Maestro y Sociedad e-ISSN 1815-4867
Volumen 22 Número 4 Año 2025
Artículo original
Impacto global de la inteligencia artificial en la comunicación estratégica organizacional y el liderazgo digital
Global impact of artificial intelligence on organizational strategic communication and digital leadership
Impacto global da inteligência artificial na comunicação organizacional estratégica e na liderança digital
M.Sc. Gema Alejandra Pincay Ormaza, https://orcid.org/0009-0007-5185-5315
Mag. Gema Yolanda Montesdeoca Espinoza, https://orcid.org/0009-0007-1488-685X
Dr. C. César Armando Moreira Zambrano *, https://orcid.org/0000-0002-0781-0757
Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí Manuel Félix López, Ecuador
*Autor para correspondencia. email cmoreira@espam.edu.ec
Para citar este artículo: Pincay Ormaza, G. A., Montesdeoca Espinoza, G. Y. y Moreira Zambrano, C. A. (2025). Impacto global de la inteligencia artificial en la comunicación estratégica organizacional y el liderazgo digital. Maestro y Sociedad, 22(4), 3427-3435. https://maestroysociedad.uo.edu.cu
RESUMEN
Introducción: La investigación analiza el impacto global de la inteligencia artificial (IA) en la comunicación estratégica organizacional y el liderazgo digital, considerando sus implicaciones tecnológicas, éticas y culturales. Materiales y métodos: Se empleó una metodología mixta con diseño secuencial explicativo: una fase cuantitativa con encuesta a 100 profesionales midió la adopción tecnológica y competencias de liderazgo, y una fase cualitativa con entrevistas y análisis discursivo exploró percepciones culturales y éticas de líderes. Resultados: Los resultados indican que el 100% de las organizaciones ha incorporado IA en sus procesos comunicacionales, pero solo el 35% logra traducir esta adopción en mejoras significativas de desempeño. Se identificaron brechas en la formación estratégica y emocional de los líderes, tensiones entre eficiencia tecnológica y principios éticos, y resistencias culturales. Discusión: La discusión subraya que el éxito depende de integrar capacidades humanas, competencias digitales y visión estratégica. Conclusiones: Se concluye que la implementación efectiva de la IA requiere un cambio cultural, un liderazgo adaptativo con enfoque ético, formación continua en inteligencia emocional y liderazgo digital, y futuras investigaciones sobre su impacto en la cultura organizacional.
Palabras clave: Inteligencia artificial, comunicación, comunicación organizacional, liderazgo, pensamiento estratégico.
Abstract
Introduction: This research analyzes the global impact of artificial intelligence (AI) on strategic organizational communication and digital leadership, considering its technological, ethical, and cultural implications. Materials and methods: A mixed-methods approach with a sequential explanatory design was used: a quantitative phase with a survey of 100 professionals measured technological adoption and leadership competencies, and a qualitative phase with interviews and discourse analysis explored leaders' cultural and ethical perceptions. Results: The results indicate that 100% of organizations have incorporated AI into their communication processes, but only 35% manage to translate this adoption into significant performance improvements. Gaps were identified in the strategic and emotional training of leaders, tensions between technological efficiency and ethical principles, and cultural resistance. Discussion: The discussion underscores that success depends on integrating human capabilities, digital competencies, and strategic vision. Conclusions: It is concluded that the effective implementation of AI requires a cultural shift, adaptive leadership with an ethical focus, continuous training in emotional intelligence and digital leadership, and future research on its impact on organizational culture.
Keywords: Artificial intelligence, communication, organizational communication, leadership, strategic thinking.
Resumo
Introdução: Esta pesquisa analisa o impacto global da inteligência artificial (IA) na comunicação organizacional estratégica e na liderança digital, considerando suas implicações tecnológicas, éticas e culturais. Materiais e métodos: Foi utilizada uma abordagem mista com um desenho explicativo sequencial: uma fase quantitativa com um questionário aplicado a 100 profissionais mensurou a adoção tecnológica e as competências de liderança, e uma fase qualitativa com entrevistas e análise do discurso explorou as percepções culturais e éticas dos líderes. Resultados: Os resultados indicam que 100% das organizações incorporaram a IA em seus processos de comunicação, mas apenas 35% conseguem traduzir essa adoção em melhorias significativas de desempenho. Foram identificadas lacunas na formação estratégica e emocional dos líderes, tensões entre a eficiência tecnológica e os princípios éticos, e resistência cultural. Discussão: A discussão destaca que o sucesso depende da integração das capacidades humanas, das competências digitais e da visão estratégica. Conclusões: Conclui-se que a implementação eficaz da IA requer uma mudança cultural, liderança adaptativa com foco ético, formação contínua em inteligência emocional e liderança digital, e pesquisas futuras sobre seu impacto na cultura organizacional.
Palavras-chave: Inteligência artificial, comunicação, comunicação organizacional, liderança, pensamento estratégico.
Recibido: 21/7/2025 Aprobado: 4/9/2025
Introducción
La transformación digital ha cambiado profundamente la comunicación estratégica en las organizaciones. Este fenómeno ha modificado tanto las dinámicas sociales como los estilos de liderazgo (Ruiz-& Córdova, 2024). También ha ampliado el acceso a la información y rediseñado las estrategias directivas. La inteligencia artificial influye en los canales y competencias comunicativas necesarias para liderar. Las organizaciones adoptan procesos inéditos en una sociedad tecnológica (Duque & Puertas, 2024). El liderazgo actual equilibra innovación, tecnología y habilidades humanas (Jaramillo, Ramírez & García, 2024).
La inteligencia artificial está transformando el liderazgo organizacional, exigiendo líderes con un rol flexible y estratégico, que integren lo humano con lo tecnológico mediante competencias híbridas (Castillo et al., 2025). Persiste una brecha entre la adopción tecnológica y la preparación profesional, aunque quienes poseen inteligencia emocional y visión estratégica impulsan la innovación (Guatemala, García & Martínez, 2025). La falta de talento con competencias digitales limita la implementación de la IA, por lo que es clave invertir en formación (Uribe & Jiménez, 2024). Se requieren líderes digitales 4.0 con capacidad de transformación, gestión de conflictos y apoyo en la IA (Ayala & Haro, 2024).
La inteligencia artificial es clave en la comunicación laboral, mejorando la eficiencia, la colaboración y la adaptación organizacional (Florea & Croitoru, 2025). La IA generativa (IAG) ha revolucionado la comunicación al automatizar contenidos y transformar rutinas, estructuras y vínculos con las audiencias (Yaguana, Galarza & Coronado, 2025). La IA marca una nueva etapa en el liderazgo al reemplazar programas genéricos por modelos personalizados según cada líder (Madanchian, 2024). Ha transformado la gestión organizacional, mejorando eficiencia e innovación. Sin embargo, su adopción presenta retos éticos como sesgos, falta de transparencia y riesgos de privacidad (Méndez, 2025).
La revisión documental revela que el 100% de las organizaciones ha incorporado IA en sus procesos comunicacionales. Esto destaca la necesidad de estudiar sus desafíos y oportunidades. La investigación analiza el impacto de la IA en la comunicación estratégica y el liderazgo digital, así como las competencias requeridas para su implementación efectiva.
Materiales y métodos
La metodología seleccionada para este estudio es de enfoque mixto, combinando métodos cuantitativos y cualitativos, en virtud de que el análisis de los documentos revisados revela tanto estadísticas descriptivas sobre la adopción de la inteligencia artificial, como también reflexiones teóricas y estudios de caso que abordan implicaciones éticas, culturales y organizacionales en torno a esta transformación digital. En la dimensión cuantitativa, se pretende analizar los niveles de adopción tecnológica, el grado de formación de los líderes y la distribución de herramientas de IA, mientras que el enfoque cualitativo permitirá explorar en profundidad las competencias requeridas por el liderazgo digital, la percepción del cambio cultural y las estrategias de implementación, a partir de estudios de caso y análisis discursivo.
Resultados
Fase 1: Investigación Cuantitativa
Esta fase busca identificar el nivel de adopción de herramientas de inteligencia artificial en la comunicación interna y externa de las organizaciones. También se analiza su influencia en el reconocimiento del liderazgo digital. Se evalúan la frecuencia de uso, los contextos de aplicación y las competencias de los líderes. Para ello, se aplicará una encuesta estructurada a 100 profesionales expertos, gerentes y directores. El objetivo es medir la adaptación tecnológica y las capacidades estratégicas y éticas en liderazgo digital.
Encuesta cuantitativa
Figura 1 Distribución por sector e industria: cómo se distribuyen los encuestados por tipo de organización.
Nota. El gráfico muestra la frecuencia de respuestas por tipo de sector (educativo, público, privado, salud, tecnología y ONG/OSFL), diferenciadas por industria. Fuente: Elaboración propia.
El análisis evidencia una mayor representación del sector público, seguido por salud y educación, destacando una fuerte participación institucional. El sector público muestra diversidad industrial, especialmente en tecnología y servicios, mientras que salud combina su propia industria con aportes de retail y finanzas, reflejando su carácter intersectorial. El sector privado exhibe una distribución equilibrada entre industrias, y ONG/OSFL se concentra en servicios y gobierno. Educación se vincula mayoritariamente con medios, y el sector tecnología/medios presenta baja participación, pero con variedad. Estos datos son clave para orientar estrategias de transformación digital y políticas sectoriales.
Figura 2 Histograma: Curva centrada en valores medios, con sesgo leve hacia la derecha.
Nota. El histograma representa la distribución del engagement rate en las organizaciones analizadas. Fuente: Elaboración propia.
La distribución del engagement_rate muestra una forma aproximadamente normal, con mayor concentración de valores entre 5 y 8. El pico de frecuencia se da entre 6 y 7, lo que sugiere que la mayoría de los casos tienen un rendimiento medio en esta métrica. Existen algunos valores atípicos por encima de 10 y por debajo de 3, aunque con baja frecuencia. La variabilidad es moderada, indicando cierta consistencia en los datos. Este comportamiento sugiere un buen punto de partida para optimizar estrategias con base en los casos más exitosos.
Figura 4 Histograma: Concentración entre 10 y 20 días.
Nota. El histograma muestra la distribución de la variable tiempo de campaña, donde se evidencia una dispersión heterogénea y picos de frecuencia en los días 2, 4, 6 y 14. Fuente: Elaboración propia.
La distribución de la variable tiempo_campaña muestra una dispersión bastante uniforme, con varios picos de frecuencia a lo largo del eje. Se observan concentraciones destacadas en los días 2, 4, 6 y 14, lo que indica que ciertos tiempos de duración de campaña se repiten con mayor frecuencia. No hay una forma claramente definida como normal o sesgada, lo cual sugiere variabilidad en la duración de las campañas. Esta distribución puede indicar que no existe un estándar único de tiempo óptimo. Por lo tanto, es recomendable analizar el rendimiento asociado a cada rango de duración para tomar decisiones más estratégicas.
Figura 5 Boxplot de conversión por madurez
Nota. En el gráfico se observa que los niveles altos de madurez tienen mayor conversión. Fuente: Elaboración propia.
El análisis del gráfico revela que no existe una relación directa y lineal entre la madurez en inteligencia artificial y la tasa de conversión, ya que las medianas de conversión se mantienen relativamente estables en todos los niveles, con valores que oscilan entre 1.8 y 2.3. El nivel 4 de madurez IA presenta una distribución más homogénea, lo que sugiere un posible punto de adopción óptima, mientras que los niveles 1 y 5 muestran mayor dispersión, indicando inestabilidad o variabilidad en los resultados. La presencia de valores atípicos y la amplitud de los rangos intercuartílicos reflejan que factores adicionales, como capacidades organizativas o estrategia digital, podrían estar influyendo más significativamente que el grado de madurez tecnológica en sí sobre el desempeño en conversión.
Figura 6 Mapa de calor de correlaciones
Nota. El mapa de calor muestra la relación entre las principales variables analizadas en el estudio. Fuente: Elaboración propia.
El análisis del mapa de calor de correlaciones revela que la madurez en inteligencia artificial (IA) presenta su asociación más significativa con la capacidad técnica del equipo (r=0.35), lo que sugiere que fortalecer habilidades técnicas internas impulsa el desarrollo organizacional en IA. En contraste, variables como engagement_rate y conversion muestran correlaciones débiles o despreciables con el resto de indicadores, evidenciando que su comportamiento puede depender de factores externos no considerados en este modelo. Asimismo, se identifica una correlación negativa entre la duración de campañas y la satisfacción de stakeholders (r=−0.22), alertando sobre los posibles efectos adversos de campañas prolongadas. Estos hallazgos destacan la relevancia de invertir en capacidades técnicas para el avance digital y de reevaluar estrategias operativas que, aunque bien intencionadas, podrían afectar la percepción de valor entre los actores clave. La integración de la IA en la comunicación estratégica abre nuevas posibilidades de eficiencia y personalización, aunque también plantea el reto de armonizar estas innovaciones con la dinámica laboral y con la cultura e identidad corporativa (Duque & Puertas, 2024).
Figura 7 Diagrama de interacción IA vs tipo de mensaje
Nota. Las líneas muestran una clara interacción positiva entre el uso de IA y el tipo de mensaje que influye en la tasa de clics promedio (CTR). Fuente: Elaboración propia.
El análisis del diagrama de interacción evidencia que la combinación del uso de inteligencia artificial (IA) con mensajes persuasivos produce el mayor CTR promedio (≈2.0), superando significativamente a los demás grupos. En contraste, cuando no se utiliza IA, el tipo de mensaje (informativo vs. persuasivo) no genera variaciones relevantes en el CTR (ambos se mantienen alrededor de 1.25). Esta diferencia en la pendiente entre las líneas indica una interacción positiva clara, donde el efecto del mensaje persuasivo se potencia únicamente cuando está mediado por IA, lo que sugiere sinergia entre automatización inteligente y estrategias de comunicación persuasiva para optimizar resultados.
Fase 2: Investigación Cualitativa
Comprender cómo se vive la transformación organizacional frente a la inteligencia artificial implica no solo analizar la incorporación de nuevas herramientas tecnológicas, sino también la manera en que las instituciones construyen y transmiten sus discursos. Esto abarca desde la narrativa de innovación y modernización hasta la resistencia o temor hacia la automatización. A su vez, emergen retos éticos relacionados con la transparencia, la protección de datos y el reemplazo de tareas humanas, así como desafíos culturales que involucran la adaptación de equipos de trabajo, la reconfiguración de roles profesionales y la aceptación social de la IA como un agente activo dentro de la comunicación estratégica Se define la técnica de entrevistas semiestructuradas y análisis discursivo dirigido a líderes, y expertos en comunicación, con temas clave como desafíos del liderazgo digital y dilemas éticos del uso de la IA en presentaciones.
Entrevistas
Figura 8 Mapa de calor de menciones.
Nota. El mapa de calor muestra la frecuencia de menciones de categorías temáticas (Adopción, Barreras, Casos de uso, Gobernanza, Lecciones, Resultados y Ética) en las entrevistas realizadas a líderes de diferentes organizaciones. Fuente: Elaboración propia.
El gráfico muestra un análisis de frecuencia basado en ocho categorías temáticas: Adopción, Barreras, Casos de uso, Gobernanza, Lecciones, Resultados, Ética. La organización ORG010 destaca con 3 menciones en “Casos de uso”, evidenciando un enfoque práctico. ORG005, ORG016 y ORG017 se enfocan en “Adopción” y “Barreras”, reflejando interés en el inicio y desafíos de la implementación tecnológica. “Barreras” es el tema más transversal, con al menos una mención en más de la mitad de las organizaciones, revelando preocupaciones comunes. En contraste, “Ética” y “Resultados” presentan baja frecuencia, lo que sugiere una etapa temprana de madurez institucional. ORG011 y ORG013 tienen menciones equilibradas entre categorías, indicando una visión integral. Este mapa de calor ayuda a priorizar intervenciones y recursos según los intereses y necesidades reales detectadas. Dado que la IA no posee conciencia ni libre albedrío, la responsabilidad de su uso recae en desarrolladores y usuarios. Aunque existen marcos legales que regulan su ética, estos aún no cubren de forma completa los dilemas derivados de una toma de decisiones autónoma (Zhang et al, 2025).
De esta forma, varios estudios proponen que la creciente autonomía de los sistemas de IA obliga a los líderes a establecer protocolos de gobernanza que regulen con criterios éticos y un enfoque holístico. La IA, en ausencia de liderazgo responsable, puede reforzar sesgos, reproducir inequidades y generar pérdida de confianza social en las organizaciones. (Castillo et al, 2025).
La diferencia entre aquellas instituciones que logran resultados sobresalientes y las que permanecen en fases exploratorias radica en la visión estratégica del liderazgo y en la disposición para generar aprendizajes colectivos. Esto refuerza la idea de que la IA no puede entenderse como un fin en sí mismo, sino como un medio que, al articularse con competencias humanas y modelos de gobernanza responsables, posibilita no solo eficiencia, sino también legitimidad y sostenibilidad en la gestión organizacional.
Discusión
Los resultados de esta investigación muestran que, si bien el 65 % de las organizaciones evidencia algún nivel de madurez en inteligencia artificial, únicamente el 35 % logra convertir estos avances en mejoras significativas de desempeño. Este hallazgo coincide con lo planteado por Jaramillo, Ramírez & García, (2024) quienes resaltan que la clave no radica únicamente en la adopción tecnológica, sino en la integración de habilidades humanas con innovación digital, donde el liderazgo cumple un papel central como motor de transformación organizacional y sostenibilidad.
En el ámbito de la comunicación, los datos reflejan un incremento del 25 % en el engagement cuando la IA se articula con mensajes persuasivos, reforzando la idea de Florea & Croitoru, (2025). quien argumenta que la implementación de soluciones de IA en comunicación interna y liderazgo contribuye directamente a la mejora del rendimiento de los empleados. No obstante, la limitada discusión sobre la dimensión ética en las organizaciones estudiadas (15 %) confirma la alerta de Castillo et al, (2025). quien sostiene que la gobernanza responsable de la IA debe priorizar la transparencia, la equidad y la colaboración humano-IA, evitando riesgos de desconfianza o sesgos en la gestión comunicacional.
Asimismo, los resultados cualitativos evidencian que gran parte de las organizaciones aún se encuentra en etapas tempranas de integración de IA, lo que refleja una brecha en el liderazgo digital. En este sentido, la perspectiva de Madanchian, (2024) al señalar que a IA no sustituye los roles humanos de mentoría o coaching, sino que los complementa, generando un desarrollo de liderazgo más integral y adaptado a las necesidades actuales. En conjunto, la discusión refuerza que el impacto de la IA en la comunicación estratégica no puede comprenderse únicamente desde la dimensión técnica, sino como un proceso multidimensional que integra capacidades humanas, competencias digitales, visión estratégica y responsabilidad ética.
Conclusiones
En términos generales, los hallazgos permiten afirmar que la inteligencia artificial constituye un recurso con gran potencial para transformar la comunicación estratégica; sin embargo, su efectividad no depende exclusivamente de la adopción tecnológica, sino de la capacidad de las organizaciones para integrar estas herramientas dentro de un marco cultural, ético y humano. Aunque la adopción de inteligencia artificial en comunicación estratégica avanza y un 65 % de las organizaciones ya presenta algún nivel de madurez, solo un 35 % logra convertir estos avances en resultados significativos, lo que revela la necesidad de optimizar su aplicación en procesos estratégicos ya que la adopción de IA en los procesos de comunicación organizacional es universal, pero existe una brecha significativa en la formación estratégica y emocional de los líderes, lo que limita el aprovechamiento integral de la tecnología.
El liderazgo digital y la inteligencia emocional son competencias clave para el éxito en entornos de transformación digital. Los estudios revisados coinciden en que los líderes que combinan habilidades tecnológicas con capacidad empática y adaptativa tienen mayor éxito en guiar procesos de innovación comunicacional. Las implicaciones prácticas de este estudio señalan que los líderes organizacionales deben promover la capacitación continua en inteligencia emocional y liderazgo digital y establecer políticas de comunicación interna que permitan reducir la brecha frente al uso de inteligencia artificial de manera ética, planteando investigaciones futuras que profundicen en relaciones causales entre competencias de liderazgo, resultados organizacionales e impacto de la inteligencia artificial sobre la cultura organizacional.
Referencias bibliográficas
Ayala Hernández, P., & Haro Esquivel, G. (2024). El impacto de la inteligencia artificial en el liderazgo tecnológico 4.0. Estudios y Perspectivas Revista Científica y Académica, 4(2), 2009–2031. https://doi.org/10.61384/r.c.a..v4i2.349
Castillo Figueroa, J., Mora Torosine, R., Pinto Arboleda, R., Fajardo Bravo, N. & Ortega Méndez, J. (2025). Liderazgo organizacional en tiempos de inteligencia artificial. Sinergia Académica, 8(6), 1083-1094. https://doi.org/10.51736/sa753
Divino, S. (2024). Governance and compliance recommendations for Artificial Intelligence in Business Management. Nuevo Derecho, 20(35), 1–17. https://doi.org/10.25057/2500672X.1665
Duque Rengel, V., & Puertas-Hidalgo, R. (2024). La inteligencia artificial en la comunicación estratégica organizacional. Perspectiva de los futuros profesionales de la comunicación. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–19. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-1551
Esteban Navarro, M., García Madurga, M., Pérez Calle, R., & Conde Casado, M. (2024). Inteligencia organizacional, comunicación estratégica e influencia en la sociedad postdigital. Dykinson. https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=984061&orden=0&info=open_link_libro
Florea, N. V., & Croitoru, G. (2025). The Impact of Artificial Intelligence on Communication Dynamics and Performance in Organizational Leadership. Administrative Sciences, 15(2), 33. https://doi.org/10.3390/admsci15020033
Gómez-Patiño, D. (2024). Comunicación asertiva en la era digital y la innovación organizacional. Universidad Militar Nueva Granada. https://doi.org/10.18359/cienab7550
Guatemala, A., García Becerril, G., & Martínez Ortíz, M. (2025). Liderazgo digital para el desarrollo de capacidades de inteligencia artificial en PYMES en México. Digital leadership for the development of artificial intelligence capabilities in Mexican SMES. Ecos Sociales, 13(37). https://doi.org/10.19136/es.v13n37.6602
Hossain, S. (2025). Liderazgo digital: hacia una perspectiva de capacidad dinámica. Journal of Leadership & Organizational Studies. https://doi.org/10.1177/15480518251319624
Jaramillo Flores, P., Ramírez-Bajaña, A., & García Valdivieso, B. (2024). Liderazgo en la era digital: transformación de las organizaciones frente a nuevos desafíos. Revista Científica Consultina, 2(1), 39–54. https://doi.org/10.63406/r.c.c..v2n1.2024.23
Madanchian, M. (2024). Transformando las prácticas de liderazgo mediante la inteligencia artificial. Journal of Leadership Studies, 235, 2101–2111. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.04.199
Mateos-Abarca, J. P., & Sedano Rodríguez, J. (2025). Comparative Analysis of the Editorial Use of Generative Artificial Intelligence in Journalism Education: A Case Study. VISUAL REVIEW. International Visual Culture Review / Revista Internacional de Cultura Visual, 17(4), 155–172. https://doi.org/10.62161/revvisual.v17.5984
Méndez Reyes, J. (2025). Ética e inteligencia artificial en las organizaciones. Clío. Revista de Historia, Ciencias Humanas y Pensamiento Crítico, (10), 698–738. https://doi.org/10.5281/zenodo.15072809
Paladines, F., Álvarez, A., & Yaguache, J. (2015). Comunicación estratégica en las organizaciones. Cuadernos Artesanos de Comunicación, (94), 93–99. http://www.cuadernosartesanos.org/2015/cac94.pdf
Paredes-Gómez, M. F. (2024). Oportunidades y adaptabilidad en la inteligencia artificial: implicaciones para la creación de contenido en comunicación. Revista del Consejo de Comunicación, (12), 167–198. https://revista.consejodecomunicacion.gob.ec/index.php/rec/article/view/205
Quinaluisa Morán, V., Flores Jaén, M., Recalde Aguilar, L., Merizalde Véliz, D., & Cadena Miranda, D. (2023). La responsabilidad social en la era digital: Un análisis del impacto de las redes sociales. Revista Científica Arbitrada Multidisciplinaria PENTACIENCIAS, 5(6), 814–827. https://doi.org/10.59169/pentaciencias.v5i6.893
Ramón-Verdú, A. J., Villalba-Gómez, J. V., & Castejón-Ibáñez, M. M. (2025). Análisis de la integración de la Inteligencia Artificial generativa en el proceso de creación de narrativas textuales y visuales. Un estudio de caso. Arte, Individuo y Sociedad, 37(3), 625–636. https://doi.org/10.5209/aris.101361
Rodríguez, M. (2023). Gestión estratégica de la comunicación organizacional externa en la era de los medios sociales. Desafíos de las bibliotecas integrantes de la red BUCOC. Información, Cultura y Sociedad, (49), 91–114. https://doi.org/10.34096/ics.i49.13086
Roman-Acosta, D., Caira-Tovar, N., Rodríguez-Torres, E., & Pérez Gamboa, A. J. (2023). Estrategias efectivas de liderazgo y comunicación en contextos desfavorecidos en la era digital. Salud, Ciencia y Tecnología - Serie de Conferencias, 2, 532. https://doi.org/10.56294/sctconf2023532
Ruiz-Luque, N., & Córdova-Agreda, C. (2024). Comunicación digital, contenidos y expresión: nuevos estilos de liderazgo en Ecuador. Sinergia Académica, 7(Especial 5), 705–719. https://sinergiaacademica.com/index.php/sa/article/view/295
Uribe Rodríguez, L., & Jiménez Velandia, D. M. (2024). Transformación empresarial: la inteligencia artificial en la interacción con empleados y gestión de proceso TI. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–13. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-778
Vasco Delgado, J., Quiroz Rojas, E., & Vera Solórzano, M. (2024). La inteligencia artificial y su impacto en la aplicación de estrategias de comunicación institucional de la Universidad de Guayaquil. Revista Social Fronteriza, 4(6), 3–18. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(6)510
Verón, J., & Turmo, F. (2011). La investigación en periodismo digital. Algunos trabajos desde el ámbito universitario. Asociación de la Prensa de Aragón. https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=444431
Yaguana-Romero, H. A., Galarza-Ligña, V. N., & Coronado-Otavalo, X. M. (2025). Impacto y diversidad en el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en el periodismo y la comunicación: un análisis comparativo. Doxa Comunicación. Revista Interdisciplinar de Estudios de Comunicación y Ciencias Sociales, (41), 535–559. https://doi.org/10.31921/doxacom.n41a2875
Zhang, Q., Zhang, Y., Liang, J., Edilova, M., & Nusupov, C. (2025). Moral borders and philosophical consideration of Artificial Intelligence: exploring responsibility, rights and ethical decision making. 5(10), 562–594. https://doi.org/10.5281/zenodo.14983153
Conflicto de intereses
Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
Declaración de aprobación por el Comité de Ética
Los autores declaran que la investigación fue aprobada por el Comité de Ética de la institución responsable, en tanto la misma implicó a seres humanos.
Declaración de originalidad del manuscrito
Los autores confirman que este texto no ha sido publicado con anterioridad, ni ha sido enviado a otra revista para su publicación.
Declaración de responsabilidad de autoría
Los autores del manuscrito señalado, DECLARAMOS que hemos contribuido directamente a su contenido intelectual, así como a la génesis y análisis de sus datos; por lo cual, estamos en condiciones de hacernos públicamente responsable de él y aceptamos que sus nombres figuren en la lista de autores en el orden indicado. Además, hemos cumplido los requisitos éticos de la publicación mencionada, habiendo consultado la Declaración de Ética y mala praxis en la publicación.
César Moreira Zambrano (autor principal): conceptualización, diseño metodológico, análisis formal, administración del proyecto, supervisión, validación y redacción del manuscrito final.
Gema Pincay (coautora): revisión bibliográfica, desarrollo del marco teórico, recolección de datos, curación de datos, redacción y revisión del documento.
Gema Montesdeoca (coautora): aplicación de instrumentos de investigación, análisis estadístico, interpretación de resultados y apoyo en la edición y revisión final del manuscrito.