This study evaluates the competitiveness of small- and medium-sized manufacturing enterprises (PYMES) through a meta-analysis that explores the role of technology and quality. Through a comprehensive literature review, 24 eligible studies, selected after applying specific criteria in a systematic search of the Scopus database, were identified and analyzed. A random-effects model was used to combine the effect sizes of the selected studies, and the heterogeneity among them was assessed using widely accepted indicators such as I², H² and tau², which confirmed a moderate variability among the studies. The results of the meta-analysis indicated a pooled effect size of 0.53 (95% CI: [0.50, 0.55]), suggesting a significant positive relationship between innovation and competitiveness, as well as between quality and competitiveness. Quality was identified as the most relevant competitive priority, while the use of state-of-the-art technologies was highlighted as a significant risk factor in the context of digital transformation. In addition, topic analysis was performed using the latent Dirichlet allocation (LDA) model, implemented with the topicmodels package in RStudio 2024.04.2. To ensure accuracy of the analysis, the texts were preprocessed using cleaning and tokenization techniques, which included the removal of punctuation, numbers and empty words. This thematic analysis identified key patterns related to innovation management, operational strategies and integration of digital technologies. The themes generated revealed that manufacturing PYMES prioritize quality as a source of competitive advantage, facing significant challenges associated with technological adoption and digitalization.

La inteligencia artificial ha venido transformando de manera muy notoria muchos sectores, entre ellos el educativo, que, sin duda alguna, la ha modificado hasta tal punto que, además de generar aspectos positivos, también ha traído cuestiones negativas. En el ámbito educativo superior no ha habido excepciones, donde su uso ha sido aún más evidente en las diferentes escuelas o facultades de formación académica, prometiendo una autonomía, personalización y optimización de los diversos procesos educativos. Es por ello que, el problema se expresa en la interrogante: ¿Cómo la inteligencia artificial incide en la formación académica universitaria en Latinoamérica, período 2021-2025? La misma que para recibir respuesta requiere cumplir con el propósito u objetivo de analizar, ¿Cómo la inteligencia artificial incide en la formación académica universitaria en Latinoamérica, período 2021-2025? En lo que respecta a la metodología, esta es cualitativa, de revisión bibliográfica; sin embargo, para sustentar cada postura se ha hecho uso de la herramienta prisma, la cual concluyó con 20 artículos, 11 de Scopus, 5 de Web of Science, 2 de Dialnet y 2 de Scielo. Luego de la indagación, se ha obtenido que en todas las investigaciones revisadas se menciona la relación de causa y efecto en cuanto al uso de la IA dentro del ámbito educativo superior, ya sea positiva o negativa y siendo esta última el verdadero desafío a enfrentar en la actualidad. Finalmente, a través del sustento teórico permitió exponer que la inteligencia artificial tiene una incidencia directa en la formación académica, permitiendo a docentes y estudiantes facilitar y automatizar el proceso de enseñanza y aprendizaje; sin embargo, también se expone la necesidad de políticas educativas que fomenten una cultura ética sobre el uso de la inteligencia artificial. ABSTRACT Artificial intelligence has significantly transformed many sectors, including education, which it has undoubtedly modified to such an extent that, in addition to generating positive aspects, it has also brought negative issues. Higher education has been no exception, where its use has been even more evident in different schools and faculties, promising autonomy, personalization, and optimization of various educational processes. Therefore, the problem is expressed in the question: How does artificial intelligence impact university academic training in Latin America during the period 2021-2025? To answer this question, we must fulfill the purpose or objective of analyzing how artificial intelligence impacts university academic training in Latin America during the period 2021-2025. Regarding the methodology, it is qualitative, based on a literature review. However, to support each position, the Prisma tool was used, which yielded 20 articles: 11 from Scopus, 5 from Web of Science, 2 from Dialnet, and 2 from SciELO. For this reason, the impacts of AI use are discussed, since, while it is true that, when used effectively and, above all, ethically, it could be a great tool that allows for better learning, the opposite may occur. In conclusion, the study, through its theoretical foundation, demonstrates that AI has a direct impact on academic training, allowing teachers and students to facilitate and automate the teaching and learning process; however, it also highlights the need for educational policies that foster an ethical culture regarding the use of artificial intelligence.

Este estudio analiza la valorización del pseudotallo del banano como una alternativa eco-sustentable en Ecuador, destacando su potencial para generar materiales biodegradables y fortalecer la economía circular. A través de una metodología cuantitativa basada en encuestas a 197 productores bananeros de la Zona 5, se exploraron percepciones y prácticas sobre el manejo de este subproducto. El análisis de red reveló que preguntas clave, como la disposición para comercializar el pseudotallo y el conocimiento sobre sus aplicaciones, actúan como nodos centrales en las percepciones de los productores. Los hallazgos sugieren una fuerte conexión entre la capacitación técnica y la adopción de prácticas sostenibles. Además, se identificaron barreras relacionadas con el acceso a tecnologías y mercados, lo que resalta la necesidad de políticas públicas que faciliten la implementación de estrategias de valorización. Este trabajo contribuye al desarrollo de modelos productivos sostenibles, promoviendo la integración de los pequeños productores en cadenas de valor eco-innovadoras.

El social media marketing (SMM) ha cambiado la forma en que las marcas se comunican con los consumidores, convirtiéndose en una herramienta clave para gestionar la imagen de marca; sin embargo, existen discrepancias en cuanto a su efectividad en distintos sectores e industrias. Este estudio busca evaluar sistemáticamente los efectos del SMM en la imagen de marca mediante un metaanálisis, analizando las diferencias de impacto en diversas plataformas y sectores. Se utilizó el método PRISMA 2020, realizando búsquedas exhaustivas en Scopus y Web of Science para identificar estudios primarios publicados entre 2018 y 2023, aplicando criterios rigurosos de inclusión y exclusión, lo cual resultó en la selección de 15 estudios en el análisis final. Los hallazgos indican que el SMM tiene un efecto positivo significativo en la percepción de marca, especialmente en plataformas como Instagram y Facebook, aunque este impacto varía según el sector; en sectores de consumo masivo, el SMM contribuye a la lealtad y mejora de la imagen de marca, mientras que en sectores profesionales el impacto es más limitado. En conclusión, el SMM es eficaz en la gestión de imagen de marca, especialmente cuando se adapta a las características específicas de cada sector y se utiliza estratégicamente según la plataforma.en su sexta o séptima edición (www.apastyle.org). Se recomienda que la extensión total del artículo, incluida las referencias, no supere las 20 páginas.