PROPUESTA DE MODELO DE NEGOCIO E-
COMMERCE CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PARA MIPYMES DEL ALTIPLANO HIDALGUENS
BASDA EN EL MARCO TOE
PROPOSAL OF AN E-COMMERCE BUSINESS MODEL
WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR MSMES IN
THE HIGHLANDS OF HIDALGO, BASED ON THE TOE
FRAMEWORK
Jaime Alberto Zaragoza Hernández
ITS del Oriente del Estado de Hidalgo, México
Claudia Sánchez García
ITS del Oriente del Estado de Hidalgo, México
Virginia Hernández Lucas
ITS del Oriente del Estado de Hidalgo, México
Miguel Ángel Nava Torres
ITS del Oriente del Estado de Hidalgo, México
Rita Rangel Flores
ITS del Oriente del Estado de Hidalgo, México
pág. 6283
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i5.26471
Propuesta de Modelo de Negocio E-Commerce con Inteligencia Artificial
para MiPyMEs del Altiplano Hidalguens Basda en el Marco TOE
Jaime Alberto Zaragoza Hernández1
jzaragoza@itesa.edu.mx
https://orcid.org/0000-0003-0213-9797
Tecnológico Nacional de México
ITS del Oriente del Estado de Hidalgo
México
Claudia Sánchez García
csanchez@itesa.edu.mx
https://orcid.org/0000-0002-0872-3612
Tecnológico Nacional de México
ITS del Oriente del Estado de Hidalgo
México
Virginia Hernández Lucas
vhernandez@itesa.edu.mx
https://orcid.org/0009-0000-7329-815X
Tecnológico Nacional de México
ITS del Oriente del Estado de Hidalgo
México
Miguel Ángel Nava Torres
mnava@itesa.edu.mx
https://orcid.org/0009-0004-9867-4157
Tecnológico Nacional de México
ITS del Oriente del Estado de Hidalgo
México
Rita Rangel Flores
rrangel@itesa.edu.mx
https://orcid.org/0009-0000-7329-815X
Tecnológico Nacional de México
ITS del Oriente del Estado de Hidalgo
México
RESUMEN
Si bien hoy en día el crecimiento del comercio electrónico y la transformación digital para las micro,
pequeñas y medianas empresas (MiPyMes) representan oportunidades para mejorar sus procesos
comerciales y con ello incrementar su competitividad, estos negocios presentan grandes limitaciones al
momento de implementar las tecnologías emergentes como es la inteligencia artificial (IA),
principalmente en aquellas relacionadas con la infraestructura, capacitación e inversión monetaria. Por
ello, la presente investigación tiene como principal objetivo diseñar un modelo de negocios de comercio
electrónico integrado con IA para MiPyMEs de Apan, Hidalgo, tomando en cuenta su madurez
tecnológica y su grado de preparación para la adopción de esta tecnología. Cabe mencionar que el
presente estudio tuvo un alcance descriptivo y un enfoque cualitativo, llevando a cabo un diagnóstico
de adopción tecnológica y el diseño del modelo de negocio. Para ello, se aplicó un instrumento basado
en el marco Tecnología, Organización y Entorno (TOE) a una muestra por conveniencia de 12 empresas,
integrada por 8 microempresas, 3 pequeñas y 1 mediana, pertenecientes a diversos sectores comerciales.
A partir de los resultados obtenidos se diseñó una propuesta que adapta el Business Model Canvas el
cual involucra el uso de aplicaciones de la IA orientadas principalmente a las siguientes actividades:
atención al cliente, recomendaciones personalizadas, ventas mediante WhatsApp, generación de
contenido publicitario, predicción de demanda y reabastecimiento. Por otra parte, algunas de las
condiciones identificadas en las empresas se orientaron hacia el uso de herramientas digitales de bajo
costo o gratuitas preferentemente. Considerando lo anterior, se llega a la conclusión de que la
integración del comercio electrónico y la IA en un modelo de negocio adaptado a las capacidades de
las MiPyMEs puede constituir una alternativa para favorecer su transformación digital; sin embargo, su
implementación requiere considerar aspectos como son las condiciones tecnológicas, organizacionales
y del entorno de cada empresa. Por último, el pilotaje de implementación y la evaluación de impacto
mediante indicadores clave de desempeño quedan como etapas para trabajos posteriores.
Palabras clave: transformación digital, adopción tecnológica, competitividad empresarial
1
Autor principal.
Correspondencia: jzaragoza@itesa.edu.mx
pág. 6284
Proposal of an e-commerce business model with artificial intelligence for
MSMEs in the highlands of Hidalgo, based on the TOE framework
ABSTRACT
Although today the growth of e-commerce and digital transformation for micro, small and medium-
sized enterprises (MSMEs) represent opportunities to improve their business processes and thus
increase their competitiveness, these businesses have great limitations when implementing emerging
technologies such as artificial intelligence (AI), mainly in those related to infrastructure, training and
monetary investment. Therefore, the main objective of this research is to design an e-commerce
business model integrated with AI for MSMEs in Apan, Hidalgo, taking into account their technological
maturity and their degree of preparation for the adoption of this technology. It is worth mentioning that
this study had a descriptive scope and a qualitative approach, carrying out a diagnosis of technological
adoption and the design of the business model. To this end, an instrument based on the Technology,
Organization and Environment (TOE) framework was applied to a convenience sample of 12
companies, made up of 8 micro-enterprises, 3 small and 1 medium-sized enterprise, belonging to
various commercial sectors. Based on the results obtained, a proposal was designed that adapts the
Business Model Canvas which involves the use of AI applications mainly oriented to the following
activities: customer service, personalized recommendations, sales through WhatsApp, generation of
advertising content, demand prediction and replenishment. On the other hand, some of the conditions
identified in the companies were oriented towards the use of low-cost or free digital tools preferably.
Considering the above, it is concluded that the integration of e-commerce and AI in a business model
adapted to the capabilities of MSMEs can constitute an alternative to favor their digital transformation;
however, its implementation requires considering aspects such as the technological, organizational and
environmental conditions of each company. Finally, the piloting of implementation and the impact
evaluation through key performance indicators remain as stages for subsequent work.
Keywords: digital transformation, technology adoption, business competitiveness
Artículo recibido 12 agosto 2026
Aceptado para publicación: 20 setiembre 2026
pág. 6285
INTRODUCCIÓN
La evolución tecnológica en materia digital ha causado un impacto tanto positivo como negativo en
diferentes escenarios de la sociedad. En el escenario comercial, el salto que se dió a partir de los años
noventas del siglo pasado con la llegada de internet, la World Wild Web y la conexión online impactó
en la relación con el cliente.
El surgimiento de la web 2.0 a mediados de lo que va del siglo XXI posibilitó la creación del contenido
generado por los usuarios. Aunado a esto está la aparición de los smartphones y las smartphones apps
que permitió la llegada y expansión de las redes sociales en la que se comparte una gran cantidad de
contenido online (Laudon & Traver, 2024).
La pandemia COVID-19 modificó la forma de hacer compras, los hábitos de compra y los patrones de
comportamiento de los clientes se modificaron a tal grado que en México las ventas en línea se
incrementaron 81% en 2020 en relación con 2019 (Benítez Salinas, 2023).
No solo las grandes empresas hacen uso y se benefician de la tecnología digital actual, también las
micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyMEs) pueden privilegiarse. La importancia de que las
MiPyMEs utilicen la tecnología digital actual radica en estas representan el 99% de los negocios; de los
5.4 millones de unidades económicas, 95.5% son microempresas, el 3.7% pequeñas empresas y 0.7%
son medianas empresas; en cuanto a empleo, las MiPyMEs representan el 70.7% de la fuerza laboral,
las microempresas que representan el 41.5% de la fuerza laboral, las medianas el 14. 8 y la medianas el
14.4% . Al margen de su gran número, los retos que enfrentan las MiPyMEs son el financiamiento, la
adopción de las nuevas tecnologías y la profesionalización de sus operaciones (El Economista, 2026).
El elemento de la Industria 4.0 que está en tendencia o como se dice ahora, se ha vuelto “viral” es la
inteligencia artificial (IA), principalmente la generativa.
De acuerdo con KPMG (2026) Global Tech Report 2026, 68% de las empresas de vocación industrial
tienen planes de llevar a la IA a una escala mucho mayor en el próximo año, lo que implica que la IA
es la tecnología con mayor tendencia en la adopción de tecnológica. Bravo Acosta et al. (2026),
identifica un conjunto de retos que las MiPyMEs deben enfrentar y resolver para que puedan adoptar la
IA:
pág. 6286
▪ Infraestructura tecnológica inadecuada, con limitaciones de conectividad y de acceso a dispositivos
o herramientas digitales.
▪ Falta de talento especializado como profesionales bien capacitados en IA y análisis de datos.
▪ La inversión inicial y la operación de un sistema de IA puede ser costoso.
▪ Adaptar sistemas existentes con entornos de IA lleva tiempo y por supuesto recursos.
En las MiPyMES, la problemática se centra en las dificultades técnicas, económicas y de capacitación
que se tienen en materia de tecnología digital.
De acuerdo con Jimenez et al. (2026), las herramientas de IA que se incorporan a las MiPyMEs son
capaces de generar valor si se integran a procesos concretos. En su trabajo analizaron la relación entre
la implementación de la IA y la toma de decisiones en 359 MiPyMEs comerciales de Mexicali, Baja
California. Los resultados mostraron que existe una relación positiva entre la IA con contabilidad,
inventarios y ventas: se verificó que la implementación de la IA tiene valor cuando se incorpora de
manera efectiva en los procesos administrativos.
Bravo Acosta et al. (2026), ponen en evidencia que los líderes en implementación de la IA a un nivel
general en MiPyMEs son: México, Colombia, Brasil Chile y Argentina y que la utilizan en la
optimización de procesos de finanzas, comercio electrónico, agricultura, logística y transporte e
industria textil, turismo y educación.
Por su parte, Martínez et al. (2025), afirman que la IA se ha encargado de impulsar en la MiPyMES una
transición acelerada hacia modelos de marketing centrados en el cliente. Los resultados de su estudio
guiado por una revisión sistemática de la literatura mediante el modelo PRISMA, ponen en evidencia
que aunque las grandes empresas son líderes en el uso de tecnología digital, las MiPyMEs tienen la
oportunidad y de hecho la hacen, de adoptar las herramientas tecnológicas digitales. Observaron que la
IA incrementa el retorno de la inversión (RI) hasta 8,5 veces durante los primeros 12 meses. Sin
embargo, aún existen limitaciones como la falta de capacitación.
En el contexto de latinoamérica, de acuerdo con Davenport et al. (2020), la adopción de IA en la
MiPyMES es más lenta si se compara con las grandes empresas, principalmente por la limitación de
recursos de tipo financiero, de capacitación y de infraestructura tecnológica. De acuerdo con los mismos
autores, las aplicaciones que de interés son:
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▪ La automatización de procesos contables, de gestión de los inventarios, la atención al cliente, en
esta última, los chatbots son la herramienta preferida.
▪ La analítica de datos y los pronósticos de demanda
▪ El marketing personalizado y la experiencia de los clientes, para crear mejores recomendaciones y
que se optimicen las campañas de marketing digital
Es poco probable que la IA reemplace a la gerencia en las empresas (de cualquier tamaño), su adopción
progresiva producirá cambios en el diseño de estrategias de marketing y en el comportamiento de los
consumidores, en las predicciones de demanda a nivel individual y el comportamiento ético en el uso
de las tecnologías digitales (Davenport et al., 2020).
Durante la revisión de la literatura se realizó la consulta en las plataformas de Multidisciplinary Digital
Publishing Institute (MDPI), Science Direct, Springer Link y Google Scholar.
Las palabras clave que se emplearon para la búsqueda de documentos fueron: adopting artificial
intelligence, micro small and medium enterprise, business model, y artificial intelligence in smes. La
motivación para la selección de los artículos fue entender cómo los modelos creados en ellos podrían
orientar la propuesta de un nuevo modelo por nuestra parte.
En la tabla 1 se presentan los artículos seleccionados bajo el criterio de orientación para el diseño de un
nuevo modelo.
El común denominador de los artículos se refiere a lo que se podría llamar la fuerza transformadora de
la IA aplicada en los procesos productivos y administrativos de las MiPyMEs.
La metodología que destaca es la aplicada por Sánchez et al. (2025), que integra el marco TOE
(Technology, Organization and Environment Frame) propuesto por Tornatzky y Fleischer en 1990
(Nagahawatta et al., 2024) con la teoría de difusión de innovaciones (DOI) . La mayoría de los autores
integran al marco TOE otras teorías.
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Tabla 1. Revisión de la literatura. Artículos destacados.
Artículo
Autores
Modelo propuesto
Artificial Intelligence
Adoption in SMEs:
Survey Based on TOE-
DOI Framework,
Primary Methodology,
and Challenges
(Sánchez et al.,
2025)
Integra el marco TOE
(Tecnología, Organización,
Entorno) con la Teoría de
Difusión de Innovaciones
(DOI).
An AI adoption model
for SMEs: a conceptual
framework
(Bettoni et al., 2021)
Modelo de múltiples
dimensiones. Evalúa 4
dimensiones clave: Negocio,
Tecnología, Personas y
Gobernanza.
Artificial Intelligence in
SMEs: Enhancing
Business Functions
Through Technologies
and Applications
(Le Dinh et al.,
2025)
Modelo que clasifica las
tecnologías de IA según su
impacto directo en áreas clave
de la PyME: Ventas y
Marketing, Operaciones,
Logística y Finanzas
Adoption of Artificial
Intelligence in Micro
Small and Medium
Enterprises
(Abdul Jamal et al.,
2025)
Modelo que analiza cómo la IA
automatiza la operación
contable para facilitar la
adopción exitosa de la IA con
presupuestos limitados.
How artificial
intelligence will change
the future of marketing
(Davenport et al.,
2020)
La Matriz Tridimensional de la
IA. Propone un hacia el modelo
“Enviar y luego Comprar"
(Shipping-then-Shopping).
El marco TEO es un esquema que permite evaluar la adopción e integración de tecnología innovadoras
en el contexto de la organización, no en el individual, en nuestro caso, con el propósito de establecer
las condiciones adecuadas para hacerla viable, alcanzable y en el menor tiempo de adopción a un
modelo de negocio en el que se incluye el comercio electrónico y la inteligencia artificial.
En el marco TOE, la decisión de adoptar tecnología depende de tres aspectos a tomar en cuenta:
tecnología, organización y el entorno .
Desde la perspectiva de la tecnología, se toma en cuenta las características de la innovación tecnológica
disponible, para lo cual se analiza la compatibilidad complejidad y la ventaja que se puede obtener. El
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aspecto organizacional tiene que ver con los recursos, capacidades y cultura de la organización, así
como con el tamaño de la empresa, el involucramiento de los líderes y el sistema de información y de
comunicación disponible. En cuanto al entorno se refiere, este aspecto incluye las presiones del exterior,
las regulaciones gubernamentales, los clientes, proveedores, los competidores y la infraestructura
alrededor de la empresa.
Las consideraciones que se deben tener en cuenta son que el marco TOE tiene aplicación en el nivel
organizacional, para el nivel individual existen otros modelos; es un marco general que puede adaptarse
en diferentes sectores, educación, comercio, gobierno e industria. Como limitación se tiene que los
aspectos motivacionales y la percepción de individual no se contemplan el modelo, por que suele
integrarse con otras teorías (Emergent mind, 2026).
METODOLOGÍA
El estudio es de tipo descriptivo con enfoque cualitativo. La metodología que se planteó sigue un
esquema de cuatro fases:
Fase 1. Diagnóstico y análisis de nivel de adopción de tecnología digital. En esta fase se identifican las
empresas comerciales de Apan, Hidalgo por su tamaño y giro. Se diseña y aplica encuesta bajo modelo
TOE.
Fase 2. Diseño del modelo de negocio e-commerce. Para este caso, se re-configura el modelo Canvas
(Business Model Canvas). Se sugiere la selección de herramientas de software. El alcance del modelo
llega hasta esta fase.
Fase 3. Pilotaje de implementación. Esta fase queda pendiente para un desarrollo posterior. Se proyecta
capacitación en campo sobre e-commerce y acompañamiento en la implementación.
Fase 4. Evaluación del impacto. Una ves implementado y en operación se realiza la medición de los
indicadores clave de desempeño (KPI), contrastando la situación anterior con la nueva situación.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos están relacionados con la creación del diseño de un modelo de negocio de e-
commerce asistido por IA en MiPyMEs de la región del altiplano hidalguense, en específico en la ciudad
de Apan, Hidalgo, basado en el marco TOE y la adaptación del modelo Canva. El instrumento que se
aplicó trata sobre la madurez tecnológica y la preparación o readiness para la IA.
pág. 6290
La muestra fue por conveniencia, la estratificación por tamaño incluyó ocho micro empresas, tres
pequeñas empresas y una mediana. La estratificación por sector fue: abarrotes, ferreterías, ropa y
calzado, refacciones automotrices, papelería, alimentos, construcción y farmacia.
Los resultados de la encuesta que se realizó vía electrónica, con Google Formularios y en la cuál se
notificó la intención de no compartir información que pudiera identificar el nombre del negocio, se
presenta en la tabla 2.
Tabla 2. Resumen de respuestas proporcionas por las MiPyMEs comerciales consultadas.
Nota: La escala de Likert se definió como 1: Totalmente en desacuerdo → 5: Totalmente de acuerdo.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se observa que el promedio de ventas digitales es
𝐸(𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠) = 7.92%
El presupuesto promedio destinado a tecnología digital es
𝐸(𝑃𝑟𝑒𝑠𝑢𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜) = $1,333.33 /𝑚𝑒𝑠
Esta cantidad implica que el modelo debe incluir tecnología de bajo costo o nulo, por ejemplo software
freemium u open source.
En cuanto a infraestructura digital el promedio en la escala de Likert es
𝐸(𝐼𝑛𝑓𝑟𝑎𝑒𝑠𝑡𝑟𝑢𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎) = 2.5
La Infraestructura la comprenden los smartphones, tabletas y laptops personales.
La aceptación a la adopción de IA tiene un mejor valor
𝐸(𝐴𝑑𝑜𝑝𝑐𝑖ó𝑛 𝐼𝐴) = 3.83
Diseño del modelo de negocio e-commerce con IA para MiPyMEs en la región del altiplano hidalguense
El modelo está basado en los datos obtenidos de las MiPyMEs consultadas.
pág. 6291
La propuesta consiste en adaptar la metodología Business Model Canvas con IA. La estructura del
modelo se presenta en la figura 1, modelo e-commerce con IA.
Figura 1. Modelo e-commerce con IA para MiPyMEs del altiplano hidalguense.
Propuesta de valor
▪ Atención 24/7 sin incremento de nómina.
▪ Recomendaciones personalizadas.
▪ Compras vía Whatsapp.
Canales de venta.
▪ Tienda web.
▪ Uso de Whatsapp business.
▪ Uso de redes sociales.
Actividades clave de la IA.
▪ Generación de imágenes y publicidad..
▪ Predicción simple de demanda y reabastecimiento
▪ Marketing de contenidos automatizado
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Estructura de costos
▪ Suscripción SaaS e-commerce
Segmentos de clientes.
▪ Clientes locales de Apan.
▪ Clientes del altiplano hidalguense (Apan, Tepeapulco, Almoloya y Tlanalapa).
▪ Clientes en línea.
Relación con el cliente.
▪ Chatbot IA
▪ Seguimiento automatizado.
Recursos clave de la IA.
▪ Seguimiento de inventario en tiempo real.
▪ Internet
Fuentes de ingreso.
▪ Venta directa de productos online.
▪ Entrega a domicilio.
▪ Transacciones digitales.
Se espera que al implementar este modelo, se impacte en los indicadores clave de desempeño siguientes:
▪ Incremento en ventas.
▪ Tiempo de respuesta
▪ Retorno de inversión.
DISCUSIÓN
Las MiPyMEs de la ciudad de Apan, Hidalgo, registran niveles de venta que podrían mejorarse con el
uso eficiente de las tecnologías digitales y la IA. La infraestructura, el presupuesto limitado y el
conocimiento técnico son factores que limitan el ingreso de recursos económicos en la MiPyMEs. Sin
embargo, muestran que existe disponibilidad para adoptar la tecnología digital y la IA. Para enlazar el
interés en la adopción de tecnología y la aplicación real, se propone el modelo Business Model Canvas
adaptado a las MiPyMEs de la región, con el propósito de incrementar el beneficio de las ventas con
herramientas tecnológicas de bajo costo.
pág. 6293
CONCLUSIONES
El estudio muestra que las MiPyMEs comerciales de Apan, Hidalgo, no han alcanzado aún la madurez
digital. De manera positiva, existe interés en adoptar las tecnologías y el uso de la IA.
Se observó que se asigna un bajo presupuesto al uso de tecnologías digitales, con promedio aproximado
de $1,333.33 MN por mes, lo que puede limitar la posibilidad de incrementar la penetración en el
mercado. Razón por la que se fomenta el uso de tecnología freemium y open source.
El modelo propuesto re-configura o mejor dicho, adapta el Business Model Canvas con IA, porque
enfoca el uso de la IA en actividades clave.
El trabajo a futuro es necesario realizar un pilotaje de implementación, la evaluación del impacto en los
KPIs e involucrar a la institución con las MiPyMEs de la región.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Benítez Salinas, D. (2023). Importancia y probabilidad de uso del e-commerce en PyMES. Revista
RELAYN- Micro y Pequeña empresa en Latinoamérica, 7(3).
https://doi.org/10.46990/relayn.2023.7.3.1038
Bravo Acosta, O., Cabanilla Guerra, G., & Cabanilla Guerra, M. (2026). Uso de inteligencia artificial
(IA) en mipymes de América Latina. European Public & Social Innovation Review, 11, 1–18.
https://doi.org/10.31637/epsir-2026-2334
Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change
the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24–42.
https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0
El Economista. (2026, junio 27). Día de las Mipymes: Financiamiento, tecnología y gestión, los retos
para crecer. El Economista. https://www.eleconomista.com.mx/el-empresario/dia-mipymes-
2026-asi-panorama-negocios-mexico-20260627-820566.html?utm_source=copilot.com
Emergent mind. (2026, enero 18). TOE Framework: Tech, Org, Environment. Emergent Mind.
https://www.emergentmind.com/topics/technology-organization-environment-toe-framework
Jimenez, O. G. R., Carrillo, S., & Ruiz, Z. C. (2026). Inteligencia artificial y toma de decisiones en
MIPYMES comerciales: Mediación de los procesos administrativos. RECAI Revista de
Estudios en Contaduría, Administración e Informática, 15(44), 60–76.
pág. 6294
https://doi.org/10.36677/recai.v15i43.28996
KPMG. (2026). KPMG Global tech report 2026: Industrial Manufacturing. Emerging Technologies.
Laudon, K. C., & Traver, C. G. (2024). E-commerce: Business, technology, society (Seventeenth
edition). Pearson Education, Inc.
Martínez, F. R. A., García, R. A. Q., Chuc, G. G., Cortés, R. M. P., & Muñoz, O. N. Z. (2025).
Inteligencia artificial en el marketing de las MIPES. Veredas do Direito, 22, e223977–e223977.
https://doi.org/10.18623/rvd.v22.n7.3977
Nagahawatta, R., Warren, M., Salzman, S., & Lokuge, S. (2024). Towards an Understanding of Cloud
Computing Adoption in SMEs: The Role of Security and Privacy Factors. International Journal
of Cyber Warfare and Terrorism, 14(1), 1–13. https://doi.org/10.4018/IJCWT.343315
Sánchez, E., Calderón, R., & Herrera, F. (2025). Artificial Intelligence Adoption in SMEs: Survey
Based on TOE–DOI Framework, Primary Methodology and Challenges. Applied Sciences,
15(12), 6465. https://doi.org/10.3390/app15126465