This study examines the relationship between attitudes toward artificial intelligence (AI) and AI dependency among Ecuadorian university students. A cross-sectional design was used, applying two validated instruments: the Artificial Intelligence Dependence Scale (DAI) and the General Attitudes Toward Artificial Intelligence Scale (GAAIS), with a sample of 540 students. Structural equation modeling (SEM) assessed how both positive and negative attitudes predict dependency levels. Results indicate a moderate level of AI dependency and an ambivalent attitudinal profile. Both attitudinal dimensions significantly predicted dependency, suggesting dual-use behaviors shaped by perceived utility and ethical concerns. Urban students reported higher dependency and greater sensitivity to AI-related risks, highlighting digital inequalities. Although the SEM model showed adequate comparative fit (CFI = 0.976; TLI = 0.973), residual indicators (RMSEA = 0.075) suggest further refinement is needed. This study contributes to underexplored Latin American contexts and emphasizes the need for equity-driven digital literacy strategies in higher education. Findings support pedagogical frameworks promoting critical thinking, ethical reasoning, and responsible AI use. The study aligns with Sustainable Development Goals 4 (Quality Education) and 10 (Reduced Inequalities), reinforcing the importance of inclusive, learner-centered approaches to AI integration.

Optimizing business performance is essential for the growth and positioning of small and medium-sized businesses (SMEs). The use of marketing strategies supported by artificial intelligence (AI) tools can make a big difference in the recognition and preference of products and services placed on the market. The objective of the study was to analyze how business performance can improve through marketing strategies created with artificial intelligence. For this, a descriptive and field methodology was used; with a qualitative and quantitative approach and a hermeneutic method. It was obtained that Artificial Intelligence in marketing has arrived to contribute and facilitate decision making and the design and creation of digital strategies focused on the efficiency and effectiveness of the actions and content implemented, through the analysis of large amounts of data. and timely decision-making based on patterns and algorithms, so that SMEs can revolutionize the way they relate to their customers and promote their products or services. In conclusion, artificial intelligence can efficiently help in creating marketing strategies for data analysis, personalization, automation of repetitive tasks, chatbots and virtual assistants, optimization of advertising campaigns, trend prediction, price optimization, among others.

En un contexto empresarial dinámico, las Tecnologías de la Información y Comunicación (TICs) se han convertido en herramientas esenciales para mejorar la competitividad organizacional. Este estudio analiza cómo las TICs contribuyen a la eficiencia y adaptabilidad de las organizaciones, identificando los factores clave para su adopción eficaz. El objetivo principal fue analizar los factores que permiten una adopción eficaz de las TICs para promover la competitividad en las organizaciones. La metodología empleada fue de diseño cualitativo, se desarrolló bajo un enfoque descriptivo y exploratorio, combinando métodos inductivos, deductivos y de análisis documental, integrando información relevante de fuentes académicas confiables para obtener una comprensión integral del fenómeno estudiado. Los resultados indican que las TICs mejoran la productividad al automatizar procesos, optimizar la comunicación interna y externa, y potenciar la toma de decisiones mediante herramientas de análisis de datos, sin embargo, los principales desafíos incluyen la resistencia al cambio y la falta de capacitación tecnológica, factores como la gestión del cambio y la formación continua son esenciales para superar estas barreras. En conclusión, las TICs pueden transformar la competitividad organizacional cuando se implementan estratégicamente. Su éxito depende de abordar tanto los aspectos técnicos como humanos, fomentando una cultura digital e innovadora.

El artículo explora cómo la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como un motor clave de innovación en el ámbito empresarial, enfocándose principalmente en marketing, ventas, diseño y publicidad. La IA ha permitido a las empresas optimizar procesos, mejorar la eficiencia operativa y tomar decisiones basadas en datos, lo que ha generado un cambio significativo en la forma en que operan diversos sectores. En el marketing, la IA ha facilitado campañas más personalizadas y dinámicas a través del análisis de grandes volúmenes de datos de consumidores, lo que permite una segmentación precisa y la personalización en tiempo real de mensajes y ofertas publicitarias. En el área de ventas, la IA ha permitido predecir comportamientos de compra, personalizar las interacciones con los clientes y automatizar procesos clave mediante el uso de asistentes virtuales. En el campo del diseño, la IA ha transformado la creación de contenido visual, adaptándose mejor a las necesidades del usuario, mientras que, en publicidad, ha optimizado la ubicación de anuncios y mejorado el retorno de inversión. Este artículo revisa las principales tendencias, desafíos y oportunidades que la IA ofrece en el entorno empresarial, destacando cómo está transformando los modelos de negocio y permitiendo a las empresas innovar y ganar ventajas competitivas en un entorno digitalizado.

Business leadership in small and medium-sized businesses (SMEs) is essential to guarantee commercial success, optimal working conditions, as well as the impact it generates on work performance; This can be achieved by applying tactics such as leadership training, effective communication, active participation, clear setting of expectations, promoting a positive work environment, recognizing and valuing employee effort, monitoring and evaluating performance. Job satisfaction surveys also represent a valuable tool to improve the work environment in SMEs. It is essential to emphasize that business leadership must adapt to the specific needs and peculiarities of each organization to be truly effective so that the organization's collaborators identify with it, since leadership, business culture, human resources management and other factors can influence how SMEs manage and optimize the performance of their employees. The objective of the study was to determine the relationship between efficient business leadership in SMEs and the work performance of employees. The methodology used was descriptive and field and a hermeneutic method. It is concluded that communication within SMEs is the main axis to carry out all the objectives and goals set. Additionally, that the results of performance evaluations and the use of said information are timely for decision making.

El estudio analizó los usos educativos de la inteligencia artificial en el campo de las matemáticas, para determinar el uso de la IA en la enseñanza de matemáticas, así como describir las características de las herramientas de IA usadas para el aprendizaje de matemática e identificar las limitaciones y desafíos que presenta la IA como herramienta de aprendizaje matemático mediante una revisión sistemática bajo el protocolo PRISMA generando una búsqueda en las bases de datos Scopus, eligiendo diez investigaciones que cumplieron los criterios de inclusión previamente establecidos. Cómo resultados se evidenció que dentro de las herramientas utilizadas con mayor con frecuencia los tutores inteligentes, los sistemas adaptativos, IA generativa, robótica educativa, chatbots, y plataformas de aprendizaje, empleados para la personalización de la enseñanza, ya que proporcionan retroalimentación inmediata, diagnosticando errores y fortaleciendo la resolución de problemas, además se identificaron mejoras en la comprensión conceptual, el razonamiento lógico matemático y la autonomía; pero también se encontraron desafíos relacionados con los procesos de capacitación docente, las políticas de privacidad de los datos, la dependencia a los sistemas inteligentes y la brecha tecnológica. Se pudo concluir que la IA es el principal recurso pedagógico más eficiente para elevar el potencial de aprendizaje matemático siempre y cuando se incluyan criterios éticos, metodológicos y didácticos que resguarden la intervención docente y los procesos formativos del estudiante.