Rocha Gonzales, ManuelQuiñones Ruiz, Cristina Elena2025-10-062025-10-062025Solicitud URLhttps://hdl.handle.net/20.500.14621/8012cristina_quinones@unu.edu.peEste estudio evaluó el impacto de la transformación digital con IA en la administración universitaria desde la perspectiva de los estudiantes de Ingeniería Agroindustrial de la Universidad Nacional de Ucayali. Se adoptó un enfoque aplicado, no experimental, correlacional y transversal, combinando métodos cuantitativos y cualitativos. La muestra incluyó 124 estudiantes, y los datos fueron analizados en RStudio y gestionados en Microsoft Excel. Se aplicaron encuestas validadas con un alfa de Cronbach de 0.89. Los resultados evidencian avances en digitalización. La percepción de procesos administrativos automatizados mejoró: quienes no identificaban ninguno disminuyeron (19.35% a 16.13%), mientras que aquellos que reconocieron 3 a 5 procesos aumentaron (32.26% a 36.29%). La gestión de matrículas fue el área más beneficiada (?28.23% post-test). No obstante, solo 4.03% percibió un impacto muy positivo en servicios administrativos y 45.97% consideró insuficiente la infraestructura tecnológica. Aunque la confianza en IA creció (?39.52% en percepción de utilidad), persisten brechas digitales (25% las calificó como probables). El análisis de normalidad (Kolmogórov-Smirnov/Shapiro-Wilk) indicó que las variables no siguen una distribución normal (p (MENOR QUE) 0.01), justificando el uso de pruebas no paramétricas. Spearman reveló correlaciones significativas: la relación entre IA y percepción estudiantil pasó de moderada (rs=0.493??) en el Pre-Test a fuerte (rs=0.593??) en el Post-Test. Chi-cuadrado confirmó asociaciones significativas (p=0.000), destacando mejoras en gestión de matrículas (rs=0,546??) y satisfacción con las plataformas (rs=0.521??).spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Transformación digital/Inteligencia artificial/Administración universitaria/Percepción estudiantilGestión de gobiernos regional y locales y gestión empresarialinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04