Ecosistema emprendedor y comportamiento emprendedor en estudiantes universitarios: simulación mediante un modelo basado en agentes con inteligencia artificial
DOI:
https://doi.org/10.69639/arandu.v13i3.2520Palabras clave:
ecosistema emprendedor, comportamiento emprendedor, estudiantes universitarios, simulación basada en agentes, inteligencia artificialResumen
El emprendimiento universitario constituye una trayectoria dinámica en la que interactúan capacidades psicológicas, condiciones empresariales y mecanismos del ecosistema universitario. El objetivo del estudio fue desarrollar y evaluar un modelo computacional basado en agentes para simular el comportamiento emprendedor de estudiantes universitarios y examinar cómo distintas configuraciones del ecosistema modifican las trayectorias desde la formación hasta el crecimiento, la consolidación, el fracaso y el reintento. El modelo fue implementado en NetLogo 6.4.0 con una población inicial de 60 agentes y nueve estados secuenciales o contingentes. Se incorporaron intención, autoeficacia, actitud, motivación empresarial, conocimiento, motivación de logro, obstáculos, riesgo, desempeño y liquidez, junto con cinco componentes institucionales: apoyo universitario, investigación, incubación, transferencia y vinculación. Se configuraron cinco escenarios: base, universidad fuerte, incubación intensiva, ecosistema integral y crisis/barreras altas. Las corridas diagnósticas observadas muestran que los escenarios de mayor apoyo institucional favorecen trayectorias hacia crecimiento y consolidación, mientras que el escenario de crisis incrementa la permanencia en estados de fracaso y reintento y reduce la presencia de empresas activas. En la calibración temporal del escenario base, la consolidación aumentó de 68.33 % en el tick 112 a 75.00 % en el tick 212 y se mantuvo en ese nivel hasta el tick 509, mientras el riesgo promedio descendió de .155 a .078. Los resultados respaldan la utilidad del enfoque basado en agentes para representar mecanismos no lineales, heterogeneidad y dependencia temporal. El modelo constituye una plataforma experimental reproducible; la estimación inferencial definitiva entre escenarios requiere completar y analizar las 500 réplicas configuradas en BehaviorSpace.
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