Beyker Stefan Obando Zambrano Fernando Gutiérrez Coto

12. MACHINE LEARNING COMO HERRAMIENTA DE INNOVACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LAS MICRO Y PEQUEÑAS EMPRESAS

Beyker Stefan Obando Zambrano

Fernando Gutiérrez Coto

Costa Rica

Resumen

Las tecnologías de información y comunicación se han convertido en un aliado indispensable para el desarrollo de las empresas alrededor del mundo, herramientas derivadas de estas tecnologías como el Machine Learning se aplican cada vez con mayor frecuencia, pues colaboran en el proceso de toma de decisiones dentro de las organizaciones, es por esta razón que resulta necesario que las micro y pequeñas empresas de Costa Rica se vinculen progresivamente con estas nuevas herramientas que, podrían contribuirles en su desarrollo comercial, esta vinculación demanda un gran esfuerzo de capacitación y económico, tanto del sector privado como el público, pero si se realiza de la forma correcta podría contribuir con el desarrollo económico de las empresas nacionales. Asimismo, el país lograría un posicionamiento comercial estratégico ya que, al invertir y dar soporte a las empresas, este se convertiría en un imán de inversiones que buscan desarrollarse de la mano con la era digital.

Palabras claves: Machine Learning – Tecnologías de Información – Análisis de datos – Micro y pequeñas empresas.

Abstract:

The information and communication technologies have become an indispensable ally for the development of companies around the world. Some applications derived from these technologies, such as Machine Learning, are applied more frequently for the decision- making process within organizations. Therefore, it is necessary that Costa Rican micro and small companies use this tool, and contribute to their commercial development. This requires great training and financial effort, both from the public and private sectors, but if done properly, it could contribute to the economic development of national companies. In addition, the country would achieve a strategic commercial position since, by investing and supporting companies, it would become an investment magnet that seeks to develop hand in hand with the digital age.

Keywords: Machine Learning

Introducción

En la actualidad, producto de la globalización y además, del uso frecuente de tecnología como consecuencia del COVID-19, resulta común escuchar diversos conceptos tecnológicos que contribuyen a la cotidianidad del ser humano y la sociedad. De ahí que se desprenden herramientas de alto valor agregado para las organizaciones como lo es, por ejemplo, el Machine Learning. Este término tecnológico que el Banco Bilbao Viscaya Argentaria (BBVA) (2020) lo menciona como un proceso informático que utilizan la experiencia pasada para tomar decisiones futuras; es toda una disciplina de la inteligencia artificial que, por medio de la recolección de datos, realiza procesamientos mediante algoritmos de identificación de patrones, para realizar las predicciones posibles a los escenarios expuestos.

Lo anterior, muestra la importancia de involucrar dichos procesos en la mayoría de los campos posibles, más aún en el sector empresarial, principalmente a las micro y pequeñas empresas, ya que esto puede permitir su crecimiento y posicionamiento a futuro. Asimismo, dotaría a estas micro y pequeñas empresas, de herramientas innovadoras orientadas a la era digital. Esto sin lugar a duda supone todo un reto, pero puede tener un gran impacto positivo para estas empresas, al minimizar riesgos y maximizar oportunidades, en escenarios donde una mala decisión puede conllevar una gran responsabilidad.

Por lo anteriormente expuesto, este documento tiene la finalidad conocer a nivel documental el uso del Machine Learning en las micro y pequeñas empresas de Costa Rica, así como, las posibles ventajas y desventajas de su implementación. Es importante mencionar que la información suministrada hace referencia a los últimos 10 años, pues estos años han sido los de mayor crecimiento para las nuevas tecnologías empresariales.

De igual forma, se profundizará en las áreas que han logrado un mayor desarrollo de la tecnología de aprendizaje automático en el país, esto como punto de partida para la elaboración de propuestas futuras que ayuden a la implementación de nuevas tecnologías en los sectores comerciales más representativos del parque empresarial de la región.

Para finalizar, se plantean una serie de recomendaciones y conclusiones con la finalidad de mostrar la situación actual de las micro y pequeñas empresas en temas de implementación de herramientas tecnológicas y así brindar mayores oportunidades para que el sector pueda ser partícipes de este tipo de desarrollo que viene a brindarles nuevos modelos de negocios y mejores oportunidades de crecimiento.

Apartados

En el siguiente espacio se mostrarán los aspectos relevantes que le dan sustento teórico a la

presente ensayo/investigación. Asimismo, se abordarán los objetivos

propuestos y la justificación correspondiente que evidencia la importancia de desarrollar investigaciones ligadas a la implementación de nuevas herramientas tecnológicas.

Objetivos

Seguidamente se presentan el objetivo general y los objetivos específicos.

Objetivo General

Analizar el impacto de la herramienta Machine Learning en el proceso de toma de

decisiones en las micro y pequeñas empresas como mecanismo de creación de valor, mediante una investigación documental de enfoque cualitativo.

Objetivos específicos

Describir los aspectos teóricos y contextuales relacionados con el uso del Machine Learning dentro de las empresas para conocer sus ventajas, desventajas y costo de implementación.

Determinar el impacto que tiene el Machine Learning en la toma de decisiones dentro de las organizaciones y como su implementación colabora con el crecimiento empresarial.

Reconocer las oportunidades de crecimiento que tiene el país con la implementación del

Machine Learning dentro de las empresas de Costa Rica.

Proponer recomendaciones y conclusiones para la aplicación correcta del Machine Learning dentro del proceso de decisión de las empresas.

Justificación

Quizás para algunas personas resulta nuevo el concepto Machine Learning, no obstante, este concepto se ha ido popularizando en el mundo empresarial como una herramienta de ayuda al desarrollo comercial de las empresas. Sin embargo, se pasa por alto la curva de aprendizaje que se necesita para explotar al máximo este instrumento. Según Córdova, Toapanta, Rojas (2019) la aplicación de esta tecnología “demanda de empresas adecuadamente informatizadas, bases de datos sólidos y usuarios diestros en el uso de materiales ofimáticos” (p.8) Por lo que podemos deducir entonces, es que los beneficiados son los grupos empresariales con mayores recursos económicos, es decir, aquellos que pueden implementar departamentos y capacitaciones ligadas a temas tecnológicos.

Lo anterior representa una preocupación grande, ya que según datos aportados por el Banco Central de Costa Rica, “para el año 2018 las micro, pequeñas y medianas empresas representaban el 97.5% del parque empresarial nacional”, y lo más alarmante es que según la misma institución, provincias como Guanacaste y Limón, son las zonas con menor desarrollo empresarial del país; siendo esas dos provincias destinos turísticos por excelencia.

A lo anterior, hay que sumarle la falta de algunos servicios fundamentales para el desarrollo óptimo de las tecnologías de información; como lo es internet, ya que un estudio

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publicado por el Ministerio de Ciencia, Tecnología y Telecomunicaciones (2020) muestra que “la penetración del internet fijo en las regiones rurales del país no supera el 18.32%” (p.19), es decir, de cada 100 habitantes de las regiones rurales, sólo 18,32% cuentan con internet fijo en sus hogares, esto conlleva a nivel de consecuencias que el acceso a tecnologías modernas como el Machine Learnig se vuelva un factor negativo, ya que la lejanía con

respecto a la capital del país, impiden obtener estos recursos tecnológicos de forma pronta y oportuna. Sin embargo, se hace la salvedad que en el caso del Instituto Costarricense de Electricidad de Costa Rica (ICE) entidad estatal de electricidad y telecomunicaciones, hace todo lo posible por dar acceso tecnológico en la medida de sus posibilidades, a las zonas rurales.

Así mismo, es importante mencionar que el apoyo a las micro y pequeñas empresas en temas de tecnologías de información tiene tal importancia que, según datos del Ministerio de Economía Industria y Comercio (2019), el Gobierno de Costa Rica ratificó su compromiso de apoyo con el “Plan Digitalización PYME en Costa Rica 20192022”, donde se busca establecer herramientas que le permitan a este sector lograr implementar estrategias y herramientas ligadas al uso correcto de las tecnologías de información, para incentivar su crecimiento, consolidación y presencia en la web.

Todo lo anterior reafirma la importancia del desarrollo de esta investigación, orientada a conocer el impacto de tecnologías como el Machine Learning en el proceso de toma de decisiones de las empresas, así como, su uso correcto, con todo esto se podrán plantear soluciones adecuadas a las necesidades concretas de las empresas del país.

Además de motivar a la persona emprendedora a utilizar mecanismos tecnológicos para la generación de valor en su empresa, reforzando los conocimientos propios con una base de datos regionales de su entorno y área de mercado en la que realiza su actividad comercial.

Marco teórico

Para comprender con claridad los alcances de la presente investigación es fundamental

conocer el concepto de Machine Learning, el cual según un artículo publicado por el BBVA (2020) “Es la capacidad que tienen las máquinas para aprender a partir de los datos” y es importante agregar que, estos datos pueden ser brindados por las empresas para que estas máquinas que normalmente se relación con un software tomen o ayuden en el proceso de toma de decisiones, que al ser realizado mediante un analisis cuantitativo ofrece una percepción realista y apegada con las posiblidades de las empresas.

Es así que en los últimos años, tecnologías como el Machine Learnig han cambio la forma en la que se vive, pues permite conectar los gustos y preferencias de los clientes con los productos que ofre-

cen las empresas, pero no hay que dejar de lado que este cambio se ha dado como consecuencia del desarrollo de las tecnologías de información (TIC) las cuales han dado mayor acceso a la información y a una conectividad casi inmediata con el resto del planeta, y más hoy día, con la COVID-19.

De acuerdo con William, Ávila (2013) “las TIC están contribuyendo al desarrollo progresivo de una nueva civilización, al plasmar nuevos órdenes sociales, económicos y políticos” (p.223), básicamente se podría decir que han llegado a ser una expresión cultural, ya que sin ellas la sociedad en general no funciona de la misma forma, pero hay algo más en el trasfondo de este cambio que ha ayudado al desarrollo del Machine Learning, y es que los usuarios de las TIC, generan datos que son esenciales para el desarrollo de este tipo de tecnologías.

Bolaños y Jiménez (2012), establecen con respecto a los datos que las TIC, “están permitiendo la obtención de un mayor volumen de información en términos más precisos y exactos, lo que hace posible que las empresas ofrezcan productos o servicios con un mayor grado de adaptación a las características de los compradores” (p.22), esto por consecuencia les facilita su posicionamiento y crecimiento en el mercado y a la vez, dota de recursos necesarios a las empresas para la implementación de nuevas herramientas teológicas. Es importante mencionar aquí, que si una organización desea implementar estas herramientas primero necesita una estrategia solida de tecnologías de información, para poder recolectar datos que alimenten sus futuros sistemas informáticos.

Además, los datos que se procesen en los sistemas informáticos deben estar claramente depurados, con la finalidad de lograr una mayor exactitud en sus modelos de predicción, ya que resulta necesario conocer el concepto de Big Data como modelo de procesamiento de datos, donde Maté Jiménez (2014) menciona que existen muchos conceptos de Big Data, pero uno de los más populares expresa que son un “conjuntos de datos cuyo tamaño va más allá de la capacidad de captura, almacenado, gestión y análisis de las herramientas de base de datos”, toda esta información se convierte en un aliado de las organizaciones, ya que con estos pueden desarrollar estrategias ligadas estrechamente con su mercado objetivo.

Por otra parte, resulta importante evidenciar el concepto de micro y pequeña empresa que de acuerdo con la Cámara de Comercio de Costa Rica (2013) establece como requisito no tener más de 5 trabajadores y para el caso de pequeñas empresas, estas no pueden superar una planilla de 30 colaboradores.

Actualmente en Costa Rica, las investigaciones ligadas a la aplicación del Machine Learning en las micro y pequeñas empresas son casi inexistentes. Sin embargo, la Universidad Nacional (UNA) en adición con el Centro Internacional de Política

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para el Desarrollo Sostenible, publicaron una investigación llamada “Estado de situación del entorno en que operan las microempresas de Costa Rica” (2015), esta investigación se basó en datos ligados a la competitividad y las herramientas que se necesitan para incrementar sus índices de desarrollo humano y empresarial. Mostrando resultados significativos en el área de implementación de nuevas herramientas tecnológicas para las micro y pequeñas empresas, lo que evidencia que las organizaciones de Costa Rica están demandando nuevas tecnologías con apoyo gubernamental para lograr su posicionamiento y competitividad en el mercado.

Lo anterior evidencia que la presente investigación es un insumo muy importante y valioso en el tema de Machine Learning aplicado a la toma de decisiones en las micro y pequeñas empresas de Costa Rica, ya que colaborará de forma concreta a nivel teórico sobre los aspectos esenciales a considerar a la hora de aplicar este nuevo tipo de tecnologías en las organizaciones.

Metodología

En todo proceso de investigación se necesitan una serie de herramientas y parámetros que permitan la recolección de información, mediante la cual se desarrollan diversas teorías que colaboraran en el cumplimiento de los objetivos propuestos y así mismo, proporcionaran evidencias para el desarrollo de las conclusiones y recomendaciones.

De lo anterior, es que se desprende la importancia de detallar las características del proceso metodológico planteado para el ensayo/investigación en cuestión, así como los elementos que componen dicho entorno.

Para, “Machine Learning como herramienta de innovación para la toma de decisiones en las micro y pequeñas empresas”, se plantea un enfoque o tipo de investigación cualitativo, la cual, según Hernández, Fernández, Baptista (2014) se caracteriza por involucrar técnicas de investigación que permiten recolectar información y datos mediante la implementación de diversas herramientas como entrevistas, observaciones, materiales bibliográficos que ayuden a explicar el comportamiento de un fenómeno ya establecido.

Así mismo, se plantea que el ensayo/investigación realizado cuente con un alcance descriptivo, ya que se desea conocer la utilidad que podría tener el Machine Learning en el proceso de toma de decisiones dentro de las micro y pequeñas empresas. Con el conocimiento obtenido se podrán realizar análisis y propuestas para las micro y pequeñas empresas, así como identificar cual es la realidad actual del sector comercial más representativo del país en temas de desarrollo tecnológico.

Por otra parte, es importante resaltar que este ensayo/investigación se realizó a nivel bibliográfico, que de acuerdo con UNAM (2015) “la investigación bibliográfica consiste en la búsqueda, recopilación, organización, valoración, crítica e información de datos biblio-

gráficos.”(p.1) y se enfocará en Costa Rica como país, esto con el objetivo de analizar el Machine Learning en el proceso de toma de decisiones en las micro y pequeñas empresas como mecanismo de creación de valor.

Como objeto de estudio, se ha seleccionado a las micro y pequeñas empresas del país, las cuales deben contar con un perfil ya establecido mencionado con claridad en el marco teórico de la investigación.

Discusión de resultados

De acuerdo con la información bibliográfica consultada, se evidencia que la aplicación de Machine Learning en las micro y pequeñas empresas de Costa Rica es inexistente o al menos no se encuentra documentado de forma pública. Este dato no es de extrañar ya que, como se mencionó anteriormente la implementación de nuevas herramientas tecnológicas demanda una gran cantidad de recursos económicos e intelectuales, convirtiendo a estas herramientas en ideales, pero muchas veces inalcanzables para el sector en estudio.

Asimismo, se logró evidenciar que dentro de las razones por las cuales resultaba aún más complicado la aplicación de este tipo de tecnología se encontraba la falta de mecanismos y recursos económicos que ayudaran a fomentar el desarrollo de la tecnología en las micro y pequeñas empresas, dentro de estas falencias se puede mencionar la inversión tecnológica inicial, la cual es fundamental para llevar a cabo cualquier proyecto de esta índole. Dentro de esta área es importante que las empresas cuenten con equipos tecnológicos robustos que soporten primeramente el almacenamiento y procesamiento de los datos organizacionales, para luego aplicar el aprendizaje automático basado en las experiencias obtenidas en la recolección de información.

Ese proceso puede parecer algo sencillo, pero si se analiza puntualmente, para llegar a la aplicación correcta del Machine Learning, las micro y pequeñas empresas primeramente deben invertir en un espacio ya sea físico o virtual para almacenar su información y las de sus usuarios, una vez realizado esto, se debe analizar cuidadosamente el contenido de los datos. Cabe resaltar que este proceso debe ser elaborado por un grupo de profesionales capacitados en el área. Una vez obtenidos los datos depurados se puede proceder a buscar herramientas o aplicaciones que puedan analizar esta información cualitativa y colaborar con el proceso de toma de decisiones en las empresas.

Es importante mencionar que según Roman (2019) para lograr un resultado favorable en la aplicación del Machine Learnig se debe llevar a cabo múltiples proyecciones, con la finalidad de obtener resultados cada vez más precisos y en distintos escenarios, tal y como lo implementó el Banco Central de Costa Rica (BCCR) en el año 2016 para el pronóstico de la inflación del país con métodos de

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aprendizaje automático.

Otro aspecto significativo es que en Costa Rica existen campos importantes donde se encuentra un avance prometedor en el uso del Machine Learning, dentro de estos campos se puede mencionar el área de la salud, impulsado principalmente por el sector educativo (universitario principalmente) donde se ha implementado la herramienta para la detección de brotes de dengue en todo país, tomando variables climáticas y de vegetación para alimentar de información cada uno de sus sistemas.

Blanco (2019) menciona que, “en Costa Rica, la Universidad de Costa Rica (UCR) pretende aportar en este campo de la salud con una investigación en la que participan especialistas de varias disciplinas, como matemática, estadística, medicina, ciencias sociales y salud pública y esto podrá ser transmitido a la sociedad y a los micro y pequeños empresarios, lo que permitiría generar desde el sector público herramientas de aprendizaje que ayuden al desarrollo empresarial del país”. Asimismo, fomentaría el acceso a métodos tecnológicos modernos como lo son la Big Data y Machine Learning, los cuales ya son de uso común en las entidades universitarias, y a que su vez son el pilar de formación de los futuros profesionales a corto y mediano plazo.

Otro punto significativo a destacar es que durante el desarrollo bibliográfico se logra recabar información sobre la aplicación de tecnologías nuevas en grandes empresas radicadas en el país, así como en entidades del gobierno, principalmente en el campo económico, de salud y ambientales que empiezan desarrollar proyectos fundamentados en el estudio de una gran cantidad de datos, esto con el objetivo de minimizar su margen de error a la hora de la aplicación.

El panorama anterior es un poco desalentador, pues muestra la brecha tecnológica existente el sector empresarial y elimina de la ecuación tecnológica a las micro y pequeñas empresas, las cuales según datos del Banco Central de Costa Rica (BCCR) representan una mayoría significativa del parque empresarial del país, dato que sólo aumenta las preocupaciones en temas de acceso a herramientas tecnológicas, pues es dificil de creer que el sector de mayor representación comercial sea el más abandonado por las políticas que contribuyan con el desarrollo del comercio.

De igual forma, se logró identificar que el concepto a pesar de ser muy utilizado en el ambiente de negocios mundial es poco visible en las micro y pequeñas empresas nacionales, ya que su alto costo de implementación y su fuerte estructura de almacenamiento y procesamiento de información limita los esfuerzos del sector en análisis. Por esta razón resulta necesario que las políticas nacionales se oriente a apoyar a estas empresas para que logren implementar estas herramientas en sus modelos de negocio, ya que si no se adaptan al ambiente que mueve el mercado hoy en día están

condenadas a ser siempre micro y pequeñas empresas.

Otro aspecto de discución fue el impacto en las predicciones de escenarios que tienen el Machine Learning para la toma de decisiones en las empresas, a lo que en un árticulo de la BBVA (2020) se indica que, “estas predicciones son muy certeras, ya que toman como base el analisis de datos cuantitativos previamente recolectados por las empresas, este conocimiento permite que los sistemas informaticos puedan predicir comportamiento o identificar los puntos criticos que deben ser valorados por las empresas para realizar sus respectivos análisis y con esto su toma de decisiones”.

Es importante aclarar que el uso del Machine Learning no reemplazará a las personas en el proceso de toma de decisiones, ya que dentro de estos procesos intervienen factores cuantitativos y cualitativos de una empresa, lo que impide que una herramienta tecnológica pueda dar un visto bueno a un ecosistema tan complejo como el empresarial. Sin embargo, puede ser un gran aliado para los líderes, ya que les puede ayudar a ver aspectos medibles que pueden ser sensibles a la hora de tomar decisiones, así como predecir el impacto a nivel de simulación de una serie de decisiones, esto puede afectar positivamente las empresas, ya que disminuiría el margen de error a la hora de realizar proyectos que involucren grandes inversiones para las organizaciones.

Para finalizar es importante mencionar que, aunque son muchos los argumentos a favor para que Costa Rica inicie un proceso de modernización tecnológica, esto debe ser analizado con sumo detalle, pues la inversión y la logística es un factor clave para asegurar el éxito de estos nuevos proyectos, asimismo se debe detallar con claridad cuáles son los sectores empresariales que se deben someter al proceso, ya que no se puede implementar el Machine Learnig a todos los sectores por igual, pues cada uno demanda su propia logística e inclusive sus propios sistemas informáticos.

Recomendaciones

Para analizar el impacto del Machine Learning en el proceso de toma de decisiones en las micro y pequeñas empresas como mecanismo de creación de valor se deben considerar los siguientes puntos:

Las micro y pequeñas empresas de Costa Rica según la Universidad Nacional de

Costa Rica (2015) tienen muchas limitantes económicas, tecnológicas y de conocimiento, por lo que antes de incorporar una herramienta como el Machine Learning se debe trabajar fuertemente en la educación y capacitación en las empresas, ya que no servirá de nada si no se cuenta con el conocimiento necesario para sacarle provecho a esta herramienta.

Dado que el factor económico es uno de los más significativos en la implementación de nuevas

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herramientas tecnológicas, es el Gobierno que debe tomar la iniciativa de invertir en proyectos e infraestructura que ayuden con el desarrollo de este nuevo tipo de tecnología, ya que sin este apoyo gubernamental es casi seguro que las empresas no podrán alinearse con esta nueva tendencia de mercados digitales y conectados.

Para finalizar, se deben desarrollar grupos o sectores comerciales que permitan la creación de Softwares genéricos, es decir que puedan ser utilizados por múltiples empresas a la vez, ya que este es uno de los factores esenciales para lograr que una inversión alta pueda tener los beneficios deseados.

Si se toman en cuenta las consideraciones anteriores se puede deducir que el país si es acto para la implementación de nuevas tecnologías de aprendizaje automático. Sin embargo, los procesos de decisiones siempre deben ser realizados por las personas a cargo de las empresas, ya que el aprendizaje automático y la simulación son parámetros numéricos que deben ser analizados finalmente por un grupo capacitado. Por ninguna razón se debe creer que los softwares son infalibles y que deben tomar las decisiones sin previo análisis, pues también son desarrollados por seres humanos y de ahí la importancia de una fuerte capacitación para lograr los objetivos propuestos.

Conclusión

A nivel general es muy importante mencionar que la aplicación del Machine Learning en

las micro y pequeñas empresas de Costa Rica ha tenido un rezago importante, esto se debe en gran medida a la poca inversión en tecnología por parte de las empresas estudiadas, así como la falta de recolección y almacenamiento de información para llevar a cabo la ejecución de procesos automatizados.

Por otra parte, la falta de experiencia en áreas tecnológicas desestimula el desarrollo de las empresas en este ámbito, causando una disparidad considerable entre las grandes empresas que militan en el país. Sin embargo, este escenario se puede mejorar con una cooperación integral entre las entidades del gobierno y las micro y pequeñas empresas, para que se fomente el uso de nuevas herramientas tecnológicas que colaboren con el estudio de escenarios que les ayuden a analizar y tomar mejores decisiones.

Asimismo, es fundamental que una entidad ya sea gubernamental o privada, se encargue de liderar nuevos proyectos de inducción de procesos tecnológicos automatizados en las empresas, generando herramientas estandarizadas que puedan ser utilizadas por entidades del mismo sector de negocio, logrando una colaboración que les permita transcender y dejar su categoría para convertirse en grandes empresas en el futuro.

También no todo es negativo, ya que se logró evidenciar a nivel documental, que existe una participación activa de las

entidades educativas en la aplicación de Machine Learning en distintas áreas, por lo que desarrollar nuevos proyectos que ayuden a capacitar a las micro y pequeñas empresas es una idea realizable y con un modelo de cooperación de entidades estatales y privadas se podría llegar a la anhelada aplicación de estos procesos en la cotidianidad de sus operaciones, y más aún, en este tiempo que se abrió para no cerrarse, la ventana de la tecnología producto del COVID-19.

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Acerca de los autores:

Beyker Stefan Obando Zambrano Resumen: Licenciado en dirección de empresas, cursando la Maestría en tecnologías de información. Actualmente Docente e investigador de la carrera de Dirección de Empresas de la Universidad de Costa Rica Sede de Guanacaste. Contacto: beyker.bando@ucr.ac.cr

Fernando Gutiérrez Coto Resumen: Doctor en Educación, MBA en Administración de Negocios con énfasis en Marketing. Actualmente coordinador de la Carrera de Administración y profesor en la Sede Regional Chorotega de la Universidad Nacional, así como, profesor en la carrera de Dirección de Negocios de la Universidad de Costa Rica, Sede Guanacaste. Posee varias publicaciones con sello editorial y ponencias internacionales. Contacto: fernando.gutierrez.coto@una.cr