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.correferente | Gatica Silva, Macarena | |
| dc.contributor.department | Departamento de Ingeniería Comercial | |
| dc.contributor.guia | Romo Pino, René Marcelo | |
| dc.coverage.spatial | Campus Casa Central Valparaíso | |
| dc.creator | Castellón Guerrero, Hugo Andrés | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-28T13:02:07Z | |
| dc.date.available | 2026-09-28T13:02:07Z | |
| dc.date.issued | 2026-07 | |
| dc.description.abstract | La 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.program | MBA-Magíster en Gestión Empresarial | |
| dc.format.extent | 73 páginas | |
| dc.identifier.barcode | 3560900292825 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/79309 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Técnica Federico Santa María | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Electromovilidad | |
| dc.subject | Inteligencia artificial | |
| dc.subject | Creación de valor | |
| dc.subject | Servicios energéticos | |
| dc.subject.ods | 7 Energía asequible y no contaminante | |
| dc.subject.ods | 9 Industria, innovación e infraestructura | |
| dc.subject.ods | 11 Ciudades y comunidades sostenibles | |
| dc.subject.ods | 13 Acción por el clima | |
| dc.title | Modelos de negocio basados en datos e inteligencia artificial en el sector de la electromovilidad: oportunidades y estrategias para la creación de valor | |
| dspace.entity.type | Tesis |
