IA generativa y Capacidad de Absorción de Conocimiento: Explorando la relación

La capacidad de absorción de conocimiento, que permite a organizaciones innovar y crear valor usando conocimiento externo, es una competencia relevante que puede ser impactada por herramientas de IA generativa. El objetivo de esta investigación es verificar como la IA generativa puede afectar los procesos de la capacidad de absorción de conocimiento en las organizaciones. El enfoque es cualitativo, con un método que consta de dos grandes etapas. En la primera, se realizará una revisión de literatura para comprender la relación entre la IA generativa y la capacidad de absorción. En la segunda parte, se analizarán un total de 6 organizaciones de Brasil y Perú para identificar cómo la IA generativa impacta cada uno de los procesos de la capacidad de absorción. Esta investigación espera contribuir con la teoría de la firma basada en conocimiento (KBV); y en el lado práctico, proporcionar información valiosa para que gestores maximicen el retorno de su inversión en IA generativa.

La innovación es una característica intrínseca de las empresas que pretenden sobrevivir en el entorno actual de alta disrupción y competitividad (Lin et al., 2023). Recientes estudios empíricos han demostrado que la capacidad de absorción del conocimiento es una competencia clave para la innovación organizacional (Distel, 2019; Cuevas-Vargas et al., 2022).
Por otro lado, la inteligencia artificial generativa (IA) ha emergido recientemente como una tecnología con gran potencial de automatización e inteligencia aumentada (Bommasani et al., 2022). Herramientas de IA como el ChaGPT pueden facilitar la creación de contenido organizacional, la comunicación con stakeholders clave, la comprensión de conceptos complejos, la automatización de tareas repetitivas, la diseminación del conocimiento, entre otros (Budhwar et al., 2023).
Existen diversos estudios previos relacionados con las grandes áreas relacionadas a la capacidad de absorción y la IA generativa. Estos se han enfocado en explorar beneficios generales del uso de IA en procesos de innovación organizacional (Wilson & Daugherty, 2019), el impacto de la capacidad de absorción en la innovación (Dávila, Durst y Varvakis, 2017; Cassol et al.,2019), los riesgos éticos de modelos generativos en organizaciones (Dafoe et al., 2022), y los límites creativos de la IA (Wang et al., 2022).
Actualmente no hay estudios empíricos que examinen la relación entre IA generativa y procesos de la capacidad de absorción de conocimiento. Esta propuesta busca cubrir este vacío, y dar respuesta a estudios recientes que sugieren explorar la relación entre estas dos variables (Arndt et al., 2023).