Thesis
Modelos de negocio basados en datos e inteligencia artificial en el sector de la electromovilidad: oportunidades y estrategias para la creación de valor

dc.contributor.correferenteGatica Silva, Macarena
dc.contributor.departmentDepartamento de Ingeniería Comercial
dc.contributor.guiaRomo Pino, René Marcelo
dc.coverage.spatialCampus Casa Central Valparaíso
dc.creatorCastellón Guerrero, Hugo Andrés
dc.date.accessioned2026-09-28T13:02:07Z
dc.date.available2026-09-28T13:02:07Z
dc.date.issued2026-07
dc.description.abstractLa industria de la electromovilidad enfrenta una paradoja estratégica: los vehículos eléctricos conectados generan volúmenes masivos de datos —entre 1 y 2 terabytes diarios por unidad (McKinsey, 2024)— y la inteligencia artificial habilita nuevas fuentes de ingresos, pero solo el 8% de las empresas de transporte reporta impacto medible pese a que el 95% explora aplicaciones de IA (Gartner, 2024). La distancia entre potencial y captura efectiva de valor explica desenlaces como los de Otonomo y Wejo —los dos referentes globales del modelo data-only puro, hoy en fusión forzada y liquidación, respectivamente. La presente investigación, exploratorio-descriptiva y basada en fuentes secundarias, aborda cómo las empresas del sector de la electromovilidad pueden crear y capturar valor económico a partir de los datos y la inteligencia artificial. A partir de una taxonomía de cinco arquetipos (plataformas eRoaming, Data-as-a-Service, seguros telemáticos, servicios energéticos y Vehicle-to-Grid, y Charging-as-a-Service) y del análisis comparado de casos exitosos (Tesla, ChargePoint, Octopus Energy, Nuvve) y negativos (Otonomo, Wejo), se sintetiza un framework conceptual articulado en cinco patrones transversales —migración del valor del hardware al software de inteligencia, inviabilidad del data-only puro, regulación como condición habilitante o bloqueante, efectos de red multi-sided acumulativos y rentabilidad por combinación de arquetipos— y cuatro condiciones de aplicabilidad específicas para mercados emergentes. La aplicación al caso chileno mediante un modelo ilustrativo de tres capas —inteligencia operativa, Data-as-a-Service embebido y servicios energéticos— verifica la pertinencia del framework y dimensiona referencialmente el mercado direccionable en US$18–46 millones anuales hacia 2030. La profundización en Copec Voltex muestra que el framework opera también como instrumento de diagnóstico para incumbentes verticales: el actor chileno con mayor dotación de activos data-generadores captura hoy del orden de la mitad o menos del valor estructural posible bajo el modelo, no por restricción tecnológica sino por la tensión integración–neutralidad propia de su arquitectura organizacional. El aporte central de la investigación es(...).es
dc.description.programMBA-Magíster en Gestión Empresarial
dc.format.extent73 páginas
dc.identifier.barcode3560900292825
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/79309
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Técnica Federico Santa María
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectElectromovilidad
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectCreación de valor
dc.subjectServicios energéticos
dc.subject.ods7 Energía asequible y no contaminante
dc.subject.ods9 Industria, innovación e infraestructura
dc.subject.ods11 Ciudades y comunidades sostenibles
dc.subject.ods13 Acción por el clima
dc.titleModelos de negocio basados en datos e inteligencia artificial en el sector de la electromovilidad: oportunidades y estrategias para la creación de valor
dspace.entity.typeTesis

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