Mejora de la inclusión financiera en comunidades vulnerables de la Gran Área Metropolitana de Costa Rica mediante soluciones de inteligencia artificial

Abstract

El estudio tuvo como propósito analizar cómo las soluciones de inteligencia artificial pueden mejorar la inclusión financiera en la Gran Área Metropolitana de Costa Rica. Se abordó el problema de la baja educación financiera, la limitada digitalización de las Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES) y la necesidad de herramientas accesibles que fortalezcan la toma de decisiones. El objetivo central fue diagnosticar el nivel actual de alfabetización financiera, identificar las barreras para la adopción tecnológica y proponer lineamientos para integrar inteligencia artificial en programas de educación financiera. La investigación utilizó un enfoque mixto. Primero se desarrolló una revisión documental para establecer el marco teórico y, posteriormente, se aplicó una encuesta estructurada a 100 emprendedores. El análisis combinó estadística descriptiva y análisis temático. Los resultados muestran que, aunque existe cierto nivel de conocimientos financieros y un uso básico de tecnología, persisten brechas importantes en digitalización y comprensión de la inteligencia artificial. Sin embargo, la mayoría manifestó disposición para utilizar herramientas inteligentes. Esto confirma que la inteligencia artificial puede apoyar la personalización del aprendizaje financiero y la automatización de procesos administrativos. Las principales limitaciones fueron el uso de una muestra no probabilística y la dependencia de la autoevaluación de los participantes. Estas limitaciones podrían superarse mediante muestras representativas y estudios longitudinales. Los resultados pueden emplearse para diseñar programas educativos asistidos por inteligencia artificial y herramientas digitales que faciliten la toma de decisiones en PYMES vulnerables. El estudio aporta un modelo propositivo que integra inteligencia artificial y educación financiera adaptado al contexto costarricense, un campo poco explorado en investigaciones previas.

The purpose of this study was to analyze how artificial intelligence solutions can improve financial inclusion within Costa Rica’s Greater Metropolitan Area. The research addressed the scientific problem of limited financial literacy, low technological adoption among Small and Medium-sized Enterprises (SMEs), and the need for accessible tools that support informed financial decision-making. The main objective was to assess current financial literacy levels, identify barriers to the adoption of Artificial Intelligence tools, and propose guidelines for integrating Artificial Intelligence into financial education programs. A mixed-methods approach was used. First, a documentary review established the theoretical framework, followed by a structured survey administered to 100 entrepreneurs from vulnerable communities. Data was analyzed through descriptive statistics and thematic analysis. Findings revealed that although some participants demonstrated basic financial knowledge and used simple digital tools, significant gaps remained in digitalization and understanding of Artificial Intelligence. However, most respondents expressed willingness to adopt AI-based applications. This suggests that Artificial Intelligence can enhance personalized financial learning and support automated administrative and financial monitoring for SMEs. Key limitations included the use of non-probabilistic sampling and reliance on self-reported data. Future studies could address these limitations by incorporating representative samples and longitudinal research designs. The results may guide the development of AI-assisted financial education programs and digital tools intended to improve financial decision-making in vulnerable SMEs. The study offers an innovative, context-specific model that integrates Artificial Intelligence with financial education, an area with limited prior research in Costa Rica.