Aguilar Castro, José LisandroMontoya Múnera, Edwin NelsonOrtega Álvarez, Ana María2024-04-112024https://hdl.handle.net/10784/33693La investigación aborda el problema de cómo mejorar el proceso de innovación en las microempresas y las pequeñas y medianas empresas (PYME). El estudio del problema se sitúa en el marco del paradigma de la Innovación Inteligente. En este contexto, la Innovación es considerada un factor relevante para el desempeño organizacional que permite la creación y mejora de ventajas competitivas mediante la implementación de nuevas ideas, productos, conceptos, servicios para incrementar el posicionamiento en el mercado. Para las organizaciones que buscan mejorar el rendimiento de la innovación, el uso de sistemas inteligentes y la inteligencia artificial para guiar el proceso de innovación es un reto. Para abordar este problema, el objetivo era desarrollar metodologías, modelos y enfoques para apoyar la toma de decisiones relacionadas con la gestión inteligente del proceso de innovación. Para lograrlo, se fijaron objetivos específicos. El primero es diseñar un modelo inteligente para apoyar los procesos de innovación en las MIPYMES; el segundo es aplicar técnicas de Inteligencia Artificial (IA) a fuentes de datos de clientes en redes sociales y datos organizacionales de las MIPYMES, para mejorar el proceso de innovación; el tercero es desarrollar un sistema inteligente para evaluar el nivel de innovación en las MIPYMES; y el cuarto paso es instanciar un estudio de caso en el clúster de moda del departamento de Norte de Santander y en el contexto nacional, como parte de la metodología aplicada. Para ello, se desarrollaron artículos de investigación. Se inició con un artículo de revisión bibliográfica sobre los retos actuales en la aplicación de técnicas de IA para mejorar los procesos de innovación en las MIPYMES. Se realizó una propuesta de modelo de innovación basada en los diferentes modelos de innovación existentes en la literatura, y se redactaron los cuatro artículos de investigación cumpliendo con los estándares científicos que los acreditan, para cumplir con los objetivos específicos planteados en esta tesis doctoral. En cada artículo se evaluaron las estrategias/modelos mediante el uso de diversos conjuntos de datos. Los resultados mostraron la capacidad de las metodologías y modelos propuestos para la gestión de los procesos de innovación. Por ejemplo, las propuestas permiten predecir el nivel de innovación y definir problemas de innovación, entre otras cosas, con buenos resultados en las métricas de rendimiento.The research focuses on how to improve the innovation process in micro, small and medium-sized enterprises (MSMEs). The study is framed within the Smart Innovation paradigm. In this context, innovation is considered a relevant factor for organizational performance that allows the creation and improvement of competitive advantages through the implementation of new ideas, products, concepts, and services to increase market positioning. For organizations aiming to enhance innovation performance, using intelligent systems and artificial intelligence to guide the innovation process poses a challenge. To address this problem, the goal was to develop methodologies, models and approaches to support decision-making related to the intelligent management of the innovation process. To achieve this, specific objectives were defined. The first one is to design an intelligent model to support innovation processes in MSMEs. The second objective is to apply Artificial Intelligence (AI) techniques to customer data sources in social networks and organizational data of MSMEs, aiming to enhance the innovation process; The third objective is to develop an intelligent system to evaluate the innovation levels in MSMEs. The fourth objective is to instantiate a case study in the fashion cluster of the department of Norte de Santander and in the national context, as part of the applied methodology. To fulfill these objectives, research articles were developed. The process began with a literature review article on the current challenges in applying AI techniques to improve innovation processes in MSMEs. A proposed innovation model was made based on the different innovation models that exist in the literature, and the four research articles were written in compliance with the scientific standards that accredit them, to meet the specific objectives outlined in this doctoral thesis. Each article evaluated the strategies/models using various data sets. The results demonstrated the capacity of the proposed methodologies and models for managing of innovation processes. For instance, the proposals enable the prediction of the level of innovation, and the definition of innovation problems, among other aspects, with positive results in performance metrics.application/pdfspaTodos los derechos reservadosInteligencia artificialAprendizaje automáticoProcesos de innovaciónComputación autónomaAnálisis de datosSistema de apoyo a la toma de decisiones de innovaciónMapas cognitivos difusosdoctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessPEQUEÑA Y MEDIANA EMPRESADESARROLLO INDUSTRIALTOMA DE DECISIONESMEJORAMIENTO DE PROCESOSDESARROLLO DE PROCESOSINNOVACIÓN TECNOLÓGICAArtificial intelligenceMachine learningInnovation processesAutonomic computingData analyticsInnovation decision-support systemFuzzy cognitive mapsAcceso abierto2024-04-11Gutiérrez Buitrago, Ana Gissel