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Factores influyentes en el uso de chatbots impulsados por inteligencia artificial en la experiencia de los estudiantes universitarios de Arequipa en 2023
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Fecha
2025-05-22
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Editor
Universidad Católica de Santa María
Resumen
Actualmente, la evolución de las tecnologías de inteligencia artificial ha transformado
la manera en que las organizaciones interactúan con sus usuarios, siendo los chatbots una de
las herramientas más prominentes en este cambio. En el contexto educativo superior, estos
sistemas conversacionales automatizados se han convertido en elementos fundamentales para
mejorar la experiencia estudiantil y optimizar los procesos de atención. La presente
investigación tiene como objetivo determinar los factores que son más influyentes, como los
Problemas de Privacidad (PDP), los Inconvenientes (INC), las Tecnologías de Autoservicio
(TDA) y la Interacción Parasocial Percibida (IPP), en el uso de chatbots impulsados por
inteligencia artificial en la experiencia de los estudiantes universitarios en Arequipa durante el
2023. Para realizar la investigación se utilizó un enfoque cuantitativo, con un nivel de
investigación correlacional-explicativo mediante un modelo de ecuaciones estructurales en
una muestra de 110 estudiantes universitarios conformada por hombres y mujeres de 18 a 27
años de diferentes escuelas profesionales que residen en Arequipa. La técnica fue la encuesta,
siendo el instrumento utilizado el cuestionario junto a la escala de Likert, aplicado mediante
cuestionario en línea. El análisis factorial exploratorio (AFE) utilizando el método de residuo
mínimo con rotación oblimin mostró un KMO global de 0.770, mientras que el análisis
factorial confirmatorio (AFC) presentó índices de ajuste adecuados con CFI/TLI/GFI > 0.95,
SRMR = 0.096 y RMSEA = 0.090, con fiabilidad confirmada mediante Alfa de Cronbach y
Omega superiores a 0.70 para todos los constructos. Se aceptaron tres hipótesis mediante el
modelo de ecuaciones estructurales, las cuales son la influencia positiva de los problemas de
privacidad de datos (PDP) en los inconvenientes (INC) con β = 0.460 y p < 0.001; también se
aceptó la hipótesis de la influencia negativa de las tecnologías de autoservicio (TDA) en los
inconvenientes (INC) con β = -0.293 y p < 0.001; y finalmente, la hipótesis de la influencia
negativa de la interacción parasocial percibida (IPP) en los inconvenientes (INC) con β =
-0.094 y p = 0.006. El modelo explicó el 30.7% de la varianza de los inconvenientes (R² =
0.307), confirmando la validez discriminante mediante HTMT con correlaciones entre
factores menores a 0.85. De esta forma es evidente que aspectos como la transparencia en el
manejo de datos personales, la funcionalidad intuitiva de autoservicio y la humanización de la
interacción en chatbots influyen significativamente en la reducción de inconvenientes
percibidos por estudiantes universitarios en Arequipa, siendo los problemas de privacidad el
predictor más fuerte de experiencias negativas con estos sistemas conversacionales
Descripción
Palabras clave
Chatbot, Inteligencia Artificial, Interacción con el usuario