Resumo
Atualmente, embora as microempresas do cantão La Maná atuem em um ambiente empresarial cada vez mais digitalizado e competitivo, ainda apresentam um atraso considerável no que diz respeito à adoção de tecnologias emergentes, como a inteligência artificial (IA), para auxiliar no processo de tomada de decisões gerenciais. Diante disso, estabeleceu-se como objetivo geral analisar o impacto da inteligência artificial na tomada de decisões gerenciais nas microempresas do cantão La Maná. A metodologia foi desenvolvida sob uma abordagem quantitativa com alcance correlacional. Para a amostra do estudo, aplicou-se uma amostragem para populações infinitas, com margem de erro de 5% e nível de confiança de 95%, resultando em 385 microempresas. Os resultados descritivos indicam que as microempresas do cantão La Maná encontram-se em um estágio inicial de adoção, mas já demonstram sinais claros de utilização de tecnologia em sua gestão cotidiana. Assim, os proprietários começaram a empregar ferramentas digitais, como planilhas, plataformas on-line, chatbots, assistentes de inteligência artificial e relatórios automatizados para revisar despesas, receitas, estoques, vendas e o atendimento ao cliente. Concluiu-se que a inteligência artificial ainda não está plenamente integrada como um componente relevante na tomada de decisões empresariais; no entanto, trata-se de um recurso emergente que pode contribuir para a melhoria do gerenciamento da informação e para a redução da incerteza, tornando as decisões mais efetivas nas microempresas analisadas.
Referências
Andrés, M. B. (2022). Data-driven business models, programmatic advertising, artificial intelligence, and regulation: some reflections. Revista de Internet, Derecho y Politica, 5(2), 1–13. https://doi.org/10.7238/idp.v0i36.401947
Benbya, H., Pachidi, S., & Jarvenpaa, S. (2021). Special issue editorial: Artificial intelligence in organizations: Implications for information systems research. Journal of the Association for Information Systems, 22(2), 281–303. https://doi.org/10.17705/1jais.00662
Bravo, N., Ramirez, A., Orozco, F., & Espinoza, M. (2025). Automatización del soporte al cliente mediante un chatbot con IA integrado al CRM: caso de estudio empresa EDITRATECH. GADE: Revista Científica, 5(3), 206–219. https://doi.org/10.63549/rg.v5i3.705
Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
Duan, Y., Edwards, J. S., & Dwivedi, Y. K. (2019). Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data: Evolution, challenges and research agenda. International Journal of Information Management, 48, 63–71. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.021
Dunleavy, P., & Margetts, H. (2023). Data science, artificial intelligence and the third wave of digital era governance. Public Policy and Administration, 7(6), 1–12. https://doi.org/10.1177/09520767231198737
Espinoza, S., Jhovany, J., Urgiles, F., Humberto, C., Sacoto, Q., & Sebastián, A. (2023). Inteligencia de negocios para la toma de decisiones en empresas de envíos por courier. Pro Sciences: Revista de Producción, Ciencias e Investigación, 6(43), 338–356. https://doi.org/10.29018/issn.2588-1000vol6iss43
Gallardo, K., Gerónimo, R., Mogollón, L., & Polo, G. (2024). La personalización de UX mediante IA en el marketing digital en Latinoamérica. Revista Ciencias y Artes, 2(4).
Goswami, A., Patel, R., Mavani, C., & Mistry, H. K. (2024). Identifying Online Spam Using Artificial Intelligence. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, 12(2), 1–9.
Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2–24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
Kumar, B. R. (2024). The Role of Artificial Intelligence in Personalized Marketing Strategies. In F. Khurshit, & N. Kapoor, (eds.). NITYA.
Loukis, E., Maragoudakis, M., & Kyriakou, N. (2020). Artificial intelligence-based public sector data analytics for economic crisis policymaking. Transforming Government: People, Process and Policy, 14(4), 639–662. https://doi.org/10.1108/TG-11-2019-0113
Murillo, A., & Vizuete, J. (2023). El impacto de la IA en el marketing de contenidos dentro del contexto del marketing 5.0. SIGMA, 11(1). https://doi.org/10.24133/yz85g716
Naslednikov, M. (2024). The Impact of Artificial Intelligence on Customer Relationship Management (CRM) Strategies. Haaga-Helia University of Applied Sciences, 16(3).
Naz, H., & Kashif, M. (2025). Artificial intelligence and predictive marketing: an ethical framework from managers’ perspective. Spanish Journal of Marketing - ESIC, 29(1), 1–24. https://doi.org/10.1108/SJME-06-2023-0154
Odilov, J. (2024). Digital Use of Artificial Intelligence in Public Administration. International Journal of Law and Policy, 3(2), 1–9.
Potla, R. T., & Consulting, S. (2025). Artificial Intelligence and Machine Learning in CRM: Leveraging Data for Predictive Analytics. Journal of Artificial Intelligence Research, 4(2), 1–21.
Salgado, O. (2018). El Papel De La Percepción En La Toma De Decisiones De La Alta Dirección. Iberoforum. Revista de Ciencias Sociales de La Universidad Iberoamericana, 6(12), 1–19.
Shrestha, Y. R., Ben-Menahem, S. M., & von Krogh, G. (2019). Organizational decision-making structures in the age of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 66–83. https://doi.org/10.1177/0008125619862257
Subadra, S., Natarajan, S., & Salma Shajahan, U. (2024). The Impact Of Artificial Intelligence (AI) On Digital Marketing. Migration Letters, 21(6), 1–12.

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