Artículos Referentes a las Líneas de Investigación de Ingeniería de Sistemas

 Artículo 1: Tecnología emergente e innovación de modelos de negocio: el caso de la inteligencia artificial.

Este artículo promueve la investigación en inteligencia artificial y su influjo en la innovación de los modelos de negocio, el cómo puede transformar los modelos de negocio.

En la actualidad, la competencia entre empresas no solo se dará a través de nuevos productos, servicios o tecnologías, sino también a través de modelos de negocio innovadores, los modelos de negocio disruptivos surgen para reemplazar los modelos de negocio existentes, adaptando las estructuras organizativas a los productos y servicios ofrecidos y enfatizando la propuesta de valor único.

Para ello, los autores contribuyen presentando un examen consolidado sobre modelos de negocio disruptivos, profundizando así los análisis teóricos sobre este tema y reducir esta carencia en la literatura. Este estudio también presenta una agenda de investigación, que aclara la brecha del modelo de negocio disruptivo y revela algunas oportunidades para futuras investigaciones empíricas.

Artículo 2: Soluciones de sistemas de información para la sostenibilidad medioambiental: ¿Cómo podemos hacer más?

Este artículo promueve la investigación en sistemas de información, que permita que la información esté disponible para aportar a la sostenibilidad medioambiental.

Muy pocas personas y profesionales están trabajando en el SI verde, y menos aún, publican artículos sobre soluciones de SI que podrían contribuir a lidiar con el cambio climático. También se evidencia las barreras que restringen la participación en SI verde.

Por ello, los autores muestran especulaciones sobre algunas razones y exploran cómo la disciplina de SI puede aprovechar la oportunidad de contribuir a uno de los desafíos sociales más importantes de nuestro tiempo. Identificando las principales barreras que afirman que restringen la participación de los académicos de SI en la investigación de SI verde; es decir, falta de alineación de los incentivos, el bajo estatus de la práctica científica, pobreza en el análisis de datos, identificación del alcance de la investigación y métodos de investigación. Se discute cada barrera y proponen soluciones para ellas.