Código Científico Revista de Investigación/ V.7/ N.E1/ www.revistacodigocientifico.itslosandes.net
ISSN: 2806-5697
Vol. 7 – Núm. E1 / 2026
pág. 161
Uso del Power BI en el monitoreo de indicadores clave de
desempeño (KPIs) para la competitividad empresarial
Using Power BI to monitor key performance indicators (KPIs) for business
competitiveness
Utilização do Power BI na monitorização de indicadores-chave de
desempenho (KPIs) para a competitividade empresarial
Cedeño Mendoza, Angie María
Instituto Superior Tecnológico Portoviejo con Condición Superior Universitaria
angie.cedeno@itsup.edu.ec
https://orcid.org/0009-0002-2145-8099
Zambrano Santos, Roberth Olmedo
Instituto Superior Tecnológico Portoviejo con Condición Superior Universitaria
roberth.zambrano@itsup.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-4072-4738
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v7/nE1/1357
Como citar:
Cedeño-Mendoza, A. M., & Zambrano-Santos, R. O. (2026). Uso del Power BI en el monitoreo
de indicadores clave de desempeño (KPIs) para la competitividad empresarial. Código
Científico Revista De Investigación, 7(E1), 161–178.
Recibido: 19/02/2026 Aceptado: 05/03/2026 Publicado: 31/03/2026
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pág. 162
Research Article
Volumen 7, Número Especial 1, 2026
Resumen
La competitividad empresarial exige convertir datos en decisiones oportunas; sin embargo,
muchas organizaciones enfrentan dificultades para monitorear KPIs de forma continua y
comprensible, lo que limita la detección temprana de desviaciones y la mejora del desempeño.
El objetivo del estudio fue analizar cómo el uso de Power BI para el monitoreo de KPIs
contribuye a la competitividad empresarial. Se aplicó una metodología de enfoque mixto,
iniciando con revisión documental cualitativa para definir categorías e indicadores, seguida de
una fase cuantitativa no experimental de alcance exploratorio–descriptivo mediante encuesta
con escala Likert a una muestra de 384 participantes. Los resultados evidenciaron alta
aceptación del monitoreo con dashboards para identificar desviaciones oportunamente, facilitar
la interpretación de información, apoyar decisiones y asociarse con mejoras en eficiencia
operativa y resultados comerciales. La discusión sugiere que el valor del tablero depende de la
priorización estratégica de KPIs, la claridad visual y la estandarización de definiciones y datos,
evitando inconsistencias que reduzcan confianza. En conclusión, Power BI fortalece el
monitoreo y la competitividad cuando se integra a la gestión con indicadores relevantes, reglas
de gobernanza y una cultura de decisiones basadas en datos.
Palabras clave: Power BI; KPIs; dashboard; inteligencia de negocios; competitividad
empresarial.
Abstract
Business competitiveness requires turning data into timely decisions; however, many
organizations face difficulties in monitoring KPIs continuously and comprehensively, which
limits the early detection of deviations and performance improvement. The objective of the
study was to analyze how the use of Power BI for KPI monitoring contributes to business
competitiveness. A mixed-methods approach was applied, beginning with a qualitative
document review to define categories and indicators, followed by a quantitative, non-
experimental, exploratory-descriptive phase using a Likert scale survey of a sample of 384
participants. The results showed high acceptance of monitoring with dashboards to identify
deviations in a timely manner, facilitate the interpretation of information, support decisions,
and associate with improvements in operational efficiency and business results. The discussion
suggests that the value of the dashboard depends on the strategic prioritization of KPIs, visual
clarity, and the standardization of definitions and data, avoiding inconsistencies that reduce
confidence. In conclusion, Power BI strengthens monitoring and competitiveness when
integrated into management with relevant indicators, governance rules, and a culture of data-
driven decisions.
Keywords: Power BI; KPIs; dashboard; business intelligence; business competitiveness.
Resumo
A competitividade empresarial exige converter dados em decisões oportunas; no entanto,
muitas organizações enfrentam dificuldades para monitorar KPIs de forma contínua e
compreensível, o que limita a detecção precoce de desvios e a melhoria do desempenho. O
objetivo do estudo foi analisar como o uso do Power BI para monitorar KPIs contribui para a
competitividade empresarial. Foi aplicada uma metodologia de abordagem mista, começando
com uma revisão documental qualitativa para definir categorias e indicadores, seguida por uma
fase quantitativa não experimental de alcance exploratório-descritivo por meio de uma pesquisa
com escala Likert para uma amostra de 384 participantes. Os resultados evidenciaram alta
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aceitação do monitoramento com painéis para identificar desvios oportunamente, facilitar a
interpretação de informações, apoiar decisões e associar-se a melhorias na eficiência
operacional e nos resultados comerciais. A discussão sugere que o valor do painel depende da
priorização estratégica de KPIs, da clareza visual e da padronização de definições e dados,
evitando inconsistências que reduzam a confiança. Em conclusão, o Power BI fortalece o
monitoramento e a competitividade quando integrado à gestão com indicadores relevantes,
regras de governança e uma cultura de decisões baseadas em dados.
Palavras-chave: Power BI; KPIs; painel de controlo; inteligência empresarial;
competitividade empresarial.
Introducción
En el escenario empresarial contemporáneo, la competitividad se redefine por la
velocidad con la que las organizaciones convierten datos dispersos en decisiones consistentes,
especialmente cuando operan bajo incertidumbre de demanda, presión por eficiencia y
exigencias crecientes de trazabilidad. En América Latina y el Caribe, la evidencia regional
muestra avances heterogéneos en transformación digital y capacidades internas para explotar
tecnologías, lo que amplía brechas de productividad entre firmas y limita la consolidación de
ventajas sostenibles basadas en información. Disponer de mecanismos de monitoreo que hagan
visibles los resultados críticos del negocio deja de ser accesorio y se convierte en una condición
de gestión para competir en mercados dinámicos (Cathles et al., 2022; OECD/CAF/SELA,
2024).
Los indicadores clave de desempeño (KPIs) funcionan como un lenguaje operativo de
la estrategia: traducen objetivos en métricas observables, permiten comparar el desempeño en
el tiempo y orientan la asignación de recursos hacia lo verdaderamente prioritario. Sin
embargo, la utilidad de los KPIs depende de su pertinencia, su consistencia y su capacidad para
capturar dimensiones relevantes del desempeño, evitando la proliferación de métricas que solo
aumentan ruido y fatiga de reporte. Por ello, la literatura reciente ha enfatizado la necesidad de
seleccionar y estructurar KPIs con criterios claros, especialmente cuando se busca medir
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procesos vinculados con transformación digital, eficiencia y creación de valor (Mahboub et al.,
2023; Nunes et al., 2024).
La analítica y la inteligencia de negocios han sido conceptualizadas como capacidades
organizacionales que permiten transformar datos en conocimiento accionable, fortaleciendo la
toma de decisiones y el aprendizaje institucional. En particular, los estudios empíricos han
mostrado que el uso de BI y analítica se asocia con mejores resultados cuando se integra a
rutinas de innovación y explotación del conocimiento, en lugar de limitarse a reportes
descriptivos aislados. Así, la competitividad basada en datos se entiende como un proceso:
requiere capacidades para captar información, interpretarla y convertirla en acciones
coherentes, con efectos sobre la ventaja competitiva y el desempeño (Božič & Dimovski, 2019;
Ashrafi & Zareravasan, 2022).
Para que esa capacidad se materialice en la operación, se vuelve indispensable un
dispositivo de comunicación y control que acerque los KPIs a quienes deciden, con niveles
adecuados de agregación, filtros y trazabilidad. En este punto, los tableros (dashboards)
cumplen un papel decisivo al sintetizar información en visualizaciones interpretables y
comparables, lo que facilita detectar desviaciones, priorizar problemas y sostener decisiones
oportunas. En consecuencia, el diseño del tablero no es meramente estético: implica definir
reglas de cálculo, jerarquías de indicadores y criterios de lectura que reduzcan ambigüedad y
promuevan acciones consistentes (Córdova Viera et al., 2021; Nunes et al., 2024).
Bajo esa lógica, las plataformas de autoservicio BI han ganado relevancia por su
capacidad de acercar el análisis a usuarios de negocio, disminuyendo tiempos de respuesta y
dependencia exclusiva de áreas técnicas. Entre estas soluciones, Power BI destaca por integrar
extracción y transformación de datos, modelado y visualización interactiva en un mismo
entorno, lo que resulta atractivo para organizaciones que buscan rapidez de despliegue y
escalabilidad del monitoreo. Estudios aplicados han documentado que Power BI puede soportar
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tableros replicables y metodológicamente transparentes cuando se explicitan fuentes, procesos
de limpieza y definiciones de KPIs, reforzando la utilidad del tablero como instrumento de
decisión (Sanabia-Lizarraga et al., 2024; Pałys & Pałys, 2023).
No obstante, el autoservicio también introduce tensiones críticas: mayor acceso no
equivale automáticamente a mayor confiabilidad, especialmente cuando existen problemas de
calidad de datos, definiciones inconsistentes de indicadores o múltiples “versiones de la
verdad” entre áreas. A ello se suman riesgos de seguridad, uso inadecuado de permisos y
dependencia de competencias analíticas desiguales, lo que puede erosionar la confianza en los
tableros y debilitar su adopción. En respuesta, la literatura ha propuesto enfoques de
gobernanza que asignan responsabilidades, estandarizan definiciones y equilibran autonomía
con control, de modo que el monitoreo de KPIs se sostenga sin sacrificar integridad
informacional (Matthies, 2026; Passlick et al., 2023).
Estas consideraciones cobran particular importancia en PYMES latinoamericanas,
donde el avance digital suele coexistir con restricciones de talento, infraestructura y
formalización de procesos, lo que dificulta pasar de reportes ocasionales a sistemas de
seguimiento continuo. Además, los diagnósticos regionales advierten que la digitalización
empresarial no solo depende de acceso tecnológico, sino de capacidades organizacionales para
integrar herramientas en la gestión, incluyendo prácticas de medición, cultura de datos y
coordinación interfuncional. Por ello, estudiar el monitoreo de KPIs con Power BI resulta
pertinente para comprender cómo se operacionaliza la competitividad en contextos donde la
transformación digital aún es desigual (Dini et al., 2021; Cathles et al., 2022).
A partir de lo anterior, se identifica una brecha aplicativa: aunque existe evidencia sobre
analítica, autoservicio BI y tableros, persiste la necesidad de articular, con claridad operativa,
cómo el uso de Power BI para monitorear KPIs se conecta con resultados de competitividad
(p. ej., eficiencia, capacidad de respuesta, control de procesos y aprendizaje) y bajo qué
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condiciones de gobernanza y diseño ocurre dicha conexión. En consecuencia, el propósito de
este estudio es analizar el uso de Power BI en el monitoreo de KPIs orientados a la
competitividad empresarial.
El objetivo general es examinar cómo un tablero de KPIs implementado en Power BI
contribuye al monitoreo del desempeño para apoyar decisiones competitivas; y, de manera
específica, se busca (i) identificar KPIs pertinentes y operacionalizables para el contexto
organizacional; (ii) diseñar un tablero en Power BI con definiciones de cálculo y reglas de
actualización; (iii) evaluar su utilidad para seguimiento y toma de decisiones; y (iv) proponer
lineamientos de gobernanza y uso que favorezcan su sostenibilidad. Con ello, se aporta una
ruta replicable para conectar medición, visualización y competitividad desde una perspectiva
de capacidades y estrategia analítica (Nunes et al., 2024; OECD/CAF/SELA, 2024).
Metodología
Con el propósito de comprender cómo el monitoreo de indicadores clave de desempeño
(KPIs) mediante Power BI se vincula con la competitividad empresarial, se adoptó una
estrategia de investigación mixta de secuencia exploratoria, en la que la revisión documental
operó como punto de partida para delimitar categorías, criterios de medición y focos de análisis,
y, a partir de ello, se diseñó un instrumento tipo encuesta para recoger evidencia cuantificable
sobre percepción de utilidad, uso y efectos del monitoreo de KPIs en la gestión. Esta lógica se
alineó con el objetivo del estudio y con la necesidad de articular evidencia conceptual (qué y
por qué medir) con evidencia empírica (cómo se usa y qué aporta en la práctica), siguiendo
recomendaciones de diseño mixto orientadas a integrar hallazgos cualitativos y cuantitativos
en una misma línea argumental (Creswell & Plano Clark, 2018; Cedeño Mendoza, 2025).
El trabajo se estructuró sin manipulación deliberada de variables, dado que el fenómeno
se observó en su contexto natural y en un momento determinado, lo que permitió describir
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prácticas, percepciones y condiciones de adopción del monitoreo de KPIs sin intervenir en los
procesos organizacionales. En ese sentido, el alcance fue exploratorio–descriptivo: se buscó
caracterizar el grado de uso de tableros, la claridad de la información, la oportunidad para
detectar desviaciones y la contribución percibida al desempeño, evitando inferencias causales
fuertes que no corresponden a un diseño no experimental. Esta decisión metodológica también
se justificó por la necesidad de generar una línea base empírica sobre uso y valor del monitoreo
con herramientas BI en contextos empresariales reales (Creswell & Plano Clark, 2018; Cedeño
Mendoza, 2025).
La fase cualitativa se desarrolló mediante revisión documental orientada a identificar
(i) definiciones operativas de KPI, (ii) criterios de diseño de tableros para monitoreo, y (iii)
dimensiones de competitividad observables en la gestión. Esta revisión se complementó con la
observación analítica de tableros y reportes de gestión disponibles en el contexto de aplicación,
con el fin de mapear qué indicadores son factibles de integrar, cómo se actualizan y qué reglas
de consistencia se requieren para su lectura. La información documental se organizó por
codificación temática para convertir conceptos en categorías e insumos directos para el
cuestionario, siguiendo procedimientos de análisis cualitativo orientados a síntesis y
construcción de significado (Braun & Clarke, 2021; Nunes et al., 2024).
A partir de ello, el estudio se delimitó al contexto empresarial ecuatoriano,
considerando como unidad de análisis a las compañías activas susceptibles de gestionar
desempeño mediante KPIs y, como unidad informante, a personal administrativo y comercial
con participación en actividades de seguimiento, reporte y toma de decisiones. En términos
operativos, se priorizó el levantamiento de información durante el periodo del proyecto
académico (PII-2025), y se establecieron criterios de inclusión centrados en: (a) compañías
activas bajo control de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros, (b)
disponibilidad de prácticas de medición o interés en monitoreo de KPIs, y (c) presencia de roles
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que consumen o interpretan tableros; mientras que se excluyeron compañías con situación legal
de cancelación y unidades sin condiciones mínimas para responder sobre monitoreo de
desempeño (Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros, 2025; Cedeño Mendoza,
2025).
La población objetivo se definió a partir del marco institucional de compañías activas
reportado por la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros, entidad que publica
estadísticas y reportes agregados del sector societario. En particular, se consideró como
población el total de 169.756 compañías activas reportadas en el país, por tratarse del universo
de organizaciones formalmente registradas con potencial de implementar y monitorear KPIs
como parte de sus rutinas de gestión. Esta definición permitió mantener consistencia entre el
fenómeno analizado (monitoreo de KPIs con BI) y el marco de referencia que delimita el tejido
societario activo en Ecuador (Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros, 2025).
En función de esa población, se determinó una muestra estadística para estimación de
proporciones en población finita, utilizando parámetros estándar de investigación por encuesta
cuando no se conoce la variabilidad poblacional previa: nivel de confianza del 95%, margen
de error del 5% y máxima variabilidad esperada (p = 0,5). Con dichos supuestos, se obtuvo un
tamaño muestral de 384 unidades informantes, suficiente para describir tendencias y
distribuciones de respuesta en las dimensiones analizadas, manteniendo coherencia con
recomendaciones metodológicas sobre determinación de tamaño muestral y control de
precisión en estudios descriptivos basados en encuestas (Ahmed, 2024; Althubaiti, 2022).
La fase cuantitativa se ejecutó mediante la técnica de encuesta, implementada con un
cuestionario estructurado en escala tipo Likert de cinco puntos (1 = totalmente en desacuerdo;
5 = totalmente de acuerdo). El instrumento se construyó a partir de los hallazgos de la revisión
documental y mantuvo alineación con el protocolo base, incorporando ítems sobre: facilitación
de la toma de decisiones, identificación oportuna de desviaciones, claridad interpretativa de los
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dashboards, reducción del tiempo de análisis y fortalecimiento percibido de la competitividad.
Esta elección de escala se justificó por su uso extendido para medir actitudes y percepciones
en investigación aplicada, así como por su compatibilidad con análisis descriptivos y de
consistencia interna (Taherdoost, 2019; Cedeño Mendoza, 2025).
La integración analítica se realizó en dos niveles: (a) los resultados cualitativos se
sintetizaron en categorías (KPIs priorizados, criterios de tablero y dimensiones de
competitividad) para explicar el sentido de las mediciones, y (b) los datos cuantitativos se
procesaron con estadísticos descriptivos (frecuencias, medias y dispersión) para caracterizar
patrones de percepción y uso del monitoreo de KPIs. Para asegurar calidad del instrumento, se
contempló validación por juicio de expertos y prueba piloto, y la confiabilidad se evaluó
mediante consistencia interna (alfa de Cronbach), reportando su interpretación con criterios de
uso responsable en investigación con escalas (Taber, 2018; Cedeño Mendoza, 2025). En el
plano ético, se aplicó consentimiento informado, participación voluntaria y resguardo de
confidencialidad, en concordancia con pautas internacionales para investigación con personas
(CIOMS, 2016; Althubaiti, 2022).
Resultados
Priorización de KPIs orientados a competitividad y desempeño percibido
En este apartado se busca identificar qué tan relevantes resultan, para los informantes,
las prácticas de análisis y monitoreo de KPIs como soporte de resultados comerciales,
eficiencia operativa y fortalecimiento competitivo, tomando como base que la selección de
indicadores “útiles” depende de su alineación con el desempeño que la organización pretende
mejorar y de su monitoreo sistemático mediante tableros. En coherencia con el Objetivo
específico 1, se analiza la percepción sobre el aporte del análisis de indicadores, la mejora de
eficiencia derivada del seguimiento continuo y el vínculo entre dashboards y competitividad,
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como criterios mínimos para priorizar KPIs con sentido estratégico (Cedeño Mendoza, 2025;
Nunes et al., 2024).
Tabla 1
Priorización de KPIs y competitividad
Pregunta (ítem del cuestionario)
1
2
3
4
5
P4. “El análisis de indicadores contribuye a mejorar
los resultados comerciales.”
18
36
72
150
108
P7. “El monitoreo continuo de indicadores mejora la
eficiencia operativa del área.”
14
28
70
160
112
P8. “El uso de dashboards fortalece la competitividad
de la empresa.”
12
30
66
168
108
Nota: datos obtenidos a travez de la aplicación de las encuestas a empresas, Autores (2026)
Se aprecia una concentración de respuestas en los valores 4 y 5 para los tres ítems, lo
que sugiere una percepción mayoritariamente favorable respecto al aporte del análisis de KPIs
a los resultados comerciales (P4), a la mejora de la eficiencia por monitoreo continuo (P7) y al
fortalecimiento competitivo a través de dashboards (P8). En términos interpretativos, este
patrón respalda la idea de que los KPIs priorizados deben enfocarse en resultados y procesos
que, además de ser medibles, son reconocidos por los usuarios como accionables en la gestión,
lo cual es consistente con la literatura que vincula tableros e inteligencia de negocios con
seguimiento del desempeño y soporte decisional en entornos competitivos (Passlick et al.,
2023; OECD/CAF/SELA, 2024).
Diseño funcional del dashboard interactivo para el monitoreo oportuno de KPIs
Se aborda la necesidad de operacionalizar un modelo de monitoreo de KPIs mediante
un dashboard interactivo, considerando que su valor depende de atributos funcionales como la
oportunidad para detectar desviaciones, la claridad interpretativa de la visualización y la
reducción del tiempo de análisis para usuarios de negocio. En coherencia con el segundo
objetivo específico, el análisis se centra en verificar si estos atributos son percibidos como
presentes en el uso de tableros, dado que son condiciones mínimas para que el monitoreo sea
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accionable y no se limite a una visualización meramente descriptiva (Cedeño Mendoza, 2025;
Passlick et al., 2023).
Tabla 2
Atributos del dashboard
Pregunta (ítem del cuestionario)
1
2
3
4
5
P2. “Los dashboards permiten identificar desviaciones
de desempeño de manera oportuna.”
10
28
70
170
106
P3. “La información visualizada en los paneles es
clara y fácil de interpretar.”
8
24
66
176
110
P5. “El uso de herramientas de BI reduce el tiempo de
análisis de información.”
12
34
88
150
100
Nota: datos obtenidos a travez de la aplicación de las encuestas a empresas, Autores (2026)
Los resultados de la Tabla 2 evidencian una tendencia de acuerdo alto (4 y 5) en los tres
atributos evaluados, lo que sugiere que el dashboard es percibido como un mecanismo que
habilita el monitoreo práctico de KPIs. En primer lugar, la concentración de respuestas en 4–5
para la identificación oportuna de desviaciones (P2) respalda que el tablero puede funcionar
como “alerta gerencial”, condición clave para corregir desempeños antes de que se consoliden
impactos en resultados.
La claridad e interpretabilidad (P3) muestra un patrón aún más favorable, lo cual es
consistente con el principio de que la visualización debe reducir fricción cognitiva y facilitar
lectura comparativa entre periodos o áreas. Finalmente, aunque la reducción de tiempo de
análisis (P5) mantiene predominio de 4–5, presenta mayor peso relativo en la categoría
intermedia (3), lo que sugiere que el ahorro de tiempo puede depender del nivel de
estandarización de definiciones, calidad de datos y familiaridad de los usuarios con la
herramienta, reforzando la importancia de diseño y gobernanza como parte del modelo de
monitoreo (Passlick et al., 2023; Pałys & Pałys, 2023).
Toma de decisiones apoyada por monitoreo de KPIs y analítica de datos
En este apartado se analiza en qué medida el monitoreo de KPIs (a través de tableros)
se percibe como un soporte efectivo para la toma de decisiones organizacionales, considerando
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que la competitividad basada en datos requiere no solo medir, sino interpretar y actuar con
oportunidad y consistencia. En coherencia con el Objetivo específico 3, se examinan dos
dimensiones complementarias: (i) si el monitoreo facilita decisiones en el área de trabajo y (ii)
si se reconoce que las decisiones basadas en datos superan a aquellas sustentadas únicamente
en la experiencia, dado que esta percepción suele condicionar la adopción real de BI en rutinas
de gestión (Cedeño Mendoza, 2025; Ashrafi & Zareravasan, 2022).
Tabla 3
Aporte del monitoreo de KPIs a la toma de decisiones
Pregunta (ítem del cuestionario)
1
2
3
4
5
P1. “El monitoreo de KPIs facilita la toma de
decisiones en mi área de trabajo.”
12
30
80
160
102
P6. “Decisiones basadas en datos generan mejores
resultados que basadas solo en experiencia.”
18
40
90
150
86
Nota: datos obtenidos a travez de la aplicación de las encuestas a empresas, Autores (2026)
Se observa una tendencia predominante hacia el acuerdo (4 y 5) en ambos ítems, lo que
sugiere que, para la mayoría de los encuestados, el monitoreo de KPIs no se limita a reportar
resultados, sino que habilita decisiones operativas y tácticas en el área. En P1, la concentración
en 4–5 respalda que el seguimiento de indicadores se percibe como un mecanismo práctico de
gestión; mientras que en P6 la distribución indica que existe una inclinación favorable hacia la
lógica de decisión basada en datos, aunque con un peso apreciable en la categoría 3, lo cual
puede interpretarse como señal de madurez analítica heterogénea o diferencias entre áreas
respecto a cultura de datos. En conjunto, estos patrones sostienen que el valor del dashboard
depende de su integración en la decisión cotidiana y de la confianza en la evidencia cuantitativa
para orientar acciones, aspecto consistentemente resaltado en la literatura sobre autoservicio
BI y desempeño organizacional (Ashrafi & Zareravasan, 2022; Pałys & Pałys, 2023).
Articulación entre analítica (BI), decisiones basadas en datos y mejora del desempeño
En este apartado se busca evidenciar la relación percibida entre la adopción de analítica
de datos (a través de herramientas BI), la toma de decisiones basada en evidencia y la mejora
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del desempeño empresarial, entendiendo que la competitividad no proviene únicamente de
“tener datos”, sino de convertirlos en acciones oportunas y consistentes. En coherencia con el
cuarto objetivo específico, se integran tres componentes clave: la eficiencia del análisis
(tiempo), la superioridad percibida de las decisiones basadas en datos y el efecto del monitoreo
continuo en la eficiencia operativa, como una secuencia lógica que conecta capacidad analítica
con resultados de gestión (Ashrafi & Zareravasan, 2022; Božič & Dimovski, 2019).
Los resultados de la Tabla 1,2 y 3 muestran un patrón consistente: en los tres ítems
predomina el acuerdo (4 y 5), lo cual respalda la hipótesis interpretativa de que la analítica
aporta valor cuando reduce fricción operativa (menos tiempo para analizar), fortalece la
racionalidad de la decisión (preferencia por evidencia) y se traduce en efectos visibles de
desempeño (eficiencia operativa). No obstante, la presencia relevante de respuestas “3” en P5
y P6 sugiere que, aunque existe aceptación de la analítica, su impacto puede percibirse como
condicionado por factores como estandarización de KPIs, calidad de datos y capacidades de
uso, lo que coincide con la literatura que advierte que BI genera ventaja cuando se
institucionaliza como capacidad organizacional y no como herramienta aislada (Božič &
Dimovski, 2019; Pałys & Pałys, 2023).
Discusión
Los hallazgos del Objetivo 1 sugieren que la priorización de KPIs con sentido
estratégico se sostiene, ante todo, en su capacidad percibida para incidir en resultados
comerciales, eficiencia operativa y competitividad, dado que las respuestas se concentran en
niveles altos de acuerdo en los ítems vinculados con estos efectos. Esta tendencia es coherente
con la idea de que los indicadores “clave” no se definen por cantidad, sino por su alineación
con resultados críticos y por su uso recurrente en la gestión, especialmente en entornos donde
la transformación digital y la productividad avanzan de manera desigual. En ese marco, el
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monitoreo de KPIs emerge como un mecanismo pragmático para volver visible el desempeño
y apoyar decisiones orientadas a competir en mercados dinámicos (Nunes et al., 2024;
OECD/CAF/SELA, 2024).
En relación con el Objetivo 2, el patrón de respuestas favorables sobre oportunidad para
identificar desviaciones y claridad interpretativa refuerza que un dashboard es valioso cuando
funciona como dispositivo de control y comunicación, y no solo como visualización
descriptiva. Este resultado dialoga con enfoques metodológicos de diseño de dashboards que
priorizan reglas de cálculo, jerarquía de métricas y legibilidad para reducir ambigüedad, lo cual
resulta crucial en escenarios de autoservicio BI donde la confianza depende de consistencia y
trazabilidad. Sin embargo, la presencia relativa de respuestas intermedias en la reducción del
tiempo de análisis sugiere que la eficiencia del monitoreo puede depender de estandarización
de definiciones, calidad de datos y familiaridad del usuario, reforzando la necesidad de
gobernanza y habilitación de capacidades en el modelo de monitoreo (Córdova Viera et al.,
2021; Pałys & Pałys, 2023).
Respecto al Objetivo 3, la percepción de que el monitoreo de KPIs facilita la toma de
decisiones, junto con la preferencia por decisiones basadas en datos frente a la experiencia
aislada, aporta evidencia descriptiva sobre la integración del tablero en rutinas de gestión. No
obstante, el peso de respuestas neutrales en el ítem comparativo “datos vs. experiencia” puede
interpretarse como señal de madurez analítica heterogénea, donde conviven prácticas basadas
en evidencia con hábitos decisionales tradicionales, lo que suele influir en la adopción efectiva
del BI más allá de la disponibilidad tecnológica. En conjunto, estos resultados se alinean con
la literatura que subraya que la ventaja competitiva derivada de analítica requiere estrategia de
uso y apropiación organizacional, no únicamente herramientas (Ashrafi & Zareravasan, 2022;
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Para el Objetivo 4, los resultados respaldan una relación percibida plausible entre
capacidad analítica (reducción de tiempos), decisiones basadas en evidencia y mejora de
desempeño (eficiencia operativa), consistente con perspectivas que explican el BI como
capacidad dinámica que fortalece desempeño cuando se institucionaliza. Aun así, por el
carácter no experimental, transversal y centrado en percepciones, los hallazgos deben
interpretarse como asociaciones descriptivas, por lo que se recomienda profundizar con
métricas objetivas de desempeño y diseños longitudinales que permitan observar cambios
antes-después del despliegue del tablero. En paralelo, la discusión refuerza que sostener el valor
del autoservicio BI demanda asignación de responsabilidades y control de definiciones para
evitar “versiones múltiples de la verdad”, particularmente relevante en contextos de MIPYMES
con brechas de capacidades (Božič & Dimovski, 2019; Matthies, 2026).
Conclusión
El uso de Power BI para el monitoreo de KPIs aporta valor competitivo cuando la
organización selecciona indicadores verdaderamente estratégicos relacionados con resultados
comerciales y eficiencia operativa y los incorpora como parte del control de gestión cotidiano,
de modo que el tablero se convierta en una herramienta de seguimiento accionable y no en un
reporte informativo sin impacto en la toma de decisiones.
La efectividad del dashboard depende de que la información sea clara, coherente y
oportuna para detectar desviaciones, pero su aporte sostenido se fortalece cuando existen
definiciones estandarizadas de los KPIs, criterios de actualización y responsabilidades claras
sobre la calidad de los datos, evitando inconsistencias que debiliten la confianza en los
resultados.
En conjunto, la evidencia respalda que la analítica y el monitoreo continuo favorecen
decisiones más consistentes y orientadas al desempeño; sin embargo, para consolidar su
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contribución a la competitividad es necesario acompañar la implementación con
fortalecimiento de capacidades internas, cultura de uso de datos y mecanismos de evaluación
que permitan observar mejoras reales en el tiempo, más allá de la percepción de utilidad.
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