Aplicación de modelos de regresión lineal para el análisis de evaluar el impacto de la transformación digital en la eficiencia empresarial

Resumen

El presente artículo tiene como objetivo analizar de qué manera los modelos de regresión lineal permiten medir, predecir y evaluar el impacto de la transformación digital sobre la eficiencia empresarial y la toma de decisiones organizacionales basadas en datos. A través de una revisión integrativa de la literatura científica, se examinaron estudios publicados entre 2020 y 2025 en bases de datos como Scopus, SciELO, Redalyc, Dialnet y Google Scholar, utilizando criterios de inclusión rigurosos que priorizaron investigaciones empíricas y teóricas en el área de Administración de Empresas y Estadística Aplicada. Los principales hallazgos indican que la regresión lineal tanto simple como múltiple constituye una herramienta estadística de alta relevancia para cuantificar la relación entre variables digitales y la productividad organizacional. Los estudios revisados evidencian coeficientes de determinación (R²) superiores a 0.65 en modelos que incorporan variables como inversión en tecnología, automatización de procesos y capacitación digital del personal. Asimismo, se identificaron vacíos en la literatura respecto a la aplicación de modelos predictivos en PYMEs latinoamericanas. Los resultados de esta revisión aportan una síntesis crítica y actualizada que puede orientar a investigadores, directivos y tomadores de decisiones hacia el uso estratégico de la analítica estadística en el marco de la transformación digital. La pertinencia del estudio radica en su contribución al campo de la gestión empresarial basada en evidencia.