¿Cómo las tecnologías de la Industria 4.0 ayudan a mejorar el rendimiento organizacional?

El propósito de este trabajo fue evaluar y determinar el impacto de las cinco tecnologías principales de la Industria 4.0 (3D Printing, Big Data Analytics, Cloud Computing, Internet of Things (IoT) y Robotics) en el desempeño organizacional de la industria minorista en el contexto de Pakistán.

Diseño/metodología/enfoque

La industria minorista del Pakistán fue elegida como sector objetivo, y la población objetivo estaba integrada por empleados de nivel superior, incluidos administradores de puestos de primer nivel a puestos de nivel superior, así como empleados subordinados que trabajaban bajo la supervisión de administradores de primer nivel, que poseían los conocimientos tecnológicos de la Industria 4.0. Los datos fueron recolectados a través de un cuestionario matricial basado en encuestas que se basó en una escala Likert de cinco puntos, que va desde “fuerte acuerdo” hasta “fuerte desacuerdo”. El proceso de análisis de datos se llevó a cabo utilizando IBM SPSS Statistics.

Conclusiones

Los hallazgos obtenidos por este trabajo de investigación mostraron una relación significativa entre los cinco pilares principales de la Industria 4.0 y el desempeño organizacional de la industria minorista de Pakistán. Además, los resultados obtenidos proporcionaron pruebas preliminares de que las tecnologías disruptivas de la Industria 4.0, en particular, la impresión 3D, el análisis de big data, la computación en la nube, IoT y la robótica, podrían ayudar a la industria minorista de Pakistán a resolver diversos problemas y desafíos, como los escasos ingresos, el aumento de los gastos y los sistemas no organizados.

Originalidad/valor

El presente estudio amplió el cuerpo teórico del conocimiento mediante el estudio y el examen de los cinco factores cruciales de la Industria 4.0 que contribuyen significativamente al sector de los servicios, en particular, la industria minorista, de las grandes economías de los mercados emergentes (BEM), incluido Pakistán.

Editor

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1. Introducción

Las revoluciones industriales han transformado totalmente las economías artesanales y basadas en la agricultura en economías basadas en fábricas, manufacturas mecanizadas e industrias a gran escala ( Rogers et al. , 1978 ). Como resultado, las nuevas fuentes de energía y máquinas y las formas innovadoras de gestionar el trabajo mejoraron significativamente la productividad y eficiencia de las industrias existentes ( Evans et al. , 2007 ). La revisión de la literatura sugiere que hay cuatro fases de la revolución industrial ( Kagermann et al. , 2013 ). La primera revolución industrial tuvo lugar a finales del siglo XVIII, y se centró en la mecanización, con el agua y el vapor que se utilizan para alimentar las fábricas. La segunda revolución industrial tuvo lugar a principios del siglo XX y se centró en la producción en masa y la electricidad. La electrónica, los sistemas informáticos y la automatización fueron el foco de la tercera revolución industrial, que se refiere al período de la década de 1970. La cuarta y actual revolución industrial (también conocida como Industria 4.0 – un término acuñado originalmente por el gobierno alemán en 2011) tuvo lugar a principios del siglo XXI y se centra en los sistemas ciberfísicos (CPS). Industria 4.0 es un término general, que utiliza varias tecnologías pioneras, que van desde sistemas ciberfísicos (CPS) y análisis de big data a través de IoT, impresión 3D y computación en la nube. Bajo el paraguas de la Industria 4.0, estas tecnologías de vanguardia dan lugar a una transformación única de la cadena de valor ( Zhou et al. , 2015 ). La industria 4.0 se refiere a la evolución de la automatización y a la adquisición de datos y tecnología, que, cuando se combina, transforma múltiples actividades de la cadena de valor, desde el diseño hasta la producción y desde la comercialización hasta la distribución ( Vaidya et al. , 2018 ). El avance de la tecnología fue el foco principal de las tres primeras revoluciones industriales, mientras que la Industria 4.0 enfatiza cómo la evolución y el avance de la tecnología están impactando la vida cotidiana. Gráfico 1 muestra las cuatro fases de la revolución industrial.

En los últimos años ha aumentado el interés por la industria 4.0, debido a su influencia de gran alcance ( Lasi et al. , 2014 ; Lu, 2017 ). Varios estudios han demostrado que las tecnologías disruptivas de la Industria 4.0 pueden combinar avances en el sector industrial. A lo largo de los años, se ha llevado a cabo una enorme cantidad de investigaciones para investigar el papel de la industria 4.0 en el sector de la producción, en particular en la industria manufacturera ( Frank et al. , 2019 ; Qi y Tao, 2018 ). Sin embargo, el papel de la industria 4.0 en el sector de los servicios, en particular en el sector minorista, sigue siendo poco comprendido. Además, no se han hecho intentos de explorar el impacto de la Industria 4.0 en el desempeño organizacional de la industria minorista en los países en desarrollo, como el Pakistán, que ha hecho una enorme contribución al desarrollo económico total del Pakistán. Junto con la industria mayorista, la industria minorista consiste en más de un tercio del sector de servicios de Pakistán, que representa más del 53% del PIB de Pakistán ( Imran, 2018 ).

Por lo tanto, por primera vez, este estudio dio el paso sin precedentes para evaluar y determinar el impacto de las diversas tecnologías disruptivas de la Industria 4.0, como la impresión 3D, el análisis de big data, la computación en la nube, el Internet de las cosas (IoT) y la robótica, en el rendimiento organizacional de la industria minorista de Pakistán, que es uno de los mercados minoristas de más rápido crecimiento en el mundo.

Este trabajo de investigación se llevó a cabo de dos maneras. En primer lugar, se llevó a cabo un examen exhaustivo de la literatura sobre la Industria 4.0, el desempeño de la organización y la industria minorista de las economías de la BEM, como el Pakistán. Esta revisión de la literatura sirvió para: desarrollar la declaración del problema, plantear preguntas de investigación, definir las variables relevantes para el problema investigado por este trabajo de investigación, proponer hipótesis para este trabajo de investigación, y desarrollar un modelo de investigación integral para el estudio a realizar. Con este fin, se examinó una amplia gama de fuentes, como los servicios de abstracción e indexación, los exámenes anuales, los documentos gubernamentales, los manuales y enciclopedias, los principales motores de búsqueda pública y los artículos de revisión. En segundo lugar, después de completar la revisión de la literatura, se utilizó un enfoque cuantitativo para llevar a cabo el proceso de análisis de datos, que incluyó el uso de un cuestionario de encuesta matricial para recoger las respuestas de los participantes y verificar las hipótesis propuestas. Para este análisis se utilizó IBM SPSS Statistics. Los participantes de este trabajo de investigación incluyeron empleados de nivel superior de la industria minorista de Pakistán, incluyendo de primer nivel a altos directivos, así como empleados subordinados que trabajan bajo la supervisión de administradores de primer nivel. La industria 4.0 fue tomada como la variable independiente, y se consideraron cinco pilares básicos de la industria 4.0, que incluían impresión 3D, análisis de big data, computación en la nube, IoT y robótica. El desempeño organizacional de la industria minorista fue tomado como la variable dependiente.

Los resultados obtenidos mostraron una relación significativa entre los cinco pilares básicos de la Industria 4.0 y el desempeño de la organización de la industria minorista de Pakistán, es decir, la implementación de la Industria 4.0 y sus tecnologías de vanguardia relacionadas dentro de la industria minorista de Pakistán parecen ayudar a mejorar el rendimiento organizativo general de la industria minorista. Los resultados obtenidos por este estudio podrían ser utilizados por una amplia gama de audiencias, como proveedores de negocios, expertos de la Industria 4.0, académicos e investigadores relacionados con los diversos campos de las ciencias sociales, para obtener una visión completa del vínculo entre las cinco tecnologías principales de la Industria 4.0 y el rendimiento organizativo general de la industria minorista. Además, el estudio realizado se centró principalmente en la perspectiva de gestión de la Industria 4.0, que podría ayudar a los gestores y responsables de la formulación de políticas del sector de los servicios, en particular el sector minorista, a tomar decisiones mejor fundamentadas, lo que, a largo plazo, ayudaría no sólo a mejorar el rendimiento general de la organización, sino también a lograr una ventaja competitiva sostenible en el contexto de la Industria 4.0.

1.1 Cuestiones de investigación

El trabajo de investigación realizado pretende buscar respuestas a las siguientes preguntas de investigación:

¿Tiene repercusiones la industria 4.0 en el sector de los servicios, en particular en la industria minorista de Pakistán?

¿En qué medida afecta la Industria 4.0 al desempeño organizacional de la industria minorista de Pakistán?

1.2 Objetivos de investigación

El objetivo de este trabajo de investigación es evaluar y determinar el impacto de la Industria 4.0 y sus cinco tecnologías básicas, es decir. Impresión 3D, big data analytics, cloud computing, IoT y robótica, sobre el desempeño organizacional de la industria minorista en el contexto de Pakistán. Las cinco tecnologías innovadoras de impresión 3D, big data analytics, cloud computing, IoT y robótica de la industria 4.0 se toman como variables independientes, y el rendimiento organizacional de la industria minorista se toma como variable dependiente.

2. Revisión de la literatura

2.1 Industria 4.0

La industria 4.0 ha transformado significativamente el funcionamiento de las empresas y organizaciones en el siglo XXI ( Iqbal et al. , 2020 ). Es un término general, que utiliza varias tecnologías pioneras, que van desde sistemas ciberfísicos (CPS) y análisis de big data a través de IoT, impresión 3D y computación en la nube. Bajo el paraguas de la Industria 4.0, estas tecnologías de vanguardia resultan en la transformación única de esta cadena de valor ( Zhou et al. , 2015 ). Gráfico 2 muestra varias tendencias tecnológicas y principios de diseño de la Industria 4.0.

Numerosos estudiosos han ofrecido explicaciones para la Industria 4.0 ( Safar et al. , 2020 ). El estudio realizado por Xu et al. (2018) reveló que la Industria 4.0 ayuda a mejorar la eficiencia y competencia de la fabricación adoptando tecnologías avanzadas de la información y la comunicación (TIC) en el sector manufacturero. Parece haber un acuerdo general en la literatura sobre la Industria 4.0 en el sentido de que la Industria 4.0 mejorará la experiencia, la eficiencia y la productividad de los clientes ( Chen et al. , 2017 ; Imran, 2018 ). Además, la industria 4.0 proporcionará una mayor agilidad y flexibilidad y, como resultado, la rentabilidad aumentará en gran medida.

La industria 4.0 permite tanto a las empresas como a las organizaciones establecer vínculos en todo el mundo que integren sus sistemas de almacenamiento, instalaciones de producción y maquinaria basada en los CPS ( Singhal, 2020 ). Como resultado de ello, se han mejorado considerablemente varios procesos industriales relacionados con la ingeniería, la gestión del ciclo de vida, la fabricación, el uso de materiales y la cadena de suministro. Además, con la Industria 4.0, los clientes serán libres de personalizar sus productos cuando sea necesario y esto ayudará a aumentar los beneficios y reducir los residuos de fabricación. Además, la Industria 4.0 permitiría a los procesos de ingeniería y a las empresas hacer los cambios necesarios a la undécima hora y lograr una transparencia de extremo a extremo en todo el proceso de fabricación – ayudando a tomar decisiones optimizadas ( Hofmann y Rüsch, 2017 ). Además, la Industria 4.0 ayudará a las pequeñas empresas y a las nuevas empresas a desarrollar y prestar servicios posteriores. En resumen, la Industria 4.0 fomentará finalmente formas novedosas de crear modelos y valores empresariales ( Islam et al. , 2018 ).

La industria 4.0 también tiene un gran potencial para hacer frente a los acuciantes problemas sociales contemporáneos, como la utilización eficiente de la energía y otros recursos, el cambio demográfico y la producción urbana. Con la Industria 4.0, las ganancias de eficiencia y la productividad sin parar de los recursos se pueden entregar a través de la red de valor completa. Además, las condiciones de trabajo se transformarán de manera singular, lo que dará lugar a una mayor consideración de los factores sociales y los cambios demográficos. Las máquinas realizarán tareas rutinarias, mientras que se alentará a los seres humanos a realizar nuevas actividades de valor añadido. Además, la flexibilidad de las empresas y organizaciones ayudará a sus empleados a lograr un mejor equilibrio en la vida personal y profesional.

2.1.1 Impresión en 3D

En la era de la Industria 4.0, los proveedores, las empresas digitales y los clientes caen y trabajan bajo el paraguas de los ecosistemas digitales industriales. La literatura existente relacionada con la industria 4.0 muestra que la impresión en 3D es uno de los pilares fundamentales de la industria 4.0, y que puede combinar avances en el sector industrial, en particular en la fabricación ( Almada-Lobo, 2015 ). La evidencia empírica confirma que la impresión 3D puede alterar significativamente toda la cadena de valor. Además, al utilizar la impresión 3D, los clientes son libres de personalizar completamente los productos, lo que permite a las empresas pasar de la producción tradicional a la personalización completa ( Yin et al. , 2018 ). Además, la producción se convertirá en producción distribuida en lugar de producción centralizada tradicional. De hecho, la impresión 3D remodelará completamente la forma en que se fabrican, entregan y mantienen los diferentes productos.

Investigaciones recientes muestran que, aparte de la industria manufacturera, la impresión en 3D también tendrá un impacto positivo en la industria de la salud, la fabricación de equipos de defensa y la venta al por menor. La literatura existente relacionada con la impresión en 3D muestra que la industria minorista puede verse perturbada mediante la incorporación de la impresión en 3D en los modelos empresariales y en diferentes partes de la cadena de suministro ( Tjahjono et al. , 2017 ). La impresión 3D puede ayudar a satisfacer mejor los requisitos y demandas del cliente, lo que resulta en una mejor experiencia del cliente.

La literatura actual sobre la utilización de la impresión 3D en la Industria 4.0 sugiere que la impresión 3D juega un papel fundamental en la transformación digital de las industrias debido a su calidad, velocidad, costos reducidos, seguridad y fiabilidad. En general, se está de acuerdo en que la mejora de la calidad y la reducción de los costos de la impresión en 3D llevará finalmente a la impresión en 3D al nivel de producción en masa. Además, la gama de productos producidos también aumentará con el desarrollo ulterior de la impresión en 3D ( Horst et al. , 2018 ).

2.1.2 Análisis de grandes datos

Big data se refiere a una enorme cantidad de datos generados por máquinas a través de blogs, comentarios, transacciones comerciales, documentos, mensajes, fotos, formularios web y weblogs ( Weber, 2009 ). Sobre la base de las fuentes de generación de datos, los macrodatos pueden clasificarse en macrodatos profesionales, macrodatos personales y macrodatos sociales ( Li et al. , 2018 ). La literatura actual sobre la Industria 4.0 sugiere que el análisis de big data es uno de los pilares esenciales de la Industria 4.0, y que ayuda a manejar eficazmente en fábricas inteligentes ( Wang et al. , 2016 ; Witkowski, 2017 ). Para gestionar eficazmente las fábricas inteligentes, las últimas herramientas y tecnologías son cruciales para el procesamiento de big data y para convertirlo en una forma que puede proporcionar información valiosa a las empresas y organizaciones. En la Industria 4.0, los macrodatos generados por las industrias se denominan macrodatos industriales, por lo que las industrias los generan a través de la utilización de datos basados en la cibernética, datos basados en la nube, datos, que se obtienen de dispositivos IoT y cámaras de vigilancia, interfaces humano-computadora, móviles y sensores inteligentes. Estos datos generados pueden enviarse a la nube para su procesamiento y análisis de nivel avanzado, o pueden almacenarse directamente en la base de datos de la industria para su utilización futura ( Yan et al. , 2017 ). En consecuencia, los macrodatos y la Industria 4.0 pueden remodelar los procesos industriales en términos de consumo de recursos, optimización de procesos y automatización, y así lograr el desarrollo sostenible ( Bettencourt, 2014 ; Oliveira, 2019 ; Wu et al. , 2016 ; Zhang et al. , 2020 ).

2.1.3 Computación en la nube

El papel de la nube es innovador en la convergencia de diversas innovaciones en diferentes campos ( Almarabeh et al. , 2016 ; Schmidt et al. , 2015 ). Ha ayudado a desarrollar de manera espectacular la infraestructura del mercado y los sistemas tecnológicos, transformando la gama correcta de servicios en una colección adaptativa y flexible de solicitantes que se han adaptado continuamente para satisfacer las necesidades tanto de las empresas como de los consumidores ( Foster et al. , 2008 ). En un entorno continuamente cambiante y altamente competitivo, el mundo empresarial tiene que ofrecer una versatilidad y eficiencia superiores para obtener un rendimiento organizacional en el contexto de la satisfacción de la demanda del consumidor ( Sether, 2016 ). La incapacidad para prestar servicios al ritmo necesario puede dar lugar a un fracaso de las empresas. Estos fallos de rendimiento a nivel de mercado pueden atribuirse a la ausencia de tecnologías flexibles en los sistemas anfitriones, lo que da lugar a una reducción de la producción y a la pérdida de clientes ( Putnik et al. , 2013 ). Un sistema incapaz fracasará eventualmente, y la base de consumidores debería predecir resultados similares si no se ajustan y se preparan con las mejoras necesarias. El incumplimiento de este criterio creará problemas para toda la industria. La computación en nube, sin embargo, puede ayudar a cumplir los objetivos de marketing existentes y satisfacer las necesidades empresariales emergentes. Además, puede ayudar tanto a las empresas como a las organizaciones a hacer frente con eficacia a los problemas operacionales y de organización. La literatura existente sobre computación en nube muestra que la computación en nube es ahora un componente crítico del desarrollo tecnológico de la sociedad contemporánea ( Xue y Xin, 2016 ). Numerosas empresas y organizaciones dependen de ella para llevar a cabo tareas importantes ( Aljabre, 2012 ; Saini et al. , 2019 ). Además, con la expansión de la digitalización y la elevación de la tecnología en todo el mundo, varias industrias han integrado los métodos computadorizados y digitales de gestión del empleo y dependen en gran medida de las últimas tecnologías para maximizar su productividad ( Wu et al. , 2012 ; Zhang et al. , 2014 ).

2.1.4 Internet de las cosas (IoT)

El IoT tiene diversos usos, funciones e instalaciones en la vida cotidiana y en diversos ámbitos; vincula el mundo real con el mundo digital y permite que las computadoras y los seres humanos se vinculen ubicuamente ( Vermesan et al. , 2011 ). Además, IoT –específicamente el Internet industrial de las cosas (IIoT)– es la verdadera fuerza de ignición detrás de la Industria 4.0. Industria 4.0 combina la producción convencional y los procesos de negocio con innovaciones revolucionarias, como CPS, comunicación de máquina a máquina (M2M) y IoT ( Zhou et al. , 2015 ). A su vez, transforma las empresas convencionales en empresas inteligentes mediante la autopersonalización, la autogestión, la autooptimización y la autocognición en el sector industrial ( Dlamini y Johnston, 2016 ). Además, la IoT puede proporcionar a las industrias una amplia variedad de soluciones y numerosas tecnologías y servicios tradicionales y modernos que mejoren la calidad de vida y contribuyan a las perspectivas y beneficios íntimos, técnicos y económicos ( Li et al. , 2011 ; Nagy et al. , 2018 ).

IoT utiliza la comunicación independiente, fiable y estable, así como el intercambio de datos entre dispositivos y tecnologías en el mundo moderno, lo que conduce a la realización de la colaboración y la interconexión M2M y la incorporación de la información en las aplicaciones ( Chowdhury y Raut, 2019 ). En consecuencia, las computadoras pueden procesar el conocimiento y los datos y hacer juicios instantáneos como humanos, al igual que los juicios racionales, pero sin ninguna implicación humana. El IoT construirá así un entorno más seguro para las personas, donde las cosas que les rodean sepan lo que quieren, necesitan y similares, y se comporten en consecuencia sin necesidad de órdenes humanas específicas ( Kanagachidambaresan et al. , 2020 ).

2.1.5 Robótica

La competitividad va en aumento cada día en el actual clima de mercado, y es vital para tomar mejores decisiones en el momento oportuno, de modo que los sistemas más inteligentes puedan tomar decisiones inteligentes ( Galin y Meshcheryakov, 2019 ). Las máquinas en forma de robots de décadas de antigüedad se utilizan para ejecutar roles designados en los procesos de producción ( Albers et al. , 2016 ). Simultáneamente, a los seres humanos se les asignan funciones predeterminadas en asociación, como comprobar la consistencia de los productos básicos y descartar aquellos que tienen deficiencias. La robótica desempeña una función esencial en toda la fabricación moderna y puede ejecutar inteligentemente sus tareas, haciendo hincapié en la salud, la eficiencia y el trabajo en equipo ( Bahrin et al. , 2016 ). Las industrias de la inteligencia artificial y la robótica son las principales innovaciones y proporcionan la tecnología para impulsar tanto la demanda como la economía ( Acemoglu y Restrepo, 2019 ).

La revisión de la literatura muestra que la robótica es la piedra angular de la Industria 4.0. De hecho, las fábricas inteligentes que incorporan robots serán totalmente programadas y autónomas ( Bayram e Ince, 2018 ; Dhanabalan y Sathish, 2018 ; Klincewicz, 2018 ). Estas fábricas se convertirán en un entorno de fabricación altamente productivo, con computadoras que se utilizan en diversas etapas de producción y redes de transporte que comparten conocimientos continuamente sin mucha participación humana ( Bartodziej, 2017 ). Además, las soluciones de automatización adaptables permiten la producción a medida, lo que, a su vez, ayuda a satisfacer las necesidades cada vez más complejas de los clientes y consumidores ( Goel y Gupta, 2020 ).

2.2 Desempeño institucional

Para fines de lucro y sin fines de lucro, el rendimiento de las organizaciones es el tema más crítico para cualquier corporación. La comprensión de los factores que influyen en el desempeño de la organización es crucial para los administradores. Sin embargo, no es un trabajo particularmente oneroso describir, conceptualizar y evaluar el desempeño. Por lo tanto, el desempeño organizacional se define como la medida en que una empresa puede satisfacer las necesidades de los accionistas y los requisitos de supervivencia. Por lo tanto, el rendimiento no está razonablemente asociado a un determinado volumen de negocios, una cuota de mercado significativa o el suministro de los mejores productos. Para que también se puede lograr simultáneamente a través de una descripción de rendimiento. El rendimiento organizacional puede verse afectado por diversos factores combinados en formas inusuales que mejoran la eficiencia o dificultan la producción ( Aluko, 2003 ; Ramayah et al. , 2011 ). Para tener éxito en la era digital, las empresas pueden utilizar mecanismos de evaluación del rendimiento extraídos de sus conocimientos y enfoques ( Mushref y Ahmad, 2011 ).

De acuerdo con Aluko (2003) , el desempeño organizacional se refiere a la capacidad de la organización para satisfacer las necesidades de los clientes, empleados y propietarios por igual. Los investigadores suelen centrarse en las mediciones del rendimiento relativo, ya que éstas se basan en mediciones cuantitativas y son las que se utilizan para identificar a los oponentes ( Tíos, 2011 ). Es esencial aclarar cómo interactúa una empresa con sus pares de negocios al evaluar la eficiencia operativa. Por lo tanto, es necesario utilizar un método industrial comparativo al crear instrumentos de evaluación del rendimiento de las empresas que se muestren de una amplia gama de industrias ( Allen y Helms, 2006 ). De acuerdo con Narver y Slater (1990) , el desempeño organizacional puede medirse de manera subjetiva y objetiva. Las medidas subjetivas se centran en las opiniones o estimaciones proporcionadas por los encuestados a los que normalmente se pide que evalúen su desempeño organizacional. Sin embargo, las medidas objetivas se centran en la información y pueden probarse objetivamente, ya sea solicitando a los encuestados que revelen valores absolutos, o revisando fuentes secundarias ( Gosselin, 2005 ). En consecuencia, la evaluación del desempeño es el factor determinante esencial de la mejora del desempeño y, en última instancia, repercute en el desempeño de la organización.

2.3 Industria minorista del Pakistán

La venta al por menor incluye una interacción transparente con los clientes y la gestión de extremo a extremo de las operaciones de la empresa ( Ghani, 2005 ). En los últimos años, Pakistán ha visto un cambio de pequeños grupos de supermercados a grandes mayoristas y centros comerciales. Ha sido testigo de una importante transformación del comercio al por menor y ha sido sede de varias marcas multinacionales y cadenas de venta al por mayor extranjeras de renombre ( Khan et al. , 2014 ).

El sector minorista del Pakistán es excepcional y se ha convertido en el tercer sector más grande después de la agricultura y la minería, sin embargo, todavía no está organizado. Durante la última década, el porcentaje del PIB del comercio al por mayor y al por menor ha sido de alrededor del 17,5%, y el de los servicios públicos de alrededor del 34%. El comercio minorista es también el segundo empleador más grande del mundo, reclutando alrededor del 16% de la fuerza laboral total del mundo. Dado que el comercio al por mayor y al por menor ocupa más de un tercio del mercado de servicios de Pakistán, que representa más del 53% del PIB de Pakistán, existe un vínculo claro entre los tres crecimientos. El comercio al por mayor y al por menor del Pakistán dirige el desarrollo económico general del país al tener un impacto significativo en la contracción y expansión de los servicios y el aumento del PIB ( Ahmed y Ahsan, 2011 ).

El mercado minorista es uno de los sectores primarios de Pakistán. Sin embargo, se ha enfrentado a numerosos problemas basados en el desarrollo. Debido a la disminución de los avances técnicos, la industria minorista no está produciendo una eficiencia óptima. Además, la industria de negocios en línea de Pakistán es muy competitiva y volátil, y el sector minorista está luchando para hacer frente a numerosos problemas. Además, en relación con otros países vecinos, como la India, China y Malasia, la industria minorista del Pakistán carece de importancia. Por lo tanto, para lograr una ventaja competitiva sostenible y un mejor rendimiento organizativo general, la industria minorista de Pakistán podría seguir las tendencias tecnológicas actuales aprovechando el verdadero potencial de la Industria 4.0 y sus diversas tecnologías innovadoras, como la impresión 3D, el análisis de macrodatos, la computación en nube, IoT y la robótica. La incorporación de estas tecnologías de innovación en la industria minorista del Pakistán podría ayudar a resolver diversos problemas y desafíos de la organización y, por lo tanto, mejorar el desempeño general de la organización.

3. Modelo de investigación y desarrollo de hipótesis

3.1 Desarrollo de hipótesis

3.1.1 Impresión en 3D y desempeño de la organización

Numerosos estudiosos han llevado a cabo estudios empíricos sobre la impresión en 3D para examinar sus posibles beneficios para las empresas y organizaciones. De acuerdo con Cohen (2014) , la impresión 3D ofrece numerosos beneficios convincentes, como reducir el tiempo de comercialización, aumentar la complejidad geométrica y reducir los costos de montaje y herramientas. La labor de Schniederjans (2017) demuestra que la impresión 3D ayuda a mejorar el rendimiento de la gestión de la cadena de suministro y optimizar las operaciones. Además, los diseños innovadores pueden mejorarse significativamente mediante la implantación de la impresión 3D en las industrias. Vanderploeg et al. (2017) afirma que la impresión 3D ayuda a las empresas y organizaciones a desarrollar prototipos y ayuda a las empresas a crear productos personalizados de acuerdo con las necesidades de los consumidores. Además, la impresión 3D ayuda a mejorar la calidad de los productos y reduce el tiempo de entrega general, lo que conduce a una mayor eficiencia y eficacia organizativa general.

Con base en los hallazgos de la literatura, como se mencionó anteriormente, este estudio propone la siguiente hipótesis:

La impresión 3D tiene una relación significativa con el rendimiento organizacional.

3.1.2 Análisis de grandes datos y desempeño organizacional

La literatura existente sobre big data analytics muestra que big data analytics ayuda a las empresas y organizaciones a mejorar su rendimiento organizacional general. En su estudio de big data analytics y desempeño organizacional, Bogdan y Borza (2019) encontró que el big data analytics juega un papel crucial en el desempeño global de la organización. Además, afirman que el análisis de big data aumenta la eficacia del proceso de toma de decisiones. Además, big data analytics ayuda a mejorar la satisfacción del cliente debido a una mejor gestión de las relaciones con el cliente y la adopción de big data analytics resulta en un aumento de las ventas y una mayor cuota de mercado. Big data analytics ayuda a lograr una agilidad firme, lo que resulta en la mejora de la capacidad de una organización para predecir y responder a los desarrollos. Wamba et al. (2017) argumentan que la adopción por las empresas de análisis de macrodatos puede ayudar significativamente a lograr una ventaja competitiva sostenible sobre aquellos que no utilizan los beneficios de análisis de macrodatos. En su estudio de la analítica de big data y el rendimiento empresarial, Popovič et al. (2018) encontró que big data analytics promueve el ahorro de costos, aumenta la eficiencia, fomenta una mejor gestión de casos y aumenta la satisfacción del cliente.

Con base en los hallazgos de la literatura, como se mencionó anteriormente, este estudio propone la siguiente hipótesis:

Big Data Analytics tiene una relación significativa con el rendimiento organizacional.

3.1.3 Computación en nube y desempeño organizacional

Numerosos estudiosos han tratado de entender la computación en la nube. El estudio realizado por Gangwar (2017) revela que la adopción de la computación en nube por parte de empresas y organizaciones puede ayudar significativamente a lograr rentabilidad y mejorar su rendimiento organizacional general. La labor de Ratten (2016) demuestra que la computación en nube proporciona a las empresas un mecanismo más sólido de gestión del conocimiento, lo que permite una mayor correlación entre los sistemas de información y las normas organizativas. En su discusión sobre la computación en nube y el rendimiento firme, Hijo et al. (2011) afirma que la computación en nube ayuda a las empresas y organizaciones a aumentar su valor de mercado global. Schniederjans y Hales (2016) apoyar la idea de que la computación en nube puede ayudar a las empresas a mantener una buena cooperación en la cadena de suministro y alinear los resultados medioambientales y económicos. Ooi et al. (2018) llevó a cabo un extenso estudio sobre computación en nube y encontró que la adopción de la computación en nube por las industrias mejora la innovación, productividad y rendimiento de la organización.

Con base en los hallazgos de la literatura, como se mencionó anteriormente, este estudio propone la siguiente hipótesis:

Cloud Computing tiene una relación significativa con el rendimiento organizacional.

3.1.4 Internet de las cosas (IoT) y rendimiento organizacional

Numerosos estudiosos han examinado el papel del IoT en la mejora general del desempeño de la organización. El estudio realizado por Li y Li (2017) revela que IoT puede ayudar a las empresas y organizaciones a mantener su ventaja estratégica en el complejo ecosistema empresarial. Además, los entornos de las empresas y tecnologías modernas, con la ayuda de IoT, permiten a los administradores de la cadena de suministro abordar los problemas actuales y futuros de manera dinámica y crear procedimientos más tácticos y estratégicos para mejorar el crecimiento de la cadena de suministro, al tiempo que encuentran formas de mejorar la eficiencia de la cadena de suministro mediante la aplicación de prácticas y técnicas revolucionarias de gestión de la cadena de suministro. En su discusión sobre IoT y el desempeño de la empresa, Tang et al. (2018) argumentan que la implementación de IoT apoya a las empresas y organizaciones e influye significativamente en el rendimiento financiero, la rentabilidad y la demanda de los consumidores. La labor de Collymore (2017) demuestra que IoT puede ayudar a las organizaciones a mejorar su ventaja estratégica corporativa y su rendimiento general, y que IoT ayuda a las empresas a compilar, rastrear y evaluar el rendimiento de sus procesos organizacionales. Como resultado, la mejora en el desempeño operativo de una empresa puede tener un efecto enorme en los ingresos netos de las organizaciones.

Con base en los hallazgos de la literatura, como se mencionó anteriormente, este estudio propone la siguiente hipótesis:

Internet de las cosas (IoT) tiene una relación significativa con el rendimiento organizacional.

3.1.5 Robótica y desempeño institucional

La revisión de la literatura muestra que la robótica desempeña un papel crucial en la mejora del desempeño general de la organización. La labor de Graetz y Michaels (2018) demuestra que la robótica ayuda a las empresas y organizaciones no sólo aumentando el rendimiento global, sino también reduciendo los costes de producción. Además, encontraron que la robótica afecta sustancialmente y aumenta la productividad laboral general. El estudio realizado por Lichtenthaler (2019) revela que la inteligencia artificial y la robótica pueden ayudar a las empresas a alcanzar una ventaja competitiva sostenible sobre aquellas empresas que no se benefician de estas tecnologías disruptivas. Fragapane et al. (2020) Alegaron que la robótica aumenta la flexibilidad de la industria de producción, lo que, a su vez, aumenta la capacidad de la organización para responder a las necesidades de los clientes en un plazo razonable y maximizar la rentabilidad de la cadena de producción, sin incurrir en costes innecesarios ni la necesidad de comprometer recursos adicionales. La labor de Morikawa (2016) demuestra que la inteligencia artificial y la robótica contribuyen significativamente a mejorar el rendimiento general de la productividad de las industrias manufactureras y de servicios.

Con base en los hallazgos de la literatura, como se mencionó anteriormente, este estudio propone la siguiente hipótesis:

La robótica tiene una relación significativa con el desempeño organizacional.

3.2 Modelo de investigación

Con base en la revisión formal sistemática de la literatura y los hallazgos e interpretaciones de la literatura, se propuso un modelo de investigación integral en este estudio, que se muestra en Gráfico 4 .

4. Materiales y métodos

4.1 Muestreo y recopilación de datos

La industria minorista de Pakistán fue elegida como sector objetivo, con una población objetivo compuesta por empleados de alto nivel de la industria minorista de Pakistán, incluidos administradores que van desde puestos de primer nivel a puestos de alto nivel, así como empleados subordinados que trabajan bajo la supervisión de administradores de primer nivel que poseen los conocimientos tecnológicos de la Industria 4.0. Para asegurarse de que los participantes poseían el know-how tecnológico de la Industria 4.0, se llevaron a cabo breves entrevistas informales relacionadas con la Industria 4.0 y sus tecnologías relacionadas antes de la distribución del cuestionario de la encuesta, que ayudó a preseleccionar a los participantes más adecuados para el trabajo de investigación posterior, excluyendo a aquellos que no conocían la Industria 4.0 y sus tecnologías relacionadas. Los datos se recogieron mediante un cuestionario matricial. El trabajo de Comrey y Lee (2013) demuestra que el tamaño aceptable de una muestra debe ser superior a 200 encuestados. Basándose en su trabajo, Haque et al. (2017) destacar que cualquier tamaño de muestra de más de 200 es adecuado en la investigación de ciencias sociales para llegar a una inferencia razonable. En consecuencia, se enviaron 630 cuestionarios de encuesta en línea y fuera de línea a los encuestados, con instrucciones adecuadas sobre cómo rellenar correctamente los cuestionarios de encuesta, así como el propósito de la investigación, que resultó ser eficiente. Los métodos de distribución de cuestionarios en línea incluían formularios de Google, correo electrónico y plataformas de redes sociales, en los que los métodos de distribución de cuestionarios fuera de línea incluían visitar a los participantes en persona y enviar las copias impresas de los cuestionarios de la encuesta a los que no estaban disponibles para una reunión en persona, por razones personales. Después de enviar los cuestionarios de la encuesta en línea y fuera de línea, se recogieron 477 respuestas, con una tasa de respuesta del 75,71%. De estas 477 respuestas, 8 resultaron inválidas. Por lo tanto, se utilizaron 469 cuestionarios de encuestas por fin, lo que constituye un tamaño de muestra aceptable para extraer conclusiones. El método de muestreo utilizado para el trabajo de investigación posterior fue el muestreo representativo, con el fin de garantizar que sólo los participantes sean dirigidos que realmente representan a la población mayor, lo que, como resultado, ayuda a mejorar la precisión general del trabajo de investigación que se va a llevar a cabo.

4.2 Instrumentos de investigación

Se utilizó un enfoque cuantitativo para reunir las respuestas de los participantes, que incluyó el uso de un cuestionario de encuesta basado en la matriz, basado en una escala Likert de cinco puntos, que va desde “concordar firmemente” hasta “fuertemente discrepar”. El cuestionario de la encuesta fue diseñado y luego dividido en dos segmentaciones principales: (1) la segmentación demográfica y (2) la segmentación de actitud y comportamiento. La parte de segmentación demográfica del cuestionario de la encuesta se basó en los perfiles demográficos de los encuestados, que comprendían cuatro elementos: 1) sexo, 2) edad, 3) nivel de educación y 4) experiencia laboral. Cuadro 1 muestra los perfiles demográficos de los encuestados en términos de género, edad, nivel de educación y experiencia laboral.

La parte de segmentación de actitud y comportamiento del cuestionario de la encuesta se basó en los ítems de investigación de actitud y comportamiento, basados en las variables clave independientes y dependientes de este estudio, es decir. Impresión 3D, big data analytics, computación en la nube, IoT, robótica y rendimiento organizacional.

La sección de impresión 3D se componía de cinco ítems, los cuales fueron tomados del estudio por Schniederjans (2017) . Se pidió a los participantes que respondieran a una variedad de preguntas sobre la impresión 3D, como “la impresión 3D aumenta la productividad de nuestra organización”.

La sección de análisis de macrodatos contenía ocho ítems, de los cuales seis fueron tomados del estudio de NewVantage Partners (2012) , mientras que se elaboraron dos nuevos artículos. Se pidió a los participantes que respondieran a una variedad de preguntas sobre el análisis de big data, como “el uso del análisis de big data permite a nuestra organización tomar mejores decisiones basadas en hechos”.

La sección de computación en la nube se componía de siete elementos, que fueron desarrollados recientemente. Se pidió a los participantes que respondieran a varias preguntas sobre computación en la nube, como “la computación en la nube ayuda a nuestra organización a lograr una mejor colaboración entre los equipos”.

La sección de IoT contenía siete ítems, de los cuales tres fueron tomados del estudio de Imran (2018) , mientras que cuatro artículos fueron desarrollados recientemente. Se pidió a los participantes que respondieran a varias preguntas sobre IoT, como “usar IoT ayuda a nuestra organización a proporcionar una mejor comunicación entre los empleados”.

La sección de robótica se componía de seis artículos, todos los cuales estaban recién desarrollados. Se pidió a los participantes que respondieran a varias preguntas sobre la robótica, como “el uso de la robótica permite a nuestra organización reducir los riesgos”.

La sección sobre el desempeño de la organización contiene cinco temas, que se tomaron del estudio de Powell (1995) . Se pidió a los participantes que respondieran a una variedad de preguntas sobre el desempeño de la organización, tales como “en los últimos tres años, nuestro desempeño financiero ha sido excepcional”.

5. Resultados y discusión

5.1 Resultados

5.1.1 Análisis de fiabilidad y validez

IBM SPSS Statistics fue utilizado para el análisis de datos. La fiabilidad del instrumento de investigación se probó utilizando el alfa de Cronbach, mientras que la medida KMO de la adecuación del muestreo y la prueba de esfericidad de Bartlett se utilizaron para probar la validez del instrumento de investigación. Cuadro 2 muestra los resultados del análisis de fiabilidad y validez.

La literatura existente sobre el alfa de Cronbach muestra que para pasar la prueba de confiabilidad, cada variable del instrumento de investigación necesita tener un valor alfa de Cronbach mayor o igual a 0,7. Cuadro 2 muestra que cada variable del instrumento de investigación tenía un valor alfa de Cronbach superior a 0,7. Por lo tanto, la prueba de fiabilidad fue aprobada con éxito por el instrumento de investigación. Para pasar la prueba de validez, se acepta generalmente que cada variable del instrumento de investigación debe tener un valor KMO mayor o igual a 0,5. Además, cada variable del instrumento de investigación también debería tener un p -valor (sig.) de menos de 0,05. Cuadro 2 muestra que cada variable del instrumento de investigación tenía un valor de KMO superior a 0,5. Además, cada variable del instrumento de investigación tenía un p - un valor de 0,000. En consecuencia, la prueba de validez también fue aprobada con éxito por el instrumento de investigación. Por lo tanto, puede concluirse que el instrumento de investigación ha demostrado ser a la vez fiable y válido.

5.1.2 Análisis de correlación y regresión

Se realizó un análisis de correlación para evaluar la relación entre todas las variables del instrumento de investigación. Cuadro 3 muestra los resultados del análisis de correlación para todas las variables del instrumento de investigación, y Cuadro 4 muestra los resultados del análisis de correlación entre Industria 4.0 (una sola variable calculada sumando las cinco variables de Industria 4.0) y desempeño organizacional.

Cuadro 3 muestra que se obtuvieron correlaciones positivas y estadísticamente significativas para impresión 3D, big data analytics, cloud computing, IoT, robótica y desempeño organizacional. Además, cuando se tomó la Industria 4.0 como una sola variable, se obtuvo una correlación entre la Industria 4.0 y el desempeño organizacional, que también fue positivo y estadísticamente significativo (como se muestra en Cuadro 4 ). Gráfico 5 muestra el modelo de investigación con las correlaciones obtenidas.

Todas las variables del instrumento de investigación fueron positivas y se correlacionaron significativamente entre sí. Por lo tanto, los hallazgos obtenidos fueron encontrados adecuados para realizar el análisis de regresión.

El análisis de regresión se realizó de dos maneras: (1) un análisis de regresión entre cada variable de Industria 4.0 y desempeño organizacional, y (2) un análisis de regresión entre Industria 4.0 (una sola variable calculada sumando las cinco variables de Industria 4.0) y desempeño organizacional. Para realizar un análisis de regresión para todas las variables de la Industria 4.0 y desempeño organizacional, se tomaron como variables independientes la impresión 3D, análisis de big data, computación en nube, IoT y robótica, y el desempeño organizacional como variable dependiente. Cuadro 5 muestra los resultados del análisis de regresión para las cinco variables de Industria 4.0 y desempeño organizacional.

En general, se admite que una hipótesis con un t -valor de mayor o igual a 1,96 se considera como una hipótesis aceptada, mientras que una hipótesis con un t -valor inferior a 1,96 se considera como una hipótesis rechazada. Cuadro 5 muestra que los resultados arrojaron una relación estadísticamente significativa entre la impresión 3D y el desempeño organizacional. Hipótesis 1 Por lo tanto, se acepta. Del mismo modo, se obtuvo una relación estadísticamente significativa entre el análisis de big data y el desempeño organizacional y, por lo tanto, Hipótesis 2 no fue rechazada. Además, la relación entre computación en nube y desempeño organizacional fue estadísticamente significativa. Por lo tanto, Hipótesis 3 fue aceptado. Además, los resultados arrojaron una relación estadísticamente significativa entre IoT y el desempeño organizacional y, por lo tanto, Hipótesis 4 no fue rechazada. También se encontró que la relación entre la robótica y el desempeño organizacional era estadísticamente significativa y Hipótesis 5 Así pues, se aceptó. Además, el β -valores, mostrados en Cuadro 5 , indicar que todas las relaciones obtenidas fueron positivas. Las hipótesis junto con sus indicadores estadísticos de relevancia se muestran en Cuadro 6 .

Además, también se realizó el análisis de regresión entre Industria 4.0 (una sola variable calculada sumando las cinco variables de Industria 4.0) y desempeño organizacional, donde Industria 4.0 fue tomada como variable independiente, y desempeño organizacional como variable dependiente. Cuadro 7 muestra los resultados del análisis de regresión entre la Industria 4.0 y el desempeño organizacional.

Cuadro 7 muestra que los resultados también produjeron una relación estadísticamente significativa entre la Industria 4.0 y el desempeño organizacional. Por otra parte, el β -valor, mostrado en Cuadro 7 , indica que la relación obtenida fue positiva.

5.2 Debates

Este estudio se llevó a cabo para evaluar y determinar el impacto de las cinco tecnologías disruptivas de la Industria 4.0 en el desempeño organizacional de la industria minorista de Pakistán, que se encuentra entre los mercados minoristas de más rápido crecimiento en el mundo. Los resultados obtenidos proporcionaron pruebas convincentes de una fuerte asociación entre los cinco pilares fundamentales de la Industria 4.0 y el rendimiento organizativo de la industria minorista de Pakistán, es decir, la implementación de la Industria 4.0 y sus tecnologías de vanguardia relacionadas en la industria minorista de Pakistán podrían ayudar a mejorar el rendimiento organizativo general de la industria minorista.

Los hallazgos obtenidos demuestran que hubo una relación estadísticamente significativa entre la impresión 3D y el desempeño organizacional. A t -valor de 10,040 y un β -valor de 0,421 indica que la impresión 3D tuvo una relación positiva y directa con el desempeño organizacional. Los resultados obtenidos proporcionaron evidencia preliminar de que la impresión 3D puede ayudar a realizar tareas y actividades más rápidamente y que la impresión 3D puede aumentar la productividad organizacional. Por lo tanto, la implementación de la impresión 3D conduce a un aumento en el rendimiento organizacional general de la industria minorista del Pakistán. Nuestros hallazgos son consistentes con los resultados obtenidos por Cohen (2014) y Schniederjans (2017) .

Los resultados arrojaron una relación estadísticamente significativa entre el análisis de big data y el desempeño organizacional. A t -valor de 10.375 y una β -el valor de 0,433 indica una relación positiva y directa entre el análisis de big data y el rendimiento organizacional. Los hallazgos obtenidos proporcionaron evidencia preliminar de que el análisis de big data puede mejorar la experiencia del cliente y conducir a la toma de mejores decisiones basadas en hechos, y lograr operaciones organizativas más eficientes. Además, el análisis de big data puede permitir un aumento de las ventas y reducir los riesgos. En consecuencia, la aplicación de análisis de macrodatos aumentaría el rendimiento general de la organización de la industria minorista del Pakistán. Además, nuestros hallazgos están en línea con los estudios realizados por Bogdan y Borza (2019) , Wamba et al. (2017) , y Popovič et al. (2018) .

Los hallazgos obtenidos también muestran que hubo una relación estadísticamente significativa entre la computación en la nube y el desempeño organizacional. A t -valor de 10.527 y un β -valor de 0,438 indica que la computación en nube tenía una relación positiva y directa con el rendimiento organizacional. Los resultados obtenidos proporcionaron evidencia preliminar de que la computación en nube puede ayudar a aumentar la agilidad organizacional y que la computación en nube también ayuda a lograr una mejor colaboración entre los equipos. Así pues, la aplicación de la computación en nube aumentaría el rendimiento organizativo general de la industria minorista del Pakistán. Además, nuestros hallazgos son consistentes con los resultados obtenidos por Gangwar (2017) , Hijo et al. (2011) , y Ooi et al. (2018) .

Los hallazgos obtenidos arrojaron una relación estadísticamente significativa entre IoT y el desempeño organizacional. A t -valor de 10.194 y una β -valor de 0,427 indica que la relación entre IoT y desempeño organizacional fue positiva y directa. Los resultados obtenidos proporcionaron pruebas preliminares de que el IoT podía proporcionar una mejor comunicación entre los empleados. Además, IoT puede aumentar la eficiencia organizacional y la satisfacción del cliente. Por lo tanto, la implementación de IoT aumentaría el rendimiento organizacional general de la industria minorista de Pakistán. Nuestros hallazgos están en línea con los estudios realizados por Collymore (2017) y Tang et al. (2018) .

Los resultados obtenidos demuestran que existe una relación estadísticamente significativa entre la robótica y el desempeño organizacional. A t -valor de 12.112 y un β -valor de 0,489 indica que la robótica tuvo una relación positiva y directa con el desempeño organizacional. Los resultados obtenidos proporcionaron pruebas preliminares de que la robótica puede ayudar a reducir los riesgos. Además, la robótica puede aumentar la experiencia y la satisfacción del cliente. En consecuencia, la aplicación de la robótica aumentaría el rendimiento institucional general de la industria minorista del Pakistán. Además, nuestros hallazgos son consistentes con los resultados obtenidos por Fragapane et al. (2020) y Morikawa (2016) .

Los hallazgos obtenidos muestran que también hubo una relación estadísticamente significativa entre Industria 4.0 (una sola variable calculada sumando las cinco variables de Industria 4.0) y desempeño organizacional. A t -valor de 13.877 y una β -el valor de 0,540 indica una relación positiva y directa entre la industria 4.0 y el rendimiento organizacional; esto significa que la aplicación de la industria 4.0 aumentaría el rendimiento organizacional general de la industria minorista de Pakistán.

6. Conclusiones y recomendaciones para futuras investigaciones

6.1 Conclusiones

Este estudio dio el paso sin precedentes para evaluar y determinar el impacto de las cinco tecnologías clave de la Industria 4.0, es decir. Impresión 3D, análisis de macrodatos, computación en la nube, IoT y robótica, sobre el rendimiento organizacional de la industria minorista de Pakistán. La población objetivo estaba integrada por empleados de nivel superior de la industria minorista del Pakistán, incluidos administradores que iban desde puestos de primer nivel hasta puestos de alto nivel, así como empleados subordinados que trabajaban bajo la supervisión de administradores de primer nivel, que poseían los conocimientos tecnológicos de la Industria 4.0. Los datos se recogieron mediante un cuestionario matricial. Los resultados obtenidos arrojaron algunas conclusiones interesantes y proporcionaron pruebas convincentes de una fuerte asociación entre los cinco pilares básicos de la Industria 4.0 y el desempeño organizativo de la industria minorista de Pakistán. Además, los resultados obtenidos proporcionan pruebas preliminares de que las tecnologías disruptivas de la Industria 4.0, en particular, la impresión 3D, el análisis de macrodatos, la computación en nube, IoT y la robótica, podrían ayudar a la industria minorista de Pakistán a resolver diversos problemas y desafíos, como los escasos ingresos, el aumento de los gastos y los sistemas no organizados. Por lo tanto, puede concluirse que la aplicación de la Industria 4.0 en la industria minorista del Pakistán aumentaría el rendimiento organizativo general de la industria minorista del Pakistán. En consecuencia, la industria minorista del Pakistán debería introducir la Industria 4.0 mediante una estrategia global que abarque las cinco tecnologías disruptivas mencionadas de la Industria 4.0.

6.2 Limitaciones de la investigación y recomendaciones para la investigación ulterior

Los resultados obtenidos no son generalizables a todo el sector de los servicios. Por lo tanto, la investigación futura debería explorar el impacto de las diversas tecnologías disruptivas de la Industria 4.0 en el rendimiento organizativo de las otras industrias del sector de los servicios. Además, nuestros hallazgos no son generalizables más allá de la población estudiada y por lo tanto los estudios futuros deben tener en cuenta a otros países. Se alienta a los futuros estudiosos e investigadores tanto de los países desarrollados como de los países en desarrollo a que investiguen y aclaren la relación entre la Industria 4.0 y el desempeño organizacional de los sectores de producción y servicios de sus respectivos países, ya que ello ayudaría a mejorar la comprensión de la Industria 4.0 en el contexto de los sectores de producción y servicios tanto de los países desarrollados como de los países en desarrollo. Además, la investigación futura también debería comparar y contrastar el desempeño global de las organizaciones, tanto antes como después de la implementación de las diversas tecnologías disruptivas de la Industria 4.0, ya que esto ayudaría a evaluar la medida en que la implementación de la Industria 4.0 afecta el desempeño global de las empresas y organizaciones.

Morikawa , M. ( 2016 ), Los efectos de la inteligencia artificial y la robótica en las empresas y el empleo: pruebas de una encuesta sobre empresas japonesas , Instituto de Investigación de Economía, Comercio e Industria .

Agradecimientos

Financiación Esta investigación recibió financiación de la National Natural Science Foundation: Research on Core Enterprise Leadership and Mechanism of It Role in Strategic Alliance of Technology Innovation (71472144), Research on the Influence Mechanism of Core Enterprise Leadership on the Performance of Technology Innovation Strategy Alliance (14XJA630004) del Proyecto de Regiones Occidentales y Fronterizas de la Sociedad de Humanidades del Ministerio de Educación, Research on Xi’an Civil-Military Integration Industry Cluster Development Based on the Core Enterprise Lidering the Xi’an Comprehensive Innovation and Reform Experiment of Xi’an Soft Science Project of Xi’an Science and Technology Plan [2017110SF/RK004-6]. El proyecto Research on Development Path of Shaanxi Civil-Military Integration Industrial Cluster (2019KRM006) está cofinanciado por el Programa de Investigación Científica Soft de la provincia de Shaanxi.