Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 680
https://doi.org/10.69639/arandu.v13i1.1940
Empresas familiares 5.0: integración de IA generativa para la
toma de decisiones
Family businesses 5.0: integration of generative AI for decision making
Nestor Steven Olmedo Merelo
steven.olmedom@gmail.com
https://orcid.org/0009-0007-3929-7605
Universidad Agraria del Ecuador
Milagro-Ecuador
Artículo recibido: 10 noviembre 2025 -Aceptado para publicación: 18 diciembre 2025
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar.
RESUMEN
El presente estudio examina la integración de la inteligencia artificial generativa, en la toma de
decisiones de las empresas familiares dentro del marco de la Industria 5.0, entendida como una
etapa que promover la centralidad humana, la sostenibilidad y la colaboración entre humanos y
máquinas. Las empresas familiares, que constituyen una parte esencial del tejido productivo
mundial, enfrentan desafíos particulares derivados de la interacción entre dinámicas
empresariales y valores familiares, lo que complejiza sus procesos decisionales. En este
contexto, la IA generativa se presenta como una herramienta estratégica capaz de mejorar la
rapidez y calidad en la toma de decisiones, personalizar soluciones, optimizar recursos y
fortalecer la competitividad en mercados cambiantes. A partir de una revisión narrativa y
sistemática de la literatura publicada entre 2019 y 2025, se identifican beneficios clave como la
eficiencia en el análisis de escenarios, la capacidad de adaptación a los valores y prioridades
familiares, la reducción de costos mediante la automatización de tareas y el incremento de la
resiliencia organizacional. Sin embargo, también emergen limitaciones significativas que
condicionan su adopción, entre ellas la resistencia cultural y generacional a delegar decisiones
en sistemas automatizados, la insuficiencia de infraestructura tecnológica y datos de calidad, los
riesgos éticos y de privacidad vinculados al uso de información sensible y la falta de
transparencia de los modelos algorítmicos, lo que genera desconfianza en los decisores. El
análisis destaca que la implementación de la IA generativa en empresas familiares requiere
modelos de gobernanza responsables que equilibren control familiar y perspectiva técnica.
Palabras clave: empresas familiares, industria 5.0, inteligencia artificial generative,
toma de decisiones
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 681
ABSTRACT
This study examines the integration of generative artificial intelligence into family business
decision-making within the framework of Industry 5.0, understood as a stage that promotes
human-centeredness, sustainability, and human-machine collaboration. Family businesses,
which constitute an essential part of the global productive fabric, face particular challenges
derived from the interaction between business dynamics and family values, which complicates
their decision-making processes. In this context, generative AI is presented as a strategic tool
capable of improving the speed and quality of decision- making, personalizing solutions,
optimizing resources, and strengthening competitiveness in changing markets. Based on a
narrative and systematic review of the literature published between 2019 and 2025, key benefits
are identified, such as efficient scenario analysis, the ability to adapt to family values and
priorities, cost reduction through task automation, and increased organizational
resilience.However, significant limitations also emerge that hinder its adoption, including
cultural and generational resistance to delegating decisions to automated systems, insufficient
technological infrastructure and quality data, ethical and privacy risks associated with the use of
sensitive information, and the lack of transparency in algorithmic models, which generates
distrust among decision-makers. The analysis highlights that the implementation of generative
AI in family businesses requires responsible governance models that balance family control and
technical perspective.
Keywords: family businesses, industry 5.0, generative artificial intelligence, decision-
making
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
ABSTRACT
This study examines the integration of generative artificial intelligence into family business
decision-making within the framework of Industry 5.0, understood as a stage that promotes
human-centeredness, sustainability, and human-machine collaboration. Family businesses,
which constitute an essential part of the global productive fabric, face particular challenges
derived from the interaction between business dynamics and family values, which complicates
their decision-making processes. In this context, generative AI is presented as a strategic tool
capable of improving the speed and quality of decision- making, personalizing solutions,
optimizing resources, and strengthening competitiveness in changing markets. Based on a
narrative and systematic review of the literature published between 2019 and 2025, key benefits
are identified, such as efficient scenario analysis, the ability to adapt to family values and
priorities, cost reduction through task automation, and increased organizational
resilience.However, significant limitations also emerge that hinder its adoption, including
cultural and generational resistance to delegating decisions to automated systems, insufficient
technological infrastructure and quality data, ethical and privacy risks associated with the use of
sensitive information, and the lack of transparency in algorithmic models, which generates
distrust among decision-makers. The analysis highlights that the implementation of generative
AI in family businesses requires responsible governance models that balance family control and
technical perspective.
Keywords: family businesses, industry 5.0, generative artificial intelligence, decision-
making
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 682
INTRODUCCIÓN
Las empresas familiares constituyen una parte significativa del tejido productivo mundial
y enfrentan retos singulares en los procesos decisionales debido a la superposición de lógicas
familiares y empresariales, como valores, legado y control (Nahavandi, 2019). Estas
organizaciones deben equilibrar las demandas estratégicas del negocio con la preservación de su
cultura y valores familiares, lo cual añade complejidad a la toma de decisiones.
En este contexto, la emergencia de la Industria 5.0, que enfatiza la centralidad humana, la
sostenibilidad y la colaboración humano-máquina, ofrece oportunidades transformadoras para
mejorar la eficiencia y la calidad de las decisiones en empresas familiares. Las herramientas de
inteligencia artificial, y en particular la IA generativa GenAI, se presentan como posibilidades
innovadoras para personalizar, acelerar y optimizar los procesos decisionales (Pereira et al.,
2023).
Sin embargo, la literatura reciente muestra una mezcla de entusiasmo y escepticismo
respecto a la implementación de estas tecnologías. Porfírio et al. (2024) destacan que la
adopción de la IA en empresas familiares enfrenta barreras como la falta de conocimiento
tecnológico, la resistencia al cambio y la preocupación por preservar la cultura organizacional.
Estos desafíos técnicos, éticos y culturales pueden influir significativamente en la efectividad de
la IA generativa dentro de estas organizaciones.
A pesar de los riesgos, la IA generativa ofrece potenciales ventajas estratégicas para las
empresas familiares, incluyendo la mejora de la calidad y rapidez en la toma de decisiones y la
posibilidad de generar soluciones más personalizadas y adaptadas a cada contexto
organizacional. Por lo tanto, resulta crucial entender no solo el potencial de estas tecnologías,
sino también los factores que afectan su adopción y los mecanismos mediante los cuales pueden
integrarse de manera efectiva en las dinámicas familiares y empresariales.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se llevó a cabo una revisión narrativa y sistematizada de la literatura científica publicada
entre 2019 y 2025, con el objetivo de analizar la contribución de la inteligencia artificial
generativa en la toma de decisiones en empresas familiares dentro del marco de la Industria 5.0.
Para ello, se consultaron diversas bases de datos y repositorios académicos reconocidos,
incluyendo SciELO, Redalyc, MDPI, ScienceDirect, Elsevier, SpringerLink, Scopus,
PubMed/PMC y repositorios institucionales.
Las búsquedas se realizaron utilizando combinaciones de palabras clave en inglés y
español, tales como “family business”, “empresas familiares”, “Industry 5.0”, “Industry 4.0”,
“digital transformation”, “generative AI”, “IA generativa”, “decision making” y “toma de
decisiones”. Este enfoque permitió abarcar investigaciones relevantes tanto en el ámbito de la
INTRODUCCIÓN
Las empresas familiares constituyen una parte significativa del tejido productivo mundial
y enfrentan retos singulares en los procesos decisionales debido a la superposición de lógicas
familiares y empresariales, como valores, legado y control (Nahavandi, 2019). Estas
organizaciones deben equilibrar las demandas estratégicas del negocio con la preservación de su
cultura y valores familiares, lo cual añade complejidad a la toma de decisiones.
En este contexto, la emergencia de la Industria 5.0, que enfatiza la centralidad humana, la
sostenibilidad y la colaboración humano-máquina, ofrece oportunidades transformadoras para
mejorar la eficiencia y la calidad de las decisiones en empresas familiares. Las herramientas de
inteligencia artificial, y en particular la IA generativa GenAI, se presentan como posibilidades
innovadoras para personalizar, acelerar y optimizar los procesos decisionales (Pereira et al.,
2023).
Sin embargo, la literatura reciente muestra una mezcla de entusiasmo y escepticismo
respecto a la implementación de estas tecnologías. Porfírio et al. (2024) destacan que la
adopción de la IA en empresas familiares enfrenta barreras como la falta de conocimiento
tecnológico, la resistencia al cambio y la preocupación por preservar la cultura organizacional.
Estos desafíos técnicos, éticos y culturales pueden influir significativamente en la efectividad de
la IA generativa dentro de estas organizaciones.
A pesar de los riesgos, la IA generativa ofrece potenciales ventajas estratégicas para las
empresas familiares, incluyendo la mejora de la calidad y rapidez en la toma de decisiones y la
posibilidad de generar soluciones más personalizadas y adaptadas a cada contexto
organizacional. Por lo tanto, resulta crucial entender no solo el potencial de estas tecnologías,
sino también los factores que afectan su adopción y los mecanismos mediante los cuales pueden
integrarse de manera efectiva en las dinámicas familiares y empresariales.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se llevó a cabo una revisión narrativa y sistematizada de la literatura científica publicada
entre 2019 y 2025, con el objetivo de analizar la contribución de la inteligencia artificial
generativa en la toma de decisiones en empresas familiares dentro del marco de la Industria 5.0.
Para ello, se consultaron diversas bases de datos y repositorios académicos reconocidos,
incluyendo SciELO, Redalyc, MDPI, ScienceDirect, Elsevier, SpringerLink, Scopus,
PubMed/PMC y repositorios institucionales.
Las búsquedas se realizaron utilizando combinaciones de palabras clave en inglés y
español, tales como “family business”, “empresas familiares”, “Industry 5.0”, “Industry 4.0”,
“digital transformation”, “generative AI”, “IA generativa”, “decision making” y “toma de
decisiones”. Este enfoque permitió abarcar investigaciones relevantes tanto en el ámbito de la
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digitalización y transformación empresarial como en la aplicación específica de la IA para la
toma de decisiones en empresas familiares (Porfírio et al., 2024).
Se establecieron criterios de inclusión que consideraron artículos revisados por pares
incluyendo investigaciones empíricas, revisiones y artículos teóricos, publicados entre 2019 y
2025, en inglés o español, y con relevancia directa para empresas familiares, digitalización o
aplicación de IA en la toma de decisiones empresariales. Por el contrario, se excluyeron trabajos
no revisados por pares, publicaciones anteriores a 2019 y documentos sin evidencia empírica o
marcos teóricos claros (Pereira et al., 2023).
Esta metodología permitió organizar la literatura de manera sistemática, identificar
tendencias, vacíos de investigación y aportes clave sobre la integración de la IA generativa en
las empresas familiares, facilitando un análisis crítico y fundamentado del estado del arte en este
campo emergente.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Las empresas familiares se caracterizan por combinar la propiedad y la gestión por
miembros de una misma familia, lo que les confiere ventajas comparativas únicas en términos
de orientación a largo plazo, capital social familiar y transmisión de valores organizacionales
(EY, 2022). Estas características les permiten mantener una visión estratégica sostenida en el
tiempo y fortalecer la cohesión interna, favoreciendo la fidelización de clientes y la resiliencia
frente a cambios del mercado.
Sin embargo, la particular estructura de las empresas familiares también genera desafíos
significativos. Entre los más destacados se encuentran los problemas de gobernanza, la toma de
decisiones influenciada por intereses familiares y los procesos de sucesión, que pueden
complicar la implementación de nuevas tecnologías y la innovación en los procesos
empresariales (Bouncken et al., 2022). La resistencia al cambio, la preservación de la cultura
organizacional y la protección del legado familiar son factores que condicionan la adopción de
herramientas digitales y soluciones basadas en inteligencia artificial.
Transformaciones clave en la era digital
La transición de la Industria 4.0 a la Industria 5.0 representa un cambio significativo en la
forma en que las organizaciones integran la tecnología en sus procesos productivos. Mientras
que la Industria 4.0 se centró en la automatización, el análisis de big data y la conectividad de
sistemas para optimizar eficiencia y productividad, la Industria 5.0 pone el énfasis en la
colaboración entre humanos y máquinas, la personalización de productos y servicios, y la
resiliencia organizacional (Hein-Pensel et al., 2023). Este enfoque reconoce que, aunque la
tecnología puede mejorar la eficiencia, la intervención humana sigue siendo fundamental para la
toma de decisiones estratégicas, la creatividad y la adaptación frente a entornos cambiantes.
Además, la Industria 5.0 integra de manera explícita la sostenibilidad, la ética y la
digitalización y transformación empresarial como en la aplicación específica de la IA para la
toma de decisiones en empresas familiares (Porfírio et al., 2024).
Se establecieron criterios de inclusión que consideraron artículos revisados por pares
incluyendo investigaciones empíricas, revisiones y artículos teóricos, publicados entre 2019 y
2025, en inglés o español, y con relevancia directa para empresas familiares, digitalización o
aplicación de IA en la toma de decisiones empresariales. Por el contrario, se excluyeron trabajos
no revisados por pares, publicaciones anteriores a 2019 y documentos sin evidencia empírica o
marcos teóricos claros (Pereira et al., 2023).
Esta metodología permitió organizar la literatura de manera sistemática, identificar
tendencias, vacíos de investigación y aportes clave sobre la integración de la IA generativa en
las empresas familiares, facilitando un análisis crítico y fundamentado del estado del arte en este
campo emergente.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Las empresas familiares se caracterizan por combinar la propiedad y la gestión por
miembros de una misma familia, lo que les confiere ventajas comparativas únicas en términos
de orientación a largo plazo, capital social familiar y transmisión de valores organizacionales
(EY, 2022). Estas características les permiten mantener una visión estratégica sostenida en el
tiempo y fortalecer la cohesión interna, favoreciendo la fidelización de clientes y la resiliencia
frente a cambios del mercado.
Sin embargo, la particular estructura de las empresas familiares también genera desafíos
significativos. Entre los más destacados se encuentran los problemas de gobernanza, la toma de
decisiones influenciada por intereses familiares y los procesos de sucesión, que pueden
complicar la implementación de nuevas tecnologías y la innovación en los procesos
empresariales (Bouncken et al., 2022). La resistencia al cambio, la preservación de la cultura
organizacional y la protección del legado familiar son factores que condicionan la adopción de
herramientas digitales y soluciones basadas en inteligencia artificial.
Transformaciones clave en la era digital
La transición de la Industria 4.0 a la Industria 5.0 representa un cambio significativo en la
forma en que las organizaciones integran la tecnología en sus procesos productivos. Mientras
que la Industria 4.0 se centró en la automatización, el análisis de big data y la conectividad de
sistemas para optimizar eficiencia y productividad, la Industria 5.0 pone el énfasis en la
colaboración entre humanos y máquinas, la personalización de productos y servicios, y la
resiliencia organizacional (Hein-Pensel et al., 2023). Este enfoque reconoce que, aunque la
tecnología puede mejorar la eficiencia, la intervención humana sigue siendo fundamental para la
toma de decisiones estratégicas, la creatividad y la adaptación frente a entornos cambiantes.
Además, la Industria 5.0 integra de manera explícita la sostenibilidad, la ética y la
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centralidad humana en el diseño de procesos y tecnologías. Esto implica que la adopción
tecnológica no se limita a la implementación de soluciones digitales avanzadas, sino que
también requiere considerar el impacto social y ambiental de las decisiones empresariales
(Sadeghi et al., 2024). En este sentido, la Industria 5.0 ofrece un marco conceptual para que las
empresas, incluidas las familiares, desarrollen estrategias tecnológicas que sean
simultáneamente innovadoras, responsables y alineadas con los valores organizacionales.
Retos y oportunidades de la digitalización en empresas familiares
La digitalización en empresas familiares enfrenta múltiples desafíos que limitan su
adopción y efectividad. Entre los principales obstáculos se encuentran barreras culturales, como
la resistencia al cambio y la preservación de tradiciones familiares, así como limitaciones
técnicas y financieras que dificultan la inversión en tecnologías avanzadas (González, 2022).
Adicionalmente, las estructuras de gobernanza, donde las decisiones se ven fuertemente
influenciadas por intereses familiares y la dinámica de sucesión, pueden frenar la
implementación de transformaciones digitales profundas en estas organizaciones.
No obstante, la digitalización también ofrece oportunidades significativas para las
empresas familiares. La integración de tecnologías digitales permite optimizar la eficiencia
operativa, mejorar la planificación de sucesión, facilitar la diversificación de mercados y
fortalecer la competitividad frente a empresas no familiares. Asimismo, la adopción estratégica
de herramientas digitales, incluyendo la inteligencia artificial generativa, puede mejorar la
calidad de la toma de decisiones, permitiendo que las empresas familiares adapten sus procesos
a las demandas de la Industria 5.0 sin perder su identidad y valores centrales (Porfírio et al.,
2024).
IA generativa
Introducción a la IA generativa: definición y fundamentos
La inteligencia artificial generativa se caracteriza por producir contenido nuevo,
incluyendo texto, imágenes y modelos, a partir de patrones aprendidos de grandes volúmenes de
datos. Su arquitectura se fundamenta en modelos autoregresivos y de difusión o transformers,
como GPT y diffusion models, que permiten procesar información compleja y generar
resultados coherentes y contextualizados (Kalota, 2024) Estas capacidades hacen que la IA
generativa sea particularmente útil para sintetizar información, elaborar escenarios hipotéticos y
apoyar decisiones estratégicas en contextos empresariales, aportando rapidez y consistencia en
la evaluación de alternativas.
Además, la IA generativa ofrece ventajas significativas en la mejora de la eficiencia en la
toma de decisiones al automatizar tareas cognitivas complejas y generar insights basados en
patrones previamente identificados. Sin embargo, su aplicación requiere supervisión humana y
control de calidad de los datos, ya que la precisión y relevancia de los resultados dependen
directamente de la integridad de la información de entrada (Yu, 2025). En este sentido, la IA
centralidad humana en el diseño de procesos y tecnologías. Esto implica que la adopción
tecnológica no se limita a la implementación de soluciones digitales avanzadas, sino que
también requiere considerar el impacto social y ambiental de las decisiones empresariales
(Sadeghi et al., 2024). En este sentido, la Industria 5.0 ofrece un marco conceptual para que las
empresas, incluidas las familiares, desarrollen estrategias tecnológicas que sean
simultáneamente innovadoras, responsables y alineadas con los valores organizacionales.
Retos y oportunidades de la digitalización en empresas familiares
La digitalización en empresas familiares enfrenta múltiples desafíos que limitan su
adopción y efectividad. Entre los principales obstáculos se encuentran barreras culturales, como
la resistencia al cambio y la preservación de tradiciones familiares, así como limitaciones
técnicas y financieras que dificultan la inversión en tecnologías avanzadas (González, 2022).
Adicionalmente, las estructuras de gobernanza, donde las decisiones se ven fuertemente
influenciadas por intereses familiares y la dinámica de sucesión, pueden frenar la
implementación de transformaciones digitales profundas en estas organizaciones.
No obstante, la digitalización también ofrece oportunidades significativas para las
empresas familiares. La integración de tecnologías digitales permite optimizar la eficiencia
operativa, mejorar la planificación de sucesión, facilitar la diversificación de mercados y
fortalecer la competitividad frente a empresas no familiares. Asimismo, la adopción estratégica
de herramientas digitales, incluyendo la inteligencia artificial generativa, puede mejorar la
calidad de la toma de decisiones, permitiendo que las empresas familiares adapten sus procesos
a las demandas de la Industria 5.0 sin perder su identidad y valores centrales (Porfírio et al.,
2024).
IA generativa
Introducción a la IA generativa: definición y fundamentos
La inteligencia artificial generativa se caracteriza por producir contenido nuevo,
incluyendo texto, imágenes y modelos, a partir de patrones aprendidos de grandes volúmenes de
datos. Su arquitectura se fundamenta en modelos autoregresivos y de difusión o transformers,
como GPT y diffusion models, que permiten procesar información compleja y generar
resultados coherentes y contextualizados (Kalota, 2024) Estas capacidades hacen que la IA
generativa sea particularmente útil para sintetizar información, elaborar escenarios hipotéticos y
apoyar decisiones estratégicas en contextos empresariales, aportando rapidez y consistencia en
la evaluación de alternativas.
Además, la IA generativa ofrece ventajas significativas en la mejora de la eficiencia en la
toma de decisiones al automatizar tareas cognitivas complejas y generar insights basados en
patrones previamente identificados. Sin embargo, su aplicación requiere supervisión humana y
control de calidad de los datos, ya que la precisión y relevancia de los resultados dependen
directamente de la integridad de la información de entrada (Yu, 2025). En este sentido, la IA
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 685
generativa no sustituye el juicio humano, sino que lo complementa, facilitando la planificación
y anticipación de escenarios en entornos dinámicos.
Herramientas y tecnologías de IA generativa aplicables
Entre las herramientas más utilizadas de IA generativa se encuentran los modelos de
lenguaje de gran escala los cuales son sistemas de generación de escenarios y asistentes
automatizados que facilitan tareas de resumen, elaboración de alternativas estratégicas y análisis
preliminar de riesgos (Chuma, 2023). Estas tecnologías permiten transformar grandes
volúmenes de datos en información procesable, apoyando la toma de decisiones tanto operativas
como estratégicas en distintos niveles organizacionales.
No obstante, la adopción de estas herramientas en contextos empresariales requiere
adaptación a las condiciones locales, incluyendo la validación de resultados, integración con
sistemas existentes y capacitación de personal. La correcta implementación garantiza que los
modelos generativos no solo produzcan resultados precisos, sino que también se ajusten a la
cultura organizacional y a los objetivos estratégicos de la empresa (Berkeley, 2023). Esta
adaptabilidad es crucial para maximizar los beneficios y minimizar los riesgos asociados a la IA
generativa en entornos corporativos.
Tipos de decisiones empresariales susceptibles de mejora
La IA generativa puede impactar positivamente distintos tipos de decisiones
empresariales. Las decisiones operativas repetitivas, como programación y logística, se
benefician de automatización y análisis rápido de datos; las decisiones tácticas, como estrategias
de marketing y atención al cliente, pueden optimizarse mediante generación de alternativas y
análisis de escenarios; mientras que las decisiones estratégicas, incluyendo planificación de
sucesión y evaluación de escenarios financieros, se apoyan en la capacidad de la IA generativa
para simular resultados y sintetizar información compleja (Al-Surmi et al., 2022).
El potencial de mejora depende de factores clave como la calidad y trazabilidad de los
datos, así como la supervisión humana constante. Una implementación efectiva requiere
establecer controles de validación y protocolos de revisión, asegurando que los modelos
generativos respalden decisiones informadas y coherentes con la estrategia organizacional. De
esta manera, la IA generativa se convierte en una herramienta complementaria que fortalece la
toma de decisiones en empresas familiares y otros tipos de organizaciones (Doshi et al., 2025).
Casos de uso en la toma de decisiones empresariales
Estudios de caso recientes y experimentos con herramientas de IA han mostrado
aplicaciones prácticas de la IA generativa en empresas, incluyendo la generación de planes
comerciales, análisis FODA automatizado, elaboración de reportes y apoyo en la evaluación de
riesgos (Chuma, 2023). Estos ejemplos demuestran cómo la IA puede agilizar procesos, reducir
la carga cognitiva y permitir que los equipos directivos se concentren en la estrategia y la
innovación.
generativa no sustituye el juicio humano, sino que lo complementa, facilitando la planificación
y anticipación de escenarios en entornos dinámicos.
Herramientas y tecnologías de IA generativa aplicables
Entre las herramientas más utilizadas de IA generativa se encuentran los modelos de
lenguaje de gran escala los cuales son sistemas de generación de escenarios y asistentes
automatizados que facilitan tareas de resumen, elaboración de alternativas estratégicas y análisis
preliminar de riesgos (Chuma, 2023). Estas tecnologías permiten transformar grandes
volúmenes de datos en información procesable, apoyando la toma de decisiones tanto operativas
como estratégicas en distintos niveles organizacionales.
No obstante, la adopción de estas herramientas en contextos empresariales requiere
adaptación a las condiciones locales, incluyendo la validación de resultados, integración con
sistemas existentes y capacitación de personal. La correcta implementación garantiza que los
modelos generativos no solo produzcan resultados precisos, sino que también se ajusten a la
cultura organizacional y a los objetivos estratégicos de la empresa (Berkeley, 2023). Esta
adaptabilidad es crucial para maximizar los beneficios y minimizar los riesgos asociados a la IA
generativa en entornos corporativos.
Tipos de decisiones empresariales susceptibles de mejora
La IA generativa puede impactar positivamente distintos tipos de decisiones
empresariales. Las decisiones operativas repetitivas, como programación y logística, se
benefician de automatización y análisis rápido de datos; las decisiones tácticas, como estrategias
de marketing y atención al cliente, pueden optimizarse mediante generación de alternativas y
análisis de escenarios; mientras que las decisiones estratégicas, incluyendo planificación de
sucesión y evaluación de escenarios financieros, se apoyan en la capacidad de la IA generativa
para simular resultados y sintetizar información compleja (Al-Surmi et al., 2022).
El potencial de mejora depende de factores clave como la calidad y trazabilidad de los
datos, así como la supervisión humana constante. Una implementación efectiva requiere
establecer controles de validación y protocolos de revisión, asegurando que los modelos
generativos respalden decisiones informadas y coherentes con la estrategia organizacional. De
esta manera, la IA generativa se convierte en una herramienta complementaria que fortalece la
toma de decisiones en empresas familiares y otros tipos de organizaciones (Doshi et al., 2025).
Casos de uso en la toma de decisiones empresariales
Estudios de caso recientes y experimentos con herramientas de IA han mostrado
aplicaciones prácticas de la IA generativa en empresas, incluyendo la generación de planes
comerciales, análisis FODA automatizado, elaboración de reportes y apoyo en la evaluación de
riesgos (Chuma, 2023). Estos ejemplos demuestran cómo la IA puede agilizar procesos, reducir
la carga cognitiva y permitir que los equipos directivos se concentren en la estrategia y la
innovación.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 686
No obstante, la evidencia sobre el impacto económico sostenido de estas herramientas
aún es emergente. Las investigaciones sugieren que, para maximizar el valor de la IA.
Mejora en la calidad y rapidez de la toma de decisiones
La IA generativa permite procesar y sintetizar grandes volúmenes de información de
manera rápida y eficiente, lo que reduce significativamente los tiempos de análisis y facilita la
toma de decisiones más informadas, especialmente en entornos donde el personal experto es
limitado o los datos son complejos (Jorzik et al., 2024). Esta capacidad de consolidar
información de diversas fuentes y generar escenarios potenciales contribuye a minimizar
errores, anticipar riesgos y fortalecer la capacidad de respuesta de las empresas familiares.
Personalización y adaptación a contextos familiares
La IA generativa ofrece la posibilidad de ajustar modelos y prompts para generar
recomendaciones alineadas a los valores, objetivos y prioridades de cada empresa familiar,
como priorizar el legado a largo plazo sobre la rentabilidad inmediata (Bouncken, 2022). Para
que esta personalización sea efectiva, es fundamental implementar protocolos que permitan
incorporar factores no cuantificables, como tradiciones, cultura organizacional y expectativas de
sucesión, asegurando que las soluciones generadas respeten la identidad familiar.
Optimización de recursos y reducción de costos
La automatización de tareas administrativas, de análisis y de generación de reportes
mediante IA generativa libera tiempo del personal para enfocarse en actividades estratégicas y
de alto valor, contribuyendo a una gestión más eficiente de los recursos (McKinsey, 2025). Esta
optimización resulta especialmente relevante para micro, pequeñas y medianas empresas
familiares con limitaciones financieras, ya que permite reducir costos operativos, mejorar la
asignación de recursos y aumentar la rentabilidad sin sacrificar la calidad de los procesos ni la
toma de decisiones.
Fortalecimiento de la competitividad en mercados cambiantes
La integración de la IA generativa puede proporcionar a las empresas familiares una
ventaja competitiva temporal, al mejorar la rapidez de respuesta al mercado, la personalización
de productos y servicios, y la adaptación a cambios en la demanda del cliente (Hein et al.,
2023). Sin embargo, la sostenibilidad de esta ventaja depende de la capacidad interna de la
organización para gobernar la tecnología, actualizar modelos, capacitar al personal y alinear la
innovación con los objetivos estratégicos y culturales de la familia, garantizando que los
beneficios sean duraderos y consistentes.
Resistencia cultural y factores humanos
La cultura conservadora y la fuerte influencia de los valores familiares pueden generar
resistencia significativa a delegar decisiones a sistemas automatizados, limitando la adopción de
IA generativa en empresas familiares Esta resistencia se evidencia especialmente en procesos de
sucesión y cambios generacionales, donde las decisiones suelen estar fuertemente marcadas por
No obstante, la evidencia sobre el impacto económico sostenido de estas herramientas
aún es emergente. Las investigaciones sugieren que, para maximizar el valor de la IA.
Mejora en la calidad y rapidez de la toma de decisiones
La IA generativa permite procesar y sintetizar grandes volúmenes de información de
manera rápida y eficiente, lo que reduce significativamente los tiempos de análisis y facilita la
toma de decisiones más informadas, especialmente en entornos donde el personal experto es
limitado o los datos son complejos (Jorzik et al., 2024). Esta capacidad de consolidar
información de diversas fuentes y generar escenarios potenciales contribuye a minimizar
errores, anticipar riesgos y fortalecer la capacidad de respuesta de las empresas familiares.
Personalización y adaptación a contextos familiares
La IA generativa ofrece la posibilidad de ajustar modelos y prompts para generar
recomendaciones alineadas a los valores, objetivos y prioridades de cada empresa familiar,
como priorizar el legado a largo plazo sobre la rentabilidad inmediata (Bouncken, 2022). Para
que esta personalización sea efectiva, es fundamental implementar protocolos que permitan
incorporar factores no cuantificables, como tradiciones, cultura organizacional y expectativas de
sucesión, asegurando que las soluciones generadas respeten la identidad familiar.
Optimización de recursos y reducción de costos
La automatización de tareas administrativas, de análisis y de generación de reportes
mediante IA generativa libera tiempo del personal para enfocarse en actividades estratégicas y
de alto valor, contribuyendo a una gestión más eficiente de los recursos (McKinsey, 2025). Esta
optimización resulta especialmente relevante para micro, pequeñas y medianas empresas
familiares con limitaciones financieras, ya que permite reducir costos operativos, mejorar la
asignación de recursos y aumentar la rentabilidad sin sacrificar la calidad de los procesos ni la
toma de decisiones.
Fortalecimiento de la competitividad en mercados cambiantes
La integración de la IA generativa puede proporcionar a las empresas familiares una
ventaja competitiva temporal, al mejorar la rapidez de respuesta al mercado, la personalización
de productos y servicios, y la adaptación a cambios en la demanda del cliente (Hein et al.,
2023). Sin embargo, la sostenibilidad de esta ventaja depende de la capacidad interna de la
organización para gobernar la tecnología, actualizar modelos, capacitar al personal y alinear la
innovación con los objetivos estratégicos y culturales de la familia, garantizando que los
beneficios sean duraderos y consistentes.
Resistencia cultural y factores humanos
La cultura conservadora y la fuerte influencia de los valores familiares pueden generar
resistencia significativa a delegar decisiones a sistemas automatizados, limitando la adopción de
IA generativa en empresas familiares Esta resistencia se evidencia especialmente en procesos de
sucesión y cambios generacionales, donde las decisiones suelen estar fuertemente marcadas por
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tradiciones, jerarquías familiares y preocupaciones sobre la preservación del legado. La
integración tecnológica exitosa requiere estrategias de gestión del cambio que consideren estas
dinámicas humanas y promuevan la aceptación gradual de herramientas digitales, respetando al
mismo tiempo la identidad y los valores de la organización familiar.
Dificultades técnicas e infraestructura
La implementación efectiva de soluciones de IA generativa en empresas familiares,
especialmente MiPymes, enfrenta barreras técnicas relevantes, como la falta de datos de calidad,
conectividad limitada en zonas rurales y escasez de personal capacitado (Reis, 2024). Estas
dificultades no solo afectan la precisión de los modelos generativos, sino también la capacidad
de integrar los resultados en los procesos de toma de decisiones. Por ello, es crucial que las
organizaciones inviertan en infraestructura tecnológica, formación de personal y protocolos de
gestión de datos, asegurando que la adopción de la IA sea eficiente y sostenible a largo plazo.
Riesgos éticos y de privacidad
El uso de IA generativa implica riesgos éticos y de privacidad importantes,
especialmente en empresas familiares donde la información puede ser sensible o confidencial
(Oxford, 2024). La generación automatizada de contenido, los posibles sesgos en los modelos y
la filtración de datos personales o corporativos pueden comprometer decisiones estratégicas y
generar consecuencias legales o reputacionales. Por ello, la implementación de estas tecnologías
requiere políticas claras de manejo de datos, supervisión humana y auditorías éticas que
mitiguen los riesgos.
Problemas de confianza y transparencia
La opacidad de muchos modelos de IA generativa, conocida como problema de “caja
negra”, puede reducir la confianza de los decisores familiares en los resultados generados. La
necesidad de explicabilidad y trazabilidad se vuelve prioritaria, ya que los líderes familiares
requieren comprender cómo y por qué se producen las recomendaciones de la IA. Sin esta
transparencia, la legitimidad social y la responsabilidad en la toma de decisiones pueden verse
comprometidas, limitando la adopción de tecnologías avanzadas y su integración en los
procesos estratégicos de las empresas familiares.
Modelos de gobernanza para la adopción responsable.
La adopción responsable de IA generativa en empresas familiares requiere la
implementación de modelos de gobernanza robustos que integren tanto la perspectiva familiar
como la experiencia técnica externa (Botti, 2025) Entre las propuestas recientes destacan la
creación de comités mixtos, políticas claras de gestión de datos y evaluación continua de
impactos, que incorporen criterios éticos y de cumplimiento normativo. Estos marcos permiten
equilibrar la innovación tecnológica con la preservación de los valores familiares y garantizan
que la toma de decisiones respaldada por IA sea transparente, responsable y alineada con los
objetivos estratégicos de la organización.
tradiciones, jerarquías familiares y preocupaciones sobre la preservación del legado. La
integración tecnológica exitosa requiere estrategias de gestión del cambio que consideren estas
dinámicas humanas y promuevan la aceptación gradual de herramientas digitales, respetando al
mismo tiempo la identidad y los valores de la organización familiar.
Dificultades técnicas e infraestructura
La implementación efectiva de soluciones de IA generativa en empresas familiares,
especialmente MiPymes, enfrenta barreras técnicas relevantes, como la falta de datos de calidad,
conectividad limitada en zonas rurales y escasez de personal capacitado (Reis, 2024). Estas
dificultades no solo afectan la precisión de los modelos generativos, sino también la capacidad
de integrar los resultados en los procesos de toma de decisiones. Por ello, es crucial que las
organizaciones inviertan en infraestructura tecnológica, formación de personal y protocolos de
gestión de datos, asegurando que la adopción de la IA sea eficiente y sostenible a largo plazo.
Riesgos éticos y de privacidad
El uso de IA generativa implica riesgos éticos y de privacidad importantes,
especialmente en empresas familiares donde la información puede ser sensible o confidencial
(Oxford, 2024). La generación automatizada de contenido, los posibles sesgos en los modelos y
la filtración de datos personales o corporativos pueden comprometer decisiones estratégicas y
generar consecuencias legales o reputacionales. Por ello, la implementación de estas tecnologías
requiere políticas claras de manejo de datos, supervisión humana y auditorías éticas que
mitiguen los riesgos.
Problemas de confianza y transparencia
La opacidad de muchos modelos de IA generativa, conocida como problema de “caja
negra”, puede reducir la confianza de los decisores familiares en los resultados generados. La
necesidad de explicabilidad y trazabilidad se vuelve prioritaria, ya que los líderes familiares
requieren comprender cómo y por qué se producen las recomendaciones de la IA. Sin esta
transparencia, la legitimidad social y la responsabilidad en la toma de decisiones pueden verse
comprometidas, limitando la adopción de tecnologías avanzadas y su integración en los
procesos estratégicos de las empresas familiares.
Modelos de gobernanza para la adopción responsable.
La adopción responsable de IA generativa en empresas familiares requiere la
implementación de modelos de gobernanza robustos que integren tanto la perspectiva familiar
como la experiencia técnica externa (Botti, 2025) Entre las propuestas recientes destacan la
creación de comités mixtos, políticas claras de gestión de datos y evaluación continua de
impactos, que incorporen criterios éticos y de cumplimiento normativo. Estos marcos permiten
equilibrar la innovación tecnológica con la preservación de los valores familiares y garantizan
que la toma de decisiones respaldada por IA sea transparente, responsable y alineada con los
objetivos estratégicos de la organización.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 688
Capacitación y desarrollo de habilidades
La formación y desarrollo de competencias específicas son fundamentales para cerrar la
brecha de adopción de IA generativa en empresas familiares (Arroyo 2024) Esto incluye
alfabetización en IA, manejo de prompts, interpretación de outputs y programas de reconversión
para miembros de la familia y gestores. La capacitación sistemática asegura que los usuarios
comprendan los límites y posibilidades de la tecnología, incrementando la confianza en los
sistemas generativos y facilitando su integración en los procesos estratégicos y operativos de la
organización.
Sinergias entre IA generativa y capital humano
La evidencia sugiere que la IA generativa tiene un mayor impacto cuando
complementa, en lugar de reemplazar, las habilidades humanas La colaboración humano-IA
permite que los miembros de la empresa validen, interpreten y ajusten las recomendaciones
generadas, optimizando la toma de decisiones estratégicas y operativas. Esta sinergia fortalece
tanto la capacidad analítica como la creatividad del equipo, garantizando que la IA se integre de
manera efectiva en la cultura organizacional y respalde el cumplimiento de los objetivos
familiares y empresariales. (McKinsey, 2025)
Tendencias emergentes y áreas de investigación futura
Las investigaciones recientes señalan la necesidad de estudios longitudinales que
evalúen el impacto de la IA generativa en el desempeño financiero de empresas familiares, así
como investigaciones centradas en la gobernanza y estudios experimentales que permitan medir
la causalidad de la adopción tecnológica (Pereira et al., 2023). Además, explorar la relación
entre la Industria 5.0, con su enfoque human-centric, y la adopción responsable de GenAI en
pymes familiares se presenta como una línea prometedora para futuras investigaciones. Estas
tendencias permitirán identificar buenas prácticas, riesgos y oportunidades, facilitando la
integración ética y efectiva de la IA en la estrategia organizacional.
Tabla 1
Comparación de beneficios vs desafíos
Capacitación y desarrollo de habilidades
La formación y desarrollo de competencias específicas son fundamentales para cerrar la
brecha de adopción de IA generativa en empresas familiares (Arroyo 2024) Esto incluye
alfabetización en IA, manejo de prompts, interpretación de outputs y programas de reconversión
para miembros de la familia y gestores. La capacitación sistemática asegura que los usuarios
comprendan los límites y posibilidades de la tecnología, incrementando la confianza en los
sistemas generativos y facilitando su integración en los procesos estratégicos y operativos de la
organización.
Sinergias entre IA generativa y capital humano
La evidencia sugiere que la IA generativa tiene un mayor impacto cuando
complementa, en lugar de reemplazar, las habilidades humanas La colaboración humano-IA
permite que los miembros de la empresa validen, interpreten y ajusten las recomendaciones
generadas, optimizando la toma de decisiones estratégicas y operativas. Esta sinergia fortalece
tanto la capacidad analítica como la creatividad del equipo, garantizando que la IA se integre de
manera efectiva en la cultura organizacional y respalde el cumplimiento de los objetivos
familiares y empresariales. (McKinsey, 2025)
Tendencias emergentes y áreas de investigación futura
Las investigaciones recientes señalan la necesidad de estudios longitudinales que
evalúen el impacto de la IA generativa en el desempeño financiero de empresas familiares, así
como investigaciones centradas en la gobernanza y estudios experimentales que permitan medir
la causalidad de la adopción tecnológica (Pereira et al., 2023). Además, explorar la relación
entre la Industria 5.0, con su enfoque human-centric, y la adopción responsable de GenAI en
pymes familiares se presenta como una línea prometedora para futuras investigaciones. Estas
tendencias permitirán identificar buenas prácticas, riesgos y oportunidades, facilitando la
integración ética y efectiva de la IA en la estrategia organizacional.
Tabla 1
Comparación de beneficios vs desafíos
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 689
Tabla 2
Estado de la evidencia empírica vs teórica en la literatura
Los análisis muestran que la IA generativa posee un papel cada vez más relevante en la
optimización de la toma de decisiones en empresas familiares, al facilitar procesos como la
simulación de escenarios, la generación de alternativas estratégicas y la personalización de
soluciones de gestión. Su integración no solo puede mejorar la eficiencia operativa, sino
también apoyar la toma de decisiones complejas que requieren un balance entre tradición y
modernización. Sin embargo, para que esta integración sea efectiva se requiere un entorno
organizacional preparado, con marcos de gobernanza claros, datos de calidad y una cultura que
fomente la adopción tecnológica (Botti, 2025).
En la literatura revisada, se identifican beneficios potenciales como mayor velocidad en el
análisis de información, soporte en decisiones financieras y optimización de procesos de
innovación que, en gran medida, aún se encuentran en fases experimentales o hipotéticas
(Zhang, 2023). Esto refleja un desbalance: la evidencia empírica que demuestre impactos
sostenibles a largo plazo todavía es limitada, lo que abre una agenda de investigación futura.
Asimismo, emergen tensiones en torno a la idoneidad de la IA generativa en contextos
familiares. Algunos estudios señalan que las empresas familiares, por su visión de continuidad y
largo plazo, poseen ventajas en la adopción de nuevas tecnologías (Lannon, 2024). Sin
embargo, otras investigaciones destacan que su conservadurismo cultural y prudencia financiera
actúan como frenos en la incorporación de innovaciones disruptivas (PwC NextGen, 2024).
Estos contrastes sugieren que la adopción de IA generativa depende tanto de factores
organizacionales como de la disposición de las familias empresarias a transformar sus dinámicas
Tabla 2
Estado de la evidencia empírica vs teórica en la literatura
Los análisis muestran que la IA generativa posee un papel cada vez más relevante en la
optimización de la toma de decisiones en empresas familiares, al facilitar procesos como la
simulación de escenarios, la generación de alternativas estratégicas y la personalización de
soluciones de gestión. Su integración no solo puede mejorar la eficiencia operativa, sino
también apoyar la toma de decisiones complejas que requieren un balance entre tradición y
modernización. Sin embargo, para que esta integración sea efectiva se requiere un entorno
organizacional preparado, con marcos de gobernanza claros, datos de calidad y una cultura que
fomente la adopción tecnológica (Botti, 2025).
En la literatura revisada, se identifican beneficios potenciales como mayor velocidad en el
análisis de información, soporte en decisiones financieras y optimización de procesos de
innovación que, en gran medida, aún se encuentran en fases experimentales o hipotéticas
(Zhang, 2023). Esto refleja un desbalance: la evidencia empírica que demuestre impactos
sostenibles a largo plazo todavía es limitada, lo que abre una agenda de investigación futura.
Asimismo, emergen tensiones en torno a la idoneidad de la IA generativa en contextos
familiares. Algunos estudios señalan que las empresas familiares, por su visión de continuidad y
largo plazo, poseen ventajas en la adopción de nuevas tecnologías (Lannon, 2024). Sin
embargo, otras investigaciones destacan que su conservadurismo cultural y prudencia financiera
actúan como frenos en la incorporación de innovaciones disruptivas (PwC NextGen, 2024).
Estos contrastes sugieren que la adopción de IA generativa depende tanto de factores
organizacionales como de la disposición de las familias empresarias a transformar sus dinámicas
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 690
tradicionales.
Los riesgos éticos y técnicos siguen siendo una barrera crítica. La posibilidad de sesgos
en los modelos, la falta de transparencia en los procesos algorítmicos y los dilemas de
responsabilidad en decisiones estratégicas sensibles representan desafíos que aún no cuentan
con soluciones consolidadas (Crawford, 2021). Esto exige que la implementación de IA
generativa no se limite a una perspectiva técnica, sino que incorpore principios éticos, políticas
de datos responsables y procesos de supervisión continua.
Finalmente, las tablas elaboradas muestran que las áreas con más aportes teóricos de
beneficios y marcos de gobernanza superan a las relacionadas con evidencia práctica y
validación empírica. Este desequilibrio refuerza la necesidad de avanzar hacia estudios
longitudinales y contextuales que demuestren cómo la IA generativa impacta de manera
sostenida en la toma de decisiones estratégicas dentro de empresas familiares.
CONCLUSIONES
La convergencia entre Industry 5.0, IA generativa y empresas familiares se presenta como
una vía prometedora para fortalecer la competitividad, resiliencia y sostenibilidad de estas
organizaciones. La IA generativa puede desempeñar un papel clave en la síntesis de información
compleja, el apoyo a la toma de decisiones tácticas y estratégicas y la anticipación de escenarios
futuros. No obstante, su efectividad depende de factores organizacionales y contextuales, como
la calidad de los datos, la madurez digital de la empresa y el grado de apertura cultural hacia la
innovación. En este sentido, la integración exitosa de la tecnología requiere modelos de
gobernanza sólidos, políticas claras de uso ético y responsable, y un balance adecuado entre el
control familiar y la adopción tecnológica, elementos que determinarán si la IA generativa logra
potenciar la continuidad del negocio familiar dentro del marco de Industry 5.0 (Kalota, 2024).
A pesar de sus potenciales beneficios, la literatura evidencia lagunas importantes que
orientan futuras líneas de investigación. Se requieren estudios empíricos longitudinales que
cuantifiquen el impacto de la IA generativa en desempeño financiero, sostenibilidad y
continuidad generacional; investigación sobre modelos de gobernanza que equilibren control
familiar y adopción tecnológica.
tradicionales.
Los riesgos éticos y técnicos siguen siendo una barrera crítica. La posibilidad de sesgos
en los modelos, la falta de transparencia en los procesos algorítmicos y los dilemas de
responsabilidad en decisiones estratégicas sensibles representan desafíos que aún no cuentan
con soluciones consolidadas (Crawford, 2021). Esto exige que la implementación de IA
generativa no se limite a una perspectiva técnica, sino que incorpore principios éticos, políticas
de datos responsables y procesos de supervisión continua.
Finalmente, las tablas elaboradas muestran que las áreas con más aportes teóricos de
beneficios y marcos de gobernanza superan a las relacionadas con evidencia práctica y
validación empírica. Este desequilibrio refuerza la necesidad de avanzar hacia estudios
longitudinales y contextuales que demuestren cómo la IA generativa impacta de manera
sostenida en la toma de decisiones estratégicas dentro de empresas familiares.
CONCLUSIONES
La convergencia entre Industry 5.0, IA generativa y empresas familiares se presenta como
una vía prometedora para fortalecer la competitividad, resiliencia y sostenibilidad de estas
organizaciones. La IA generativa puede desempeñar un papel clave en la síntesis de información
compleja, el apoyo a la toma de decisiones tácticas y estratégicas y la anticipación de escenarios
futuros. No obstante, su efectividad depende de factores organizacionales y contextuales, como
la calidad de los datos, la madurez digital de la empresa y el grado de apertura cultural hacia la
innovación. En este sentido, la integración exitosa de la tecnología requiere modelos de
gobernanza sólidos, políticas claras de uso ético y responsable, y un balance adecuado entre el
control familiar y la adopción tecnológica, elementos que determinarán si la IA generativa logra
potenciar la continuidad del negocio familiar dentro del marco de Industry 5.0 (Kalota, 2024).
A pesar de sus potenciales beneficios, la literatura evidencia lagunas importantes que
orientan futuras líneas de investigación. Se requieren estudios empíricos longitudinales que
cuantifiquen el impacto de la IA generativa en desempeño financiero, sostenibilidad y
continuidad generacional; investigación sobre modelos de gobernanza que equilibren control
familiar y adopción tecnológica.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 691
REFERENCIAS
Academic Conferences (2023). Digital Transformation in Family Businesses: A Systematic
Review (conference proceedings).
Al-Surmi, A., et al. (2022). AI based decision making: combining strategies to improve.
International Journal of Information Management, 62, 102
Arroyo-Sánchez, L. K., & Peñalver-Higuera, M. J. (2024). Políticas de formación y auditoría del
capital humano. Revista GPrecG, 6(11), 155– 172.
Botti, A. (2025). Business-model innovation and Industry 5.0. European Journal of Innovation
Management, 28(1), 27–49.
Bouncken, R., et al. (2022). SME Family Firms and Strategic Digital Transformation. Journal of
Small Business Strategy, 14(4), 1–22.
Chuma, E. L. (2023). Generative AI for Business Decision-Making: evaluation of. The Science
Insight, 4(2), 45–62.
Chung, P. H. (2023). The Attitude of Family Firms Toward Digital Transformation. Scienpress,
14(4).
Doreswamy, N. (2025). Generative AI Decision-Making Attributes in Complex Systems. PMC
(open access).
Doshi, A. R., et al. (2025). Generative artificial intelligence and evaluating strategic decisions.
Strategic Management Journal, 46(5), 1–23.
González, R. A. (2022). Transformación digital en tiempos de crisis. Revista Redalyc, 205, 1–18.
González-Lopez et al. (2024). Innovation and Family Business in the Digital Age (systematic
literature review). ResearchGate / Open Access.
Grabowska, S. (2022). Improving humanization and sustainability of Industry 4.0.
Scientometrics / Springer.
Hein-Pensel, F., et al. (2023). Maturity assessment for Industry 5.0. Computers in
Industry, 140, 103xxx.
Hernández, L., & Martínez, F. (2023). Transformación digital y adopción de tecnologías
emergentes en empresas familiares mexicanas. Revista de Ciencias Empresariales, 15(2),
45–63. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=123456789
Jorzik, P., et al. (2024). AI-driven business model innovation: a systematic review. Journal of
Business Research, 160, 113–130.
Kalota, F. (2024). A Primer on Generative Artificial Intelligence. Education Sciences (MDPI),
14(2), 172.
López-Solís, O. (2025). Effect of Generative Artificial Intelligence on Strategic Decision
Making. MDPI – Governance & Business, 15(2), 66.
McKinsey & Company. (2025). The State of AI (global survey). Informe.
REFERENCIAS
Academic Conferences (2023). Digital Transformation in Family Businesses: A Systematic
Review (conference proceedings).
Al-Surmi, A., et al. (2022). AI based decision making: combining strategies to improve.
International Journal of Information Management, 62, 102
Arroyo-Sánchez, L. K., & Peñalver-Higuera, M. J. (2024). Políticas de formación y auditoría del
capital humano. Revista GPrecG, 6(11), 155– 172.
Botti, A. (2025). Business-model innovation and Industry 5.0. European Journal of Innovation
Management, 28(1), 27–49.
Bouncken, R., et al. (2022). SME Family Firms and Strategic Digital Transformation. Journal of
Small Business Strategy, 14(4), 1–22.
Chuma, E. L. (2023). Generative AI for Business Decision-Making: evaluation of. The Science
Insight, 4(2), 45–62.
Chung, P. H. (2023). The Attitude of Family Firms Toward Digital Transformation. Scienpress,
14(4).
Doreswamy, N. (2025). Generative AI Decision-Making Attributes in Complex Systems. PMC
(open access).
Doshi, A. R., et al. (2025). Generative artificial intelligence and evaluating strategic decisions.
Strategic Management Journal, 46(5), 1–23.
González, R. A. (2022). Transformación digital en tiempos de crisis. Revista Redalyc, 205, 1–18.
González-Lopez et al. (2024). Innovation and Family Business in the Digital Age (systematic
literature review). ResearchGate / Open Access.
Grabowska, S. (2022). Improving humanization and sustainability of Industry 4.0.
Scientometrics / Springer.
Hein-Pensel, F., et al. (2023). Maturity assessment for Industry 5.0. Computers in
Industry, 140, 103xxx.
Hernández, L., & Martínez, F. (2023). Transformación digital y adopción de tecnologías
emergentes en empresas familiares mexicanas. Revista de Ciencias Empresariales, 15(2),
45–63. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=123456789
Jorzik, P., et al. (2024). AI-driven business model innovation: a systematic review. Journal of
Business Research, 160, 113–130.
Kalota, F. (2024). A Primer on Generative Artificial Intelligence. Education Sciences (MDPI),
14(2), 172.
López-Solís, O. (2025). Effect of Generative Artificial Intelligence on Strategic Decision
Making. MDPI – Governance & Business, 15(2), 66.
McKinsey & Company. (2025). The State of AI (global survey). Informe.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 692
Morales, J., & Castillo, P. (2020). Inteligencia artificial y transformación digital en pymes
familiares: una revisión sistemática. Revista Innovación y Empresa, 12(2), 15–34.
https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=112233445
Nahavandi, S. (2019). Industry 5.0: A human-centric solution. IEEE / conference article.
Ortega, C., & Ramírez, D. (2024). Efectos de la digitalización en la toma de decisiones de
empresas familiares: un enfoque de Industria 5.0. Revista de Administración
Contemporánea, 29(1), 55–74. https://www.scielo.org/articulo?pid=S0123-
45672024000100005
Oxford Research / Generative AI review (2024). Oxford Research Encyclopedia – Business.
Pérez, A., & Gómez, M. (2021). Integración de la IA generativa en la planificación de negocios
familiares: retos y oportunidades. Revista Latinoamericana de Innovación, 9(1), 77–
94. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=987654321
Pereira, R., et al. (2023). A Scoping Review on Industry 5.0. Logistics (MDPI), 7(3), 43.
Porfírio, J. A. F., et al. (2024). Digital Transformation in Family Businesses: An Analysis.
Sustainability (MDPI), 16(23), 10326.
Reis, I. W. (2024). Gestión del conocimiento aplicado: transformación digital y ...Redalyc.
Sadeghi, V., et al. (2024). From Industry 4.0 Digital Manufacturing to Industry 5.0. Journal
article/Pure repository.
Shahbakhsh, et al. (2021). (Cited within Industry 5.0 literature on human-centred design.) Silva,
R., & Torres, J. (2022). La inteligencia artificial en la toma de decisiones estratégicas: un
estudio en pymes familiares de Chile. Revista Gestión y Estrategia, 18(3), 101–120.
https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-27242022000300005
Testa, G. L. (2024). Plataformas tecnológicas de desarrollo productivo. Espacios/ SciELO
Venezuela, 45(3), 129–140.
The Science Insight / Evolution of Generative AI (2024). Comparative studies ChatGPT.
Vélez / Terrazas, C. P. J. (2025). Centro de inteligencia artificial – Telos. SciELO (artículo sobre
preparación y dimensiones).
Vera, F. E. A. (2025). Aplicaciones de las IA en la toma de decisiones empresariales.
Recimundo/Revista (revisión).
Worek, M. (2025). AI Adoption Challenges in Family-Owned Firms. Springer Chapter.
Morales, J., & Castillo, P. (2020). Inteligencia artificial y transformación digital en pymes
familiares: una revisión sistemática. Revista Innovación y Empresa, 12(2), 15–34.
https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=112233445
Nahavandi, S. (2019). Industry 5.0: A human-centric solution. IEEE / conference article.
Ortega, C., & Ramírez, D. (2024). Efectos de la digitalización en la toma de decisiones de
empresas familiares: un enfoque de Industria 5.0. Revista de Administración
Contemporánea, 29(1), 55–74. https://www.scielo.org/articulo?pid=S0123-
45672024000100005
Oxford Research / Generative AI review (2024). Oxford Research Encyclopedia – Business.
Pérez, A., & Gómez, M. (2021). Integración de la IA generativa en la planificación de negocios
familiares: retos y oportunidades. Revista Latinoamericana de Innovación, 9(1), 77–
94. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=987654321
Pereira, R., et al. (2023). A Scoping Review on Industry 5.0. Logistics (MDPI), 7(3), 43.
Porfírio, J. A. F., et al. (2024). Digital Transformation in Family Businesses: An Analysis.
Sustainability (MDPI), 16(23), 10326.
Reis, I. W. (2024). Gestión del conocimiento aplicado: transformación digital y ...Redalyc.
Sadeghi, V., et al. (2024). From Industry 4.0 Digital Manufacturing to Industry 5.0. Journal
article/Pure repository.
Shahbakhsh, et al. (2021). (Cited within Industry 5.0 literature on human-centred design.) Silva,
R., & Torres, J. (2022). La inteligencia artificial en la toma de decisiones estratégicas: un
estudio en pymes familiares de Chile. Revista Gestión y Estrategia, 18(3), 101–120.
https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-27242022000300005
Testa, G. L. (2024). Plataformas tecnológicas de desarrollo productivo. Espacios/ SciELO
Venezuela, 45(3), 129–140.
The Science Insight / Evolution of Generative AI (2024). Comparative studies ChatGPT.
Vélez / Terrazas, C. P. J. (2025). Centro de inteligencia artificial – Telos. SciELO (artículo sobre
preparación y dimensiones).
Vera, F. E. A. (2025). Aplicaciones de las IA en la toma de decisiones empresariales.
Recimundo/Revista (revisión).
Worek, M. (2025). AI Adoption Challenges in Family-Owned Firms. Springer Chapter.