Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 10.1
Edición Especial X 2026
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PRODUCTIVIDAD, CALIDAD E INNOVACIÓN ORGANIZACIONAL EN MIPYMES Y
ORGANIZACIONES DE SERVICIOS DE GUAYAS: DISEÑO DE UN MODELO
INTEGRADO DE GESTIÓN
PRODUCTIVITY, QUALITY AND ORGANIZATIONAL INNOVATION IN MSMEs AND
SERVICE ORGANIZATIONS IN GUAYAS: DESIGN OF AN INTEGRATED
MANAGEMENT MODEL
Autores: ¹Hernán Eduardo Paredes García, ²Francisco Vicente Soto Paredes y ³Marcela
Guadalupe Reinoso Villacrés.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0009-9863-1620
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0005-3306-0151
3
ORCID ID: https://orcid.org/0009-0004-3313-3181
¹E-mail de contacto: hparedes@instituto-ohiggins.com
²E-mail de contacto: fsoto@instituto-ohiggins.com
³E-mail de contacto: mreinoso@instituto-ohiggins.com
Afiliación: ¹*²*³*Instituto Superior Tecnológico Bernardo O`Higgins, (Ecuador).
Artículo recibido: 29 de Abril del 2026.
Artículo revisado: 01 de Junio del 2026.
Artículo aprobado: 15 de Agosto del 2026.
¹Psicólogo Industrial, graduado de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, (Ecuador). Magíster en Dirección Estratégica de
Recursos Humanos, graduado de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, (Ecuador).
²Licenciado en Administración, graduado de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, (Ecuador). Magíster en Dirección Estratégica
de Recursos Humanos, graduado de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, (Ecuador).
³Comunicadora Social en Comunicación Organizacional y Relaciones Públicas, graduada de la Universidad Internacional del Ecuador,
(Ecuador). Magíster en Comunicación Corporativa, graduado de la Universidad Tecnológica ECOTEC, (Ecuador).
Resumen
El objetivo de este estudio fue diseñar un
modelo integrado de gestión de productividad,
calidad e innovación organizacional para
MIPYMES y organizaciones de servicios de la
provincia del Guayas, Ecuador. Se desarrolló
una investigación aplicada de diseño con
enfoque mixto secuencial, sustentada en
análisis documental de evidencia científica,
caracterización territorial y construcción
metodológica de dimensiones, indicadores e
instrumentos. La revisión integró estudios sobre
gestión de la calidad, innovación
organizacional, productividad, capacidades
dinámicas, digitalización y desempeño de
pequeñas y medianas empresas. Como
resultado se estructuró el Modelo Integrado de
Gestión de Productividad-Calidad-Innovación
(MIG-PCI), compuesto por cuatro dimensiones:
productividad, calidad, innovación y
gobernanza de datos/aprendizaje, articuladas
mediante un ciclo de diagnóstico, priorización,
intervención, medición, aprendizaje y
estandarización o innovación. El modelo
incorpora una matriz diagnóstica, un sistema de
indicadores, un índice de madurez, un tablero de
seguimiento y una ruta de transferencia y
absorción. El análisis territorial muestra la
pertinencia de Guayas por su elevada
concentración empresarial y heterogeneidad
sectorial. Se concluye que la integración de
productividad, calidad e innovación debe
tratarse como una arquitectura de gestión
basada en evidencia y capacidades, no como la
simple adición de herramientas independientes.
La validación empírica posterior deberá
examinar consistencia, utilidad, factibilidad y
sensibilidad del modelo en organizaciones de
diferente tamaño y sector.
Palabras clave: MIPYMES, Productividad,
Gestión de la calidad, Innovación
organizacional, Gestión por procesos.
Abstract
The objective of this study was to design an
integrated model for managing productivity,
quality and organizational innovation for
MIPYMES and service organizations in the
province of Guayas, Ecuador. An applied
design investigation was developed with a
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mixed sequential approach, supported by
documentary analysis of scientific evidence,
territorial characterization and methodological
construction of dimensions, indicators and
instruments. The review integrates studies on
quality management, organizational innovation,
productivity, dynamic capabilities,
digitalization and performance of small and
medium-sized companies. As a result, the
Integrated Productivity-Calidad-Innovation
Management Model (MIG-PCI) was built,
consisting of four dimensions: productivity,
quality, innovation and data/learning
governance, articulated through a cycle of
diagnosis, prioritization, intervention,
measurement, learning and standardization or
innovation. The model incorporates a
diagnostic matrix, a system of indicators, a
maturity index, a monitoring table and a transfer
and absorption route. The territorial analysis
demonstrates the relevance of Guayas due to its
high business concentration and sectoral
heterogeneity. It is concluded that the
integration of productivity, quality and
innovation must be treated as a management
architecture based on evidence and capabilities,
not as the simple addition of independent tools.
Further empirical validation must examine the
consistency, usefulness, feasibility and
sensitivity of the model in organizations of
different sizes and sectors.
Keywords: MIPYMES, Productivity,
Quality management, Organizational
innovation, Process management.
Sumário
O objetivo deste estúdio foi projetar um modelo
integrado de gestão de produtividade, qualidade
e inovação organizacional para MIPYMES e
organizações de serviços da província de
Guayas, Equador. Foi desenvolvida uma
investigação aplicada de design com abordagem
mista sequencial, sustentada em análise
documental de evidência científica,
caracterização territorial e construção
metodológica de dimensões, indicadores e
instrumentos. A revisão integrou estudos sobre
gestão de qualidade, inovação organizacional,
produtividade, capacidades dinâmicas,
digitalização e desenvolvimento de pequenas e
médias empresas. Como resultado foi
estruturado o Modelo Integrado de Gestão de
Produtividade-Calidade-Inovação (MIG-PCI),
composto por quatro dimensões: produtividade,
qualidade, inovação e governança de
dados/aprendizagem, articulados por meio de
um ciclo de diagnóstico, priorização,
intervenção, medição, aprendizagem e
padronização ou inovação. O modelo incorpora
uma matriz de diagnóstico, um sistema de
indicadores, um índice de maturidade, uma
tabela de acompanhamento e uma rota de
transferência e absorção. A análise territorial
mostra a pertinência de Guayas por sua alta
concentração empresarial e heterogeneidade
setorial. Conclui-se que a integração de
produtividade, qualidade e inovação deve ser
tratada como uma arquitetura de gestão baseada
em evidências e capacidades, não como a
simples adição de ferramentas independentes. A
validação empírica posterior deverá examinar a
consistência, utilidade, factibilidade e
sensibilidade do modelo em organizações de
diferentes tamanhos e setores.
Palavras-chave: MIPYMES, Produtividade,
Gestão de qualidade, Inovação
organizacional, Gestão de processos.
Introducción
Las micro, pequeñas y medianas empresas
constituyen una parte esencial de la estructura
productiva de economías emergentes y, al
mismo tiempo, enfrentan restricciones
particulares de recursos, formalización, acceso
a conocimiento y capacidades de gestión. En
Ecuador, el Registro Estadístico de Empresas
(REEM) confirma la amplitud del tejido
empresarial y su marcada distribución
territorial. Guayas se ubica entre las provincias
con mayor concentración de empresas, lo que la
convierte en un escenario relevante para
estudiar heterogeneidad organizacional,
productividad, calidad e innovación. La
pertinencia territorial no supone homogeneidad:
dentro de la provincia coexisten organizaciones
de comercio, servicios, manufactura, logística,
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turismo, alimentación, finanzas y actividades
profesionales con capacidades muy distintas. La
productividad ha sido estudiada
tradicionalmente mediante relaciones entre
resultados e insumos, pero en MIPYMES y
servicios su interpretación debe incorporar
tiempos, uso de capacidad, variabilidad,
calidad, satisfacción, digitalización y
aprendizaje. Guevara (2021) mostró que la
heterogeneidad de productividad de
microempresas manufactureras ecuatorianas
está explicada principalmente por diferencias
entre firmas, aunque también intervienen
factores sectoriales y territoriales; además,
tecnologías de información, crédito y
capacitación resultaron impulsores
significativos. Ibujés y Benavides (2018)
encontraron que la tecnología contribuye a
explicar productividad en PYMES textiles
ecuatorianas.
Godoy et al, (2026) aportaron evidencia
reciente de diferencias de desempeño asociadas
con disciplina operacional y señales de
innovación estructural en SMEs manufactureras
ecuatorianas. La gestión de la calidad puede
actuar como plataforma de mejora e innovación
cuando se integra con liderazgo, procesos,
información, clientes y aprendizaje. Sadıkoglu
y Zehir (2010) encontraron asociaciones
positivas entre prácticas de TQM, innovación,
desempeño de empleados y desempeño
empresarial. Antunes et al, (2017) mostraron
que la innovación de procesos se vincula con
mejoras operativas y financieras, y que
determinadas prácticas de TQM favorecen
estrategias de innovación. Sahoo (2019)
confirmó que la capacidad de innovación puede
mediar entre gestión de calidad y desempeño.
En la misma línea, García et al (2022), mediante
una revisión sistemática de 172 artículos,
sintetizaron evidencia de relaciones directas e
indirectas entre calidad, innovación y
desempeño. La literatura sobre SMEs también
destaca el carácter contextual de la innovación.
Rosenbusch, et al (2011), en un metaanálisis,
concluyeron que la relación innovación-
desempeño es positiva pero dependiente del
contexto, tipo de innovación y características de
la empresa. Arranz et al, (2019) propusieron una
visión integrada de la innovación
organizacional como capacidad
complementaria de innovaciones tecnológicas,
de producto y de proceso. Baumane et al. (2022)
evidenciaron que equipos interfuncionales,
sistemas de calidad, organización del trabajo y
relaciones externas forman parte de
configuraciones de innovación organizacional
en SMEs. La integración, sin embargo, no
significa acumular herramientas. Bernardo
(2014) conceptualizó la integración de sistemas
de gestión como una forma de innovación
organizacional incremental.
Zhou y Li (2020) mostraron que prácticas de
calidad y de cadena de suministro se relacionan
con desempeño de mercado e innovación en
pequeñas y medianas empresas. Abdallah et al,
(2021) demostraron que componentes sociales
y técnicos del lean management pueden influir
sobre desempeño operacional y que las
innovaciones de proceso y gestión cumplen
funciones mediadoras. Estas evidencias
sugieren que el desempeño emerge de
configuraciones de prácticas y capacidades más
que de intervenciones aisladas. La capacidad de
absorción constituye otro mecanismo relevante.
Scuotto et al, (2017) encontraron que la
capacidad de absorción influye positivamente
sobre desempeño innovador en SMEs.
Eikelenboom y de Jong (2019) mostraron que
capacidades dinámicas integradoras se
relacionan con desempeño de sostenibilidad. En
entornos de recursos limitados, la capacidad de
identificar, asimilar y aplicar conocimiento
puede determinar si una mejora se convierte en
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rutina o desaparece después de una
intervención. Asad et al. (2023) añadieron que
la innovación abierta puede mediar la relación
entre orientación emprendedora, TQM y
desempeño de SMEs. En la práctica, muchas
MIPYMES administran productividad, calidad
e innovación como dominios separados. La
productividad se sigue mediante costos o metas
de operación; la calidad mediante controles,
reclamos o requisitos; y la innovación mediante
adopciones tecnológicas o iniciativas
ocasionales. Esta fragmentación dificulta
construir causalidad operativa, priorizar
inversiones y aprender de los resultados. El
vacío que aborda este estudio es metodológico:
hace falta una arquitectura proporcional y
validable que conecte procesos, indicadores,
calidad, innovación y gobernanza de datos para
organizaciones con diferentes niveles de
formalización.
El objetivo de este artículo es presentar el
diseño científico y metodológico del Modelo
Integrado de Gestión de Productividad-Calidad-
Innovación (MIG-PCI) para MIPYMES y
organizaciones de servicios de Guayas. El
estudio se formula como investigación aplicada
de diseño; por ello, los resultados reportados
corresponden al desarrollo conceptual y
metodológico del modelo y a su estructura de
validación, no a efectos empíricos todavía no
medidos en organizaciones. Esta distinción
evita atribuir resultados de campo inexistentes y
deja establecida una ruta replicable para la fase
empírica.
Materiales y Métodos
El estudio se desarrolló como investigación
aplicada de diseño, con enfoque mixto
secuencial y orientación pragmática. La unidad
conceptual de análisis fue el sistema de gestión
de MIPYMES y organizaciones de servicios y,
específicamente, la interacción entre
productividad, calidad, innovación y
gobernanza de datos. La localización territorial
se estableció en la provincia del Guayas. Para
caracterizar su pertinencia se consultó el REEM
2024 del Instituto Nacional de Estadística y
Censos y síntesis territoriales derivadas de esa
fuente. La construcción científica del modelo
siguió cuatro operaciones: identificación de
constructos, extracción de relaciones
respaldadas por literatura, definición de
dimensiones e indicadores, y diseño de una
arquitectura de diagnóstico y mejora. La base de
evidencia incluyó artículos arbitrados con DOI
sobre calidad, innovación, productividad,
capacidades dinámicas, lean management,
digitalización y desempeño en SMEs, así como
estudios específicos de Ecuador. Se priorizaron
trabajos empíricos, metaanálisis, revisiones
sistemáticas y propuestas de integración con
relevancia directa para los constructos del
modelo.
El MIG-PCI se diseñó con cuatro dimensiones
de primer orden: productividad, calidad,
innovación y gobernanza de datos/aprendizaje.
Para productividad se definieron eficiencia,
flujo, tiempos, capacidad, utilización y
reprocesos. Para calidad se incorporaron
estandarización, control, conformidad,
experiencia del cliente y mejora. Innovación
comprende generación, selección,
implementación, adopción y aprendizaje.
Gobernanza de datos incluye disponibilidad,
confiabilidad, periodicidad, trazabilidad y uso
de información en decisiones. Cada dimensión
se vinculó con indicadores cuantitativos y
evidencias cualitativas. La estrategia de
validación se estructuró en dos niveles. El
primero corresponde a validación de contenido
mediante expertos, evaluando relevancia,
claridad, coherencia, suficiencia, factibilidad y
transferibilidad. Se prevé el uso de V de Aiken
u otro índice de acuerdo cuando la composición
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del panel lo permita. El segundo nivel
corresponde a pilotaje organizacional,
aplicando matriz diagnóstica, cuestionario,
entrevistas, mapa de procesos y sistema de
indicadores. La consistencia interna de escalas
se evaluará mediante alfa de Cronbach y omega;
la estructura factorial se examinará únicamente
si el tamaño muestral es suficiente. La
población de referencia está constituida por
MIPYMES y organizaciones de servicios
formalmente establecidas en Guayas. No se
predeterminó tamaño muestral porque el marco
accesible depende de convenios, autorizaciones
y disponibilidad de información. Si existe un
marco muestral suficientemente definido se
utilizará muestreo probabilístico estratificado
por tamaño o sector; si el acceso depende de
organizaciones autorizadas, se aplicará
selección intencional con criterios de
heterogeneidad y se explicitará la limitación de
generalización.
Los instrumentos previstos son: ficha de
caracterización organizacional; cuestionario de
prácticas PCI; guía de entrevista
semiestructurada; ficha SIPOC y mapa de
procesos; matriz de indicadores; lista de
verificación de evidencia; rúbrica de validación
del modelo; y ficha de transferencia y
absorción. La triangulación se realizará
mediante matrices conjuntas que vinculen
puntuaciones, registros, documentos, procesos
y explicaciones de los participantes. El análisis
cuantitativo previsto incluye estadística
descriptiva, perfiles por dimensiones y pruebas
de asociación seleccionadas según distribución,
nivel de medición y tamaño muestral. No se fija
a priori un modelo estadístico único; la
complejidad analítica se ajustará a calidad y
cantidad de datos. El análisis cualitativo
empleará codificación temática sobre barreras,
facilitadores, causas, prácticas, decisiones y
aprendizaje. La integración mixta buscará
convergencias, divergencias y explicaciones
complementarias. Las consideraciones éticas
incluyen voluntariedad, consentimiento
informado, minimización de datos,
confidencialidad, anonimización o
seudonimización de organizaciones, protección
de secretos comerciales y almacenamiento con
acceso restringido. No se divulgarán datos que
permitan inferir vulnerabilidades operativas o
información financiera sensible. Cualquier uso
de inteligencia artificial para clasificación o
apoyo analítico deberá documentarse y no
podrá implicar carga de datos confidenciales en
servicios no autorizados.
Figura 1. Arquitectura conceptual del MIG-
PCI.
Fuente: Elaboración propia.
Resultados y Discusión
El primer resultado del estudio fue la
delimitación de una necesidad de integración
que no se resuelve mediante una única
herramienta de calidad, productividad o
innovación. La síntesis de literatura mostró tres
patrones recurrentes: la gestión de la calidad
puede crear condiciones para innovación; la
innovación puede mediar o reforzar efectos
sobre desempeño; y los resultados dependen de
contexto, capacidades y mecanismos
organizacionales. Por ello, el modelo se
estructuró como sistema de relaciones y no
como catálogo de prácticas. El segundo
resultado fue la definición de cuatro
dimensiones interdependientes. Productividad
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ocupa el eje de eficiencia y efectividad; calidad
aporta disciplina de procesos, conformidad y
orientación al cliente; innovación introduce
capacidad de cambio y experimentación;
gobernanza de datos/aprendizaje conecta
evidencia con decisiones y permite
institucionalizar mejoras.
La dimensión de datos se incorporó como
componente explícito porque una parte
importante de la fragmentación de gestión
proviene de indicadores incompletos,
definiciones inconsistentes y baja utilización de
información para decidir. El tercer resultado fue
la construcción del ciclo operativo del MIG-
PCI: diagnosticar, priorizar, intervenir, medir,
aprender y decidir si corresponde estandarizar o
innovar. Diagnosticar implica establecer línea
base y evidencia; priorizar combina severidad
de brecha, impacto, factibilidad y riesgo;
intervenir selecciona acciones proporcionales;
medir compara indicadores y efectos; aprender
integra evidencia y percepción; y la decisión
final determina si una práctica eficaz se
estandariza o si el problema requiere una nueva
solución.
El cuarto resultado fue el diseño de una matriz
de diagnóstico que combina puntuaciones de
prácticas con evidencias verificables. Cada
dimensión recibe un perfil de madurez y no
únicamente una media global. Esta decisión
permite identificar asimetrías: una organización
puede mostrar alta calidad y baja innovación, o
buena productividad con gobernanza débil de
datos. El índice integrado se concibe como
instrumento de síntesis y comparación interna,
pero no reemplaza la lectura dimensional. Sus
pesos deberán establecerse mediante validación
experta y análisis de sensibilidad. El quinto
resultado fue la definición de un tablero mínimo
de indicadores. Para productividad se proponen
tiempo de ciclo, cumplimiento, utilización,
productividad laboral y retrabajo; para calidad,
no conformidades, reclamos, costo de no
calidad y satisfacción; para innovación,
iniciativas evaluadas, cambios implementados,
tiempo de implementación y evidencia de
resultados; y para gobernanza, cobertura,
periodicidad, confiabilidad y uso de
indicadores. La selección final deberá adaptarse
a cada sector evitando indicadores que no
tengan datos confiables. El sexto resultado fue
una ruta de transferencia y absorción. La
transferencia se materializa en perfiles
diagnósticos, recomendaciones, tableros y
guías; la absorción se verifica cuando la
organización incorpora un indicador, cambia un
procedimiento, mantiene una rutina de revisión
o reutiliza el modelo. En el ámbito académico,
la absorción incluye casos, prácticas e
instrumentos utilizados en asignaturas. Esta
distinción es relevante porque entregar un
informe no equivale a generar uso sostenido.
El análisis territorial respaldó la elección de
Guayas como contexto de aplicación por su alta
densidad empresarial y diversidad sectorial. Sin
embargo, el modelo evita asumir
representatividad automática del territorio. La
validación deberá distinguir tamaño, sector,
formalización y localización para no convertir
diferencias organizacionales en conclusiones
territoriales simplistas. La estructura modular
del MIG-PCI permite conservar un núcleo
común y adaptar indicadores o prácticas
específicas. La arquitectura propuesta coincide
con la evidencia que cuestiona una visión lineal
de la gestión. Sadıkoglu y Zehir (2010)
mostraron que innovación y desempeño de
empleados median parcialmente efectos de
TQM sobre desempeño empresarial; Sahoo
(2019) encontró que la capacidad de innovación
cumple una función similar. El MIG-PCI
traduce esa lógica a una herramienta
diagnóstica: la calidad no se trata como fin
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aislado sino como capacidad que puede facilitar
estabilidad, aprendizaje e innovación. Los
resultados conceptuales también son
consistentes con García et al. (2022), quienes
identificaron relaciones directas e indirectas
entre gestión de calidad, innovación y
desempeño. La contribución del MIG-PCI está
en convertir esas relaciones en una secuencia
operacional y medible para organizaciones con
recursos limitados. El modelo no presupone que
toda práctica de calidad conduce a innovación
ni que toda innovación mejora desempeño.
Rosenbusch et al. (2011) demostraron que los
efectos de innovación en SMEs son
dependientes del contexto; por ello, el modelo
obliga a medir resultados y no a asumirlos.
La dimensión de gobernanza de datos amplía
enfoques tradicionales de integración. Guevara
(2021) e Ibujés y Benavides (2018), muestran
para Ecuador la relevancia de TIC, capacitación
y tecnología en productividad. Godoy et al.
(2026) refuerzan la importancia de disciplina
operacional y medidas replicables. En el MIG-
PCI, la digitalización no se considera sinónimo
de innovación: una herramienta digital solo
adquiere valor cuando mejora información,
proceso, decisión o experiencia. El modelo
también dialoga con la propuesta de Bernardo
(2014) sobre integración de sistemas de gestión
como innovación organizacional.
Tabla 1. Núcleo común.
Dimensión
Propósito
Indicadores de ejemplo
Evidencia complementaria
Productividad
Medir eficiencia, flujo y resultados.
Tiempo de ciclo; productividad laboral;
cumplimiento; utilización; retrabajo.
Mapas, registros y observación.
Calidad
Evaluar consistencia, conformidad y
cliente.
No conformidades; reclamos; satisfacción;
costo de no calidad.
Procedimientos, auditorías,
entrevistas.
Innovación
Evaluar capacidad de cambio y
aprendizaje.
Ideas evaluadas; cambios implementados;
adopción; tiempo.
Portafolio, actas, evidencias.
Gobernanza y datos
Asegurar información útil para
decidir.
Cobertura; periodicidad; confiabilidad; uso
de indicadores.
Tableros, fuentes, responsables.
Fuente: Elaboración propia.
Sin embargo, el MIG-PCI se distancia de una
integración centrada en normas o
documentación. Su unidad principal es el ciclo
de decisión y aprendizaje. Esta orientación es
especialmente relevante para MIPYMES que
pueden no contar con sistemas certificados,
pero sí necesitan prácticas básicas de control,
indicadores y mejora. La evidencia de Baumane
et al. (2022) y Abdallah et al. (2021) resalta la
importancia de componentes sociales y
organizacionales en innovación y desempeño.
Por ello, la validación del MIG-PCI no debería
limitarse a indicadores técnicos. Entrevistas y
evidencia cualitativa son necesarias para
comprender liderazgo, coordinación,
resistencia, aprendizaje y uso de información.
La integración mixta es una fortaleza porque
permite diferenciar una práctica formalmente
declarada de una práctica realmente utilizada.
La capacidad de absorción ayuda a explicar por
qué algunas mejoras permanecen y otras
desaparecen. Scuotto et al. (2017) encontraron
relación entre absorción e innovación en SMEs,
y Eikelenboom y de Jong (2019) vincularon
capacidades dinámicas con desempeño de
sostenibilidad. En el modelo propuesto, la
absorción se operacionaliza con evidencia de
adopción posterior. Esta decisión evita que el
éxito se mida solo por producción de un informe
o por satisfacción inmediata con una
intervención. La selección de Guayas aporta un
contexto empresarial denso y heterogéneo, pero
también genera un desafío metodológico: existe
riesgo de generalización excesiva. El diseño
debe segmentar organizaciones por tamaño,
sector y grado de formalización cuando la
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muestra lo permita. Además, el acceso a
empresas puede producir sesgo de
autoselección. Por ello, toda inferencia deberá
explicitar el marco accesible y la naturaleza
probabilística o intencional del muestreo. Como
limitación, este artículo presenta resultados de
diseño y síntesis, no efectos de una intervención
ya ejecutada. La utilidad del MIG-PCI debe
demostrarse mediante validación experta y
pilotaje. Las fases futuras deberán examinar
sensibilidad del índice, estabilidad de
dimensiones, facilidad de uso, carga de datos,
capacidad para detectar cambios y asociación
con resultados operativos. Esta secuencia es
preferible a presentar como “validado” un
modelo que todavía no ha completado su fase
empírica.
Conclusiones
La integración de productividad, calidad e
innovación organizacional constituye un
problema de arquitectura de gestión. Las
MIPYMES pueden disponer de herramientas
separadas sin lograr un sistema coherente de
decisión; el MIG-PCI busca resolver esa
fragmentación mediante dimensiones,
indicadores y un ciclo común de aprendizaje. La
evidencia científica revisada respalda la
existencia de relaciones entre calidad,
innovación y desempeño, pero también advierte
que tales relaciones dependen del contexto y de
capacidades organizacionales. Por ello, el
modelo incorpora gobernanza de datos,
validación, pilotaje y lectura dimensional,
evitando asumir beneficios automáticos.
Guayas constituye un contexto pertinente por su
elevada concentración empresarial y
heterogeneidad sectorial. La investigación
deberá mantener rigor en la delimitación de la
población accesible y no equiparar una muestra
de organizaciones autorizadas con la totalidad
provincial. El principal aporte metodológico es
una arquitectura modular compuesta por
diagnóstico, priorización, intervención,
medición, aprendizaje y
estandarización/innovación, acompañada por
matriz de brechas, sistema de indicadores,
índice de madurez, tablero y ruta de
transferencia/absorción. La siguiente etapa
científica debe validar contenido y factibilidad
con expertos, aplicar el modelo en
organizaciones reales y evaluar confiabilidad,
sensibilidad, utilidad y adopción. Solo después
de esa fase será apropiado reportar resultados
empíricos de impacto o comparación entre
organizaciones.
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Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 10.1
Edición Especial X 2026
Página 811
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Paredes García, ²Francisco Vicente Soto Paredes y
³Marcela Guadalupe Reinoso Villacrés.
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obtenidos y elaboración de representaciones gráficas y visualización de los datos.
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