Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio
Repositorio de la Red Internacional de Investigadores en Competitividad

Competitividad

Vol. 19 (2025): La IA y el futuro digital construyendo el camino hacia un mundo sostenible y competitivo 978-84-10470-93-4

Estrategias de Inteligencia Artificial para la Competitividad Sustentable de las PyMES de Servicios de Limpieza Exterior de Automotores.

Enviado
noviembre 3, 2025
Publicado
2025-11-11

Resumen

El avance de este proyecto consta de proponer estrategias de Inteligencia Artificial para PyMES del sector de limpieza exterior de automotores, con el fin de brindar una alternativa para el mejor aprovechamiento de los establecimientos. El problema que se busca solucionar es el limitado uso de la inteligencia artificial dentro del nicho intensificando el uso de la inteligencia artificial en este tipo de negocio para que se vean beneficiados, asi mismo hacerlo de una forma sustentable. Esta investigación tiene un enfoque cualitativo, no experimental, de corte transversal y con alcance descriptivo, para ello se utilizaran métodos de investigación documental con la finalidad de recabar la información necesaria en cuanto a estrategias de Inteligencia Artificial, competitividad sustentable y las PyMES dentro del servicio de limpieza exterior de automotores, al implementar dichas estrategias de inteligencia artificial, en consecuencia, se estaría en posibilidades de mejorar la competitividad sustentable de las PyMES de servicios de limpieza exterior de automotores en la Ciudad de México en el periodo 2025 – 2026.

Citas

  1. Bazeley, P. &. (2013). Qualitative data analysis with NVivo. Sage Publications.
  2. Business Research. (2024). Tamaño del mercado del mercado del sistema de alineación de marco automotriz. Obtenido de Business Research Insights: https://www.businessresearchinsights.com/es/market-reports/automotive-wash-service-market-111630
  3. Castillo de la Peña, J. (2010). Metodología para la elaboración del Trabajo Científico. México, D.F.: Instituto Politécnico Nacional.
  4. CEPAL. (2021). Panorama Económico de América Latina y el Caribe 2021. Comisión Económica para América Latina y el Caribe.
  5. Creswell, J. W. (2024). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). Sage Publications.
  6. Davenport, T. H. (2018). Artificial Intelligence for the real world. Harvard Business Review.
  7. Detailing Devils. (s.f.). Tendencias futuras e innovaciones en la industria del lavado de autos. Obtenido de Detailing Devils: https://www.detailingdevils.com/blog/future-trends-and-innovations-in-the-car-wash-industry
  8. Drucker, P. F. (2001). Management challenges for the 21st century. HarperBusiness.
  9. Economist Impact. (2025). Inteligencia ecológica: trazando el futuro de la IA sostenible. Obtenido de The Economist Newspaper Limited 2024: https://impact.economist.com/sustainability/project/greening-intelligence/report/
  10. Flick, U. (2009). An introduction to qualitative research (4th ed.). Sage Publications.
  11. Gartner. (2023). Hype Cycle for Customer Service and Support Technologies. 2023.
  12. Green Matik. (2025). La Automatización de los Autolavados: Cómo las Soluciones Innovadoras están Cambiando la Industria. Obtenido de Green Matik: https://greenmatik.net/la-automatizacion-de-los-autolavados-como-las-soluciones-innovadoras-estan-cambiando-la-industria/
  13. GreenMatik. (2024). Análisis de mercado del autolavado en 2024: Tendencias y oportunidades. Obtenido de GreenMatik: https://greenmatik.net/analisis-de-mercado-del-autolavado-en-2024-tendencias-y-oportunidades/#:~:text=La%20integraci%C3%B3n%20de%20inteligencia%20artificial,permiten%20una%20personalizaci%C3%B3n%20sin%20precedentes.
  14. Guest, G. B. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and viability. Field Methods.
  15. Hamel, G. &. (1994). Competing for the future. Harvard Business School Press.
  16. Hernández-Sampieri, R. F.-C.-L. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta (6ta ed.). McGraw-Hill Education.
  17. Huang, M. H. (2018). Artificial Intelligence in Service. Journal of Service Research.
  18. INEGI. (Se citaría el año del último Censo Económico o de Estadísticas de PyMES si se hubieran usado datos específicos en el Capítulo 4). Estadísticas sobre PyMES. Instituto Nacional de Estadística y Geografía.
  19. Kotler, P. K. (2021). Marketing 5.0: Technology for humanity. John Wiley & Sons.
  20. Lagos, A. (21 de agosto de 2024). AI Washing, el engaño detrás del boom de la Inteligencia Artificial. Obtenido de WIRED: https://es.wired.com/articulos/ai-washing-el-engano-detras-del-boom-de-la-inteligencia-artificial
  21. Lava Full. (2025). El papel de la inteligencia artificial en el detailing automotriz. Obtenido de Lava Full Rancagua: https://www.lavafullrancagua.cl/el-papel-de-la-inteligencia-artificial-en-el-detailing-automotriz/
  22. Lavoie, S. (29 de mayo de 2025). El lavado de coches con inteligencia artificial del futuro. Obtenido de ONLOGIC: https://www.onlogic.com/blog/ai-car-wash-of-the-future/
  23. Lee, J. B. (2018). A cyber-physical systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters.
  24. Li, F. &. (2019). Research on the Application of Artificial Intelligence in E-commerce Recommendation System. Journal of Physics: Conference Series.
  25. Linder, J. (2025). Estadísticas de la IA en la industria medioambiental. Obtenido de Gitnux: https://gitnux.org/ai-in-the-environmental-industry-statistics/
  26. Manyika, J. C. (2017). Artificial Intelligence: The next digital frontier? McKinsey Global Institute.
  27. Meza, E. (18 de octubre de 2017). Empresa mexicana crea tecnología para lavar vehículos son utilizar agua. Obtenido de El Economista: https://www.eleconomista.com.mx/el-empresario/Empresa-mexicana-crea-tecnologia-para-lavar-vehiculos-sin-utilizar-agua-20171017-0175.html
  28. OCDE. (2022). OECD SME and Entrepreneurship Outlook 2022. Organisation for Economic Co-operation and Development.
  29. Rubin, A. &. (2027). Research methods for social work (9th ed.). Cengage Learning.
  30. Smith, B. (20 de diciembre de 2023). Ideas para aprovechar la IA en la industria del lavado de autos. Obtenido de Linkek in: https://www.linkedin.com/pulse/ideas-leverage-ai-car-wash-industry-benjamin-smith-ph-d--saqzc
  31. Sukhwal, R. (26 de mayo de 2025). ¿Cómo la IA en el lavado de autos está cambiando la industria? Obtenido de JPLoft: https://www.jploft.com/blog/ai-in-car-wash
  32. Tashakkori, A. &. (2003). Handbook of mixed methods in social & behavioral research. Sage Publications.
  33. Tilawant, M. (13 de julio de 2025). Informe sobre la adopción global de IA en 2025: ¿Está su país liderando la revolución? Obtenido de Allaboutai: https://www.allaboutai.com/resources/ai-statistics/global-ai-adoption/
  34. UNESCO. (20 de febrero de 2024). IA más verde para una transición económica sostenible: Aprovechar el potencial de la IA y mitigar los riesgos. Obtenido de UNESCO: https://www.unesco.org/es/articles/ia-mas-verde-para-un-transicion-economica-sostenible-aprovechar-el-potencial-de-la-ia-y-mitigar-los
  35. Valles, M. S. (2007). Técnicas cualitativas de investigación social: Reflexión metodológica y práctica profesional (2da ed.). Síntesis.
  36. Valverde, D. (06 de junio de 2025). México lidera el optimismo sobre IA en América Latina: SAP. Obtenido de México Business News: https://mexicobusiness.news/cloudanddata/news/mexico-leads-ai-optimism-latin-america-sap
  37. Wang, G. &. (2018). Research on Logistics Optimization Based on Artificial Intelligence. Journal of Physics: Conference Series.

Artículos más leídos del mismo autor/a