2
Comité Editorial
M.Sc. Lic. Abel Guiseppe Cossío
Peña y Lillo.
Editor en Jefe
M.Sc. Ivonne Rojas Cáceres
Secretaria Cientíca
Pares evaluadores
Ph.D. Ignacio Ruiz Guerra
Universidad Complutense de Madrid
(España)
Ph.D. José Carlos Véliz Palomino
Ponticia
Universidad Católica del Perú (Perú)
Mgrt. Pablo Nacho Peñael
Universidad Mayor de San Andrés
(Bolivia)
Ph.D. Sandra Carrillo
Universidad Autónoma Metropolitana
(México)
Mgr. Sol María Chávez León
Universidad Autónoma Metropolitana
(México)
Ph.D. José Manuel Muñoz Puigcerver
Universidad Nebrija (España)
Mgr. Sergio Astorga
Universidad Nacional de Cuyo /
Universidad de Congreso (Argentina)
Mgr. Patricia Daza Murillo
Universidad San Francisco Xavier
(Bolivia)
Mgr. Romina Daza Ramos
Universidad San Francisco Xavier
(Bolivia)
Lic. Hernán Copa Quisbert
Universidad Privada del Valle (Bolivia)
Mgr. Víctor Hugo Fernández Arraya
Universidad Privada del Valle (Bolivia)
Dr. Samuel Goyzueta Rivera
Universidad Privada del Valle (Bolivia)
Lic. MSc. Yoshida B. Gonzales Ticona
Universidad Privada del Valle (Bolivia)
Ing. Nicos Escobar Prado
Universidad Privada del Valle (Bolivia)
Ph.D. Sergio Rodríguez de la Barra.
Universidad Mayor de San Andrés
(Bolivia)
Lic. Nelly Quispe Maydana.
Universidad Mayor de San Andrés
(Bolivia)
Ph.D. Fatima Tarifa Illanes.
Universidad Privada del Valle (Bolivia)
Ph. D. (c) María Buitrago Soliz.
Universidad Privada del Valle (Bolivia)
Autoridades universitarias
Gonzalo Vicente Ruiz Ostria, M.Sc.
Rector
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Vicerrector Académico
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Vicerrectora de Interacción Social
Lic. Daniela Zambrana Grandy
Secretaria General
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Vicerrectora Académico Sede Santa
Cruz
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Vicerrector Académico Sede Sucre
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Vicerrector Académico Sede La Paz
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Vicerrector Académico Sede Trinidad
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Director Nacional de Investigación
Equipo técnico
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Coordinador de Producción
Audiovisual
Los artículos publicados en esta edición son responsabilidad
exclusiva de los autores. Otras publicaciones cuatrimestrales
de UNIVALLE:
- Revista Journal Boliviano de Ciencias y
- Revista de Investigación e Información en Salud.
Es parte de:
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Campus Universitario Tiquipaya.
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Cochabamba (Bolivia).
Páginas
Nota editorial
Editorial
M.Sc. Lic. Abel Guiseppe Cossío Peña y Lillo.....................................................................4
REVISIÓN DOCUMENTAL SOBRE LA RELACIÓN ENTRE HABILIDADES
BLANDAS Y AUTOCONCEPTO EN ESTUDIANTES DE SEMESTRES
INICIALES DE CARRERAS PERTENECIENTES A CIENCIAS
EMPRESARIALES EN EL CONTEXTO LATINOAMERICANO
DOCUMENTARY REVIEW ON THE RELATIONSHIP BETWEEN SOFT
SKILLS AND SELF-CONCEPT IN STUDENTS OF INITIAL SEMESTERS
OF CAREERS BELONGING TO BUSINESS SCIENCES IN THE LATIN
AMERICAN CONTEXT
Víctor Andreas Oliver Terán Leclere................................................................................6-29
INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA MEJORAR LA FUNCIÓN DE
INVESTIGAR MERCADOS EN LA EMPRESA IPSOS CIESMORI – LA PAZ
Articial intelligence for process improvement in market
research within Ipsos Ciesmori - La Paz
Sergio Raul Cordero Pozo...............................................................................................30-51
EVALUACIÓN DE LA PRECISIÓN EN EL PRONÓSTICO DE LA INFLACIÓN
EN BOLIVIA: RANDOM FOREST Y ÁRBOLES DE DECISIÓN VS. ARIMA
EVALUATION OF FORECAST ACCURACY FOR INFLATION
IN BOLIVIA: RANDOM FOREST AND DECISION TREES VS. ARIMA
José Antonio Zurita Herrera............................................................................................52-80
FINANCIAMIENTO PARA LAS SOCIEDADES ANÓNIMAS DE SUCRE
A TRAVÉS DE LA BOLSA BOLIVIANA DE VALORES, DESDE
LA PERSPECTIVA DE LA EMPRESA SACI S.A. Y FANCESA S.A.
FINANCING FOR THE CORPORATIONS OF SUCRE THROUGH THE
BOLIVIAN STOCK EXCHANGE, FROM THE PERSPECTIVE
OF SACI S.A. AND FANCESA S.A.
Claudia Alejandra Audivert Cors, Andrea Alejandra Torres Ambolumbet,
Maria Cristina Olorio Miranda, Manuela Vedia Sainz..................................................81-101
EL ECOSISTEMA DE LAS STARTUPS EN BOLIVIA: UN ANÁLISIS
DESDE ADENTRO.
The startup ecosystem in Bolivia: an analysis from the inside.
Andrea Raiza Henao Choque......................................................................................102-117
Carta al Editor: Hablemos de Resistencia y reinvención
nanciera en el comercio exterior Boliviano
Roly Paulo Revilla Chalco...........................................................................................118-119
ÍNDICE
NOTA EDITORIAL
Nota Editorial - Revista Compás Empresarial Vol. 15, N° 39
M.Sc. Lic. Abel Guiseppe
Cossío Peña y Lillo.
Editor en Jefe de Compás
Empresarial
acossiop@univalle.edu
Con enorme satisfacción, les damos la bienvenida a la
trigésima novena edición de Compás Empresarial. Este
volumen destaca por la diversidad de enfoques y la calidad
investigativa de los artículos que conforman nuestra
publicación. En un mundo caracterizado por el cambio
constante, el conocimiento se convierte en el eje que
sustenta nuestra capacidad de adaptación e innovación, y
esta edición busca aportar con reexiones pertinentes en
este contexto.
En esta ocasión, seis contribuciones enriquecen nuestras
páginas. El primer artículo explora la conexión entre
autoconcepto y habilidades blandas en estudiantes
universitarios latinoamericanos. A través de una rigurosa
revisión de 27 investigaciones, los autores identican la
escasez de estudios sobre la correlación directa entre
estos conceptos, destacando la necesidad de fortalecer
investigaciones en este ámbito para fomentar un desarrollo
integral en los jóvenes.
En el segundo artículo, se aborda el impacto de la inteligencia
articial en la investigación de mercados, con un caso
aplicado en Ipsos Ciesmori. La propuesta innovadora incluye
el uso del software que emplea un motor de inteligencia
articial como herramienta piloto, demostrando cómo las
tecnologías actuales pueden optimizar procesos y decisiones
empresariales.
Por otro lado, un estudio centrado en la economía boliviana
evalúa métodos tradicionales y modernos para predecir
la inación. El análisis de modelos como Árbol Podado y
Random Forest revela el potencial de la inteligencia articial
para mejorar la precisión en las proyecciones económicas,
planteando el desarrollo de herramientas híbridas como área
de investigación futura.
Asimismo, se presenta un análisis sobre las opciones de
nanciamiento para sociedades anónimas en Bolivia. A través
del estudio de casos de empresas como SACI S.A. y FANCESA
S.A., el artículo resalta los benecios que ofrece la Bolsa
Boliviana de Valores frente a las alternativas tradicionales.
En el ámbito del emprendimiento, se examina el crecimiento
de startups en Bolivia, identicando factores clave como la
conectividad digital y los desafíos para promover políticas
públicas más favorables y un ecosistema inclusivo. Este artículo
subraya la relevancia de la innovación y el nanciamiento
como motores del desarrollo tecnológico.
Finalmente, la carta al editor reexiona sobre la resistencia
y reinvención nanciera en el comercio exterior boliviano.
Destaca cómo herramientas como las stablecoins han permitido
sortear la escasez de dólares estadounidenses, impulsando
una modernización de las operaciones internacionales y
generando oportunidades de diversicación económica.
Agradecemos profundamente la colaboración de nuestros
autores, pares evaluadores y el equipo editorial, quienes con
su dedicación hacen posible esta publicación. Les invitamos
a continuar enviando sus aportes, contribuyendo así al
enriquecimiento del diálogo académico y empresarial.
Compás Empresarial sigue rme en su propósito de ser un
espacio de reexión y análisis crítico en temas de ciencias
sociales, empresariales y tecnológicas. Estamos convencidos
de que el conocimiento compartido es la clave para enfrentar
los retos del presente y construir un futuro más prometedor.
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Terán Leclere
Habilidades Blandas: Arquitectura Oculta del Autoconcepto Empresarial
REVISIÓN DOCUMENTAL SOBRE LA RELACIÓN
ENTRE HABILIDADES BLANDAS Y AUTOCONCEPTO
EN ESTUDIANTES DE SEMESTRES INICIALES
DE CARRERAS PERTENECIENTES A CIENCIAS
EMPRESARIALES EN EL CONTEXTO
LATINOAMERICANO
DOCUMENTARY REVIEW ON THE RELATIONSHIP
BETWEEN SOFT SKILLS AND SELF-CONCEPT IN
STUDENTS OF INITIAL SEMESTERS OF CAREERS
BELONGING TO BUSINESS SCIENCES IN THE LATIN
AMERICAN CONTEXT
Víctor Andreas Oliver Terán Leclere
Administración de Empresas, La Paz- Bolivia, Universidad del Valle
vteranl@univalle.edu
Recibido: 26/10/2022 Revisado: 29/11/2024 Aceptado: 02/12/2024
Citar: Terán Leclere, V. A. O. Una REVISIÓN DOCUMENTAL SOBRE LA RELACIÓN ENTRE HABILIDADES
BLANDAS Y AUTOCONCEPTO EN ESTUDIANTES DE SEMESTRES INICIALES DE CARRERAS
PERTENECIENTES A CIENCIAS EMPRESARIALES EN EL CONTEXTO LATINOAMERICANO. Revista
Compás Empresarial, 15(38). https://doi.org/10.52428/20758960.v15i39.389
Nota: Los autores declaran no tener conicto de intereses con respecto a esta publicación y se responsabilizan
de contenido vertido.
Fuentes de nanciamiento: Esta investigación fue nanciada con fondos de los autores.
RESUMEN
Comprender la relevancia del autoconcepto en la evaluación de las capacidades
estudiantiles universitarias representa un tema de creciente interés investigativo.
Este fenómeno permite profundizar en los mecanismos mediante los cuales los
estudiantes desarrollan sus potencialidades. Paralelamente, las habilidades blandas
han sido objeto de un análisis exhaustivo en los ámbitos laboral y académico, debido
a su vinculación con mejores perspectivas de desarrollo profesional y personal.
Desarrollar una revisión documental que examine estos constructos fundamentales en
el contexto universitario latinoamericano constituye el propósito central del artículo.
Su objetivo principal radica en analizar la interrelación entre el autoconcepto y las
habilidades blandas en estudiantes de los primeros cuatro semestres de programas
de licenciatura. Mediante un proceso metodológico riguroso, se procedió a la revisión
de veintisiete investigaciones cientícas seleccionadas bajo criterios metodológicos
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Derechos de autor 2024: Víctor Andreas Oliver Terán Leclere
ARTÍCULO CIENTÍFICO
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Habilidades Blandas: Arquitectura Oculta del Autoconcepto Empresarial
estrictos. Identicar las tendencias signicativas reveló un incremento en la cantidad de
estudios sobre estos conceptos durante la última década. Destacan especialmente las
investigaciones relacionadas con rendimiento académico y autoestima. Sin embargo,
uno de los hallazgos más relevantes fue la práctica inexistencia de investigaciones que
aborden la correlación directa entre autoconcepto y habilidades blandas.
Proponer recomendaciones para la comunidad académica se presenta como una
conclusión imperativa. Fortalecer los estudios que exploren la relación entre estos
conceptos permitiría proporcionar herramientas más adecuadas para el desarrollo
integral de los estudiantes universitarios, mejorando signicativamente su estabilidad
laboral y perspectivas de empleabilidad en el competitivo mercado actual.
PALABRAS CLAVE: Habilidades blandas, autoconcepto, estudiantes, universidad,
ciencias empresariales.
ABSTRACT
Understanding the relevance of self-concept in evaluating university students’
capabilities represents a topic of growing research interest. This phenomenon allows
for deeper insight into the mechanisms through which students develop their potential.
Simultaneously, soft skills have been the subject of exhaustive analysis in both
professional and academic elds, due to their connection with better professional and
personal development perspectives.
Developing a documentary review examining these fundamental constructs in the Latin
American university context constitutes the central purpose of the article. Its primary
objective lies in analyzing the interrelation between self-concept and soft skills in
students from the rst four semesters of undergraduate programs. Through a rigorous
methodological process, twenty-seven scientic investigations were reviewed, selected
under strict methodological criteria.
Identifying signicant trends revealed an increase in the number of studies on these
concepts during the last decade. Of particular note are investigations related to
academic performance and self-esteem. However, one of the most relevant ndings
was the practical non-existence of research addressing the direct correlation between
self-concept and soft skills.
Proposing recommendations for the academic community presents itself as an
imperative conclusion. Strengthening studies exploring the relationship between these
concepts would allow for providing more adequate tools for the integral development of
university students, signicantly improving their job stability and employability prospects
in the competitive current market.
Keywords: soft skills, self concept, students, university, business studies.
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Habilidades Blandas: Arquitectura Oculta del Autoconcepto Empresarial
Introducción
Este estudio analiza el estado del arte de las dos principales variables: autoconcepto
y habilidades blandas en estudiantes universitarios de semestres iniciales. Busca
comprender su comportamiento en el contexto académico y cómo su relación inuye
en el desarrollo y rendimiento de los estudiantes en sus primeros años de formación
universitaria, siendo ésta una oportunidad para plantear una investigación futura en el
contexto de la Universidad Privada del Valle, subsede La Paz y generar soluciones en
el caso de encontrarse deciencias en alguna de estas dimensiones; más aún cuando
se pretende colaborar a los estudiantes en mejorar su rendimiento académico y reducir
el nivel de deserción en la Universidad.
Los estudiantes en semestres iniciales se reeren a aquellos individuos que
se encuentran en los primeros cuatro semestres académicos de su programa
universitario. Estos semestres iniciales corresponden típicamente a los dos primeros
años de estudios de licenciatura. Este grupo de estudiantes se caracteriza por estar
en las etapas iniciales de su trayectoria universitaria, además de tener bastante carga
metodológica en su estudio en cuanto a costumbres previas seguramente de su
vivencia en colegio. Los estudiantes en semestres iniciales pueden enfrentar desafíos
especícos relacionados con la transición de la educación secundaria a la educación
superior, como la adaptación a nuevos métodos de enseñanza, la gestión del tiempo y
aspectos emocionales. Ortega, Febles y Estrada (2016), citados por Valeriano y Patiño
(2019), denen a las habilidades blandas como “las actitudes y prácticas de tiene una
persona para enfocar lo aprendido e interactuar con el contexto al cual pertenece.
(…). Tienden a ser adquiridas, reformadas, desarrolladas y consolidadas en todo el
transcurso de la vida de un individuo”. En ese sentido se resalta la importancia de
la inteligencia emocional que, de acuerdo a Fernández-Berrocal y Extremera (2008)
citados por (Martínez et ál., 2018), es el “metaconocimiento que los individuos tienen
sobre sus propias capacidades emocionales a través de tres dimensiones principales:
atención o capacidad para prestar atención a las propias emociones y estados de
ánimo; claridad emocional, que se reere a la habilidad para discriminar claramente
entre sentimientos; y reparación emocional, relacionada con la capacidad para regular
los estados de ánimo negativos y prolongar los positivos”. Para profundizar en el
concepto de inteligencia emocional, tenemos a autores como Salovey y Mayer (1990),
quienes fueron pioneros en la conceptualización de la inteligencia emocional como
la capacidad de identicar, comprender y manejar las emociones propias y ajenas.
Además, se ha citado a Goleman (1995), popularizó este concepto y lo relacionó con
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Habilidades Blandas: Arquitectura Oculta del Autoconcepto Empresarial
el desempeño laboral y académico. De igual manera, Fernández-Berrocal y Extremera
(2008) denen las tres dimensiones clave de la inteligencia emocional: atención
emocional, claridad emocional y reparación emocional, las cuales son fundamentales
para la autorregulación en los estudiantes.
Hoy en día, cada vez más empleadores, así como instituciones educativas son
conscientes de la importancia de las habilidades blandas como complemento a la
preparación técnica o académica de sus postulantes, tomando en cuenta que el recibir
personal o estudiantes que tengan control de su relacionamiento con otras personas y
que se destaquen por sus amplias habilidades blandas, ayuda a generar un ambiente
organizacional y laboral agradable y sano. Autores como Goleman (2001) y Espinoza
(2020) aportan enfoques sobre la importancia de las habilidades sociales y emocionales,
tales como el liderazgo, la comunicación efectiva, la adaptabilidad, la resolución de
problemas, entre otras, que son esenciales para el desarrollo académico y laboral.
Estas habilidades están directamente relacionadas con la capacidad de adaptación de
los estudiantes en entornos académicos y profesionales.
El ser humano necesita de bienestar, permitiendo desenvolverse consigo mismo y el
entorno que lo rodea. Es ahí donde el término de autoconcepto surge con un papel
importante en la mejora del desarrollo personal del ser humano, en el caso de esta
investigación: del estudiante universitario. De acuerdo a Kinch (1963) citado por Farfán
et ál. (2016), el autoconcepto es la opinión o la imagen que tiene un individuo sobre sí
mismo. La interacción social y la manera de relacionarse con el mundo en general, son
aspectos muy inuyentes en el desarrollo de este término. El autoconcepto cuenta con
varias dimensiones de las cuales las más relevantes para el enfoque de la presente
investigación son la dimensión académica, la dimensión física, la dimensión familiar y
la dimensión emocional.
En el contexto de la pandemia mundial, entendemos que un estudiante de bachillerato
en los años 2019, 2020 y 2021 tuvo que adaptarse a múltiples cambios que salían por
encima del promedio de simplemente salir bachiller en humanidades e integrarse a
la vida universitaria, teniendo además que lidiar con la virtualidad, el distanciamiento
social y, ulteriormente, ingresar a la vida universitaria sin interactuar presencialmente
a sus pares.
Tomando en cuenta lo anteriormente mencionado, el ser humano que no ha desarrollado
un adecuado autoconcepto, así como que no ha desarrollado sus habilidades blandas,
puede presentar falencias en el desarrollo de su personalidad (Farfán et ál.,2016).
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Habilidades Blandas: Arquitectura Oculta del Autoconcepto Empresarial
Las habilidades blandas han ido ganando mayor interés en el aspecto investigativo
y académico porque su promoción produce un nivel alto de satisfacción personal,
desarrollando buenas relaciones interpersonales entre estudiantes y, por ende,
bienestar.
La conducta social y dinámica de un adolescente presenta un rol de mucha importancia
en la adquisición de conocimientos y habilidades sociales, es por tal motivo que un
adolescente que no muestra características sociales, provocará consecuencias
colaterales, como rechazo y aislamiento de un grupo social de acuerdo a Brinthaup y
Lipka (1992) citados por Baquerizo et al. (2016).
En cuanto al enfoque de las investigaciones revisadas, se debe especicar que, si
bien la mayoría de los estudios se han centrado en contextos universitarios, algunas
investigaciones también incluyen otros ámbitos educativos, como la educación
secundaria y el nivel técnico superior. Esto se detalla en la metodología de selección
de documentos, donde se explican los criterios utilizados para incluir artículos
relacionados con estudiantes universitarios y de otros niveles educativos, siempre que
estos contribuyan al enfoque del estudio.
Al hablar sobre la correlación entre las variables de habilidades blandas y autoconcepto,
se han analizado estudios que abordan este tema de manera indirecta. Aunque la
investigación sobre su correlación directa es escasa, existen estudios que exploran
cómo la autoestima, un componente del autoconcepto, inuye en el desarrollo de
habilidades sociales y emocionales. Autores como Tacca et al. (2021) y Bartra et al.
(2016) proporcionan ejemplos de cómo el autoconcepto puede impactar en el desarrollo
de habilidades blandas, especialmente en el ámbito académico y en la adaptación a la
vida universitaria.
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Metodología
Tomando en cuenta una búsqueda previa respecto a la temática, se evidenció que
la cantidad de artículos cientícos y artículos de revisión respecto a la temática no
supera los 100 documentos, esto sin discriminarlos de manera detallada para vericar
su contenido y utilidad para la presente revisión. Por ello, se planteó una metodología
sistemática para descartar documentos que no cumplan con ciertos criterios de
selección y enfocarse en un análisis detallado y útil de los que sí los cumplen, como se
detalla más adelante.
La metodología, como proceso, se muestra en la Gráca Nº 1 como un aporte
sistemático que pueda servir para nes similares de investigaciones o revisiones
posteriores.
GRÁFICA Nº 1: METODOLOGÍA DE REVISIÓN
Fuente: Elaboración propia.
Se inició con la búsqueda de artículos de revisión bibliográca y de investigación
en relación a las palabras clave Habilidades blandas, autoconcepto, estudiantes,
universidad, semestres iniciales, ciencias empresariales y américa latina, tomando
especial atención en la última que puede tener distintas variaciones en su redacción
o contextualización. De igual manera el idioma de las investigaciones y revisiones
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elegidas fue el español, justamente en relación con la palabra clave latinoamérica. El
origen de los documentos corresponde a Google Scholar, Scielo y Dialnet como fuentes
de búsqueda, debido a que estos cumplen con los siguientes criterios de selección:
• Google Scholar es una herramienta de búsqueda ampliamente utilizada que indexa
una gran cantidad de artículos académicos, libros, tesis y otros documentos de
acceso abierto. Su relevancia radica en su cobertura global y multidisciplinaria, lo
que permite encontrar una variedad de estudios tanto en inglés y especialmente en
español, particularmente enfocados en la investigación educativa y psicopedagógica.
• Scielo es una plataforma especializada en la difusión de revistas cientícas de
América Latina, especialmente en el ámbito de las ciencias sociales, educación y
psicología. Dado que este estudio se centra en el contexto latinoamericano, Scielo
resulta ser una fuente valiosa para acceder a artículos revisados por pares, que
ofrecen perspectivas regionales sobre las variables de estudio.
• Dialnet es otro repositorio importante, especialmente orientado a las ciencias
sociales y humanidades. Su enfoque en literatura académica de habla hispana
permite acceder a estudios realizados en el contexto latinoamericano y europeo,
proporcionando una perspectiva comparativa que enriquece la revisión.
La exclusión de otros repositorios especializados, como ERIC (Education Resources
Information Center) o JSTOR, se debe a que estos tienden a tener un enfoque más
general o global, lo que podría haber diluido el foco regional del estudio. Además,
los repositorios seleccionados ofrecen acceso gratuito a artículos de investigación, lo
cual facilita el acceso a una mayor cantidad de fuentes sin restricciones económicas,
algo que resulta crucial para la investigación en el contexto de América Latina, donde
el acceso a ciertos documentos académicos puede ser limitado. De esta manera, los
repositorios seleccionados fueron elegidos por su relevancia, accesibilidad y enfoque
en investigaciones relacionadas con el contexto educativo latinoamericano, asegurando
que los estudios revisados sean pertinentes y representativos de la realidad de los
estudiantes universitarios de la región.
Seguidamente se realizó la selección de la bibliografía, descartando artículos y
revisiones que no cumplan con cuatro o más de las variables (Habilidades blandas,
autoconcepto, estudiantes, universidad, semestres iniciales, ciencias empresariales y
américa latina). Otro criterio de descarte es la antigüedad mayor a diez años en la fecha
de publicación del artículo. Se excluyeron aquellos artículos publicados hace más de
diez años con el objetivo de centrarse en investigaciones recientes que reejan los
avances más actuales en el campo del autoconcepto y las habilidades blandas. Este
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criterio fue establecido para asegurar que los estudios fueran representativos de las
tendencias más recientes en la investigación educativa y el contexto universitario. La
relevancia de este criterio se basa en el hecho de que tanto el concepto de habilidades
blandas como la comprensión del autoconcepto han evolucionado signicativamente
en los últimos años, especialmente con el impacto de la pandemia en la educación.
Tomando en cuenta lo mencionado anteriormente, se podrá descartar (si fuera el caso)
los artículos que no aporten al enfoque de la presente revisión con la justicación
adecuada.
En base a los criterios de búsqueda detallados anteriormente, se encontró un total de
45 artículos cientícos y revisiones que inicialmente coincidían de manera general.
Al realizar una revisión inicial se descartaron 18 artículos. En su mayoría fueron
desestimados por la antigüedad de los mismos y otro criterio fue el enfoque en
estudiantes adolescentes o niños, quedando 27 documentos, de los cuales 24 son
artículos cientícos, dos son revisiones documentales y uno es una tesis doctoral.
Algunos ejemplos de artículos excluidos son los siguientes: Un artículo de 2008 que
abordaba las habilidades sociales en estudiantes universitarios, pero cuyo enfoque era
más general y no se centraba en las habilidades blandas ni en el contexto latinoamericano.
Este artículo fue descartado por no cumplir con los criterios de antigüedad y enfoque.
Un artículo de 2017 que analizaba la relación entre habilidades sociales y autoconcepto
en adolescentes de secundaria en España. Aunque relacionado con las variables de
interés, no cumplió con el enfoque poblacional del estudio ni región.
Posteriormente se realizó la revisión documental con enfoque inicial en los resúmenes,
palabras clave y conclusiones de los artículos. Una vez que se contó con todos los
documentos para la revisión, se los clasicó en base a sus características relevantes,
como ser:
• Respaldo conceptual respecto a los conceptos clave.
• Enfoque del análisis en contexto con el n ulterior de la presente revisión.
• Metodología e instrumentos de análisis de correlación de las variables (si aplicara).
• Conclusiones respecto a la temática analizada.
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En la clasicación de los documentos en base a los criterios mencionados, se agregó
un espacio de resumen de los aportes más relevantes de cada uno, utilizando matrices
de revisión a través chas.
Con los documentos correctamente clasicados se realizó el análisis inicial, llegando
a los siguientes resultados en cuanto a año y país de publicación así como el enfoque
teórico de cada documento.
TABLA Nº 1: AÑOS DE PUBLICACIÓN DE LOS DOCUMENTOS REVISADOS
Año
Número de
publicaciones
Porcentaje
2012 1 4%
2014 1 4%
2016 5 19%
2018 4 15%
2019 6 22%
2020 2 7%
2021 6 22%
2022 2 7%
TOTAL 27 100%
Fuente: Elaboración propia.
Los años 2019 y 2021 fueron los que tuvieron una mayor cantidad de publicaciones
respecto a la temática analizada, siendo importante resaltar el contexto de análisis al
revisarlos y tomar en cuenta la relación pre y trans pandemia de COVID-19, mismo que
comentará más adelante.
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TABLA Nº 2: PAÍSES DE PUBLICACIÓN DE LOS DOCUMENTOS REVISADOS
País
Número de
publicaciones
Porcentaje
Colombia 4 15%
Ecuador 2 7%
España 6 22%
México 4 15%
Perú 10 37%
Venezuela 1 4%
TOTAL 27 100%
Fuente: Elaboración propia.
En cuanto a los países de publicación, Perú tiene la mayor cantidad de publicaciones
relacionadas con la temática, teniendo a España en segundo lugar. Debe tomarse en
cuenta, que, si bien el enfoque de la revisión está en américa latina, bajo el criterio
de exclusión de no cumplir con cuatro o más de las palabras clave, se analizó varias
investigaciones que cumplían con casi todos los criterios de búsqueda, salvo la ubicación
geográca por lo que fueron dados por válidos en base a sus enfoques teóricos y
metodológicos que aportan a la presente revisión. Lamentablemente, en el listado
de artículos revisados, no se ha identicado ninguna publicación especícamente
centrada en el estudio de habilidades blandas en el contexto de Bolivia. Sin embargo,
se destacan artículos relevantes que pueden ser aplicables al contexto latinoamericano
en general, y que pueden proporcionar información útil para futuros estudios sobre
habilidades blandas en Bolivia.
Al realizar la revisión del enfoque principal del documento, se evidenció que existe
un 44% (12) de los documentos que se enfocaron en el análisis del autoconcepto,
mientras que un 52% (14) se enfocaron en habilidades blandas, existiendo solamente
uno (Tacca et ál., 2021) (equivalente al 4%) que se enfoca en la correlación entre
habilidades blandas y autoconcepto (el mismo también relaciona estas dos variables
con la autoestima).
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TABLA Nº 3: ENFOQUE TEÓRICO DE LOS DOCUMENTOS REVISADOS
Enfoque del documento
Número de
publicaciones
Porcentaje
Autoconcepto 12 44%
Habilidades blandas 14 52%
Habilidades blandas y
autoconcepto 1 4%
TOTAL 27 100%
Fuente: Elaboración propia.
Al realizar el análisis respecto al enfoque teórico de los documentos y el país de
publicación se obtuvo los resultados mostrados en la Tabla Nº 4.
TABLA Nº 4: PAÍSES DE PUBLICACIÓN DE LOS DOCUMENTOS REVISADOS
RESPECTO AL ENFOQUE TEÓRICO
País
Número de
publicaciones
Autoconcepto
Habilidades
Blandas
Ambas
Colombia 4 1 3 0
Ecuador 2 0 2 0
España 6 5 1 0
México 4 2 2 0
Perú 10 3 6 1
Venezuela 1 1 0 0
TOTAL 27 12 14 1
Fuente: Elaboración propia.
También se realizó el análisis del contexto académico de los estudiantes en cada
investigación revisada con 88% perteneciendo al contexto universitario, un 4% al técnico
superior y un 8% al colegial. Es menester recalcar que la única investigación analizada
que trata el contexto colegial es justamente también la que analiza la correlación entre
las variables de autoconcepto y habilidades blandas.
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TABLA Nº 5: CONTEXTO ACADÉMICO DE LOS ESTUDIANTES DE LOS
DOCUMENTOS REVISADOS
Enfoque del documento
Contexto
Universitario
Contexto
Técnico
Superior
Contexto
Colegial
Número de
publicaciones
Autoconcepto 12 0 0 12
Habilidades blandas 12 1 1 14
Habilidades blandas y
autoconcepto
0 0 1 1
TOTAL 24 1 2 27
Fuente: Elaboración propia.
Al contar con el análisis preliminar y los documentos adecuadamente clasicados y sus
puntos relevantes en matrices de chas, se procedió con la redacción de la revisión en
base a la clasicación relacionada con los conceptos clave de esta revisión.
Resultados y discusión
Ya entrando en un detalle más profundo de la revisión, destacamos que 15 artículos
se enfocaron en el análisis de una de las dos variables principales (autoconcepto y
habilidades blandas) respecto a algún tipo de entorno, principalmente universitario.
Once artículos se enfocaron en la relación de una de las variables principales con una
variable secundaria como ser alimentación (Chacón et ál., 2016), adaptación a la vida
universitaria (Huaire et ál., 2019), depresión (Bartra et ál., 2016), habilidades sociales
(Caldera et ál., 2018), rendimiento académico (Mercado et ál., 2016), inteligencia
emocional (Martínez et ál., 2018), valores (Osega et ál., 2019), estrés académico
(Cornejo y García, 2019), formación humanista (Sotelo y Espíritu, 2018), aprendizaje
autónomo (Trevejo, 2021) y autoestima (Tacca et ál., 2021) .
AUTOCONCEPTO
La primera variable importante a ser analizada en esta revisión es el autoconcepto. Kinch
(1963) citado por Farfán et ál. (2016) describe el autoconcepto como la organización de
cualidades que un individuo se atribuye a sí mismo. Cooley (1968) citado por Farfán,
Navarrete, Labastida, Morales (2016) reere que el autoconcepto es una evaluación del
individuo derivada en gran medida de la evaluación reeja, es decir de su interpretación
de las relaciones de otros frente a él, es decir el individuo debe intentar verse como lo
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ven los otros. García y Musitu (2001), citados por Gargallo y Suarez (2012) entienden
al autoconcepto como un constructo que representa la concepción que uno tiene de sí
mismo como ser físico, social y espiritual.
Ya en contexto con las dimensiones del autoconcepto generalmente aceptadas en
actualidad, Durá y Garaigordobil (2005) citados por Barta et ál. (2016), mencionan
que “el autoconcepto social se asocia de manera signicativa con numerosos rasgos
psicológicos, tales como la estabilidad emocional, la sociabilidad y la responsabilidad.
Del mismo modo, las relaciones interpersonales de un individuo son más exitosas
cuanta mayor destreza social posee y, como consecuencia se siente mejor consigo
mismo, lo que repercute en un aumento de su autoconcepto social”. García y Musitu
(2001) citados por Barta et ál. (2016) mencionan que el autoconcepto familiar es el
componente principal, que permite a cada persona enfrentar los desafíos del diario
vivir. Por otro lado, el autoconcepto social se asocia de manera signicativa con
numerosos rasgos psicológicos, tales como la estabilidad emocional, la sociabilidad
y la responsabilidad. Del mismo modo, las relaciones interpersonales de un individuo
son más exitosas cuanta mayor destreza social posee y, como consecuencia se siente
mejor consigo mismo, lo que repercute en un aumento de su autoconcepto social (Durá
y Garaigordobil, 2005; citado Barta et ál., 2016). De acuerdo a Esnaola (2008), citado
por Barta et ál. (2016), la importancia concedida al autoconcepto académico en la
investigación educativa es enorme, respondiendo a la presunción de que no se puede
entender la conducta escolar sin considerar las percepciones que el sujeto tiene de sí
mismo; en particular de su propia competencia académica.
Entre los instrumentos utilizados para poder evaluar el autoconcepto tenemos la Escala
de autoconcepto elaborada por Valdez (1991), utilizada por Farfán y Labastida (2016),
mismos que mencionan que autoconcepto no es innato, se construye y dene a lo largo
del desarrollo por la inuencia de las personas signicativas del medio familiar, escolar,
social y como consecuencia de las propias experiencias de éxito y fracaso. Otro es
el cuestionario AF5 (autoconcepto forma 5) elaborado por García y Musitu (2001)
utilizado por Gargallo y Suarez (2012) Mercado et ál. (2016), Pichen y Turpo (2022),
Martínez et ál. (2018) y Caldera et ál. (2018), mismo que contiene las dimensiones:
Académico-Laboral, Emocional, Familiar, Físico y Social. Estas 5 dimensiones son
aceptadas también por Montoya et ál. (2014) quienes aportan diciendo que “es preciso
reiterar la necesidad de avanzar hacia el establecimiento de baremos propios de la
prueba AF5 para Colombia (país en el que realizó el estudio), que permitan cumplir
con mayor objetividad el criterio de tipicación del instrumento, desde la realización
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de un proceso de estandarización de la prueba para las características poblacionales
y culturales del país” (Pinilla et al., 2014). Este último aporte es bastante importante,
resaltando dos cosas principalmente: el respeto a las 5 dimensiones planteadas por
García y Musitu (2001) y la necesidad de creación de instrumentos más acordes a
la realidad en américa latina para una correcta medición del autoconcepto, esto
último con la capacidad de brindar libertad y espacio al aporte de investigadores
de la región. Navajas (2016), en ese mismo tono, menciona que Harter (1985), ha
realizado numerosas aportaciones al campo del autoconcepto, como el hecho de
elaborar escalas de medida que han facilitado su estudio y comprensión por parte de
profesionales del campo de la Psicología. De igual manera Navajas (2016) propone el
Test de autoconcepto universitario (TAU) compuesto por nueve preguntas.
Adicionalmente se contó con instrumentos más especícos para algunas de las
dimensiones del autoconcepto como ser el AFI (autoconcepto físico) utilizado por
Chacón et ál. (2016), el APE (cuestionario de autoconcepto personal) utilizado por
Huaire et ál. (2019) y el PSQ (Physical Self Questionnaire) utilizado por Cadena y
Cardozo (2021) ya en investigaciones que relacionan una dimensión en particular del
autoconcepto con alguna otra variable de interés.
Entre las conclusiones más relevantes a la revisión de los artículos analizados,
encontramos a Gargallo, Suarez (2012), que indican que sus resultados obtenidos
muestran que los estudiantes excelentes desarrollan mejor autoconcepto ante el
aprendizaje que los estudiantes medios en las dimensiones de Autoconcepto académico-
Laboral, Autoconcepto Emocional y Familiar y en la puntuación global de autoconcepto.
Por el contrario, los estudiantes medios tienen mejor Autoconcepto Físico y Social. Es
así que vemos que el interés por estudiar el autoconcepto deriva de la idea, que las
personas que se perciben de manera positiva, miran el mundo de la misma forma, a
diferencia de las otras, que se perciben de forma negativa; por tal motivo, al hablar de
autoconcepto hacemos énfasis a las conductas del sujeto y su proyección personal
hacia sus actividades académicas, sociales, laborales y emocionales.
En este contexto es que se valida la relevancia de la revisión de esta variable en relación
con el entorno de estudiantes universitarios de semestres iniciales en la universidad,
encontrando un potencial de análisis bastante rico en cuanto las posibilidades de uso
de esa información en pro de los mismos estudiantes y su formación.
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HABILIDADES BLANDAS
La segunda variable importante a ser analizada son las habilidades blandas. Balcar
(2014) citado por Alfaro y Ocañas (2019) establece que, en el medio laboral, las
habilidades que se requieren son las habilidades duras y las blandas, beneciando
al egresado porque al demostrar que posee ambas tiene opción a recibir más salario.
James y James (2004) citados por Valeriano y Patiño (2019) indican que las “soft skills”
tienen una gran importancia en el desarrollo del futuro ciudadano, ya que en conjunto
aportan en demasía a su futuro en el campo laboral. Las habilidades blandas son
relevantes en el ámbito laboral precisamente para enfrentar los retos y oportunidades,
adaptación al cambio, el fomento de la creatividad e innovación, situaciones de crisis
al interior de las organizaciones, cambio de paradigmas, zona de confort entre los
colaboradores y desaar los metas profesionales de sus miembros (Espinoza, 2020;
citado por Vásquez et ál., 2022).
El Consulado Británico (2016) citado por Valeriano, Patiño (2019) establece las
siguientes habilidades blandas como aquellas que los estudiantes deben desarrollar
durante su etapa escolar: Pensamiento crítico y resolución de problemas, Colaboración
y comunicación, Creatividad e imaginación, Ciudadanía, Alfabetización digital y
Liderazgo estudiantil y desarrollo personal. Goleman (2001) citado por Vázquez et ál.
(2022) menciona 4 dimensiones: Autocontrol emocional, Orientación a los resultados,
Adaptabilidad y Optimismo. López (2021) identica las siguientes dimensiones:
Liderazgo, Trabajo en equipo, Gestión de conictos, Motivación, Comunicación efectiva,
Escucha efectiva, Conocimientos políticos y culturales, Negociación, Conanza y
Expresión. Asimismo, Goldberg (1981) citado por Cornejo, García (2019) habla de las
siguientes habilidades blandas: Escucha, Trabajo en equipo, Comunicación asertiva,
Autosuperación, Autoconanza, Liderazgo, Planicación, Creatividad y Motivación. En
la revisión se encontraron varias clasicaciones adicionales de habilidades blandas,
siendo las mencionadas anteriormente las más amplias, agrupando a otras.
En cuanto a los instrumentos utilizados para la medición de las habilidades blandas,
et ál. (2022) plantearon un instrumento propio, basándose en las 4 dimensiones
planteadas por Goleman (2001), al igual que Sotelo y Espíritu (2018). Fuentes et ál.
(2021) plantearon un instrumento propio que consta de ejercicios interactivos diseñados
a partir de la Groh et al. (2015). Cornejo y García (2019) utilizaron el Cuestionario
de Habilidades Blandas de Alex (2016) que analiza las dimensiones planteadas por
Goldberg (1981). Trevejo (2021) utilizó el Cuestionario de habilidades blandas planteado
por Raciti (2015).
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Raciti (2015), citado por Romero et ál. (2021) expresa que las habilidades blandas se
relacionan con el bienestar personal, el ajuste social y la adaptación al contexto laboral.
De modo que, la formación de estas habilidades en los contextos universitarios tiene
como propósito que el estudiante recién egresado esté en la capacidad de resolver
problemas cotidianos (Rojas, 2010), liderar y dirigir grupos, ser proactivo y tener
capacidad de generar y emprender ideas ante las adversidades para la empleabilidad
(Agudelo, 2015), así como el desarrollo de habilidades para el control emocional
(Mangrulkar et ál., 2001), conanza interpersonal (Yáñez, 2008), cooperación (Argyle,
2013), empatía, pensamiento crítico (Chaves, 2016), toma de decisiones (Martínez-
Selva et al., 2006) y la autoevaluación (Kostons et al., 2012), entre otras. Romero et ál.
(2021) citan a Lagos (2012) indicando que, dentro de las principales estrategias para
fomentar el desarrollo de las competencias blandas en el contexto universitario, se
encuentra la integración disciplinar que permita la formación integral de los estudiantes
y el diseño de actividades ligadas al currículo que permitan la aplicación práctica, por
ejemplo, actividades experienciales que impliquen la interacción y relación con otros.
Es en base a este tipo de armaciones que validamos a las habilidades blandas
como un concepto de relevancia para estudios ulteriores en el contexto universitario
en semestres iniciales de la universidad en el entorno latinoamericano y boliviano,
en especíco, puesto que su correcto desarrollo, apoyado por el adecuado análisis y
acompañamiento por parte de un sistema educativo basado en competencias puede
tener un aporte signicativo en el mejoramiento del perl del estudiante y su capacidad
de aporte de bienestar al sistema económico de un país.
HABILIDADES BLANDAS Y AUTOCONCEPTO
Se pudo encontrar solamente un artículo de investigación que relacionada ambas
variables (autoconcepto y habilidades blandas) junto con una tercera variable que es el
estrés académico, el mismo fue realizado por Tacca et ál. (2021) en el Perú. Este artículo
plantea instrumentos distintos para cada variable, adaptando la Escala de Habilidades
Sociales planteada por Gismero (1997) al contexto peruano por Ruiz (2006), el
cuestionario de autoconcepto de Garley creada por García (2001) y el Cuestionario de
autoestima creado por Rosenberg (1965) y adaptado por Góngora y Casullo (2009). Se
analizaron los datos mediante el paquete estadístico SPSS versión 22.0 encontrando
correlaciones signicativas y positivas entre el autoconcepto y las dimensiones de
habilidad blandas en general (p. 15, p. 21). En sus recomendaciones los investigadores
recomiendan promover el estudio de estas variables en distintos escenarios sociales,
de esta forma se podrá revisar su comportamiento según el contexto, condición
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socioeconómica, zona geográca, etc. Lo anterior se complementaría con estudios
comparativos que evalúan su comportamiento en estudiantes de primaria, secundaria
y universitarios (p. 25).
CONCLUSIONES
Tomando en cuenta el contexto de la pandemia de COVID-19 en el mundo en relación
a las investigaciones analizadas en la presente revisión, se resalta que aquellas
realizadas previas al año 2020 ya resaltaban la importancia del análisis tanto del
autoconcepto como de las habilidades blandas para el mejoramiento de los métodos de
acompañamiento académico por parte de universidades e instituciones de formación
superior. Más aún, en la situación actual de la pandemia, autores como Tacca et ál.
(2021), Espinoza y Gallegos (2020), Romero et ál. (2021), Alfaro y Ocañas (2019),
Cadena y Cardozo (2021), ya mencionan los efectos del aislamiento en el desarrollo
del autoconcepto y habilidades blandas en estudiantes y valoran el fomento de su
análisis y estudio para poder adaptar estrategias académicas como ser las aulas
virtuales y la educación por competencias para poder colaborar al desarrollo de las
nuevas generaciones que han tenido que someterse a circunstancias sociales nunca
antes vistas.
Se evidenció un incremento signicativo en las publicaciones relacionadas con
habilidades blandas y autoconcepto, especialmente entre 2016 y 2021. Este aumento
coincide con la creciente preocupación por el desarrollo integral de los estudiantes y
su adaptación al entorno laboral. En cuanto al aspecto geográco, la mayoría de las
publicaciones provienen de Perú, España y México, mientras que no se identicaron
estudios especícamente enfocados en Bolivia. Esto resalta una oportunidad
importante para desarrollar investigaciones en el contexto boliviano, alineadas con las
características culturales y académicas locales.
Si bien la mayoría de los estudios revisados se enfocan en habilidades blandas o
autoconcepto de manera independiente, la correlación entre ambas variables en
investigaciones es prácticamente inexistente. Esto subraya la necesidad de realizar
investigaciones que exploren su relación directa, especialmente en los primeros años
de la educación universitaria, cuando el impacto en el desarrollo personal y académico
es más signicativo.
Los estudios más recientes (2020-2022) señalan que la pandemia de COVID-19 inuyó
considerablemente en el desarrollo de las habilidades blandas y el autoconcepto de
los estudiantes, lo que plantea nuevos desafíos y oportunidades para el diseño de
estrategias académicas adaptadas a esta realidad.
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Finalmente, es importante destacar que no se encontró ninguna investigación sobre las
variables analizadas en esta revisión para el contexto boliviano, ni siquiera fuera de los
criterios de selección planteados en la metodología. Aunque se consideró incluir como
referencia el estudio titulado “Percepciones del sector empresarial privado en el área
de marketing para la carrera de Ingeniería Comercial”, este se enfoca principalmente
en la percepción de las habilidades desde el ámbito empresarial y en el contexto del
mercado laboral, sin abordar las variables centrales de esta revisión ni el entorno
académico de los estudiantes universitarios.
Si bien dicho documento puede ser un referente bibliográco relevante en estudios
relacionados con el marketing y la empleabilidad, no cumple con los criterios
metodológicos planteados para esta investigación. Especícamente, carece de un
enfoque en la correlación entre el desarrollo de habilidades blandas y el autoconcepto
en estudiantes, así como de un análisis que contemple la etapa formativa universitaria,
por lo que no fue incluido en el cuerpo de esta revisión.
Esta observación resalta nuevamente la necesidad de generar investigaciones
especícas en el contexto boliviano que exploren estas variables desde una
perspectiva académica y formativa. La creación de instrumentos adaptados y estudios
longitudinales que analicen estas dinámicas en diferentes etapas de la vida universitaria
constituirán un aporte esencial para el desarrollo integral de los estudiantes y su futura
empleabilidad en el mercado laboral boliviano. Como mencionaron varios autores de
los que fueron parte de esta revisión, el análisis y adaptación de instrumentos validados
y la creación de instrumentos propios en base a los mismos, adecuados a la realidad
latinoamericana es algo que debe irse proponiendo también plantear herramientas
para poder colaborar al desarrollo personal de estudiantes y potenciar su aporte al
mercado laboral en el futuro.
Finalmente, se destaca que la realización de esta revisión documental es un acicate
importante en el desarrollo de una investigación propia en el caso boliviano como una
base para entender y apoyar al desarrollo de estas variables en nuestro contexto.
Agradecimientos
El investigador de la presente revisión documental maniesta su agradecimiento a
Lic. Paola Antezana Perez, Coordinadora de Publicaciones y Difusión Cientíca, a la
Dra. Susan Velasco Portillo, Directora de Investigación sede La Paz y a la Lic. Amparo
Cordero Altamirano, Directora de la Carrera de Administración de Empresas por el
apoyo y revisión del presente documento.
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Referencias Bibliográcas
1. Alfaro, N., Ocañas, C. (2019). Desarrollo de habilidades blandas a través del
aula virtual. 3rd International Virtual Conference on Educational Research and
Innovation, p. 243.https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7285064
2. Baquerizo, B., Geraldo, E., Marca, G. (2016). Autoconcepto y Habilidades Sociales
en los estudiantes del nivel secundario de la Institución Educativa Puerto Pizana.
Revista de Investigación Apuntes Psicológicos, vol. 1, núm. 2, 2016. https://
revistas.upeu.edu.pe/index.php/ri_apsicologia/article/view/868
3. Bartra, A., Guerra, E., Carranza, R. (2016). Autoconcepto y depresión en
estudiantes universitarios de una universidad privada. Apuntes Universitarios.
Revista de Investigación, vol. VI, núm. 2, julio-noviembre, 2016, pp. 53-68. https://
dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5633974
4. Cadena-Duarte, L., Cardozo, L. (2021). Percepción del autoconcepto físico en
estudiantes universitarios en tiempos de connamiento por COVID-19. Cuadernos
de Psicología del Deporte, 21(3), 48-61. https://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_
arttext&pid=S1578-84232021000300005
5. Caldera, J., Reynoso, O., Angulo, M., Cadena, A., Ortiz, D. (2018). Habilidades
sociales y autoconcepto en estudiantes universitarios de la región Altos Sur de
Jalisco, México. Escritos de Psicología, Vol. 11, nº 3, pp. 144-153. https://scielo.
isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1989-38092018000300144
6. Chacón—Quintero, G., Angelucci-Bastidas, L., Quintero-Arjona, G. (2016).
Autoconcepto físico y conductas alimentarias de riesgo en estudiantes universitarios.
Revista Ciencia UNEMI Volumen 9 - Número 17, Enero - Abril 2016, pp. 108 – 116.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5556799
7. Cornejo, A., García, F. (2019). Habilidades blandas y estrés académico en
estudiantes de una universidad privada de Arequipa 2019. Tesis para la postulación
al título profesional de licenciatura en psicología, Universidad Católica San Pablo,
Arequipa – Perú. http://repositorio.ucsp.edu.pe/handle/20.500.12590/16399
8. Espinoza, M., Gallegos, D. (2020). Habilidades blandas en la educación y la
empresa: Mapeo Sistemático. Uisrael, Revista Cientíca. Vol. 7, Nº 2. http://scielo.
senescyt.gob.ec/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2631-27862020000200039
9. Farfán, C., Navarrete, E., Labastida, P., Morales, I. (2016). Autoconcepto en
estudiantes de una escuela formadora de docentes. Facultad de Ciencias de la
Conducta, Universidad Autónoma del Estado de México, Toluca, México. https://
rua.ua.es/dspace/handle/10045/64079
10. Fernández-Berrocal, P., & Extremera, N. (2008). La inteligencia emocional: Teoría
y práctica. Ediciones Pirámide.
COMPAS EMPRESARIAL, INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS EMPRESARIALES, FINANZAS Y ECONOMÍA
JULIO - DICIEMBRE 2024. ISSN 2075-8960
25
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Habilidades Blandas: Arquitectura Oculta del Autoconcepto Empresarial
11. Fuentes, G., Moreno-Murcia, L., Rincón-Tellez, D., Silva-García, M. (2021).
Evaluación de las habilidades blandas en la educación superior. Formación
Universitaria, Vol. 14 (4), p. 49-60. https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_
arttext&pid=S0718-50062021000400049
12. Gargallo, B., Suárez, J., (2012). Autoconcepto en estudiantes universitarios
excelentes y en estudiantes medios. Facultad de Filosofía y Ciencias de la Educación,
Universidad de Valencia. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5891979
13. Goleman, D. (2001). Emotional Intelligence: Why It Can Matter More Than IQ.
Bantam Books.
14. Goleman, D. (1995). Emotional Intelligence: A Scientic Report. The New York
Times. https://www.nytimes.com/1995/11/01/health/emotional-intelligence-why-it-
can-matter-more-than-iq.html
15. Guerra-Baez, S. (2019). Una revisión panorámica al entrenamiento de las habilidades
blandas en estudiantes universitarios. Psicologia Escolar e Educacional. 2019, Vol.
23 https://www.scielo.br/j/pee/a/YyZgKBY9JLVXnCDKMNc7nqc/
16. Huaire, E., Marquina-Luján, R., Horna-Calderón, V. (2019). Autoconcepto y
adaptación a la vida académica en estudiantes ingresantes universitarios.
Horizonte de la Ciencia, vol. 9, núm. 17, 2019 https://www.redalyc.org/
journal/5709/570967709011/html/
17. López, C. (2021). Habilidades blandas en los estudiantes universitarios. Trabajo
de investigación para obtener el grado académico de bachiller en administración
de empresas, Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas.
https://repositorio.untrm.edu.pe/handle/20.500.14077/2346
18. Martínez-Monteagudo, M., Gonzálvez, C., Vincent, M., Sanmartín, R., Delgado, B.
(2018). La inteligencia emocional como predictora del autoconcepto en estudiantes
universitarios. El compromiso académico y social a través de la investigación e
innovación educativas en la Enseñanza Superior, Rosabel Roig-Vila, 29. https://
rua.ua.es/dspace/handle/10045/87490
19. Mercado, E., Rubio, L., Martín, E., Ordoñez, N., Gonzáles, J. (2016). Inuencia
del autoconcepto académico y el nivel de ansiedad sobre el rendimiento
académico en estudiantes universitarios. Evaluación e identidad del alumnado
en Educación Superior, Vol. III, p. 512-515. https://dialnet.unirioja.es/servlet/
articulo?codigo=8169530
20. Molina, N., García, S., Sánchez, L., Saiz, S., Ruíz, R., Chinchilla, J. (2020). Estudio
y análisis de “Soft Skills” en el alumnado Universitario. La docencia en la Enseñanza
Superior. Nuevas aportaciones desde la investigación e innovación educativas,
123, p. 1279-1290. https://rua.ua.es/dspace/handle/10045/110299
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Terán Leclere
Habilidades Blandas: Arquitectura Oculta del Autoconcepto Empresarial
21. Navajas, R. (2016). La mejora del autoconcepto en estudiantes universitarios
a través de un programa expresivo-corporal. Tesis de Doctorado. Universidad
Complutense de Madrid, Facultad de Educación https://dialnet.unirioja.es/servlet/
tesis?codigo=127268
22. Oseda, D., Hurtado, D., Flores, J., Oseda, M., Huaranga, H. (2019). Estrategia
práctica de valores para fortalecer las habilidades blandas en estudiantes
universitarios. Revista Cuestiones de Sociología: Investigación en Ciencia y
Desarrollo, Vol. 8, Nº 1. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7740295
23. Pichen-Fernández, J., Turpo, J. (2022). Inuencia del autoconcepto y
autoecacia académica sobre la procrastinación académica en universitarios
peruanos. Propósitos y Representaciones, p. 10. http://www.scielo.org.pe/scielo.
php?script=sci_arttext&pid=S2307-79992022000100003
24. Pinilla, V., Montoya, D., Dussán, C., Herández, J. (2014). Autoconcepto en una
muestra de estudiantes universitarios de la ciudad de Manizales. Hacia promoc.
salud. 2014; 19(1):114-127. https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/
hacialapromociondelasalud/article/view/2202
25. Romero, J., Granados, I., López, S., Gonzáles, G. (2021). Habilidades blandas en
el contexto universitario y laboral: revisión documental. Inclusión y Desarrollo, 8 (2),
pp 113-127 https://revistas.uniminuto.edu/index.php/IYD/article/view/2749
26. Salovey, P., & Mayer, J. D. (1990). Emotional intelligence. Imagination, Cognition
and Personality, 9(3), 185-211. https://doi.org/10.2190/du20-7d6v-3yr4-jv9q
27. Sotelo, R., Espíritu, J. (2017). La formación humanista y habilidades blandas
en estudiantes universitarios. Socialium revista cientíca de Ciencias Sociales,
Vol. 2 – Nº 1 enero-junio 2018, p. 1-11. https://dialnet.unirioja.es/servlet/
articulo?codigo=8063253
28. Tacca, D., Cuarez, R., Quispe, R. (2021). Habilidades Sociales, Autoconcepto y
Autoestima en Adolescentes Peruanos de Educación Secundaria. International
Journal of Sociology of Education, 9(3), 293-324. https://dialnet.unirioja.es/servlet/
articulo?codigo=7675301
29. Trevejo, D. (2021). Las Habilidades blandas y el Aprendizaje autónomo en
estudiantes de un Instituto Superior Tecnológico de Lima, 2021. Tesis para
obtener el grado académico de: maestro en docencia universitaria, Escuela de
Posgrado, Universidad César Vallejo, Lima – Perú. https://repositorio.ucv.edu.pe/
handle/20.500.12692/68418
COMPAS EMPRESARIAL, INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS EMPRESARIALES, FINANZAS Y ECONOMÍA
JULIO - DICIEMBRE 2024. ISSN 2075-8960
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https://doi.org/10.52428/20758960.v15i39.389
Terán Leclere
Habilidades Blandas: Arquitectura Oculta del Autoconcepto Empresarial
30. Valeriano, A., Patiño, J. (2019). Desarrollo de las habilidades blandas en los
estudiantes pertenecientes a la generación z. Trabajo de Investigación para optar
el Grado Académico de Bachiller en Educación, Universidad San Ignacio de Loyola,
Lima – Perú. https://repositorio.usil.edu.pe/entities/publication/7c5ba490-24ec-
49ee-accb-9f0b717897f9
31. Vázquez-González, L., Clara-Zafra, M., Céspedes-Gallegos, S., Ceja-Romay,
S., Pacheco-López, E. (2022). Estudio sobre habilidades blandas en estudiantes
universitarios: el caso del TECNM Campus Coatzacoalcos. IPSA Scientia,
revista cientíca multidisciplinaria, 7(1), 10-25 https://dialnet.unirioja.es/servlet/
articulo?codigo=8543962
32. Marrero, O., Mohamed, R., Xifra, J. (2018). Habilidades blandas: necesarias
para la formación integral del estudiante universitario. Revista Cientíca
ECOCIENCIA, Edición Especial, diciembre 2018. https://www.researchgate.net/
publication/347330860_Habilidades_blandas_necesarias_para_la_formacion_
integral_del_estudiante_universitario
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Terán Leclere
Habilidades Blandas: Arquitectura Oculta del Autoconcepto Empresarial
Anexo 1: Listado de artículos seleccionados
Nº Título Autor(es) Año País
1 Desarrollo de habilidades blandas a
través del aula virtual
Alfaro, N., Ocañas, C. 2019 España
2 Autoconcepto y Habilidades Sociales en
los estudiantes del nivel secundario
Baquerizo, B.,
Geraldo, E., Marca, G
2016 Perú
3 Autoconcepto y depresión en
estudiantes universitarios
Bartra, A., Guerra, E.,
Carranza, R.
2016 Perú
4 Percepción del autoconcepto físico en
estudiantes universitarios en tiempos de
connamiento
Cadena-Duarte, L.,
Cardozo, L.
2021 México
5 Habilidades sociales y autoconcepto en
estudiantes universitarios
Caldera, J., Reynoso,
O., Angulo, M.,
Cadena, A., Ortiz, D.
2018 México
6 Autoconcepto físico y conductas
alimentarias de riesgo en estudiantes
universitarios
Chacón—Quintero,
G., Angelucci-
Bastidas, L.,
Quintero-Arjona, G.
2016 Ecuador
7 Habilidades blandas y estrés académico
en estudiantes
Cornejo, A., García, F. 2019 Perú
8 Habilidades blandas en la educación y
la empresa: Mapeo Sistemático
Espinoza, M.,
Gallegos, D.
2020 Ecuador
9 Estrategia práctica de valores para
fortalecer las habilidades blandas
Oseda, D., Hurtado,
D., Flores, J., Oseda,
M., Huaranga, H.
2019 Perú
10 Inuencia del autoconcepto y
autoecacia académica sobre la
procrastinación académica
Pichen-Fernández, J.,
Turpo, J.
2022 Perú
11 Autoconcepto en una muestra de
estudiantes universitarios
Pinilla, V., Montoya,
D., Dussán, C.,
Herández, J.
2014 Colombia
12 Habilidades blandas en el contexto
universitario y laboral: revisión
documental
Romero, J.,
Granados, I., López,
S., Gonzáles, G.
2021 Colombia
13 La formación humanista y habilidades
blandas en estudiantes universitarios
Sotelo, R., Espíritu, J. 2017
Venezuela
14 Habilidades Sociales, Autoconcepto y
Autoestima en Adolescentes Peruanos
Tacca, D., Cuarez, R.,
Quispe, R.
2021 Perú
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Habilidades Blandas: Arquitectura Oculta del Autoconcepto Empresarial
15 Las Habilidades blandas y el
Aprendizaje autónomo en estudiantes
Trevejo, D. 2021 Perú
16 Desarrollo de las habilidades blandas
en los estudiantes pertenecientes a la
generación z
Valeriano, A., Patiño,
J.
2019 Perú
17 Estudio sobre habilidades blandas en
estudiantes universitarios
Vázquez-González,
L., Clara-Zafra, M.,
Céspedes-Gallegos,
S., Ceja-Romay, S.,
Pacheco-López, E.
2022 México
18 Habilidades blandas: necesarias para
la formación integral del estudiante
universitario
Marrero, O.,
Mohamed, R., Xifra,
J.
2018 España
19 La mejora del autoconcepto en
estudiantes universitarios a través de un
programa expresivo-corporal
Navajas, R. 2016 España
20 Inuencia del autoconcepto académico
y el nivel de ansiedad sobre el
rendimiento académico
Mercado, E.,
Rubio, L., Martín,
E., Ordoñez, N.,
Gonzáles, J.
2016 España
21 Estudio y análisis de “Soft Skills” en el
alumnado Universitario
Molina, N., García, S.,
Sánchez, L., Saiz, S.,
Ruíz, R., Chinchilla, J.
2020 España
22 La inteligencia emocional como
predictora del autoconcepto en
estudiantes universitarios
Martínez-
Monteagudo,
M., Gonzálvez,
C., Vincent, M.,
Sanmartín, R.,
Delgado, B.
2018 España
23 Habilidades blandas y adaptación
a la vida académica en estudiantes
ingresantes universitarios
Huaire, E., Marquina-
Luján, R., Horna-
Calderón, V.
2019 Perú
24 Evaluación de las habilidades blandas
en la educación superior
Fuentes, G., Moreno-
Murcia, L., Rincón-
Tellez, D., Silva-
García, M.
2021 Chile
Fuente: Elaboración propia.
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Cordero Pozo
Inteligencia Articial: Transformando la Investigación de Mercados
ARTÍCULO CIENTÍFICO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA MEJORAR LA
FUNCIÓN DE INVESTIGAR MERCADOS EN LA EMPRESA
IPSOS CIESMORI – LA PAZ
Articial intelligence for process improvement in market
research within Ipsos Ciesmori - La Paz
Sergio Raul Cordero Pozo
Magister en Administración de Empresas – Universidad Del Valle – Postgrado
sergio.corderopozo@postgrado.univalle.edu
Recibido: 03/04/2024 Revisado: 07/12/2024 Aceptado: 09/12/2024
Citar: Cordero Pozo, S. R. INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA MEJORAR LA FUNCIÓN DE INVESTIGAR
MERCADOS EN LA EMPRESA IPSOS CIESMORI – LA PAZ. Revista Compás Empresarial, 15(39). https://
doi.org/10.52428/20758960.v15i39.1120
Nota: Los autores declaran no tener conicto de intereses con respecto a esta publicación y se responsabilizan
de contenido vertido.
Fuentes de nanciamiento: Esta investigación fue nanciada con fondos de los autores.
RESUMEN
Tecnologías actuales de inteligencia articial destacan por su capacidad para
optimizar procesos, actividades, funciones y operaciones en diversas organizaciones
empresariales. Este estudio busca incentivar a las entidades a familiarizarse con los
fundamentos, aplicaciones y benecios de dichas herramientas. La investigación de
mercados constituye un componente esencial en la administración, al proporcionar
información comercial relevante que facilita la toma de decisiones acertadas, el diseño
de estrategias innovadoras y la identicación de elementos diferenciadores.
Ipsos Ciesmori, institución resultado de la alianza entre ‘Ipsos’, ‘Cies Internacional’
y ‘Equipos Mori’, ha alcanzado altos estándares de calidad en la investigación de
mercados mediante la búsqueda constante de técnicas e instrumentos innovadores. No
obstante, se identica como problema central la limitada implementación de inteligencia
articial en sus procesos de investigación, debido a la falta de identicación de métodos
adecuados y al desconocimiento de su impacto en las actividades desarrolladas. Esto
ha generado una carencia de investigaciones internas sobre el fenómeno y su rápido
crecimiento global.
Análisis realizados incluyeron la recopilación de opiniones de expertos, el estudio de
criterios laborales, la consulta a un chatbot inteligente y la experiencia de un cliente.
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Derechos de autor 2024, Sergio Raul Cordero Pozo
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Inteligencia Articial: Transformando la Investigación de Mercados
Se integraron herramientas cientícas como entrevistas, grupos focales y encuestas.
Como resultado, se propuso una estrategia destinada a mejorar el rendimiento del
personal, enriquecer los estudios presentados, reducir costos, optimizar tiempos y
fomentar el uso de futuras plataformas inteligentes, destacando al software ‘ChatGPT’
de OpenAI como primera propuesta piloto.
Palabras clave: Inteligencia articial, investigación, mercado, proceso y empresa.
ABSTRACT
Current articial intelligence technologies stand out for their ability to
optimize processes, activities, functions, and operations in various business
organizations. This study aims to encourage entities to familiarize themselves
with the fundamentals, applications, and benets of these tools. Market research
constitutes an essential component of management by providing relevant
commercial information that facilitates sound decision-making, the design of
innovative strategies, and the identication of differentiating elements.
Ipsos Ciesmori, an institution resulting from the alliance between ‘Ipsos’, ‘Cies
Internacional’, and ‘Equipos Mori’, has achieved high-quality standards in
market research through the constant pursuit of innovative techniques and tools.
However, the central problem identied is the limited implementation of articial
intelligence in its research processes, due to the lack of identication of suitable
methods and insufcient knowledge of its impact on developed activities. This
has led to a lack of internal investigations into the phenomenon and its rapid
global growth.
Conducted analyses included gathering expert opinions, studying labor criteria,
consulting an intelligent chatbot, and considering a client’s experience. Scientic
tools such as interviews, focus groups, and surveys were integrated. As a result,
a strategy was proposed to improve staff performance, enhance the presented
studies, reduce costs, optimize time, and promote the use of future intelligent
platforms, highlighting OpenAI’s ‘ChatGPT’ software as the rst pilot proposal.
Keywords: Articial intelligence, research, market, process and company.
1.
Introducción
El fundamento del artículo defendió la idea que era preferible un riesgo u oportunidad
conocida que por descubrir. La razón del tema se debe a la relevancia y novedad de
la inteligencia articial en el campo profesional. La nalidad del estudio fue conocer
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Inteligencia Articial: Transformando la Investigación de Mercados
el efecto o impresión que tuvo dentro de un área esencial de la administración de
empresas; investigación de mercados, delimitando la población, lugar y tiempo a los
empleados de Ipsos Ciesmori – La Paz en la gestión 2023 y 2024. La revisión teórica
buscó generar reexión y debate en la comunidad cientíca, confrontando ideas,
contrastando resultados, ampliando el conocimiento y mostrando soluciones.
Actualmente, son pocos los estudios que abordan este título en particular, por lo que el
aporte esclarece muchas preguntas y trasciende en la práctica al contribuir en mejoras
de indagación comercial. Parte del hecho observable que Ipsos Ciesmori no utiliza
inteligencia articial, lo que llevó a identicar patrones de conducta que causan esa
circunstancia, para conocer su realidad y operación, consiguiendo una alternativa
viable.
La institución Ipsos fue creada por los empresarios Didier Truchot y Jean Marc Lech
el año 1975 en París, Francia. Es la tercera compañía de investigación de mercados
mejor valorada del mundo, empleando a más de 18 mil personas en 90 países
diferentes (2018). CIES Internacional, fundada en 1991 y Equipos Mori establecida
en 1998, completarían la fusión con Ipsos en suelo boliviano el año 2022, en La Paz,
Cochabamba y Santa Cruz.
Ipsos Ciesmori ofrece una amplia gama de servicios en investigación de mercados
dentro y fuera del territorio nacional, ayudando a empresas y organizaciones de
múltiples rubros y sectores a tomar decisiones inteligentes, rápidas y consientes. Las
soluciones que ofrece son seis; marketing, asuntos públicos, compradores, desarrollo
social, experiencia del cliente y medios de comunicación. La aplicabilidad de la
inteligencia articial en cada uno de ellos es posible, debido que la empresa de estudio
maneja un proceso general en cada una de ellas, aunque si existen modicaciones,
principalmente en la obtención, tratamiento y análisis de resultados.
Como aporte a un área principal del artículo, el especialista en gestión del conocimiento,
Kyle Strand (2019) denió ‘inteligencia articial’ como: “Campo de la computación
presente en el diálogo sobre el futuro de varias profesiones y áreas de estudio que
abarca cualquier tecnología capaz de imitar habilidades humanas”.
Desde que el matemático Alan Turing introdujo el concepto ‘Algoritmo’ en 1936 como
una serie de comandos computarizados, pasando por Issac Asimov y sus tres leyes
de robótica en 1941 o la derrota del ajedrecista Garry Kaspárov contra la computadora
de IBM ‘DEEP BLUE’ hasta la actual producción masiva de coches autónomos, la
inteligencia articial demostró un crecimiento exponencial.
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Inteligencia Articial: Transformando la Investigación de Mercados
Los académicos Calle, Suarez, Guaranda y Parrales en su artículo ‘El ciclo de
investigación de mercados con enfoque de nuevas tecnologías’ (2023, pág. 7)
mencionan: “Los algoritmos de inteligencia articial no solo procesan grandes volúmenes
de información, sino también identican conexiones complejas, proporcionando una
comprensión del comportamiento del mercado”. Otorgando así una ventaja competitiva
para la empresa.
Respecto la investigación de mercados, el teórico estadounidense en administración
de empresas, William Zikmund (2008, pág. 5) explica que esta área es en esencia
“La aplicación del método cientíco en la búsqueda de los fenómenos de marketing.
El proceso incluye el desarrollo de ideas, teorías, denición del problema, registro y
análisis de información, conclusiones y consecuencias”.
Si el mercado fuera una monarquía, el rey sería considerado el consumidor. Con el
tiempo, se fueron creando y perfeccionando varias técnicas de investigación para
que se comprendieran las necesidades, deseos y demandas del público (Sobalvarro,
2018, pág. 3). En el presente, su desarrollo se reeja en métricas sociales, estadísticas
industriales, simulaciones o comercio electrónico.
La nalidad de investigar mercados es llegar a resultados concretos que permitan
una mejor toma de decisiones. Para los masters Chávez, Arguello, Viscarra, Lenin y
Albarrasín (2018, pág. 9) “La resolución de problemas no está orientada solo al cliente
externo sino también al interno generando sistemas ecientes direccionadas a acciones
concretas y latentes de la empresa”.
El mercadólogo Cuervo (2021, pág. 9) explica la oportunidad de la inteligencia articial
en estudios para empresas: “Las organizaciones pueden llegar hasta el corazón de
los consumidores, presentándoles solamente el contenido que les pueda resultar más
relevante con base en sus preferencias manifestadas previamente, generando nichos
de mercado fundamentado en gustos y no solo factores geográcos”.
Otro benecio de la inteligencia articial sobre los métodos tradicionales como la
recopilación y análisis manual de datos en encuestas escritas o transcripciones textuales
de grupos focales descritos por Morales y Rivera (2024, pág. 9) son: “Los chatbots
o asistentes virtuales interactúan con los consumidores en tiempo real, recopilando
información valiosa y recomendaciones personalizadas”. Esto ofrece un menor error
humano y resultados actualizados.
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Inteligencia Articial: Transformando la Investigación de Mercados
El especialista en marketing Cáceres (2023, pág. 5) presenta un ejemplo sobre cómo la
inteligencia articial puede mejorar una investigación de mercado, en contraposición del
envío masivo de correos electrónicos: “Permite llegar a audiencias de forma apropiada
a través del análisis e identicación de nuevos segmentos, optimizando palabras clave
con contenido personalizado en base a suscripciones pasadas, locación geográca,
datos demográcos y de comportamiento”.
La clasicación de ‘empresa’ se ve inmiscuida en los ejes temáticos presentados hasta
ahora. Según el autor, Carlos Perales (2009, pág. 151) representa “Un sistema dentro
del cual un individuo o grupo desarrolla un conjunto de actividades encaminadas a la
producción o distribución de bienes o servicios”.
Cada organización perteneciente a mencionada categoría, no existiría sin un proceso
regulado y aceptado por sus colaboradores. El escritor Miguel Ángel Mallar (2010, pág.
7) explica “Es un conjunto de tareas de trabajo interrelacionadas, caracterizadas por
requerir ciertos insumos. Inputs: Productos o servicios obtenidos de un proveedor y
Outputs: Actividades que agregan valor, para obtener resultados”.
Aunque resulte contradictorio, la estabilidad es igual a conformidad y esto dirige a
futuras crisis o amenazas dentro de una institución. La misión de cada participante
es buscar la mejora constante en sus funciones y procesos, alcanzando un trabajo
adecuado, donde se es capaces de adaptarse y crear una ventaja competitiva.
Los objetivos del artículo fueron; conocer las herramientas de inteligencia articial
que trascienden una investigación de mercado, explorar la opinión de un especialista
en investigar mercados sobre los avances de inteligencia articial en su trabajo,
aproximarse al contexto de Ipsos Ciesmori y su proceso, descubrir las actitudes de
aceptación o rechazo de los empleados de Ipsos Ciesmori respecto a la inteligencia
articial, utilizar el programa ChatGPT para obtener recomendaciones sobre el uso
de inteligencia articial en investigación de mercados y considerar la experiencia del
cliente de Ipsos Ciesmori sobre cómo la inteligencia articial podría mejorar el servicio
que recibe.
2. Métodos y materiales
El presente artículo sigue un análisis interpretativo, basado en la descripción y
comprensión que estudió la conducta y entorno de los empleados de Ipsos Ciesmori.
Plantea un enfoque mixto, al tener resultados medibles y percepciones claras. Su método
es inductivo, explora fenómenos desconocidos e identicó patrones y regularidades
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Inteligencia Articial: Transformando la Investigación de Mercados
poco o nunca estudiadas. El alcance es descriptivo, respondió a interrogantes sobre el
grupo de estudio, sus componentes y problema. Cumple criterios no experimentales,
al observar situaciones existentes sin construir ninguna situación que acondicionara a
la población.
La muestra se determina como no probabilística por conveniencia, debido a que el
universo de estudio no tuvo la misma posibilidad de ser escogido. Los involucrados
fueron seleccionados por su relevancia, motivación e interés. El hallazgo se convierte
en particular, al no poder generalizar resultados con otro público.
Como validación de los instrumentos, se manejaron cuatro técnicas de recolección;
Documental, entrevista, grupo focal y encuesta. El primero fue cada fuente, cita
bibliográca o documento de la empresa, expresado en libros, páginas web, revistas,
informes o periódicos, aplicando un análisis objetivo a las referencias que permiten una
mejor comprensión de la realidad.
La segunda técnica siguió una conversación profunda con expertos en inteligencia
articial e investigación de mercados, utilizando una cha informativa y banco de
preguntas que permitió ampliar los criterios, siguiendo un dialogo estructurado
implementando la aplicación de videollamadas Zoom. También se consideró a una
clienta de Ipsos Ciesmori como al programa ChatGPT, para aterrizar en aspectos
especícos del estudio.
La tercera técnica expuso un foro de opinión categorizado por ítems o ejes temáticos
dirigido a tres coordinadores de proyectos en Ipsos Ciesmori, con el n de aproximarse
a su contexto laboral y procesos, generando explicaciones conjuntas y no por separado,
utilizando la herramienta digital Microsoft Teams.
La cuarta técnica demostró un cuestionario virtual a la fuerza laboral de Ipsos Ciesmori
en La Paz, consiguiendo mediante varios formularios de Google sus conocimientos
sobre inteligencia articial, implementación dentro de la organización, aceptación o
rechazo, usos y preferencias, además de otros comentarios adicionales.
El método cientíco es inductivo, parte de algo especíco para llegar a elementos
genéricos. El lósofo Francis Bacon (1561-1626) fue el primero en proponer la inducción
como una forma de transmitir saber, “Armaba que para obtener conocimiento es
imprescindible observar la naturaleza, reunir datos propios y hacer generalizaciones
a partir de ellos” (Rodriguez & Pérez, 2017, pág. 10). Es decir, inicia en aspectos
particulares de inteligencia articial e investigación de mercados para estudiar su
relación y oportunidad.
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Inteligencia Articial: Transformando la Investigación de Mercados
Tabla 1
Descripción del universo o población de estudio.
Participante Cargo / Ocupación Determinación Método
Luis Auza Docente universitario Experto en nuevas
tecnologías
Entrevista
Marcelo Mercado Director de Ipsos Ciesmori Experto en investigación Entrevista
Silvia Tellez Coordinadora de proyectos
en Ipsos Ciesmori
Líder de equipo mixto Grupo focal
Carla De La Torre Coordinadora de proyectos
en Ipsos Ciesmori
Líder de equipo
cualitativo
Grupo focal
Sergio Sandi Coordinador de proyectos
en Ipsos Ciesmori
Líder de equipo
cuantitativo
Grupo focal
17 colaboradores Realizan investigación en
Ipsos Ciesmori
Colaboradores de la
empresa
Encuesta
ChatGPT Programa de I.A. Simulador de respuestas Entrevista
Gabriela Sarmiento Cliente de Ipsos Ciesmori Usuario frecuente Entrevista
Fuente: Elaboración propia, 2024.
Tabla 2
Métodos, técnicas e instrumentos.
Método Técnica Instrumentos Población
Documental Análisis - Ficha documental
- Ficha web
Referencias
Entrevista Conversación Banco de preguntas - Experto en inteligencia articial
- Experto en investigación de
mercado
- Cliente frecuente de Ipsos
Ciesmori
- Programa ChatGPT
Grupo focal Foro de opinión - Ficha informativa
- Banco de preguntas
Tres coordinadores de proyectos
en Ipsos Ciesmori
Encuesta Cuestionario Formulario 17 investigadores de Ipsos
Ciesmori
Fuente: Elaboración propia, 2024.
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Inteligencia Articial: Transformando la Investigación de Mercados
3. Resultados
El experto de inteligencia articial, Ing. Luis Auza, relató en el primer eje temático
‘Inteligencia articial como herramienta laboral’ que esta tecnología si es considerada
un instrumento de trabajo y ayuda a tomar una decisión más asertiva en el rubro de
investigar mercados; detectar un fraude, reducir la duración de las técnicas, mejorar los
instrumentos cientícos, revisar congruencias, analizar datos y transcribir textos. En la
segunda categoría ‘Uso de la inteligencia articial’ se recata que “Los atributos de estas
aplicaciones son las predicciones, ChatGPT fue el primero en popularizar esto” (Auza,
2023, entrevista personal). En el tercer ítem ‘Notoriedad de la inteligencia articial’
Declaró que en Bolivia la mayoría de empleados no entiende estos programas y son
pocas las empresas que la utilizan. Su efecto en la región se determina por la falta de
regulación. Signica una oportunidad de crecimiento, optimización y automatización, el
consumidor recibe una mejor atención y el empleado no está sometido a remplazos o
despidos.
Para el especialista en investigación de mercados, Lic. Marcelo Mercado, en el primer
eje temático ‘Especialización en investigar mercados’ resalta que esta clase de estudio,
permite a los consultantes obtener información para tomar mejores decisiones y
conocer a su público. En la segunda categoría ‘Exploración de inteligencia articial’
menciona: “Ipsos Ciesmori tiene conexión con liales dentro y fuera de Bolivia, donde
las problemáticas, objetivos y desafíos son similares” (Mercado, 2023, entrevista
personal). En el tercer ítem ‘Avances de inteligencia articial en investigación de
mercados’ expresó que la inteligencia articial lleva a acciones que diagnostica una
realidad determinada, puede ayudar a la empresa que dirige en la edición de datos,
traducir documentos, obtener cifras en redes sociales y organizar entrevistas o grupos
virtuales.
Los coordinadores de Ipsos Ciesmori, Lic. Silvia Tellez, Lic. Carla De La Torre y Lic.
Sergio Sandi, revelaron en el único eje temático ‘Procesos para el área de investigación
de mercados’ que cada investigación es única e importante, debido que las solicitudes
del cliente cambian constantemente, al igual que la propuesta y metodología.
Además de estudios de mercado, la empresa desarrolla indagaciones de marketing,
publicidad, opinión pública y audiencia. Reconocieron que la inteligencia articial es
favorable, aunque fueron conscientes de su imprecisión y riesgo de condencialidad,
seguridad de datos y falsas expectativas. Confesaron que ChatGPT atrajo su atención,
pero no la utilizan en su vida personal o laboral.
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Figura 2
Proceso de investigación en Ipsos Ciesmori.
Fuente: Elaboración propia, 2024, fuente Ipsos Ciesmori.
Según los empleados de Ipsos Ciesmori – La Paz, manejan un conocimiento
satisfactorio sobre inteligencia articial, la mayoría aprendió por cuenta propia o cursos
en línea. Consideraron que la propiedad intelectual de esta tecnología no pertenece
a los programas. Desconocieron a quién protege las políticas. Se familiarizaron con
los tipos, pero solo comprendían la clasicación general. Existieron tres visiones que
arman, niegan o ignoran su uso dentro de la empresa. Describieron que ayudaría a
automatizar tareas, mejorar la eciencia y analizar cifras. Admitieron su temor por la
seguridad de datos, costos, falta de ética y pérdida de empleos. Siete de cada diez
trabajadores no la utilizaron; los individuos que lo hicieron dispusieron de ChatGPT.
Figura 3
Consideración sobre el uso de inteligencia articial en Ipsos Ciesmori.
Fuente: Elaboración propia, 2024, en base a las encuestas.
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Figura 4
Consideración sobre los principales benecios de la inteligencia articial en
Ipsos Ciesmori.
Fuente: Elaboración propia, 2024, en base a las encuentas.
Figura 5
Consideración sobre los desafíos y preocupaciones de aplicar inteligencia
articial en Ipsos Ciesmori.
Fuente: Elaboración propia, 2024, en base a las encuestas.
Figura 6
Consideración sobre el programa de inteligencia articial que debería priorizar
Ipsos Ciesmori.
Fuente: Elaboración propia, 2024, en base a las encuestas.
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El asistente virtual ChatGPT contestó en el eje temático ‘Recomendaciones sobre usar
inteligencia articial’ que estos programas ayudan a la investigación de mercados en
observar cifras, crear segmentaciones, predecir tendencias, analizar sentimientos,
optimizar precios, personalizar el producto / servicio, detectar un estudio DAFO,
automatizar encuestas, presentar resultados y evaluar la competencia.
Una de las empresas consultoras de Ipsos Ciesmori desde hace cinco años es Banco
Fíe. La encargada de esta entidad bancaria en seguir el proceso es la Ing. Gabriela
Sarmiento, del área de experiencia al cliente y directora de calidad. Mencionó en el eje
temático ‘Inteligencia articial’ que esta innovación puede mejorar una investigación al
procesar e interpretar datos y guiar criterios de evaluación.
“Todos los negocios empezarán a usar inteligencia articial, las empresas que no logren
adaptarse dejarán la competencia” (Sarmiento, 2024, entrevista personal). Al mismo
tiempo, en otro ítem denominado ‘Experiencia del cliente ‘declaró que los programas
actuales de Ipsos Ciesmori fueron correctos y no presentaron fallas tecnológicas.
Para el análisis numérico expresado en la encuesta se utilizó herramientas estadísticas
de Google y Excel para presentar resultados conjuntos en diferentes grácos.
Respecto al estudio literario documental, entrevista y grupo focal se efectuó un análisis
proveniente de una transcripción, resumen e interpretación de los comentarios. No se
manejó ningún software o aplicación inteligente para levantar información.
4. Discusión
Se consolidó al programa de inteligencia articial desarrollado por OpenAI “ChatGPT”
como la plataforma adecuada para introducir a Ipsos Ciesmori a esta nueva revolución,
con el n de solucionar la dicultad, disminuir su efecto o mejorar su situación. Bajo los
criterios de ser la más conocida, popular a nivel de descargas, pionera en la industria y
preferida por parte de los empleados.
Cabe mencionar que también existen otros programas de inteligencia articial además
de “ChatGPT”, como “Bing” de Microsoft o “Bard” de Google, mismos fueron revisados
y consultados hacia la población de estudio, pero luego de la revisión documental
web y el trabajo de campo se decidió descartarlas por fundamentos como su falta de
popularidad, nulo interés para utilizarlas y limitaciones en respuestas.
Su proceso de implementación sería el siguiente:
1) Difundir el artículo realizado y otros similares sobre inteligencia articial en
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investigación de mercados a empleados de todos los niveles de Ipsos Ciesmori.
2) Conversar acerca del tema con los empleados, utilizando entrevistas, encuestas
y grupos focales.
3) Ofrecer cursos de capacitación sobre ChatGPT a los empleados.
4) Redactar una normativa con los alcances, usos y limitaciones del ChatGPT en
la actividad laboral.
5) Analizar la posibilidad de adquirir el plan premium de ChatGPT, considerando
un precio estimado de 20$ mensuales por beneciario.
6) Crear una lista de los dominios, correos institucionales y contraseñas
personalizadas de ChatGPT.
7) Manejar ChatGPT de forma progresiva, al principio en tareas básicas.
8) Crear un departamento o encargado de sistemas en brindar soporte tecnológico
hacia la plataforma.
9) Realizar investigaciones internas periódicas con empleados aleatorios para
medir sus reacciones al implementar ChatGPT.
10) Evaluar el rendimiento económico que trajo la implementación de ChatGPT,
siguiendo métricas y estadísticas nancieras con la colaboración de contadores
y auditores de la empresa.
11) Considerar el benecio hacia el personal humano manejando ChatGPT, con
ayuda del departamento de recursos humanos.
12) Conformar un comité externo para resolver problemas diferentes al de un
chatbot.
El manejo del programa ChatGPT dentro del proceso de investigación en Ipsos Ciesmori
sería el siguiente:
1) Contacto con cliente: Crea, modica y elimina objetivos de investigación, ofrece
un lenguaje moderno y profesional adaptado a cada cliente.
2) Formulación de propuesta: Ofrece informes y documentos completos y
personalizados, resume la información, recomienda proyectos, permite
organizar ujos de trabajo, crea un presupuesto tentativo, enumera las cifras
más relevantes, entiende elementos visuales, almacena datos de la marca,
mide alcances, establece indicadores y efectúa un cronograma.
3) Reunión con cliente: Supervisa posibles decisiones, ayuda a controlar y
mejorar expectativas, genera ideas nuevas, crea las órdenes del día y ofrece
respuestas a probables preguntas de los clientes.
4) Aprobación del cliente: Actúa como cliente cticio, para prevenir correcciones
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y observaciones.
5) Reunión de equipo: Crea líneas de reclutamiento, recomienda sitios o
ubicaciones, mejora la redacción de un cuestionario e introduce técnicas
innovadoras que ofrezcan resultados prácticos.
6) Trabajo de campo: Diseña una guía de presentación, corrige errores ortográcos,
previene escenarios negativos en sesiones virtuales y presenciales, resume
y concluye transcripciones textuales y elabora instrumentos propios según la
base de datos insertada.
7) Reunión de investigadores: Sintetiza la información reunida de cada sector,
mide sentimientos y emociones de los investigadores y sugiere nuevas técnicas
o instrumentos de estudio.
8) Previo análisis: Presenta cifras cuantitativas y declaraciones cualitativas,
separa información ambigua, elimina contenidos repetitivos y distingue estudios
no relacionados con el tema.
9) Elaboración de informe: Proporciona descripciones detalladas y estructuradas
de la investigación, genera texto exhaustivo y un abanico de perspectivas,
describe conceptos propios de los participantes, altera el contenido para
hacerlo más profesional hacia el cliente, crea historias convincentes, convierte
el proceso de redacción en algo rápido y sin esfuerzo, propone imágenes,
grácos, tablas, símbolos, guras o colores que combinen con la narrativa y
personalidad del consumidor y explora diferentes propuestas de un mismo
resultado.
10) Reunión con cliente: Encomienda detalles muy peculiares como la forma de
vestir, conversar o trato que debe recibir el cliente por parte del investigador,
busca información solicitada de un texto de manera inmediata y precisa,
comprende el lenguaje natural, analiza los sentimientos del consumidor y
presenta varias formas para cerrar la investigación, con el n de mantener el
vínculo.
El presente artículo presenta un hallazgo o aporte cientíco a una realidad determinada,
como lo es Ipsos Ciesmori – La Paz, por tanto, su limitación signica no poder ser
replicada por otras empresas, sean o no del rubro de investigación de mercados.
No obstante, mucha información y procesos pueden ser adaptados. La inteligencia
articial, al ser una tecnología en constante crecimiento y evolución ofrece la opción
a futuras investigaciones o mejoras al actual estudio, buscando resolver inquietudes
sobre; ¿Cómo impactaría la implementación a largo plazo de la inteligencia articial
en la estructura organizativa de Ipsos Ciesmori?, ¿Existen otras áreas de la empresa
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que podrían beneciarse de la inteligencia articial? o ¿Cuáles serán los próximos
contenidos multimedia o interfaz inteligente además del texto predictivo?
5. Conclusiones
Se estableció a la inteligencia articial como herramienta laboral, debido a que reduce
esfuerzos y aumenta la productividad. Las aplicaciones que trascienden la actividad de
investigar mercados tienen nes mercadólogos y publicitarios, aunque a nivel general
ChatGPT es la más popular.
Existe optimismo hacia los avances de inteligencia articial en Ipsos Ciesmori,
permitiendo obtener cifras en redes sociales, organizar sesiones virtuales y procesar
información digital. En el rubro de investigación de mercados, la más conocida es
ChatGPT, que, al ser nueva, debe cumplir tareas sencillas.
Queda manifestado el proceso de investigación en Ipsos Ciesmori, clave para
determinar dónde y cómo puede impactar la inteligencia articial, describiendo los pasos
principales, similitudes y diferencias con otros sectores y categorías. Los empleados no
utilizan inteligencia articial, pero mantienen una expectativa alta y buena aceptación a
una posible implementación.
Se descubre que nueve de diez trabajadores de Ipsos Ciesmori arman conocer la
inteligencia articial, también se revela su metodología de autoaprendizaje, inseguridad
por los programas y desconocimiento de su implementación laboral actual. Mostraron
aceptación y neutralidad hacia esta tecnología, admiten su temor por la seguridad de
datos, costos, falta de ética y pérdida de empleos.
Maniesta que la inteligencia articial y el usuario colaboren juntos estableciendo
metas, segmentando datos de calidad, protegiendo la información, capacitando el
modelo, realizando pruebas e integrando al cliente como pieza fundamental.
Introduce a la inteligencia articial como una técnica que agiliza el proceso de investigar
mercados, ofreciendo nuevas alternativas a una estrategia y mejorando la experiencia
del cliente.
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Referencias
1. Cáceres, J. D. (2023). La inteligencia articial y sus implicaciones en el marketing.
Fundación Universidad de Palermo, 10.
2. Ciesmori, I. (20 de Febrero de 2018). Ipsos Ciesmori. Obtenido de https://www.
ipsos.com.bo/
3. Garcia, A. J., Aguas, J. J., Bravo, J. Y., & Ponce, C. A. (2023). El ciclo de investigación
de mercados con enfoque de nuevas tecnologías. Ciencia y desarrollo Universidad
Alas Peruanas, 12.
4. Garcia, E. M., Pazmiño, A. M., Armijos, C. P., Sosa, G. L., & Reinoso, M. V. (2018).
Inteligencia articial en la toma de decisiones gerenciales. Dilemas contemporáneos:
Educación, Política y Valores, 12.
5. Mallar, M. Á. (2010). La gestión por procesos: un enfoque de gestión eciente.
Visión de futuro, 23.
6. Muñoz, L. M., & Guerrero, A. R. (2024). La inteligencia articial y su incidencia en
la investigación de mercados en la toma de decisiones. Polo del conocimiento, 12.
7. Parrales, C. A. (2009). Empresa y responsabilidad social. Universidad
Centroamericana.
8. Rodriguez, A., & Pérez, O. (2017). Métodos cientícos de indagación y de
construcción del conocimiento. Escuela de administración de negocios.
9. Sanchez, C. A. (2021). Efectos de la inteligencia articial en las estrategias de
marketing. aDResearchESIC, 16.
10. Sobalvarro, Y. R. (2018). La investigación de mercado, una oportunidad para el
aprendizaje en Mercadotecnia. Multi-Ensayos, 36.
11. Strand, K. (25 de Febrero de 2019). Inteligencia articial: conceptos básicos y
aplicaciones en el desarrollo. Obtenido de https://blogs.iadb.org/conocimiento-
abierto/es/inteligencia-articial/
12. William Zikmund, B. B. (2008). Investigación de mercados. CENGAGE Learning.
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ANEXOS
Anexo 1
Banco de preguntas a experto en inteligencia articial.
Nombre
entrevistador:
Lic. Sergio
Cordero
Nombre entrevistado:
Lic. Luis Auza
Modalidad:
Virtual
Fecha:
13/11/23
Hora:
10:00
Duración:
120 min
Determinación del entrevistado: Docente en cursos de inteligencia articial.
Objetivo: Identicar la percepción a profundidad de un experto sobre herramientas
esenciales de inteligencia articial que trascienden el trabajo de investigar mercados.
Diseño de investigación: Paradigma interpretativo, enfoque cualitativo, método inductivo,
alcance descriptivo, criterio no experimental, muestra no probabilística y fuente primaria.
Introducción: Muchas gracias por esta entrevista Sr. Luis Auza. El objetivo es conocer su
opinión sobre la incorporación y efecto de la inteligencia articial en la investigación de
mercados.
Eje temático Preguntas abiertas
Inteligencia
articial
como
herramienta
laboral
¿Considera a los programas de inteligencia artificial como herramientas
laborales?, ¿Por qué?
¿Existen herramientas laborales más esenciales que otras?, ¿Qué hace que
algunas sean más esenciales que otras?
¿Una herramienta laboral es necesariamente tecnológica?, ¿Cuáles
considera que son tecnológicas?, ¿Por qué?
¿Cuáles atributos son importantes de estas herramientas?, ¿Cómo las
clasificaría en un ranking según su importancia?
Uso de la
inteligencia
articial
¿Cuáles son las aplicaciones de inteligencia artificial más usadas a nivel
empresarial y en particular en investigación de mercados?
¿Cómo explica el fenómeno de los asistentes virtuales ChatGPT, Bing y
Bard?
¿Cuáles son los sectores y rubros del país que más utilizan inteligencia
artificial?
¿Qué recomendaría a una empresa de investigación de mercados que busca
implementar herramientas de inteligencia artificial?
Notoriedad
de la
inteligencia
articial
¿Qué efecto tiene actualmente la inteligencia artificial en Bolivia?, ¿Lo
considera positivo o negativo?, ¿Por qué?
¿Qué efecto tiene la inteligencia artificial en la investigación de mercados?
¿Considera adecuada la capacitación en Bolivia para usar inteligencia
artificial?
Despedida: Agradecemos su aporte Sr. Auza, reciba un saludo y hasta otra oportunidad.
Fuente: Elaboración propia, 2023.
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Anexo 2
Banco de preguntas a experto en investigación de mercados.
Nombre
entrevistador:
Lic. Sergio
Cordero
Nombre entrevistado:
Lic. Marcelo Mercado
Modalidad:
Virtual
Fecha:
28/11/23
Hora:
18:30
Duración:
90 min
Determinación del entrevistado: Integrante del directorio de Ipsos Ciesmori a nivel nacional.
Objetivo: Explorar las opiniones de especialista en investigación de mercado sobre los
avances de inteligencia articial aplicada en su trabajo.
Diseño de investigación: Paradigma interpretativo, enfoque cualitativo, método inductivo,
alcance descriptivo, criterio no experimental, muestra no probabilística y fuente primaria.
Introducción: Muchas gracias por esta entrevista Sr. Marcelo Mercado. El objetivo es conocer
su opinión sobre los avances de inteligencia articial aplicada en su trabajo.
Eje temático Preguntas abiertas
Especialización
en investigar
mercados
¿Cuál es la importancia de la investigación de mercados?
¿Qué valor ofrece la investigación de mercados a ramas como la
administración de empresas y mercadotecnia?
¿Qué diferencias y similitudes resalta entre la actividad de investigar
mercados en Bolivia a comparación de otros países?
¿Cómo describiría a un especialista en investigación de mercados?
Exploración
de inteligencia
articial
¿Qué opina sobre el fenómeno de la inteligencia artificial?
¿Considera a esta nueva tecnología como la más revolucionaria?
¿Por qué la inteligencia artificial cobró tanta notoriedad en los últimos
años?
Avances de
inteligencia
articial en
investigación de
mercados
¿Qué uso actual tiene la inteligencia artificial en Ipsos Ciesmori?
¿Considera que la inteligencia artificial representa una debilidad,
amenaza, fortaleza u oportunidad para su rubro?
¿Qué aspectos de su trabajo cambió o podría llegar a modificar la
inteligencia artificial?
¿Qué procedimientos o capacitaciones propone realizar para introducir
nuevas tecnologías en su empresa?
¿Qué análisis hace sobre su competencia en relación al uso de
inteligencia artificial?
Despedida: Agradecemos su aporte Sr. Mercado, reciba un saludo y hasta otra
oportunidad.
Fuente: Elaboración propia, 2023.
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Anexo 3
Ítems del grupo focal a tres coordinadores de proyectos en Ipsos Ciesmori.
Moderador:
Lic. Sergio
Cordero
Modalidad:
Virtual
Fecha:
8/2/2024
Hora:
16:00
Duración:
90 min
Población de estudio: Silvia Tellez, Carla De La Torre y Sergio Sandi
Determinación de población: Coordinadores de proyectos de investigación en Ipsos
Ciesmori.
Objetivo: Aproximarse al contexto laboral de la empresa Ipsos Ciesmori y sus procesos
para el área de investigación de mercados.
Diseño de investigación: Paradigma interpretativo, enfoque cualitativo, método inductivo,
alcance descriptivo, criterio no experimental, muestra no probabilística y fuente primaria.
Introducción: Muchas gracias a todos por participar en este grupo focal. El objetivo es
aproximarse a su contexto laboral en Ipsos Ciesmori y conocer sus procesos para el área
de investigar mercados.
Eje temático Preguntas abiertas
Procesos para
el área de
investigación
de mercados
¿Qué sectores de la empresa participan dentro de una investigación de
mercado?
¿Cuáles son las funciones de los empleados dentro de esos sectores?
¿Cómo describen el proceso general de una investigación de
mercados?, ¿Cuáles son los pasos clave?
¿Qué herramientas laborales tecnológicas utilizan para realizar esa
investigación?
¿Usan aplicaciones de inteligencia artificial?, ¿Cuáles?, ¿Cómo?, ¿Es
permitido?
¿Consideran oportuno una futura implementación regulada y
progresiva de inteligencia artificial en su empresa?, ¿En qué fases
sugieren utilizarla?
Despedida: Agradecemos su valioso aporte. Reciban un saludo y hasta otra
oportunidad.
Fuente: Elaboración propia, 2023.
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Anexo 4
Cuestionario de la encuesta a 17 investigadores en Ipsos Ciesmori.
Investigador: Lic. Sergio Cordero Modalidad: Virtual Fecha: 20/02/2024
Población de estudio: 17 colaboradores de la empresa Ipsos Ciesmori.
Determinación de la población: Trabajan usando herramientas de indagación comercial.
Objetivo: Descubrir las actitudes de aceptación o rechazo que tienen los colaboradores de la
empresa Ipsos Ciesmori sobre los propósitos de la inteligencia articial en sus tareas.
Diseño de investigación: Paradigma interpretativo, enfoque cuantitativo, método inductivo,
alcance descriptivo, criterio no experimental, muestra no probabilística y fuente primaria.
Introducción: Por favor, contesta las preguntas del cuestionario con seriedad y honestidad.
El objetivo de la encuesta es descubrir la percepción de los colaboradores de Ipsos Ciesmori
sobre la inteligencia articial.
Parte 1 Conocimiento sobre inteligencia articial
1 ¿Cuánto conocimiento tienes sobre la inteligencia artificial? (Si la respuesta es
Nada o Muy Poco salta a la pregunta 3)
Amplio conocimiento Conocimiento intermedio Algo de conocimiento
Muy poco conocimiento Nada de conocimiento
2 ¿Cómo aprendiste sobre inteligencia artificial?
(Selecciona todas las que correspondan)
Estudios académicos Cursos en línea Capacitación laboral
Autoaprendizaje Otro (Especica)
3 ¿Usted a quién considera que pertenece la propiedad intelectual de los contenidos
desarrollados por inteligencia artificial? (Selecciona una sola opción)
El usuario La
aplicación
Ambos Ninguno Desconozco
4 ¿Usted a quién piensa que protegen las políticas y regulaciones de inteligencia
artificial? (Selecciona una sola opción)
El usuario La
aplicación
Ambos Ninguno Desconozco
5 ¿Cuáles de estos tipos de inteligencia artificial conoce?
(Selecciona todas las que correspondan. Si desconoce salta a la siguiente
pregunta)
Sistemas expertos Redes articiales neuronales Aprendizaje profundo
Robótica Agentes inteligentes Otra (Especica)
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6 ¿Cuáles clasificaciones de inteligencia artificial conoce?
(Seleccione todas las que correspondan. Si desconoce salta a la siguiente
pregunta)
IA Estrecha IA General Super IA
Parte 2 Implementación de inteligencia articial en Ipsos Ciesmori
7 ¿Ipsos Ciesmori utiliza inteligencia artificial actualmente? (Si la respuesta es No o
Desconoce salta a la pregunta 9)
Si No Desconozco
8 ¿Qué áreas o departamentos de Ipsos Ciesmori utilizan inteligencia artificial?
(Selecciona todas las que correspondan)
Recursos
humanos
Finanzas Muestreo Comunicación
Marketing
Levantamiento de información: Encuestas, grupos focales o entrevistas
Proceso de información: Cualitativa y cuantitativa Otro (Especica)
Parte 3 Aceptación o rechazo hacia inteligencia articial
9 ¿Cómo percibe el efecto de la inteligencia artificial en Ipsos Ciesmori? (Si la
respuesta es Neutral, Negativo o Muy negativo salta a la pregunta 11)
Muy positivo Positivo Neutral
Negativo Muy negativo
10 ¿Cuáles son o serían los principales beneficios de la inteligencia artificial en Ipsos
Ciesmori? (Selecciona todas las que correspondan)
Automatización de tareas Mejora de eciencia Análisis de datos
avanzado
Personalización de
servicios
Reducción de costos Otro (Especica)
11 ¿Cuáles son o serían los principales desafíos o preocupaciones de aplicar
inteligencia artificial en Ipsos Ciesmori? (Selecciona todas las que correspondan)
Costo de implementación Ética y sesgos de algoritmo Falta de transparencia
Seguridad de datos Pérdida de empleos Otra (Especica)
Parte 4 Uso y preferencias de inteligencia articial
12 ¿Utilizas herramientas o sistemas basados en inteligencia artificial en tu trabajo? (Si
la respuesta es No salta a la pregunta 14)
Si No
13 ¿Cuáles herramientas o sistemas basados en inteligencia artificial utilizas en tu
trabajo? (Desarrolla)
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14 En una escala de 1 a 5, donde 1 representa “No es relevante” y 10 signica “Es
imprescindible”, ¿Cuán importante crees que es inteligencia articial en tu trabajo
diario?
1 2 3 4 5
15 ¿Cuál programa esencial de inteligencia artificial debería priorizar Ipsos Ciesmori?
ChatGPT Bing Bard Ninguno Otra
(Especica)
16 ¿Cuál proveedor de tecnología considera que es líder en inteligencia artificial?
OpenAI Microsoft Google Amazon IBM Ninguno Otra
Parte 5 Comentarios adicionales
17 ¿Tienes algún comentario o sugerencia adicional sobre la inteligencia artificial en
Ipsos Ciesmori? (Desarrolla)
Despedida:
¡Se compartió tu respuesta! Agradecemos y valoramos tu opinión.
Fuente: Elaboración propia, 2023.
Anexo 5
Banco de preguntas al programa ChatGPT.
Nombre del usuario:
Lic. Sergio Cordero
Nombre del
programa:
ChatGPT
Modalidad:
Virtual
Fecha:
21/01/24
Hora:
20:00
Duración:
15 min
Determinación del entrevistado: Programa de inteligencia articial.
Objetivo: Utilizar el programa ChatGPT para solicitar recomendaciones sobre el uso de
inteligencia articial en los procesos de investigación de mercados.
Diseño de investigación: Paradigma interpretativo, enfoque cualitativo, método inductivo,
alcance descriptivo, criterio no experimental, muestra no probabilística y fuente secundaria.
Eje temático Preguntas abiertas
Recomendaciones sobre
usar inteligencia articial
¿Qué recomendaciones hay para usar inteligencia artificial?
Proceso de investigar
mercados
Considera que eres un experto en investigación de mercados, ¿En
qué proceso utilizarías inteligencia articial?
¿Cómo puede un programa de chatbot de inteligencia artificial
ayudar a la investigación de mercados?
¿Qué programa de chatbot recomienda para desarrollar una
investigación de mercados?
Fuente: Elaboración propia, 2024.
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Anexo 6
Banco de preguntas a cliente de Ipsos Ciesmori.
Nombre
entrevistador:
Lic. Sergio
Cordero
Nombre entrevistado:
Gabriela Sarmiento
Modalidad:
Virtual
Fecha:
12/3/2024
Hora:
18:00
Duración:
30 min
Determinación del entrevistado: Cliente frecuente de Ipsos Ciesmori.
Objetivo: Valorar la experiencia del cliente de Ipsos Ciesmori sobre cómo la inteligencia articial
puede mejorar el servicio que recibe.
Diseño de investigación: Paradigma interpretativo, enfoque cualitativo, método inductivo,
alcance descriptivo, criterio no experimental, muestra no probabilística y fuente primaria.
Introducción: Muchas gracias por esta entrevista Sra. Lozano. El objetivo es conocer su opinión
sobre cómo la inteligencia articial puede mejorar el servicio que recibe.
Eje temático Preguntas abiertas
Experiencia del
cliente
¿Desde hace cuánto tiempo es cliente de la empresa Ipsos Ciesmori?
¿Qué tan satisfecho esta con el servicio que ofrece Ipsos Ciesmori?
¿Cómo clasifica a los empleados de Ipsos Ciesmori?
Inteligencia
articial
¿Considera que la inteligencia artificial pueda mejorar una investigación de
mercado?
¿Le gustaría que Ipsos Ciesmori implemente inteligencia artificial para
elaborar sus investigaciones?
¿Encuesta fallas tecnológicas en alguna parte del proceso de investigación de
mercados a cargo de Ipsos Ciesmori?
Fuente: Elaboración propia, 2024.
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Vol. 15, Núm. 39
DOI: https://doi.org/10.52428/20758960.v15i39.1227
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EVALUACIÓN DE LA PRECISIÓN EN EL PRONÓSTICO
DE LA INFLACIÓN EN BOLIVIA: RANDOM FOREST Y
ÁRBOLES DE DECISIÓN VS. ARIMA
EVALUATION OF FORECAST ACCURACY FOR INFLATION
IN BOLIVIA: RANDOM FOREST AND DECISION TREES
VS. ARIMA
José Antonio Zurita Herrera
Profesor Universidad Privada del Valle, Bolivia.
jzuritah@univalle.edu
Recibido: 17/11/2024 Revisado: 11/12/2024 Aceptado: 12/12/2024
Citar: ZURITA HERRERA, J. A. IF EVALUACIÓN DE LA PRECISIÓN EN EL PRONÓSTICO DE LA
INFLACIÓN EN BOLIVIA: RANDOM FOREST Y ÁRBOLES DE DECISIÓN VS. ARIMA. Revista Compás
Empresarial, 15(39). https://doi.org/10.52428/20758960.v15i39.1227
Nota: Los autores declaran no tener conicto de intereses con respecto a esta publicación y se responsabilizan
de contenido vertido.
Fuentes de nanciamiento: Esta investigación fue nanciada con fondos de los autores.
RESUMEN
Este estudio compara modelos de pronóstico del IPC en Bolivia, evaluando enfoques
tradicionales y de aprendizaje automático para la predicción de inación. Se aplicaron
modelos de Árbol de Decisión, Árbol Podado, Random Forest y ARIMA, encontrando
que los modelos de aprendizaje automático, especialmente el Árbol Podado, superan
al ARIMA en precisión, con un menor RMSE en el conjunto de testeo. Esto sugiere que
los modelos modernos capturan mejor las dinámicas complejas del IPC y representan
herramientas más robustas para la proyección de inación en economías emergentes.
El estudio recomienda explorar modelos híbridos y redes neuronales avanzadas en
futuras investigaciones para optimizar aún más los pronósticos.
Palabras clave: Pronóstico de inación, aprendizaje automático, Random Forest,
Árbol de Decisión, modelo ARIMA, Bolivia
ARTÍCULO DE REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Derechos de autor 2024, José Antonio Zurita Herrera
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ABSTRACT
This study compares IPC forecasting models in Bolivia, evaluating traditional and
machine learning approaches for ination prediction. Decision Tree, Pruned Tree,
Random Forest, and ARIMA models were applied, nding that machine learning models,
particularly the Pruned Tree, outperform ARIMA in accuracy, achieving a lower RMSE in
the test set. This suggests that modern models better capture the complex dynamics of
the IPC and represent more robust tools for ination projection in emerging economies.
The study recommends exploring hybrid models and advanced neural networks in
future research to further optimize forecasts.
Keywords: Ination Forecasting, Machine Learning, Random Forest, Decision Tree,
ARIMA Model, Bolivia.
INTRODUCCIÓN
En el contexto actual de Bolivia, el pronóstico de inación ha cobrado gran relevancia
debido al reciente incremento en los precios y el temor a una posible hiperinación
similar a la de los años 80. Durante esa época, el país sufrió una de las peores crisis
inacionarias de América Latina, que resultó en una pérdida signicativa del poder
adquisitivo y desconanza en las políticas públicas. Aunque el contexto económico
ha cambiado, las presiones inacionarias actuales, tanto internas como externas,
evidencian la necesidad de contar con herramientas adecuadas para anticipar y
gestionar estas variaciones en el Índice de Precios al Consumidor (IPC).
La inación es una variable compleja inuenciada por política monetaria, precios de
materias primas y condiciones internacionales, lo que diculta el uso de métodos
tradicionales como ARIMA, que tienen limitaciones para capturar relaciones no
lineales en economías complejas. Los modelos de aprendizaje automático, como el
Random Forest, superan estas limitaciones al manejar alta dimensionalidad y detectar
relaciones no lineales, adaptándose mejor a la volatilidad de factores económicos en
países emergentes.
Este estudio compara la precisión de modelos de árboles de decisión (árbol simple,
podado y Random Forest) con el modelo ARIMA para pronosticar la inación en Bolivia,
utilizando datos mensuales de variables económicas clave. La evaluación se basa en
el RMSE para determinar el modelo más preciso en este contexto. Se busca ofrecer
herramientas predictivas robustas y adaptables que apoyen la formulación de políticas
económicas y contribuyan a la estabilidad de precios y el bienestar a largo plazo en
Bolivia.
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REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA
El pronóstico de la inación ha sido una preocupación constante en economía debido a
su impacto en la política monetaria y económica. Tradicionalmente, los modelos ARIMA
han predominado por su simplicidad y capacidad para analizar series temporales, y
el enfoque de Box y Jenkins (1970) ha sido ampliamente aplicado en este campo. En
países con alta volatilidad inacionaria, como Bolivia, estos modelos han sido útiles
para captar patrones estacionales y de corto plazo (Bojanic, 2021). Sin embargo, la
evolución de la tecnología y la disponibilidad de datos han impulsado el uso de métodos
de aprendizaje automático en el pronóstico inacionario.
Modelos basados en árboles, como los árboles de decisión y Random Forest, han
demostrado ser más precisos y adaptables en contextos económicos volátiles al superar
los enfoques tradicionales en predicciones inacionarias, gracias a su capacidad para
manejar datos de alta dimensionalidad y capturar relaciones no lineales (Medeiros et
al., 2021). Introducido por Breiman (2001), el método de Random Forest destaca por su
habilidad para reducir el sobreajuste y mejorar la precisión en los pronósticos.
Estudios como el de Forte (2024) han demostrado la ecacia de Random Forest en
contextos inacionarios complejos, destacando su precisión superior a modelos
tradicionales como ARMA y comparable a técnicas avanzadas como Ridge y Lasso,
con un menor Error Absoluto Medio. Por otro lado, Zhao y Zhang (2019) subrayan la
efectividad de redes neuronales, como RNN y LSTM, para capturar variaciones de
corto plazo y responder a eventos inesperados, especialmente en entornos de alta
incertidumbre.
El uso de datos no convencionales, como las tendencias de búsqueda en Google, es útil
para captar percepciones públicas sobre la inación en momentos de alta incertidumbre
(Eugster y Uhl, 2024). En África, los modelos de árboles de decisión y Random Forest
mejoran la precisión de los pronósticos inacionarios (Moyo y Musengezi, 2022). La
combinación de modelos autorregresivos con algoritmos de árboles ofrece predicciones
robustas en entornos volátiles (Patton y Simsek, 2023). Random Forest es adecuado
para pronósticos a largo plazo (Meuller, 2022) y la poda de estos modelos mejora la
precisión (Zhou y Mentch, 2023). El Banco Central Europeo (2023) encontró que el
Quantile Regression Forest es ecaz para capturar patrones no lineales en la Zona
Euro.
La literatura reciente destaca que los métodos basados en árboles ofrecen ventajas
signicativas frente a los modelos tradicionales, especialmente en economías
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emergentes. Altansukh et al. (2017) encontraron que los modelos de aprendizaje
automático son altamente efectivos en América Latina para manejar entornos
económicos volátiles. En Brasil, estudios como los de Garcia et al. (2017) evidencian
que Random Forest supera a los modelos AR y de paseo aleatorio en pronósticos
inacionarios, adaptándose mejor a la complejidad económica. Asimismo, Silva y
Oliveira (2019) demostraron que Random Forest produce predicciones más precisas
en comparación con métodos convencionales en el mismo país.
En México, Espinosa y Zúñiga (2020) encontraron que algoritmos como Random
Forest y XGBoost mejoran la precisión de los pronósticos inacionarios. En Colombia,
Carmona y López (2021) destacaron el uso de Random Forest para analizar grandes
conjuntos de datos. En Perú, Medina y Chacón (2017) resaltaron su utilidad en el
análisis de múltiples variables para predecir la inación. En resumen, los métodos
de aprendizaje automático basados en árboles, como Random Forest, superan a
los modelos tradicionales en precisión, especialmente en economías emergentes, al
capturar relaciones no lineales y uctuaciones complejas.
METODOLOGÍA
Esta sección describe metodologías supervisadas, como árboles de decisión, árboles
podados, Random Forest y modelos ARIMA, destacando su utilidad en problemas de
clasicación y regresión.
Árbol de Decisión Simple
El árbol de decisión organiza los datos en una estructura jerárquica donde cada nodo
representa una decisión sobre una variable, y cada rama muestra el resultado de
esa decisión. Para lograr particiones homogéneas, el modelo utiliza criterios como
la ganancia de información y el índice Gini, que seleccionan las variables que mejor
maximizan la homogeneidad en cada partición. La ganancia de información se calcula
a partir de la entropía del conjunto de datos:
(1)
donde H(S) representa la entropía del conjunto S con n categorías, y pi es la proporción
de observaciones en la categoría i (Quinlan, 1986). A partir de esta entropía, la ganancia
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de información al dividir el conjunto S en función de una característica A se calcula
mediante:
(2)
Para este caso, el índice Gini mide la impureza en la distribución de las clases en S y
se calcula como:
(3)
donde pi representa la proporción de cada clase en el conjunto (Breiman et al., 1984).
Estos criterios permiten al modelo seleccionar la partición más adecuada en cada
nodo del árbol de decisión.
La ilustración 1 muestra los pasos básicos para construir un árbol de decisión: inicia con
los datos de entrenamiento, selecciona la característica óptima para dividirlos, divide el
nodo en dos ramas, y repite el proceso en cada nodo resultante. Los nodos nales, o
hojas, representan las predicciones nales. El proceso continúa hasta cumplir con los
criterios de parada, como la profundidad máxima o la pureza de los nodos.
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Ilustración 1. Construcción de un árbol de decisión
Fuente: Elaboración propia, 2024
Árbol de Decisión Podado
Para mejorar la capacidad de generalización de los árboles de decisión, se emplea el
podado de árboles, una técnica que elimina las ramas que aportan poco a la predicción.
Entre los métodos de podado más comunes están el criterio de complejidad del costo y
el podado por validación cruzada. El criterio de complejidad del costo combina el error
de predicción y el número de hojas en el árbol para evitar el sobreajuste. Se calcula el
costo total de un árbol T de la siguiente manera:
(4)
donde Error(T) es el error de predicción del árbol T; ∣T∣ es el número de hojas del árbol,
y α es un parámetro de regularización que penaliza la complejidad (Hastie et al., 2009).
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Esta fórmula selecciona el tamaño del árbol que minimiza el costo total, evitando la
complejidad innecesaria.
El criterio de podado por validación cruzada utiliza un conjunto de validación para
evaluar el error en diferentes profundidades del árbol. El modelo se poda hasta alcanzar
la profundidad que minimiza el error en el conjunto de validación, lo cual ayuda a evitar
el sobreajuste sin necesidad de complejidad adicional en el cálculo (Breiman et al.,
1984).
La ilustración 2 detalla los pasos para construir y podar un árbol de decisión: iniciar con
los datos de entrenamiento, seleccionar la mejor característica para dividirlos, generar
ramas y hojas con predicciones nales, y realizar una poda para eliminar ramas poco
relevantes, reduciendo el sobreajuste y mejorando la generalización del modelo.
Ilustración 2. Construcción de un Árbol de Decisión Podado
Fuente: Elaboración propia, 2024
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Random Forest
El algoritmo Random Forest combina múltiples árboles de decisión entrenados en
muestras aleatorias (bagging) para mejorar la precisión y reducir la varianza en los
pronósticos. Las predicciones de los árboles se agregan, lo que aumenta la estabilidad
del modelo.
En Random Forest, cada árbol se entrena en una muestra aleatoria , seleccionada
con reemplazo del conjunto de datos original. Cada muestra se representa como:
donde son los datos y etiquetas de cada observación en la muestra. En cada
nodo, el árbol selecciona solo un subconjunto aleatorio de características para reducir
la correlación entre los árboles (Breiman, 2001).
Una vez entrenados todos los árboles, el modelo Random Forest realiza una predicción
nal combinando los resultados individuales. En problemas de clasicación, como
predecir niveles de inación (baja, moderada o alta), el modelo utiliza la votación
mayoritaria de los árboles:
En problemas de regresión, donde el objetivo es un valor continuo, la predicción nal
es el promedio de todas las predicciones individuales:
donde B es el número de árboles en el bosque y representa la predicción del árbol
b (Breiman, 2001). Este proceso reduce la varianza del modelo al combinar las
predicciones de múltiples árboles.
La ilustración 3 describe los pasos básicos para construir un modelo Random Forest:
iniciar con los datos de entrenamiento, aplicar bootstrap sampling para generar muestras
aleatorias, construir múltiples árboles de decisión con diferentes subconjuntos de datos
y características, realizar predicciones individuales de cada árbol, y combinar estas
predicciones mediante votación mayoritaria (clasicación) o promedio (regresión) para
obtener la predicción nal.
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Ilustración 3. Construcción de un Random Forest
Fuente: Elaboración propia, 2024.
Raíz del Error Cuadrático Medio
La Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) es una métrica utilizada para evaluar la
precisión de los modelos de predicción en regresión. Mide la diferencia entre los valores
predichos y los observados, indicando la magnitud del error promedio en las mismas
unidades de la variable objetivo. Se calcula como la raíz cuadrada de la media de los
errores cuadrados entre los valores predichos y observados en un conjunto de datos.
donde:
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• : Valor observado en la posición i
• : Valor predicho en la posición i
• Número total de observaciones
La RMSE proporciona la magnitud promedio del error en las mismas unidades que
la variable de interés. Un valor más bajo de RMSE indica un ajuste más preciso del
modelo, mientras que un valor alto sugiere un error mayor en las predicciones (Hyndman
y Athanasopoulos, 2018). La RMSE es particularmente útil cuando se compara el
rendimiento de varios modelos, ya que permite observar cuál tiene un error promedio
menor al hacer predicciones.
En este estudio, la variable que se pretende predecir es la inación a corto plazo, ,
evaluando la posible relación no lineal con sus valores anteriores y un conjunto de
regresores, , que pueden ser actuales o pasados:
Donde representa un término de error y es una función no lineal sin una forma
paramétrica predenida. A partir de esta estimación, se genera un pronóstico para :
Es importante aclarar desde el principio que el objetivo de estas estimaciones no
es identicar relaciones causales entre las variables, sino centrarse exclusivamente
en la predicción. Por lo tanto, los problemas de simultaneidad entre las variables no
representan un impedimento para su inclusión en el modelo.
Datos
La base de datos del estudio comprende doce indicadores económicos mensuales
(2007-2024), con la inación mensual como variable principal. Las variables predictoras
se seleccionaron siguiendo la teoría de la curva de Phillips e incluyen condiciones
monetarias, actividad económica, mercado cambiario y precios internacionales de
commodities como petróleo, gas, oro y trigo.
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Tabla 1. Variables de estudio
Variable Indicador Unidad de medida Periodo Frecuencia Fuente
Inación (target)
IPC
(Índice de
Precios al
Consumidor)
Variación mensual del IPC
en comparación con
el mismo mes del año
anterior.
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual
Instituto
Nacional de
Estadística -
Bolivia
Actividad
económica
IGAE
(Índice Global
de la Actividad
Económica)
Variación porcentual
del IGAE de un mes
en comparación con
el mismo mes del año
anterior.
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual
Instituto
Nacional de
Estadística -
Bolivia
Política
monetaria
Tasa de interés
activa (efectiva)
Promedios mensuales
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual
Banco Central
de Bolivia
Base monetaria En miles de bolivianos
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual
Banco Central
de Bolivia
Agregado
monetario M2
En miles de bolivianos
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual
Banco Central
de Bolivia
Encaje legal En porcentaje
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual
Banco Central
de Bolivia
Precios
internacionales
Precio del
petróleo
West Texas Intermediate
$us/Barril
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual Banco Mundial
Precio del trigo
United States (US Gulf
Port)
$us/Ton. Métrica
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual Banco Mundial
Precio del gas
United States
$us/MM BTU (British
Thermal Unit)
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual Banco Mundial
Precio del oro
United Kingdom (London)
$us/Onza Troy
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual Banco Mundial
Mercado
cambiario
Tipo de cambio
ocial
Bs/$us
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual Banco Mundial
Reservas
Internacionales
Netas
En miles de bolivianos
Enero 2007 -
marzo 2024
Mensual
Banco Central
de Bolivia
Fuente: Elaboración propia, 2024.
Para la estimación de los modelos de árbol de decisión, árbol podado y random forest, se
utilizó el lenguaje de programación Python, aprovechando bibliotecas como scikit-learn
y pandas para el procesamiento y análisis de datos. Por otro lado, para la estimación del
modelo ARIMA, se empleó el software RStudio, utilizando el lenguaje de programación
R y paquetes como forecast y tseries para el análisis de series temporales.
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RESULTADOS
En esta investigación se analizaron los modelos de Árbol de Decisión, Árbol Podado
y Random Forest, técnicas comunes en el aprendizaje automático, para evaluar su
desempeño en el pronóstico a corto plazo de la inación en Bolivia. Se concluyó
sobre su aplicabilidad y el valor añadido que pueden ofrecer como herramientas
complementarias para predecir la evolución de los precios en un entorno complejo. Es
importante aclarar que estas estimaciones no implican causalidad, sino solo evalúan el
rendimiento de los modelos con nes de pronóstico.
Matriz de correlación
La matriz de correlación revela que el IPC en Bolivia tiene una fuerte correlación
positiva con la tasa de interés efectiva (r=0.73), lo que sugiere que mayores costos de
nanciamiento podrían trasladarse a los precios nales. Por otro lado, la oferta monetaria
M2 muestra una correlación negativa signicativa con el IPC (r=−0.64), posiblemente
debido a políticas monetarias y cambiarias que mitigan el impacto inacionario de una
expansión monetaria mediante el control del tipo de cambio y precios en sectores clave.
El análisis de la matriz de correlación en Bolivia revela que el IPC está inuenciado
por factores tanto internos como externos. El encaje legal y el tipo de cambio ocial
muestran correlaciones positivas moderadas con el IPC (r=0.47 y r=0.46), indicando
que políticas restrictivas de liquidez y ajustes cambiarios pueden generar presiones
inacionarias. Los precios internacionales de materias primas, como el petróleo
(r=0.47) y el gas (r=0.35), también impactan la inación, especialmente en sectores de
transporte y producción. Las reservas internacionales netas, con una baja correlación
(r=0.18), tienen un impacto indirecto limitado en el IPC, ayudando a mantener la
estabilidad económica y el tipo de cambio.
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Gráco 1. Mapa de calor de correlación de variables
Fuente: Elaboración propia, 2024
En resumen, la inación en Bolivia está fuertemente inuenciada por factores internos
como las políticas monetarias y cambiarias, así como por factores externos como los
precios internacionales del petróleo. La relación entre el IPC y la oferta monetaria M2
reeja el impacto de políticas de control de precios y la estabilidad cambiaria en el país,
lo que puede contrarrestar las presiones inacionarias. Este análisis proporciona una
base para construir modelos predictivos y formular políticas económicas que busquen
estabilizar los precios en Bolivia.
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Gráco 2. Tendencia de los Factores Inacionarios en Bolivia
Fuente: Elaboración propia, 2024
Dependencia parcial de la inación
Los grácos de dependencia parcial (gráco 3) muestran el efecto marginal de
cada variable independiente (regresor) sobre la inación mensual (IPC) mientras se
mantienen constantes los demás regresores. Estos grácos permiten identicar cómo
el IPC responde a cambios en cada regresor en el contexto del modelo de predicción,
proporcionando una interpretación sobre la relación especíca de cada variable con la
inación en Bolivia.
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Gráco 3. Dependencia parcial de la inación mensual respecto de los
regresores
Fuente: Elaboración propia, 2024
El gráco 3 muestra que el IGAE tiene una relación débil con el IPC, sugiriendo que
las variaciones en la actividad económica global no impactan signicativamente la
inación mensual en Bolivia en el corto plazo. Esto indica que la actividad económica
juega un rol menor en las uctuaciones del IPC en el periodo analizado. En cambio,
el IPC muestra una respuesta positiva ante aumentos en la tasa de interés efectiva, lo
que sugiere que en Bolivia los incrementos en la tasa de interés están asociados con
mayores presiones inacionarias. Esto podría deberse al aumento de los costos de
nanciamiento, que se trasladan al consumidor nal.
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La relación entre la base monetaria y el IPC es negativa, lo que indica que aumentos
en la base monetaria están asociados con una leve disminución en el IPC. Esto podría
deberse a que el incremento de la base monetaria en Bolivia se dirige a sectores que no
generan presión directa sobre los precios o al respaldo de las reservas, que estabilizan
el efecto de la expansión monetaria en la inación.
La oferta monetaria M2 tiene una relación negativa con el IPC, lo que sugiere que
las políticas monetarias y cambiarias, como los controles de precios y la estabilidad
cambiaria, moderan su impacto inacionario. En cambio, el encaje legal muestra una
relación positiva con el IPC, indicando que mayores encajes pueden aumentar la
inación al restringir el crédito y aumentar los costos de nanciamiento.
Los precios del petróleo, trigo y gas tienen una correlación positiva con el IPC,
presionando la inación por su impacto en los costos de producción y transporte. El
precio del oro no afecta signicativamente el IPC. El tipo de cambio ocial también está
positivamente correlacionado con el IPC, ya que una depreciación de la moneda local
encarece las importaciones. Las reservas internacionales muestran una correlación
positiva moderada con el IPC, sugiriendo efectos indirectos de una política monetaria
expansiva en la inación.
En resumen, el análisis de dependencia parcial revela que la inación en Bolivia está
signicativamente inuenciada por factores externos, como el precio del trigo y del
gas, y por una posible variación del tipo de cambio ocial. Estos factores reejan la
naturaleza importadora de la economía boliviana, donde los precios internacionales
y la estabilidad cambiaria son determinantes clave en la dinámica inacionaria. A su
vez, las reservas internacionales juegan un papel en la política monetaria, aunque su
impacto en la inación es relativamente menor en comparación con otras variables.
Dependencia parcial de la inación respecto a combinaciones de regresores
El gráco 4, muestra el impacto conjunto de pares de variables independientes sobre
la inación mensual (IPC) en Bolivia, permitiendo identicar interacciones entre los
regresores y su inuencia combinada en la variación del IPC. Estos grácos facilitan la
interpretación de la forma en que dos factores pueden inuir en la inación al mismo
tiempo, mientras los otros factores se mantienen constantes.
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Gráco 4. Dependencia parcial de la inación mensual respecto de distintas
combinaciones de regresores
Fuente: Elaboración propia, 2024
En el primer recuadro del gráco 4 (de izquierda a derecha), que representa la interacción
entre el IGAE y la tasa de interés efectiva, se observa una región donde el IPC muestra
valores elevados cuando el IGAE es bajo y la tasa de interés es relativamente alta.
Esto puede sugerir que, en escenarios de baja actividad económica, un aumento en la
tasa de interés tiende a incrementar la presión sobre la inación, posiblemente debido
a mayores costos de nanciamiento, lo cual contrasta con la expectativa clásica de que
tasas más altas contienen la inación. En el contexto boliviano, este comportamiento
puede estar inuido por la estructura de nanciamiento en sectores especícos de la
economía.
El análisis de la base monetaria y el M2 indica que la inación aumenta cuando la base
monetaria es alta y M2 se mantiene bajo, lo que sugiere que un exceso de liquidez en el
sistema nanciero puede impulsar los precios al alza, especialmente si no se acompaña
de una expansión crediticia. En Bolivia, este exceso de liquidez puede reejarse en
mayores precios de consumo. El análisis de la interacción entre el precio del petróleo
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y el encaje legal revela que la inación tiende a aumentar con precios elevados del
petróleo, independientemente del nivel del encaje legal. Esto resalta el impacto de
los precios internacionales del petróleo en los costos de producción y transporte. Por
otro lado, la relación entre el tipo de cambio ocial y las reservas internacionales netas
muestra que una depreciación de la moneda local eleva el IPC debido al encarecimiento
de las importaciones. Aunque las reservas internacionales contribuyen a estabilizar el
tipo de cambio, su inuencia directa sobre la inación es limitada, especialmente en
contextos de depreciación prolongada.
Por último, la interacción entre M2 e IGAE muestra que el IPC tiende a ser más estable
cuando el IGAE está alto y M2 es bajo, lo que sugiere que una actividad económica fuerte
junto con una oferta monetaria restringida ayuda a mantener la inación controlada.
Este escenario reeja una economía capaz de absorber aumentos de producción
sin generar presiones inacionarias signicativas, lo que podría ser relevante en un
contexto de control monetario. En general, los grácos destacan cómo la interacción
de variables económicas como el tipo de cambio, los precios de materias primas y la
política monetaria inuye en la inación en Bolivia.
Estimación del Modelo Árbol de Decisión
Para estimar el modelo, se utilizó el Índice de Precios al Consumidor (IPC) como variable
dependiente, siendo el objetivo de predicción. Las variables independientes incluyeron
el resto de las variables del conjunto de datos, que aportan información relevante
para modelar el IPC. Los datos se dividieron en tres subconjuntos: entrenamiento
(165 observaciones), validación (20 observaciones) y testeo (22 observaciones). El
conjunto de entrenamiento ajustó el modelo, el de validación se utilizó para optimizar
hiperparámetros, y el de testeo se empleó para evaluar el rendimiento nal del modelo.
Tabla 2. Subconjuntos de entrenamiento, validación y testeo
Conjunto Observaciones Uso
Entrenamiento 165 Ajustar el modelo
Validación 20
Ajustar hiperparámetros en caso de optimización
adicional
Testeo 22
Evaluación nal del rendimiento del
modelo
Total 207
Fuente: Elaboración propia, 2024
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No se estableció un límite predeterminado para la profundidad máxima del árbol,
permitiendo que este crezca hasta que las hojas sean puras o contengan menos
muestras de las necesarias para una división adicional. Se adoptó un valor mínimo de
1 muestra por hoja, permitiendo que cada hoja tuviera al menos una muestra. El criterio
de división fue el error cuadrático medio, buscando minimizar el error en cada división
del árbol. Además, el número mínimo de muestras para dividir un nodo fue 2, lo que
signica que un nodo se divide si tiene al menos dos muestras.
Gráco 5. Árbol de decisión
Fuente: Elaboración propia, 2024.
El gráco 5 muestra el árbol de decisión para predecir el IPC, donde los nodos dividen
los datos en subconjuntos homogéneos y las hojas indican valores promedio del IPC.
El modelo alcanzó un RMSE de 0.0223, aproximadamente la mitad de la variación
promedio del IPC (0.0440), evidenciando su buena precisión.
El RMSE de 0.0223 es bajo en comparación con las uctuaciones típicas del IPC, lo
que sugiere que el modelo de árbol de decisión es efectivo para capturar las tendencias
y variaciones del IPC durante el periodo analizado. En conclusión, el modelo muestra
un rendimiento prometedor en la predicción de la variación mensual del IPC, con una
precisión adecuada según el RMSE obtenido.
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Gráco 6. Comparación del IPC Real vs Predicho (Árbol de decisión)
Fuente: Elaboración propia, 2004.
El gráco 6 muestra que las predicciones del modelo de árbol de decisión coinciden
estrechamente con los valores observados del IPC, con un RMSE de 0.0223, indicando
alta precisión en la predicción del IPC.
Estimación del Modelo Árbol de Decisión Podado
El modelo de árbol de decisión podado se optimiza mediante la selección del parámetro
de complejidad de costo (ccp_alpha), el cual regula la poda para mejorar la precisión y
simplicidad del árbol. El ccp_alpha, o poda basada en complejidad de costo, penaliza
el crecimiento del árbol eliminando ramas poco relevantes (Pedrogosa et al., 2011). Al
incrementar el valor de ccp_alpha, la poda se vuelve más estricta, resultando en un
árbol más pequeño y menos propenso al sobreajuste.
El valor óptimo de ccp_alpha de 9.96e-05 minimizó el error y evitó el sobreajuste,
logrando un RMSE de 0.0079 en el conjunto de testeo. Esto muestra una alta precisión
en la predicción del IPC en Bolivia y un buen ajuste entre valores predichos y observados.
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Gráco 7. Árbol de Decisión Podado
Fuente: Elaboración propia, 2024
El gráco 7 muestra el árbol de decisión podado, ajustado con el valor óptimo de
ccp_alpha para reducir la complejidad sin sacricar la capacidad predictiva. El modelo
identica dos variables clave en la predicción del IPC: la tasa de interés efectiva (int_
efectiva) y el precio del gas (precio_gas). En el nodo raíz, se evalúa si la tasa de interés
es menor o igual a 0.12. Cuando esto ocurre (rama izquierda), el IPC estimado es
0.031, con un error cuadrático de cero, lo que indica una predicción precisa y estable,
sugiriendo que, en condiciones de baja tasa de interés, el IPC se mantiene moderado
y estable.
En la rama derecha del árbol, cuando la tasa de interés efectiva supera 0.12, el modelo
incorpora el precio del gas como factor clave. Si el precio del gas es inferior o igual a
3.961, el IPC estimado es 0.056, con un error cuadrático de cero. Sin embargo, si el
precio del gas supera este umbral, el IPC estimado aumenta a 0.112, con un pequeño
error cuadrático de 0.001, lo que sugiere cierta variabilidad inuenciada por la volatilidad
del mercado o el aumento de los precios del gas. El árbol de decisión podado resalta la
relevancia de la tasa de interés efectiva y el precio del gas como variables clave para
predecir el IPC, simplicando la estructura para facilitar la interpretación y la predicción
económica con datos limitados.
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Gráco 8. Comparación del IPC Real vs Predicho (Árbol Podado)
Fuente: Elaboración propia, 2024
El gráco 8 muestra que el modelo de Árbol de Decisión Podado predice el IPC con
precisión (RMSE de 0.0079) durante 2007-2024. Aunque el IPC uctuó inicialmente, se
estabilizó desde 2012. El modelo se alinea con el promedio del IPC, evitando sobreajuste
y reaccionando menos a pequeñas uctuaciones, siendo útil para proyecciones a corto
y mediano plazo.
En síntesis, el Árbol de Decisión Podado ofrece una estimación precisa del IPC, reejada
en su bajo RMSE, y captura de manera efectiva la tendencia general sin responder a
variaciones menores. Esto hace que el modelo sea adecuado para aplicaciones en
las que se desea un pronóstico estable y generalizado del IPC, manteniendo un bajo
margen de error en relación con los valores históricos.
Estimación del Modelo Random Forest
Para predecir el IPC, se utilizó un modelo Random Forest con 100 árboles de decisión,
equilibrando precisión y eciencia computacional. El hiperparámetro random_state se
jó en 42 para asegurar la reproducibilidad, controlando la aleatoriedad en la selección
de muestras y la partición de los datos. Esto permite obtener resultados consistentes
en diferentes ejecuciones, facilitando la validación y comparación de pruebas. El
modelo fue entrenado mediante t(x_train, y_train), usando los datos históricos del IPC,
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donde x_train contiene las variables predictoras y y_train la variable objetivo. Durante
el entrenamiento, el modelo ajusta sus árboles para capturar patrones en los datos,
aplicándolos luego en predicciones sobre nuevos datos.
El modelo Random Forest obtuvo un RMSE de 0.0085 en el conjunto de testeo,
indicando que las predicciones están muy cercanas a los valores reales del IPC.
Esta precisión, junto con su capacidad para manejar múltiples variables y detectar
relaciones no lineales, demuestra su ecacia en la predicción del IPC en un entorno
complejo. En el gráco 9, la comparación entre valores reales y predichos muestra que
el modelo sigue bien la tendencia general del IPC, aunque tiende a subestimar ligeras
uctuaciones extremas debido al efecto de suavizado al promediar múltiples árboles.
Gráco 9. Comparación del IPC Real vs Predicho (Random Forest)
Fuente: Elaboración propia, 2024
Estimación del Modelo ARIMA
Se estimó un modelo ARIMA(1,1,0)(1,0,0)[12] para predecir la variación mensual
del IPC de enero de 2007 a marzo de 2024. Este modelo incluye un componente
autoregresivo de primer orden (p=1), diferenciación de primer orden (d=1) para lograr
estacionariedad, y un componente estacional autoregresivo de primer orden con
periodicidad anual (s=12). Los coecientes estimados son 0.6178 para el componente
autoregresivo y -0.4991 para el estacional, con errores estándar de 0.1225 y 0.1215.
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El modelo tiene un sigma^2 de 6.266e-05, un logaritmo de verosimilitud de 159.8, y
criterios AIC, AICc, y BIC de -313.61, -313.05, y -308.05, respectivamente.
Las medidas de error del conjunto de entrenamiento mostraron una raíz del error
cuadrático medio (RMSE) de 0.0077 y un error absoluto medio (MAE) de 0.0057. La
función de autocorrelación del primer rezago (ACF1) fue de -0.0259. Finalmente, se
realizó una predicción utilizando el modelo estimado, obteniéndose un RMSE de 0.0376
para el conjunto de datos de prueba. Este valor de RMSE indica que el modelo tiene
un buen desempeño en la predicción de los datos de prueba, con errores relativamente
pequeños.
Gráco 10. Comparación del IPC real vs Predicho (modelo ARIMA)
Fuente: Elaboración propia, 2024
DISCUSIÓN
En este estudio, se compararon varios modelos de pronóstico del IPC en Bolivia,
incluyendo enfoques de aprendizaje automático (Árbol de Decisión, Árbol de Decisión
Podado y Random Forest) y un modelo tradicional ARIMA, evaluando su rendimiento
mediante el RMSE en el conjunto de testeo.
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Comparación entre el Árbol de Decisión, Árbol Podado y Random Forest
La Tabla 3 resume los resultados del RMSE obtenidos para los modelos de Árbol de
Decisión, Árbol Podado y Random Forest. Observamos que el Árbol Podado presenta
el RMSE más bajo en el conjunto de testeo (0.0079), lo cual indica que es el modelo
con mejor precisión en la predicción del IPC. El modelo Random Forest también obtuvo
un buen rendimiento, con un RMSE de 0.0085, apenas superior al del Árbol Podado,
pero sustancialmente mejor que el Árbol de Decisión sin poda, cuyo RMSE alcanzó
0.0223. La poda en el árbol de decisión parece haber sido beneciosa al reducir el
sobreajuste, lo que resulta en una mayor capacidad predictiva del modelo en datos no
observados.
Tabla 3. Comparación de los modelos de Árbol en términos de RMSE en el
conjunto de testeo
Modelo RMSE (conjunto de testeo)
Árbol de Decisión 0.0223
Árbol de Decisión Podado 0.0079
Random Forest 0.0085
Fuente: Elaboración propia, 2024
Estos resultados indican que el modelo Árbol Podado es el más adecuado entre las
opciones de modelos de Árbol para el pronóstico del IPC. Si bien el Random Forest
también ofrece una precisión elevada, el Árbol Podado logra un menor error de
predicción, posiblemente debido a su simplicidad y la reducción de ruido que logra
mediante la poda. A diferencia del Árbol de Decisión sin podar, ambos modelos –el
Árbol Podado y el Random Forest– muestran mejor capacidad para generalizar en el
conjunto de testeo.
Comparación entre el mejor Modelo de Aprendizaje Automático y el Modelo
ARIMA
Tras identicar al Árbol Podado como el mejor modelo dentro de los enfoques basados
en árboles, procedemos a comparar este modelo con el modelo tradicional ARIMA, cuyo
RMSE fue de 0.0376 (ver Tabla 4). El modelo ARIMA muestra un desempeño inferior en
términos de precisión en el conjunto de testeo, presentando un error signicativamente
mayor que el obtenido con los modelos de aprendizaje automático, especialmente el
Árbol Podado.
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Tabla 4. Comparación del mejor modelo de aprendizaje automático con el
modelo ARIMA en términos de RMSE
Modelo RMSE (conjunto de testeo)
Árbol de Decisión Podado 0.0079
ARIMA 0.0376
Fuente: Elaboración propia, 2024
La comparación destaca las ventajas del aprendizaje automático sobre enfoques
tradicionales como ARIMA para predecir el IPC en Bolivia. Mientras que ARIMA es
ecaz para series temporales, los modelos de aprendizaje automático, como el Árbol
Podado, pueden capturar patrones más complejos y no lineales. El Árbol Podado, al
aplicar poda basada en la complejidad del costo, mejoró la generalización del modelo
y redujo el sobreajuste, lo cual es crucial en series económicas volátiles y variables.
En consecuencia, los resultados indican que el Árbol Podado es una alternativa
eciente y precisa para pronosticar la inación en Bolivia, superando al modelo ARIMA
en precisión (menor RMSE) y capturando mejor la dinámica del IPC. Aunque el Random
Forest también demuestra robustez al utilizar múltiples árboles, el desempeño del Árbol
Podado destaca por su simplicidad y efectividad. Se sugiere que investigaciones futuras
exploren combinaciones híbridas de modelos de aprendizaje automático y métodos
tradicionales para mejorar la precisión del pronóstico en economías emergentes.
CONCLUSIONES
Este estudio comparó la efectividad de modelos de pronóstico del Índice de Precios
al Consumidor (IPC) de Bolivia, evaluando enfoques tradicionales como el modelo
ARIMA y métodos de aprendizaje automático (Árbol de Decisión, Árbol Podado y
Random Forest). Los resultados muestran que los modelos de aprendizaje automático,
especialmente el Árbol de Decisión Podado, superan al modelo ARIMA en precisión,
con un menor error cuadrático medio de raíz (RMSE) en el conjunto de testeo.
El Árbol Podado fue el modelo más preciso para pronosticar el IPC, con un RMSE
de 0.0079, seguido por Random Forest con un RMSE de 0.0085. Ambos modelos
superaron al Árbol de Decisión sin podar y al modelo ARIMA, cuyo RMSE fue mucho
más alto (0.0376). Estos resultados indican que los modelos de aprendizaje automático
son efectivos para pronosticar la inación en economías emergentes como la boliviana,
donde las dinámicas de precios son volátiles y no lineales.
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La superioridad de los modelos de aprendizaje automático, especialmente el Árbol
Podado, sobre el modelo ARIMA destaca la necesidad de considerar metodologías
alternativas en el análisis económico. A diferencia de ARIMA, que tiene limitaciones para
capturar relaciones no lineales, los modelos de árboles dividen los datos jerárquicamente
según múltiples variables, ofreciendo una representación más precisa de las dinámicas
subyacentes del IPC boliviano y adaptándose mejor a sus características especícas.
Este estudio muestra que los modelos de aprendizaje automático, como el Árbol Podado,
son más precisos y adaptables que los enfoques tradicionales como el ARIMA para
anticipar la inación en Bolivia, representando un avance en el pronóstico económico.
RECOMENDACIONES
Si bien el modelo Árbol Podado demostró ser el más adecuado para el pronóstico del
IPC en este estudio, se recomienda que futuras investigaciones exploren enfoques
híbridos que combinen modelos de aprendizaje automático y técnicas tradicionales.
Además, el uso de modelos de series temporales basados en redes neuronales,
como las redes neuronales recurrentes (RNN) o las redes de memoria a largo plazo
(LSTM), podría mejorar aún más la precisión del pronóstico al capturar dependencias
temporales complejas. También sería relevante realizar estudios similares en otros
países de América Latina para evaluar la aplicabilidad de estos modelos en diferentes
contextos económicos y comparar los resultados obtenidos.
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REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. Banco Central Europeo. (2023). Quantile Regression Forests for Ination Prediction
in the Eurozone: Short-Term Adaptability in Forecasts. Banco Central Europeo.
2. Bojanic, A. N. (2021). A Markov-Switching Model of Ination in Bolivia. Economies.
3. Box, G. E., & Jenkins, G. M. (1970). Time Series Analysis: Forecasting and Control.
Holden-Day.
4. Bratu, M., & Nicula, A. S. (2024). Sentiment analysis as an innovation in ination
forecasting in Romania. Marketing i menedžment innovacij, 15(2), 13-25.
5. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45, 5-32.
6. Breiman, L., Friedman, J., Stone, C., & Olshen, R. (1984). Classication and
Regression Trees. Chapman and Hall/CRC.
7. Carmona Rodríguez, C. S., & López Sánchez, A. (2021). Revisión de implementación
de modelo de Random Forest en los últimos años. Universidad Ponticia Bolivariana.
8. Diaf, S., & Schütze, F. (2024). Economic forecasting with non-specic Google Trends
sentiments Insights from US Data. 6th International Conference on Advanced
Research Methods and Analytics (págs. 10-17). Valencia: Universidad Politécnica
de Valencia.
9. Espinosa, & Zúñiga. (2020). Aplicación de algoritmos Random Forest y XGBoost
en la predicción de la inación en México. Ingeniería, Investigación y Tecnología,
1-16.
10. Forte, A. (Septiembre de 2024). Inación de corto plazo con random forest
(Documento de trabajo No. 24/10). BBVA Research. Obtenido de le:///D:/
Courses%20taken/Pron%C3%B3sticos%20Macro%20Fin/Modulo%205.%20
Taller%20de%20investigacion/Papers/A.%20Random-forest%20Argentina.pdf
11. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning:
Data Mining, Inference, and Prediction. Springer.
12. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: Principles and Practice.
. OTexts.
80
Vol. 15, Núm. 39
DOI: https://doi.org/10.52428/20758960.v15i39.1227
Zurita Herrera
Máquinas Predictivas: Descifrando la Inación Boliviana
COMPAS EMPRESARIAL, INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS EMPRESARIALES, FINANZAS Y ECONOMÍA
JULIO - DICIEMBRE 2024. ISSN 2075-8960
13. Medeiros, M. C., Vasconcelos, G. F., Veiga, Á., & Zilberman, E. (2021). Forecasting
ination in a data-rich environment: The benets of machine learning models.
Journal of Business & Economic Statistics, 39(1), 98-119.
14. Medina Merino, R. F., & Ñique Chacón, C. I. (2017). Bosques aleatorios como
extensión de los árboles de clasicación para la predicción de la inación en Perú.
Inter Fases, 10, 165-180.
15. Meuller, S. (2022). Improving Ination Forecast Accuracy with Random Forest
Models. Universidad de Lund, Departamento de Economía.
16. Moyo, T., & Musengezi, J. (2022). Utilizing decision trees and random forests for
ination forecasting in African economies. . Journal of Economic Forecasting, 58(3),
345-359.
17. Patton, A. J., & Simsek, Y. (2023). Generalized autoregressive score trees and
forests in economic predictions. International Journal of Forecasting, 41(4), 221-
238. .
18. Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., . . .
Duchesnay, E. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of Machine
Learning Research, 12, 2825–2830.
19. Quinlan, J. R. (1986). Induction of Decision Trees. . Machine Learning., 1(1), 81-
106.
20. Silva, R. F., & Oliveira, M. A. (2019). Uso de Random Forest para la predicción de
la inación en Brasil. Revista Brasileira de Agroinformática, 15(2), 45-58.
21. Zhao, L., & Zhang, X. (2019). A Comparison of ARIMA and LSTM in Forecasting
Time Series. IEEE Xplore.
22. Zhou, S., & Mentch, L. (2023). Trees, forests, and optimal pruning techniques in
ination forecasting. Econometric Reviews, 42(5), 634-657.
81
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Derechos de autor 2024 Claudia Alejandra Audivert Cors, Andrea Alejandra Torres Ambolumbet, Maria Cristina Olorio
Miranda, Manuela Vedia Sainz
FINANCIAMIENTO PARA LAS SOCIEDADES ANÓNIMAS
DE SUCRE A TRAVÉS DE LA BOLSA BOLIVIANA DE
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SACI S.A. Y FANCESA S.A.
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THROUGH THE BOLIVIAN STOCK EXCHANGE, FROM
THE PERSPECTIVE OF SACI S.A. AND FANCESA S.A.
Claudia Alejandra Audivert Cors
Consulta impediente y Profesora Universidad Privada del Valle
Sucre - Bolivia
caudivertc@univalle.edu
Andrea Alejandra Torres Ambolumbet
Universidad Privada del Valle Sucre - Bolivia
atorresam@univalle.edu
Maria Cristina Olorio Miranda
Universidad Privada del Valle Sucre - Bolivia
omm3005063@est.univalle.edu
Manuela Vedia Sainz
Universidad Privada del Valle Sucre - Bolivia
svm3005392@est.univalle.edu
Recibido: 08/09/2023 Revisado: 27/11/2024 Aceptado: 09/12/2024
Citar: Audivert Cors, C. A., Torres Ambolumbet, A. A., Olorio Miranda, M. C., & Vedia Sainz, M.
FINANCIAMIENTO PARA LAS SOCIEDADES ANÓNIMAS DE SUCRE A TRAVÉS DE LA BOLSA BOLIVIANA
DE VALORES, DESDE LA PERSPECTIVA DE LA EMPRESA SACI S.A. Y FANCESA S.A. Revista Compás
Empresarial, 15(39). https://doi.org/10.52428/20758960.v15i39.1007
Nota: Los autores declaran no tener conicto de intereses con respecto a esta publicación y se responsabilizan
de contenido vertido.
Fuentes de nanciamiento: Esta investigación fue nanciada con fondos de los autores.
RESUMEN
Las Sociedades Anónimas se encuentran en constante crecimiento, al mes de febrero
de 2021, existían 3.629 sociedades anónimas; en el mismo periodo, pero de la gestión
2022 existían 3.747, con un crecimiento de 118 empresas o 3.3% (SEPREC, 2022);
dicho crecimiento requiere constante nanciamiento para la obtención de recursos.
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Tradicionalmente la banca ha sido una alternativa conable e incluso ha representado
la única opción cuando se trataba de nanciamiento, sin embargo, la Bolsa Boliviana
de Valores ofrece alternativas de renta ja y renta variable con benecios para las
Sociedades Anónimas y Sociedades de Responsabilidad Limitada.
Este artículo analiza la situación de las sociedades anónimas desde la perspectiva
de dos empresas posicionadas en la ciudad de Sucre, SACI S.A (Sociedad Anónima
Comercial Industrial) y FANCESA S.A. (Fábrica Nacional de Cemento) las cuales
brindan su percepción del nanciamiento y los benecios de la Bolsa Boliviana de
Valores.
Palabras Clave: Bolsa Boliviana de Valores, nanciamiento, sociedades, bono cupón,
acciones.
ABSTRACT
Corporations are constantly growing, as of February 2021, there were 3,629 corporations;
in the same period but in 2022 there were 3,747, with a growth of 118 companies or
3.3% (FUNDAEMPRESA, 2022); Such growth requires constant nancing to obtain
resources.
Traditionally banking has been a reliable alternative and has even represented the only
option when it came tú nancing, however the Bolivian Stock Exchange offers xed
income and variable income alternatives with benets for Corporations and Limited
Liability Companies.
This article analyzes the situation of corporations from the perspective of two companies
positioned in the city of Sucre, SACI S.A (Sociedad Anónima Comercial Industrial) and
FANCESA S.A. (Fábrica Nacional de Cemento) which provide their perception of the
nancing and benets of the Bolivian Stock Exchange.
Keywords: Bolivian Stock Exchange, nancing, corporations, coupon bond, shares
1. INTRODUCCIÓN
En Bolivia la Bolsa de Valores opera desde 1989, constituida como sociedad anónima
con nes de lucro, actualmente la BBV es la única bolsa que funciona y opera en
Bolivia.
La BBV tiene como objetivo promover un mercado transparente en la realización
de transacciones, asegurando la efectividad de las operaciones que se realicen,
están regidas por la ley de mercado de valores y están obligados a seguir diferentes
obligaciones. (BBV, 2022).
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La bolsa de valores en Bolivia tiene 4 mecanismos de negociación: Ruedo de bolsa
(operaciones a viva voz, operaciones de reporto, operaciones de cruce); Subasta de
acciones no inscritas (Subasta de acciones de sociedades anónimas que no están
inscritas en el mercado de valores. Cualquiera que tenga este tipo de acciones o
que formen parte de estas sociedades anónimas que no estén inscritas, debe acudir
primeramente a una Agencia de Bolsa para que por medio de esta pueda acceder a
subastar en la BBV.
Es un espacio económico que reúne a oferentes y demandantes de valores, conformado
por: La entidad reguladora, los intermediarios, entidades auxiliares del mismo; Con
la participación de: Emisores, Inversionistas, Bolsa de valores, Agencia de bolsa,
Sociedades de titularización, Entidades de depósito de valores, Calicadoras de riesgo,
Sociedades administradoras de fondos de inversión abiertos (SAFIS) y Fondos de
inversión cerrados.
Es un mercado alternativo y complementario (de inversión y nanciamiento) al
sistema bancario con mayores plazos de nanciamiento ofreciendo menos costos de
nanciamiento y rendimiento de inversión mucha más atractivos y convenientes.
De acuerdo al tipo de rentabilidad que otorgan los valores se tiene: Mercado de renta
ja, se negocian valores con tasa de rendimiento ja como bonos, pagarés; Mercado
de renta variable, se negocian valores con tasa de rendimiento que no es jo ni está
preestablecido. El rendimiento no solamente es el precio de la acción, sino el Dividendo
estimado que determina la Rentabilidad Variable.
Las Sociedad Anónimas que requieran nanciamiento al igual que en una entidad
nanciera deberán enfrentarse a costos asociados a sus operaciones, desde el momento
de su inscripción en la Bolsa Boliviana de Valores, donde inicialmente deberán solicitar
los servicios de una Agencia de Bolsa para asesorarse, paralelamente deberá solicitar
los servicios de una calicadora de riesgo o, si corresponde, los de una Entidad de
Depósito de Valores, cuyo trabajo está sujeto a distintas comisiones.
La emisión de instrumentos nancieros está sujeto a tasas que serán cobradas tanto
por la Bolsa Boliviana de Valores, como por la Autoridad de Supervisión del Sistema
Financiero, sin dejar de lado que una vez que captada la atracción del inversionista y
de sus fondos, también la empresa se compromete a pagar una tasa (solo en caso de
Renta Fija).
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Las sociedades anónimas se caracterizan por:
• Las Sociedades Anónimas representan una modalidad empresarial caracterizada
por poseer un capital dividido en acciones, donde la responsabilidad de los
accionistas queda estrictamente limitada al monto de las acciones suscritas.
Estas entidades mercantiles requieren un mínimo de tres accionistas y deben
adoptar una denominación que reeje su objeto principal de actividad, seguida
de las palabras “Sociedad Anónima” o su abreviatura “S. A.”, lo que les conere
una identidad legal y comercial especíca.
• La constitución de estas sociedades puede realizarse mediante dos modalidades
principales: en acto único por los fundadores o a través de suscripción pública
de acciones. Su estructura de capital comprende tres tipos fundamentales:
capital autorizado, que representa el valor máximo de capital potencial; capital
suscrito, correspondiente al valor del capital autorizado comprometido por los
socios; y capital pagado, que constituye el capital efectivamente aportado a
la sociedad. Esta conguración permite una exibilidad nanciera y una clara
denición de las responsabilidades económicas de los accionistas.
• El capital social se distribuye en acciones de valor uniforme, con un valor
nominal de cien pesos bolivianos o sus múltiplos, lo que facilita la divisibilidad y
transferencia de la participación societaria. Los títulos representativos pueden
amparar una o más acciones y revestir el carácter de nominativos o al portador,
según las condiciones establecidas en los estatutos sociales. En casos de
pago parcial, se emiten certicados provisionales nominativos, quedando
expresamente prohibidos los certicados al portador hasta que se complete
íntegramente el desembolso.
• Las sociedades anónimas están sujetas a regulaciones especícas que
preservan la transparencia y protección de los intereses societarios. No
pueden emitir acciones bajo su valor nominal, ni adquirir sus propias acciones,
con excepción de adjudicaciones judiciales en pago de créditos. Cuando
ocurren tales adjudicaciones, existe la obligación de enajenar las acciones en
un plazo máximo de noventa días o proceder a la reducción del capital social,
garantizando así la estabilidad económica de la entidad.
• Las acciones pueden clasicarse como ordinarias o preferidas, prevaleciendo
la categoría ordinaria cuando no se establezca una especicación expresa.
Los accionistas gozan del derecho fundamental de negociar libremente
sus acciones, si bien en casos de mora en los pagos, se suspenden
automáticamente los derechos societarios correspondientes. Esta disposición
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asegura el cumplimiento de las obligaciones nancieras y mantiene la disciplina
económica al interior de la sociedad.
• La modicación del capital social se encuentra sometida a procedimientos
rigurosos que requieren la intervención de la junta general extraordinaria. El
aumento de capital debe respetar el derecho preferencial de los accionistas y
contar con la inscripción en el registro de comercio. Análogamente, la reducción
del capital precisa autorización de la Dirección de Sociedades por Acciones y
se torna obligatoria cuando las pérdidas superan el cincuenta por ciento del
capital, incluyendo las reservas libres.
• En casos extremos, cuando la reducción de capital resulte insuciente para
cumplir el objeto social, la legislación contempla la disolución y liquidación
de la sociedad. Este mecanismo representa la última ratio para preservar la
integridad del sistema mercantil, garantizando que las sociedades mantengan
su viabilidad económica y capacidad operativa.
Instrumentos de renta ja: instrumentos que le ofrecen al inversionista una
rentabilidad ja, es decir, que previamente se pacta una tasa de interés, la cual se paga
periódicamente o a la fecha de vencimiento de la inversión. Estos valores se consideran
menos riesgosos, ya que los inversionistas que van a comprar estos valores conocen
de antemano cuál va a ser su ganancia (rendimiento). Dentro de esta clasicación se
encuentran los siguientes valores:
Bonos Corporativos (BLP) representan una deuda de la entidad emisora del mismo.
El inversionista que adquiere el bono obtiene pagos periódicos de intereses y cobra
el valor nominal del mismo en la fecha de vencimiento. En caso de que existan
amortizaciones de capital, el inversionista recibirá el saldo de la deuda.
Bonos Convertibles una deuda que el emisor asume frente al tenedor del valor
(inversionista), pueden convertirse en acciones. Es decir, permite al tenedor convertirse
en accionista de la sociedad emisora del valor.
Bonos Subordinados emitidos por entidades bancarias y los inversionistas que
compran este tipo de bonos, están subordinados en la prelación de acreedor de la
institución bancaria emisora de estos bonos. Es decir, que las obligaciones asumidas
con los inversionistas que tiene estos bonos están al nal y después de todos los
acreedores; por tanto, el emisor les pagará la deuda con los activos de la empresa
liquidada al nal y sólo en la medida que haya recursos para ello.
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Bonos Participativos (BPB) pago de un interés jo y adicionalmente un interés
variable, asociado al desempeño económico y nanciero de la empresa emisora.
Exclusivamente emitidos por pymes.
Bonos cupón
Cupones
Son documentos que acompañan a un valor, que ha de separarse de éste para obtener
las rentas de un determinado período o ejercer cualquier otro derecho.
Son valores accesorios al bono siempre que cumplan con lo dispuesto en la ley de
Mercado de valores, su existencia y validez dependen del bono, son utilizados para
hacer efectivo el cobro del interés periódico y o de la amortización correspondiente a
capital cuya frecuencia de pago se establece el momento de la emisión del bono.
Instrumentos de renta variable
Cuando la magnitud de la rentabilidad esperada no es segura ni ja desde un inicio y
será, en todo caso, de acuerdo a los resultados de la actividad a la cual sea destinada
la inversión. En renta variable los valores que se utilizan son las acciones y cuotas de
participación de fondos de inversión cerrados.
Acción
Es el valor que representa una de las fracciones iguales en que se divide el capital social
de una sociedad anónima. Sirve para acreditar y transmitir la calidad y los derechos
de socio propietario y su importe maniesta el límite de la obligación que contrae el
tenedor de la acción ante terceros y ante la empresa.
2. METODOLOGIA
2.1 Enfoque Cualitativo
“La investigación cualitativa postula una concepción fenomenológica, inductiva,
orientada al proceso. Busca describir, comprender o generar teorías. Pone énfasis en la
profundidad y sus análisis no necesariamente, son traducidos a términos matemáticos”
(Ramírez 2008 pag 28)
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La aplicación del enfoque cualitativo permitió que la recolección de datos pueda
realizarse por medio de la entrevista a profundidad a manera de realizar un análisis
crítico y de reexión personal a n de comprender de mejor forma el fenómeno a
investigar.
2.2 Tipo de investigación
Descriptivo
“Su objetivo central es la descripción de fenómenos. Se sitúa en un primer nivel del
conocimiento cientíco. Usa la observación, estudios correlacionales y de desarrollo.
Permite obtener un panorama más preciso de la magnitud del problema o situación,
además de jerarquizar las causalidades del problema y comprender el objeto de
estudio” (Ramírez 2008 pag 38)
La aplicación de este tipo de investigación orientó al equipo de investigación en la
observación sistemática del objeto de estudio y al momento de comprender de mejor
forma el objeto de estudio.
2.3 Métodos de Investigación
Análisis Documental
“Este método permite recabar el fundamento teórico de la investigación y construir el
base teórico de la misma. Cubre técnicas de bibliotecas como catalogación, indización,
clasicación y resumen de fundamentos, teorías, principios, conceptos” (Ramírez 2008
pag 45)
La aplicación del análisis documental se constituyó en parte fundamental para el
presente trabajo al permitir el estudio de la información y documentación relacionados
a la Bolsa Boliviana de Valores con el propósito de conocer y analizar la percepción de
la realidad social sobre las posibilidades de nanciamiento de las sociedades anónimas
a n de centralizar la información pertinente.
Fenomenológico
“Desde la fenomenología se busca conocer los signicados que los individuos dan
a sus experiencias. Intenta ver las cosas desde el punto de vista de otras personas,
describiendo, comprendiendo e interpretando” (Ramírez 2008 pag 55)
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La aplicación del siguiente método contribuyo a analizar y comprender la experiencia
de los individuos a partir de la experiencia ayudando en la aplicación de entrevistas a
profundidad a n de comprender de mejor forma el objeto de estudio.
2.4 Técnica de investigación
Entrevista
A través de la sugerencia de la Dirección de Contaduría Pública y Finanzas de la
Universidad Privada del Valle se logró entablar contacto con la empresa SACI S.A. y
FANCESA S.A ubicadas en la ciudad de Sucre, mismas que desarrollan sus funciones
en el área comercial e industrial.
Se coordinaron entrevistas con los gerentes de ambas empresas, a través de una
entrevista dirigida, llevada a cabo en las instalaciones de cada empresa, apoyados
en una guía, donde se discutieron temas relacionados a la participación en la Bolsa
Boliviana de Valores, los intermediarios, costos, plazos, necesidades de nanciamiento,
entre otros.
3. RESULTADOS
La participación de las empresas SACI y FANCESA como Sociedades Anónimas y
empresas establecidas en la ciudad de Sucre han permitido tener una percepción
de las necesidades de nanciamiento que como bien indican pueden ser latentes o
pueden no marcar un periodo recurrente de tiempo por las distintas operaciones a las
que se dedica cada una de las empresas.
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Cuadro Nº 1
Análisis comparativo de las experiencias en el mercado de valores de SACI y
FANCESA
Aspectos SACI FANCESA
Motivación para emitir títulos
Captar nuevos socios y
efectivo circulante
Financiar una inversión de gran
envergadura (nueva línea de
producción)
Experiencia en el mercado de
valores
Relativamente nueva,
impulsada por el grupo
Bedoya
Más de 10 años de experiencia,
cotizando de forma continua
Asesoramiento
Muy bien asesorada por
especialistas
Bien asesorada por un equipo
nanciero interno
Tipo de valor emitido Acciones
Bonos con cupón
Otros instrumentos nancieros
Utiliza líneas de crédito
bancarias
Combina bonos y créditos
bancarios
Frecuencia de emisión No especicada
Depende de las necesidades de
inversión
Criterios para elección del
instrumento
Acciones por la posibilidad
de obtener rentabilidad
proporcional a la inversión
Bonos por características de la
empresa (privada con inversores
públicos) y menor costo
nanciero
Principales contratiempos
Denición del valor inicial de
la acción
Proceso de emisión de bonos
(prospectos, contratos, etc.)
Benecios percibidos
Acceso a nuevos socios y
capital
Mayor capacidad de
nanciamiento a menor costo
Barreras para otras empresas
Complejidad de las
normas, inversión inicial,
asesoramiento continuo
Cumplimiento de requisitos de
calicación y normativas
Fuente: Elaboración en base a entrevistas
El anterior cuadro proporciona una visión general de las experiencias de SACI y
FANCESA en el mercado de valores Boliviano. Por su parte, también es destacable
dentro de ambas entrevistas la necesidad de contar con un equipo nanciero capacitado
para ingresar a la Bolsa, la debida capacitación, descripción de ventajas, han permitido
que los dueños y/o representantes de estas empresas con manejo tanto público como
privado se pudieran mostrar a favor de invertir sus excedentes en la Bolsa Boliviana de
Valores para lograr así convertirse en emisores de bonos y acciones.
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A pesar de los benecios señalados y los diferentes valores que se acomodan a las
distintas necesidades de nanciamiento de las empresas participes de esta investigación
cabe señalar que el costo nanciero siempre será una prioridad dentro de cualquier
organización, lograr la sustentabilidad también puede alinearse a la disponibilidad
inmediata de recursos que uno pueda disponer ante una nueva inversión, es por ello
que para ambas empresas el nanciamiento bancario es una opción paralelamente
activa dentro de su estructura nanciera.
4. DISCUSIÓN
Después del análisis de la investigación documental y de las entrevistas aplicadas, se
obtuvieron los siguientes resultados:
Según M. (2019) en su trabajo “Caracterización del nanciamiento de las micro y
pequeñas empresas comerciales del Perú, rubro automotriz: Caso de la empresa
Ramírez Bouby sociedad anónima cerrada y propuesta de mejora, 2017”. pudo
identicar que, una empresa que se encuentre bien constituida, que tenga una
antigüedad dentro del mercado, y que demuestre una capacidad de pago a través de
sus estados nancieros; va a convertirse en una entidad estable dentro del sector en
el que se desempeñe y de acuerdo a esta formalidad tienen mayores facilidades para
poder obtener préstamos que les permitan invertir, aspecto que se comprueba con
las entrevistas realizadas tanto a SACI como a FANCESA, donde ambas gerencias
han manifestado que la constitución de sus empresas y el tiempo de las mismas en el
mercado les ha permitido invertir en el Mercado de Valores.
Ambas empresas concuerdan en que la participación en la Bolsa Boliviana de Valores
no solo implica un costo para las mismas o para cualquier empresa novata, sino
también un cumplimiento estricto y riguroso de requisitos que no todas las empresas
están dispuestas a sobrellevar, más allá del benecio que la participación dentro de
la Bolsa otorga, esto fue comprobado con la investigación de Mendoza y Vera (2018)
donde se evalúa el nanciamiento a través de la emisión de bonos en la empresa
Tambos Perú SAC, 2018 y se determinó los costos y gastos que incurre la empresa
por ingresar al mercado de valores por primera vez, así mismo se detallan las tasas
de interés (cupones) como también el cálculo de impuesto a la renta para efectos del
escudo tributario y el importe total de la emisión de bonos en un periodo de tres años.
Para Z. (2020) quien acierta con la opinión recopilada por el equipo de investigación
del presente artículo a las empresas involucradas, uno de los criterios por los cuales
las empresas no optaban por un nanciamiento a través del mercado de valores es
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que presentaban volúmenes de activos reducidos, por lo que el requerimiento de
nanciamiento no era lo sucientemente grande como para poder entrar en el mercado
primario de valores con un costo que sea menor al que representan otras alternativas
de nanciamiento, demostrando este criterio, una limitante para la participación en
el mercado de valores. Otro de los criterios limitativos que se señala para entrar en
el mercado de valores, es que las empresas para participar dentro de estas, deben
inscribirse en el mercado de valores propiamente dicho, solicitar su participación en
el mismo, anexando la documentación e información que indica la ley del Mercado de
valores y otras normas; además que uno de los documentos que se debe presentar
es un proyecto de prospecto informativo (este es un documento legal vinculado que
contiene toda la información nanciera necesaria para que el inversionista pueda
tomar una decisión de inversión informada), por otro lado después de la inscripción
en el mercado de valores las empresas tienen la obligación de poner a disposición
el relevamiento permanente de la situación económica-nanciera de la empresa; por
lo último mencionado es motivo en Perú, que muy pocas empresas acceden a esta
alternativa a la hora de buscar un nanciamiento ya que la mayoría de estas empresas
no desean hacer pública la información referente a la situación nanciera-económica
de sus empresas .
Otro criterio que se menciona, por los cuales una empresa no decide ingresar al mercado
de valores son los costos de acceso ya que estos mercados piden montos mínimos
para la emisión de cualquier instrumento nanciero, lo cual representa un obstáculo
que va a impedir que empresas con menores capitales participen en el mercado ya que
requieren de montos menores de nanciamiento.
SACI S.A. compartió que uno de los principales contratiempos al momento de emitir
acciones a través de la Bolsa, era determinar el valor de la misma, ante la inexistencia
de empresas que pertenezcan al mismo rubro y que tengan participación activa, aspecto
que ha sido abordado por H. (2020) quien menciona que las empresas en Argentina
y Brasil previa participación en el mercado o en la bolsa de valores determinan la
estructura de su capital, utilizando técnicas de regresión múltiple a través de datos
y un panel a n de conocer el comportamiento de las determinantes de la estructura
de capital en relación a teorías utilización, de variables contables relacionadas a
endeudamiento, explicaciones de las determinantes de la estructura de capital. El
instrumento que más se observa y que más se utilizan son aquellas que determinan
la inuencia en la forma de los niveles de endeudamiento de las empresas que serían
la liquidez corriente y tangible y el retorno a los accionistas, retorno de los activos, el
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crecimiento de las ventas, crecimiento de activos, el riesgo; considerando de que la
empresa SACI tuvo dicultades en aspectos similares, la única opción no siempre es
basarse en experiencias de pares, sino recurrir a los métodos citados, para obtener
datos reales de la empresa.
5. CONCLUSIONES
La cantidad de empresas establecidas en Sucre y que participan en la Bolsa
aún representa un grupo muy reducido de participantes, principalmente por el
desconocimiento sobre el correcto funcionamiento de la Bolsa Boliviana de Valores,
la intención de mantener “bajo resguardo” la información económica-nanciera de
cada organización y no compartirla con los pares y/o terceras personas que quieran
involucrarse dentro de la empresa.
Tanto SACI como FANCESA, al ser empresas con una larga trayectoria en el mercado
Boliviano, han desarrollado estructuras de gobernanza corporativa más sólidas. Esto
se reeja en la transparencia de sus operaciones, la claridad en la toma de decisiones
y la existencia de mecanismos de control interno. Sin embargo, es importante evaluar
si estas estructuras se adaptan a los constantes cambios del mercado y a las nuevas
regulaciones.
La capacidad de SACI y FANCESA para adaptarse a las nuevas tecnologías, como la
digitalización de procesos y la implementación de soluciones de inteligencia articial,
será clave para mantener su competitividad en un entorno cada vez más digitalizado.
Dada la estructura accionaria de ambas empresas, es probable que los accionistas
mayoritarios ejerzan una inuencia signicativa en las decisiones estratégicas. Esto
puede generar tanto oportunidades como desafíos en términos de alineación de
intereses entre los accionistas mayoritarios y minoritarios.
Sin embargo, el gran desarrollo y crecimiento de empresas cuya operación requiere
cuantiosas cantidades de nanciación y disponibilidad inmediata, tienen claro el
escenario, la Bolsa Boliviana de Valores es una alternativa viable y sustentable
más no única, requieren un equipo de profesionales expertos en el área para denir
correctamente el tipo de valor a emitir y también haber sido creadores de un historial
impecable de rendimiento para obtener una calicación atractiva para futuros
inversionistas.
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Es recomendable poder ampliar la investigación a otros rubros y tamaños de empresa,
al realizar un análisis nanciero, evaluando las emisiones de renta ja para empresas
que trabajan en el medio como NIBOL, TOYOSA, ITACAMBA y SOBOCE, para indagar
más sobre este aspecto y conocer cuales son los motivos que limitan su participación
dentro de la Bolsa Boliviana de Valores.
BIBLIOGRAFIA
1. Aranda, F. C. (2006, 1 marzo). VALUACIÓN DEL VALOR EN RIESGO DE BONOS
CUPÓN CERO EN EL MERCADO FINANCIERO MEXICANO A TRAVÉS DEL
MODELO DE VASICEK, CIR Y SIMULACIÓN MONTE CARLO CON SALTOS DE
POISSON. Revista mexicana de economía y nanzas. https://doi.org/10.21919/
remef.v5i1.216
2. Arnal, A. Á. (2007, 1 abril). Propuestas para mejorar el acceso y las condiciones
de nanciamiento en el sistema nanciero boliviano. Revista latinoamericana de
desarrollo económico. https://doi.org/10.35319/lajed.20078193
3. Carvajal, P., & Jaredth, V. (2012, 4 octubre). El desarrollo de la bolsa boliviana
de valores y el nanciamiento de las PyMES. https://repositorio.umsa.bo/
handle/123456789/2020
4. BOLSA BOLIVIANA DE VALORES S.A. - El Mercado de Valores: sus funciones,
sus segmentos y sus participantes. (s. f.). https://www.bbv.com.bo/temario1
5. HENRIQUE, M. R. (2020). Determinantes de la estructura de capital de empresas
listadas en bolsas de valores de Argentina y Brasil: un análisis empírico del
período de 2007 al 2016. Dialnet. Recuperado 8 de mayo de 2023, de https://
dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7745719
6. MEDINA, S. (2019). CARACTERIZACIÓN DEL FINANCIAMIENTO DE LAS
MICRO Y PEQUEÑAS EMPRESAS COMERCIALES DEL PERÚ, RUBRO
AUTOMOTRIZ: CASO DE LA EMPRESA RAMÍREZ BOUBY SOCIEDAD
ANONIMA CERRADA Y PROPUESTA DE MEJORA, 2017. repositorio.uladech.
edu.pe. Recuperado 8 de mayo de 2023, de http://repositorio.uladech.edu.pe/
bitstream/handle/20.500.13032/13664/AUTOMOTRIZ_FINANCIAMIENTO_
MEDINA_FLOREANO_SARITA_KATHERINE.pdf?sequence=1&isAllowed=y
7. Mendoza, M., & Vera, V. (2018). Emisión de Bonos en el Mercado de Valores y
su Incidencia en el Financiamiento de Tambos Perú S.A.C., 2018. repositorio.
ucv.edu.pe. Recuperado 6 de mayo de 2023, de https://repositorio.ucv.edu.
pe/bitstream/handle/20.500.12692/45700/Mendoza_RLE-Vera_TM-SD.
pdf?sequence=1&isAllowed=y
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JULIO - DICIEMBRE 2024. ISSN 2075-8960
Vol. 15, Núm. 39
DOI: https://doi.org/10.52428/20758960.v15i39.1007
Audivert Cors
Bolsa de Valores: Ingeniería Financiera en Sucre
8. Ramírez, I (2008). Metodología de la Investigación Cientíca. Tupac Katari. Sucre,
Bolivia: Universidad San Francisco Xavier
9. Sampieri, R. H., Collado, C., & Lucio, P. (2010). Metodología de la investigación.
En McGraw-Hill Interamericana eBooks (p. 613). http://148.202.167.116:8080/
jspui/handle/123456789/2707
10. Villca, F., & Gonzalo, J. M. C. (2018, 1 noviembre). La Bolsa Boliviana de Valores
como alternativa de nanciamiento para las PyMEs de la ciudad de Cochabamba.
Revista Perspectivas. http://www.scielo.org.bo/pdf/rp/n42/n42_a04.pdf
11. Zegarra, I. E. H. (2020, 20 marzo). Perspectivas del nanciamiento corporativo y
el mercado de valores del Perú. Retos: Revista de Ciencias de la Administración
y Economía. Recuperado 8 de mayo de 2023, de https://doi.org/10.17163/ret.
n19.2020.08
95
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Anexo 1
Entrevista # 1
Sociedad Anónima Comercial Industrial S.A.
Nombre de la empresa: SACI
Sociedad Anónima Comercial Industrial
Rubro al cual pertenece: Comercializadora
Nombre del entrevistado (a): Pablo Bernardo Sainz Salazar
Cargo que ocupa: Gerente regional
Nombre del entrevistador (a): Manuela Sainz Vedia
Fecha: 03/04/2023
Hora de inicio: 16:00
Hora de nalización: 17:30
1. ¿Cuánto tiempo la empresa SACI viene trabajando en el mercado boliviano?
La empresa SACI viene funcionando 110 años
2. ¿Cuáles son sus principales necesidades de financiamiento?
Al ser una comercializadora sus principales necesidades de nanciamiento son para
la compra de vehículo de equipo, maquinaria agrícola, maquinaria de construcción y
automotores.
3. ¿Cómo conocieron o escucharon sobre la Bolsa Boliviana de Valores?
Todo surgió dentro del directorio del grupo Bedoya, los cuales son socios mayoritarios
del banco nacional, dueños de SACI y varias empresas adicionales, estos con el
propósito de estar a la vanguardia buscaron una alternativa de categorizar sus acciones
y darle un estatus comercial a la empresa.
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4. ¿Qué animó a la empresa a emitir títulos valores a través de la Bolsa
Boliviana de Valores?
El mayor impulso fue captar mayor efectivo circulante con la adquisición de los nuevos
socios.
5. ¿Qué tan asesorados estaban la primera vez que participaron en la Bolsa
Boliviana de Valores?
SACI estaba muy bien capacitada y asesorada por profesionales especialistas en la
bolsa para poder manejar las acciones de una forma eciente y no empírica.
6. ¿Qué valor se adecúa a las necesidades que tiene la empresa y por qué?
El valor de emisión que más se adecua a la situación de SACI, son las acciones ya que
permite el acceso a la obtención de rentabilidad proporcionada por una sociedad en
forma correspondiente a los recursos invertidos.
7. ¿Cuáles fueron los principales contratiempos que sufrieron en su primera
emisión?
Uno de los mayores contratiempos fue denir el monto inicial de la acción que estaban
por emitir ya que en ese entonces no se encontraba con parámetros de empresas
similares en el rubro.
8. ¿Ha solicitado financiamiento de manera paralela al de la Bolsa Boliviana de
Valores en entidades financieras?
SACI se nancia mediante líneas de créditos en el BNB y en diferentes bancos.
9. ¿Qué opinión le merece la obtención de recursos bajo estas dos
modalidades? ¿Cuál se adecúa más a las necesidades de la empresa?
SACI vio como mejor opción el nanciamiento bancario con línea de crédito debido a
que se cuenta con el efectivo a requerimiento.
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10. ¿Cuáles considera que son los criterios por los cuales otras Sociedades
Anónimas no se animan a solicitar financiamiento a través de Bolsa Boliviana
de Valores?
Entrar a la bolsa de valores implica seguir normas y requerimientos muy complejos que
no todas las empresas son capaces de cumplir, también la inversión, asesoramiento
y mantención son puntos que también limitan el ingreso de estas, se debe destinar un
presupuesto el cual no todos están dispuestos a asumir.
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ANEXO 2
Entrevista # 2
FANCESA
Nombre de la empresa: FANCESA
Rubro al cual pertenece: Industrial, producción de cemento
Nombre del entrevistado (a): Lic. Edwin Hurtado Urdininea
Cargo que ocupa: Director
Nombre del entrevistador (a) Claudia Audivert Cors
Fecha: 16-12-2022
Hora de inicio: 15:30
Hora de nalización: 16:30
1. ¿Cuánto tiempo la empresa FANCESA viene trabajando en el mercado
boliviano?
Más de 60 años trabajando en la industria
2. ¿Cuáles son sus principales necesidades de nanciamiento?
Últimamente ha nanciado la nueva línea de producción que es una inversión de
aproximadamente 200 millones de dólares y que parte de esa inversión ha sido
nanciada a través de la bolsa de valores emitiendo bonos
3. ¿Cómo conocieron o escucharon sobre la Bolsa Boliviana de Valores?
FANCESA es una empresa líder en el rubro del cemento, uno de los mecanismos para
nanciar sus inversiones es banco o mercado de valores entonces utilizan los dos
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mecanismos para nanciarse.
Para una empresa como FANCESA no es desconocida la existencia del mercado de
valores para lo cual tiene una Gerencia Financiera que se ocupa de ese tema.
4. ¿Cuánto tiempo llevan financiándose a través de la Bolsa Boliviana de Valores?
Aproximadamente entre unos 10 a 15 años se encuentra cotizando en la bolsa
5. ¿Qué animó a la empresa a financiarse a través de la Bolsa Boliviana de
Valores?
Existen varias razones:
• La posibilidad de obtener mayores recursos
• El costo nanciero
• La posibilidad de acceder a un nuevo mercado nanciero
Fundamentalmente considero la posibilidad de obtener la mayor cantidad de recursos
a un menor costo nanciero que la banca.
6. ¿Qué tan asesorados estaban la primera vez que participaron en la Bolsa
Boliviana de Valores?
Estaban muy bien asesorados porque contaban con un Gerente Financiero y personal
capacitado que conoce como una empresa puede desenvolverse en este ámbito del
mercado nanciero.
7. ¿Con qué tipo de valores solicitaron financiamiento a través de la Bolsa
Boliviana de Valores?
La emisión de bonos con cupon con un valor nominal
8. ¿Durante su participación en la Bolsa Boliviana de Valores, han intentado
financiarse con otro tipo de valores? ¿Cuáles? ¿Porqué?
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No, solamente se han dedicado a la emisión de bonos para el nanciamiento de sus
inversiones.
9. ¿Qué valor se adecúa a las necesidades de financiamiento que tiene la
empresa y por qué?
Por las características que tiene FANCESA de ser una empresa privada con inversores
públicos el tipo de valor, que se adecua a las necesidades de nanciamiento tengan
relación con valores de renta ja como los bonos u otros que no involucren acciones.
10. ¿Cuáles fueron los principales contratiempos que sufrieron en su primera
emisión?
Como toda experiencia hay que aprender del proceso para la emisión de bonos en el
mercado de valores siempre la primera experiencia tiene un proceso de aprendizaje
en cuanto a los prospectos, rma de contratos, la elaboración de los documentos que
se deben presentar, etc pero después se vuelve un mecanismo más o menos rutinario
pero siempre asesorados por una agencia de bolsa.
11. ¿Con qué frecuencia solicitan financiamiento a través de la Bolsa Boliviana de
Valores?
No existe una frecuencia establecida
12. ¿La frecuencia del financiamiento va de la mano de las necesidades constantes
de obtención de recursos o la facilidad que representa obtenerlos a través de
la Bolsa?
Depende de las necesidades de la empresa de nanciar sus inversiones, caso contrario
no tendrían necesidad de recurrir a la bolsa
13. ¿Ha solicitado financiamiento de manera paralela al de la Bolsa Boliviana de
Valores en entidades financieras?
Tiene créditos bancarios asi también nanciamiento a través de la bolsa
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14. ¿Qué opinión le merece la obtención de recursos bajo estas dos modalidades?
¿Cuál se adecúa más a las necesidades de la empresa?
La que sea más barata, el costo nanciero es fundamental para las empresas por lo
tanto cual va a ser la más apropiada la que tenga el costo nanciero más bajo
15. ¿Cuáles considera que son los criterios por los cuales otras Sociedades
Anónimas no se animan a solicitar financiamiento a través de Bolsa Boliviana
de Valores?
Las empresas que quieran cotizar en bolsa deben cumplir una serie de requisitos y
fundamentalmente deben estar calicada adecuadamente para poder acceder a este
servicio.
Es deseable que todas puedan cotizar en bolsa pero no todas pueden cumplir con los
requisitos exigidos por la bolsa boliviana de valores.
16. ¿Ha participado en la Bolsa Boliviana de Valores como inversionista?
No, pero quisieran hacerlo a futuro.
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Startups Bolivianas: Radiografía de un Ecosistema Emergente
ARTÍCULOS DE REFLEXIÓN DERIVADO DE INVESTIGACIÓN
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Derechos de autor 2024, Andrea Raiza Henao Choque
EL ECOSISTEMA DE LAS STARTUPS EN BOLIVIA: UN
ANÁLISIS DESDE ADENTRO.
The startup ecosystem in Bolivia: an analysis from the inside.
Andrea Raiza Henao Choque
ahenaoc@univalle.edu
Recibido: 19/11/2024 Revisado: 09/12/2024 Aceptado: 10/12/2024
Citar: HENAO CHOQUE, A. R. El EL ECOSISTEMA DE LAS STARTUPS EN BOLIVIA: UN ANÁLISIS DESDE
ADENTRO: Startups en Bolivia. . Revista Compás Empresarial, 15(39). https://doi.org/10.52428/20758960.
v15i39.1217
Nota: Los autores declaran no tener conicto de intereses con respecto a esta publicación y se responsabilizan
de contenido vertido.
Fuentes de nanciamiento: Esta investigación fue nanciada con fondos de los autores.
RESUMEN
El crecimiento de las startups en Bolivia está impulsado por diversos factores, como
la conectividad digital, el acceso al nanciamiento y el espíritu emprendedor que está
generando innovación y desarrollo tecnológico en el país. Este fenómeno ha llevado a
un aumento en la creación de nuevas empresas y ha despertado el interés de diversos
actores del ecosistema emprendedor, incluidas instituciones gubernamentales,
académicas, incubadoras y aceleradoras. Sin embargo, aún existen desafíos por
superar, como la necesidad de políticas gubernamentales más favorables, el apoyo
especíco para startups de base tecnológica y una mayor participación de inversores
en el nanciamiento de estos proyectos.
La interacción entre las startups y el ecosistema emprendedor es esencial para su éxito.
Los emprendedores necesitan acceso a recursos, conocimientos especializados y
conexiones importantes proporcionadas por las diversas instituciones y organizaciones
del ecosistema. Para aprovechar al máximo el potencial de las startups bolivianas,
es fundamental un compromiso continuo de todos los actores involucrados para
proporcionar el apoyo y los recursos necesarios que permitan el crecimiento y desarrollo
sostenible de estas empresas emergentes.
Palabras Clave: Startups, Emprendimiento Tecnológico y Ecosistema
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Startups Bolivianas: Radiografía de un Ecosistema Emergente”
ABSTRACT
The growth of startups in Bolivia is driven by various factors, such as digital connectivity,
access to nancing, and the entrepreneurial spirit that is fostering innovation and
technological development in the country. This phenomenon has led to an increase
in the creation of new companies and has sparked the interest of various actors in the
entrepreneurial ecosystem, including government institutions, academia, incubators,
and accelerators. However, there are still challenges to overcome, such as the need
for more favorable government policies, specic support for technology-based startups,
and increased participation of investors in nancing these projects.
The interaction between startups and the entrepreneurial ecosystem is crucial to
their success. Entrepreneurs need access to resources, specialized knowledge, and
important connections provided by the various institutions and organizations within the
ecosystem. To fully harness the potential of Bolivian startups, ongoing commitment from
all involved actors is essential to provide the support and resources needed for the
sustainable growth and development of these emerging companies.
Keywords: Startups, Technological Entrepreneurship, and Ecosystem
1.- INTRODUCCIÓN
Las startups en Bolivia están experimentando un cambio signicativo y se encuentran
en constante crecimiento, esto se encuentra impulsado por la conectividad digital,
el acceso de nanciamiento, las oportunidades latentes en el mercado y el espíritu
emprendedor generando la innovación y el desarrollo tecnológico.
Por otro lado, el dinamismo de los actores del ecosistema emprendedor digital ha
generado bastantes iniciativas para fomentar el crecimiento de las Startups, por lo cual,
se analiza el rol que ocupa el Ecosistema Emprendedor juntamente con la situación de
las startups en Bolivia.
Según Blank (2013), una startup es una organización temporal en busca de un modelo
de negocio escalable y repetible. Se trata de un emprendimiento de base tecnológica
que va generando un crecimiento acelerado y muchas veces tiene la nalidad de
ser escalable, también, es una institución humana diseñada para crear productos o
servicios bajo condiciones de incertidumbre extrema (Ries, E. 2011).
La mayoría de las startups son tecnológicas porque se apalancan en la tecnología para
crecer rápidamente con el n de expandirse a otros mercados. La tecnología usada
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Startups Bolivianas: Radiografía de un Ecosistema Emergente
mayormente es software, por el bajo coste de inversión y el menor tiempo necesario
para la validación.
De acuerdo con el estudio del Ecosistema en la práctica, caso de las startups en
Bolivia (2022), establece que una startup es un emprendimiento, usualmente de base
tecnológica, con alto potencial de crecimiento y escalabilidad, con equipos de reacción
rápida a los cambios y con un modelo de negocios innovador o disruptivo. Asimismo,
en este estudio se dene como Ecosistema Emprendedor al conjunto de actores que
generan una sinergia y tienen intereses y objetivos en común; cada uno de esos actores
cumple distintos roles para que las startups crezcan y se desarrollen.
Según Spilling (2016), el ecosistema emprendedor se dene como la interacción de los
actores, sus roles y el entorno puesto que determinan el desempeño y los resultados
de una región. Por tanto, está conformado por todo aquello que facilita el desarrollo y
accionar del emprendedor, en este caso, de base tecnológica.
El ecosistema emprendedor tiene vital importancia en el desarrollo de las startups
incluso existen países como Estados Unidos que unican esfuerzos e integración entre
actores donde van generando resultados tales como consolidar startups unicornios que
llegan a ser negocios valuados en más de mil millones de dólares, entre estos tenemos:
Uber, Facebook, Airbnb, entre otros. Dando como resultado, no solo el crecimiento
de un negocio escalable consolidado, sino que representa para el país ingresos que
generen fuentes de empleo y desarrollo económico.
2.- ANÁLISIS
Según el estudio Ecosistema en la práctica, caso de las startups en Bolivia (2022),
establece cuatro componentes de una startup, iniciando por los fundadores quienes
son el equipo quienes tienen la idea y la desarrollan; luego se tiene trabajadores y
colaboradores quienes son las personas que trabajan en la startup, posteriormente, se
tiene a los inversores quienes inyectan capital para la startup, nalmente, existen los
consejeros y mentores quienes aconsejan a los líderes de la startup. Con estos cuatro
elementos se llegan a desarrollar las startups donde cada uno de los componentes
tiene un rol crucial que contribuye al éxito del emprendimiento de base tecnológica.
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Gráco 1: Personas que componen una startup
Fuente: Román Roig, F. J., Saucedo, O., & Marion, C. (2022)
Según el reporte de Mapeo TIC de Bolivia (2022), establece diferentes actores que
interactúan con las startups agrupándolas como organizaciones de soporte, incubadoras
y aceleradoras, rmas legales, gobierno y academia. Donde cada actor desempeña un
rol importante dentro del surgimiento, establecimiento y crecimiento de la startup de
los cuales se puede mencionar: En organizaciones de soporte a Cámara Nacional de
Comercio brindando talleres y capacitaciones a emprendedores de base tecnológica,
en incubadoras se rescata el trabajo que viene realizando la incubadora del Gobierno
Autónomo Municipal de la Paz que han generado un incremento en el desarrollo
de emprendimientos brindando capital semilla y por otro lado, se ha evidenciado el
trabajo que realizan las acelerados brindando mentoría y nanciamiento a startups
con permanencia del mercado, estas aceleradoras como PISTA 8 y SOLIDEZ están
marcando la diferencia en nanciamiento para las startups.
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Gráco 2: Actores del Ecosistema de Startups
Fuente: Román Roig, F. J., Saucedo, O., & Marion, C. (2022)
Según el último Mapeo del Ecosistema de Tecnología Digital en Bolivia (2023),
identicaron 147 startups de las cuales 51 fueron nuevas startups identicadas, por
tanto, a continuación, se puede observar la distribución de startups en el país:
Gráco 3: Distribución de startups por ciudades de Bolivia
Fuente: Mapeo del Ecosistema de Tecnología Digital en Bolivia (2023)
Donde se puede observar que más del 40% de las startups se encuentran concentradas
en la ciudad de Santa Cruz con una cantidad de 65 startups, en segundo lugar, se tiene
a la ciudad de La Paz con el 33,3% llegando a 49 startups y en tercer lugar la ciudad
de Cochabamba con un 15% contando con 23 startups.
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Dentro del desarrollo de las startups, se han podido identicar tres fases fundamentales
que consiste en formación, validación y crecimiento, que son procesos de iteración
para el crecimiento de la startup. (Startup Commons, 2018)
Gráco 4: Fases de desarrollo de un startup y su distribución en Bolivia
Fuente: Startup Development Phases (2018)
Por otro lado, dentro de los actores identicados dentro del Ecosistema Emprendedor
Boliviano según Silva (2023), establece que existen 105 instituciones, empresas y
organizaciones que son parte del Ecosistema Emprendedor, identicando 4 instituciones
gubernamentales, 25 instituciones académicas, 26 comunidades e iniciativas de
tecnología digital, 33 instituciones de apoyo, 8 incubadoras, 4 aceleradoras, 5
inversores.
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Startups Bolivianas: Radiografía de un Ecosistema Emergente
Gráco 5: Actores del ecosistema 2023
Fuente: Mapeo del Ecosistema de Tecnología Digital en Bolivia (2023)
2.1 Interacción de las startups con el Ecosistema Emprendedor
La interacción de las startups con el ecosistema emprendedor en Bolivia presenta
un panorama de avances y desafíos signicativos. Según el estudio realizado por
Román Roig, Saucedo y Marion (2022), un 53.5% de los emprendedores reporta haber
encontrado con facilidad información sobre las organizaciones de soporte, mientras que
un 42% señala dicultades en este proceso. Esta disparidad evidencia la necesidad de
mejorar la visibilidad y accesibilidad de los recursos disponibles. Las organizaciones
de soporte, como aceleradoras e incubadoras, han jugado un rol clave al proporcionar
herramientas, formación en habilidades técnicas y blandas, y acceso inicial a redes
de nanciamiento. Programas destacados, como los ofrecidos por Innova UP, han
facilitado experiencias positivas para muchas startups al promover la creación de
vínculos y la preparación para enfrentar los desafíos del mercado.
Según Román Roig, F. J., Saucedo, O., & Marion, C. (2022) establecen la importancia
de la interacción de las startups con el ecosistema emprendedor que permita el buen
desarrollo y crecimiento, donde indican que al menos el 53% de los fundadores de
Startups le fue fácil poder encontrar información acerca de las organizaciones de soporte,
en contraste el 42% indica que no le fue fácil, siendo un 4% que fue medianamente
fácil.
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Por lo cual, se establece que la interacción de las startups con los actores del
Ecosistema Emprendedor ha sido favorable para el emprendedor en mejorar el
desempeño y desarrollo de la startup, es importante destacar que las iniciativas de
los actores permiten involucrar a posibles emprendedores de base tecnológica, desde
facilitar conocimiento, brindar herramientas, asesoramiento hasta incluso capital que
permita el emprendimiento despegar.
2.2 Instituciones Gubernamentales de apoyo directo
El rol del gobierno central dentro del ecosistema emprendedor es fomentar y promover
el emprendimiento y la innovación como motores de desarrollo económico y social en el
país, con la nalidad que puedan facilitar recursos, promover la cultura emprendedora,
estimular la innovación y apoyar la internacionalización, sin embargo, actualmente, no
se cuenta con normativas que apoyen y regularicen las startups, la mayoría de las
iniciativas legislativas quedaron en proyectos de ley.
En Bolivia, las startups enfrentan vulnerabilidades asociadas a la limitada efectividad
del apoyo directo por parte de instituciones gubernamentales. Si bien existen iniciativas
orientadas a fomentar el emprendimiento, como programas ocasionales de capacitación
o concursos nanciados por entidades públicas, estas acciones suelen carecer de
continuidad y un enfoque estratégico a largo plazo. Esto genera un entorno de apoyo
fragmentado que no responde adecuadamente a las necesidades especícas de las
startups, particularmente en sus primeras etapas de desarrollo.
Además, los mecanismos de nanciamiento impulsados por el gobierno, como fondos
de apoyo o líneas de crédito preferenciales, son insucientes o no están diseñados
pensando en la naturaleza de alto riesgo y escalabilidad de las startups. Las
condiciones para acceder a estos recursos suelen ser restrictivas, con requerimientos
como garantías patrimoniales que muchas startups no pueden cumplir. Sumado a
esto, las regulaciones burocráticas asociadas a la formalización empresarial y la falta
de incentivos scales especícos para startups dicultan su operación y crecimiento.
Estas carencias en el diseño y ejecución de políticas públicas enfocadas en startups
reejan un ecosistema gubernamental que no logra integrarse plenamente con los
actores privados y otros componentes del ecosistema emprendedor, dejando a estas
empresas emergentes en una situación de vulnerabilidad. Por tanto, en este ámbito el
emprendedor de base tecnológica se encuentra desprotegido, por lo que debe optar en
tomar alternativas como constituir el negocio en otro país.
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El Banco de desarrollo productivo (BDP) como institución gubernamental cuenta con
diferentes programas de apoyo al emprendedor, sin embargo, ninguno especializado
para los emprendimientos tecnológicos, cuentan con un producto denominado
Emprende BDP - Crédito capital semilla para emprendimientos nuevos de productos y
servicios.
La participación activa del gobierno es esencial para fortalecer el ecosistema
emprendedor en Bolivia y promover el crecimiento de las startups. Actualmente, estas
empresas enfrentan necesidades urgentes que requieren atención prioritaria. Entre
ellas, destaca el acceso al nanciamiento adecuado, ya que muchas startups carecen
de los recursos iniciales para desarrollar sus productos, validar sus modelos de negocio
y escalar. Este desafío podría ser abordado mediante la creación de programas de
capital semilla especícos para startups, diseñados con criterios de riesgo más exibles
y procesos accesibles para emprendedores emergentes. Adicionalmente, es crucial
fomentar mecanismos de coinversión en los que el gobierno colabore con inversores
privados, lo que no solo diversicaría las fuentes de nanciamiento, sino que también
generaría conanza en el ecosistema.
Otro aspecto clave es el fortalecimiento de la infraestructura de apoyo mediante
iniciativas similares a CORFO en Chile, que integra fondos de apoyo, incubación y
aceleración con un enfoque integral. Estas iniciativas podrían incluir la creación de
incubadoras públicas o la nanciación de programas de capacitación en habilidades
técnicas y blandas necesarias para el crecimiento de las startups. Asimismo, es
importante priorizar la simplicación de trámites administrativos y scales para facilitar
la creación y operación de nuevas empresas, reduciendo la carga burocrática que
actualmente limita el tiempo y los recursos de los emprendedores.
En cuanto a oportunidades, el gobierno debería impulsar políticas públicas que
incentiven la innovación tecnológica, como la creación de hubs de innovación que reúnan
a startups, universidades, y el sector privado. Además, programas que promuevan
la internacionalización de startups, mediante ferias internacionales, redes globales
y oportunidades de softlanding, permitirían a los emprendedores bolivianos acceder
a nuevos mercados y capitales. Estas medidas no solo atenderían las necesidades
inmediatas de las startups, sino que también generarían un impacto positivo en el
desarrollo económico y social del país, posicionando a Bolivia como un actor relevante
en el panorama emprendedor regional.
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2.3 Academia
Según el reporte Global Entrepreneurship Monitor Bolivia (2014), uno de los factores
que limita y potencia a los emprendimientos bolivianos es la capacitación y formación en
emprendimiento, por tanto, la academia juega un rol importante dentro del desarrollo del
emprendedor para la generación de conocimiento, formación, transferencia tecnológica
y apoyo a la innovación.
Las universidades han desarrollado diversos programas e iniciativas para apoyar a los
emprendedores, que incluyen cursos especializados y diplomados. Por otro lado, en
muchas de las universidades han generado incubadoras de empresas que facilita la
conexión directa con los emprendedores, entre las iniciativas más sobresalientes se
tiene: Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra (UPSA) con el programa Incuba
UPSA que brinda capacitaciones, mentoring y estudios de mercado; Universidad Privada
del Valle (UNIVALLE) con el programa INCUVALAB que brinda formación integral en
emprendimiento, asesoramiento y mentorías; Universidad Católica Boliviana (UCB)
con el Centro de Innovación y Emprendimiento que brinda capacitaciones y diferentes
eventos de apoyo al emprendedor.
En este sentido, estas iniciativas reejan el compromiso que tienen las universidades
con los emprendimientos, no obstante, es necesario señalar que ninguno de los
programas se enfoca en el desarrollo de emprendimientos de base tecnológica. Por
tanto, es necesario generar programas de emprendimiento enfocados a la creación de
startups basados en la escalabilidad e innovación, asimismo, es importante contar con
programas de mentorías y coaching a los emprendedores nacientes.
2.4 Comunidades e iniciativas
En la actualidad, existen diversidad de comunidades e iniciativas que son impulsores
para generar espíritu emprendedor a través de diferente tipo de eventos como
seminarios, charlas motivacionales, eventos de networking.
Entre los que se llegan a mencionar son: Startup Weekend Bolivia, una actividad
de 54 horas, plantea retos para que equipos multidisciplinarios generen soluciones
tecnológicas. Los participantes reciben apoyo de mentores y expertos para desarrollar
un producto mínimo viable que presentan al nal del evento, fomentando la colaboración,
creatividad y validación temprana de ideas. Women Techmakers Bolivia se enfoca en
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empoderar a mujeres en tecnología mediante talleres, conferencias y mentorías que
buscan cerrar la brecha de género en el sector. Por otro lado, Startup Grind organiza
charlas y networking para conectar emprendedores con líderes del ecosistema global,
mientras que FuckUp Nights crea un espacio para compartir fracasos empresariales,
promoviendo el aprendizaje a partir de los errores.
Estas iniciativas han contribuido signicativamente al ecosistema emprendedor al
promover una cultura de innovación y aprendizaje, además de crear redes sólidas entre
emprendedores, mentores e inversores. Sin embargo, enfrentan debilidades como la
falta de continuidad en el acompañamiento posterior a los eventos, recursos limitados
para escalar su impacto y una dependencia excesiva de patrocinadores o voluntarios.
Estas áreas podrían fortalecerse con un apoyo más estructurado del gobierno, que
facilite la integración de estas iniciativas en un marco estratégico nacional, permitiendo
que su impacto sea más sostenible y amplio.
2.5 Incubadoras
Según Alberto Roldán González (2015) una incubadora de empresas es “un entorno
empresarial controlado, que ofrece alojamiento, servicios y asesoramiento a nuevas
empresas durante su fase inicial de desarrollo”. Los procesos de incubación conllevan
de 3 a 6 meses donde se les brinda el asesoramiento y formación con la nalidad de
lanzar los emprendimientos al mercado.
Existe una variedad de incubadoras con diferente enfoque sectorial, tenemos desde
instituciones gubernamentales como la incubadora del Banco de Desarrollo Productivo
enfocado a emprendimientos productivos o la incubadora del Gobierno Autónomo
Municipal de La Paz que se enfoca a emprendimientos textiles, hasta la academia
cuenta con los programa de incubación mencionados anteriormente.
Algunas de estas incubadoras se enfocan en el desarrollo de tecnología e innovación,
brindando a los emprendedores las herramientas necesarias para crear productos y
servicios disruptivos. Otras tienen un enfoque más orientado al emprendimiento social,
apoyando iniciativas que buscan generar un impacto positivo en la comunidad a través
de soluciones sostenibles y escalables. También existen incubadoras con un énfasis
particular en el sector agroindustrial, ofreciendo apoyo a proyectos que busquen innovar
en la producción, procesamiento y comercialización de productos agrícolas.
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Además, hay incubadoras que se centran en áreas más especícas, como la economía
digital, el comercio electrónico y la energía renovable, lo que les permite ofrecer un
acompañamiento especializado en sectores clave para el desarrollo del país. En
términos de metodología, estas incubadoras brindan servicios que van desde la
capacitación y mentoría hasta la búsqueda de nanciamiento, asesoramiento en la
creación de modelos de negocio, hasta apoyo logístico y de networking con inversores,
buscando siempre generar un entorno adecuado para el crecimiento y sostenibilidad
de las startups.
Este enfoque diversicado permite que los emprendedores bolivianos tengan acceso a
un abanico de oportunidades adaptadas a sus intereses y necesidades, contribuyendo
así a la evolución del ecosistema de startups en el país.
A pesar de contar con 147 startups identicadas en Bolivia, las cifras sugieren que
las incubadoras existentes no son sucientes para atender adecuadamente a los
emprendimientos de base tecnológica, especialmente considerando que muchas de
ellas no están especializadas en el sector tecnológico. Esta carencia de especialización
limita el apoyo a las startups que buscan desarrollar soluciones innovadoras y
disruptivas en áreas clave como la inteligencia articial, el software, la biotecnología,
y la economía digital. Por lo tanto, es esencial que los programas de incubación se
consoliden y adapten a las necesidades especícas del ecosistema tecnológico en
crecimiento.
Para que estos programas de incubación sean más efectivos, es fundamental
que incluyan una capacitación especializada en áreas clave como la creación y
validación de productos tecnológicos, la gestión de la innovación, la protección de
propiedad intelectual, y la escalabilidad de soluciones tecnológicas. También deben
ofrecer mentorías personalizadas por expertos del sector, que puedan guiar a los
emprendedores en los aspectos técnicos y estratégicos necesarios para llevar sus
ideas al mercado global. Adicionalmente, los programas deberían incluir apoyo en la
obtención de nanciamiento especializado, como fondos de capital de riesgo, y facilitar
el acceso a redes internacionales de inversores y alianzas estratégicas.
Otra área crítica es el acompañamiento en la internacionalización de las startups
tecnológicos, ayudándolas a acceder a mercados globales y a identicar oportunidades
de expansión fuera del país. Finalmente, la formación en el desarrollo de habilidades
blandas, como el liderazgo, la gestión de equipos y la toma de decisiones en entornos
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de alta incertidumbre, también debe ser parte integral de los programas de incubación,
ya que estos aspectos son clave para el éxito a largo plazo de los emprendedores. Con
un enfoque más especializado y adaptado a las necesidades del sector tecnológico,
las incubadoras en Bolivia podrán ofrecer un apoyo más sólido y efectivo para el
crecimiento de las startups tecnológicos en el país.
2.6 Aceleradoras
Las aceleradoras de startups, por su parte, han crecido considerablemente en su
impacto. Cuentan con programas más estructurados que permiten el fortalecimiento de
las startups brindando asesoramiento y mentorias. Asimismo, fomentan activamente la
inversión hacia las startups, preparan y ayudan en el desarrollo de habilidades técnicas
y blandas de las y los founders, y trabajan en la educación de potenciales inversores
ángeles y corporativos sobre el proceso de inversión de capital de riesgo.
Según James Wilson, Vice-Presidente del equipo de Banca para Startups de Silicon
Valley Bank, “una aceleradora de startup es un programa basado en los mentores
(mentor-based program) que provee guía, soporte y nanciamiento” a las startups
(Wilson, 2022).
Según el estudio Ecosistema en la práctica, caso de las startups en Bolivia (2022), uno
de los mayores retos de las aceleradoras es levantar capital para los emprendimientos
representando el 0,17% de nanciamiento en base al apoyo de las aceleradoras.
2.7 Financiamiento
Los inversores en una startup buscan principalmente un equipo sólido, con experiencia,
capacidad de adaptación y determinación para triunfar, así como habilidades
comunicativas en inglés. También valoran la tracción y el impacto de la startup en el
mercado, junto con una clara visión del negocio y la capacidad para superar retos y
alcanzar el crecimiento. Además, consideran aspectos como la participación, los co-
inversionistas, la permanencia y la estrategia de salida en su análisis de inversión.
Estos elementos, combinados, inuyen en la decisión de invertir en una startup durante
la evaluación realizada en eventos como el VCILAT 2022, organizado por Innova
CAINCO y co-organizado por Escalatec.
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La comunidad de inversores ángeles en Bolivia, aunque aún en desarrollo, presenta
características clave que denen su perl y enfoque hacia las startups. Aparte de los
factores mencionados, como la solidez del equipo, la capacidad de adaptación y la
visión clara del negocio, los inversores ángeles en Bolivia suelen valorar el potencial
de crecimiento a largo plazo de las startups. Están interesados en sectores con alto
impacto social y económico, especialmente aquellos que pueden generar soluciones
innovadoras a problemas locales o regionales, como la tecnología, la agroindustria, la
salud y la educación.
Finalmente, los inversores ángeles en Bolivia tienden a ser emprendedores con
experiencia en el sector, lo que les otorga una comprensión profunda de los desafíos
y las oportunidades a las que se enfrentan las startups. Este conocimiento les permite
evaluar con mayor precisión el potencial de los emprendedores y sus proyectos, a
la vez que les permite ofrecer apoyo práctico para superar obstáculos y escalar los
negocios de manera efectiva. Sin embargo, aún se enfrenta el desafío de ampliar la red
de inversores ángeles en el país y fortalecer la conanza en el ecosistema local para
atraer mayores inversiones.
2.- CONCLUSIONES
El crecimiento y desarrollo del ecosistema emprendedor y las startups en Bolivia están
experimentando un cambio signicativo. Este fenómeno se debe a varios factores,
como la creciente conectividad digital, el acceso a nanciamiento, las oportunidades
en el mercado y el espíritu emprendedor que está generando innovación y desarrollo
tecnológico en el país. Sin embargo, este crecimiento también plantea desafíos y
oportunidades para los emprendedores y el gobierno.
El rol del ecosistema emprendedor, compuesto por una variedad de actores como
instituciones gubernamentales, académicas, comunidades e iniciativas, incubadoras
y aceleradoras, es crucial para el éxito de las startups. Estos actores no solo brindan
apoyo nanciero, sino también asesoramiento, formación y conexiones importantes
que contribuyen al crecimiento de las empresas emergentes.
La interacción entre las startups y el ecosistema emprendedor es fundamental. Los
emprendedores necesitan acceso a recursos y conocimientos especializados para
superar los desafíos y aprovechar las oportunidades que se les presentan. En este
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sentido, la colaboración y el apoyo mutuo entre todos los actores del ecosistema son
clave para promover un entorno propicio para el desarrollo de nuevas empresas.
A pesar de los avances logrados, aún existen áreas de oportunidad. Por ejemplo, el
gobierno podría desempeñar un papel más activo en la promoción y regulación de las
startups, así como en la creación de políticas que favorezcan su crecimiento y desarrollo.
Del mismo modo, se requiere una mayor especialización y apoyo especíco para las
startups de base tecnológica, así como una mayor participación de los inversores en el
nanciamiento de estos proyectos.
En resumen, el crecimiento de las startups en Bolivia representa una oportunidad
emocionante para el desarrollo económico y social del país. Sin embargo, para
aprovechar al máximo este potencial, es necesario un compromiso continuo por parte
de todos los actores del ecosistema emprendedor para proporcionar el apoyo y los
recursos necesarios para que las startups prosperen y tengan un impacto positivo en
la sociedad.
BIBLIOGRAFÍA
1. Figueroa, M. A. (2018). Diagnóstico Ecosistema Emprendedor Boliviano.
2. Global Entrepreneurship Monitor. (2014). Informe Global Entrepreneurship Monitor.
Escuela de la Producción y la Competitividad, Universidad Católica Boliviana.
3. Universidad Católica Boliviana. (2023). Mapeo del Ecosistema de Tecnología
Digital en Bolivia.
1. Román Roig, F. J., Saucedo, O., & Marion, C. (2022). Ecosistema en la Práctica:
El Caso de las Startups en Bolivia. Fundación IES & CAINCO. Recuperado de
https://web.santacruzinnova.org.bo/wp-content/uploads/2023/04/Ecosistema-en-
la-Practica-El-Caso-de-las-Startups-en-Bolivia.pdf
2. Silva, A., & Silva, R. (2021). Mapeo de Actores Impulsores del Ecosistema de
Emprendimiento e Innovación en Bolivia.
3. GEM Bolivia. (2015). Informe sobre el emprendimiento en Bolivia. Global
Entrepreneurship Monitor.
4. Innova Up. (2020). Reporte sobre el impacto de las aceleradoras en Bolivia.
5. Fundación Solydes. (2019). Estudio sobre la evolución del ecosistema emprendedor
en Bolivia.
6. Banco Interamericano de Desarrollo (BID). (2020). Innovación y Emprendimiento
en América Latina: Desafíos y Oportunidades.
COMPÁS EMPRESARIAL, INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS EMPRESARIALES, FINANZAS Y ECONOMÍA
ENERO - JUNIO 2024. ISSN 2075-8960
117
Vol. 15, Núm. 39
DOI: https://doi.org/10.52428/20758960.v15i39.1217
Henao Choque
Startups Bolivianas: Radiografía de un Ecosistema Emergente”
7. BID. (2019). Impacto de los ecosistemas de innovación en la economía boliviana.
8. La Paz Innova. (2021). El papel de las incubadoras y aceleradoras en Bolivia:
Análisis y recomendaciones.
9. Ángel Labs. (2019). Características del inversor ángel en América Latina y Bolivia.
10. Endeavor. (2020). El Ecosistema de Startups en Latinoamérica: Informe sobre el
estado del emprendimiento en la región.
11. Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OECD). (2018).
Inversión en startups en Bolivia y su alineación con los ODS.
12. Startup Genome. (2021). El crecimiento de ecosistemas emergentes en América
Latina.
13. CAF. (2021). Innovación y competitividad en Bolivia: Desafíos para las startups
tecnológicas.
14. World Economic Forum. (2021). Global Competitiveness Report: América Latina y
los ecosistemas de innovación.
15. Startup Chile. (2019). Lecciones de escalabilidad y nanciamiento para startups en
Bolivia.
16. TechCrunch. (2022). Crecimiento y desafíos de las startups tecnológicas en países
emergentes.
17. Cambridge Innovation Center. (2020). Informe sobre la sostenibilidad del ecosistema
emprendedor en América Latina.
COMPÁS EMPRESARIAL, INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS EMPRESARIALES, FINANZAS Y ECONOMÍA
ENERO - JUNIO 2023. ISSN 2075-8960
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NOTA DE ANÁLISIS COYUNTURAL
Carta al editor: Hablemos de Resistencia y reinvención
nanciera en el comercio exterior Boliviano
La escasez de Dólares Americanos en Bolivia, es uno de los desafíos más signicativos
para el comercio exterior, el componente clave de la economía del país. Sin embargo,
como la historia del comercio internacional ha probado, cualquier adversidad forja la
innovación, y en asunto actual, no fuimos desilusionados. La abertura de criptomonedas
como soluciones disruptivas para cerrar la brecha, especialmente stablecoins, impulsó
un cambio paradigma en la dinámica del comercio. Estas herramientas digitales ayudan
a neutralizar los desafíos tradicionales y a mantener el ujo de productos y servicios.
Las medidas implementadas, como la adopción de USDT por instituciones bancarias en
Bolivia, son un claro ejemplo de cómo nuestro país está integrando soluciones modernas
al comercio internacional. Este enfoque ha permitido realizar pagos internacionales y
transferencias de manera más eciente, eliminando intermediarios y reduciendo costos
operativos. Asimismo, plataformas como Alloy, Binance, Airtm, etc. respaldadas en
activos sólidos, ofrecen opciones conables frente a la volatilidad del mercado global.
Estas estrategias no solo fortalecen la capacidad del país para comerciar, sino que
también de reinvención, el desafío está en capacitarnos y mejorar los proceso.
Pese a ello, las nuevas tecnologías presentan ciertas dicultades, dado que la educación
nanciera y la aplicación de un marco regulatorio sólido son premisas imprescindibles
para conseguir la seguridad y la transparencia. La necesidad de conanza en el
comercio exterior es también una premisa necesaria, toda percepción de riesgo o de
mala gestión sobre los recursos de las instituciones nancieras puede tener efectos en
la competitividad de las empresas que operan en Bolivia y su entorno. La buena noticia
es que el trabajo colaborativo entre las entidades públicas, las entidades nancieras y
las empresas privadas puede resultar en benecios optimizados de las herramientas
digitales, a pesar de las dicultades anteriormente indicadas.
Con una economía que busca diversicar mercados y optimizar recursos, estas nuevas
modalidades nancieras representan no solo un mecanismo de supervivencia, sino
también una oportunidad de crecimiento y modernización. La capacidad de adaptación
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Roly Revilla Chalco
Liberación de Carburantes: Anatomía de un Cambio Económico
y la creatividad del sector comercial boliviano son una muestra de su resiliencia. Así,
en medio de la incertidumbre, el comercio exterior no solo sigue operando, sino que
encuentra en la innovación un camino hacia mejores días.
Roly Paulo Revilla Chalco Lic. M.ba.
Docente en la Carrera de Ingeniería en Comercio Internacional
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4358-0522
