Barriers to generative AI adoption in SMEs: Role of knowledge assimilation in the technology–organization–environment framework

En una frase

Una encuesta a 319 dueños de pymes en Nigeria midió qué frena la adopción de IA generativa. Lo que más pesa no está dentro de la empresa, sino en su entorno.

Cómo se hizo

Encuesta a 319 propietarios de pymes nigerianas. Los autores parten del marco Tecnología–Organización–Entorno y le agregan la asimilación de conocimiento —la capacidad interna de absorber y aplicar información que viene de afuera— como mecanismo que media entre las barreras y la decisión de adoptar.

Los tres tipos de barrera resultan significativos, y las del entorno muestran el efecto más fuerte.

Dos límites que conviene tener presentes. Es un diseño de encuesta en un solo país, de modo que permite ordenar barreras por importancia relativa pero no establecer causalidad ni observar cómo evoluciona la adopción en el tiempo. Y los propios autores plantean el trabajo como identificación de condiciones de frontera, no como resultado generalizable.

Qué implica

El hallazgo principal desplaza el foco del diagnóstico. Una pyme puede tener presupuesto, herramientas accesibles y voluntad gerencial, y aun así no avanzar si el entorno —oferta de talento, proveedores locales, señales regulatorias, prácticas del sector— no acompaña. Para quien diseña instrumentos de fomento en Chile, Brasil o Argentina, eso sugiere que subsidiar herramientas o capacitación individual rinde poco si no se interviene también sobre el ecosistema donde esa empresa opera. Y para un directorio, que evaluar madurez interna sin mirar el mercado de talento y proveedores de su región produce un diagnóstico incompleto.

El segundo hallazgo es más operativo: lo que convierte el acceso a una herramienta en uso sostenido es la capacidad de la organización para procesar lo que aprende de proveedores, pares y capacitaciones. En una pyme eso se traduce en rutinas simples —quién prueba lo nuevo, cómo se comparte lo aprendido, quién decide adoptar o descartar— que pesan más que la elección puntual del proveedor.

Sobre la transferencia a los tres países, la lectura tiene que ser prudente. Las restricciones de entorno que dominan en Nigeria incluyen conectividad y marco regulatorio incipiente, condiciones que no son las del Cono Sur. La hipótesis razonable —a verificar, no a dar por establecida— es que en Chile, Brasil y Argentina el factor entorno siga siendo determinante pero se exprese de otro modo: menos por conectividad y más por escasez de talento especializado, densidad desigual de proveedores locales e incertidumbre regulatoria. Argentina y Brasil, con mercados internos mucho mayores que el chileno, probablemente tengan ecosistemas de proveedores más densos, lo que haría que la misma barrera opere con distinta intensidad en cada país.

Verificar esa hipótesis con datos regionales es, precisamente, el tipo de estudio que el Observatorio podría levantar.

Cita

APA. Oyelami, O. A., & Bahaw, P. (2026). Barriers to generative AI adoption in SMEs: Role of knowledge assimilation in the technology–organization–environment framework. Journal of the International Council for Small Business. https://doi.org/10.1080/26437015.2026.2716818

BibTeX.

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  author  = {Oyelami, Oluseyi Ayomide and Bahaw, Priscilla},
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  journal = {Journal of the International Council for Small Business},
  year    = {2026},
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