DISEÑO Y VALIDACIÓN DE UNA ENCUESTA
PARA LA PERCEPCIONES Y USO DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN
DESIGN AND VALIDATION OF A SURVEY FOR THE
PERCEPTIONS AND USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN
MANAGEMENT
Carlos Ramiro Lozano Mendoza
Instituto Mexicano del Seguro Social
Ricardo Alfonso Rangel Zertuche
Instituto Mexicano del Seguro Social
pág. 4657
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i4.25465
Diseño y validación de una encuesta para la percepciones y uso de la
inteligencia artificial en la gestión
Carlos Ramiro Lozano Mendoza1
carlozano82@gmail.com
https://orcid.org/0000-0001-8901-3534
Instituto Mexicano del Seguro Social; OOAD
Coahuila; Jefatura de Servicios de Prestaciones
Médicas,
México
Ricardo Alfonso Rangel Zertuche
ricardo.rangel@imss.gob.mx
https://orcid.org/0000-0002-6314-2917
Instituto Mexicano del Seguro Social; OOAD
Coahuila; Jefatura de Servicios de Prestaciones
Médicas,
México
RESUMEN
Fundamentos: El objetivo fue recopilar información sobre cómo se percibe y utiliza la Inteligencia
Artificial en los procesos de gestión, con el fin de identificar oportunidades de mejora y desafíos. La
Inteligencia Artificial está transformando la forma en que las empresas operan y toman decisiones, pero
su adopción debe ir acompañada de una gestión ética y responsable para maximizar sus beneficios y
minimizar los riesgos. Los líderes deben de comprender el potencial como las limitaciones de la
Inteligencia Artificial. Métodos: Se realizó estudio en el estado de Coahuila, con un diseño
observacional, descriptivo, con una muestra no probabilística por conveniencia, participando 43
directivos de unidades médicas, a los cuales se les aplico una encuesta semiestructurada para valorar la
percepción y su uso de la inteligencia artificial por la alta dirección. Resultados: de los participantes, el
39.5% fueron de género femenino y 60.5% masculino, de ellos el 41.9% fueron directores médicos, el
16.3% jefes de servicio, el 9.3% coordinadores clínicos de unidades, el 32.6% supervisores
delegacionales. El 95.3% refiere que escucho o leyó acerca de la inteligencia artificial. Conclusiones:
Observamos que existen múltiples beneficios al trabajar con la inteligencia artificial, como optimizar
los procesos, facilita el trabajo, automatizar los procesos, pero se describen las limitaciones como la
resistencia, la falta de interés, la falta de capacitación, el costo y la infraestructura de las unidades, pero
se presentan una percepción positiva por parte de los directivos con respecto al uso de la inteligencia
artificial para el área laboral.
Palabras clave: Inteligencia artificial; Organización y Administración; Liderazgo; Gestión en Salud;
Instrucciones; Optimización de Procesos; Eficiencia; Análisis de Datos
1 Autor principal.
Correspondencia: carlozano82@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i4.25465
Diseño y validación de una encuesta para la percepciones y uso de la
inteligencia artificial en la gestión
Carlos Ramiro Lozano Mendoza1
carlozano82@gmail.com
https://orcid.org/0000-0001-8901-3534
Instituto Mexicano del Seguro Social; OOAD
Coahuila; Jefatura de Servicios de Prestaciones
Médicas,
México
Ricardo Alfonso Rangel Zertuche
ricardo.rangel@imss.gob.mx
https://orcid.org/0000-0002-6314-2917
Instituto Mexicano del Seguro Social; OOAD
Coahuila; Jefatura de Servicios de Prestaciones
Médicas,
México
RESUMEN
Fundamentos: El objetivo fue recopilar información sobre cómo se percibe y utiliza la Inteligencia
Artificial en los procesos de gestión, con el fin de identificar oportunidades de mejora y desafíos. La
Inteligencia Artificial está transformando la forma en que las empresas operan y toman decisiones, pero
su adopción debe ir acompañada de una gestión ética y responsable para maximizar sus beneficios y
minimizar los riesgos. Los líderes deben de comprender el potencial como las limitaciones de la
Inteligencia Artificial. Métodos: Se realizó estudio en el estado de Coahuila, con un diseño
observacional, descriptivo, con una muestra no probabilística por conveniencia, participando 43
directivos de unidades médicas, a los cuales se les aplico una encuesta semiestructurada para valorar la
percepción y su uso de la inteligencia artificial por la alta dirección. Resultados: de los participantes, el
39.5% fueron de género femenino y 60.5% masculino, de ellos el 41.9% fueron directores médicos, el
16.3% jefes de servicio, el 9.3% coordinadores clínicos de unidades, el 32.6% supervisores
delegacionales. El 95.3% refiere que escucho o leyó acerca de la inteligencia artificial. Conclusiones:
Observamos que existen múltiples beneficios al trabajar con la inteligencia artificial, como optimizar
los procesos, facilita el trabajo, automatizar los procesos, pero se describen las limitaciones como la
resistencia, la falta de interés, la falta de capacitación, el costo y la infraestructura de las unidades, pero
se presentan una percepción positiva por parte de los directivos con respecto al uso de la inteligencia
artificial para el área laboral.
Palabras clave: Inteligencia artificial; Organización y Administración; Liderazgo; Gestión en Salud;
Instrucciones; Optimización de Procesos; Eficiencia; Análisis de Datos
1 Autor principal.
Correspondencia: carlozano82@gmail.com
pág. 4658
Design and validation of a survey for the perceptions and use of artificial
intelligence in management
ABSTRACT
Background: The objective was to gather information on how Artificial Intelligence is perceived and
used in management processes, in order to identify opportunities for improvement and challenges.
Artificial Intelligence is transforming how companies operate and make decisions, but its adoption must
be accompanied by ethical and responsible management to maximize its benefits and minimize risks.
Leaders must understand both the potential and the limitations of Artificial Intelligence. Methods: A
study was conducted in the state of Coahuila, with an observational, descriptive design, with a non-
probabilistic convenience sample, involving 43 directors of medical units, to whom a semi-structured
survey was applied to assess the perception and use of artificial intelligence by senior management.
Results: Of the participants, 39.5% were female and 60.5% male. Of these, 41.9% were medical
directors, 16.3% department heads, 9.3% clinical unit coordinators, and 32.6% regional supervisors.
95.3% reported having heard or read about artificial intelligence. Conclusions: We observed that there
are multiple benefits to working with artificial intelligence, such as optimizing processes, facilitating
work, and automating processes. However, limitations are described, such as resistance, lack of interest,
lack of training, cost, and the infrastructure of the units. Nevertheless, a positive perception is presented
by managers regarding the use of artificial intelligence in the workplace.
Keywords: Artificial Intelligence; Organization and Administration; Leadership; Health Management;
Official Instructions; Optimización de Procesos; Efficiency; Organizational; Data Analysis
Artículo recibido 20 mayo 2026
Aceptado para publicación: 20 junio 2026
Design and validation of a survey for the perceptions and use of artificial
intelligence in management
ABSTRACT
Background: The objective was to gather information on how Artificial Intelligence is perceived and
used in management processes, in order to identify opportunities for improvement and challenges.
Artificial Intelligence is transforming how companies operate and make decisions, but its adoption must
be accompanied by ethical and responsible management to maximize its benefits and minimize risks.
Leaders must understand both the potential and the limitations of Artificial Intelligence. Methods: A
study was conducted in the state of Coahuila, with an observational, descriptive design, with a non-
probabilistic convenience sample, involving 43 directors of medical units, to whom a semi-structured
survey was applied to assess the perception and use of artificial intelligence by senior management.
Results: Of the participants, 39.5% were female and 60.5% male. Of these, 41.9% were medical
directors, 16.3% department heads, 9.3% clinical unit coordinators, and 32.6% regional supervisors.
95.3% reported having heard or read about artificial intelligence. Conclusions: We observed that there
are multiple benefits to working with artificial intelligence, such as optimizing processes, facilitating
work, and automating processes. However, limitations are described, such as resistance, lack of interest,
lack of training, cost, and the infrastructure of the units. Nevertheless, a positive perception is presented
by managers regarding the use of artificial intelligence in the workplace.
Keywords: Artificial Intelligence; Organization and Administration; Leadership; Health Management;
Official Instructions; Optimización de Procesos; Efficiency; Organizational; Data Analysis
Artículo recibido 20 mayo 2026
Aceptado para publicación: 20 junio 2026
pág. 4659
INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial está cambiando nuestras vidas rápidamente. Cada vez son más las personas que
utilizan estas herramientas. El potencial y desarrollo actual está relacionado directamente con la
capacidad para poder procesar datos e información de forma eficiente, de datos masivos, superando las
capacidades cognitivas humanas.
Según Rodríguez-Alegre (2023) en la gestión de las organizaciones, se cumplen grandes retos por el
surgimiento de la inteligencia artificial y el avance de las tecnologías, ocasionando la necesidad de
adaptación en la planificación y ejecución de las actividades.
Sección I: Datos Demográficos
En el estudio de Rodriguez-Alegre (2023) menciona que la experiencia de America Latina y el Caribe
con el uso de la inteligencia artificial se generaron múltiples campos con el objetivo de mejorar los
servicios y poder así adaptarse a los cambios Tecnologicos, como fue en el periodo pre, durante y pos
pandemias de COVID-19, uso de IA en el sector salud, en el sector educación, sector de justicia y
optimización de los ingresos del estado.
Sección II. Datos de uso de la IA.
La generación de la Inteligencia Artificial generativa abierta como ChatGTP, Gemini, Midjourney, Meta
AI, Dall-e, Grok, entre otros, comenta Lopezosa (2020) que han cambiado la forma de trabajar en
todos los niveles no solo de la sociedad en general, si no de forma importante en los sectores
empresariales quienes han adoptado la IA y los algoritmos como herramienta para el procesamiento de
grandes volúmenes de datos.
Del Castillo (2020) comenta que este uso de IA facilita para lograr el alcance de los objetivos de la alta
dirección, generando la posibilidad de identificar las posibles situaciones de riesgo por la automatización
de las tareas, trabajando de forma preventiva para mayor control de estos riesgos lo que conlleva mayor
protección y control, disminuyendo los riesgos.
Sección III: Impacto y Desafíos
Existen múltiples beneficios el trabajar con la inteligencia artificial, permitiendo que la dinámica se
ajuste a los cambios culturales, sociales, políticos y económicos que permite se ajuste a la realidad, pero
se presentan desafíos y limitaciones. Hablando Bolaño-García (2024) de los desafíos se encuentra la
INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial está cambiando nuestras vidas rápidamente. Cada vez son más las personas que
utilizan estas herramientas. El potencial y desarrollo actual está relacionado directamente con la
capacidad para poder procesar datos e información de forma eficiente, de datos masivos, superando las
capacidades cognitivas humanas.
Según Rodríguez-Alegre (2023) en la gestión de las organizaciones, se cumplen grandes retos por el
surgimiento de la inteligencia artificial y el avance de las tecnologías, ocasionando la necesidad de
adaptación en la planificación y ejecución de las actividades.
Sección I: Datos Demográficos
En el estudio de Rodriguez-Alegre (2023) menciona que la experiencia de America Latina y el Caribe
con el uso de la inteligencia artificial se generaron múltiples campos con el objetivo de mejorar los
servicios y poder así adaptarse a los cambios Tecnologicos, como fue en el periodo pre, durante y pos
pandemias de COVID-19, uso de IA en el sector salud, en el sector educación, sector de justicia y
optimización de los ingresos del estado.
Sección II. Datos de uso de la IA.
La generación de la Inteligencia Artificial generativa abierta como ChatGTP, Gemini, Midjourney, Meta
AI, Dall-e, Grok, entre otros, comenta Lopezosa (2020) que han cambiado la forma de trabajar en
todos los niveles no solo de la sociedad en general, si no de forma importante en los sectores
empresariales quienes han adoptado la IA y los algoritmos como herramienta para el procesamiento de
grandes volúmenes de datos.
Del Castillo (2020) comenta que este uso de IA facilita para lograr el alcance de los objetivos de la alta
dirección, generando la posibilidad de identificar las posibles situaciones de riesgo por la automatización
de las tareas, trabajando de forma preventiva para mayor control de estos riesgos lo que conlleva mayor
protección y control, disminuyendo los riesgos.
Sección III: Impacto y Desafíos
Existen múltiples beneficios el trabajar con la inteligencia artificial, permitiendo que la dinámica se
ajuste a los cambios culturales, sociales, políticos y económicos que permite se ajuste a la realidad, pero
se presentan desafíos y limitaciones. Hablando Bolaño-García (2024) de los desafíos se encuentra la
pág. 4660
calidad de la información o datos que se utilizan para el análisis y la retroalimentación, si los datos
recabados no son precisos o relevantes, la inteligencia artificial puede proporcionar una
retroalimentación de forma incorrecta o inefectiva.
Comenta Lopezosa (2024) que parte de las limitaciones puede ser que parte de los trabajos generados
por IA pueden difundir información errónea e inexacta, o incluso copias sin referencia, mientras se
automatiza y no se supervisa lo que se genere por lo que se requiere complementar las soluciones de IA
con estándares éticos y acompañados de una visión estratégica que abarque equipos interdisciplinarios
que analicen la información generada.
Otra limitación observada por Bolaño-García (2024) es la falta de comprensión de los algoritmos o
Prompt utilizados por la Inteligencia artificial, no saber alimentar la inteligencia artificial para poder
generar trabajo enfocado al área específica, generando falta de confianza en el uso de la IA y
disminución en la efectividad que se debería de obtener.
Sección IV: Percepciones y Actitudes hacia la IA
Parte de la realidad del uso de IA es que mejora la competitividad de la empresa o de la alta dirección,
se pueden presentar mejoras en todas las áreas de la organización, pero se requiere de una regulación en
las normas basadas en los derechos humanos aplicada a la IA, y una regulación estandarizada global, lo
cual impulsaría las políticas públicas y la formación docente especializada.
Nos refiere Rodríguez-Alegre (2023) que las experiencias obtenidas de forma negativa con el desarrollo
y uso de la IA, tanto en el sector público como privado, pueden deteriorar la confianza de los diferentes
actores en la tecnología y en consecuencia, dañar su legitimidad personal percibida para su uso personal
o en las gestiones de corporaciones.
En el estudio de Sosa (2024) nos refiere que dentro del cuerpo docente, los cuales la mayoría contaban
con maestría, expresan la necesidad de capacitación en IA para realizar mejor su implementación,
encontrando preocupaciones en la conectividad, dependencia excesiva de la tecnología, el uso de la
privacidad de los datos, la validación de la información que no sea falsa, el uso de la ética, el plagio y
propiedad intelectual. Mientras que los que contaban con doctorado referían que facilitaría la labor
docente, reduce el margen de error y aumenta la productividad.
El objetivo era recopilar información sobre cómo se percibe y utiliza la IA en los procesos de gestión
calidad de la información o datos que se utilizan para el análisis y la retroalimentación, si los datos
recabados no son precisos o relevantes, la inteligencia artificial puede proporcionar una
retroalimentación de forma incorrecta o inefectiva.
Comenta Lopezosa (2024) que parte de las limitaciones puede ser que parte de los trabajos generados
por IA pueden difundir información errónea e inexacta, o incluso copias sin referencia, mientras se
automatiza y no se supervisa lo que se genere por lo que se requiere complementar las soluciones de IA
con estándares éticos y acompañados de una visión estratégica que abarque equipos interdisciplinarios
que analicen la información generada.
Otra limitación observada por Bolaño-García (2024) es la falta de comprensión de los algoritmos o
Prompt utilizados por la Inteligencia artificial, no saber alimentar la inteligencia artificial para poder
generar trabajo enfocado al área específica, generando falta de confianza en el uso de la IA y
disminución en la efectividad que se debería de obtener.
Sección IV: Percepciones y Actitudes hacia la IA
Parte de la realidad del uso de IA es que mejora la competitividad de la empresa o de la alta dirección,
se pueden presentar mejoras en todas las áreas de la organización, pero se requiere de una regulación en
las normas basadas en los derechos humanos aplicada a la IA, y una regulación estandarizada global, lo
cual impulsaría las políticas públicas y la formación docente especializada.
Nos refiere Rodríguez-Alegre (2023) que las experiencias obtenidas de forma negativa con el desarrollo
y uso de la IA, tanto en el sector público como privado, pueden deteriorar la confianza de los diferentes
actores en la tecnología y en consecuencia, dañar su legitimidad personal percibida para su uso personal
o en las gestiones de corporaciones.
En el estudio de Sosa (2024) nos refiere que dentro del cuerpo docente, los cuales la mayoría contaban
con maestría, expresan la necesidad de capacitación en IA para realizar mejor su implementación,
encontrando preocupaciones en la conectividad, dependencia excesiva de la tecnología, el uso de la
privacidad de los datos, la validación de la información que no sea falsa, el uso de la ética, el plagio y
propiedad intelectual. Mientras que los que contaban con doctorado referían que facilitaría la labor
docente, reduce el margen de error y aumenta la productividad.
El objetivo era recopilar información sobre cómo se percibe y utiliza la IA en los procesos de gestión
pág. 4661
de su organización, con el fin de identificar oportunidades de mejora y desafíos.
METODOLOGÍA
Se aplicó una metodología cuantitativa, de tipo analítico descriptivo, utilizando la herramienta SPSS. Se
implementó un cuestionario semiestructurado con 32 preguntas abiertas y cerradas, las cuales se
respondieron considerando variables, como los Datos Demográficos, como la unidad, el género,
antigüedad en el cargo, formación, área y experiencias. Variable de uso y frecuencia de la IA. Variables
del Impacto y Desafíos del uso de la IA. Variables de Percepciones y Actitudes hacia la IA, como
efectividad, facilidad, precisión, dependencia cognitiva y tecnológica, y mejoras en la organización.
En el diseño del instrumento se utilizó revisión bibliográfica relacionada con las características del uso
de Inteligencia Artificial. Se plantearon diversas preguntas (ítems), abiertas y cerradas, contando estas
últimas con categorías u opciones de respuesta usando la escala tipo Likert, considerando la
operacionalización de las variables, de forma que tuviesen pertinencia con los ítems fundamentales de
la investigación, categorizando a través de las definiciones nominal, conceptual, real y operacional de
la variable, en la búsqueda de la mayor validez de contenido de las escalas a utilizar.
Este cuestionario se envió a la alta dirección de las unidades médicas del estado de Coahuila, México,
previo consentimiento, mediante un formulario virtual de Google Forms. Los participantes fueron
invitados mediante un muestreo por conveniencia. Los datos recolectados se analizaron en dos niveles:
cualitativo, mediante Codificaciones y cuantitativo, utilizando la herramienta SPSS, lo que permitió
realizar un exhaustivo análisis de los resultados.
Para la encuesta validación del instrumento se solicita a un panel de expertos, a través del cual se
pretende medir el grado de pertinencia de cada uno de las preguntas escogidas con la escala de Likert,
en función al grado de pertinencia, congruencia, claridad en la redacción, su aplicabilidad a nivel
práctico, así como el sesgo en la formulación de las preguntas. La confiabilidad del instrumento se
proporciona al realizar una prueba piloto aplicada a coordinadores delegacionales del estado, con el fin
de comprobar si los términos empleados son entendidos por los directivos.
Consideraciones éticas
El presente proyecto no es de carácter experimental, buscando la profundidad del fenómeno relevante,
donde la participación de los sujetos fue anónima y voluntaria la cual está basada en los tres principios
de su organización, con el fin de identificar oportunidades de mejora y desafíos.
METODOLOGÍA
Se aplicó una metodología cuantitativa, de tipo analítico descriptivo, utilizando la herramienta SPSS. Se
implementó un cuestionario semiestructurado con 32 preguntas abiertas y cerradas, las cuales se
respondieron considerando variables, como los Datos Demográficos, como la unidad, el género,
antigüedad en el cargo, formación, área y experiencias. Variable de uso y frecuencia de la IA. Variables
del Impacto y Desafíos del uso de la IA. Variables de Percepciones y Actitudes hacia la IA, como
efectividad, facilidad, precisión, dependencia cognitiva y tecnológica, y mejoras en la organización.
En el diseño del instrumento se utilizó revisión bibliográfica relacionada con las características del uso
de Inteligencia Artificial. Se plantearon diversas preguntas (ítems), abiertas y cerradas, contando estas
últimas con categorías u opciones de respuesta usando la escala tipo Likert, considerando la
operacionalización de las variables, de forma que tuviesen pertinencia con los ítems fundamentales de
la investigación, categorizando a través de las definiciones nominal, conceptual, real y operacional de
la variable, en la búsqueda de la mayor validez de contenido de las escalas a utilizar.
Este cuestionario se envió a la alta dirección de las unidades médicas del estado de Coahuila, México,
previo consentimiento, mediante un formulario virtual de Google Forms. Los participantes fueron
invitados mediante un muestreo por conveniencia. Los datos recolectados se analizaron en dos niveles:
cualitativo, mediante Codificaciones y cuantitativo, utilizando la herramienta SPSS, lo que permitió
realizar un exhaustivo análisis de los resultados.
Para la encuesta validación del instrumento se solicita a un panel de expertos, a través del cual se
pretende medir el grado de pertinencia de cada uno de las preguntas escogidas con la escala de Likert,
en función al grado de pertinencia, congruencia, claridad en la redacción, su aplicabilidad a nivel
práctico, así como el sesgo en la formulación de las preguntas. La confiabilidad del instrumento se
proporciona al realizar una prueba piloto aplicada a coordinadores delegacionales del estado, con el fin
de comprobar si los términos empleados son entendidos por los directivos.
Consideraciones éticas
El presente proyecto no es de carácter experimental, buscando la profundidad del fenómeno relevante,
donde la participación de los sujetos fue anónima y voluntaria la cual está basada en los tres principios
pág. 4662
universales que fundamentan a toda investigación realizada con seres humanos descritos en el Informe
de Belmont, además las normas básicas del Código de Nuremberg, las primeras para la realización de
la investigación que involucra seres humanos en la Declaración de Helsinki. Se fundamenta además en
los principios de las buenas prácticas clínicas según la OMS y la International Conference on
Harmonisation (ICH). En apego al reglamento de la Ley General de Salud en Materia de Investigación,
título quinto referente a Investigación para la Salud, apego a su artículo 100 de investigación en seres
humanos, y artículo 17 refiriendo investigación de bajo riesgo. Se entrega consentimiento informado
previo a la aplicación del formulario, donde se informa el objetivo del estudio, datos de contacto del
investigador responsable, metodología, la opción y libertad de solicitar el retiro de sus datos en cualquier
momento que lo soliciten. Incluyendo a todos los sujetos que otorgaron su consentimiento y accedieron
a participar en el formulario.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se plantearon diversas preguntas (ítems), abiertas y cerradas, contando estas últimas con categorías u
opciones de respuesta usando la escala tipo Likert, obteniendo validación interna, en una primera etapa,
donde se solicita la validación por un panel de expertos y validación externa donde se realizó una prueba
piloto obteniendo un Alfa de Cronbach de 0.88.
En un segunda etapa, se realizó entrevista a 43 directivos que aceptaron participar en la entrevista, de
los cuales el 39.5% fueron de género femenino y 60.5% del género masculino, el cargo de
responsabilidad de los participantes, el 41.9% fueron directores médicos, el 16.3% jefes de servicio, el
9.3% coordinadores clínicos de unidades, el 32.6% supervisores delegacionales.
Hablando del ultimo grado de estudio de los participantes, el 16.3% contaban con licenciatura, el 30.2%
con especialidad, 25.6% contaban con maestría, el 7% con doctorado, el 4.7% habían realizado
diplomado de gestión, el 2.3% contaban con licenciatura y diplomado de gestión, el 9.3% tenían
especialidad y diplomado, y el 4.7% maestría y habían realizado diplomado en gestión.
De los participante, el 95.3% refiere que si ha escuchado o leído acerca de la inteligencia artificial, por
otra parte el 2.3% refiere que no ha escuchado al respecto y el 2.3% no está seguro de haber escuchado
o leído de la inteligencia artificial. Se les pregunto que con qué frecuencia utilizan herramientas de
inteligencia artificial en sus tareas de gestión diarias, donde el 30.2% respondió que lo utiliza de forma
universales que fundamentan a toda investigación realizada con seres humanos descritos en el Informe
de Belmont, además las normas básicas del Código de Nuremberg, las primeras para la realización de
la investigación que involucra seres humanos en la Declaración de Helsinki. Se fundamenta además en
los principios de las buenas prácticas clínicas según la OMS y la International Conference on
Harmonisation (ICH). En apego al reglamento de la Ley General de Salud en Materia de Investigación,
título quinto referente a Investigación para la Salud, apego a su artículo 100 de investigación en seres
humanos, y artículo 17 refiriendo investigación de bajo riesgo. Se entrega consentimiento informado
previo a la aplicación del formulario, donde se informa el objetivo del estudio, datos de contacto del
investigador responsable, metodología, la opción y libertad de solicitar el retiro de sus datos en cualquier
momento que lo soliciten. Incluyendo a todos los sujetos que otorgaron su consentimiento y accedieron
a participar en el formulario.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se plantearon diversas preguntas (ítems), abiertas y cerradas, contando estas últimas con categorías u
opciones de respuesta usando la escala tipo Likert, obteniendo validación interna, en una primera etapa,
donde se solicita la validación por un panel de expertos y validación externa donde se realizó una prueba
piloto obteniendo un Alfa de Cronbach de 0.88.
En un segunda etapa, se realizó entrevista a 43 directivos que aceptaron participar en la entrevista, de
los cuales el 39.5% fueron de género femenino y 60.5% del género masculino, el cargo de
responsabilidad de los participantes, el 41.9% fueron directores médicos, el 16.3% jefes de servicio, el
9.3% coordinadores clínicos de unidades, el 32.6% supervisores delegacionales.
Hablando del ultimo grado de estudio de los participantes, el 16.3% contaban con licenciatura, el 30.2%
con especialidad, 25.6% contaban con maestría, el 7% con doctorado, el 4.7% habían realizado
diplomado de gestión, el 2.3% contaban con licenciatura y diplomado de gestión, el 9.3% tenían
especialidad y diplomado, y el 4.7% maestría y habían realizado diplomado en gestión.
De los participante, el 95.3% refiere que si ha escuchado o leído acerca de la inteligencia artificial, por
otra parte el 2.3% refiere que no ha escuchado al respecto y el 2.3% no está seguro de haber escuchado
o leído de la inteligencia artificial. Se les pregunto que con qué frecuencia utilizan herramientas de
inteligencia artificial en sus tareas de gestión diarias, donde el 30.2% respondió que lo utiliza de forma
pág. 4663
diaria, el 20.9% no la utiliza, el 18.6% la usa rara vez en su trabajo, el 16.3% utiliza la inteligencia
artificial de 1 a 2 veces por semana, el 11.6% lo usa de 3 a 5 veces por semana, y el 2.3% lo utiliza de
forma mensual. Se les realiza la pregunta cómo calificaría su nivel de conocimiento del uso de
inteligencia artificial donde se obtiene como respuesta, un nivel bajo el 33%, un nivel medio el 40%, un
conocimiento suficiente el uso de inteligencia artificial el 19%, y el 9% refiere que no utiliza la
inteligencia artificial.
En las áreas que identifican que se aplica la inteligencia artificial en la organización el 27.9% refiere
que se utiliza para las funciones de Gestión, el 23.3% comenta que no se utiliza la inteligencia artificial
en ningún área, el 20.9% desconoce si se usa la inteligencia artificial, el 16.3% comenta que se utiliza
en el servicio al derechohabiente, el 7% lo utiliza en el área de capacitación y educación, el 2.3% se usa
en recursos humanos y el 2.3% en finanzas y contabilidad de las unidades.
Se les pregunto qué herramientas de inteligencia artificial es la que utiliza de forma cotidiana, de lo cual
contestaron el 47% utiliza el Chat GPT, el 21% Gemini, el 21% refiere no usar ninguna herramienta y
el 12% comenta que utiliza además otra herramienta de las que menciona programas como como
Copilot, Deep seek, Canvas, Google IA, Photoroom, Dola, Lex artis.
Con referente a la encuesta tipo Likert de Percepción y uso de la inteligencia artificial, nos encontramos
con una percepción positiva (77%) de parte de los directivos de las unidades hospitalarias con respecto
al uso de la inteligencia artificial y una percepción negativa del 23% que presentan resistencia al uso de
la inteligencia artificial en su área de trabajo para mejorar sus gestiones. En la estadística de fiabilidad
se determinó un Alfa de Cronbach de 0.882 (Tabla 1).
Tabla 1.- Encuesta tipo Likert de Percepción y uso de la inteligencia artificial (n=43)
Preguntas
Totalmente
en
desacuerdo
En
desacuerdo
Ni de
acuerdo ni en
desacuerdo De acuerdo
Totalmente
de acuerdo
Alfa
de
Cronb
ach
Tot
al
Porcen
taje
Tota
l
Porcen
taje
Tota
l
Porcen
taje
Tota
l
Porcen
taje
Tot
al
Porcent
aje
diaria, el 20.9% no la utiliza, el 18.6% la usa rara vez en su trabajo, el 16.3% utiliza la inteligencia
artificial de 1 a 2 veces por semana, el 11.6% lo usa de 3 a 5 veces por semana, y el 2.3% lo utiliza de
forma mensual. Se les realiza la pregunta cómo calificaría su nivel de conocimiento del uso de
inteligencia artificial donde se obtiene como respuesta, un nivel bajo el 33%, un nivel medio el 40%, un
conocimiento suficiente el uso de inteligencia artificial el 19%, y el 9% refiere que no utiliza la
inteligencia artificial.
En las áreas que identifican que se aplica la inteligencia artificial en la organización el 27.9% refiere
que se utiliza para las funciones de Gestión, el 23.3% comenta que no se utiliza la inteligencia artificial
en ningún área, el 20.9% desconoce si se usa la inteligencia artificial, el 16.3% comenta que se utiliza
en el servicio al derechohabiente, el 7% lo utiliza en el área de capacitación y educación, el 2.3% se usa
en recursos humanos y el 2.3% en finanzas y contabilidad de las unidades.
Se les pregunto qué herramientas de inteligencia artificial es la que utiliza de forma cotidiana, de lo cual
contestaron el 47% utiliza el Chat GPT, el 21% Gemini, el 21% refiere no usar ninguna herramienta y
el 12% comenta que utiliza además otra herramienta de las que menciona programas como como
Copilot, Deep seek, Canvas, Google IA, Photoroom, Dola, Lex artis.
Con referente a la encuesta tipo Likert de Percepción y uso de la inteligencia artificial, nos encontramos
con una percepción positiva (77%) de parte de los directivos de las unidades hospitalarias con respecto
al uso de la inteligencia artificial y una percepción negativa del 23% que presentan resistencia al uso de
la inteligencia artificial en su área de trabajo para mejorar sus gestiones. En la estadística de fiabilidad
se determinó un Alfa de Cronbach de 0.882 (Tabla 1).
Tabla 1.- Encuesta tipo Likert de Percepción y uso de la inteligencia artificial (n=43)
Preguntas
Totalmente
en
desacuerdo
En
desacuerdo
Ni de
acuerdo ni en
desacuerdo De acuerdo
Totalmente
de acuerdo
Alfa
de
Cronb
ach
Tot
al
Porcen
taje
Tota
l
Porcen
taje
Tota
l
Porcen
taje
Tota
l
Porcen
taje
Tot
al
Porcent
aje
pág. 4664
1. La IA es
fundamental para
la competitividad
futura de nuestra
organización.
5 12% 1 2% 7 16% 13 30% 17 40% 0.882
2. La IA mejorará
significativamente
mi productividad y
eficiencia en el
trabajo.
2 5% 4 9% 0 0% 21 49% 16 37% 0.873
3. Las herramientas
de IA me ayudan a
organizarme.
5 12% 0 0% 8 19% 15 35% 15 35% 0.866
4. Con las
herramientas de IA
manejo múltiples
proyectos
simultáneamente.
3 7% 4 9% 8 19% 12 28% 16 37% 0.862
5. Me resulta
difícil encontrar la
información que
quiero sin ayuda de
la IA.
9 21% 10 23% 12 28% 8 19% 4 9% 0.882
6. Confío en la
precisión y
fiabilidad de los
resultados
2 5% 9 21% 16 37% 14 33% 2 5% 0.874
1. La IA es
fundamental para
la competitividad
futura de nuestra
organización.
5 12% 1 2% 7 16% 13 30% 17 40% 0.882
2. La IA mejorará
significativamente
mi productividad y
eficiencia en el
trabajo.
2 5% 4 9% 0 0% 21 49% 16 37% 0.873
3. Las herramientas
de IA me ayudan a
organizarme.
5 12% 0 0% 8 19% 15 35% 15 35% 0.866
4. Con las
herramientas de IA
manejo múltiples
proyectos
simultáneamente.
3 7% 4 9% 8 19% 12 28% 16 37% 0.862
5. Me resulta
difícil encontrar la
información que
quiero sin ayuda de
la IA.
9 21% 10 23% 12 28% 8 19% 4 9% 0.882
6. Confío en la
precisión y
fiabilidad de los
resultados
2 5% 9 21% 16 37% 14 33% 2 5% 0.874
pág. 4665
generados por la
IA.
7. Nuestra
organización
cuenta con
directrices claras y
éticas para el uso
de la IA.
9 21% 9 21% 16 37% 6 14% 3 7% 0.878
8. Considero que
tengo el
conocimiento y las
habilidades
necesarias para
aprovechar la IA en
mi gestión.
0 0% 13 30% 10 23% 12 28% 8 19% 0.876
9. Me he vuelto
dependiente de las
herramientas de
IA.
11 26% 22 51% 7 16% 2 5% 1 2% 0.88
10. Es fácil utilizar
las herramientas de
IA sin necesidad de
instrucciones
previas.
6 14% 11 26% 12 28% 12 28% 2 5% 0.87
11. Las
herramientas de IA
me ayudan a
3 7% 5 12% 12 28% 18 42% 5 12% 0.87
generados por la
IA.
7. Nuestra
organización
cuenta con
directrices claras y
éticas para el uso
de la IA.
9 21% 9 21% 16 37% 6 14% 3 7% 0.878
8. Considero que
tengo el
conocimiento y las
habilidades
necesarias para
aprovechar la IA en
mi gestión.
0 0% 13 30% 10 23% 12 28% 8 19% 0.876
9. Me he vuelto
dependiente de las
herramientas de
IA.
11 26% 22 51% 7 16% 2 5% 1 2% 0.88
10. Es fácil utilizar
las herramientas de
IA sin necesidad de
instrucciones
previas.
6 14% 11 26% 12 28% 12 28% 2 5% 0.87
11. Las
herramientas de IA
me ayudan a
3 7% 5 12% 12 28% 18 42% 5 12% 0.87
pág. 4666
entender mis
fortalezas y
debilidades en
Gestión.
12. Las
herramientas de IA
ofrecen datos
actualizados y
relevantes.
1 2% 1 2% 17 40% 20 47% 4 9% 0.873
13. Las
herramientas de IA
presentan
información
coherente.
1 2% 2 5% 17 40% 21 49% 2 5% 0.872
14. El uso de la
inteligencia
artificial reducirá
la carga laboral de
los profesionales
de la salud.
4 9% 2 5% 11 26% 21 49% 5 12% 0.87
Fuente: Base de datos de directivos entrevistados
Con referente a la pregunta ¿Cuál es el nivel de conocimiento del uso de la inteligencia artificial en el
proceso de liderazgo en la alta dirección para mejorar la calidad? Se encontró un nivel medio el 40%,
un conocimiento suficiente el uso de inteligencia artificial el 19%, un nivel bajo el 33%. Pero se cuenta
con una percepción positivo del 77% de parte de los directivos de las unidades hospitalarias con respecto
al uso de la inteligencia artificial para ser más eficientes en los procesos de la gestión. Por lo que
corroboramos la hipótesis de que un conocimiento alto en inteligencia artificial mejorase los procesos
entender mis
fortalezas y
debilidades en
Gestión.
12. Las
herramientas de IA
ofrecen datos
actualizados y
relevantes.
1 2% 1 2% 17 40% 20 47% 4 9% 0.873
13. Las
herramientas de IA
presentan
información
coherente.
1 2% 2 5% 17 40% 21 49% 2 5% 0.872
14. El uso de la
inteligencia
artificial reducirá
la carga laboral de
los profesionales
de la salud.
4 9% 2 5% 11 26% 21 49% 5 12% 0.87
Fuente: Base de datos de directivos entrevistados
Con referente a la pregunta ¿Cuál es el nivel de conocimiento del uso de la inteligencia artificial en el
proceso de liderazgo en la alta dirección para mejorar la calidad? Se encontró un nivel medio el 40%,
un conocimiento suficiente el uso de inteligencia artificial el 19%, un nivel bajo el 33%. Pero se cuenta
con una percepción positivo del 77% de parte de los directivos de las unidades hospitalarias con respecto
al uso de la inteligencia artificial para ser más eficientes en los procesos de la gestión. Por lo que
corroboramos la hipótesis de que un conocimiento alto en inteligencia artificial mejorase los procesos
pág. 4667
de gestión y liderazgo en la alta dirección impactando en la calidad de las unidades de salud.
Podemos observar que de los 43 participantes que cuentan con puesto de mando entre directores de
unidad, jefes de servicio y Coordinadores, la mayoría utiliza programas como Excel y Word de forma
diaria, por sus actividades laborales, de estos, menos de la mitad ha utilizado herramientas de
inteligencia artificial y de estos la utiliza de forma personal como para recreación, generación de
imágenes, o desarrollo de fotos, donde una parte la utiliza de forma diaria.
Se identificaron por los directivos que existen múltiples beneficios al trabajar con la inteligencia
artificial, como optimizar y automatizar los procesos, facilita el trabajo, disminuye los tiempos de
trabajo, semejante al estudio de Bolaño-García (2024) donde menciona que se permite el ajuste con la
dinámica social, cultural y económica.
La mayoría de los directivos utilizaba la inteligencia artificial generativa abierta más conocida como
Chat GPT, Gemini y Canva semejante al estudio de Lopezosa (2024) de los cuales se han adoptado estas
herramientas para uso de forma personal y aprovechar los algoritmos como herramienta para el
procesamiento de grandes volúmenes de datos. Se puede observar que la calificación del nivel de
conocimiento del uso de la inteligencia artificial se obtiene un nivel medio seguido de un nivel bajo.
Pero presentan una percepción positiva con respecto al uso de la inteligencia artificial, manifestando
que existe interés en explorar el uso de estas herramientas, para el área laboral.
Los desafíos y limitaciones que se mencionaron pueden ser la resistencia, la falta de interés, la falta de
capacitación, el costo, la infraestructura, esto al contrario de lo que identifica Lopezosa (2024) que habla
de información errónea o inexacta proporcionada por la inteligencia artificial que requiere supervisión.
Por lo que la mayoría está de acuerdo que no existe ningún grado de supervisión sobre el uso de la
inteligencia artificial en su área laboral, y trabajar sin la supervisión correcta se puede malinterpretar la
información, o bien que se haya tomado alguna información de fuente no confiable, por lo que confirman
que es importante la validación de las respuestas mediante lectura directa y confronta de datos con
conocimiento previo.
Se recomienda el uso del modelo de desarrollo organizacional de Lawrence y Lorsh, conocido también
como un modelo de diagnóstico y acción, el cual se desarrolla en diferentes etapas, comienza con el
diagnóstico inicial, del cual partimos del presente estudio; determina la dirección a partir de la situación
de gestión y liderazgo en la alta dirección impactando en la calidad de las unidades de salud.
Podemos observar que de los 43 participantes que cuentan con puesto de mando entre directores de
unidad, jefes de servicio y Coordinadores, la mayoría utiliza programas como Excel y Word de forma
diaria, por sus actividades laborales, de estos, menos de la mitad ha utilizado herramientas de
inteligencia artificial y de estos la utiliza de forma personal como para recreación, generación de
imágenes, o desarrollo de fotos, donde una parte la utiliza de forma diaria.
Se identificaron por los directivos que existen múltiples beneficios al trabajar con la inteligencia
artificial, como optimizar y automatizar los procesos, facilita el trabajo, disminuye los tiempos de
trabajo, semejante al estudio de Bolaño-García (2024) donde menciona que se permite el ajuste con la
dinámica social, cultural y económica.
La mayoría de los directivos utilizaba la inteligencia artificial generativa abierta más conocida como
Chat GPT, Gemini y Canva semejante al estudio de Lopezosa (2024) de los cuales se han adoptado estas
herramientas para uso de forma personal y aprovechar los algoritmos como herramienta para el
procesamiento de grandes volúmenes de datos. Se puede observar que la calificación del nivel de
conocimiento del uso de la inteligencia artificial se obtiene un nivel medio seguido de un nivel bajo.
Pero presentan una percepción positiva con respecto al uso de la inteligencia artificial, manifestando
que existe interés en explorar el uso de estas herramientas, para el área laboral.
Los desafíos y limitaciones que se mencionaron pueden ser la resistencia, la falta de interés, la falta de
capacitación, el costo, la infraestructura, esto al contrario de lo que identifica Lopezosa (2024) que habla
de información errónea o inexacta proporcionada por la inteligencia artificial que requiere supervisión.
Por lo que la mayoría está de acuerdo que no existe ningún grado de supervisión sobre el uso de la
inteligencia artificial en su área laboral, y trabajar sin la supervisión correcta se puede malinterpretar la
información, o bien que se haya tomado alguna información de fuente no confiable, por lo que confirman
que es importante la validación de las respuestas mediante lectura directa y confronta de datos con
conocimiento previo.
Se recomienda el uso del modelo de desarrollo organizacional de Lawrence y Lorsh, conocido también
como un modelo de diagnóstico y acción, el cual se desarrolla en diferentes etapas, comienza con el
diagnóstico inicial, del cual partimos del presente estudio; determina la dirección a partir de la situación
pág. 4668
real a la situación deseada, pasando por la planeación de acción; donde se plantea el método y la
secuencia necesaria, posteriormente la implementación de esta acción donde se obtiene el compromiso
y la evaluación de esta donde se da seguimiento. Por lo cual se propone implementar un programa de
capacitación a la alta dirección en salud enfocado en inteligencia artificial para mejorar los procesos en
gestión. Y poder desarrollar investigación de seguimiento e impacto.
CONCLUSIONES
La implementación de la Inteligencia Artificial puede marcar un cambio de pensamiento por parte de la
alta dirección de las instituciones. Debemos aprovechar la oportunidad de poder procesar volúmenes
masivos de datos en tiempo real que permite a los directivos reducir los tiempos de respuesta ante alguna
crisis, y la capacidad de poder modelar múltiples escenarios posibles para prevenir acciones e identificar
algún proceso deficiente que no son fáciles de ver sin el uso de esta herramienta.
Utilizar la inteligencia artificial como asesor estratégico personal que redefine la toma de decisiones y
poder basar las estrategias en análisis predictivos permitiendo que los líderes anticipen cambios antes
de que ocurran, en lugar de ser reactivos ante ellos. Mientras más conocimiento en inteligencia artificial
se obtiene, se mejoran los procesos de gestión y liderazgo en la alta dirección impactando en la calidad
de las unidades de salud.
Se debe de tomar en cuenta la percepción positiva con respecto al uso de la inteligencia artificial para
ser más eficientes en los procesos de la gestión e implementar programas específicos con el uso de la
inteligencia artificial enfocados a la alta dirección que desplace el valor del directivo desde la
supervisión de tareas hacia el pensamiento crítico, la empatía y la visión a largo plazo, donde el líder se
enfoque en inspirar equipos y definir el propósito de la organización.
Con estas evidencias se espera poder desarrollar nuevas líneas de investigación enfocados a la
inteligencia artificial y la alta dirección y poder proveer guías para integrar la inteligencia artificial de
forma estratégica en procesos de liderazgo.
real a la situación deseada, pasando por la planeación de acción; donde se plantea el método y la
secuencia necesaria, posteriormente la implementación de esta acción donde se obtiene el compromiso
y la evaluación de esta donde se da seguimiento. Por lo cual se propone implementar un programa de
capacitación a la alta dirección en salud enfocado en inteligencia artificial para mejorar los procesos en
gestión. Y poder desarrollar investigación de seguimiento e impacto.
CONCLUSIONES
La implementación de la Inteligencia Artificial puede marcar un cambio de pensamiento por parte de la
alta dirección de las instituciones. Debemos aprovechar la oportunidad de poder procesar volúmenes
masivos de datos en tiempo real que permite a los directivos reducir los tiempos de respuesta ante alguna
crisis, y la capacidad de poder modelar múltiples escenarios posibles para prevenir acciones e identificar
algún proceso deficiente que no son fáciles de ver sin el uso de esta herramienta.
Utilizar la inteligencia artificial como asesor estratégico personal que redefine la toma de decisiones y
poder basar las estrategias en análisis predictivos permitiendo que los líderes anticipen cambios antes
de que ocurran, en lugar de ser reactivos ante ellos. Mientras más conocimiento en inteligencia artificial
se obtiene, se mejoran los procesos de gestión y liderazgo en la alta dirección impactando en la calidad
de las unidades de salud.
Se debe de tomar en cuenta la percepción positiva con respecto al uso de la inteligencia artificial para
ser más eficientes en los procesos de la gestión e implementar programas específicos con el uso de la
inteligencia artificial enfocados a la alta dirección que desplace el valor del directivo desde la
supervisión de tareas hacia el pensamiento crítico, la empatía y la visión a largo plazo, donde el líder se
enfoque en inspirar equipos y definir el propósito de la organización.
Con estas evidencias se espera poder desarrollar nuevas líneas de investigación enfocados a la
inteligencia artificial y la alta dirección y poder proveer guías para integrar la inteligencia artificial de
forma estratégica en procesos de liderazgo.
pág. 4669
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Bolaño-García, M., & Duarte-Acosta, N. (2024). Una revisión sistemática del uso de la inteligencia
artificial en la educación. Revista Colombiana de Cirugía, 39(1), 51-63.
Del Castillo, M. D. C. A. (2020). El uso de la inteligencia artificial en la prevención de riesgos laborales.
Relaciones Laborales y Derecho del Empleo. Volumen 8, número 1, enero-marzo de 2020. P
263 – 291
González D., Alvarado C., Y Marín C. (2017) Diseño y Validación de Encuesta para una Unidad de
Producción Caprina, Rev. Fac. Cs. Vets. - UCV. 58 (2): págs. 68-74.
Lopezosa, C., Pérez-Montoro, M., & Martín, C. R. (2024). El uso de la inteligencia artificial en las
redacciones: propuestas y limitaciones. Revista de comunicación, 23(1), 279-293.
Rodríguez-Alegre, L. R., Calderón-De-Los-Ríos, H., Hurtado-Zamora, M. M., & Ocaña-Rodríguez, Á.
W. (2023). Inteligencia artificial en la gestión organizacional: Impacto y realidad
latinoamericana. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía, 8, 226-241.
Salas-García, M. (2025). Actitudes/percepciones relacionadas al uso de inteligencia artificial en la
atención sanitaria entre estudiantes universitarios. Investigación En Educación Médica, 14(53),
61-71. https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2025.53.24624
Sosa, P. N., Jiménez, V. E. y Riego, A. (2024). El análisis de la percepción de los profesores respecto
al uso de la inteligencia artificial. Revista EDUCA
Torres-Gastelú CA, Torres-Real C. Validación de una escala sobre la percepción de la Inteligencia
Artificial en la educación superior. Cienc Lat Rev Científica Multidiscip. 5 de mayo de 2025;
9(2): 5706-25.
UMCH (24), 66-77. https://doi.org/10.35756/educaumch.202424.293
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Bolaño-García, M., & Duarte-Acosta, N. (2024). Una revisión sistemática del uso de la inteligencia
artificial en la educación. Revista Colombiana de Cirugía, 39(1), 51-63.
Del Castillo, M. D. C. A. (2020). El uso de la inteligencia artificial en la prevención de riesgos laborales.
Relaciones Laborales y Derecho del Empleo. Volumen 8, número 1, enero-marzo de 2020. P
263 – 291
González D., Alvarado C., Y Marín C. (2017) Diseño y Validación de Encuesta para una Unidad de
Producción Caprina, Rev. Fac. Cs. Vets. - UCV. 58 (2): págs. 68-74.
Lopezosa, C., Pérez-Montoro, M., & Martín, C. R. (2024). El uso de la inteligencia artificial en las
redacciones: propuestas y limitaciones. Revista de comunicación, 23(1), 279-293.
Rodríguez-Alegre, L. R., Calderón-De-Los-Ríos, H., Hurtado-Zamora, M. M., & Ocaña-Rodríguez, Á.
W. (2023). Inteligencia artificial en la gestión organizacional: Impacto y realidad
latinoamericana. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía, 8, 226-241.
Salas-García, M. (2025). Actitudes/percepciones relacionadas al uso de inteligencia artificial en la
atención sanitaria entre estudiantes universitarios. Investigación En Educación Médica, 14(53),
61-71. https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2025.53.24624
Sosa, P. N., Jiménez, V. E. y Riego, A. (2024). El análisis de la percepción de los profesores respecto
al uso de la inteligencia artificial. Revista EDUCA
Torres-Gastelú CA, Torres-Real C. Validación de una escala sobre la percepción de la Inteligencia
Artificial en la educación superior. Cienc Lat Rev Científica Multidiscip. 5 de mayo de 2025;
9(2): 5706-25.
UMCH (24), 66-77. https://doi.org/10.35756/educaumch.202424.293