quienes destacan el valor del conocimiento con el desempeño organizacional.
En conjunto, se concluye que la gestión inteligente influye significativamente en el
rendimiento laboral en empresas de ingeniería, aportando evidencia sobre la importancia de las
capacidades de gestión, liderazgo y conocimiento. Sin embargo, al tratarse de un diseño no
experimental y transversal, no se puede establecer causalidad, por lo que se recomienda
realizar estudios longitudinales o en otros contextos del sector.
CONCLUSIONES
Se determinó que la gestión inteligente mantiene una relación directa y significativa con
el rendimiento laboral de los trabajadores de una empresa de proyectos de ingeniería, lo que
permite concluir que el fortalecimiento integrado de las capacidades de gestión, liderazgo y
conocimiento constituye una capacidad organizacional que favorece un mejor desempeño
laboral. Este hallazgo respalda los planteamientos de la teoría de recursos y capacidades, al
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evidenciar que el desarrollo de capacidades internas contribuye al fortalecimiento de la
eficiencia y la competitividad organizacional.
Se determinó que la capacidad de gestión mantiene una relación directa y significativa
con el rendimiento laboral, lo que permite establecer que una adecuada planificación,
organización y coordinación de las actividades favorece condiciones organizacionales que
fortalecen el desempeño de los trabajadores, en consecuencia, la capacidad de gestión
representa un componente estratégico para optimizar la ejecución de los procesos y contribuir
al cumplimiento de los objetivos institucionales.
Se determinó que la capacidad de liderazgo mantiene una relación directa y significativa
con el rendimiento laboral, evidenciando que el liderazgo orientado a la comunicación, la
coordinación y la motivación favorece un mayor compromiso y una mejor interacción entre los
trabajadores. En este sentido, el liderazgo constituye una capacidad organizacional que
fortalece el desempeño individual y colectivo, especialmente en empresas donde la
coordinación entre equipos resulta determinante para el desarrollo de los proyectos.
Se determinó que la capacidad de conocimiento mantiene una relación directa y
significativa con el rendimiento laboral, lo que permite afirmar que la generación, el intercambio
y la aplicación del conocimiento representan procesos relevantes para fortalecer el desempeño
de los trabajadores. En consecuencia, se considera pertinente que futuras investigaciones
analicen esta relación mediante diseños longitudinales o explicativos e incorporen variables
como innovación, cultura organizacional y transformación digital, con el propósito de ampliar la
comprensión de factores que influyen en el rendimiento laboral en empresas de proyectos de
ingeniería.
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Declaración de conflicto de interés
Los autores declaran no tener ningún conflicto de interés relacionado con esta
investigación.
Declaración de contribución a la autoría
Dennys Geovanni Calderón Paniagua: Investigación, análisis formal, revisión y edición
de redacción.
Deysi Eliana Yupanqui Cancino: Redacción del borrador original, metodología.
Juan Carlos Callata Vidal: Conceptualización, redacción del borrador original.
Alicia Mercedes Gutiérrez Pérez: Validación, revisión y edición de la redacción.
Hernán Gian Pierre Orocollo Cauna: Revisión y edición de la redacción, validación.
José Javier Urday Steachmann: Curación de datos, revisión y edición de la redacción.
Declaración de uso de inteligencia artificial
Los autores declaran que utilizaron la inteligencia artificial como apoyo para este
artículo, y también que esta herramienta no sustituye de ninguna manera la tarea o proceso
intelectual. Después de rigurosas revisiones con diferentes herramientas en la que se
comprobó que no existe plagio como constan en las evidencias, los autores manifiestan y
reconocen que este trabajo fue producto de un trabajo intelectual propio, que no ha sido escrito
ni publicado en ninguna plataforma electrónica o de IA.
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