PROY0094-2026

Preparación organizacional y disposición de uso de inteligencia artificial para la calidad predictiva en Ciencias de la Vida

El estudio validará un instrumento de encuesta y contrastará un modelo de preparación organizacional y disposición de uso de inteligencia artificial para calidad predictiva en empresas de Ciencias de la Vida en Costa Rica. La versión de partida contiene 28 ítems distribuidos en siete constructos: preparación de datos, capacidad organizacional, preparación para calidad predictiva, explicabilidad, confianza calibrada, gobernanza responsable de IA y disposición de uso. Se empleará un diseño cuantitativo, no experimental y transversal. La revisión académica, el juicio de expertos y la prueba piloto precederán a la aplicación principal. Se plantea una meta inicial de al menos 400 cuestionarios válidos, cuya suficiencia se justificará de acuerdo con el modelo y la calidad de la información. Se evaluarán la estructura factorial, la confiabilidad y las evidencias de validez, y se contrastarán las relaciones propuestas mediante ecuaciones estructurales. Los resultados se interpretarán como percepciones, disposiciones y asociaciones estadísticas. Se elaborarán informes agregados para las organizaciones y un manuscrito científico sobre la validación. La participación empresarial estará sujeta a autorización y se protegerá la confidencialidad de las personas participantes.

This study will validate a survey instrument and test a model of organizational readiness and willingness to use artificial intelligence for predictive quality in Costa Rica’s life sciences industry. The initial instrument contains 28 items covering seven constructs: data readiness, organizational capability, predictive quality readiness, explainability, calibrated trust, responsible AI governance, and willingness to use. The study will use a quantitative, nonexperimental, cross-sectional design. Academic review, expert content assessment, and pilot testing will precede the main survey. An initial target of at least 400 valid questionnaires is proposed; sample adequacy will be justified in relation to model complexity and data quality. Confirmatory factor analysis will assess the measurement structure, reliability, and evidence of validity. Structural equation modeling will test the proposed relationships. Findings will be interpreted as self-reported perceptions, intentions, and statistical associations. Outputs will include aggregate reports for participating organizations and a scientific manuscript on instrument and model validation. Organizational participation will require authorization, and participant confidentiality will be protected.

Encuesta; ecuaciones estructurales; preparación organizacional; inteligencia artificial; calidad predictiva

Survey; structural equation modeling; organizational readiness; artificial intelligence; predictive quality

Activo

2/9/2026

31/8/2027

Escuela de Ciencias de la Administración

Ciencias Sociales

La innovación de la tecnología, la información y la comunicación orientada al desarrollo científico tecnológico para el mejoramiento de la educación

Producción y tecnología industrial

-Industria, innovación e infraestructura, -Producción y consumos responsables, -Alianzas para lograr objetivos

Beneficiarios directos. Las organizaciones que autoricen la encuesta podrán disponer de un diagnóstico agregado de las condiciones percibidas y de las disposiciones de sus participantes, útil para orientar formación, comunicación, gobernanza y preparación para iniciativas de IA y datos. Abbott se considera una organización potencial participante, sin presumir autorización ni acceso ya concedidos. Beneficiarios indirectos. La UNED, la comunidad académica y otras organizaciones de Ciencias de la