Del uso individual a la inteligencia colectiva: Evolución de las estrategias de colaboración medidas por IA
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Resumen
La rápida incorporación de inteligencia artificial (IA) está transformando el trabajo desde usos individuales orientados a productividad hacia configuraciones colaborativas, aunque persiste incertidumbre sobre cuándo esta interacción constituye inteligencia colectiva. El estudio tuvo como objetivo analizar la evolución de las estrategias de colaboración desde el uso individual de IA hasta configuraciones humano-IA, considerando interacción, coordinación, complementariedad y desempeño. Se desarrolló una investigación cualitativa, documental, no experimental, deductiva y exploratoria, mediante análisis de literatura publicada entre 2021 y 2026 y codificación de cinco dimensiones analíticas con apoyo supervisado de IA. Los resultados identificaron cuatro configuraciones: asistencia individual, interacción iterativa humano-IA, sistema híbrido e integración de IA en equipos; las combinaciones humano-IA superaron al humano individual (g = 0,64), pero no al mejor agente disponible (g = −0,23), mientras los equipos con IA alcanzaron mejoras aproximadas de 10,2 % frente al individuo sin IA. Los hallazgos evidenciaron que productividad aumentada y sinergia colectiva no son equivalentes, pues el desempeño dependió de la tarea, distribución de roles y complementariedad. Se concluyó que la inteligencia colectiva emerge de configuraciones colaborativas específicas y requiere evaluar coordinación, integración de conocimientos, diversidad y desempeño conjunto, más que la sola adopción de IA.
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Referencias
Almenaba-Guerrero, Y. F., & Herrera-Sánchez, M. J. (2022). Diversidad e inclusión en el lugar de trabajo: Prácticas en Ecuador liderazgo y cultura organizacional. Revista Científica Zambos, 1(1), 69–85. https://doi.org/10.69484/rcz/v1/n1/22
Barahona-Martínez, G. E., Gallardo-Chiluisa, N. N., Quisaguano-Caiza, Y. E., Jiménez-Rivas, D. E., Caicedo-Basurto, R. L., Guanotuña-Yaulema, J. A., Flores-Cruz, P. L., & Guevara-Hernández, D. M. (2024). Inteligencia artificial en la educación: Avances y desafíos multidisciplinarios. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.101
Boussioux, L., Lane, J. N., Zhang, M., Jacimovic, V., & Lakhani, K. R. (2024). The crowdless future? Generative AI and creative problem-solving. Organization Science, 35(5), 1589–1607. https://doi.org/10.1287/orsc.2023.18430
Clavijo-Cáceres, J. L., Hurtado-Guevara, R. F., Casanova-Villalba, C. I., & Estefano-Almeida, M. A. (2024). El impacto de la inteligencia artificial en decisiones administrativas basado en revisión de literatura científica. Multidisciplinary Collaborative Journal, 2(1), 39–51. https://doi.org/10.70881/mcj/v2/n1/30
Colina-Vargas, A. M., Espinoza-Mina, M. A., & Silva-Garcés, J. F. (2024). Dinámicas y tendencias de la ciencia ciudadana en América Latina y el Caribe: Un análisis bibliométrico y temático. Editorial Grupo AEA. https://doi.org/10.55813/egaea.l.92
Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2026). Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025: Hallazgos principales, IA aplicada y talento humano. Naciones Unidas. https://www.cepal.org/es/publicaciones/86007-indice-latinoamericano-inteligencia-artificial-ilia-2025-hallazgos-principales
Concha-Ramirez, J. A., & Navarrete-Ortiz, J. del C. (2023). Ética empresarial y responsabilidad social en la inteligencia artificial. Revista Científica Ciencia y Método, 1(3), 31–44. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v1/n3/18
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2024). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (5th ed.). SAGE Publications. https://us.sagepub.com/en-us/nam/qualitative-inquiry-and-research-design/book266033
Cruz, A., Mora, R., Andonova, V., Rosales Torres, C. S., Carrasco, C., & Castillo Leska, A. (2025). fAIr Tech Radar: Explorando la adopción de inteligencia artificial en América Latina y el Caribe. Banco Interamericano de Desarrollo. https://doi.org/10.18235/0013837
Cubero-Chango, C. A., & Terán-Carrillo, L. F. (2025). Factores claves para impulsar la colaboración en actividades de innovación en las empresas PYMEs. Journal of Economic and Social Science Research, 5(3), 114–129. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n3/209
Cui, H., & Yasseri, T. (2024). AI-enhanced collective intelligence. Patterns, 5(11), 101074. https://doi.org/10.1016/j.patter.2024.101074
Dell’Acqua, F., Ayoubi, C., Lifshitz, H., Sadun, R., Mollick, E., Mollick, L., Han, Y., Goldman, J., Nair, H., Taub, S., & Lakhani, K. R. (2026). The cybernetic teammate: A field experiment on generative AI and teamwork. Organization Science, 37(4), 1217–1242. https://doi.org/10.1287/orsc.2025.20702
Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290. https://doi.org/10.1126/sciadv.adn5290
Erazo-Luzuriaga, A. F., Boné-Andrade, M. F., & Borja-Almeida, L. G. (2024). Inteligencia artificial y automatización de procesos en la transformación digital empresarial. Revista Científica Enfoques Del Conocimiento, 1(1), 56–72. https://doi.org/10.55813/gaea/revistacec/v1/n1/10
Farfán-Muñoz, I. R. (2025). Gestión del conocimiento y desempeño organizacional en la Facultad de Ingeniería de una universidad peruana. Journal of Economic and Social Science Research, 5(4), 105–118. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n4/220
Galarza-Sánchez, P. C., Boné-Andrade, M. F., & Pinargote-Bravo, V. J. (2023). Aplicaciones de inteligencia artificial generativa en la transformación digital empresarial. Revista Científica Ciencia y Método, 1(1), 28–41. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v1/n1/8
Gmyrek, P., Winkler, H., & Garganta, S. (2024). Buffer or bottleneck? Employment exposure to generative AI and the digital divide in Latin America (ILO Working Paper No. 121). International Labour Organization & World Bank. https://doi.org/10.54394/TFZY7681
Herrera-Sánchez, M. J., & Casanova-Villalba, C. I. (2024). Inteligencia artificial y su impacto en la transformación de la gestión financiera. Space Scientific Journal of Multidisciplinary, 2(1), 52–64. https://doi.org/10.63618/omd/ssjm/v2/n1/43
López-Sánchez, J. A., Morales-Chincha, J. A., Echeverri-Ocampo, C. D., & Hernández-Ortiz, J. (2025). Articulación universidad, empresa y Estado en ecosistemas de ciencia, tecnología e innovación: Revisión sistemática con metodología PRISMA. Journal of Economic and Social Science Research, 5(3), 28–47. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n3/201
Maldonado-Nova, V. (2022). El rol del talento humano en la transformación digital de las empresas ecuatorianas. Revista Científica Zambos, 1(2), 34–50. https://doi.org/10.69484/rcz/v1/n2/26
Morgan, H. (2022). Conducting a qualitative document analysis. The Qualitative Report, 27(1), 64–77. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2022.5044
Naeem, M., Ozuem, W., Howell, K., & Ranfagni, S. (2023). A step-by-step process of thematic analysis to develop a conceptual model in qualitative research. International Journal of Qualitative Methods, 22. https://doi.org/10.1177/16094069231205789
Naranjo-Padilla, M. I., Herrera-Sánchez, M. J., & Coello-Panchana, A. J. (2024). Análisis bibliográfico del impacto de la transformación digital y tecnologías emergentes en la contabilidad actual. Multidisciplinary Collaborative Journal, 2(1), 52–64. https://doi.org/10.70881/mcj/v2/n1/31
Nguyen, A., Hong, Y., Dang, B., & Huang, X. (2024). Human-AI collaboration patterns in AI-assisted academic writing. Studies in Higher Education, 49(5), 847–864. https://doi.org/10.1080/03075079.2024.2323593
Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654), 187–192. https://doi.org/10.1126/science.adh2586
Saldaña, J. (2025). The coding manual for qualitative researchers (5th ed.). SAGE Publications. https://www.sagepub.com/shop/buy-a-book/the-coding-manual-for-qualitative-researchers-5-287917
Santander-Salmon, E. S., Herrera-Sánchez, M. J., & Bravo-Bravo, I. F. (2023). La importancia de la digitalización en la administración empresarial mediante un análisis bibliográfico actualizado. Multidisciplinary Collaborative Journal, 1(2), 39–51. https://doi.org/10.70881/mcj/v1/n2/15
Seeber, I., Bittner, E., Briggs, R. O., de Vreede, T., de Vreede, G.-J., Elkins, A., Maier, R., Merz, A. B., Oeste-Reiß, S., Randrup, N., Schwabe, G., & Söllner, M. (2020). Machines as teammates: A research agenda on AI in team collaboration. Information & Management, 57(2), 103174. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.103174
Torres-Galves, G. D., Gruezo-Realpe, M. S., & Borja-Almeida, L. G. (2024). Impacto del big data en la toma de decisiones estratégicas empresariales. Revista Científica Enfoques Del Conocimiento, 1(3), 42–60. https://doi.org/10.55813/gaea/revistacec/v1/n3/19
UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
Vaccaro, M., Almaatouq, A., & Malone, T. W. (2024). When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behaviour, 8, 2293–2303. https://doi.org/10.1038/s41562-024-02024-1
Woolley, A. W., Chabris, C. F., Pentland, A., Hashmi, N., & Malone, T. W. (2010). Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups. Science, 330(6004), 686–688. https://doi.org/10.1126/science.1193147
Wu, S., Liu, Y., Ruan, M., Chen, S., & Xie, X.-Y. (2025). Human-generative AI collaboration enhances task performance but undermines human’s intrinsic motivation. Scientific Reports, 15, 15105. https://doi.org/10.1038/s41598-025-98385-2