Integrando IA en los Nuevos Paradigmas de las Ciencias Económicas y Gestión Empresarial

Autores/as

Díaz-Avelino, José Rafael
Investigador independiente
https://orcid.org/0000-0003-4574-2879
Casanova-Villalba, César Iván
Universidad Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas; Instituto Superior Tecnológico Los Andes
https://orcid.org/0000-0001-6486-1334
Carrillo-Barragán, César Estuardo
Investigador Independiente
https://orcid.org/0000-0002-2825-6425
Cueva-Jiménez, María Gabriela
Universidad Camilo José Cela
https://orcid.org/0000-0002-3835-0431
Herrera-Sánchez, Maybelline Jaqueline
Universidad Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas; Instituto Superior Tecnológico Los Andes
https://orcid.org/0000-0001-6840-3891
Zambrano-Muñoz, Cinthya Katherine
Instituto Superior Tecnológico Los Andes
https://orcid.org/0009-0001-3764-0058

Palabras clave:

Transformación digital, Contabilidad, Empresas, Economía, Inteligencia Artificial

Sinopsis

El libro aborda la integración de la inteligencia artificial (IA) en diferentes áreas de las ciencias económicas y la gestión empresarial, explorando sus impactos y beneficios. En la introducción, se destaca cómo la transformación digital redefine las estrategias organizacionales y fomenta la innovación continua, mejorando la capacidad de respuesta a las demandas del mercado​​. Metodológicamente, se utilizan estudios de caso y análisis de datos para ilustrar la aplicación de la IA. Los resultados muestran que, en la contabilidad, la IA automatiza tareas repetitivas, reduce errores y mejora la precisión, permitiendo a los profesionales centrarse en actividades estratégicas​​. En el ámbito financiero, los algoritmos de trading inteligente aumentan la velocidad y precisión de las transacciones, mejorando la competitividad y la liquidez del mercado​​. La gestión de riesgos se beneficia de modelos predictivos que anticipan posibles amenazas, mientras que el cumplimiento normativo se fortalece mediante el monitoreo automatizado​​. En términos de desarrollo sostenible, la IA optimiza la distribución de recursos y mejora la eficiencia energética, contribuyendo a políticas más verdes y equitativas​​. La conclusión resalta la necesidad de un enfoque ético y transparente en la implementación de IA, para asegurar decisiones justas y responsables​​.

Biografía del autor/a

Díaz-Avelino, José Rafael, Investigador independiente

Ingeniero en Sistemas Administrativos Computarizados de la Universidad de Guayaquil, en 2015 Magister en Administración de Empresas con mención en Recursos Humanos de la Facultad de Administración de la Universidad de Guayaquil. Actualmente cursando el Doctorado en el área de Administración Gerencial de la Universidad Benito Juárez de México. Certificación por competencias en Formación de Formadores. La carrera profesional inicia en la Junta de Beneficencia de Guayaquil (2002-2016), en la actualidad presta sus servicios en la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros. Experiencia profesional de docencia superior en varios tecnológicos y universidades ecuatorianas (2015-actualidad). Autor de varios artículos académicos en revistas indexadas en el área administrativa y de sectores de la economía ecuatoriana.

Casanova-Villalba, César Iván, Universidad Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas; Instituto Superior Tecnológico Los Andes

Profesional en Contabilidad, Finanzas y Administración de empresas. Master en Administración de Empresas con mención en gerencia de la calidad y productividad (Pontificia Universidad Católica del Ecuador matriz Quito). Ingeniero en Finanzas y Auditoría CPA (Universidad Tecnológica Equinoccial). Diplomado Internacional de Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF - IFRS) (Universidad Metropolitana y la Unión Nacional de Colegios de Contadores del Ecuador). Especialización en Finanzas Corporativas (Universidad Nacional Autónoma de México-UNAM). Investigador Acreditado y Categorizado por SENESCYT. Líder del Grupo de Educadores Google de Santo Domingo. Certificación por competencias en Asistencia Administrativa con Manejo de Ofimática y Formación de formadores. La carrera profesional inicia en el área contable (2008-2009), Estadístico del Ministerio de Salud Pública (2012-2013), en el área financiera de la Agencia Nacional de Tránsito (2014-2017), en el área administrativa en la Corporación Nacional de Electricidad EP (2017-2018), Administrador Ferretería J&J (2019), Supervisión y Control en el Instituto Nacional de Estadística y Censos (2019). Experiencia profesional de docencia superior, en el Instituto Técnico Superior Shalom de la ciudad de Quito (2015-2018), Instituto Superior Tecnológico los Andes en Santo Domingo (2018-actualidad), en la Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas de la Universidad Técnica Luís Vargas Torres de Esmeraldas Sede Santo Domingo de Los Tsáchilas (2020- actualidad).

Carrillo-Barragán, César Estuardo, Investigador Independiente

Ingeniero Comercial por la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), Master Universitario en Dirección y Administración de Empresas / Master In Business Administration (MBA) por la Universidad Internacional de la Rioja (UNIR), Magister en Gestión de la Calidad e Innovación por la Universidad Internacional del Ecuador (UIDE).

Cueva-Jiménez, María Gabriela, Universidad Camilo José Cela

Economista con especialización en desarrollo local y auditoría integral. Posee una sólida formación académica, con títulos de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador y la Universidad Camilo José Cela, entre otras instituciones. Su experiencia profesional abarca roles clave en la gestión financiera dentro de la Fuerza Aérea Ecuatoriana y como docente en la Academia de Guerra Aérea. Con habilidades excepcionales en innovación, resolución de problemas y gestión de proyectos, contribuyendo significativamente al desarrollo económico sostenible y a la optimización de recursos públicos en diversas comunidades. Su compromiso con la excelencia y la mejora continua se refleja en su capacidad para implementar estrategias efectivas y su dedicación a la investigación científica.

Herrera-Sánchez, Maybelline Jaqueline, Universidad Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas; Instituto Superior Tecnológico Los Andes

Profesional en Contabilidad, Finanzas y Administración de empresas. Su formación académica de pregrado fue realizada en la Universidad Tecnológica Equinoccial Santo Domingo y Post grado fue realizado en la Pontificia Universidad Católica del Ecuador matriz Quito. La actividad laboral inició en el año 2010 dentro del área contable y ventas, posteriormente inicia una carrera en el servicio público en áreas de archivo ANT, administrativa IESS, contabilidad GAD Provincial de Santo Domingo, administrativa – financiera Consejo Cantonal para la Protección de Derechos, sumando una experiencia profesional aproximada de 9 años. En el año 2015 inicia la actividad profesional en el Área de la docencia superior a tiempo parcial en el Instituto Superior Shalom de la ciudad de Quito por un periodo de dos años, en el 2018 inicia como docente a tiempo parcial en el Instituto Technology and Finance y desde 2019 hasta la presente fecha en la carrera de Contabilidad del Instituto Tecnológico Superior los Andes en el cantón Santo Domingo, y en el 2020 hasta la actualidad se desempeña como docente a tiempo completo de la Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas de la Universidad Técnica Luís Vargas Torres de Esmeraldas Sede Santo Domingo de Los Tsáchilas, sumando aproximadamente 5 años en docencia superior. Acreditada y categorizada por el SENESCYT como investigadora auxiliar 1 escritora de varios artículos científicos y libros académicos que han sido traducidos en los idiomas más importantes a nivel internacional, miembro del Grupo de Investigación en Economía Aplicada (GEA) de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE."

Zambrano-Muñoz, Cinthya Katherine, Instituto Superior Tecnológico Los Andes

Ingeniera Comercial y Magister en Finanzas con Mención en Gestión Internacional, experta en Gestión Empresarial con más de 5 años de experiencia en entidades públicas y privadas, docente del Instituto Los Andes y Coordinadora de la Carrera de Contabilidad de dicha institución, además cuenta con una certificación en la Formación de Formadores.

Citas

Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188‐2244. https://doi.org/10.1086/705716

Agarwal, R., & Dhar, V. (2014). Editorial—Big Data, Data Science, and Analytics: The Opportunity and Challenge for IS Research. Information Systems Research, 25(3), 443–448. https://doi.org/10.1287/isre.2014.0546

Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines : the simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Review Press.

Aldridge, I. (2010). High-frequency trading : a practical guide to algorithmic strategies and trading systems. Wiley.

Almeida Blacio, J. H., Bravo Medina, J. S., & García Fallú, K. M. (2021). Análisis de las estrategias de inducción del talento humano en las PYMEs de Quinindé periodo 2020 - 2021. Journal of Economic and Social Science Research, 1(2), 20–37. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v1/n2/29

Álvaro Cartea, Jaimungal, S., & José Penalva. (2015). Algorithmic and high-frequency trading. Cambridge University Press.

Appelbaum, D. A., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. A. (2017). Analytical procedures in external auditing: A comprehensive literature survey and framework for external audit analytics. Journal of Accounting Literature, 40(1), 83–101. https://doi.org/10.1016/j.acclit.2018.01.001

Armendariz Sandoval, S. (2021). Influencia del diésel en el sector agrícola del Cantón Quinindé: Perspectivas económica. Journal of Economic and Social Science Research, 1(3), 1–13. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v1/n3/33

Arner, D. W., Barberis, J., & Buckley, R. P. (2017). FinTech, RegTech, and the Reconceptualization of Financial Regulation. Northwestern Journal of International Law & Business, 37(3), 371. https://scholarlycommons.law.northwestern.edu/njilb/vol37/iss3/2

Autor, D. H. (2015). Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation. The Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30. https://www.jstor.org/stable/43550118

Bajari, P., Nekipelov, D., Ryan, S. P., & Yang, M. (2015). Machine Learning Methods for Demand Estimation. American Economic Review, 105(5), 481–485. https://doi.org/10.1257/aer.p20151021

Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. V. (2013). Digital Business Strategy: Toward a Next Generation of Insights. Papers.ssrn.com. https://ssrn.com/abstract=2742300

Bostrom, N., & Yudkowsky, E. (2014). The ethics of artificial intelligence. In The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence (pp. 316–334). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9781139046855.020

Bravo-Bravo, I. F., Cedeño-Aguilar, C. A., Santander-Salmon, E. S., & Barba-Mosquera, A. E. (2023). Capital Social y la Intención de Emprender. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.27

Brown-Liburd, H., Issa, H., & Lombardi, D. (2015). Behavioral Implications of Big Data’s Impact on Audit Judgment and Decision Making and Future Research Directions. Accounting Horizons, 29(2), 451–468. https://doi.org/10.2308/acch-51023

Brynjolfsson, E., & Mcafee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W.W. Norton & Company.

Bughin, J., Hazan, E., Ramaswamy, S., Chui, M., Allas, T., Dahlström, P., & Henke, N. (2017). Artificial Intelligence: the next Digital Frontier? In McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx

Caicedo-Aldaz, J. C., Urgiles-Solorzano, A. S., & Moreira-Santamaria, M. J. (2022). Análisis del impacto económico de la reducción de precios del sector cacaotero, La Concordia 2019-2021. Journal of Economic and Social Science Research, 2(1), 1–17. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v2/n1/43

Casanova-Villalba, C. I., Herrera-Sánchez, M. J., Rivadeneira-Moreira, J. C., Ramos-Secaira, F. M., & Bueno-Moyano, F. R. (2022). Modelo Kaizen en el sector público. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.8

Castelo Salazar, A. G. (2021). Cultura organizacional, una ventaja competitiva de las PYMES del cantón Santo Domingo. Journal of Economic and Social Science Research, 1(2), 65–77. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v1/n2/32

Catalini, C., & Gans, J. S. (2016). Some Simple Economics of the Blockchain. SSRN Electronic Journal, 1(1). https://doi.org/10.2139/ssrn.2874598

Chen, M., Mao, S., Zhang, Y., & Leung, V. C. M. (2014). Big Data. Cham Springer International Publishing.

Chen, Y. (2019). Decentralized Finance: Blockchain Technology and the Quest for an Open Financial System. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3418557

Chui, M., Manyika, J., & Miremadi, M. (2018). What AI can and can’t do (yet) for your business | McKinsey. Www.mckinsey.com. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/what-ai-can-and-cant-do-yet-for-your-business#/

Daugherty, P. R., & Wilson, H. J. (2018). Human + Machine : Reimagining Work in the Age of AI. Harvard Business Review Press.

Davenport, T. H. (2018). The AI Advantage. The MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/11781.001.0001

Davenport, T. H., & Kirby, J. (2016). Only Humans Need Apply. HarperCollins.

Dawes, S. S. (2010). Stewardship and usefulness: Policy principles for information-based transparency. Government Information Quarterly, 27(4), 377–383. https://doi.org/10.1016/j.giq.2010.07.001

Degerli, K. (2019). Regulatory Challenges and Solutions for Fintech in Turkey. Procedia Computer Science, 158, 929–937. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.133

Diebold, F. X. (2012). On the Origin(s) and Development of the Term “Big Data.” SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.2152421

Einav, L., & Levin, J. (2014). Economics in the age of Big Data. Science, 346(6210), 1243089–1243089. https://doi.org/10.1126/science.1243089

Eli-Chukwu, N. C. (2019). Applications of Artificial Intelligence in Agriculture: A Review. Engineering, Technology & Applied Science Research, 9(4), 4377–4383. https://doi.org/10.48084/etasr.2756

European Parliament, Directorate-General for Parliamentary Research Services, Fox-Skelly, J., Bird, E., & Jenner, N. (2020). The ethics of artificial intelligence : issues and initiatives.

Fisher, M., Mascardi, V., Rozier, K. Y., Schlingloff, B.-H., Winikoff, M., & Yorke-Smith, N. (2020). Towards a framework for certification of reliable autonomous systems. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 35(1). https://doi.org/10.1007/s10458-020-09487-2

Ford, M. (2015). Rise of the robots : technology and the threat of a jobless future. Basic Books, A Member Of The Perseus Books Group.

Fountaine, T., McCarthy, B., & Saleh, T. (2019). Building the AI-Powered Organization. Harvard Business Review. https://hbr.org/2019/07/building-the-ai-powered-organization

Franco Intriago, M. E., & Loor Moncayo, S. A. (2021). La ética del control de la contaminación ambiental automotriz en el Ecuador. Journal of Economic and Social Science Research, 1(1), 1–14. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/V1/N1/16

Goldfarb, A., & Tucker, C. (2019). Digital Economics. Journal of Economic Literature, 57(1), 3–43. https://doi.org/10.1257/jel.20171452

Gomber, P., Koch, J.-A., & Siering, M. (2017). Digital Finance and fintech: Current Research and Future Research Directions. Journal of Business Economics, 87(5), 537–580. https://link.springer.com/article/10.1007/s11573-017-0852-x

Guerrero-Velástegui, C. A., Godoy-Calvachi, X. A., Castro-Cruz, L. D., Torres-Pérez, J. M., & Terán-Guerrero, F. N. (2023). Gestión Empresarial: Concepción Legal bajo enfoque del proceso administrativo. Apuntes desde la perspectiva académica. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.43

Henke, N., Bughin, J., Chui, M., Manyika, J., Saleh, T., Wiseman, B., & Sethupathy, G. (2016). The age of analytics: Competing in a data-driven world | McKinsey. Www.mckinsey.com. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world

Hermosa-Vega, G. G. (2022). Factores limitantes para el crecimiento económico en las pequeñas y medianas empresas de Quinindé: un análisis exploratorio. Journal of Economic and Social Science Research, 2(2), 41–56. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v2/n2/51

Herrera-Sánchez, M. J., Geovely Jaritza, O. J., Quezada Valarezo, Y. D., Rivas Bravo, A. L., Navarrete-Zambrano, C. M., Boné-Andrade, M. F., Parraga-Pether, P. V., Alcívar Vélez, J., Karina Auxiliadora, S. M., Cabrera Aguilar, J. K., Zambrano Flores, P. A., Puyol-Cortez, J. L., Guevara Salcedo, W. A., Urgiles Medina, E. A., Pilatasig Vivanco, M. C., López-Pérez, P. J., Moreira Mendoza, M. B., Vélez Solorzano, B. X., Zambrano Rodríguez, L. A., … Solórzano Vélez, H. V. (2022). Análisis Científico de la Ética desde la Perspectiva Multidisciplinaria. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.13

Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2018). Artificial Intelligence in Service. Journal of Service Research, 21(2), 155–172. https://doi.org/10.1177/1094670517752459

Jagtiani, J., & Lemieux, C. (2019). The roles of alternative data and machine learning in fintech lending: Evidence from the LendingClub consumer platform. Financial Management, 48(4), 1009–1029. https://doi.org/10.1111/fima.12295

Kane, G., Palmer, D., Phillips, A. N., Kiron, D., & Buckley, N. (2015). Strategy, not Technology, Drives Digital Transformation. MIT Sloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/projects/strategy-drives-digital-transformation/

Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of Artificial Intelligence. Business Horizons, 62(1), 15–25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004

Kearns, M., & Nevmyvaka, Y. (2013). Machine Learning for Market Microstructure and High Frequency Trading.

Khalid, A. R., Owoh, N., Uthmani, O., Ashawa, M., Osamor, J., & Adejoh, J. (2024). Enhancing Credit Card Fraud Detection: An Ensemble Machine Learning Approach. Big Data and Cognitive Computing, 8(1), 6. https://doi.org/10.3390/bdcc8010006

Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017). The Emergence of Artificial Intelligence: How Automation is Changing Auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(1), 115–122. https://doi.org/10.2308/jeta-51730

Kokina, J., Mancha, R., & Pachamanova, D. (2017). Blockchain: Emergent Industry Adoption and Implications for Accounting. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(2), 91–100. https://doi.org/10.2308/jeta-51911

Lewis, R., McPartland, J. W., & Ranjan, R. (2018). Blockchain and Financial Market Innovation - Federal Reserve Bank of Chicago. Www.chicagofed.org. https://www.chicagofed.org/publications/economic-perspectives/2017/7

Li, Y., Spigt, R., & Swinkels, L. (2017). The impact of FinTech start-ups on incumbent retail banks’ share prices. Financial Innovation, 3(1). https://doi.org/10.1186/s40854-017-0076-7

Lin, W.-Y., Hu, Y.-H., & Tsai, C.-F. (2012). Machine Learning in Financial Crisis Prediction: A Survey. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part c (Applications and Reviews), 42(4), 421–436. https://doi.org/10.1109/TSMCC.2011.2170420

López-Pérez, P. J., Quiñónez-Cabeza, B. M., Preciado-Ramírez, J. D., Salgado-Ortiz, P. J., Armijos-Sánchez, E. S., & Proaño-González, E. A. (2023). NIIF FULL: Una guía práctica para su aplicación. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.22

Martin, K. (2019). Ethical Implications and Accountability of Algorithms. Journal of Business Ethics, 160(835-850). https://doi.org/10.1007/s10551-018-3921-3

Milgrom, P., & Tadelis, S. (2018). How Artificial Intelligence and Machine Learning Can Impact Market Design. https://doi.org/10.3386/w24282

Mugwira, T. (2022). Internet Related Technologies in the auditing profession: A WOS bibliometric review of the past three decades and conceptual structure mapping. Revista de Contabilidad, 25(2), 201–216. https://doi.org/10.6018/rcsar.428041

Mullainathan, S., & Spiess, J. (2017). Machine Learning: an Applied Econometric Approach. Journal of Economic Perspectives, 31(2), 87–106.

Navarrete Zambrano, C. M. (2021). Optimización del rendimiento financiero a través de la gestión eficiente del capital de trabajo: estudio de caso de Comgersol Cía. Ltda. Journal of Economic and Social Science Research, 1(3), 40–53. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v1/n3/36

Núñez-Liberio, R. V., Suarez-Núñez, M. V., Navarrete-Zambrano, C. M., Ruiz-López, S. E., & Almenaba-Guerrero, P. Y. (2023). Sistema de Costos por Órdenes de Producción para PYMES. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.26

Patel, R., Khan, F., Silva, B., & Shaturaev, J. (2023). Unleashing the Potential of Artificial Intelligence in Auditing: A Comprehensive Exploration of its Multifaceted Impact. Mpra.ub.uni-Muenchen.de. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/119616/

Porter, M. E., & Heppelmann, J. E. (2014). How Smart, Connected Products Are Transforming Competition. Harvard Business Review. https://hbr.org/2014/11/how-smart-connected-products-are-transforming-competition

Reymundo-Soto, E., Fernández-Condori, X. P., Echevarria-Quispe, E. V., Quispe-Cusi, Y., Gutiérrez-Quispe, E. Z., Palacios-Aguilar, L. J., & Ramírez-Laurente, A. J. (2023). Obligaciones Tributarias y su Influencia en la Recaudación Fiscal de las Micro y Pequeñas Empresas. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.35

Rivadeneira Moreira, J. C. (2021). Analizar los métodos de administración aplicados en pequeños negocios en el cantón Quinindé. Journal of Economic and Social Science Research, 1(4), 1–13. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v1/n4/38

Rivadeneira Moreira, J. C. (2022). La importancia del liderazgo en el logro de metas empresariales. Journal of Economic and Social Science Research, 2(4), 41–54. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v2/n4/24

Rolnick, D., Donti, Priya L, Kaack, L. H., Kochanski, K., Lacoste, A., Sankaran, K., Ross, A. S., Milojevic-Dupont, N., Jaques, N., Waldman-Brown, A., Luccioni, A., Maharaj, T., Sherwin, E. D., Karthik, M. S., Kording, Konrad P, Gomes, C., Ng, A. Y., Hassabis, D., Platt, J. C., & Creutzig, F. (2019). Tackling Climate Change with Machine Learning. https://doi.org/10.48550/arxiv.1906.05433

Ross, J. W., Cynthia Mathis Beath, & Mocker, M. (2019). Designed for digital : how to architect your business for sustained success. Mit Press.

Schär, F. (2020). Decentralized Finance: On Blockchain- and Smart Contract-based Financial Markets. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3571335

Schwartz, J. (2017). Navigating the future of work Can we point business, workers, and social institutions in the same direction? Navigating the future of work Can we point business, workers, and social institutions in the same direction? Predictably inaccurate: The prevalence and perils of bad Big Data. https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/collections/Issue-21-MASTER.pdf

Shmueli, G., & Koppius, O. R. (2011). Predictive Analytics in Information Systems Research. MIS Quarterly, 35(3), 553. https://doi.org/10.2307/23042796

Shyr, W.-J., Wei, B.-L., & Liang, Y.-C. (2024). Evaluating Students’ Acceptance Intention of Augmented Reality in Automation Systems Using the Technology Acceptance Model. Sustainability, 16(5), 2015. https://doi.org/10.3390/su16052015

Spraakman, G., O’Grady, W., Askarany, D., & Akroyd, C. (2015). Employers’ Perceptions of Information Technology Competency Requirements for Management Accounting Graduates. Accounting Education, 24(5), 403–422. https://doi.org/10.1080/09639284.2015.1089177

Stock, J. H., & Watson, M. W. (2015). Introduction to econometrics. Pearson.

Sun, Z., Song, Q., Zhu, X., Sun, H., Xu, B., & Zhou, Y. (2015). A novel ensemble method for classifying imbalanced data. Pattern Recognition, 48(5), 1623–1637. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2014.11.014

Susskind, R., & Susskind, D. (2015). The Future of the Professions. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780198713395.001.0001

Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). Regulate artificial intelligence to avert cyber arms race. Nature, 556(7701), 296–298. https://doi.org/10.1038/d41586-018-04602-6

Terán-Guerrero, F. N., Guerrero-Espinosa, M. E., Vizcaíno-Villavicencio, V. de L., Gaibor-Mendoza, J. S., Pico-Lescano, J. C., & Sandoval-Cárdenas, M. V. (2023). Gestión del Cambio como Fundamento de la Dirección Estratégica. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.28

Treleaven, P., & Batrinca, B. (2017). Algorithmic Regulation: Automating Financial Compliance Monitoring and Regulation Using AI and Blockchain. Journal of Financial Transformation, 45, 14–21. https://ideas.repec.org/a/ris/jofitr/1586.html

Tuffery, S. (2013). Data mining and statistics for decision making. Wiley.

Varian, H. R. (2014). Big Data: New Tricks for Econometrics. Journal of Economic Perspectives, 28(2), 3–28. https://doi.org/10.1257/jep.28.2.3

Vernaza-Arroyo, G. D., Mina Bone, S. G., Flores Alvarado, E. A., Rueda Orozco, G. J., Zambrano Vélez, D. L., Casanova-Villalba, C. I., Intriago Sánchez, J. E., Molina Valdez, L. A., Moreira Vera, N. C., Proaño-Gonzalez, E. A., Escobar Quiña, J. D., Gómez Pacheco, M. I., Cruz Campos, D. C., Salgado Ortiz, P. J., Avilés Bravo, V. I., Espín Chila, D. M., Fuentes Mora, A. M., Ruiz Zambrano, L. G., Benavidez Mendoza, M. G., Pin Zamora, L. F. (2022). Resultados Científicos de la Investigación Multidisciplinaria desde la Perspectiva Ética. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.2022.14

Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., Felländer, A., Langhans, S. D., Tegmark, M., & Fuso Nerini, F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11(1), 233. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y

Westerman, G., Bonnet, D., & Mcafee, A. (2014). Leading Digital Turning Technology into Business Transformation. Boston Harvard Business Review Press.

Willcocks, L. P., Lacity, M., & Craig, A. (2015). The IT function and robotic process automation. RePEc - Econpapers. https://econpapers.repec.org/RePEc:ehl:lserod:64519

Yazdi, M., Zarei, E., Adumene, S., & Beheshti, A. (2024). Navigating the Power of Artificial Intelligence in Risk Management: A Comparative Analysis. Safety, 10(2), 42. https://doi.org/10.3390/safety10020042

Zambrano Cedeño, J. I. (2021). Hacia una ciudad más ordenada: análisis de la reubicación de los comerciantes informales en Santo Domingo de los Tsáchilas. Journal of Economic and Social Science Research, 1(4), 14–27. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v1/n4/39

Zetzsche, D. A., Arner, D. W., & Buckley, R. P. (2020). Decentralized Finance (DeFi). SSRN Electronic Journal, 6(2). https://doi.org/10.2139/ssrn.3539194


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