Programa del congreso

Objectives:

This study examines how digital technology adoption improves the alignment of objectives between manufacturing firms and their supply chain partners (suppliers and customers) and investigates whether organizational learning moderates this relationship to enhance firm performance.

Theoretical Framework:

Grounded in digitalization and organizational learning literature, the study posits that the integration of advanced digital technologies enhances connectivity, information sharing, and knowledge diffusion. These factors foster improved inter-organizational relationships and innovation, ultimately contributing to value creation and operational efficiency.

Methodology:

Empirical data were collected from firms in the vehicle, textile, and chemical sectors using a questionnaire and archival financial data from the SABI database (N = 115). Ordinary least squares regression was employed to test the direct effects of digital technology adoption, while hierarchical regression analyses examined the moderating role of organizational learning on the alignment of objectives with suppliers and customers.

Results/Implications:

Findings indicate that digital technology adoption significantly enhances strategic alignment within supply chains, thereby improving firm performance. Moreover, high levels of organizational learning strengthen this positive relationship. These results underscore the importance for practitioners to invest in digital capabilities and cultivate a learning-oriented culture to stabilize inter-organizational relations and drive innovation.

• Objectives:

This paper aims to analyse the relationship between digital transformation and business model innovation in the manufacturing industry from different approaches: organizational change, digital technologies and capabilities

• Theoretical framework:

The rapid advancement of technologies such as IoT (Internet of Things), AI (Artificial Intelligence), cloud computing, and data analytics offer advanced, value-added services alongside or instead of physical products, and presents both opportunities and challenges for manufacturing firms. Digital servitization refers to the transformation of traditional manufacturing or product-based companies into service-oriented businesses through the integration of digital technologies, but this transformation requires more than just acquiring new tools. It necessitates organizational change, including the development of dynamic capabilities and the implementation of business model innovation.

• Methodology:

A systematic literature review (SLR) is conducted following the PRISMA method to ensure an unbiased selection, proceeding to a carefully screening and selection of papers, leaving a final sample of 96 articles.

• Results:

This paper provides a conceptual framework that companies might use to guide the organizational changes required in digital transformation and business innovation.

El presente artículo tiene como objetivo analizar el efecto moderador de los insights descriptivos, predictivos y prescriptivos basados en datos en el efecto combinado del aprendizaje del fracaso en innovación y la innovación abierta entrante en el desempeño innovador digital. El modelo de investigación se testeó en una muestra de 197 empresas colombianas pertenecientes a sectores de media y alta intensidad digital a través de ecuaciones estructurales mediante el método de mínimos cuadrados parciales (SmartPLS4). Los resultados sugieren que la innovación abierta entrante suple los recursos y capacidades de los que carece la organización para potenciar sus resultados de innovación digital. Sin embargo, el aprendizaje del fracaso en innovación provoca un trauma que deteriora la capacidad organizacional de explotar recursos internos y externos para la innovación digital. Además, los hallazgos sugieren que los insights descriptivo y predictivo son generadores de conocimiento que es insuficiente para corregir este estado de parálisis, mientras el prescriptivo produce insights accionables que proveen una seguridad reforzada al actuar, dotando el aprendizaje del fracaso en innovación de una connotación positiva.

Objetivos:Comparar el rendimiento de diferentes métodos de inteligencia artificial frente al consenso humano en el cribado de revisiones sistemáticas. Evaluando la escalabilidad y eficiencia de los métodos automatizados. Adicionalmente, pretende determinar el número óptimo de modelos a integrar para lograr una solución más consistente en las clasificaciones.

Marco teórico:El cribado manual en revisiones sistemáticas constituye un proceso intensivo en recursos y tiempo. La literatura destaca la necesidad de automatización para acelerar el proceso sin comprometer la eficacia. Los modelos grandes de lenguaje (LLM) y el aprendizaje automático han demostrado potencial significativo para automatizar estas tareas

Metodología: Partimos de los datos de Alfalla-Luque et al. (2023), implementando una comparativa entre diferentes métodos: cribado manual por tres codificadores humanos, inteligencia artificial generativa (ChatGPT, Claude) con diferentes prompts, aprendizaje supervisado mediante Rayaan, y Sentence Transformers para ranking de similitud. evaluaremos con métricas estandarizadas como recall, precisión y accuracy, registrando además los tiempos de procesamiento para cada método.

Resultados/implicaciones:La investigación se encuentra actualmente en fase de procesamiento de datos. Se anticipa que el estudio contribuirá a la optimización del proceso de cribado en revisiones sistemáticas, proporcionando evidencia empírica sobre la efectividad relativa de diferentes aproximaciones automatizadas.

Este estudio examina el impacto de los Parques Científicos y Tecnológicos (PCTs) en el rendimiento económico de las empresas y explora la relación entre la adopción de tecnologías digitales y los indicadores económicos clave. A partir de una muestra de empresas ubicadas en diferentes tipos de parques (Científicos, Tecnológicos e Híbridos), se realizó un análisis estadístico utilizando pruebas no paramétricas. La prueba de Kruskal-Wallis reveló diferencias significativas en las variables de productividad, cuota de mercado, ingresos de explotación y cifra de ventas entre los distintos tipos de parques. Además, la correlación de Spearman mostró una relación positiva entre el grado de digitalización de las empresas y su rendimiento económico en todas las dimensiones analizadas. Los hallazgos sugieren que el tipo de parque influye en el rendimiento de las empresas y que una mayor adopción de tecnologías digitales mejora la rentabilidad y eficiencia. Los resultados destacan que los PT juegan un papel clave en el éxito empresarial, reforzando la idea de que la digitalización es fundamental para mejorar la competitividad de las empresas en el mercado. Este trabajo contribuye a la comprensión de cómo los entornos tecnológicos y la digitalización pueden transformar el rendimiento empresarial.

The rapidly evolving digital business landscape, together with the incessant social and environmental challenges facing society today, demands innovative solutions from entrepreneurs. To this end, entrepreneurs must have the ability to effectively deploy technology to make progress towards sustainability. This study aims to explore how the degree of digitalization influences start-ups in achieving high economic, social and environmental performance, and whether this relationship is mediated by digital capabilities. The study will apply a partial least squares (PLS) modelling, based on a sample of 148 Spanish digital start-ups, to test whether a high degree of digitalization per se is insufficient to achieve superior performance. Instead, it is considered crucial that entrepreneurs possess a specific set of capabilities, referred to as digital dynamic capabilities, to achieve superior sustainable performance and thrive in an increasingly digital and responsible business environment.