RT Journal Article
T1 Entrepreneurship support ways after the covid-19 crisis
T2 Formas de apoyo al emprendimiento tras la crisis del covid-19
A1 Chaves Maza, Manuel
A1 Fedriani, Eugenio M.
K1 Emprendimiento
K1 Apoyo a emprendedores
K1 Redes neuronales artificiales (ANN)
K1 Self-Organizing Maps (SOM)
K1 Multilayer Perceptron (MLP)
AB El impacto de la Covid-19 en la economía europea ha sido similar al producido en la crisis de 2008, incluso con peores consecuencias a largo plazo. La mayoría de los gobiernos han puesto en marcha planes de recuperación similares a los que se pusieron en marcha entonces. Sin embargo, existen diferencias en el impacto económico que requieren metodologías diferentes que se centren en el microentorno. El patrocinio de los emprendedores puede ayudar a recuperar la situación socioeconómica actual. Simultáneamente, el progreso tecnológico en Inteligencia Artificial y Big Data permite el análisis de grandes cantidades de información y apoyar la toma de decisiones. Este trabajo muestra una breve introducción a la política de emprendimiento en veinte países tras la irrupción de la Covid-19 para contextualizar y aplicar la Inteligencia Artificial para examinar los factores cuya influencia es fuerte en la tasa de supervivencia de los emprendedores dentro de un programa de apoyo público. En concreto, se utilizan dos tipos de redes artificiales: mapas autoorganizados y perceptrones multicapa (respectivamente, SOM y MLP). Tras la aplicación de redes neuronales sobre un conjunto de datos de 2.221 emprendedores de Andalucía (España) y con 769 variables tomadas durante la recuperación tras la crisis de 2008 a 2012, la predicción en la probabilidad de supervivencia empresarial y éxito empresarial se muestra realista en más del 98% de los individuos analizados.
PB Entrepreneurship and sustainability issues
YR 2020
FD 2020-11-09
LK https://hdl.handle.net/10433/22974
UL https://hdl.handle.net/10433/22974
LA en
NO Chaves-Maza, M., & Martel, E. M. F. (2020). Entrepreneurship support ways after the COVID-19 crisis. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 8(2), 662.
NO El artículo "Entrepreneurship Support Ways After the COVID-19 Crisis" analiza el impacto económico de la pandemia en Europa, destacando similitudes con la crisis de 2008, pero con consecuencias más severas a largo plazo. Expone cómo los gobiernos han implementado medidas de recuperación, aunque con diferencias en sus enfoques. La investigación resalta la importancia del apoyo a emprendedores en la recuperación económica y el uso de tecnologías como la inteligencia artificial y el Big Data para optimizar la toma de decisiones.El estudio aplica redes neuronales artificiales—Self-Organizing Maps (SOM) y Multilayer Perceptron (MLP)—para analizar datos de 2.221 emprendedores en Andalucía. Se identifican factores clave que influyen en la tasa de supervivencia empresarial dentro de programas de apoyo público, permitiendo predecir con más del 98% de precisión el éxito o fracaso de los emprendimientos. La investigación también sugiere que políticas de apoyo más específicas y basadas en evidencia pueden mejorar las oportunidades para emprendedores en contextos de crisis.Como conclusión, el artículo destaca la necesidad de aprovechar herramientas de inteligencia artificial para personalizar y optimizar la asistencia a emprendedores. Propone un modelo predictivo replicable en otras regiones y enfatiza el papel del Estado en el respaldo a micro, pequeñas y medianas empresas. Además, plantea que la cooperación internacional y el análisis basado en datos pueden ser fundamentales para fortalecer la economía y evitar errores en futuras crisis.
NO Fundación Andalucía Emprende
DS RIO
RD May 9, 2026