Intención emprendedora: segmentación de perfiles a través de inteligencia artificial - Lara-Salazar, José Rosario; Morales-Morales, Jaime; Yee-Rendón, Arturo (Revista Venezolana de Gerencia, 2025)
El objetivo de este estudio es analizar la intención emprendedora mediante un enfoque cuantitativo que combina técnicas estadísticas clásicas y algoritmos de Inteligencia Artificial. A partir de datos del Global Entrepreneurship Monitor y una encuesta estructurada de 89 ítems, se evaluaron variables clave como la motivación para emprender, los valores personales, el ecosistema emprendedor, la diversidad del conocimiento y los esquemas de inversión. La validez del instrumento se comprobó mediante Análisis Factorial Exploratorio, obteniendo altos índices de confiabilidad (Alfa de Cronbach > .86) y adecuación muestral (KMO > .89). Posteriormente, se aplicó el algoritmo de K-medias técnica de aprendizaje no supervisado ampliamente utilizada por su eficiencia y escalabilidad, con el propósito de segmentar los datos en clústeres homogéneos. Para evaluar la relevancia de cada variable, se empleó la varianza intra-clúster como métrica de dispersión interna. Variables con menor varianza presentaron mayor peso en la formación de perfiles, lo cual optimiza la interpretación y precisión del modelo. Los hallazgos demuestran que esta metodología permite identificar factores determinantes en la intención emprendedora favoreciendo la reducción de dimensionalidad y aportando información clave para la toma de decisiones en entornos complejos y de alto volumen de datos. Se concluye intención emprendedora responde a una estructura multidimensional en la que convergen motivaciones económicas, sociales y personales.