UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID 
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y 

EMPRESARIALES 
 

 
 

TESIS DOCTORAL 
 

 
 

 El impacto de la transformación digital en la gestión del 
talento 

 
 

MEMORIA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTOR 
 

PRESENTADA POR 
 

 José Manuel Montero Guerra 
 
 

Director 
 

Ignacio Danvila Del Valle 
 
 

Madrid 
 
 
 
 

©José Manuel Montero Guerra, 2021 



1 
 

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales 

 

 

 
 

 

Tesis Doctoral 

 

Título: El impacto de la transformación digital en 
la gestión del talento 

 

 

 

José Manuel Montero Guerra 
 
 
 

Director: Dr. Ignacio Danvila Del Valle 
 

2021 
  



3 
 

AGRADECIMIENTOS 

Llegado el momento de concluir este trabajo, quiero agradecer a las personas e 

instituciones que me han ayudado y facilitado estar aquí. Desde un punto de vista 

objetivo a lo largo de estos años quizás no he reparado en el lado humano de 

quien me apoyaba y animaba a seguir, porque solo había un objetivo, terminar 

la tesis. Es por ello por lo que echando la vista atrás ya puedo comprobar la 

suerte de haber contado con tanta buena gente a mi alrededor. 

Antes de dar paso a los agradecimientos, me gustaría destacar que desde que 

comencé a diseñar mi proyecto, hasta redactar estas frases de agradecimiento, 

ha ocurrido un hecho que nos ha cambiado la vida a todos, el Sars Covid 19. 

Vivir un confinamiento supuso algo absolutamente novedoso para todos, pero 

sobretodo convivir con la dureza de sus consecuencias, por eso un modesto 

recuerdo a los que lo han sufrido en su máxima expresión. 

Especialmente agradezco a mi Director de tesis el Dr. Ignacio Danvila Del Valle, 

que confió desde un principio en mi capacidad para sacar adelante este proyecto. 

Hemos recorrido juntos una trayectoria llena de buenos y no tan buenos 

momentos, donde lo más fácil habría sido renunciar a este sueño. Sobre todo 

considero que es importante señalar que no solo me dio la oportunidad de 

investigar bajo su tutela, sino que depositó en mí sus esperanzas de llegar hasta 

el final. Sé que le ha supuesto un gran esfuerzo dirigirme hasta la meta, pero 

espero que el resultado final le haya compensado. 

Me gustaría agradecer a los miembros de la comisión de doctorado del programa 

de administración y dirección de empresas, tanto al equipo actual como el que 

me dio su apoyo para incluirme en el mismo y darme la oportunidad de estar hoy 

en esta situación privilegiada. A pesar de haber sido rechazado en un primer 

intento, ese acicate me supuso encontrar en un primer año el verdadero sentido 

de mi proyecto. Así mismo el nuevo equipo de la comisión de doctorado que 

realmente me ha ayudado a encontrar las debilidades de la investigación y que 

me supuso una verdadera oportunidad de mejora. 

Un afectuoso agradecimiento al Dr. Miguel Angel Sastre Castillo y al Dr. Antonio 

Rodriguez Duarte, que a través de mi director, han aportado su visión para 

ayudarme en la mejora del proyecto. 



4 
 

A las personas, empresas e instituciones que han participado en mi 

investigación, especialmente a las cámaras de comercio que me facilitaron el 

alcance a las empresas objetivo de mi estudio. 

Finalmente, a quien me rodea día a día que saben el esfuerzo que ha supuesto 

investigar, junto a mis diferentes ocupaciones, quitando tiempo quizás a la faceta 

más importante, estar con ellos. 

  



5 

ÍNDICE 
Pgs. 

       13 CAPÍTULO I: INTRODUCCIÓN  

1.1. Introducción y Justificación de la investigación.        13 

1.2. Objetivos de la investigación.        16 

1.3. Estructura del trabajo.        20 

CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO        23 

2.1. Antecedentes teóricos generales        24 

2.1.1. La transformación digital como proceso de innovación empresarial y 
cambio.  25 

2.1.1.1. El enfoque basado en la innovación.        26 

2.1.1.2. El enfoque basado en la gestión del cambio.        28 

2.1.2. La Dirección de Personas.        32 

2.1.2.1. El enfoque basado en los recursos.         33 

2.1.2.2. El enfoque basado en la dirección estratégica de RRHH         35 

2.1.2.3. El enfoque contingente en RRHH.        38 

2.2. Antecedentes teóricos específicos:        39 

2.2.1. La transformación digital en la empresa        39 

2.2.1.1. Etapas de la progresiva transformación digital de empresas.   42 

2.2.1.2. El índice de madurez digital.        47 

2.2.1.3. Indicadores de madurez digital:        44 

2.2.1.3.1. Nuevos modelos de negocio en la era digital.         48 

2.2.1.3.2. La estrategia empresarial.         49 

2.2.1.3.3. Cultura de innovación.        53 

2.2.1.3.4. El liderazgo en la transformación digital.        54 

2.2.2. La Dirección de RRHH en la transformación digital        56 

2.2.2.1. La relación de la empresa con sus empleados en la 
transformación digital.        61 

2.2.2.2. HR Analytics y las decisiones sobre el talento.        62 

2.2.2.3. Big Data y Recursos Humanos.        64 

2.2.2.4. El Nuevo rol de los Departamentos de Recursos Humanos en la 
Transformación Digital.        65 

2.2.3. La gestión del talento en la era digital        66 



6 
 

2.2.3.1. El talento y la gestión del talento.           66 

2.2.3.2. La atracción y la retención del talento en la transformación 
digital.                72 

2.2.3.3. Cambios en la gestión del talento dentro de la transformación 
digital.                 74 

CAPÍTULO III: MODELO DE ANÁLISIS             77 

3.1. Objetivos del modelo de análisis.            77 

3.1.1. Objetivos generales.            79 

3.1.2. Objetivos específicos.            80 

3.2. Antecedentes teóricos y empíricos.            80 

3.3. Modelo de análisis e Hipótesis:            92 

3.3.1. Planteamiento del modelo de investigación.         93 

3.3.2. Planteamiento de Hipótesis.         102 

3.3.2.1. La transformación digital impacta sobre las prácticas de 
gestión, atracción y compromiso del talento.       102 

3.3.2.2. Los cambios organizativos (nuevos modelos de negocio, 
cultura organizativa y liderazgo) derivados del proceso de 
transformación digital impactan sobre las prácticas de gestión, 
atracción y compromiso del talento.        108 

3.3.2.3.- La madurez digital influye sobre los cambios organizativos 
(nuevos modelos de negocio, cultura organizativa y liderazgo) 
derivados del proceso de transformación digital.      112 

3.3.2.4.- El efecto mediador de la transformación digital (medido 
como madurez digital) en el efecto de los indicadores de 
transformación digital sobre gestión, atracción y retención del 
talento.            114 

3.3.2.5.- El efecto moderador del número de empleados de la 
empresa y del concepto de talento que acepta la empresa, sobre la 
relación entre los indicadores de transformación digital, la 
transformación digital y la gestión, atracción y retención del talento: 

             117 

3..3.2.5.1.- El número de empleados como variable 
moderadora.           117 

3..3.2.5.2.- El talento como variable moderadora.     120 

CAPÍTULO IV: DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN         124 

4.1. Definición de la población y selección de la muestra.         124 



7 
 

4.1.1. Diseño de la muestra.            124 

4.1.1.1- La población: empresas españolas en proceso de transformación 
digital.              125 

4.1.1.2- La selección de la muestra.          126 

4.1.1.3- Fuentes de información.          133 

4.2.- Diseño del cuestionario.            133 

 4.2.1.- Generación de ítems.            135 

4.3. Medida de las variables de estudio.           141 

4.3.1.- Medida de los datos de control.          141 

4.3.2. Medida de las Variables independientes.         142 

4.3.2.1.- Medida de la transformación digital con el índice de madurez digital.142 

4.3.2.2.- Medida de la transformación digital con los indicadores de 
transformación digital.       …..148 

4.3.2.2.1.- Medida de los nuevos modelos de negocio.       
133148 

4.3.2.2.2.- Medida de la cultura organizativa.        152 

4.3.2.2.3.- Medida del estilo de liderazgo.         155 

4.3.3.- Medida de las variables dependientes.          157 

4.3.3.1.- Medida de la atracción del talento más estrategias de employer 
branding.              158 

4.3.3.1.1- Medida de la atracción del talento        158 

4.3.3.1.2- Medida de las prácticas de Employer Branding (atracción del 
talento).             161 

4.3.3.2. Medida de la Gestión del talento (las prácticas de RRHH).      163 

4.3.3.3. Medida de la retención del talento.          168 

4.3.4.- Medida de las variables moderadoras.          171 

4.3.4.1.- Medida del número de empleados..         171 

4.3.4.2. - Medida de la definición del talento         172 

4.4- Metodología de análisis.             177 

4.4.1- Tratamiento de los datos.           177 

4.4.2- Análisis descriptivo univariable y test de normalidad Kolmogorov- Smirnov 
para analizar la distribución de datos (normalidad).         177 

4.4.3.- Análisis de fiabilidad: Alfa de Cronbach.         178 

4.4.4- Análisis de correlaciones.           178 

4.4.5.- Análisis factorial exploratorio.          179 



8 
 

4.4.6.- Validación del modelo: Modelo de Ecuaciones estructurales con PLS path 

modeling.               180 

 

CAPÍTULO V:  RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN         182 

5.1- Tratamiento de los datos.            183 

5.1.1- Revisión base de datos.           183 

5.1.2- Valores atípicos.            183 

5.1.3- Recodificación de variables.           183 

5.2- Análisis descriptivo univariable y prueba de normalidad para analizar la distribución 
de datos.               185 

5.2.1- Análisis descriptivo de las variables de control.        186 

5.2.2- Análisis descriptivo de las variables independientes.       187 

5.2.3- Análisis descriptivo de las variables dependientes.        193 

5.3- Análisis de fiabilidad.             202 

5.4- Análisis de correlaciones.            204 

5.5- Análisis factorial exploratorio.            214 

5.6- Validación del modelo de investigación.          221 

5.6.1- Diagrama PLS: representación gráfica del modelo propuesto.      226 

5.6.2- Evaluación del modelo de medida.          227 

5.6.2.1- Análisis de fiabilidad y validez del modelo de medida.       227 

5.6.2.2- Análisis de cargas factoriales.         229 

5.6.3- Evaluación del modelo estructural.           230 

5.6.3.1- Análisis de los coeficientes path.          231 

5.6.3.2- Coeficiente de determinación R2 y distribución f2.        231 

5.6.3.3- Análisis de multicolinealidad.         233 

5.6.4- Bootstrapping.              233 

5.6.5- Análisis de la relevancia predictiva: Blindfolding.         235 

5.6.6- Ajustes del modelo.             235 

5.6.7.- Análisis de terceras variables: Variables mediadoras y moderadoras.      236 

5.6.7.1- Variables mediadoras.          236 

5.6.7.2- Variables moderadoras.          238 

5.7- Contraste de hipótesis.             242 

 



9 
 

CAPÍTULO VI CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN:        244 

6.1.- Análisis del cumplimiento de los objetivos de la investigación.       244 

6.2.- Contribución sobre el marco teórico.           247 

6.3.- Contribución a la gestión empresarial.           253 

6.4.- Limitaciones a la investigación.            258 

6.5.- Futuras líneas de investigación.           259 

BIBLIOGRAFÍA.              261 

Resumen               320 

Abstract               322 

ÍNDICE DE TABLAS: 

CAPÍTULO II: 

Tabla nº: 2.1. Modelos teóricos sobre la gestión del cambio organizativo 

Tabla nº: 2.2. Modelos del índice de madurez digital 

Tabla nº: 2.3. Definiciones del concepto de talento. 

CAPÍTULO III: 

Tabla nº: 3.1. Resumen de los principales conceptos. 

CAPÍTULO IV: 

Tabla nº: 4.1. Sectores empresariales del estudio. 

Tabla nº: 4.2. Análisis descriptivo del nivel de madurez digital. 

Tabla nº: 4.3. Percentiles (cuestionarios) eliminados, por estar por debajo del nivel 3 de 
madurez digital. 

Tabla nº: 4.4. Prueba de normalidad del nivel de madurez digital. 

Tabla nº: 4.6. Análisis descriptivo de la distribución de la muestra. 

Tabla nº: 4.7. Distribución de las posiciones de los encargados de cumplimentar el 
cuestionario. 

Tabla nº: 4.8. Ficha técnica de la muestra. 

Tabla nº: 4.9. Análisis de fiabilidad del cuestionario. 

Tabla nº: 4.10. Análisis de fiabilidad y validez. 

Tabla nº: 4.11. Análisis de coeficientes Path. 

Tabla nº: 4.12. Distribución de bloques del cuestionario. 

Tabla nº: 4.13. Medida de los datos de control. 

Tabla nº: 4.14. Ítems del índice de madurez digital. 

Tabla nº: 4.15. Ítems de modelo de negocio. 



10 
 

Tabla nº: 4.16. Ítems de cultura organizativa. 

Tabla nº: 4.17. Ítems de liderazgo. 

Tabla nº: 4.18. Ítems de atracción del talento. 

Tabla nº: 4.19. Ítems de employer branding. 

Tabla nº: 4,20. Items de gestión del talento. 

Tabla nº: 4.21. Ítems de compromiso del talento. 

Tabla nº: 4.22. Definición del talento. 

Tabla nº: 4.23. Clasificación de enfoques sobre el talento. 

Tabla nº: 4.24. Ítems de talento 

CAPÍTULO V: 

Tabla nº: 5.1. Análisis descriptivo del número de trabajadores. 

Tabla nº: 5.2. Distribución de empresas por sectores. 

Tabla nº: 5.3. Distribución de puestos del encargado de cumplimentar el cuestionario. 

Tabla nº: 5.4. Análisis descriptivo de cociente McKensey. 

Tabla nº: 5.5. Análisis de normalidad de cociente McKensey. 

Tabla nº: 5.6. Análisis descriptivo de madurez de capacidades. 

Tabla nº: 5.7. Análisis de normalidad de madurez de capacidades. 

Tabla nº 5.8. Análisis descriptivo de nivel de madurez digital (Dreamy). 

Tabla nº: 5.9. Análisis de normalidad de nivel de madurez digital (Dreamy). 

Tabla nº: 5.10. Análisis descriptivo de modelo de negocio. 

Tabla nº: 5.11. Análisis de normalidad de modelo de negocio. 

Tabla nº: 5.12. Análisis descriptivo de cultura organizativa. 

Tabla nº 5.13. Análisis de normalidad de cultura organizativa. 

Tabla nº: 5.14. Análisis descriptivo de liderazgo. 

Tabla nº: 5.15. Análisis de normalidad de liderazgo. 

Tabla nº: 5.16. Análisis descriptivo de PRH33. 

Tabla nº: 5.17. Análisis de normalidad de PRH33. 

Tabla nº: 5.18. Análisis descriptivo de prácticas de RRHH. 

Tabla nº: 5.19. Análisis de normalidad de prácticas de RRHH. 

Tabla nº: 5.20. Análisis descriptivo de atracción del talento. 

Tabla nº: 5.21. Análisis de normalidad de atracción del talento. 

Tabla nº: 5.22. Análisis descriptivo de retención del talento. 



11 
 

Tabla nº: 5.23. Análisis de normalidad de retención del talento. 

Tabla nº: 5.24. Análisis descriptivo de employer branding. 

Tabla nº: 5.25. Análisis de normalidad de employer branding. 

Tabla nº: 5.26. Análisis de alfa de Cronbach total. 

Tabla nº: 5.27. Análisis alfa de Cronbach por variables. 

Tabla nº: 5.28. Análisis de correlaciones. 

Tabla nº: 5.29. Prueba de KMO y Barlett. 

Tabla nº: 5.30. Análisis de comunalidades. 

Tabla nº: 5.31. Prueba de bondad de ajuste (Chi cuadrado). 

Tabla nº: 5.32. Varianza total explicada. 

Tabla nº: 5.33. Matriz factorial. 

Tabla nº: 5.34. Matriz de factores rotados. 

Tabla nº: 5.35. Análisis de fiabilidad y validez de constructo. 

Tabla nº: 5.36. Análisis de validez discriminante. 

Tabla nº: 5.37. Análisis de cargas factoriales. 

Tabla nº5.38. Análisis de coeficientes path. 

Tabla nº: 5.39. Análisis de coeficientes de determinación. 

Tabla, nº: 5.40. Análisis de la distribución f2. 

Tabla nº: 5.41. Análisis de multicolinealidad. 

Tabla nº: 5.42. Estadísticos t ≥ 1.96 P Valores ≤ 0.05. 

Tabla nº: 5.43. Análisis del test Stone-Geisser Q2. 

Tabla nº: 5.44. Análisis RMSA y SRMR. 

Tabla nº: 5.45. Análisis de la mediación mediante efectos indirectos. 

Tabla nº: 5.46. Análisis de la moderación de las variables número de empleados y 
talento sobre la variable indicadores de transformación digital y las variables gestión, 
atracción y retención del talento. 

Tabla nº: 5.47. Análisis de la distribución f2 de las variables moderadoras. 

Tabla nº: 5.48. Resultados del contraste de hipótesis. 

  



12 
 

ÍNDICE DE FIGURAS: 

CAPÍTULO III: 

Figura nº: 3.1. Modelo de investigación. 

Figura nº: 3.2. Modelo de investigación con la hipótesis mediadora. 

Figura nº: 3.3. Modelo de investigación con las hipótesis de mediación y moderación. 

CAPÍTULO IV: 

Figura nº: 4.1. Distribución de empresas por el número de trabajadores. 

Figura nº: 4.2. Algoritmo PLS de las variables del modelo. 

Figura nº: 4.3. Bootstrapping del modelo. 

CAPÍTULO V: 

Figura nº: 5.1. Talento como características innatas. 

Figura nº: 5.2. Talento como fruto de la experiencia. 

Figura nº: 5.3. Talento como compromiso con la organización. 

Figura nº: 5.4. Talento por ajuste en la organización. 

Figura nº: 5.5. Estrategia sobre gestión del talento. 

Figura nº: 5.6. Curva de distancia Mahalanobis. 

Figura nº:5.7. Modelo de investigación. 

Figura nº: 5.8. Algoritmo del modelo de investigación. 

Figura nº: 5.9. Representación de la fiabilidad compuesta. 

Figura nº: 5.10. Representación gráfica del Bootstrapping del modelo estructural. 

Figura nº: 5.11. Representación gráfica del análisis Bootstrapping de las variables 
moderadoras número de empleados y talento. 

 

  



13 
 

CAPÍTULO I INTRODUCCIÓN 
En este capítulo vamos a exponer los principales puntos de nuestra 

investigación. En primer lugar, vamos a comenzar explicando la justificación de 

la investigación. Nuestro trabajo se enmarca dentro del contexto digital en el que 

se encuentran inmersas la gran mayoría de las investigaciones en la actualidad. 

Se trata de un proceso de cambio que las empresas deben gestionar 

adecuadamente para adaptarse con éxito al nuevo panorama digital. Con el 

objetivo de gestionar este necesario cambio, las empresas deben transformar 

sus procesos y recursos clave. Ahora, las personas, se convierten en un activo 

fundamental para que se logre la transformación digital en las empresas. La 

mayoría de las empresas adoptan una estrategia de transformación digital para 

digitalizar su ecosistema empresarial existente para competir en un mundo cada 

vez más innovador y disruptivo. Sin embargo, la brecha significativa entre las 

tasas de fracaso y éxito refleja una falta de entendimiento común sobre lo que 

realmente significa la transformación digital. La falta de claridad en la definición 

conduce a decisiones estratégicas ambiguas. En el estudio de Martin, (2018) 

refleja que la tasa de éxito de la transformación digital era inferior al 30%.  

En un segundo apartado se exponen los objetivos de la investigación. Una vez 

planteados los objetivos nos marcamos tres preguntas de investigación que 

pretendemos responder con las hipótesis del modelo que desarrollamos. 

Finalizamos este capítulo exponiendo la estructura de nuestro trabajo. 

1.1. Justificación de la investigación 

Nos encontramos en lo que se ha denominado la cuarta revolución industrial 

(Patiño, 2019; Schwap, 2020). Esta nueva situación implica cambios 

significativos en las formas en la que nos relacionamos, vivimos y trabajamos. 

Según Schwap (2017), “esta revolución supone un cambio profundo y sistémico, 

pero creo que los niveles necesarios de liderazgo y comprensión de los cambios 

en marcha, en todos los sectores, son bajos en comparación con la necesidad 

de rediseñar nuestros sistemas económicos, sociales y políticos para responder 

a la cuarta revolución industrial” (pp. 14). Todo ello supone entrar en una nueva 

era digital denominada Industria 4.0 (Roig, 2017). Hoy en día, las empresas 

deben abordar nuevos retos dentro de este panorama industrial en el que la 



14 
 

relación entre las máquinas y el talento humano cobra especial protagonismo. 

En este contexto, no está claro que los líderes empresariales tengan la 

capacitación necesaria para manejar este nuevo modelo de empresas 

(Quintana, 2015), lo que nos lleva a contemplar el liderazgo como un factor clave 

en la transformación digital. Además, tampoco se puede asegurar que los 

sistemas tradicionales de dirección del talento sean aplicables en un nuevo 

entorno digital (Bock, 2015). 

“La digitalización representa un desafío para las organizaciones. Para lograr la 

implementación exitosa de la digitalización, las organizaciones deben invertir en 

la capacitación del personal, empoderar a los empleados, cambiar la cultura 

organizacional para adoptar el papel clave de la analítica para la empresa y 

contratar líderes que apoyen activamente la digitalización” (Ancarani Di Mauro, 

2018, pp. 7). 

Para aumentar el éxito del proceso de transformación digital, se requieren 

nuevas capacidades organizativas (George et al., 2016), a su vez los líderes 

primero deben asimilar las complejas implicaciones que la digitalización supone 

para su empresa y para sus empleados (Wang et al. 2016). La iniciativa digital 

supone de forma imperativa el que las organizaciones realicen cambios 

estratégicos con el fin de mejorar no solo las competencias individuales de sus 

trabajadores, sino también la coordinación de personas, procesos y tecnologías 

(Desmet et al. 2015; Dörner y Meffert 2015). Por lo tanto, los cambios que la 

organización puede realizar gracias a las ventajas que ofrecen las nuevas 

tecnologías, deben complementarse con cambios en las estructuras 

organizacionales, enfoques de gestión, comportamientos organizacionales y 

culturas operativas (Wade y Marchant, 2014; Kohnke 2017). 

Actualmente las empresas y la sociedad en general se encuentran inmersos en 

un proceso de transformación digital, que condiciona todo tipo de actividad, ya 

sea empresarial o de cualquier interacción social. En este nuevo contexto, la 

economía española está en pleno proceso de digitalización como otras 

economías de la zona Euro o USA (Lombardo, 2015). Es un proceso que está 

condicionando considerablemente a las empresas desde un punto de vista 

global, no solo sobre sus operaciones o procesos internos. Por ello, adaptarse a 

entornos de mercado cada vez más digitales, es actualmente un reto para todas 



15 
 

las compañías y a esto debemos sumar que este cambio en la forma de realizar 

el trabajo tiene implicaciones significativas para el comportamiento 

organizacional, la cultura corporativa, el reclutamiento de talentos y las tácticas 

de liderazgo (Kane et al., 2017). 

Existen numerosos estudios sobre la gestión del talento, procedentes del campo 

académico (Boxall et al., 2007; Chuai et al., 2008; Scullion et al., 2010; Huang y 

Tansley, 2012; Iles, Preece y Chuai, 2010; Tansley, 2011; Dries, 2013, 

Thunnissen, 2016; Crane, 2019; Ramirez et al., 2019; Whysall, 2019; Claus, 

2020). Un primer grupo de investigadores abogan por incorporar los efectos del 

contexto organizacional, sobre los recursos humanos, para ampliar el enfoque 

universalista de las mejores prácticas (Boxall et al., 2007; Thunnissen, 2016) 

ofreciendo alternativas contingentes, tanto en la práctica como en la 

investigación. Otros autores afirman que la gestión del talento agrega valor a la 

gestión estratégica de recursos humanos (Chuai et al., 2008; Huang y Tansley, 

2012; Iles, Preece y Chuai, 2010; Tansley, 2011; Dries, 2013; Szierbowski-Seibel 

y Kabst, 2017; Beraha, et al., 2018; Kaufman, 2020). A su vez, existen multitud 

de definiciones de Gestión del Talento, las cuales hacen referencia a conceptos 

clave como la atracción, retención, desarrollo y despliegue de talentos (Scullion 

et al., 2010; Thunnissen, 2016). 

Este trabajo pretende analizar el impacto que el contexto externo e interno de 

transformación digital está generando en la gestión del talento en las 

organizaciones (Gallardo-Gallardo, Thunnissen y Scullion, 2019). Entre los 

factores que están cambiando en las organizaciones (indicadores de 

transformación digital) destacan: la cultura organizativa (Bustamante, 2014; 

Bendak, 2020), los modelos de negocio (Downes y Nunes, 2013; Matt, Hess y 

Benlian, 2015; Wirtz et al., 2016; Bashir y Farooq 2019), el liderazgo digital 

(Wakefield, Abbatiello y Agarwall, 2016; Promsri, 2019; Sheninger, 2019) y 

nuevas estrategias de recursos humanos para la gestión del talento en la era 

digital (Mejía-Giraldo, Bravo-Castillo y Montoya-Serrano, 2013; Pomares, 2015; 

Chalutz, 2019; Rathi Meena y Parimalarani, 2019). 

El motivo de analizar la transformación digital y la gestión del talento nace de 

considerar que, en las diferentes líneas de investigación sobre talento, parece 

necesario un mayor nivel de análisis que haga referencia a la influencia del 



16 
 

contexto externo e interno de la organización (Thunnissen, Boselie y Fruytier, 

2013). El contexto digital está generando grandes esfuerzos organizativos para 

adaptarse al nuevo paradigma de mercado en un momento donde parece haber 

escasez de talento (Wójcik, 2017; Dalayga, Mohkber y Rashid 2017).) para cubrir 

la demanda actual (Chambers et al., 1998). En la revisión de la literatura, Tarique 

y Schuler (2010), encuentran factores exógenos que favorecen la escasez de 

talento (globalización, demografía y el gap entre la oferta y demanda), además 

de otros factores endógenos (alianzas estratégicas internacionales, las 

competencias requeridas y el regiocentrismo) (Tarique y Schuler, 2010). El 

capital intelectual o talento es cada vez más esencial para el éxito estratégico de 

la organización (Boudreau, 1990). La digitalización, la escasez de mano de obra, 

el crecimiento a través de adquisiciones, la reducción simultánea y la expansión, 

los cambios demográficos en la fuerza de trabajo y la globalización son sólo 

algunas de las tendencias que han hecho del talento la máxima prioridad 

organizativa (Lawler, Mohrman, 2003; Frank, Finnegan y Taylor, 2004; Kiron y 

Spindel, 2019). 

Revisando la literatura de Gestión del talento, Thunnissen, Boselie y Fruytier 

(2013) proponen un enfoque más crítico, llamando la atención sobre el valor 

económico y no económico (es decir, social y moral) que puede ser creado por 

la gestión del talento en tres niveles: individual, organizacional y social. Cappelli 

y Keller (2014) examinan las implicaciones potenciales de los desafíos actuales 

del mercado, lleno de incertidumbres para la teoría y práctica de la gestión del 

talento. 

Las estrategias organizativas, derivadas de la transformación digital, afectan a 

grandes áreas de las empresas e incluso van más allá de sus fronteras, 

afectando a los productos, los procesos de negocio, los canales de ventas y las 

cadenas de suministro (Berman, 2012; Barco, 2016). Uno de los principales gaps 

que se están analizando para dar explicación a porque no todas las empresas 

alcanzan el éxito en su transformación digital, está en su gestión del talento 

(Kane, 2019; Frankiewicz y Chamorro-Premuzic, 2020). “Más que cualquier otra 

cosa, la transformación digital requiere talento. De hecho, reunir el equipo 

adecuado de personas de tecnología, datos y procesos que puedan trabajar en 

conjunto, con un líder fuerte que pueda generar cambios, puede ser el paso más 



17 
 

importante que puede dar una empresa que contempla la transformación digital. 

Por supuesto, incluso el mejor talento no garantiza el éxito. Pero la falta de ella 

casi garantiza el fracaso” (Davenport y Redman, 2020; pp. 1). 

 

1.2. Objetivos de la investigación 

Los beneficios potenciales de la digitalización son múltiples e incluyen aumentos 

en ventas o productividad, innovaciones en la creación de valor, así como nuevas 

formas de interacción con los clientes (Berman, 2012). Por ello, los modelos de 

negocio pueden ser reformados o reemplazados (Downes y Nunes, 2013). Sin 

la transformación de las empresas existentes, los desafíos económicos y 

ambientales del futuro no se pueden resolver de manera sostenible (Bican y 

Brem, 2020). En sentido general, la transformación digital puede definirse como 

la modificación (o adaptación) de su modelo de negocio (Kotarba, 2018). 

Aunque existen varios conceptos de las estrategias de digitalización (Teubner, 

2013), éstas definen en su mayor parte las actividades operativas actuales y 

futuras, los sistemas e infraestructuras de aplicación necesarios y el marco 

organizativo y financiero adecuado. Estos elementos pueden atribuirse a cuatro 

dimensiones: uso de tecnologías, cambios en la creación de valor, cambios 

estructurales y aspectos financieros (Matt, Hess y Benlian, 2015). 

La transformación provoca resistencias organizativas internas (Robbins, 2008) y 

para hacer frente a dicha resistencia, las habilidades de liderazgo en la 

transformación son esenciales y requieren la participación activa de los 

diferentes actores afectados por las transformaciones (Matt, Hess y Benlian, 

2015), ya que un mayor uso de tecnologías digitales puede no ser siempre 

deseable (Grover y Kohli, 2013). Por ello, se ha considerado como un factor clave 

en este proyecto, analizar el nivel de madurez digital de la muestra de empresas 

seleccionadas. Este término tiene diferentes como el de Chanias y Hess (2016, 

p. 4), “el estado de la transformación digital de una empresa " 

Este trabajo pretende analizar la correlación entre los cambios inherentes a la 

transformación digital (nueva cultura organizacional orientada a la innovación, 

nuevo modelo de negocio y estilos de liderazgo) y las políticas de Recursos 



18 
 

Humanos dirigidas a la gestión del talento. Además, respecto al concepto de 

talento, se analizará la definición de éste, que tiene cada empresa en base a las 

diferentes clasificaciones encontradas en las publicaciones científicas. 

Las preguntas de investigación que plantea este trabajo son los siguientes: 

¿La transformación digital influye en las estrategias de gestión del talento? 

¿Están las empresas mejorando las estrategias de atracción de talento 
aprovechando las ventajas que ofrece el proceso de transformación 
digital? 

¿Están las empresas mejorando las estrategias de gestión del talento 
enfocadas a generar más compromiso y retención del talento 
condicionadas por los cambios propios de la transformación digital? 

Para dar respuesta a estas preguntas, vamos a analizar si las empresas están 

realizando cambios en sus estrategias de atracción y retención del talento con la 

finalidad de afrontar con garantía de éxito los nuevos retos de la era digital. La 

transformación digital es un fenómeno continuo que va más allá de la inversión 

en tecnología o digitalización de una organización, supone profundos cambios 

en la propia concepción del modelo de negocio, la cultura organizativa y en la 

cadena de valor de la empresa. La sola implementación de tecnología en la 

organización no supone transformación (Rouse, 2016), pero sí que se debe 

cambiar la organización apoyándose en el potencial de las tecnologías (Vial, 

2019). 

Kortekaas et al. (2008), Banerjea, Kahn, Petit y White (2006) y Johnson, 

Christensen, Kagermann (2008) han encontrado evidencias de la importancia y 

el impacto de la innovación en los modelos de negocio. Hoy en día, la 

transformación digital no se limita solamente a la reducción de costes (Gray y 

Rumpe, 2017), gracias a la mejor utilización de la tecnología o la mejora de 

procesos, estamos en pleno proceso de creación de nuevos modelos de negocio 

(Osterwalder, 2009) adaptados al nuevo entorno digital. 

Mientras que el término "transformación digital" está de moda, se presta mayor 

atención al modo en que las empresas se organizan para cumplir las estrategias 

digitales elegidas. El enfoque digital de una empresa puede tener un impacto 



19 
 

inmenso en la naturaleza del trabajo, los diferentes tipos de empleos o la forma 

de dirigir personas. Surge la necesidad de desarrollar nuevas estrategias de 

recursos humanos para la gestión del talento en la era digital (Pomares, 2015; 

Soule et al., 2016). 

Dentro del marco teórico, vamos a revisar el estado actual de las investigaciones 

sobre gestión del talento (Gallardo-Gallardo et al., 2015; Thunnissen, 2016, 

McDonell, et al., 2017; Thunnisen y Gallardo-Gallardo, 2019; Gallardo-Gallardo,., 

Thunnissen y Scullion, 2019; Sparrow, 2019; Hongal y Kinange,2020). A su vez 

también se incluirá un apartado para valorar el proceso de transformación digital 

en las organizaciones (Bharadwaj et al., 2013; Kane et al., 2015; Lombradero, 

2015, Chanias, Myers y Hess, 2019), con el fin de contextualizar adecuadamente 

este proceso de cambio tan significativo.  

La fuerza de trabajo actualmente es más grande, diversificada, móvil y más 

cualificada que hace unos años (Friedman, 2005; Briscoe, Schulery y Claus, 

2009;). En este entorno global no solo se ha cambiado la forma en que se llevan 

a cabo los negocios, sino que también se ha creado la necesidad de que las 

organizaciones gestionen sus fuerzas laborales en un contexto global (Tarique y 

Schuler, 2010). La gestión del talento va cobrando especial relevancia en el 

ámbito académico, aunque algunos factores debilitan su estudio, como la propia 

definición de talento o la de gestión de talento. Algunos autores consideran la 

gestión del talento como “un campo puente” (Sparrow, Scullion y Tarique, 2014), 

aprovechando las fortalezas de gestión de RRHH, la gestión de la cadena de 

suministro, el marketing o la teoría de recursos y capacidades (Sparrow y 

MakramWhat, 2015). Para comprender qué elementos de la gestión del talento 

son los más valiosos para el rendimiento organizacional, tenemos que conocer 

los elementos de la arquitectura de la gestión del talento que impactan más en 

la efectividad organizativa (Sparrow y MakramWhat, 2015). Siendo esta 

arquitectura de gestión del talento la combinación de sistemas, procesos y 

prácticas desarrollada e implementada por una organización para asegurar que 

la gestión del talento se lleva a cabo de manera efectiva (Sparrow y 

MakramWhat, 2015). 

En muchas investigaciones encontramos que la gestión del talento comprende 

la atracción, identificación, desarrollo, retención y despliegue sistemático del 



20 
 

talento (Scullion, Collings, y Caligiuri, 2010). En la literatura contemporánea de 

gestión del talento se enfatizan principalmente los objetivos organizacionales. En 

general, la gestión del talento tiene como objetivo satisfacer las necesidades 

cuantitativas y cualitativas de capital humano y contribuir al rendimiento general 

de la empresa (en términos de beneficios, ventajas competitivas y sostenibilidad) 

(Beechler y Woodward, 2009, Cappelli, 2008). Se supone que cada parte 

interesada en la organización comparte este interés económico y organizativo. 

De este modo, la literatura de gestión del talento enfatiza el lado racional y 

económico del trabajo y las organizaciones (Thunnissen, 2016). 

A medida que la gestión del talento avance en los próximos años hacia una etapa 

más madura, será posible lograr un mayor consenso en torno a su definición y a 

sus límites intelectuales, lo que supondrá una clara evidencia del progreso 

organizativo (Collings, Scullion y Vaiman, 2011). Finalmente, dado el papel 

esencial de los gerentes de RRHH en el desarrollo, lanzamiento y seguimiento 

de los sistemas de gestión del talento, un mayor compromiso de la organización 

con la gestión del talento, aumentará la importancia de los profesionales de 

RRHH, de manera que su trabajo pasará a ser estratégico para la empresa.  

Los objetivos que nos planteamos para dar respuesta a las preguntas de 

investigación son: 

1- Realizar una exhaustiva revisión bibliográfica sobre la gestión del talento 

y el proceso de transformación digital en empresas. 

2- Revisar el marco teórico en el que se engloba la gestión del talento y los 

cambios organizacionales, como es el caso concreto de la transformación 

digital. 

3- Revisar el marco conceptual sobre atracción del talento, retención o 

compromiso del talento y los indicadores clave de la transformación digital 

(cultura de innovación, liderazgo transformacional, modelos de negocio). 

4- Crear un instrumento de medida fiable que nos permita recopilar la 

información necesaria para extraer conclusiones científicamente válidas. 

5- Facilitar a la comunidad científica avances en la relación entre la 

digitalización y las nuevas formas de trabajo. 



21 
 

6- Ofrecer a las empresas información contrastada sobre los resultados que 

obtienen mediante las prácticas de gestión del talento dentro del contexto 

actual de la transformación digital. 

 

Mediante estos objetivos, pretendemos responder de forma adecuada a las 

preguntas de investigación y analizar la relación entre la transformación digital y 

la gestión del talento. 

 

1.3. Estructura del trabajo. 

A continuación, exponemos de forma resumida la estructura seguida en esta 

investigación. 

Capítulo I: Introducción 

En este capítulo se presenta la justificación y los objetivos de esta investigación, 

realizando un acercamiento al ámbito de la gestión del talento dentro del proceso 

de transformación digital. 

Capítulo II: Marco teórico 

En este segundo capítulo realizamos la revisión de la literatura científica que 

nos permita enmarcar nuestro modelo de investigación. Lo hemos estructurado 

desde un margo general, que recoge el enfoque del proyecto de investigación, 

hasta los aspectos específicos que justifican la relación entre un proceso de 

cambio organizativo como es la transformación digital y la repercusión que 

tiene sobre la gestión del talento. 

 Capítulo III: Modelo de investigación 

Dentro de este capítulo describimos los objetivos de la investigación. Asimismo, 

presentamos nuestro modelo de investigación, del que obtenemos las hipótesis 

del trabajo. Vamos a analizar el modo en el que la transformación digital impacta 

en la gestión del talento, a través de determinados indicadores como la cultura 

organizativa, el liderazgo transformacional y el modelo de negocio. Además, 

utilizamos el índice de madurez digital para analizar la relación directa que puede 



22 
 

haber con la gestión del talento. Finalmente diferenciamos en la gestión del 

talento, las estrategias de atracción de las de retención/compromiso del talento. 

 

 Capítulo IV: Diseño de la investigación 

En el cuarto capítulo se describe la metodología empleada para el tratamiento 

de los datos obtenidos. Primeramente, describimos el instrumento de medida 

empleado, un cuestionario enviado a las empresas. Posteriormente, se realiza el 

análisis estadístico utilizando el paquete estadístico SPSS 25. 

  

Capítulo V: Resultados de la investigación 

En este capítulo se presentan los resultados, desde el análisis descriptivo de 

variables a la validación de nuestro modelo mediante las relaciones analizadas. 

Se ha realizado el contraste de hipótesis mediante la prueba no paramétrica 

Smirnov Kolmogorov, la correlación de variables mediante la prueba bivariante 

de Spearman y el análisis predictivo mediante la regresión lineal. 

 

 Capítulo VI: Conclusiones 

Con el contraste de las hipótesis y el análisis predictivo, hemos obtenido las 

conclusiones de la investigación. Asimismo, en este apartado indicamos también 

las aportaciones a la comunidad científica y empresarial, proponiendo futuras 

líneas de investigación. 

 

Bibliografía 

En el último apartado del trabajo se presenta la bibliografía utilizada. 

 

 

  



23 
 

CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO 
En este segundo capítulo recogemos los principales antecedentes teóricos bajo 

los que se enmarca nuestro estudio. El capítulo presenta en primer lugar el 

marco teórico de la innovación y el cambio organizativo, dado que el proceso de 

transformación digital conlleva un cambio organizativo basado en la innovación, 

y que nuestro trabajo pretende analizar el impacto que puede tener en la gestión 

del talento. En segundo lugar, analizamos los modelos sobre dirección de 

personas. Posteriormente, realizamos una revisión específica sobre 

transformación digital, dirección de Recursos Humanos y gestión del talento. 

El hecho de estructurar este capítulo en dos grandes apartados, uno general y 

otro específico. Tiene como objetivo plantear un marco teórico general que 

englobe los procesos de innovación, gestión del cambio y dirección de personas 

y posteriormente especificar sobre qué cambios implica la transformación digital 

y su influencia en la gestión del talento. 

El objetivo de este capítulo es enmarcar el proceso de transformación digital y la 

gestión del talento, dentro de la dinámica de cambios internos que se están 

produciendo actualmente en las organizaciones. De este modo, se aprovechan 

las ventajas competitivas derivadas de la digitalización y que conllevan un 

proceso de cambio (Abedrapo, 2014). Stoner et al. (1996) consideran que otra 

forma de expresar las razones principales por las cuales las empresas 

emprenden programas de cambio son las siguientes: 

1. Los cambios en el entorno amenazan la supervivencia de la organización. 

2. Los cambios en el entorno ofrecen nuevas oportunidades para prosperar. 

3. La estructura y forma de funcionamiento de la organización está retrasando 

su adaptación a los cambios del entorno. 

Por lo tanto, se presentan los enfoques teóricos que sustentan este proceso de 

cambio y transformación organizacional, que se está produciendo dentro de un 

contexto concreto como es la era digital y que requiere adaptaciones profundas 

cuando se introduce la tecnología para mejorar los procesos empresariales. 



24 
 

Vamos a analizar desde la perspectiva de diferentes modelos teóricos, como la 

transformación digital es un proceso de cambio orientado hacia la innovación 

empresarial (Gale y Aarons, 2018), que conlleva cambios significativos en el 

modelo de empresa incluyendo la gestión del talento. Numerosos trabajos han 

hecho hincapié en la digitalización como único suceso necesario para conseguir 

este cambio. Cada vez existe un consenso mayor en el ámbito científico, sobre 

el hecho de que la transformación digital supone un cambio holístico que afecta 

a todas las fuerzas y agentes de la organización, basándose en la tecnología 

(Tabrizi, et al., 2019).  

Desde nuestro punto de vista y según hemos revisado en la literatura científica, 

el contexto es clave para explicar el valor del talento. Unas personas pueden 

rendir mejor o peor según su entorno inmediato, el liderazgo y el equipo en el 

que trabajan (Iles, 2008). 

La importancia del contexto en la gestión del talento, ya se ha puesto en 

evidencia (Gallardo-Gallardo, Dries y González Cruz, 2013; Gallardo-Gallardo, 

Thunnissen y Scullion, 2019). Por ello, consideramos que la transformación 

digital, es un esfuerzo organizativo para adaptarse a ese nuevo contexto, que 

debería provocar cambios en todas las áreas estratégicas de la organización 

(Alunni y Llambias, 2018).  

Collings y Mellahi (2009), señalan que hay estudios que ya ven la gestión del 

talento como una práctica contingente y no una mejor práctica. Esto nos lleva al 

modelo del “mejor ajuste”, que reconoce el impacto de los contextos internos y 

externos específicos de las organizaciones sobre prácticas y resultados de 

gestión del talento (Garrow y Hirsh, 2008; Gallardo-Gallardo, Dries y González 

Cruz, 2013). 

2.1. Antecedentes teóricos generales 

En este apartado realizamos una revisión teórica general, bajo el que 

encuadramos los dos procesos calve de nuestro proyecto. Por un lado, la 

transformación digital es un proceso de cambio e introducción de la innovación. 

Por otro las personas son un elemento clave del proceso de cambio, necesarias 

e incluso pieza fundamental para alcanzar el éxito. Los departamentos de 

Recursos Humanos (RRHH) son los que capitalizan las estrategias de gestión 



25 
 

de talento, aunque en el ecosistema digital, es una práctica cada vez más 

compartida con los directivos de los diferentes departamentos y áreas 

funcionales de la organización. 

2.1.1. La transformación digital como proceso de innovación empresarial y 
cambio. 

En el entorno tecnológico actual, numerosos estudios han mostrado un creciente 

interés por la incidencia de la innovación en los resultados empresariales 

(Abedrapo, 2014; Jimenez y Sanz, 2006; Martínez, 2016; Raute et al., 2019). 

Más en concreto, se considera al factor humano como impulsor del desarrollo de 

redes de conocimiento (Reagans y Zuckerman, 2001). Por ello, se ha 

demostrado en diversos estudios, la contribución de las personas al proceso de 

innovación empresarial, ya que el conocimiento de las personas permite el uso 

de nuevas habilidades y de otras ya existentes (Camelo et al, 2000; Li, Zhao y 

Liu, 2006), siendo el recurso humano una de las claves para el desarrollo de 

redes de conocimiento e innovación empresarial (Becerra y Álvarez, 2011). 

Además de sus grandes dimensiones tecnológicas, la transformación digital 

también se refiere a los cambios en los modelos de negocio, a los desarrollos 

que en la organización corporativa requiere y a los cambios sociales (al menos 

en las áreas penetradas por Internet) (Kevles, Dopp y Rost-Hein, 2017). La 

transformación es disruptiva, afecta no solo a las relaciones con los clientes, sino 

también a procesos internos y propuestas de valor (Westerman et al., 2011; 

Morakanyane, O’Reilly y McAvoy, 2020). Las tecnologías digitales y las 

innovaciones empresariales relacionadas están impregnando todo lo que nos 

rodea: introducción de nuevas culturas, cambios en la sociedad, remodelación 

del panorama competitivo, elevación de las expectativas de los clientes, 

alteraciones de los modelos comerciales establecidos, desdibujamiento de las 

líneas entre las industrias y la creación de desafíos y oportunidades sin 

precedentes para las empresas de todo el mundo. A la luz de todo esto, la 

transformación digital es ahora uno de los temas estratégicos más importantes 

en todas las compañías (Main, Lamm, y McCormack, 2018; Korachi y Bounabat, 

2020). 



26 
 

El poder de una estrategia de transformación digital radica en su alcance y 

objetivos. Las organizaciones menos maduras digitalmente tienden a centrarse 

en las tecnologías individuales y tienen estrategias decididamente con un 

enfoque operativo. Las estrategias digitales en las organizaciones más maduras 

se desarrollan con la intención de transformar el negocio (Kane et al., 2015). Otro 

aspecto necesario que debe evolucionar es la cultura organizativa, si se quiere 

tener éxito en el proceso de transformación digital. Una cultura propicia para la 

transformación digital es un sello distintivo de las empresas en proceso de 

maduración. Estas organizaciones tienen una gran propensión a fomentar la 

asunción de riesgos, fomentar la innovación y desarrollar entornos de trabajo 

colaborativos (Charki, 2017). 

Comprender el alcance de la estrategia de negocio en el entorno digital ayuda a 

concebir su relación con las empresas competidoras, los sectores industriales, 

las infraestructuras de TI, el contexto externo y cómo la estrategia de negocio 

digital puede ser más efectiva en una variedad de entornos. La conceptualización 

de la estrategia competitiva en condiciones digitales plantea la cuestión de cómo 

el alcance del negocio se ve afectado por las tecnologías digitales (Bharadwaj, 

et al., 2013). 

2.1.1.1. El enfoque basado en la innovación. 

Existe una gran cantidad de literatura sobre el tema de la innovación, que se 

considera la base de una economía competitiva (Porter y Ketels, 2003; Crossan 

y Apaydin, 2010; Haans, Pieters y He, 2016). La cuantificación, evaluación y 

evaluación comparativa de la competencia y la práctica de la innovación es un 

tema importante y complejo para muchas organizaciones contemporáneas 

(Frenkel, Maital y Grupp, 2000). 

Diversos estudios (Damanpour y Gopalakrishnan, 2001; Hidalgo, 2011; West 

2002; Anderson, de Dreu y Nijsta, 2004), sobre la organización de la innovación 

conciben la innovación de productos como un proceso continuo y multifuncional 

que involucra e integra un creciente número de competencias diferentes (dentro 

de la organización). Por lo tanto, la gestión efectiva del proceso requiere la 

adopción exitosa y la adaptación de un enfoque de sistemas sociotécnicos a 

todos los aspectos de la organización, incluyendo críticamente las personas y 



27 
 

los procesos, así como los problemas relacionados con la tecnología (Cormican 

y O’Sullivan, 2004). 

En su sentido más amplio la gestión de la innovación puede definirse como una 

diferencia en la forma, calidad o estado a través del tiempo de las actividades de 

gestión en una organización, donde el cambio es radical respecto al modo 

pasado de trabajo (Hargrave y Van de Ven, 2006; Nambisana, Wright y Feldman, 

2019). Existe un aspecto dentro de esta perspectiva relacionado con los vínculos 

entre la gestión y la innovación tecnológica, que sugiere que ambos pueden 

coevolucionar (Damanpour y Evan, 1984; Ettlie, 1988; Georgantzas y Shapiro, 

1993). 

En resumen, definimos la gestión de la innovación como la generación e 

implementación de una práctica, proceso, estructura o tecnología de gestión que 

es nueva en el estado del arte y está destinada a objetivos de la organización 

(Birkinshaw, Hamel y Mol, 2008). A medida que se intensifica la competencia y 

se acelera el ritmo del cambio tecnológico, las empresas deben renovarse. El 

desafío no solo es ofrecer nuevos productos y servicios, sino también cambiar la 

naturaleza de la gestión dentro de las organizaciones. Esto puede tener lugar, 

por ejemplo, adaptando las estructuras, los procesos y las prácticas de la 

organización para generar una valiosa fuente de ventaja competitiva (Teece, 

2007). 

Diferentes estudios han propuesto que el liderazgo puede estimular 

efectivamente el pensamiento innovador (Zhou y George, 2003) y han 

demostrado que tiene un impacto significativo en la elección de la organización 

(Finkelstein, 1992). Debido a que la gestión de la innovación representa un 

cambio bastante amplio en la forma en que se realiza el trabajo de gestión, 

consideramos que el liderazgo (Sethibe y Steyn, 2015; Currie y Spyridonidis 

2019) es un tema preeminente para comprender cómo las organizaciones 

introducen este tipo de innovación (potencialmente) compleja (Vaccaro et al., 

2012). 

Estudios como los realizados por Nahavandi y Malekzadeh (1993) y Koene et 

al., (2002) han sugerido que el impacto del comportamiento de liderazgo puede 

disminuir a medida que aumenta el tamaño de la organización. Los líderes en 



28 
 

organizaciones más grandes pueden encontrar más dificultades para iniciar 

cambios en la forma en que se realiza el trabajo de gestión debido a contextos 

organizacionales más complejos. Además, una mayor formalización burocrática 

dentro de organizaciones más grandes puede tener un efecto neutralizador 

sobre el impacto del comportamiento de liderazgo directo (Koene, Vogelaar, 

Soeters, 2002). También se ha demostrado que el papel del liderazgo es 

relevante en la disposición de los empleados para expresar ideas destinadas a 

mejorar la organización y la forma en que funciona (Detert y Burris, 2007). Los 

dos estilos de liderazgo más utilizado para investigar la relación de los cambios 

en la gestión y el liderazgo son el liderazgo transformacional y situacional, según 

el modelo de Bass (1985) (Vaccaro et al. ,2012). El comportamiento de liderazgo 

transformacional puede afectar a las tres facetas de la gestión innovación, es 

decir a las prácticas de gestión, procesos y estructuras (Vaccaro et al., 2012). 

Los líderes transaccionales están principalmente interesados en obtener el 

cumplimiento de los subordinados - lo que hará que se enfoquen en su propio 

interés - acordando las condiciones y recompensas que seguirán el cumplimiento 

de ciertos requisitos (Vaccaro et al., 2012). 

Los líderes transformadores (Bass y Avolio, 2004) que inspiran el éxito del equipo 

y desarrollan relaciones de confianza y respeto basadas en objetivos comunes 

permiten a las organizaciones perseguir cambios en las prácticas de gestión, los 

procesos o las estructuras. Consideran a los miembros de la organización 

individualmente y generan una mayor predisposición a experimentar con 

cambios en las tareas, funciones y procedimientos de la organización. Además, 

pueden incluso persuadir a los miembros de la organización a reconsiderar las 

estructuras existentes, a la especialización de tareas y a reconsiderar nuevas 

formas de “hacer las cosas” en la organización (Vaccaro et al., 2012; Ulrich et 

al., 2019). 

2.1.1.2. El enfoque basado en la gestión del cambio. 

La relación entre la tecnología de la información y el cambio organizacional es 

una preocupación central en el campo de la estrategia. En los 30 años 

transcurridos desde el artículo de Leavitth y Whisler (1985), "Gestión en la 

década de 1980", han aumentado las funciones del papel de las tecnologías de 

la información y sus implicaciones en el diseño organizacional. Organizarse para 



29 
 

el cambio es un proceso interactivo sin un enfoque universal. La organización 

varía y los procesos de cambio de gestión ocurren de diferentes maneras. Las 

intervenciones de cambio en entornos organizativos complejos a menudo 

comienzan con el nombramiento de un equipo de gestión, generalmente 

integrado por personas de diferentes secciones, niveles u organizaciones, ya 

que es necesario garantizar la competencia técnica y la competencia, así como 

la representación política (Doppler, 2004; Knight et al., 1999; Fullan y Miles, 

1992; Sullivan y Skelcher, 2002). 

Existen diferentes modelos teóricos sobre la gestión del cambio organizativo, en 

la tabla 2.1. recogemos los cinco principales. 

Autor: Premisas del modelo: 

Lewin, K., (1951): 
Modelo de los tres 
pasos. 

Lewin define el cambio como una transformación de las 

fuerzas que soportan el equilibrio de un sistema estable. Por 

ello siempre dicho equilibrio es producto de dos tipos de 

fuerzas: las que ayudan a que se efectúe el cambio (fuerzas 

impulsoras) y las que se resisten a que el cambio se 

produzca (fuerzas restrictivas).  

Lewin afirmaba que el cambio exitoso en las organizaciones 

debía seguir un proceso de tres etapas: descongelar el statu 

quo, el movimiento hacia el estado final deseado, y el 

congelamiento del nuevo cambio a fin de hacerlo 

permanente. 

Collier, J. (1945). 
Modelo de 
Investigación para 
la acción. 

El método de Investigación de la Acción se refiere al proceso 

de cambio basado en la recolección sistemática de datos y 

luego la elección posterior de una acción de cambio basada 

en lo que indica la información procesada.  Su importancia 

yace en que proporciona una metodología científica para 

administrar el cambio planeado. Este método comprende 5 

pasos que son:  

a) Diagnostico  



30 
 

b) Análisis  

c) Retroalimentación  

d) Acción  

e) Evaluación  

Hinings,R. 
Greenwood, R., 
(1988). Modelo del 
cambio planificado. 

El cambio planificado debe verse como un proceso 

interactivo, donde las etapas, deben más bien ser fases, 

para no tener una limitación de que debe de terminar una 

para dar comienzo a la otra, sino que en realidad, las etapas 

serán entrelazadas en el tejido del proceso del cambio 

porque es casi imposible en la práctica identificar cuando 

termina una etapa y comienza otra. 

a) Diagnosticar:  

b) Identificar la resistencia. 

c) Asignación de responsabilidad. 

d) Desarrollo y puesta en marcha de las estrategias. 

e) Supervisión. 

Kotter, J., (1995). 
Modelo Liderando el 
cambio. 

El estudio de Kotter se basa en el análisis de muchos 

casos de gestión del cambio en el mundo y lo clasifica 

según 8 etapas: 

a) Establecer un Sentido de Urgencia 

b) Formar una Coalición de Guía Poderosa 

c) Crear una Visión 

d) Comunicar la Visión 

e) Facultar a los demás para Actuar sobre la Visión 

f) Planificar para, y Crear Ganancias a Corto Plazo 

g) Consolidar las mejoras y Producir aún más Cambios 



31 
 

h) Institucionalizar los nuevos Métodos 

Blanchard, K. 
(1992). Modelo de 
las siete dinámicas 
de cambio. 

Blanchard propone que es importante para los líderes 

esperar y responder a las preocupaciones y sentimientos de 

los empleados, si ellos son expresados en términos de 

cuestiones prácticas, o respuestas emocionales.  Cuando se 

planifique para, y anticipando el cambio, se debe incluir un 

análisis detallado de la reacción. 

Se debe identificar las clases de reacciones y preguntas que 

los empleados tendrán, y se deben preparar las respuestas.  

Es importante recordar que el éxito de cualquier cambio 

descansa en la capacidad de los líderes, para dirigir tanto las 

cuestiones emocionales como prácticas, en ese orden.    

1) La gente se sentirá torpe, molesta y tímida  

2) La gente al principio se concentra en lo que ellos tienen 

que dejar  

3) La gente se sentirá sola aun si todos los demás pasan por 

el mismo cambio  

4) La gente no puede manejarse con muchos cambios  

5) La gente está en diferentes niveles de preparación para 

cambio  

6) La gente estará preocupada que ellos no tengan 

suficientes recursos  

7) Si usted reduce la presión, la gente volverá a su viejo 

comportamiento 

Fuente: Recopilado por: Olguín, R., (2005).  

 Tabla nº: 2.1. Modelos teóricos sobre la gestión del cambio organizativo 

 

 



32 
 

2.1.2. La Dirección de Personas. 

En este apartado analizamos el papel de la dirección de personas en las 

organizaciones. El objetivo es ver bajo que marco general podemos ubicar 

nuestro estudio. Vamos a revisar los modelos teóricos de los recursos y 

capacidades, la dirección estratégica de RRHH y El enfoque contingente en 

RRHH. Las organizaciones tienen una determinada estructura, pero a menudo 

estas estructuras deben cambiar para adaptarse a las nuevas necesidades. Sin 

embargo, las organizaciones frecuentemente duran más que las personas que 

trabajan dentro de ellas, aunque para que esto suceda, deben desarrollar ciertas 

habilidades (políticas, analíticas, relacionadas con el trabajo, relacionadas con 

los negocios, etc.) para enfrentarse al cambio y ayudar en la elección de la 

estrategia correcta (Thakar, 2013). Por otro lado, las organizaciones se 

encuentran bajo una presión sostenida para mejorar la eficiencia y la efectividad 

de la función de RRHH (Mackea y Genarib 2019), mediante el replanteamiento 

de los enfoques sobre cómo se gestionan los empleados (Brewster y Larsen, 

1992). 

Diferentes estudios previos (Palacio y Soriano, 2010; Peris-Ortiz, 2009; 

Rodríguez, y Santos, 2009; Wakkee, Elfring y Monaghan, 2010) enfatizan la 

necesidad de brindar formación y desarrollo a los empleados para prepararlos 

para los cambios que se avecinan. Bedell y Kritz (2006) crean un modelo que 

puede aplicarse la empresa se enfrenta y supera dichos cambios. Es un modelo 

educativo aplicado a la gestión de RRHH, diseñado con criterios funcionales 

dentro de un modelo integral. Los nuevos profesionales de RRHH (Chamsa. y 

García-Blandón, 2019) tienen una mejor comprensión de cómo las actividades 

de RRHH se ajustan al panorama general de la organización y el campo de la 

gestión de recursos humanos ha emprendido un proceso de cambio significativo 

(Thakar, 2013). 

Las empresas en entornos cambiantes necesitan predecir los cambios y 

reaccionar ante ellos (Eriksson, 2014; Makkonen et al., 2014). La capacidad de 

hacer esto de forma metódica se ha denominado capacidad dinámica (Eriksson, 

2014; Teece et al., 1997). Las capacidades dinámicas se han definido como la 

capacidad de reponer las competencias para aspirar a la congruencia con el 

entorno empresarial cambiante mediante la adaptación, integración y 



33 
 

reconfiguración del conocimiento y las habilidades organizativas internas y 

externas, recursos y competencias bien diseñadas (Teece, Pisano y Shuen, 

1997). Actualmente el contexto digital, provoca continuos cambios adaptativos 

que las empresas deben asumir para seguir siendo competitivas. En uno de los 

factores clave como es el talento (Becker y Huselid, 1998), deberían introducir 

cambios más profundos con el fin de asegurarse las competencias necesarias, 

para ajustarse a esos cambios conservando y adquiriendo nuevas ventajas 

competitivas (Ashton y Morton,2005). Además, sería recomendable estudiar la 

relación que existe entre la gestión del talento y los resultados organizacionales, 

en cuanto a productividad, beneficios y posicionamiento en el mercado (Ashton 

y Morton,2005; Gallardo-Gallardo, Dries, y González-Cruz, 2013). 

Algunos estudios se alejan de la perspectiva de las "mejores prácticas", que 

asume que existe una configuración universal de prácticas de gestión del talento 

que probablemente mejorará el desempeño organizacional (Collings y Mellahi, 

2009; Gallardo-Gallardo et al., 2015) hacia una perspectiva de "mejor ajuste" que 

reconoce el impacto de los contextos internos y externos específicos de las 

organizaciones sobre las prácticas y resultados de la gestión del talento (Garrow 

y Hirsh, 2008). Esta línea la elegimos como más ajustada al proceso de cambio 

en la transformación digital, puesto que es preciso realizar un ajuste contingente 

al contexto digital, incorporando nuevas tecnologías y modificando los modelos 

de negocio, cultura y el sistema de gestión del talento. 

2.1.2.1. El enfoque basado en los recursos. 

La dirección estratégica, analiza los factores que correlacionan con el éxito de la 

organización desde una perspectiva interna. Este enfoque es la “teoría de 

recursos y capacidades”, donde se analiza el origen de las ventajas competitivas 

sostenibles de la compañía (Wernerfelt,1984; Barney,1991). Este modelo basa 

su exposición en que el éxito de una organización depende de las características 

de sus recursos y capacidades, los cuales son controlados por la empresa, para 

generar beneficios mediante su adecuada combinación, a diferencia de los 

factores externos como pueden ser las características de la industria (Teece, 

Pisano y Shuen, 1997). Se debe destacar que, en una organización, los RRHH 

pueden ser una fuente potencial de ventaja competitiva sostenible (Wright, 

Dunford y Snell, 2001). Los recursos en general no son valiosos por sí mismos 



34 
 

sino porque permiten a las organizaciones realizar múltiples actividades (Porter, 

1991). Otro de los factores clave desde el enfoque de la teoría de los recursos y 

capacidades es la tecnología, que permite mejorar el rendimiento y 

competitividad de la organización. Un recurso que posibilita la mejora de la 

productividad y el valor de los negocios e incide enormemente en la forma en 

que operan los mercados y las organizaciones, generando nuevos retos y 

oportunidades impulsores del crecimiento organizacional (Ynzunza-Cortés, Izar, 

y Ávila, 2013). Esta tecnología son capacidades que ayudan a crear 

conocimiento técnico, de mercado y que facilitan la comunicación entre las áreas 

funcionales relacionadas con el desempeño organizacional (Cortés, Izar y Ávila, 

2013). 

Algunos autores ofrecen una distinción conceptual (Barney, 1991; Grant, 1991) 

entre recursos y capacidades, por un lado, los recursos son los inputs del 

proceso productivo y constituyen la unidad básica de análisis. Pocos recursos 

son productivos por sí solos, sino que es necesario el desarrollo de capacidades, 

entendidas como la cooperación y coordinación de conjuntos de recursos para 

llevar a cabo una tarea o actividad (Grant, 1991). Diferentes investigaciones 

indican que las empresas varían en su capacidad para controlar, acceder u 

organizar los recursos productivos. Los factores que condicionan las 

circunstancias del mercado brindan una explicación para el surgimiento de estas 

diferencias y las existentes en los recursos, las condiciones del mercado y las 

habilidades organizativas que explican, al menos parcialmente, los diferentes 

resultados obtenidos entre los competidores del mismo sector (Leiblein, 2011). 

El valor de un recurso está asociado con el grado en que le permite a la empresa 

concebir e implementar estrategias poco comunes que mejoran su eficiencia y 

efectividad (Barney, 1991). Según Porter, la competencia paradigmática de las 

"cinco fuerzas" surge del poder de negociación de los clientes, la fuerza 

negociadora de los proveedores, el atractivo de los productos sustitutivos, la 

amenaza de entrada de nuevos competidores potenciales en el mercado y la 

rivalidad entre competidores existentes en la industria (Porter, 1997). Por lo 

tanto, la ventaja competitiva depende de la capacidad de la empresa para 

ubicarse en una posición única en la industria que le permita diluir la competencia 

y amplificar su poder de mercado (Cedric, 2012). 



35 
 

Una empresa debe tener capacidad estática para existir en el corto plazo. Sin 

embargo, se necesita una capacidad dinámica para lograr una ventaja 

competitiva a largo plazo. La capacidad estática o la capacidad de organización 

es simplemente la capacidad de la empresa para armar de manera confiable un 

paquete de recursos que generará ingresos. Si el entorno comercial es estable, 

suponiendo que la empresa ya haya alcanzado una ventaja competitiva, la 

capacidad estática es suficiente para mantener esta posición ventajosa en el 

mercado. Sin embargo, si la industria se ve sacudida por cambios derivados de 

las cinco fuerzas de Porter, así como modificaciones del marco institucional o 

cambios en los productos complementarios, entonces las curvas de rentabilidad 

cambiarán, lo que ocasionará que la empresa pierda su ventaja competitiva. Es 

en este contexto de cambio cuando el enfoque integrado es ventajoso. Esto es 

debido a que el enfoque integrado proporciona a la empresa la perspectiva y el 

equilibrio necesario para mantener una ventaja competitiva mediante la 

reconfiguración adelantada de sus recursos y capacidades de una manera que 

permita alcanzar una mayor capacidad de recursos (Cedric, 2012). 

En el contexto de la transformación digital, podemos aplicar este enfoque 

integrado, puesto que una de las características fundamentales será el 

dinamismo provocado por los avances tecnológicos. Es clave analizar como 

desarrollar capacidades dinámicas para que con estas la empresa esté en 

disposición de innovar (Ernst, H., 2002; León y López, 2017). Es preciso 

identificar los indicadores para que la empresa, pueda tener controlados sus 

recursos estratégicos y las capacidades dinámicas que contribuyen a desarrollar 

nuevos procesos que permitan la consecución de la innovación. Destacan entre 

los recursos estratégicos que favorecen los procesos de innovación, el liderazgo 

transformacional (Oke, Munshi y Walumbwa, 2009; Contreras y Barbosa, 2012), 

el capital humano (Leonard y Sensiper 1998; Lawson y Samson,2001) o la 

cultura (Hurley, 1995; Naranjo-Valencia y Calderón-Hernández, 2015). 

 

2.1.2.2. El enfoque basado en la dirección estratégica de RRHH 

La evolución en la organización de empresas está mejorando la capacidad de la 

función de RRHH al liberar recursos y ajustar las prioridades (Brewster y Larsen, 



36 
 

1992). Dichos cambios pueden llevar a una función de RRHH con fuertes 

relaciones intraorganizacionales y un impacto real en la estrategia y en las 

operaciones. Esta evolución perseguida para permitir que se dedique más 

tiempo a las preocupaciones estratégicas permite a los RRHH priorizar los 

esfuerzos para identificar y abordar las inquietudes de la organización que tienen 

importantes implicaciones de rendimiento (Sisson y Storey, 2000). El objetivo 

central de la investigación en gestión estratégica de RRHH, es comprender cómo 

la inversión firme en sistemas y prácticas de RRHH afectan el desempeño 

organizacional (Delery y Doty, 1996). Actualmente la dirección de RRHH tiene 

tres retos (Eaglebarger, 2016): 1- Competir por el talento en un escenario de 

escasez. 2- Las dificultades creadas por los cambios demográficos para atraer y 

retener el talento, lo que provoca que los departamentos de RRHH se focalicen 

en tener planes sucesorios. 3- La gestión de la reputación a través de la 

construcción de la marca de empleador (employer branding), con la finalidad de 

generar confianza entre los empleados potenciales y la empresa. Los RRHH 

deberían operar como una función estratégica del negocio (Tansley, Kirk y 

Tietze, 2013), que se especializa en “personas” (Tito y Serrano, 2016). Debe 

comprender el negocio, sus objetivos estratégicos, incluidas las finanzas y la 

cultura organizativa, debe comprender la propuesta de valor, las operaciones y 

cómo funciona su empresa en el mercado (Agudelo, et al., 2016). Este 

conocimiento le permite hablar el idioma de los negocios con sus pares y clientes 

internos (Eaglebarger, 2016).  

Los líderes efectivos de RRHH han pasado de centrarse en las prácticas 

administrativas de RRHH para alcanzar la eficiencia operativa a una 

preocupación por el logro de los objetivos estratégicos (Boon, et al.,2018). Para 

hacer esta transición, los líderes de RRHH y su personal deben comprender la 

"cadena de valor" de la organización y las diferentes formas en que la fuerza de 

trabajo puede contribuir a la ejecución de la estrategia (Nyberg et al., 2014). 

Por lo tanto, los líderes de RRHH deben poder desarrollar un plan para 

aprovechar la fuerza de trabajo y diagnosticar problemas que puedan interferir 

en la contribución de la fuerza de trabajo a la creación de valor (Longenecker y 

Fink, 2013). Para facilitar la implementación de la estrategia, los RRHH deben 

comprender el mecanismo de formulación de la estrategia (Chadwick, 2017). De 



37 
 

esta forma, los RRHH pueden analizarla profundamente e interpretarla 

correctamente. Esas acciones deben organizarse con una metodología de 

proceso para hacer que el flujo de trabajo sea eficiente y los pasos de acción 

claros para la implementación. Este proceso debe tener las características 

necesarias de un proceso de interacción entre la alta dirección, los profesionales 

de RRHH y los empleados (Crocker y Eckardt, 2014). El proceso debe diseñarse 

de manera que se creen oportunidades de interacción para todas las partes de 

la organización para internalizar los objetivos estratégicos y cooperar para 

alcanzarlos (Bas, 2012).  

La dirección estratégica de RRHH debe estar enfocada a respaldar los objetivos 

y resultados del negocio a largo plazo. Las personas son una gran parte del éxito 

de la empresa. Las personas son el activo principal de RRHH y también son el 

mayor factor determinante del éxito de una empresa. Existen tres razones 

principales por las cuales el reconocimiento de los empleados es una gran 

manera de ser estratégico e impactar en los objetivos de la compañía: el 

Compromiso, la Retención y la Evaluación del desempeño (Quigley, 2017).  

La forma en la que se posicionan los RRHH en la transformación digital es muy 

revelador de su capacidad para actuar como un socio valioso del negocio 

(Business partner). Las funciones de RRHH de primer nivel desempeñan un 

papel de liderazgo en la transformación digital de su organización, mientras el 

resto intentan aprovechar la nueva situación para servir a los procesos 

tradicionales de RRHH (El-Khoury, 2017). El mundo digital requiere nuevas 

habilidades para hacer, recopilar, limpiar y dar sentido a la gran cantidad de 

nueva información disponible, en beneficio de la empresa. Traerá cambios 

dramáticos a la fuerza de trabajo, disminuyendo notablemente en número a 

medida que los robots reemplacen a los humanos mientras se especializan 

abruptamente para los roles restantes (El-Khoury, 2017). La tercera revolución 

industrial ha comenzado y está trayendo cambios dramáticos en la fuerza de 

trabajo, reduciendo el personal, aumentando la especialización y transformando 

cómo, cuándo y dónde interactúan los empleados y qué esperan de sus 

empleadores El departamento de RRHH debe asegurarse de que la empresa 

tenga lo que necesita y proporcionar una ventaja competitiva sustancial en el 

mercado (El-Khoury, 2017). 



38 
 

2.1.2.3. El enfoque contingente en RRHH 

Desde la perspectiva del enfoque contingente, introducir prácticas de RRHH que 

apoyen los resultados organizacionales, depende de la estrategia empresarial 

de la compañía (Kramar, 2014). Desde este punto de vista, las mejores prácticas 

de RRHH son entonces las que mejor se ajusten a la estrategia (Delery y Doty, 

1996; Rodriguez, 2001). Desde un punto estratégico, además las políticas o 

prácticas de RRHH están afectadas por una serie de variables del contexto 

empresarial y la obtención de buenos resultados por parte de la organización, 

por lo que esas políticas de personal aplicadas deben ajustarse lo más posible a 

estas variables (Guest, 1997; Martín Alcázar, Romero Fernández y Sánchez 

Gardey,2004). 

En definitiva, para este enfoque, la relación entre las variables independientes y 

la dependiente dependerá de la variable de contingencia crítica (Rodriguez, 

2001). Una de las variables contingentes principales que encontramos en la era 

digital, es la necesidad de adaptar las estructuras organizativas (Vacas, 2018) 

con motivo del proceso de transformación digital, ya sea por el diseño de un 

nuevo modelo de negocio o por propia evolución innovadora (Berber, Đorđević y 

Milanovic, 2018). La estructura organizativa se forma al dividir y coordinar el 

trabajo (Mintzberg, 1979). Posteriormente definimos una forma u otra de 

configuración estructural dependiendo de variables internas y externas, entre las 

que encontramos la tecnología, crecimiento organizativo, las incertidumbres del 

entorno y la estrategia empresarial (Miles y Snow, 1978; Mintzberg, 1979, 

Rodríguez, 2001), luego al afrontar los retos empresariales propios, habrá 

implicaciones en la gestión de los RRHH (Jackson y Schuler, 1995). 

El enfoque contingente basa su constructo en el ajuste entre el diseño de la 

estructura y los factores contingentes, de modo que la organización alcance sus 

niveles de competitividad más adecuados (Child, Jeanne y Howard, 2003; 

Volberda et al., 2012; Akingbola, 2013). La organización debe responder a las 

condiciones de ese contexto mediante el ajuste de sus variables o dimensiones 

estructurales de diseño organizativo y de ese modo tener una mayor probabilidad 

de supervivencia (Zapata y Mirabal, 2013; Zapata, 2014). Desde este enfoque 

se mantiene una visión de adaptación debido a que los cambios en la 

organización, su comportamiento, sus procesos y estructura, incluso la propia 



39 
 

estabilidad organizativa depende de la presión de factores del entorno. Estos 

factores pueden ser las exigencias del mercado o de los clientes, los 

requerimientos tecnológicos o la cultura, lo que obliga a las organizaciones a 

adaptarse a esos condicionantes externos para sobrevivir (Nienhüser, 2008; 

Wei, 2006).  

Desde el desarrollo del modelo estratégico de los RRHH, han cambiado las 

expectativas sobre los empleados dentro de las organizaciones (Beltrán et al., 

2013; Huseild y Becker, 1996) y el papel de los directivos de RRHH (Gannon, 

Doherty y Roper, 2012). No obstante, desde esta perspectiva se plantea la 

necesidad de que exista congruencia o alineación entre los distintos sistemas 

que componen la organización (productivo, financiero, recursos humanos, etc.) 

y la aplicación del enfoque estratégico a la gestión de éstos (Morales-Fernández, 

Ariza-Montes y Morales-Gutiérrez, 2013). 

 

2.2. Antecedentes teóricos específicos: 

En este apartado vamos a exponer los resultados de la revisión teórica de los 

enfoques que enmarcan el proceso de transformación digital en sí mismo, las 

actualizaciones en la dirección de Recursos Humanos (RRHH) dentro del 

contexto de la transformación digital y en concreto como están cambiando las 

estrategias de gestión del talento en la era digital. 

2.2.1. La transformación digital en la empresa 

En este apartado el objetivo es analizar los aspectos teóricos específicos de la 

transformación digital y la gestión del talento. Por ello analizamos el proceso de 

transformación digital, los diferentes cambios organizativos que conlleva y dentro 

de la dirección de RRHH aquellas acciones dirigidas a la gestión del talento.  

2.2.1.1. Etapas de transformación digital de empresas 

Las estrategias de transformación digital tienen una perspectiva distinta con 

objetivos diferentes. Estas estrategias se centran en la transformación de 

productos, procesos y aspectos organizativos debido a las nuevas tecnologías. 

Las estrategias de transformación digital van más allá del paradigma del proceso 



40 
 

e incluyen cambios e implicaciones para productos, servicios y modelos de 

negocio en general (Matt, Hess y Benlian, 2015). 

Al igual que ocurre con la alineación entre las estrategias de negocio y las 

estrategias de TIC (Henderson y Venkatraman, 1993), resulta fundamental 

obtener un ajuste perfecto entre las estrategias de transformación digital, las 

estrategias de TIC y todas las demás estrategias organizativas y funcionales. La 

investigación ha abordado esta cuestión y ha tratado de consolidar las 

estrategias de TIC y las estrategias de negocio en una "estrategia empresarial 

digital" integral (Bharadwaj et al., 2013). 

La digitalización no es solo tecnología; ésta es solo la base. Se trata de 

transformar toda la compañía: redefinir las propuestas de valor para el cliente, 

los procesos de valor agregado y los métodos de trabajo de las personas (Meffert 

y Swaminathan, 2017). La transformación además requiere un líder fuerte que 

haya desarrollado una visión obtenida solo después de explorar problemas y 

desafíos desde la primera línea del negocio y comprender cómo la tecnología 

puede crear mejoras de gran magnitud, no solo incrementales, a la hora de 

resolver problemas (Earley, 2014). La transformación digital ofrece una 

oportunidad única para que los RRHH influyan en la cultura y el bienestar y el 

compromiso de los empleados. Si se hace bien, será realmente transformador y 

permitirá a los RRHH dejar huellas digitales importantes en cualquier 

organización, impulsando su evolución y aportando valor a la organización 

(Rimon, 2017). 

La digitalización de empresas ha permitido mejorar la capacidad de generar 

ventajas competitivas a través de la reducción de costes, la mejora de la 

eficiencia o las nuevas formas de producción (Fitzgerald et al., 2013). El impacto 

económico de Internet ya sea por la posibilidad de crear nuevos modelos de 

negocio o por la mejora de procesos es cada vez más significativo. La economía 

en Internet supuso en 2016, la cuantía de 509,9 € Billones en Europa. Según el 

informe Ecommerce Europe (2016), Internet supone el 2,6% del PIB de Europa, 

con la previsión de duplicar y triplicar su impacto antes de 2020. 

La Comisión Europea supervisa desde 2015 la competitividad digital de los 

Estados miembros con los informes del Índice de la Economía y la Sociedad 



41 
 

Digitales (DESI). En el informe DESI 2019, España (56,1) se sitúa por encima de 

la media europea (52,5). Comparando los países más digitalizados en la UE con 

los países punteros a nivel mundial (Japón, USA y Corea del Sur), los europeos 

también están entre los mejores. Según el Digital Single Market, en la Unión 

Europea para alcanzar los niveles máximos de aprovechamiento de Internet, se 

precisa crear un mercado único regulador en la UE y no 28 distintos, esto 

supondría 415€ billones por año y se podrían crear cientos de nuevos puestos 

de trabajo. 

Según el informe “El reto de la Transformación Digital de la economía. La España 

4.0”, las cuatro palancas que más han contribuido a esta transformación son: la 

disponibilidad de la información digital, la automatización de los procesos, la 

interconexión de la cadena de valor y la creación de intereses digitales en el 

consumidor. Asimismo, el foco de la transformación digital está en la Industria 

4.0., entendido como la aplicación a escala de la producción de sistemas semi-

automatizados. La incorporación de las Tecnologías de la Información y las 

Comunicaciones (TIC) a las empresas, pone a disposición de éstas gran 

cantidad de avances tecnológicos que han dado un vuelco a la forma de hacer 

negocios (Sánchez-Bayón, 2014). Schuh et al (2017), proponen otra definición 

de la Industria 4.0, publicada en la literatura es “"en tiempo real, intercambio de 

alto volumen de datos, comunicación multilateral e interconexión entre sistemas 

ciberfísicos y personas”. Los mercados se han hecho más variables y la relación 

con los clientes y los proveedores ha cambiado sustancialmente debido 

principalmente, a Internet, creando nuevos canales de comercialización y 

cambiando nuestra forma de trabajar y de vivir. 

Respecto a la posición de España dentro del proceso de transformación de sus 

empresas, según el DESI (UE), la posición en 2016 es del puesto 15 entre los 

28 estados de la UE. Con indicadores muy preocupantes, como por ejemplo que 

solo el 54% de los españoles poseen competencias digitales, aunque también 

existen fortalezas como la integración de las tecnologías en la empresa. En esta 

línea Berger (2016), revela que las empresas españolas dominan los usos 

digitales básicos, pero están aún lejos de los países más avanzados. 

 



42 
 

2.2.1.2. El índice de Madurez Digital: 

El índice de madurez digital es un dato medible sobre cómo está evolucionando 

la compañía dentro de su proceso de transformación digital. Este índice de 

madurez digital nos da una medida basada en diferentes indicadores, de que 

grado o fase del proceso de cambio digital ha alcanzado la empresa (Chanias y 

Hess, 2016). 

Actualmente el proceso de transformación digital conlleva la creación de nuevos 

modelos de negocio y la posibilidad de explotar nuevas oportunidades de 

mercado (Catlin, Scanlan y Willmott, 2015). A su vez esta transformación digital 

supone una importante inversión en el desarrollo de capacidades digitales, las 

cuales deben estar alineadas con la estrategia empresarial (Lorenzo 2016). El 

desarrollo de estas capacidades debe producirse de manera integral en todas 

las dimensiones de la organización: estrategia, personas y cultura, estructura y 

sistemas de gestión, proceso de negocio y tecnología (Lorenzo, 2016).  

La transformación digital en primer lugar tiene que ver fundamentalmente con la 

forma en que su empresa responde a las tendencias digitales (Downes y Nunes 

2013; Lucas y Goh 2009; Porter y Heppelmann 2014) que se producen 

independientemente de si no los han iniciado. Gran parte de la necesidad de 

transformación digital está fuera de su control. Implica adaptarse (Matt et al. 

2015) a la forma en que sus clientes, socios, empleados y competidores utilizan 

las tecnologías digitales. En segundo lugar, significa que la forma en que una 

organización implementa la tecnología es solo una pequeña parte de la 

transformación digital. En los casos en que la transformación digital implica la 

implementación de nuevas tecnologías, la tecnología es solo una parte de la 

historia. Otros problemas, cómo la estrategia, la gestión del talento, la estructura 

organizativa y el liderazgo, son tan importantes si no más importante, que la 

tecnología para la transformación digital (Kane, 2017; Bharadwaj et al., 2013). 

Consideramos que este concepto de "transformación" se expresa mejor cómo 

"madurez" (en el sentido psicológico), es decir cómo la "capacidad de responder 

al medio ambiente (contexto) de manera apropiada", además también debemos 

señalar que la "respuesta es generalmente aprendida en lugar de instintiva" 

(Kane, 2017). Los modelos de madurez digital están emergiendo cómo un marco 



43 
 

integrado que permite a las organizaciones evolucionar progresivamente en el 

desarrollo de las capacidades claves para ser exitosos en la nueva era digital. 

Los modelos de madurez implican un proceso de progreso a lo largo de una línea 

continua, en contraposición a los planteamientos más radicales de 

transformación (Lorenzo, 2016). 

Cómo referencia podemos revisar el concepto de madurez digital y sus 

antecedentes. Por un lado, está el modelo de madurez de capacidades (CMM: 

Capability Maturity Model) desarrollado hace más de veinte años por el Instituto 

de Ingeniería del Software (SEI: Software Engineering Institute) (Paulk et al., 

1993).  

A continuación, se presentan los diferentes modelos de índice de madurez digital 

en la tabla 2.2. 

Índice de madurez de 

capacidades. Universidad 

Carnegie-Mellon. (Paulk, 

1993) 

• Nivel 1: Inicial 

• Nivel 2: Gestionado 

• Nivel 3: Definido 

• Nivel 4: Gestionado cuantitativamente 

• Nivel 5: Optimizado 

El cociente digital de 

McKensey DQ Catlin, 

Scanlan, Willmott (2015). 

• Estrategia 

• Cultural  

• Organización 

• Capacidades 

Modelo sectorial para 

telecomunicaciones 

(Valdez-de-León, 2016). 

• Estrategia 

• Organización 

• Cliente 

• Ecosistema 



44 
 

• Operaciones 

• Tecnologías 

• Innovación 

Modelo de Cultura Digital 

(Lorenzo, 2016). 
• Experimentación 

• Desarrollo y despliegue 

• Liderazgo y transformación 

Mapa de madurez digital del 

MIT (Westerman, Bonnet 

and McAfee, 2012) 

• Nivel 1: Principiantes digitales 

• Nivel 2: Seguidores de la Moda Digitales 

• Nivel 3: Conservadores digitales 

• Nivel 4: Dirigidas 

Grado de preparación para 

la Industria 4.0 (Lichtblau et 

al., 2015) 

1. La fábrica inteligente 

2. Los productos inteligentes 

3. Las operaciones inteligentes 

4. Los servicios guiados por los datos 

Industrie 4.0 capabilities for 

businesses (Schuh et al, 

2017) 

1. Recursos 

2. Sistemas de información 

3. Estructura organizativa 

4. Cultura (Liderazgo democrático) 

DMM y sus 9 dimensiones 

(Berghaus y Back, 2016). 
• Experiencia de cliente 

• Innovación de productos 

• Estrategia 

• Organización 

• Proceso de digitalización 



45 
 

• Colaboración (equipos de trabajo, trabajo 

flexible, gestión del conocimiento) 

• TIC 

• Cultura de innovación 

• Gestión de la transformación (Management) 

Fuente: Elaboración propia. 

 Tabla nº: 2.2. Modelos del índice de madurez digital 

En definitiva, para evaluar el proceso de transformación digital, se precisa un 

modelo multidimensional que mida y compare el modo en el que las 

organizaciones se enfrentan a los retos del ecosistema digital. Este modelo debe 

hacer referencia a dimensiones cómo: estrategia, personas, cultura, estructura, 

organización, procesos de negocio, modelos de toma de decisiones y la 

tecnología de la información (Lorenzo, 2016). La madurez es un proceso natural, 

pero no sucederá automáticamente. La madurez digital es el proceso en el que 

una empresa aprende a responder de forma adecuada al entorno competitivo 

digital emergente (Kane, 2017). 

Para cualquier organización actualmente, pensar en digital (Molero, 2014) 

significa saber que sus clientes, productos, operaciones y competidores son 

digitales o están en proceso de convertirse en digitales. Esto requiere 

recomendaciones concretas para la mejora continua de las estrategias de 

transformación digital, como por ejemplo la forma de observar y evaluar los 

desarrollos tecnológicos y cómo probar sus impactos en entornos controlados 

dentro de la empresa (Matt, Hess y Benlian, 2015). En ciertos sectores, el cambio 

se lleva a cabo tan rápidamente que ha alterado los modelos comerciales. Wade 

(2016) afirma que cuatro de cada diez empresas en cada sector se verán 

desplazadas por la disrupción digital. 

Definimos la disrrupción digital cómo el efecto de las tecnologías digitales y los 

modelos comerciales en la propuesta de valor actual de una empresa y la 

posición de mercado resultante (Wade, 2016). Es un concepto que se debería 

tener en cuenta sobre las necesidades que cada organización debe implementar 



46 
 

y a qué ritmo, dependiendo su nivel de madurez digital, para evitar ser 

desplazados no solo de su sector sino posiblemente de la economía digital en 

general. 

La madurez digital combina dos cosas separadas pero relacionadas (Kane et al, 

2017). Una de ellas es la intensidad digital, el nivel de inversión en iniciativas 

tecnológicas que tienen como objetivo cambiar la forma en que opera la 

empresa. El segundo es la intensidad de la gestión de transformación, el nivel 

de inversión en las capacidades de liderazgo necesarias para crear la 

transformación digital dentro de una organización. Se puede ver la posible 

correlación entre el índice de madurez digital y la transformación organizativa de 

sus principales procesos, entre los que destaca la gestión del talento (Kane et 

al., 2017; Gueutal y Stone, 2005; Thite et al., 2012). 

Los procesos de transformación digital no deberían solo centrarse en aspectos 

tecnológicos (Kane, 2015), porque entre otros aspectos si la tecnología no es 

propiedad exclusiva de una compañía, cómo puede ser la fibra óptica disponible 

para muchas compañías lo que no será una ventaja competitiva (Carr, 2003). 

Por ello en organizaciones con madurez digital, las estrategias se centran en 

mejorar las decisiones y la innovación, así como atraer talento y procurar no 

perderlo (Kane, 2015). 

“El poder de una estrategia de transformación digital radica en su alcance y 

objetivos. Las organizaciones menos maduras digitalmente tienden a centrarse 

en las tecnologías individuales y tienen estrategias que son decididamente 

operativas en el enfoque. Las estrategias digitales en las organizaciones más 

maduras se desarrollan con el objetivo de transformar el negocio” (Kane, 2015, 

p. 3). En la era digital, las organizaciones necesitan reinventarse a nivel 

estructural y convertirse en ágiles. La madurez digital de la gestión de RRHH 

implica un cambio del paradigma tradicional en el lugar de trabajo hacia la 

participación, el aprendizaje y el desarrollo de los empleados y la búsqueda de 

talento (Mihalcea, 2017). 

De todos los indicadores recogidos por los diferentes modelos para establecer el 

nivel de madurez de la empresa, consideramos que los más utilizados: los 



47 
 

modelos de negocio que incluyen el rediseño de procesos o las personas como 

elementos de análisis, la cultura de innovación, la estrategia y el liderazgo. 

Por ello a continuación realizamos una revisión en la literatura para justificar su 

utilización en nuestro estudio. 

2.2.1.3. Indicadores de los cambios organizativos de la transformación 
digital. 

En este apartado queremos revisar los indicadores de los cambios organizativos 

que conlleva la transformación digital. En el apartado anterior hemos analizado 

como se mide la transformación digital mediante el índice de madurez digital, 

pero aquí analizamos los indicadores que los autores asocian como referente de 

la existencia del proceso de transformación. 

El éxito de la transformación digital no reside en la tecnología sino en la 

estrategia (Kane et al., 2015), donde se refleja en cómo se está produciendo un 

cambio en los modelos de negocio (Berman, 2012; Matt et al., 2016), basándose 

en las ventajas que ofrece la tecnología. Los líderes deben equilibrar 

simultáneamente la explotación de los recursos de sus empresas para lograr la 

agilidad organizacional, una condición necesaria para la transformación exitosa 

de sus negocios (Matt, Hess y Benlian, 2015). Igualmente generan nuevas 

estrategias de negocio para afrontar los retos de la transformación digital, 

rediseñando sus modelos de negocio (Collins y Schuman, 2015). Los líderes 

transformacionales son los primeros en tomar decisiones sobre la innovación en 

sus negocios (Chen et al., 2014). La literatura también considera el liderazgo 

principalmente orientado a cambiar el comportamiento de las personas e 

indirectamente a implementar procesos (Alos-Simo, Verdu-Jover y Gomez-Gras, 

2016). 

Entre los requisitos para llevar a cabo con éxito el proceso de transformación 

digital encontramos que se requieren los siguientes elementos: identificación de 

la dirección futura del negocio; identificación de líderes para dirigir la 

transformación; determinar cómo la organización puede estar en una posición 

competitiva dentro de la era digital; determinar cómo se deben tomar las 

decisiones durante la transformación e identificar áreas en las que la 

organización puede tener éxito con este esfuerzo y lograr sus objetivos de 



48 
 

manera efectiva (Dahlstrom et al., 2017). Una transformación digital requiere un 

importante capital humano, financiero y tecnológico, todo lo cual debe estar 

alineado para facilitar resultados exitosos y debe emplear líderes que sean 

capaces de dirigir este cambio y permitir que su conocimiento y experiencia 

influyan en el proceso (Dahlstrom et al., 2017; Sow y Aborbie; 2018). 

Para nuestro modelo de investigación utilizamos los siguientes indicadores para 

valorar el grado de madurez digital de las empresas: nuevos modelos de 

negocio, la cultura de innovación y el liderazgo transformacional. A través de 

ellos pretendemos valorar si generan mejoras o más ventajas para las prácticas 

de gestión del talento. 

2.2.1.3.1. Nuevos modelos de negocio en la era digital. 

La era digital está suponiendo profundos cambios en las organizaciones en 

general, especialmente a nivel de modelo de negocio y en la cultura organizativa. 

Los nuevos modelos de negocio son a menudo start ups que posteriormente 

alcanzan un nivel más consolidado como compañía o incluso pueden ser 

adquiridas por grandes corporaciones que desean “atrapar” nuevas formas de 

conectar su propuesta de valor con el mercado. Las empresas están 

desarrollando infraestructuras soportadas en TIC, con el objetivo de responder a 

las nuevas estructuras emergentes, tales como mercados verticales virtuales o 

Business-to-Business Market Exchange. Los beneficios potenciales de la 

digitalización son múltiples e incluyen aumentos en las ventas o la productividad, 

innovaciones en la creación de valor, así como nuevas formas de interacción con 

los clientes, entre otros. Como resultado, se pueden remodelar o reemplazar 

modelos de negocio completos (Downes y Nunes, 2013). Estos facilitan el 

intercambio de información, bienes y servicios entre empresas, que constituyen 

nuevos modelos de negocio desarrollados normalmente por grandes empresas 

para optimizar sus procesos de negocio (Temporal, 2005). 

Algunos sectores como la banca o la distribución están viendo la aparición de 

nuevos actores en su área de competencia, como es el caso de Google y Apple 

o el gigante chino Alibaba, entre otros. En definitiva, podemos ver que estos 

gigantes, van modificando la experiencia del cliente utilizando el manejo de datos 



49 
 

a través del canal internet y adaptándose a los nuevos gustos de los clientes 

sobre accesibilidad, rapidez o agilidad. 

Un estudio elaborado por investigadores del Centro de Negocios Digitales y 

Capgemini Consulting del MIT ha analizado el proceso de transformación de las 

empresas en negocios digitales (Fitzgerald et al., 2013). Las empresas 

experimentan cambios organizativos importantes a medida que construyen su 

capacidad digital, para mejorar la participación de los clientes, las operaciones 

internas o la participación de los empleados. Estos nuevos modelos digitales, 

permiten mejoras en cuanto a eficiencia y cambios en los procesos de tomas de 

decisiones interna (Soule et al., 2016). Por otro lado, también implica 

reestructurar sus actuales plantillas, con reducciones significativas en 

determinadas áreas empresariales. Así, American Express está modificando sus 

esfuerzos en reclutamiento hacia personas que reforzasen su estrategia de 

transformación digital. Este cambio en cuanto a modelos de negocio ha tenido 

su impacto en el ámbito laboral, apareciendo posiciones muy demandadas como 

Data Scientist o Social Listening Manager. 

2.2.1.3.2. La estrategia empresarial 

Las empresas maduras digitalmente desarrollan habilidades para implantar 

estrategias (Kane et al., 2015). La influencia de las tecnologías digitales en el 

negocio es una habilidad que falta en muchas empresas en las primeras etapas 

de la madurez digital (Kane et al., 2015). Los empleados quieren trabajar para 

líderes digitales. Los empleados buscarán la mejor tecnología digital y nuevas 

oportunidades de desarrollo, por lo que las empresas tendrán continuamente que 

actualizar sus estrategias para retenerlos y atraerlos. Por otro lado, asumir 

riesgos se convierte en una norma cultural, las empresas maduras digitalmente, 

se encuentran más habituadas al riesgo que sus homólogas más inmaduras 

(Kane et al., 2015). 

Durante la última década, los impactos de las tecnologías digitales en los 

negocios han cambiado significativamente, haciendo que muchos modelos de 

negocio queden obsoletos. En consecuencia, la transformación digital, es decir, 

la integración de las tecnologías digitales en los procesos de negocio se ha 

vuelto cada vez más imperativa para las organizaciones contemporáneas que 



50 
 

buscan sobrevivir y obtener ventajas competitivas en una economía digital 

(Bharadwaj, 2000; Wad y Hulland, 2004). En términos de la estrategia 

competitiva de una empresa, muchos investigadores utilizan la visión basada en 

recursos (RBV) como la principal teoría analítica para estudiar la transformación 

digital de las empresas. sugiriendo que la utilización de recursos tangibles e 

intangibles puede contribuir a la ventaja competitiva de una empresa (Barney, 

1991). Desde esta perspectiva, la transformación digital puede permitir a una 

empresa explotar los recursos de la empresa, lo que posteriormente lleva a un 

nuevo modelo de negocio que mejora la ventaja competitiva de la misma. 

La transformación organizacional conlleva cambios importantes simultáneos en 

aspectos clave (por ejemplo, estrategia, estructura y distribución de poder) que 

generalmente ocurren en un breve intervalo de tiempo (Wischnevsky y 

Damanpour, 2006). También se trata de un proceso complejo, revolucionario y 

continuo que exige cambios fundamentales en las estructuras y sistemas 

organizativos a través del desarrollo de productos y servicios. La transformación 

digital, va más allá de incorporar tecnología a los procesos de negocio, se trata 

de un cambio profundo en la organización, que va de la estrategia a la tecnología, 

incluyendo cambios en la cadena de valor, cultura, procesos, recursos humanos, 

etc. El ajuste entre el entorno, la estructura, la estrategia y el liderazgo es 

significativo para el éxito de una organización (Smith y Reece, 1999; Pertusa-

Ortega et al., 2010). 

Desde una perspectiva externa, cuando existe un ajuste estratégico, una 

coincidencia o una congruencia entre la estrategia de una empresa y las 

contingencias ambientales u organizativas, puede aumentar la ventaja 

competitiva de la empresa y conducir a un mejor desempeño empresarial (Zajac, 

et al., 2000). Por lo tanto, una definición completa de ajuste estratégico se refiere 

a la congruencia estratégica, contingencia o alineación de una empresa entre 

sus recursos / capacidades internas y las demandas ambientales (Miles y Snow, 

1994; Xu et al., 2006). 

El término Industria 4.0 fue acuñado por el gobierno alemán, para describir la 

fábrica inteligente, donde todos los procesos están informatizados e 

interconectados, con un papel fundamental del internet de las cosas (IOT). Se 

trata de la transformación digital del sistema productivo y supone un salto 



51 
 

cualitativo en la organización y gestión de la cadena de valor, donde las 

relaciones comerciales y productivas conllevan una constante conexión entre 

cliente, proveedor, distribuidor, logística y fabricante. Ante esta transformación, 

las personas de todos los departamentos de la industria deberán contar con 

nuevas habilidades y competencias para trabajar en la Industria 4.0. Esto va a 

exigir una cualificación y la gestión de conocimiento a las empresas (Mobiliza 

Academy, 2017). 

El desafío para la cuarta revolución industrial es el desarrollo de software y de 

sistemas de análisis que convierten el diluvio de datos producidos por las 

fábricas inteligentes en información útil y valiosa (Watson, 2015). Uno de los 

factores que lleva incardinado el término industria 4.0, es que los procesos de 

trabajo son más flexibles e individualizados. La implicación de nuevas 

tecnologías reside fundamentalmente en combinar software, tecnología digital 

de comunicación o nanotecnología entre otros. 

Esta nueva revolución industrial impactará en las formas de empleo actuales y 

el futuro del trabajo (Peraso, 2016). Hoy en día parece que personas y 

tecnología, van evolucionando más rápidamente que la legislación laboral. 

Según el informe sobre “Employer Branding 2016” de Randstad, la seguridad en 

el empleo ocupa el segundo lugar para el 56% de encuestados, como preferencia 

a la hora de elegir empresa donde trabajar.  

En el informe anual Global Human Capital Trends 2017: Rewriting the rules for 

the digital age, elaborado por Deloitte, el 88% de empresas encuestadas están 

de acuerdo con crear nuevas organizaciones, eliminar estructuras jerárquicas y 

crear empresas en redarquía (redes internas), más propias de la era digital. Se 

trata de cambiar el sistema de una organización funcional a enfocarse en un 

producto o servicio. Los equipos preferentemente son multidisciplinares y se 

organizan al estilo de una start up. 

Los cambios empresariales derivados de la transformación digital se concentran 

en cambios tecnológicos, por los servicios que se ven afectados por la disrupción 

tecnológica, los nuevos modelos de negocio y la nueva cultura digital. La 

transformación digital es una de las grandes palancas de crecimiento, en 

concreto se estima que en 2020 contribuirá al 24% del PIB en España (Accenture 



52 
 

Strategy, 2016). En la economía mundial en general, la aportación de lo digital 

será de un 25% de media en 2020 o en la economía más digital del mundo como 

es Estados Unidos, sobrepasará el 33% de su producción total. 

Según Rayport y Sviokla (1996, p. 8), las empresas adoptan los procesos de 

digitalización que añaden valor en tres fases: 

✔ En la primera fase, visibilidad. En esta fase, las empresas utilizan sistemas de 

tecnología de la información de gran escala para coordinar las actividades en 

sus cadenas de valor reales y en el proceso ponen los cimientos para una 

cadena de valor virtual. 

✔ En la segunda fase, la capacidad de replicar. Las empresas sustituyen las 

actividades reales por actividades virtuales, empiezan a crear una cadena de 

valor paralela en el mercado electrónico. 

✔ Finalmente, las empresas utilizan la información para crear nuevas relaciones 

con los clientes. En esta tercera fase, las empresas recurren al flujo de 

información de su cadena de valor virtual con el fin de proporcionar a los clientes 

nuevas formas de valor. 

Según Rayport y Sviokla (1996), las empresas que quieran ser competitivas 

deberán aproximarse a esta tercera fase. 

La inclusión de tecnologías de la información y comunicación en las 

organizaciones dentro de la economía digital modificará sus estructuras, 

procesos y modelo de negocio. Estas tecnologías se caracterizan por compartir 

contenidos que pueden ser accesibles a través de múltiples dispositivos, 

especialmente a través de la nube. Estar conectados online desde donde se 

quiera, cuando se quiera o crear un entorno digital absolutamente personalizado 

(Conole, 2016). 

Las tecnologías de la comunicación que cambian rápidamente afectan 

drásticamente la manera en que los trabajadores interactúan (Guffey y Loewy, 

2012). El discurso digital en el lugar de trabajo es un nuevo campo de estudios 

multidisciplinarios en la intersección de tres campos generales: comunicación 

empresarial; estudios de discurso empresarial u organizacional y estudios de 



53 
 

discurso mediados por computadoras. También se basa en áreas como (socio) 

lingüística, estudios organizacionales y sociología (Darics, 2015). 

Las tecnologías digitales están reformando fundamentalmente la estrategia de 

negocio tradicional con procesos de negocio globales, distribuidos y 

multifuncionales que permiten que el trabajo se lleve a cabo más allá de los 

límites de tiempo, distancia y función (Banker et al., 2006; Ettlie y Pavlou, 2006; 

Kohli y Grover, 2008; Rai et al., 2012; Sambamurthy et al., 2003; Straub y 

Watson, 2001; Subramaniam y Venkatraman, 2001; Tanriverdi y Venkatraman, 

2005; Wheeler, 2002). 

2.2.1.3.3. Cultura de innovación 

Las compañías inmersas en la transformación digital son conscientes de que 

este nuevo entorno requiere un esfuerzo para adaptar la propia cultura 

organizativa a la era digital. Se considera imprescindible tener unos valores 

comunes a la transformación digital enfocados a la innovación. La rigidez clásica 

de determinadas culturas organizativas, basadas en la inercia, donde las cosas 

se hacen de un modo, porque siempre se han hecho así, deberían dar paso a la 

flexibilidad, al trabajo colaborativo en equipo y aspectos como la innovación o el 

aprendizaje continuo que deben ser prioridades en esta transformación cultural. 

Al mismo tiempo, aunque algunos trabajos abogan por el uso de la tecnología en 

los RRHH para la gestión del talento (Bassi y McMurrer, 2007; Williams, 2009), 

hasta el momento, existe poca investigación empírica que estudie 

simultáneamente la interrelacción entre los sistemas HR analytics y la gestión 

del talento. La investigación realizada se centra en la forma en que los HR 

analytics tienen la capacidad de generar datos que determinen el enfoque de 

una organización para la gestión del talento (Gueutal, 2003; Lengnick-Hall y 

Moritz, 2003) o sobre el talento requerido para gestionar y prestar servicios de 

RRHH a través de un sistema HR analytics (Bassi y McMurrer, 2007; Pilbeam y 

Corbridge, 2006). 

Sánchez y Alonso (2003) definen la cultura organizativa como un conjunto de 

supuestos, valores y normas cuyos significados son colectivamente compartidos 

en una unidad social determinada (equipo) y en un momento concreto. La cultura 

organizativa es hoy día un factor crítico de éxito para la atracción, compromiso, 



54 
 

desarrollo y retención del talento. Este proceso de transformación depende no 

solo de variables de incorporación de la tecnología sino de otros factores como 

la centralización o descentralización de la toma de decisiones; cuanto más 

centralizado es el proceso, más difícil es llevar a cabo el cambio cultural 

(McConell, 2015). Otros factores que favorecen o dificultan esta transformación 

son la mayor o menor apertura al exterior de la organización. 

Si consideramos por tanto la transformación digital como un cambio profundo y 

global de las compañías, no solo un paso evolutivo más, la cultura organizativa 

debe ser una prioridad en el proceso, ya que sirve para dar identidad a sus 

miembros y genera un fuerte compromiso de los integrantes de la organización 

(Vey, Fandel-Meyer y Zipp, 2017). A su vez la relación entre cultura organizativa 

y liderazgo pueden estar estrechamente relacionadas. En el caso de que los 

líderes de la organización introduzcan en su visión de la compañía un futuro 

escenario donde la transformación digital les ayude en este proceso de cambio, 

puede darse que la cultura de su organización no esté construida para ser ágil y 

flexible (Vey, Fandel-Meyer y Zipp, 2017).  

Las culturas precisan de las personas, que son las que las fundan, las impulsan 

y las llevan al éxito o al fracaso (Chiavenato, 2009). Los resultados serán 

favorables y las personas actuarán orientados a los resultados obteniendo 

beneficios significativos, si se trabaja en un contexto organizacional 

extremadamente favorable (Chiavenato, 2009). 

2.2.1.3.4. Liderazgo en la transformación digital 

Las organizaciones precisan contar con personas que generen decisiones 

pertinentes y eficaces, por ello el liderazgo es una competencia esencial. Por lo 

que los nuevos líderes muestran directrices innovadoras y favorecen que los 

miembros de sus equipos actúen de forma independiente se crearon las 

transformaciones necesarias en sus organizaciones (Becerra y Sánchez, 2011). 

Dentro del proceso de madurez digital en las organizaciones, se precisan líderes 

que faciliten los cambios. Hearsum (2015), en su estudio sobre el liderazgo 

digital, propone las siguientes capacidades del líder: Adaptabilidad, 

colaboración, innovación, centrado en el usuario, auto conciencia, inteligencia 

sistémica, capaces de diferenciar entre digitalización tecnológica y cultural. En 



55 
 

esta línea el liderazgo transformacional puede aproximarse más a este estilo de 

liderazgo necesario para el proceso de cambio digital. “El liderazgo 

transformacional estimula el emerger de la conciencia de los trabajadores, los 

cuales aceptan y se comprometen con el logro de la misión de la organización 

dejando de lado sus intereses personales, para enfocarse en los intereses del 

colectivo” (Mendoza y Ortiz, 2006, p. 120). Por su influencia sobre la cultura, 

también es un modelo adecuado para la transformación de una cultura 

organizativa tradicional a una cultura innovadora. Esto es debido a la capacidad 

del líder transformacional para influir sobre sus seguidores y fomentar los valores 

deseados en la organización (Bass y Avolio, 2004). 

Aunque el proceso de transformación digital está afectando a todas las 

empresas, el reto que supone para sus líderes y la manera de afrontarlos puede 

marcar la diferencia en la velocidad de transformación (Collin, 2015). Hay 

estudios que relacionan liderazgo y digitalización (Khan, 2016; Sow y Aborbie, 

2018; Schwarzmüller, et al., 2018; Bartsch, et al., 2020), pero los académicos del 

liderazgo han encontrado en el liderazgo transformacional, las prácticas de 

liderazgo contemporáneas que se realizan en organizaciones complejas y 

cambiantes (Avolio et al., 2004; Bass y Riggio, 2006; O’Toole, 1995 y Khan, 

2016; Alos-Simo, Verdu-Jover y Gomez-Gras, 2017; Klein, 2020). 

Los líderes de la organización son los que deciden impulsar el proceso de 

transformación digital (Chen et al., 2014; Phillips y Wright, 2009; Alos-Simo, 

Verdu-Jover y Gómez-Gras, 2016), esto se debe a que la implantación de las 

capacidades digitales es una decisión de nivel estratégico (Raymond y Bergeron, 

2008). La alta dirección de la compañía decide iniciar el proceso de cambio digital 

y posteriormente conseguir su efectiva implantación mediante el compromiso de 

los empleados (Alos-Simo, Verdu-Jover y Gómez-Gras, 2016).  

El comportamiento del líder influirá en cómo se acepta en el conjunto de la 

empresa el cambio digital. Por ejemplo, un líder participativo promoverá actitudes 

más positivas entre los miembros de la organización para adoptar los nuevos 

procesos digitales (Diamante y London, 2001). El tipo de competencias de 

liderazgo que debe desarrollar una organización deberían ajustarse solamente a 

esa organización de forma contingente (Abel, Ray y Roi 2013). Si los procesos 

de liderazgo buscan modificar la conducta de los empleados, los líderes son 



56 
 

responsables de dar forma a las culturas (Afsar et al., 2014; Strese et al., 2016), 

de crear y transmitir valores para que estas culturas evolucionen y adopten el 

cambio (Kotter y Heskett, 1992) de dirigir la implantación de la transformación 

digital (Alos-Simo, Verdu-Jover y Gómez-Gras, 2016). 

Los líderes transformacionales toman decisiones estratégicas y dan forma a los 

cambios, asegurando así que sus organizaciones sigan siendo competitivas. Los 

líderes transformacionales son el estilo adecuado para liderar el cambio 

(Krishnan, 2005). Los empleados satisfechos se desempeñen mejor y un 

liderazgo transformacional conduce a aumentar la efectividad organizacional. 

(Hassan, Fuwad y Rauf, 2010). El liderazgo transformacional conduce a la 

identificación de los seguidores de la organización. Además, el liderazgo 

transformacional conduce a un mejor compromiso afectivo, es decir, la 

identificación emocional y el compromiso con la unidad organizativa del seguidor. 

Se puede observar que los resultados de una relación de larga duración también 

se pueden obtener al tener una relación profunda e intensa entre el líder y el 

seguidor. El líder transformacional desarrolla una relación profunda con los 

seguidores al abordar su desarrollo moral e influye en sus sistemas de valores 

en lugar de simplemente satisfacer las necesidades transaccionales (Sharma y 

Krishnan 2012, pp. 6). 

2.3. La Dirección de RRHH en la transformación digital 

En la era digital, las empresas deben ser conscientes de un cambio de rol de los 

departamentos de RRHH dentro de la organización y de la necesidad de estar 

preparados para liderar el cambio de la transformación digital. Si algo caracteriza 

a los RRHH dentro de la era digital, es la capacidad para transformar datos en 

valiosos conocimientos (Bondarouk y Brewster, 2016; Berber, Đorđevic y 

Milanovic, 2018). El hecho de que el departamento de RRHH tenga a su 

disposición datos fácilmente puede acelerar la toma de decisiones. Los gerentes 

de RRHH deben conocer adecuadamente las interacciones contextuales y 

complejas de los empleados de una organización. Diferentes aspectos tales 

como competencias, interacciones y compromisos a nivel de personal, perfiles 

de la fuerza de trabajo en todas las jerarquías y estructuras de compensación 

deben ser analizados en todo momento, de modo que los esfuerzos por 



57 
 

maximizar el rendimiento del capital humano sean sostenidos y exitosos (Prerna, 

2015).  

Una amplia revisión de la literatura disponible revela que la definición existente 

en la literatura actual no ha logrado desarrollar una distinción clara entre Gestión 

del Talento y otras subfunciones de la Gestión de Recursos Humanos (Ansar y 

Baloch, 2019). Por este motivo la referencia dentro de las organizaciones para 

llevar a cabo la estrategia de gestión del talento (atraer y retener talento), serán 

los departamentos de RRHH. 

Este hecho es especialmente relevante en empresas innovadoras, que han 

sabido progresar a la vez que la digitalización, mejorando sus procesos, 

rediseñando los modelos de negocio y readaptando su cultura al entorno digital 

actual. El estudio “Evolución Tecnológica de los RRHH” de Meta4 (patrocinador) 

e IDC del año 2016 (González et al., 2016), extrae varias conclusiones referentes 

a la gestión del talento en las empresas encuestadas. En primer lugar, las nuevas 

tecnologías facilitan la descentralización de la gestión del talento, redefiniendo la 

función de RRHH involucrándola más en el negocio. Todas las decisiones clave 

sobre el talento, dejan de ser exclusivas de los RRHH, descentralizando los 

procesos de reclutamiento, selección o desarrollo hacia los empleados. A su vez, 

la progresiva digitalización de los negocios exige tener mejores sistemas de 

comunicación entre los empleados, así como facilitar potentes herramientas 

predictivas que permitan realizar decisiones cada vez más ajustadas al interés 

del negocio. 

La transformación digital de las compañías conlleva que éstas se pregunten 

sobre cuál debe ser el nuevo rol de los departamentos de Recursos Humanos 

(Bondarouk y Ruel 2009,). Si deben seguir como hasta ahora o asumir 

definitivamente la figura de gestión y desarrollo del talento. Durante décadas los 

departamentos de Recursos Humanos han sido los responsables de obtener la 

mayor eficiencia del personal de la compañía, mediante políticas de 

reclutamiento, selección, formación, políticas retributivas y desarrollo. La 

disrupción digital ha transformado sustancialmente la situación (Lepak y Snell, 

1998). Actualmente, los departamentos de Recursos Humanos se ven más como 

centros de costes a reducir que palancas o “drivers” para afrontar nuevas formas 

de conseguir ventajas competitivas (Rodriguez, 2009). 



58 
 

Por tanto, debemos preguntarnos: ¿Cuál es la aportación que ofrece la 

transformación digital a la gestión del talento?, ¿Cuánto de importante es 

conseguir ventajas competitivas a través del talento en la transformación digital?, 

¿atraemos el talento o lo creamos desde el interior de las organizaciones? ¿Qué 

parte de esta transformación es responsabilidad de los departamentos de 

RRHH? 

La mayoría de los factores externos a las áreas de RRHH que influyen en el 

talento actualmente tienen que ver con la transformación digital, la irrupción de 

cambios tecnológicos vertiginosos y el desarrollo de las redes sociales 

(Pomares, 2014). De cara a los departamentos de RRHH podemos encontrar 

diferentes factores que influyen en el cambio de prácticas destinadas a atraer y 

retener el talento. Las nuevas herramientas de reclutamiento como Linkedin, 

Careerbuilder o Monster, han cambiado la relación entre empleadores y 

empleados (Lund, Manyika y Robinson, 2016). De este modo, el talento puede 

evaluar su potencial en el mercado laboral y además se pueden conocer 

opiniones sobre la satisfacción de los empleados de una determinada empresa 

(Macey y Schneider, 2008; Quddus, 2019). 

Para los empleadores, las nuevas tecnologías de reclutamiento permiten poner 

a la persona correcta en el empleo correcto (Bhatnagar y Srivastava, 2008). En 

resumen, las plataformas digitales de trabajo gracias al Big Data mejoran el 

rendimiento de los departamentos de Recursos Humanos en cuanto a la gestión 

del talento (Larkin, 2017). Utilizando este tipo de plataformas se mejora un 9% el 

rendimiento y se reduce un 7% los costes, equilibrando mejor la oferta y 

demanda en la era digital (Lund, Manyika y Robinson, 2016). Esto mejora el 

rendimiento de los empleadores en la gestión del talento y facilita que haya 

empleados más comprometidos, satisfechos y eficientes a medida que 

progresan en sus carreras (Larkin, 2017). 

Este cambio tecnológico, está haciendo que cambie el rol de los departamentos 

de RRHH en las compañías, adquiriendo más protagonismo con respecto al 

negocio. Este cambio está facilitando la aparición de nuevos puestos que se 

crearán gracias a esta revolución digital, los cuales exigirán nuevas 



59 
 

competencias digitales, así como el desarrollo de habilidades sociales y 

emocionales (Drahokoupil y Fabo, 2016). 

Todos estos cambios, enfocados al desarrollo tecnológico y a la exigencia de 

poseer competencias muy técnicas como el análisis de datos, ingeniería, etc., 

provocarán que las empresas no cubran el 100% de sus necesidades en cuanto 

a talento se refiere (Tito y Serrano 2016).). Por lo que la competencia será 

desproporcionada y las estrategias de atracción y retención del talento (Paauwe 

y Boselie, 2003) deberán ser cada vez más proactivas y mejores que las de las 

empresas competidoras. Se deberán realizar esfuerzos en las políticas de RRHH 

(Sparrow et al., 2013), como la promoción de carreras profesionales, 

compensación y beneficios, flexibilidad laboral, contrataciones temporales en 

función de las normativas laborales de cada país, contratación internacional en 

los mismos términos que lo anterior, etc. (Vaiman y Collings, 2013). Esta 

situación se agudiza por la falta de trabajadores cualificados para hacer frente a 

los nuevos retos asociados con la tecnología que caracterizan ahora al mercado 

laboral (Ban, Drahnak-Faller y Towers, 2003; Cavana, Boyd y Taylor, 2007). 

Según Ayhan (2012), el riesgo de no encontrar talento global está creciendo en 

el mercado y se necesita una respuesta urgente (World Economic Forum, 2011). 

Partiendo de la base de que la transformación digital, ofrece nuevas 

oportunidades de conseguir nuevas y mejores ventajas competitivas, además de 

considerar a las personas como el centro de esta revolución digital, los 

departamentos de RRHH deben dar un paso al frente para liderar este proceso 

interno transformador (Lal, 2015). No solo hay cambios tecnológicos que son 

obvios, sino que el cambio es más profundo abarcando la cultura organizativa y 

el modelo de negocio. Una aportación muy significativa sobre los cambios en 

procesos que deben afrontar las empresas en esta nueva era digital, nos la 

proporciona el modelo de Roca (2014), que sitúa como ejes fundamentales del 

cambio los siguientes factores: visión, cultura organizativa, procesos, 

comunicación interna/externa, tipología de servicios y modelo de negocio. 

Con el objetivo de dinamizar y dirigir estos cambios tan profundos hacia el éxito 

precisamos nuevas políticas de RRHH. Según el informe “Nuevas tendencias 
globales en capital humano 2018 (Deloitte University Press)” (Abbatiello, et 

al., 2018), las empresas más innovadoras están generando nuevas prácticas de 



60 
 

talento, que incluyen la mejora y simplificación de la experiencia de trabajo o el 

design thinking y la economía comportamental, lo que denominan el enfoque 

“RRHH digital”. Este estudio sobre liderazgo, prácticas de RRHH y Talento 

incluye encuestas a más de 7.000 líderes y expone las siguientes conclusiones: 

• Equipos liderando equipos: El 85% de los directivos encuestados 

consideraron prioritario que el nivel “C-Suite”, trabaje en sinfonía. Visión 

multifuncional, conectividad y colaboración de los líderes de la S-Suite. La 

transformación digital, está modernizando la forma de gestión de la fuerza 

de trabajo. 

• El ecosistema de la fuerza de trabajo: en las previsiones de 

contratación de personal aparece con más fuerza la incorporación de 

trabajadores autónomos, pero con la intención de integrarles en la cultura 

organizativa de la compañía. 

• Recompensas personalizadas, ágiles y holísticas: se está 

investigando nuevos sistemas de recompensas a través de los diferentes 

segmentos de talento. 

• Carreras profesionales: se reconoce la necesidad de un cambio de 

paradigma, de la carrera vertical a tener una carrera llena experiencias 

con diferentes roles y reinventándose continuamente.  

• Longevidad: necesidad de diseñar carreras profesionales más largas por 

el hecho de tener una población más longeva. Hay que aprovechar el 

talento experto, comprometido y diverso. 

• Ciudadanía empresarial: A pesar de ser un tema prioritario para el 77% 

de encuestados, solo el 18% lo está poniendo en práctica. 

• Bienestar: los empleadores están invirtiendo en programas de bienestar 

como responsabilidad social y una estrategia de talento. 

• Inteligencia artificial: está incorporándose progresivamente al lugar de 

trabajo, transformando roles y habilidades bajo demanda dentro y fuera 

de las organizaciones. 



61 
 

• El lugar de trabajo hiperconectado: el 70% creen que los trabajadores 

pasarán más tiempo en plataformas de colaboración en el futuro. 

• Datos de personas: La disponibilidad de datos y la llegada de potentes 

herramientas de análisis, ha posibilitado que surjan grandes 

oportunidades para los RRHH y las organizaciones. 

 

En resumen, gracias a las herramientas propias de RRHH basadas en el Big 

Data y a las ventajas que conlleva la transformación digital, el nuevo rol de 

los RRHH incide cada vez más en aspectos estratégicos de la gestión del 

talento (Berber, Đorđević y Milanovic, 2018), que redundan en beneficios 

para el negocio. Incluso podemos hablar de un nuevo enfoque específico de 

gestión del talento el “Employee Journey Map” (Rabanera, 2017), que supone 

reorientar a toda la organización con el foco puesto en el empleado 

(employee centricity) para optimizar la experiencia de éste. 

2.2.2.1.La relación de la empresa con sus empleados en la transformación 
digital 

Todo el proceso de digitalización, la industria 4.0 o la transformación digital de la 

empresa, conlleva cambios significativos en la relación entre empleado y 

empresa (Thite, Kavanagh y Johnson, 2012). La irrupción de las nuevas 

tecnologías (Roehling et al., 2005) tanto en la búsqueda de talento como en la 

capacidad que el mismo tiene para informarse de la reputación de una compañía 

determinada, está generando grandes cambios en la relación entre talento y 

empleador (Backhaus y Tikoo, 2004). Tomando como definición de talento a 

cualquier persona capaz de producir una diferencia significativa entre el 

rendimiento actual y futuro de la organización (Lynne, 2005), parece conveniente 

analizar las políticas de gestión del talento de las compañías para saber si 

actualmente son válidas para seguir obteniendo ventajas competitivas. 

Las políticas de gestión del talento empiezan por identificar los puestos clave de 

la organización, posteriormente identifican a las personas con un talento 

potencial para ocupar esas posiciones clave (Coulson-Thomas, 2012). Si 

internamente no hay suficiente talento hay que atraer personas externas para 



62 
 

cubrir los posibles gaps que la organización tiene o tendrá en determinadas 

posiciones y elaborar políticas de RRHH encaminadas al desarrollo, motivación 

y compromiso del talento, con el fin de cumplir con las necesidades de talento 

de la organización (Highhouse, Lievens y Sinar, 2003; Edwards, 2010). 

En nuestra investigación donde la relación entre madurez digital y la gestión de 

talento es fundamental, optamos por el modelo de gestión del talento como 

ajuste (Gallardo-Gallardo, Dries y González-Cruz, 2013). En este mismo sentido 

dependiendo del entorno organizacional, el talento debe definirse y actuar a la 

luz de la cultura de la organización, el sector al que pertenece la empresa y el 

tipo de trabajo que se desempeña (Pfeffer, 2001). 

El estudio “Tendencias globales del talento2020” (Bravery, et al., 2020, pp. 2-8), 

afirma que el “98% de los ejecutivos planean rediseñar sus organizaciones para 

adaptarlas al futuro”. El impacto del COVID-19 en los indicadores 

macroeconómicos ha sido muy significativo y en el caso de persistir de forma 

desfavorable, “las compañías planean redoblar sus esfuerzos en términos de el 

uso de más pools de talento variable (39%). Uno de cada dos empleados (50%), 

buscan empresas que ofrezcan recompensas responsables, el 49% prefiere una 

organización que proteja la salud y el bienestar financiero de sus empleados”. 

2.2.2.2. HR Analytics y las decisiones sobre el talento. 

Los departamentos de recursos humanos, habituados al uso de métricas para 

analizar sus resultados, precisan de nuevas herramientas analíticas (Huselid, 

2004) que les aproxime a su nuevo rol de socio estratégico. Dichas herramientas 

facilitan el alineamiento entre los objetivos de las personas y los del negocio. 

Además, integran aspectos clave para el negocio como estadísticas (data 

mining), estudios experimentales, identificación de preguntas clave para el 

negocio y el traslado de los resultados a un lenguaje útil para el negocio (Aguado, 

2016). 

La incorporación del HR Analytics, permite a los departamentos de RRHH, 

adoptar un rol mucho más predictivo que reactivo (Strohmeier, 2009). Es decir, 

no solo facilitarán procesos decisorios desde la perspectiva predictiva, sino 

harán comprender a la organización el impacto de sus procesos, la gestión de 

personas y los resultados obtenidos. 



63 
 

Las analíticas de datos en RRHH, utilizan cualquier dato procedente de los 

sistemas de gestión de personas y permiten determinar relaciones causales. No 

obstante, lo más importante es ver la forma concreta en la que HR analytics 

pueden ayudar (Prerna, 2015): 

Siguiendo el estudio de Prerna (2015), los HR Analytics pueden ayudar en los 

siguientes cometidos: 

1- Planificación de la fuerza de trabajo: Analytics puede proporcionar la 

capacidad de analizar cada etapa del ciclo de vida del empleado, desde la 

contratación hasta la jubilación. Todo comienza con la planificación estratégica 

de la fuerza de trabajo. Los datos de RR.HH. se pueden segmentar en función 

de los roles y las posiciones, lo que puede analizarse más a fondo para identificar 

los gaps de talento. El siguiente paso es observar el conjunto de talentos para 

llenar estos vacíos con el tipo correcto de personas y así evitar la escasez de 

determinados tipos de trabajadores. 

2. La gestión y la mejora del rendimiento del negocio: la gestión y la mejora 

del rendimiento del negocio exige un control efectivo y sostenido de la fuerza de 

trabajo, que a su vez puede mejorar la rentabilidad de la empresa. Los gerentes 

de recursos humanos que planifican basándose en los datos y puntos de vista 

disponibles pueden diseñar políticas de reclutamiento y optimizar los niveles de 

personal. 

3. Aprendizaje y desarrollo: el aprendizaje y el desarrollo de nuevas 

habilidades, capacitación, mentorización y orientación forman una parte clave de 

todos los mapas de ruta de RRHH. Los gerentes de RRHH pueden evaluar 

diversas ofertas de aprendizaje y ver que son más adecuadas para cada nivel 

de empleados. Dichos programas e iniciativas de aprendizaje y desarrollo 

afectan al desempeño y a la permanencia de los empleados a medio y largo 

plazo. 

4. Retención: la retención de los empleados y su lealtad general a la 

organización son la clave del éxito de la organización y de la rentabilidad a largo 

plazo. Los departamentos de RRHH desempeñan un papel importante al 

permitir, asegurar y catalizar todos los programas de retención de empleados. El 

análisis de los datos y la información de la mano de obra recopilada regularmente 



64 
 

proporcionará a los directivos de RRHH una mayor información sobre el talento 

y la información. Esto es importante para la gestión del rendimiento de la fuerza 

de trabajo, pues la optimización de su análisis puede ayudar a los gerentes de 

recursos humanos a analizar y comprender los cambios a lo largo del ciclo de 

vida del empleado e incluso predecir lo que sucederá en el futuro. 

5. Compensación: los análisis pueden ayudar a controlar los costes de nómina, 

la compensación variable y el gasto de horas extras. Pueden mejorar las 

decisiones sobre la compensación, las recompensas y el rendimiento de los 

empleados, mientras que el sistema puede buscar recompensar a los mejores 

empleados. Los gerentes y ejecutivos de RRHH también pueden recibir los 

medios para correlacionar la inversión regular de la fuerza de trabajo con las 

actividades operacionales con actividades y medidas operativas. 

2.2.2.3. Big Data y Recursos Humanos 

El papel de los departamentos de RRHH en la empresa de hoy, especialmente 

en lo referente al avance de la transformación digital, conlleva no solo las 

responsabilidades tradicionales de estos departamentos, sino que además la 

disrupción digital incorpora el Big data y el HR Analytics a su actividad (Colombo 

y Grilli, 2010; Delgado-Verde, Martín-De Castro, y Amores-Salvadó, 2016; 

Siepel, Cowling, y Coad, 2017). Actualmente importa la opinión de los empleados 

o lo que se dice sobre estos en las redes sociales, los empleados que pueden 

abandonar la compañía o el valor que tiene su empresa como “employer 

branding” (Hebrero, 2016). Se puede aplicar el Big Data a todo el ciclo de vida 

del empleado e incluso a la fase previa a su incorporación por la huella digital 

existente, especialmente en redes sociales como durante su estancia en la 

compañía analizando la experiencia de empleado (De Mauro et al., 2017). 

Actualmente, el empleo de datos (Davenport y Patil, 2012), permite a los 

empleados descubrir nuevas oportunidades profesionales y de crecimiento, 

analizando de forma flexible cantidades ingentes de datos de todo tipo y 

procedencia. Por otro lado, los directores de RRHH encontrarán nuevas vías de 

atracción y retención del talento. El Big Data permite obtener información muy 

valiosa de la persona que ha contratado la empresa (Pomares, 2015), por la 

capacidad de analizar datos que proceden de diferentes fuentes. 



65 
 

2.2.2.4. El Nuevo rol de los Departamentos de Recursos Humanos en la 
Transformación Digital 

La transformación digital en las empresas conlleva nuevas necesidades en 

cuanto a la manera de gestionar personas. Si estos cambios afectan a la 

creación de nuevos modelos de negocio, resulta imprescindible generar nuevas 

formas de mantener ventajas competitivas con el talento (Fahri, 2020). La 

transformación digital de las compañías supone que los departamentos de 

Recursos Humanos tienen un papel estratégico debido a la importancia que 

adquiere la gestión del talento (Hambrick y Mason, 1984; Miller, Burke y Glick, 

1998). 

La transformación digital permite una organización del trabajo más inteligente, 

que busca una mayor eficiencia y eficacia en el logro de resultados laborales a 

través de una combinación de flexibilidad y colaboración. Los beneficios del 

trabajo inteligente pueden evaluarse y medirse de varias maneras: beneficios 

para las empresas, como la mejora de la productividad y la reducción de costes 

para los espacios físicos; y beneficios para los trabajadores, al facilitar la 

conciliación de la vida laboral y familiar (De Lestrange, 2016). 

Los RRHH, dentro de todo el proceso de transformación digital deben tener un 

papel clave, ya que juegan un papel importante en la configuración de la 

identidad digital de la organización. Se trata de un desafío y una complejidad real 

para planificar las capacidades futuras de la fuerza de trabajo en la economía 

digital; así como de la capacidad para integrar a las personas adecuadas en un 

contexto organizacional dinámico y ayudar a los empleados y líderes a obtener 

nuevas competencias digitales para poder impulsar la transformación (Durou, 

Jaoude y Khalife, 2016). 

El cambio en el departamento de RRHH que traerá la tecnología digital será 

omnipresente y omnidireccional en todas las empresas (Davenport y Patil, 2012). 

La participación de los empleados y las tecnologías de aprendizaje. Están 

inmersas en las estrategias de las redes sociales. Numerosas organizaciones 

persiguen estrategias que buscan el despliegue de la tecnología de 

comunicación de los empleados que imita el enfoque rápido, versátil y multicanal 

de las redes sociales (Manyika et al., 2011; Marr, 2015; De Mauro et al., 2017). 



66 
 

El empleado del futuro digiere la información de su empleador digitalmente, en 

un dispositivo móvil (Larkin, 2017). Los empleados podrán dar retroalimentación 

en tiempo real a la gerencia en nuevas aplicaciones y procesos de negocio, 

proporcionando al departamento de RRHH una visión instantánea de las 

desviaciones o necesidades que afectan al negocio. Además, con una multitud 

de dispositivos digitales conectados, los gerentes y el departamento de RRHH, 

estarán equipados con una gran cantidad de datos que se pueden aprovechar 

para optimizar la capacitación y el desarrollo del personal, mejorar el proceso 

comercial, aumentar el rendimiento y recompensar al personal de una manera 

más ecuánime (Larkin, 2017). 

La transformación digital está destinada a alterar el lugar de trabajo, facilitando 

la interacción de los empleados y sus gerentes a diario, proporcionándoles 

objetivos laborales, aprendizaje, reconocimiento, retroalimentación y una 

conexión social y emocional. Esta transformación es inminente y los 

profesionales de RRHH deberían abordarla, impactando en un sentido profundo 

en la cultura y en el compromiso de los empleados en el lugar de trabajo (Rimon, 

2017). Las tecnologías en evolución han demostrado su potencial para 

transformar la situación de las empresas establecidas y de los mercados más 

rápido que cualquier otra fuerza en la historia (Glinska, 2017). 

2.2.3. La gestión del talento en la era digital 

2.2.3.1- El talento y la gestión del talento 

Durante la última década, ha surgido una escasez de talento en el lugar de 

trabajo (Frank, Finnegan y Taylor, 2004). A medida que los líderes organizativos 

luchan por encontrar trabajadores talentosos, los líderes se enfrentarán al dilema 

de cómo retener a trabajadores con conocimiento y reemplazar a los 70 millones 

de Baby Boomers que se jubilarán de la fuerza de trabajo (Frank, Finnegan y 

Taylor, 2004). Los líderes de la organización deben lograr estabilidad a largo 

plazo a partir de sus estrategias de gestión del talento para seguir siendo 

competitivos en la economía global y no involucrarse en enfoques a corto plazo 

que provoquen una crisis económica, con despidos masivos (Temkin, 2008). 

Uno de los tópicos sobre el talento es que vamos cada vez más hacia un 

problema de escasez, que en el caso de la era digital, se agudiza por la 



67 
 

necesidad de sumar competencias digitales, ya sean de alfabetización, 

instrumentales o de gestión (Ferrari, Punie y Redecker, 2012). Si ya es conocido 

el coste que tiene perder el talento y que una compañía si debe conseguir sus 

objetivos con personas de bajo rendimiento, tendrá que realizar grandes 

esfuerzos, perdiendo eficiencia (Chambers et al., 1998), entonces será preciso 

ajustar cada vez más las estrategias de gestión del talento a las estrategias de 

negocio, traspasando los límites de RRHH y llegando a todo el equipo directivo 

de la compañía (Stahl et al., 2012). 

En 1998, un grupo de consultores de McKinsey acuñó la expresión "guerra por 

el talento" y reforzaron la creencia que el talento es clave para lograr la 

excelencia organizacional (Michaels, Handfield-Jones y Axelrod, 2001), la 

gestión del talento ha sido un tema cada vez más popular (Chuai, Preece y Iles, 

2008). En los últimos años, se observa un notable incremento en el número de 

artículos y libros relacionados con Talent Management (Iles, Preece y Chuai, 

2010). La adecuada gestión del talento se considera un determinante básico del 

éxito de la organización (Beechler y Woodward, 2009, Iles, Chuai y Preece, 

2010), e imperativo para el sustento y la sostenibilidad de las organizaciones 

(Lawler, 2008; Gallardo-Gallardo et al., 2015). 

Meyers et al., (2013) presenta una visión general y convincente de las diferentes 

perspectivas sobre el talento, así como las diversas interpretaciones de estas 

perspectivas y algunas implicaciones sobre la posición de una organización en 

el diseño de las prácticas de gestión de talento. En la tabla 2.3, recogemos 

algunas definiciones de este término. 

Gagné (2000) "dominio superior de habilidades o destrezas desarrolladas 

sistemáticamente." (p. 67)  

Williams (2000) 

 

"describen a aquellas personas que realizan una u otra de las siguientes 

acciones: demuestran con regularidad una capacidad excepcional - y 

logros – bien en una serie de actividades y situaciones, o dentro de un 

campo de especialización especializado y estrecho; Consistentemente 

indican alta competencia en áreas de actividad que sugieren 

fuertemente capacidad transferible y comparable en situaciones en las 



68 
 

que todavía no se han probado y probado ser altamente eficaz, es decir, 

potencial." (p. 35) 

Buckingham y 

Vosburgh (2001) 

"El talento debe referirse a los patrones recurrentes de pensamiento, 

sentimiento o comportamiento de una persona que pueden aplicarse 

de manera productiva." (p. 21) 

Jericó (2001)  "La capacidad implementada de un profesional comprometido o grupo 

de profesionales que logran resultados superiores en un determinado 

medio ambiente y organización."(p. 428) 

Michaels et al., 

(2001) 

"La suma de las habilidades de una persona: sus dones intrínsecos, 

habilidades, conocimiento, experiencia, inteligencia, juicio, actitud, 

carácter y unidad. También incluye su capacidad para aprender y crecer. 

"(Pág., XII) 

Lewis y Heckman 

(2006) 

"Es esencialmente un eufemismo para 'personas'" (p. 141) 

Tansley et al., 

(2006) 

Talento puede ser considerado como una amalgama compleja de las 

habilidades de los empleados, el conocimiento, la capacidad cognitiva y 

el potencial. Los valores de los empleados y preferencias de trabajo son 

también de gran importancia" (p. 2) 

Stahl et al., 

(2007) 

"Un selecto grupo de empleados - aquellos que ocupan el primer lugar 

en términos de capacidad y rendimiento - en lugar de la totalidad 

personal". (p. 4) 

Tansley et al., 

(2007)  

"El talento consiste en aquellas personas que pueden hacer una 

diferencia en el desempeño de la organización, ya sea a través de su 

contribución o en el largo plazo demostrando los niveles más altos de 

potencial. " (p. 8) 



69 
 

Ulrich (2007) "Talento es igual a competencia [capaz de hacer el trabajo] a veces 

compromiso [dispuesto a hacer el trabajo] y a veces contribución 

[encontrar sentido y el propósito en su trabajo]. " (p.3) 

Chese, Thomas y 

Craig (2008) 

"Esencialmente, talento significa el total de toda la experiencia, 

conocimiento, habilidades y comportamientos que una persona tiene y 

trae a Trabajo". (p. 46) 

González-Cruz et 

al. (2009) 

"Un conjunto de competencias que, siendo desarrolladas y aplicadas, 

permiten a la persona desempeñar un cierto papel de una manera 

excelente." (p. 22) 

Silzer y Dowell 

(2010) 

"En grupos de talento puede referirse a un grupo de empleados que son 

excepcionales en sus habilidades y habilidades, ya sea en un específico 

técnico (tal como habilidades de gráficos de software) o una 

competencia (tal talento de marketing para el consumidor), o un área 

más general (como gerentes generales o talentos de alto potencial). Y 

en algunos casos, "el talento" podría referirse a toda la población de 

empleados". (p. 13-14) 

Bethke-

Langenegger 

(2012) 

"Entendemos que el talento es uno de los trabajadores que garantiza la 

competitividad y el futuro de una empresa (como especialista o Líder) a 

través de su cualificación y conocimiento organizacional / laboral, sus 

competencias sociales y metódicas, y sus atributos característicos como 

el ansia de aprender o el logro orientado " (p. 3) 

Ulrich y 

Smallwood 

(2012) 

"Talento = competencia [conocimientos, habilidades y valores 

requeridos para el trabajo de hoy y mañana; Habilidades correctas, lugar 

correcto, trabajo correcto, Tiempo correcto] × compromiso [dispuesto a 

hacer el trabajo] × contribución [encontrar sentido y propósito en su 

trabajo] "(p. 60) 

Fuente: Gallardo, Dries y González-Cruz, (2013). 

 Tabla nº: 2.3. Definiciones del concepto de talento. 



70 
 

En resumen, se puede considerar al talento como la suma de factores innatos y 

adquiridos, habiendo diferentes enfoques para su consideración: los que 

consideran que el talento de una organización lo conforman todos los empleados 

de ésta, y los que consideran que solo se forma con los empleados con mayor 

rendimiento y mayor potencial. La gestión del talento se percibe como una guía 

completa para el uso de métodos estratégicos en RR.HH. para aumentar el 

rendimiento (Hunt 2014). La gestión del talento centrada en retener y desarrollar 

talentos tiene un impacto positivo en aspectos clave del empleado, la satisfacción 

laboral, la motivación, el compromiso y la confianza en los líderes. Hay autores 

que identifican talento con alto desempñeo (Harvey et al., 2002). Un sistema de 

gestión del talento influye positivamente en la capacidad de una empresa para 

explotar el conocimiento y tiene un efecto positivo indirecto en el desempeño de 

la empresa a través de su capacidad de atracción del talento (Latukha y Veselova 

2019). 

En el estudio empírico se incluye un apartado para analizar el concepto de 

talento considerado por cada empresa encuestada. Nos basamos en la revisión 

realizada por Gallardo-Gallardo, Dries y González-Cruz, (2013). Consideramos 

el concepto de talento como una variable moderadora, porque no parece haber 

un consenso generalizado sobre el concepto de talento. Una variable 

moderadora, es una tercera variable que afecta la fuerza de la relación entre una 

variable dependiente e independiente. En correlación, un moderador es una 

tercera variable que afecta la correlación de dos variables. La variable 

moderadora, si se encuentra significativa, puede causar un efecto de 

amplificación o debilitamiento entre la variable independiente y la dependiente 

(Kenny, 2016).  

El concepto de gestión del talento varía en función de la propia definición de 

talento. Un punto de partida para Meyers et al., (2013) es la ambigüedad en torno 

a la exclusividad de la gestión del talento. Lewis y Heckman (2006) y Boudreau 

(2004) consideran como talento, un porcentaje pequeño y elitista de la fuerza de 

trabajo -el alto potencial, el alto rendimiento o los empleados estratégicamente 

importantes- que contrasta con otros que abogan por un enfoque más inclusivo 

(Buckingham y Vosburgh, 2001). 



71 
 

El significado del talento en el mundo del trabajo (Gallardo-Gallardo, Dries y 

González-Cruz, 2013) genera contribuciones útiles a la teoría y práctica de la 

gestión del talento, principalmente a través de una revisión del concepto de 

talento y enfoques para definir el talento. En la literatura científica, la gestión del 

talento se aborda desde diferentes perspectivas como la gestión de recursos 

humanos internacional, gestión de recursos humanos estratégica, gestión 

profesional y comportamiento organizacional (Gallardo-Gallardo et al., 2015, 

Thunisen, 2015). La gestión del talento se define a menudo como la atracción 

sistemática, identificación, desarrollo, retención y despliegue de talentos 

(Scullion et al., 2010; Meyers y Van Woerkom, 2013). La influencia del contexto 

también es probable que se traduzca en diferencias en cuanto a considerar 

talento, cuando un trabajador cambia de organización (Collings y Mellahi, 2013). 

Una aportación importante para tratar de aportar luz al término gestión del 

talento, lo encontramos en Lewis y Heckman (2006), que revisan la literatura 

sobre talento y encuentran una significativa confusión terminológica. A pesar de 

ello, consideran que existen tres concepciones primarias del concepto de talento. 

En primer lugar, se trata de prácticas propias del departamento de RRHH 

(reclutamiento, selección, etc.), pero el enfoque debe ser sistémico, afectando a 

todas las partes de la organización y apoyándose en nuevas tecnologías para 

optimizar la gestión. En segundo lugar, hacen referencia al flujo del talento dentro 

de la organización, por lo que es sinónimo de RRHH o fuerza de trabajo. En 

tercer lugar, se refieren a la necesidad de compensar especialmente a aquellos 

empleados de alto potencial o alto rendimiento. 

En relación a esta tercera consideración, algunos autores lo relacionan con el 

hecho de tener cubiertas las posiciones clave de la organización con personas 

talentosas (Collings y Mellahi, 2013). Esto implica una reflexión importante para 

cada tipo de organización: ¿qué necesita realmente una organización en cuanto 

a talento? Y esto nos permitiría una definición no tan genérica sino específica de 

la organización, ya que el talento está relacionado con un indicador clave del 

éxito organizativo, como es la rotación de personas. Atraer talento como aquellas 

personas de alta cualificación y rendimiento, puede suponer que no haya 

suficientes puestos atractivos dentro de la organización y termine generando una 

alta frustración (Erdogan y Bauer, 2011). En la misma línea hay autores que se 



72 
 

inclinan por un enfoque diferenciado del talento, es decir de esos empleados que 

agregan el mayor valor a la organización, (Meyers et al., 2013) 

Por lo tanto, relacionar talento con rendimiento, es un aspecto clave para 

cualquier organización, pero además se hace necesario tener en cuenta el 

contexto, ya que éste influye de manera significativa a la hora de que la misma 

persona obtenga el mismo rendimiento en cualquier organización. Aunque 

algunos estudios afirman que el talento es lo que diferencia el rendimiento 

(Groysberg, 2010), tenemos serias dificultades para ver la forma en la que se ha 

investigado la influencia del contexto en la gestión del talento (Gallardo-Gallardo 

et al., 2015). 

En este trabajo se analizará la orientación de la organización respecto a la 

estrategia de la gestión del talento, para ver si hay alguna posibilidad de agrupar 

o relacionar organizaciones en función de su enfoque. Posteriormente, se 

relacionará el proceso de transformación digital con la estrategia de la gestión 

del talento. 

2.2.3.2. La atracción y la retención del talento en la transformación digital 

La proyección internacional de empleados, la movilidad o las nuevas tecnologías 

aplicadas a la formación, están provocando que se rediseñen las políticas de 

RRHH para potenciar el rol de socio estratégico dentro de la organización (Wright 

y Nishii, 2013, Thuninsen, 2015). En los próximos cinco años, las compañías 

deberán invertir millones de euros y/o dólares en transformar sus negocios en 

modelos digitales. Este proceso mejorará la eficiencia de los equipos en 

porcentajes muy superiores a la mejora continua tradicional. Pero por otro lado 

la demanda de talento con nuevas competencias digitales como Agile o Big Data, 

será mucho mayor que la oferta (Berber, Đorđević y Milanovic, 2018). Para ser 

eficientes a la hora de atraer talento hay que empezar por comprender que 

necesitan las empresas digitales, ya que los negocios digitales de éxito 

comparten rasgos comunes: están centrados en el negocio, operan rápidamente, 

son ágiles y realizan una adecuada gestión del conocimiento (Behns, Lau y 

Sarrazin, 2016). 

Por otro lado, es imprescindible el compromiso del talento para lograr su 

retención, especialmente en un momento donde la escasez de talento viene 



73 
 

provocada por la alta demanda de determinadas posiciones que requieren altos 

conocimientos tecnológicos. Desde hace años las empresas tienen serias 

dificultades para atraer y retener el talento (Dries, 2013). Por lo cual el primer 

beneficio directo de aplicar políticas de compromiso y retención sería no tener 

una alta rotación que impacte negativamente en el desempeño de la 

organización, además de los costes directos de reposición. Por lo tanto, tener 

empleados comprometidos supone que pueden convertirse en prescriptores de 

la marca, mejorar la reputación de empleador, lo que finalmente redunda en un 

mejor servicio, satisfacción del cliente o en un incremento de ventas y 

rentabilidad (Christensen y Rog, 2014). 

Hay autores que han realizado una investigación sustancial sobre la gestión del 

talento como una iniciativa de recursos humanos (Scullion et al., 2010), Howe et 

al. (1998, pp. 399-400), pero es muy importante señalar que las personas y 

empresas en general, rara vez son precisas acerca de lo que quieren decir con 

el término "talento" en las organizaciones y las implicaciones de definir el talento 

para la práctica de la gestión del talento (Tansley et al., 2007). 

Gibbons (2006) identifica algunos aspectos que mejoran el compromiso de los 

empleados como son: líderes con confianza y preocupación por sus 

colaboradores, grado de participación y autonomía de los trabajadores, alinear 

el rendimiento individual con el de la compañía, orgullo de pertenencia o las 

oportunidades de crecimiento profesional entre otras. 

La era digital está cambiando la forma en que la organización recluta, selecciona 

y desarrolla habilidades para una nueva generación de empleados. En la 

actualidad, para mejorar el desempeño organizacional, los RRHH ofrecen 

soluciones digitalizadas para la empresa y empleados, soluciones que generan 

compromiso y nuevas experiencias para los empleados (Mihalcea, 2017), tanto 

para mejorar las prácticas habituales de RRHH como para actualizar la estrategia 

de marca del empleador (employer branding). Esta estrategia permite reducir el 

índice de rotación o mejorar las aportaciones de los empleados a la compañía. 

En primer lugar, es preciso tener una comprensión clara de la relación entre una 

organización y sus empleados (Miles y Mangold, 2004). 



74 
 

En el segundo estudio en España sobre la Transformación digital en RRHH 

realizado por Incipy (2019) aparecen datos reveladores sobre la evolución de las 

políticas de gestión del talento relacionadas con el cambio general del modelo 

de organización que se está acometiendo en la era digital. Destacan en dicho 

estudio las siguientes iniciativas empresariales: el uso de herramientas digitales 

dirigidas a la comunicación interna (71%), el empleo de redes sociales en los 

procesos de reclutamiento (70%), la digitalización de procesos internos (65%), 

la formación en habilidades digitales y la incorporación de nuevos perfiles 

digitales (47%) y el desarrollo de políticas de employer branding en entornos 

digitales (41%). 

Ya hemos señalado la dificultad de encontrar un concepto unificado de gestión 

del talento. El concepto por lo general incluye las prácticas de RRHH como son 

el reclutamiento, la selección, el desarrollo y la gestión de carrera y sucesión 

(Lewis y Heckman, 2006, p. 139; Tarique y Schuler, 2010; Anwar, et al., 2014). 

Otras definiciones más elaboradas lo consideran como el proceso estratégico y 

metódicamente organizado de incorporar el talento adecuado y ayudarlo a crecer 

hasta alcanzar sus capacidades óptimas teniendo en cuenta los objetivos de la 

organización (Tetik, 29017; Ghosh, 2019). Por lo tanto, para nuestro estudio nos 

interesa analizar como la transformación digital puede ayudar a mejorar estas 

prácticas.  

En conclusión, existe un progresivo avance en el proceso de transformación 

digital, incorporando herramientas TIC en la gestión del talento, pero parece aún 

insuficiente el ritmo de adaptación al entorno digital. Por ello las empresas deben 

ir modificando rápidamente sus modelos de negocio y cultura sino quieren 

quedarse descolgadas y perder competitividad.  

2.2.3.3 Cambios en la gestión del talento dentro de la transformación digital 
 

La gestión del talento puede ser una cuestión estratégica, imbricada en la cultura 

organizativa (DeLong y Trautman, 2011) de la compañía o bien una política más 

de recursos humanos para proveer de personal cuando surge la demanda 

correspondiente. Incluso en los casos en los que es una prioridad para muchas 

empresas, no es lo mismo tener o no tener con unas políticas de gestión del 

talento que permitan ser competitivos (Schuler y Tarique, 2007). Tomamos como 



75 
 

referencia que la gestión del talento implica actividades de atracción, 

compromiso y retención, para conseguir mas ventajas competitivas y mejores 

resultados organizacionales (Anwar, et al., 2014).  

Existen nuevos retos para los Departamentos de RRHH derivados del proceso 

actual de globalización y digitalización. La competitividad es global, con hechos 

tan significativos como el crecimiento de la economía China y en general de la 

región asiática con países como Singapur, Hong Kong, Taiwan o Corea del Sur. 

A esto se suma el hecho de la búsqueda de talento en el mercado, porque las 

empresas buscan asegurarse su continuidad en un momento de desarrollo 

acelerado (Farndale, Scullion y Sparrow, 2009). En sus investigaciones, la 

Corporate Leadership Council (2001) indica que en la mayoría de las empresas 

el capital humano no suele estar conectado con la estrategia del negocio. 

A su vez, los análisis de mercado evidencian que la mayoría de los empleadores 

están teniendo dificultades para encontrar el talento necesario para cubrir sus 

necesidades (Cavana, Boyd y Taylor, 2007 Strack et al., 2008). El número de 

directivos que declaran tener dificultades para encontrar talento se ha 

incrementado significativamente desde 2008 (Observatorio RRHH, 2016). 

Por tanto, las políticas de recursos humanos deben enfocarse estratégicamente 

en retener el talento para conseguir ser más flexibles, ágiles y enfocadas al 

cliente, cuando su competencia crece significativamente a nivel local y global 

(Chan, 2004). 

Hoy en día, es necesario un cambio de creencias, costumbres y valores en la 

empresa, donde las personas asuman nuevos roles (Solano, 2003), ya que las 

diferencias de éxito entre empresas, las marca el talento. La fuerza de trabajo se 

ha vuelto más flexible y móvil, se caracteriza por una mayor propensión a 

cambiar de empleador (Direnzo y Greenhaus, 2011). Hoy en día, los empleados 

buscan desafíos y oportunidades de desarrollo continuos para aumentar su 

empleabilidad personal (Berntson, Näswall y Sverke, 2010), un objetivo que ha 

reemplazado la seguridad laboral cómo el objetivo final (Direnzo y Greenhaus, 

2011). Estas nuevas prioridades traen consigo la amenaza de niveles más bajos 

de compromiso y un mayor esfuerzo integral de atracción del talento, con 

estrategias de Employer Branding. De hecho, hay una tendencia de investigación 



76 
 

denominada Internal Branding, enfocada en las estrategias de compromiso de 

los empleados para que sean estos los que actúen cómo prescriptores de su 

propia empresa (De la Guardia, 2014). 

Atendiendo a estas premisas sobre los cambios necesarios que deben afrontar 

todas las organizaciones en pleno proceso de transformación digital, dentro del 

contexto de la era digital, consideramos el talento cómo pieza clave para que 

haya una clara diferencia entre invertir en tecnología y transformar. Con lo cual 

los departamentos de recursos humanos (RRHH) tienen muchos retos en sus 

agendas de trabajo para conseguir alinear las políticas de empresa para seguir 

comprometiendo, motivando y gestionando adecuadamente el talento. En la 

encuesta de BCG Group 2020 (Lyon, et al., 2020), “It’s Go Time for Digital 

Transformation”. La pandemia del COVID-19, ha puesto en línea a managers y 

empleados sobre el desarrollo adecuado de competencias digitales. El 80% de 

managers y, se sienten están dispuestos a participar en la transformación digital. 

El 50% de empleados consideran que la transformación digital conlleva 

beneficios para sus trabajos, carreras o salarios.  

Por ello para obtener organizaciones muy eficientes en la actualidad se requieren 

equipos altamente empoderados, dirigidos mediante nuevos modelos de gestión 

y con líderes globalmente diversos (Wakefiel et al., 2016).  

En esta nueva situación, resulta clave la oferta global que las compañías hagan 

a los futuros empleados y a sus propios empleados, sino estos se marcharán a 

aquellas empresas que les ofrezcan una oferta que se ajuste mejor a sus 

expectativas (Mosley, 2007; Fernández, 2013). Backhaus y Tikoo (2004) 

reconocen un cambio en la marca en relación con la gestión de RRHH y afirman 

que la marca de empleador se basa en la suposición de que el capital humano 

aporta valor a la organización. Estos autores enfatizan más en los empleados al 

definirlos cómo un recurso importante para crear una ventaja competitiva. La 

marca del empleador crea dos activos principales, las asociaciones de marca, 

que dan forma a la imagen del empleador que a su vez afecta el atractivo de la 

organización para los empleados potenciales; y lealtad a la marca: a través de la 

cultura organizacional y la identidad de marca. 

 



77 
 

CAPÍTULO III MODELO DE ANÁLISIS 
En el presente capítulo tomando como punto de partida los fundamentos teóricos 

expuestos en el capítulo II, describiremos nuestro modelo de análisis, sobre el 

que vamos a realizar el estudio empírico. En el primer apartado presentamos los 

objetivos generales y específicos del proyecto. Nuestro modelo analiza la 

relación entre la transformación digital y la gestión del talento. Pretendemos 

evaluar como el proceso de transformación digital medido bien por el índice de 

madurez digital o por indicadores de los cambios organizativos que conlleva 

transformación digital, influye en la gestión del talento. El índice de madurez 

digital se utiliza para medir las fases evolutivas de un modelo de transformación 

(De Carolis, et al., 2017). En resumen, son escalas que se han creado para medir 

el estado de maduración del proceso de trasformación digital (Schumacher et al., 

2016). Otro de nuestros objetivos es realizar este análisis utilizando indicadores 

de la transformación digital de empresas. Estos indicadores muestran que tipo 

de cambios organizativos se deben dar para que tenga éxito el proceso de 

transformación digital. La revisión de la literatura realizada en el capítulo anterior 

señala que los indicadores que pueden tener mayor relación con la gestión del 

talento son: los nuevos modelos de negocio que se crean a raíz de la 

digitalización, la cultura organizativa de innovación que propicia el cambio y el 

liderazgo transformacional para impulsar el cambio organizativo. 

En el segundo apartado realizamos una revisión de trabajos teóricos y empíricos 

que relacionan la transformación digital y la gestión del talento. Prestamos 

especial atención a los indicadores de transformación digital, para que en nuestro 

modelo de análisis sean incluidos aquellos que mejor representen el proceso de 

transformación digital y los relacionen con el talento. Existen más indicadores, 

pero los elegidos garantizan una medición correcta del proceso de cambio y 

permiten conocer su influencia en el talento dentro de la era digital. 

En el tercer y último apartado exponemos el modelo de investigación y las 

hipótesis que serán posteriormente contrastadas. 

3.1- Objetivos del modelo de análisis 

Como hemos señalado anteriormente, en este capítulo vamos a describir nuestro 

modelo de análisis, sobre el que pretendemos desarrollar nuestra investigación. 



78 
 

Concretamente, nuestro objetivo es analizar las mejoras que el proceso de 

transformación digital está ejerciendo sobre la gestión del talento. La 

transformación digital supone un esfuerzo de adaptación adicional desde una 

perspectiva estratégica (Bharadwaj et al., 2013; Romane et al., 2017), tanto al 

contexto externo (nuevo ecosistema digital), cómo al contexto interno de las 

compañías (Lahrmann et al., 2011). La transformación digital es un proceso de 

cambio organizativo, que tiene diferentes definiciones, pero esencialmente pone 

el foco en el peso que tienen las personas dentro de esta transformación. Incluso 

se puede considerar que la transformación digital es una transformación cultural 

(Alunni y Llambías, 2018). El MIT (Massachusetts Institute of Technology, 2017) 

define Transformación Digital como “la adopción de procesos y prácticas de 

negocios para ayudar a la organización a competir efectivamente en un mundo 

cada vez más digital”. 

A través de indicadores clave del cambio organizativo que supone la 

transformación digital, cómo son la cultura de innovación (Schein, 1985; Ayala, 

2014), el liderazgo transformador (Alos-Simo, Verdu-Jover y Gomez-Gras, 

2016), la adopción de nuevos modelos de negocios surgidos de la implantación 

de las TICs (Radjou et al., 2006; IBM, 2006; Kortekaas et al. , 2008; Benerjea et 

al., 2006; Johnson et al. ,2008; Márquez, 2010; Downes y Nunes, 2013) o la 

estrategia (Raymond y Bergeron, 2008; Papadakis, Lioukas y Chambers, 1998) 

podemos analizar cómo evoluciona el proceso de transformación digital y su 

relación con la gestión del talento. En nuestro modelo elegimos estos factores 

porque cubren una amplia gama del espectro del cambio organizativo que 

supone la transformación digital. La cultura de innovación (Kotter y Heskett, 

1992) es fruto de los cambios introducidos en organizaciones abiertas a la 

creación continua de nuevos productos, nuevas formas de relación con clientes 

y empleados, creando ambientes internos propicios para la transformación. El 

liderazgo transformador (Lin y McDonough, 2011; MacKenzie, Podsakoff y Rich, 

2001) es un estilo propicio para que los responsables de los equipos de trabajo 

inspiren la creatividad, la innovación y se superen las posibles resistencias al 

cambio de los empleados de la compañía. Los nuevos modelos de negocio son 

un factor crítico para el proceso de transformación digital (Matt et al, 2015; Alunni 



79 
 

y Llambías, 2018), ya que conllevan la necesidad de hacer las cosas de un modo 

diferente al de la empresa analógica. 

En nuestro modelo nos inspiramos en el concepto de modelo de negocio de 

Osterwalder (2004) que incluye numerosos factores críticos para el 

funcionamiento de una compañía (segmentos de clientes, propuesta de valor, 

canales de comunicación con clientes, relación con clientes, fuente de ingresos, 

recursos clave, procesos clave, asociados clave y estructura de costes). El 

cambio de las experiencias, habilidades y actitudes de la fuerza laboral es 

fundamental en la estrategia de la digitalización (Soule et al., 2016). Esta 

atención combinada con el capital humano y digital en el diseño organizacional 

sustenta el desarrollo de la destreza digital (Hall y Safian, 2015) necesaria para 

mantener el éxito empresarial en un mundo digital en rápida evolución. 

Por ello, queremos analizar si este proceso transformador, que están viviendo 

las empresas dentro del nuevo ecosistema digital, genera cambios en las 

estrategias de gestión del talento (atracción y retención) analizadas cómo 

prácticas de RRHH (Berber, Đorđević y Milanovic, 2018). Hemos encontrado 

algunas líneas de investigación en gestión del talento que analizan cómo influye 

el contexto interno y externo en las nuevas prácticas de RRHH para lograr el 

ajuste adecuado (Garrow y Hirsh, 2008; Gallardo-Gallardo, Dries y Gallo, 2015). 

Por lo expuesto, consideramos que para aprovechar adecuadamente las 

ventajas competitivas (Porter, 1985) que genera la transformación digital, 

también debería haber cambios en las estrategias de gestión del talento. Es 

decir, el proceso de transformación digital mejora las prácticas de gestión del 

talento. 

 

3.1.1. Objetivos generales 

En nuestra investigación proponemos dos vías de análisis; primero analizamos 

si la transformación digital se relaciona y mejora de forma significativa las 

estrategias de RRHH dirigidas a la gestión del talento (atracción y retención). 

Algunas empresas que están en los primeros niveles del proceso de 

transformación digital pueden diferir significativamente de aquellas que se 

encuentran en un nivel de madurez consolidada. Por este motivo también 



80 
 

utilizamos en nuestro modelo el índice de madurez digital, para comprobar si es 

una variable mediadora entre los cambios organizativos de la transformación 

digital y la gestión del cambio. En segundo lugar, vamos a analizar si existe una 

relación significativa en los cambios estratégicos que las compañías afrontan en 

cuanto a indicadores de transformación digital como la cultura, el liderazgo y el 

modelo de negocio, con la gestión del talento. 

Nuestro modelo pretende analizar si existe una relación significativa entre dos 

grandes factores clave de generación de ventajas competitivas para las 

empresas, los cuales son: la implantación de nuevas tecnologías y la eficiente 

gestión del talento adaptada al nuevo contexto digital. 

 

3.1.2. Objetivos específicos 

• Analizar si el proceso de transformación digital influye en la gestión del 

talento. 

• Analizar si hay diferencias en la relación del proceso de transformación 

digital y las estrategias de atracción y retención del talento, de forma 

independiente. 

• Analizar si hay relación entre indicadores clave que comprenden la 

transformación digital, como son la cultura de innovación, los modelos de 

negocio o el liderazgo, con las prácticas de gestión del talento. 

A continuación, realizamos un breve resumen de las investigaciones que 

relacionan talento y transformación digital, para posteriormente presentar 

nuestro modelo de análisis, de esta forma podremos ver si realmente la 

transformación digital considerada cómo contexto externo e interno (Thunnissen, 

Boselie y Fruytier 2013; Tansley, Kirk y Tietze, 2013) mejora las estrategias de 

atracción y retención del talento. 

 

3.2. Antecedentes teóricos y empíricos. 

Desde hace años las empresas vienen comprobando, por un lado, que la base 

de su ventaja competitiva es su base de conocimiento (Sveiby, 1997) y, por otro 



81 
 

lado, que la innovación (Drucker, 1993) es primordial para la sostenibilidad de 

estas ventajas. En el estudio de Johannessen, Olaisen y Olsen (1999), 

comprueban que la innovación debe ser la guía para la gestión del conocimiento 

en la empresa y que hay cuatro áreas que vinculan la innovación con las 

unidades operativas de la organización: proceso, relación compromiso y 

pertenencia. Para ello las empresas innovadoras modifican y reinventan sus 

modelos de negocio centrándose más en sus empleados, para adquirir ventajas 

competitivas diferenciadoras (Hagel y Singer, 1999).  

Siempre que el contexto organizativo permanezca estático, la estrategia de la 

organización puede obtener buenos resultados, pero cuando el contexto cambia, 

cómo es el caso de la era digital, se precisa la búsqueda de encaje externo por 

los nuevos comportamientos estratégicos, aunque en ambos casos siempre es 

necesario desarrollar las capacidades humanas y organizativas para satisfacer 

las necesidades de la organización (García-Tenorio, Sánchez Quirós y Holgado, 

2011). Para entender el encaje externo, la infraestructura humana debe permitir 

el apoyo a múltiples dimensiones estratégicas (Snell, Yountd y Wright, 1996).  

El contexto digital es global, porque afecta a todas las organizaciones y provoca 

una necesidad de cambios para adaptarse al nuevo escenario. Por este motivo, 

aquellas compañías que antes realicen su transformación obtendrán mejores 

ventajas competitivas en su sector. “El objetivo de la ciencia del talento es 

incrementar el éxito de la organización, mejorando las decisiones que impacten 

en la gestión del talento” (Boudreau y Ramstad, 2007, p. 9). De hecho, el informe 

de Ernst & Young “Global Banking Outlook 2016” afirma que la disrupción digital 

impacta en los cambios sociales y en la gestión de la fuerza de trabajo. 

Anteriormente Ernst & Young publicó en su informe anual 2012, donde afirman 

que "La gestión del talento superior se correlaciona fuertemente con el 

rendimiento empresarial mejorado" (Ernst & Young, 2010). 

Atraer, seleccionar, involucrar, desarrollar y retener a los empleados son los 

cinco enfoques principales de la gestión del talento, para que las empresas 

obtengan una ventaja competitiva. Así, la demanda de capital humano 

continuará impulsando la gestión del talento (Towers Perrin, 2003). Si bien los 

sistemas de compensación y beneficios inicialmente atraen empleados, las 

organizaciones con un modelo de liderazgo de primer nivel se concentran en 



82 
 

retener y desarrollar el talento (Lockwood, 2006). El proceso de gestión del 

talento se utiliza para controlar ciertas vicisitudes que cada empleado 

experimenta en el lugar de trabajo (Perrine, 2005). En todo el proceso de 

transformación digital, el talento adquiere un papel protagonista porque para 

conseguir avanzar en el proceso de innovación, se deben adoptar nuevas 

prácticas de RRHH (Jiménez y Sanz, 2005). 

Las ventajas competitivas que ofrece la transformación digital, además de 

adoptar el uso de tecnologías, facilitan a las compañías el diseñar nuevas 

organizaciones. (Soule et al., 2009). 

El principal reto de la transformación digital de los negocios se convierte en el 

reto de la transformación digital del talento (Magro y Salvatella, 2014). Hasta el 

momento hay una larga producción de publicaciones sobre la gestión del talento, 

pero es importante conocer las diferentes concepciones sobre talento y gestión 

del talento (Gallardo-Gallardo et al., 2015). Se podría investigar a nivel 

departamental, organizacional o sectorial y ver su implementación, considerando 

el contexto cómo un factor clave (Thunnissen, Boselie y Fruytier, 2013). Las 

definiciones de talento y gestión de talento tampoco están unificadas (Gallardo-

Gallardo, Thunnissen y Scullion, 2017). La gestión del talento se suele identificar 

a menudo con políticas sistemáticas de atracción, identificación, desarrollo, 

compromiso, retención y despliegue del talento (Farndale, Scullion y Sparrow, 

2010) para alinear la estrategia empresarial con la estrategia del talento, aunque 

existe una tendencia continua a desconectar su estudio de los factores internos 

y externos del contexto organizacional (Thunnissen, 2016).  

Las características organizacionales asociadas con la participación de los 

empleados incluyen una cultura de respeto, disponibilidad de retroalimentación 

constructiva, oportunidad de avance, incentivos, recompensas y reconocimiento, 

liderazgo efectivo, expectativas claras de trabajo y herramientas adecuadas para 

hacer el trabajo (National Business Research Institute, 2010). Otras 

prescripciones incluyen la disponibilidad de programas de bienestar (Gurcheik, 

2008). 

El modelo de Macey y Schneider propuso dos puntos de influencia de gestión de 

las tres facetas del compromiso de los empleados. El liderazgo, especialmente 



83 
 

el liderazgo transformacional, influye directamente en el compromiso del 

empleado e indirectamente para generar una atmósfera de confianza. Los 

atributos del trabajo y el lugar de trabajo, cómo el desafío y la autonomía, influyen 

directamente en el compromiso (Macey y Schneider, 2008). 

El rol de los RRHH se está expandiendo más allá de su enfoque tradicional en la 

gestión del talento. Actualmente se está convirtiendo en un consultor innovador 

con una responsabilidad más amplia en el diseño, simplificando y mejorando 

toda la experiencia de los empleados y candidatos (Volini et al., 2016). En esta 

nueva era los departamentos de RRHH deben estar más enfocados a crear 

network organizativo, Team-building y líderes de equipo, compromiso del 

empleado, cultura organizativa, experiencia de empleado y employer branding 

(Volini et al., 2016). 

La proliferación de las TIC como la tecnología en la nube, Internet móvil, redes 

sociales y Big Data (Bharadwaj et al., 2013) generan modificaciones 

fundamentales en la existencia y la creación de nuevos modelos de negocio, es 

decir, un sistema de transformación digital (Fitzgerald et al., 2013). Como 

resultado, las empresas de todas las industrias (Westerman et al., 2014) deben 

evaluar su modelo de negocio actual frente a las oportunidades emergentes y 

potencialmente adaptarlo a la nueva era digital (Gannon, 2013). 

Para dar cuenta de este fenómeno, la literatura reciente ha establecido el 

concepto de madurez digital. Aunque se han presentado en la literatura varios 

términos equivalentes, como preparación digital (Accenture, 2016) o índice de 

transformación digital (Neuland, 2015), consideramos la madurez digital como el 

término predominante. Chanias y Hess (2016, p. 4), definen la madurez digital 

como "el estado de la transformación digital de una empresa". La madurez digital 

es un constructo clave para una mayor investigación académica, al reflejar los 

distintos niveles de transformación que adopta cada organización, lo que permite 

profundizar más en este fenómeno socio-técnico (Tilson et al., 2010).  

La mayoría de las empresas o prácticamente todas, que han implementado una 

herramienta TIC, están transformando el modelo de negocio (Kane et al., 2017). 

Gran parte de la necesidad de transformación digital está fuera de su control. 

Esto implica adaptarse a cómo sus clientes, socios, empleados y competidores 



84 
 

usan tecnologías digitales para cambiar su forma de actuar y lo que esperan. La 

cuestión clave a la que se enfrentan los gerentes es si su empresa responde a 

esas tendencias digitales y de qué manera (Kane et al., 2017).  

Cuando afrontamos el análisis del concepto de transformación digital, la forma 

en que una organización implementa la tecnología es solo una pequeña parte de 

la transformación digital. Otros aspectos, cómo la estrategia, la gestión del 

talento, la estructura organizativa y el liderazgo, son tan importantes, si no más, 

que la tecnología para la transformación digital (Kane et al., 2017). 

La investigación ha abordado este problema y ha tratado de consolidar las 

estrategias de transformación digital y las estrategias empresariales o de 

negocio, en una "estrategia de negocio digital" integral (Bharadwaj et al., 2013). 

Las estrategias de negocios digitales a menudo discuten las posibilidades y los 

efectos de las tecnologías digitales para las empresas. Por ejemplo, Oestreicher-

Singer y Zalmanson (2013) arrojan luz sobre la conexión de contenido y 

empleados y demuestran que los modelos de negocios digitales basados en los 

empleados pueden crear flujos de ingresos rentables. Drnevich y Croson (2013) 

muestran cómo las TIC puede impactar en las estrategias de nivel empresarial 

de una empresa y sus capacidades. 

No obstante, si hay una idea clave sobre qué tipo de cambios supone la 

transformación digital para las empresas, es el cambio cultural (Kiron, 2014). 

Este cambio cultural implica modificar los usos y costumbres sobre la forma de 

hacer las cosas que tienen las empresas, implicando a todos sus miembros, 

generando nuevas formas de relación interna y externa. Según el estudio de 

Digital Boost (Stratesys 2016), el 32,5% de empresas ve cómo factor clave a y 

su vez complejo, el cambio de cultura que supone el proceso de transformación 

digital. 

Las tecnologías digitales han cambiado el panorama empresarial, afectando la 

forma en que operan las empresas, ya que involucran a los clientes e innovan 

(Glinska, 2017). Vázquez y Suné (2017) realizan un estudio sobre el impacto de 

la digitalización aplicada a las estrategias de RRHH, específicamente a las 

enfocadas a la retención y desarrollo del talento, basándose en los beneficios 

que han encontrado otras investigaciones en lo que se denomina el e-HRM, 



85 
 

favoreciendo la sostenibilidad de las empresas (Stone y Dulebohn, 2013): 

mejoran la eficiencia, reducen los costes, disminuyen las cargas administrativas, 

facilitan la planificación, permiten convertir el departamento de RRHH en un 

socio estratégico. 

El liderazgo constituye un enfoque complejo del desarrollo del empleado. Por 

tanto, hacer uso del estilo de liderazgo adecuado para la dirección del personal 

según la situación presente, resulta relevante para garantizar el éxito o fracaso 

organizacional (Jogulu, 2010). El liderazgo transformacional es el conjunto de 

habilidades que permiten a un líder reconocer la necesidad de un cambio, crear 

una visión para guiar ese cambio, y ejecutarlo de forma efectiva (Griffin y 

Moorhead, 2010). Las organizaciones deben admitir una actuación de liderazgo 

que facilite a formar las nuevas normas del juego digital (Freitas, 2018).  

Además, para obtener una comprensión más profunda de la transformación 

digital, hay que explorar la influencia de otras variables que no sean solo las 

tecnologías digitales, como el tamaño de la empresa, la rentabilidad y las 

habilidades TIC de los empleados (Remane et al., 2017). La principal 

contribución de este trabajo es que proporciona un marco de madurez digital 

empíricamente fundamentado que permite una descripción más precisa de los 

niveles de madurez de una empresa. 

Las tecnologías todavía se utilizan para automatizar tareas administrativas 

estándar que ayudan a reducir el tiempo y el coste por contrato (Eckhardt et al., 

2012; Lee, 2007; Muenstermann et al., 2010; Strohmeier, 2009), aunque esta 

forma rentable de ahorrar recursos humanos y monetarios en reclutamiento debe 

proporcionar al personal de RRHH el tiempo que necesitan para tareas 

estratégicas (Lawler y Mohrman, 2003). Sólo Parry y Tyson (2008) pudieron 

demostrar que el uso de sistemas en el proceso de reclutamiento también podría 

conducir a beneficios estratégicos tal cómo una imagen mejorada del empleador 

(Employer Branding) y mayor independencia de otros métodos de reclutamiento. 

Tras realizar una revisión bibliográfica sobre los antecedentes empíricos de los 

conceptos que incluye nuestra investigación, se expone a continuación la tabla 

3.1, resumen de los estudios más destacados. 

 



86 
 

Autores Propuesta de estudio Conclusiones 
Johannessen, 
Olaisen y Olsen 
(1999) 

Hay cuatro áreas que se analizarán 

con el propósito de vincular la 

innovación con las unidades 

operativas de la organización: 

(1) Proceso: donde veremos la 

relación entre la iniciativa local y la 

síntesis central. 

(2) Relación: donde el énfasis estará 

en el establecimiento de una relación 

donde prevalece la confianza mutua y 

una actitud de apoyo. 

(3) Compromiso: esta es la forma 

clásica de enraizar las visiones, 

mediante la participación activa de los 

empleados. 

(4) Pertenencia: que debe formar parte 

de un propósito que se extienda más 

allá del trabajo diario. 

Los managers necesitan enfocar su atención en la 

innovación. Esto implica un alto grado de 

proactividad, una buena disposición para asumir 

riesgos calculados y la formación de objetivos 

personales sólidos. Los gerentes también necesitan 

dominar el proceso. Esto implica poder crear un 

compromiso, tener la capacidad de iniciar cambios y 

administrar el tiempo al reducir el tiempo de espera, 

eliminar el trabajo innecesario y delegar tareas. 

También se requiere un alto nivel de intensidad. Esto 

implica confianza en la misión y la disciplina para 

llevar a cabo la misión. En el nivel de organización, la 

innovación se mejora al organizar el trabajo en 

equipos de proceso. Esto implica el desarrollo de 

procesos de negocios en todos los niveles de la 

organización. Para guiar a estos equipos de proceso 

y para crear el nivel necesario de compromiso, el 

desarrollo y la comunicación de una visión clara se 

vuelven primordiales. 

Hagel y Singer 
(1999) 

Nuevos modelos de negocio 

innovadores facilitados por la 

transformación digital y el papel de los 

empleados. 

En las empresas innovadoras que transforman sus 

modelos de negocio se centran más en sus 

empleados, para adquirir ventajas competitivas 

diferenciadoras. 

Zhou y George 
(2003) 

Analizan como el estilo de supervisión 

puede condicionar la capacidad 

creativa de los empleados.  

Los resultados indican que la supervisión abusiva 

está relacionada negativamente con la creatividad de 

los empleados y esta relación está totalmente 

mediada por la autoeficacia creativa. Además, a partir 

de nuestros resultados, es evidente que la 

orientación de la distancia de poder de los empleados 

desempeña un papel moderador 

Mendoza y Ortiz 
(2006) 

“El liderazgo transformacional tiene 

impacto tanto en la cultura 

organizacional cómo en la eficacia de 

la organización, impacto derivado de 

la dinámica de las interrelaciones que 

se dan entre el líder y el grupo en un 

contexto o situación determinada”. 

“Es evidente es que la dinámica de cambio cultural y 

la mejora de la eficacia, se hacen más visibles, pero 

también más moldeables en un ambiente de 

liderazgo transaccional combinado con liderazgo 

transformacional, lo cual responde al modelo de 

liderazgo de rango completo FRL, planteado por 

Bass y Avolio (1991)”. 

Li, Zhau y Liu 
(2008) 

La influencia del talento en la 

innovación empresarial. 

Reconocen el papel clave del talento en la innovación 

empresarial, a través del conocimiento adquirido que 

contribuye al desarrollo de nuevas habilidades y el de 

otras ya existentes. 

Strohmeier y 
Kabst (2009) 

Transformar la gestión de RRHH en e-

HRM, implica nuevas ventajas 

competitivas desde la perspectiva 

estratégica. 

Al aplicar el enfoque de capacidades organizativas y 

mediante métodos de investigación mixtos, se 

recopilaron datos sobre dos ventajas estratégicas 

generalmente aclamadas de e-HRM: cambiar la 

función de la función de recursos humanos (HR) para 

convertirse en un socio estratégico y aumentando el 

tiempo disponible para cuestiones estratégicas de 

recursos humanos.  



87 
 

Mandhanya y 
Shah (2010) 

Influencia del employer branding en la 

gestión del talento. 

Las estrategias de employer branding de cara al 

mercado externo tienen cómo objetivo la atracción 

del talento e internamente comprometer este talento. 

Axinia (2011) Influencia de las redes sociales en el 

rol de RRHH. 

Los profesionales de los RRHH necesitan utilizar las 

redes sociales cómo oportunidades de mejora del 

marketing interno, en lugar de ejercer un fuerte 

control sobre las mismas. 

Becerra y 
Sánchez (2011) 

El liderazgo en las organizaciones 

inteligentes. 

Analizan en su estudio como es necesario conocer 

cómo operan los líderes en términos de su capacidad 

de influir, persuadir y motivar a sus seguidores. El 

liderazgo, dentro de las organizaciones inteligentes, 

exige cambios tanto en su esencia como en su forma 

de ejecución, acordes con la vorágine informacional 

y la realidad cambiante. La asertividad y el cambio se 

presentan como pilares fundamentales sobre los 

cuales se erige el líder organizacional para enfrentar 

la contingencia y arbitrariedades que se le presenten. 

Schalk, 
Timmerman, y 
Van Den Heuvel 
(2013) 

Influencia de la estrategia de 

compañía en la toma de decisiones de 

RRHH introduciendo sistemas de 

digitalización de la gestión de RRHH 

(e-HRM). 

Ofrecen propuestas de investigación para 

académicos que estudian este campo emergente de 

las interconexiones entre la estrategia, la gestión de 

recursos humanos y los sistemas de TI.  

Stone y Dulebohn, 
(2013) 

La implantación de sistemas de 

digitalización de RRHH (e-HRM), 

beneficia y sostenibilidad de la 

empresa 

La digitalización de los RRHH reduce costes, mejoran 

la eficiencia o la planificación entre otros beneficios. 

Blasco-López, 
Rodriguez-Tarodo 
y Fernández-
Lores (2013) 

La marca del empleador es un nuevo 

enfoque para diferenciarse de otros 

empleadores y obtener una ventaja 

competitiva en el disputado mercado 

del talento. 

Introducen cuatro elementos clave para analizar la 

marca del empleador: la transmisión de los valores de 

la compañía, la transmisión de ventajas de la 

compañía, la comunicación interna empleada por la 

compañía y el sentimiento de pertenencia a la marca 

del empleador. 

Tejeiro (2014)  “La cultura dentro de los factores 

psicosociales de las organizaciones y 

entendemos su influencia sobre las 

acciones de los empleados cómo 

decisiva”. 

Se ha mostrado que la gran mayoría de los 

indicadores identificados en la literatura han sido 

aplicables. 

Catlin, Scanlan y 
Willmott (2015) 

Transformación digital y modelos de 

negocio tradicionales vs nuevos 

modelos. 

La transformación digital facilita la creación y puesta 

en marcha de nuevos modelos de negocio más ágiles 

que los modelos tradicionales. 

Hearsum (2015). Análisis de las capacidades del líder 

para impulsar el cambio digital. 

Capacidades clave de liderazgo digital: 

 

Adaptabilidad: en el verdadero sentido de la palabra 

y como capaz de adaptarse a las nuevas 

condiciones.  

Colaborativo: lograr el equilibrio entre el apoyo y el 

desafío, la voluntad de trabajar y desafiar a los 

colegas, sea cual sea su nivel, de manera adecuada. 

Innovador: estar dispuesto a correr riesgos, fracasar 

y aprender. 



88 
 

Centrado en el usuario: comprenda que los clientes y 

los clientes, si no ahora, pronto, probablemente se 

convertirán en usuarios.  

Souto (2015) “Aborda la gestión de la cultura de 

innovación desde la dirección del 

personal y de los equipos de trabajo, 

fruto de reconocer el papel central de 

las personas en la cultura y la 

innovación”. 

“La dirección del personal y el trabajo en equipo 

permiten la gestión de una cultura de innovación, e 

incluso, su creación, a través de las personas que se 

ven involucradas, pero su gestión y dirección por sí 

sola, sin tener en cuenta a las personas, no permite 

crear y mantener la cultura deseada”. 

Bhens, Lau, y 
Sarrazin (2016) 

La importancia del talento tecnológico 

para ejecutar con éxito una 

transformación digital. 

Comprender qué talento es necesario comienza con 

entender qué capacidades necesitan las empresas 

digitales. Si bien estos varían según el mercado y la 

geografía, los negocios digitales exitosos comparten 

algunos rasgos comunes: están enfocados en el 

cliente, operan rápidamente, responden y son ágiles, 

y pueden crear ideas propias. 

Kulins, Leonardy 
y Weber (2016) 

La innovación en los modelos de 

negocios es un motor de éxito si 

aparece en relación con otro motor de 

valor, en este caso, la eficiencia. 

Dentro del concepto de eficiencia 

podemos encontrar el talento cómo 

recurso clave para su consecución. 

El análisis demuestra que la incorporación de una 

visión de la teoría de conjuntos en la discusión sobre 

diseño de modelo de negocio e innovación de modelo 

de negocio puede ser muy fructífera. 

Kahn (2016) Los ejecutivos tienen la tarea de 

liderar la transformación digital, este 

estudio pretende comprender cómo la 

digitalización afecta al liderazgo de la 

alta dirección. Para lograr esto, el 

estudio adopta un enfoque doble al (1) 

esbozar seis características de la 

digitalización y (2) al analizar cómo 

estas características afectan a tres 

formas contemporáneas de liderazgo: 

liderazgo basado en valores, 

transformador y auténtico. 

Una vez que el marco analítico se aplicó en las tres 

formas de liderazgo, las seis características de la 

digitalización podrían encontrarse abundantemente 

en cada una de las tres formas de liderazgo. la 

digitalización ha afectado y cambiado de manera 

fundamental la forma en que se practica el liderazgo 

de alta gerencia en esta era digital cómo señala 

Rogers, D., (Rogers, 2016) en su estudio The Digital 

Transformation Playbook: Rethink Your Business for 

the Digital Age. 

Hermosilla et al. 
(2016) 

“El fomento de cambios y 

transformaciones en las 

organizaciones con el objetivo de que 

éstas sean innovadoras se ha 

generalizado. El papel que el liderazgo 

juega en ello ha sido objeto de la 

atención de los investigadores en el 

tema. En concreto, el liderazgo 

Transformacional ha sido considerado 

cómo unos de los tipos de liderazgo 

más adecuados para impulsar los 

procesos de cambio e innovación en 

las organizaciones Las 

hipótesis planteadas fueron las 

siguientes: 1) el liderazgo 

“Confirmando las hipótesis, el liderazgo 

transformador se correlacionó positivamente con la 

eficacia percibida del líder, el esfuerzo de los 

subordinados afirma que está dispuesto a hacer para 

cumplir las expectativas de sus gerentes y la 

satisfacción con el líder. Se encontró que los medios 

de liderazgo transformacional son más altos que los 

de los gerentes y subordinados, tanto los 

transaccionales cómo los evitativos pasivos (laissez 

faire). Además, los trabajadores / subordinados 

perciben un liderazgo menos transformador y más 

pasivo que los gerentes, lo que sugiere que tienen 

una visión más crítica del liderazgo en sus 

organizaciones”. 



89 
 

transformacional se asociará 

fuertemente a la satisfacción con el 

líder, la efectividad del líder y la 

motivación en el trabajo, 2) el 

liderazgo transformacional se asociará 

más fuertemente con estas variables 

que el liderazgo transaccional y el 

liderazgo evitativo y tendrá un mayor 

poder explicativo y 3) las mujeres 

directivas puntuarán más alto en 

liderazgo transformacional que los 

hombres”. 

Lorenzo (2016) Transformación digital y las nuevas 

capacidades que necesitan adquirir y 

desarrollar las empresas. 

La transformación digital permite que las empresas 

desarrollen nuevas capacidades de forma integrada 

en la totalidad de la organización abarcando aspectos 

cómo la estrategia, personas y cultura, estructura y 

sistemas de gestión, procesos de negocio y por 

supuesto, en la tecnología. 

Soule, (2016) Transformación digital y modelos de 

negocio. Introducen el concepto de 

destreza digital de una empresa. 

La transformación digital no tiene un valor en sí 

misma por incorporar la tecnología, sino que la 

tecnología permite transformar los modelos de 

negocio. El éxito de las empresas digitalizadas se 

basa en 6 realidades simples de las que destacamos 

dos: 1. Destreza digital, la capacidad de auto 

organizarse rápidamente para ofrecer un nuevo valor 

a partir de las tecnologías digitales, es el sello 

distintivo de una organización digital. 

2. El esfuerzo de colaboración de una fuerza de 

trabajo altamente comprometida es un factor clave 

para lograr una mayor Destreza Digital y desarrollar 

una Organización Digital. 

Vázquez y Suñé 
(2017) 

Digitalización de la empresa, 

especialmente en RRHH y esto influye 

la digitalización en la Atracción y 

Retención del talento 

Influencia del e-HRM en la Retención del Talento en 

la empresa 

- Influencia del e-HRM en el Desarrollo del Talento en 

la empresa 

Kane et al. (2017) La transformación digital implica la 

implementación de nuevas 

tecnologías, la tecnología es solo una 

parte de la historia. Otros temas, cómo 

la estrategia, la gestión del talento, la 

estructura organizativa y el liderazgo. 

Las organizaciones que maduran digitalmente son 

mucho más seguras que otras acerca de tener 

suficiente talento digital en su fuerza laboral. Para 

crear una cultura y una estructura organizativa que 

permita la madurez digital: los líderes no pueden 

simplemente ordenar que la organización sea más 

digital. Necesitan construir una cultura de apoyo que 

abarque la colaboración, la toma de riesgos y la 

experimentación. Su investigación revela que una 

mentalidad flexible combinada con una estructura 

organizativa en red y basada en equipos apoya la 

capacidad de una organización para reaccionar a las 

tendencias digitales y madurar digitalmente. 



90 
 

Berber, Đorđević, 
y Milanovic (2018) 

El objetivo de este trabajo es resaltar 

la importancia del concepto de e-HRM, 

sus características más importantes, 

ventajas, posibles inconvenientes, 

La era digital provoca cambios significativos en el 

entorno empresarial. El uso de la tecnología de la 

información (TI) 

ha influido en el desarrollo de muchas áreas de 

negocio. Los cambios más notables están ocurriendo 

en la producción de hardware y software pero 

también en la gestión empresarial. Dentro de la 

gestión, TI recibe un papel especial en gestión de 

RRHH. La Gestión Electrónica de Recursos 

Humanos (e-HRM) es un concepto que involucra uso 

de tecnologías basadas en la web para proporcionar 

los servicios relacionados con la gestión de recursos 

humanos en la organización 

Banu, (2019). El objetivo de ste estudio es analizar la 

digitalización de recursos humanos. 

Debido a la tecnología digital que 

cambia rápidamente, incluso RR.HH. 

está experimentando una reinvención. 

Cientos de proveedores de software 

están transformando los procesos de 

RR.HH. tal como los conocemos con 

tecnologías innovadoras. La 

transformación digital significa la 

inclusión de Big Data, la introducción 

de la inteligencia artificial y el uso 

masivo de análisis avanzados en toda 

la organización. La digitalización en 

HRM es el uso de tecnología digital 

para la implementación diaria de una 

variedad de procesos de recursos 

humanos, desde la contratación hasta 

la gestión del liderazgo.  

La digitalización continua, con todas sus 

posibilidades –desde tener integraciones simples 

hasta usar robótica y soluciones de inteligencia 

artificial– inevitablemente tendrá un impacto en todas 

las funciones de la organización, pero especialmente 

en RRHH. Incluso se ha dicho que RRHH está 

atravesando una revolución digital.  

RR.HH. tiene una oportunidad fundamental para 

ayudar a liderar la transformación hacia una empresa 

digital. En los próximos años, los equipos de RR.HH. 

que adopten plataformas digitales para asumir el 

doble desafío de transformar las operaciones de 

RR.HH. por un lado, y transformar la fuerza laboral y 

la forma en que se trabaja por el otro, cambiarán el 

juego. Los líderes de RR.HH. que se apoyan en 

nuevas tecnologías, plataformas y formas de trabajar, 

y que exploran e invierten en habilitar la agilidad a 

través de la reinvención constante, estarán 

fuertemente posicionados para tener un impacto en 

los resultados comerciales y la experiencia de los 

empleados. 

Pihir, Tomičić-
Pupek y Tomičić, 
(2019). 

La transformación digital (DT) 

introduce cambios orientados a la 

estrategia y centrados en el cliente, 

basados en el uso innovador de las 

tecnologías de la información y la 

comunicación (TIC) emergentes, para 

implementar procesos nuevos o 

mejorados en las organizaciones 

modernas. Este estudio proporciona 

información sobre las tendencias 

editoriales académicas y ofrece un 

análisis de los campos científicos en 

los que se realizaron investigaciones, 

seguido de un breve análisis de los 

artículos más influyentes. 

Determinantes clave y factores de influencia de la 

transformación digital. La transformación digital no se 

trata (solo) de tecnología. Al analizar los alcances, 

pilares y áreas de las metodologías utilizadas para 

evaluar la DT, Pihir et al. y se presentan en la 

siguiente lista. Estos determinantes deben abordarse 

para mejorar la madurez digital y transformar 

digitalmente una organización: 

a) Orientación estratégica: visión, gestión, liderazgo. 

DT debe contar con el apoyo de los altos directivos 

de la organización.  

b) Centrado en el cliente: seguimiento de las 

experiencias de los clientes, predicción de sus 

necesidades.  

c) TIC e infraestructura de procesos: recursos TIC, 

gestión de los modelos de negocio La transformación 



91 
 

digital no se trata solo de tecnología, sino que los 

potenciales de las nuevas tecnologías digitales (que 

se explicarán más adelante como Industria 4.0) 

deben considerarse y utilizarse para cambiar 

productos, servicios o procesos. 

d) Talento, capacidades y fortalecimiento de 

capacidades - cultura de inversión permanente en 

nuevas habilidades, conocimientos y capacidades. Si 

las tecnologías digitales se utilizan para redefinir 

fundamentalmente la forma en que funciona una 

organización, los empleados deben saber cómo se 

pueden utilizar las tecnologías para trabajar, así 

como cómo se pueden utilizar para mejorar el trabajo. 

Por esa razón, son necesarias inversiones en gestión 

de recursos humanos, educación y las "personas 

adecuadas para el trabajo a realizar". 

e) Cultura de innovación y compromiso 

organizacional - compromiso con la cultura 

organizacional, cultura de innovación y factores 

organizacionales. 

Promsri (2019) El propósito de este estudio es 

analizar las características del líder 

digital y desarrollar las cualidades de 

un modelo de líder digital.  

Se empleó el análisis de contenido con 

los métodos de matriz de síntesis con 

la técnica del índice de congruencia de 

fuentes. Se requirió la coherencia de 

los componentes clave de al menos 

cuatro fuentes para el desarrollo de 

modelos posteriores. 

En las conclusiones proponen 6 características 

propias del líder digital: 

1.Conocimiento digital: un líder digital debe 

comprender el entorno cambiante comprometido con 

las tecnologías digitales que una organización de 

transformación digital necesita. 

.2. Visión: un líder digital debe tener una visión y un 

propósito claros relacionados con la transformación 

digital, y comunicar esa visión a todos los niveles de 

Empleados en la organización. 

3. Comprensión de los clientes: un líder digital debe 

comprender el efecto que la transformación digital 

puede tener en los clientes. 

4. Agilidad: un líder digital debe ser ágil, flexible y 

adaptable para lidiar con un entorno que cambia 

rápidamente en un mundo digital. Además, un líder 

digital necesita establecer agilidad en el lugar de 

trabajo para el éxito de la transformación digital. 

5. Asunción de riesgos: un líder digital debe buscar 

nuevas oportunidades y aceptar los errores ocurridos 

durante los nuevos experimentos de los empleados 

en la organización. Un líder digital necesita crear la 

atmósfera experimental y abogar por que los 

empleados experimenten cosas nuevas incluso si 

finalmente terminan fracasando. 

6.Colaboración: un líder digital necesita alentar a los 

empleados y equipos a colaborar más allá de las 

fronteras para garantizar que todos se esfuercen por 

trabajar juntos para lograr el éxito de la 

transformación digital  



92 
 

Fuente: Elaboración propia. 

 Tabla nº: 3.1. Resumen de los principales conceptos. 

De lo anteriormente expuesto, podemos obtener las siguientes conclusiones. En 

primer lugar, observamos la importancia de la innovación empresarial, para 

mantener las ventajas competitivas que les supone el conocimiento. Por este 

motivo, existe una tendencia generalizada a modificar los modelos de negocio, 

centrándose más en el valor añadido que generan sus empleados. La 

transformación digital de las empresas se basa en la adecuada transformación 

de la gestión digital del talento. Esto a su vez se sustenta en una cultura enfocada 

en la innovación. El liderazgo transformacional, por sus propias características 

de influir en los colaboradores, mediante la visión de la necesidad de cambio, 

aparece como el modelo más adecuado para impulsar la transformación digital. 

 

3.3. Modelo de análisis e hipótesis: 

En la revisión de estudios anteriormente realizada encontramos que la 

Transformación Digital, es un proceso de cambio organizativo complejo, por lo 

que para su análisis utilizamos factores clave que aúnan un conjunto de aspectos 

que definen este cambio. Esto se debe a que la transformación digital no es solo 

un proceso de instauración de nueva tecnología (Meffert y Swaminathan, 2017), 

sino que dicha tecnología permite diseñar y desarrollar nuevos modelos de 

negocio (Downes y Nunes, 2013), requiere a su vez que el contexto organizativo 

se transforme en una cultura innovadora (Chiavenato, 2009) y que los líderes 

(Hearsum, 2015; Bass y Avolio, 2004) consigan dirigir los esfuerzos de los 

empleados a la implantación exitosa de la estrategia digital (Kane et al., 2015). 

Todo esto en contraposición a modelos de negocio tradicionales, con culturas 

más conservadoras y líderes transaccionales. 

Nuestro trabajo pretende avanzar en la comprensión de los efectos que produce 

la transformación digital sobre la gestión del talento (Prerna, 2015; Pomares, 

2014, Lorenzo, 2016, Hermosilla et al., 2016), porque como hemos señalado, 

aunque este proceso de cambio se basa en la tecnología, no es solo eso, sino 

que requiere un talento dispuesto a implantar dicho proceso. Por otro lado, 

algunos estudios afirman que la gestión de personas, la cultura tradicional o la 



93 
 

ausencia de un liderazgo transformacional (Kahn et al., 2016) pueden ser las 

causas principales de la ralentización del proceso de transformación digital, 

medido por los índices de madurez digital (Lorenzo, 2016). Debido a las 

consecuencias de largo alcance, una estrategia de transformación digital abarca 

a toda la compañía, determina las estrategias de negocio que deben 

subordinarse a ella (Matt, Hess y Bentlian, 2015).  

Concretamente, la variable independiente principal de nuestro modelo será la 

transformación digital y la variable dependiente la gestión de talento. Además, 

hemos elegido una herramienta para medir el nivel de madurez digital (índice de 

madurez digital) y otros indicadores que miden si se ha producido el cambio: 

cultura de innovación, nuevos modelos de negocio y liderazgo transformacional. 

Cómo indican los estudios empíricos previos, existe la posibilidad de medir la 

relación entre transformación digital y talento (Hermosilla et al., 2016; Kulins, 

Leonardy y Weber, 2016; Kane et al., 2017). A su vez, debemos considerar que 

no todas las empresas se encuentran al mismo nivel dentro del proceso de 

transformación digital. Para medir el nivel alcanzado de transformación digital 

como cambio organizativo, utilizamos el índice de madurez digital (Tilson et al., 

2010; Suddaby, 2010; Chanias y Hess, 2016). Además, hemos seleccionado tres 

indicadores (modelos de negocio, cultura de innovación y liderazgo 

transformacional) que han sido identificados en la literatura como factores 

relacionados con el proceso de transformación digital (Bharadwaj et al., 2013; 

Fitzgerald et al., 2013; Westerman et al., 2014). 

En el caso de la gestión de talento, hemos utilizado para su medida, las prácticas 

de Recursos Humanos con la escala PRH- 33 (Boada-Grau y Gil-Ripoll, 2011), 

empleando medidas sobre las prácticas de atracción y retención del talento. A 

su vez utilizamos escalas propias de atracción del talento, Employer Branding y 

compromiso del talento.  

 

3.3.1. Planteamiento del modelo de investigación. 

La transformación digital supone diferentes implicaciones de cambio a nivel 

organizativo (Leavitth y Whisler, 1985; Doppler, 2004; Knight et al., 1999; Fullan 

y Miles, 1992; Sullivan y Skelcher, 2002). Estos cambios suponen para las 



94 
 

organizaciones replantearse las estrategias de RRHH (Jackson y Schuler, 1995; 

Lund, Manyika y Robinson, 2016) especialmente las dirigidas a la atracción y 

retención del talento (Rabanera, 2017). Por ello, en nuestro modelo pretendemos 

analizar tanto si el impacto de la transformación digital es sobre la gestión del 

talento cómo un todo o bien si existen diferencias en cuanto a las estrategias de 

atracción de talento y las estrategias de retención del talento. 

La aplicación de las TIC dentro de la función de gestión de RRHH permite a esta 

área, dedicar más tiempo a aquellas actividades que crean un mayor valor para 

las organizaciones. Es decir, el diseño de políticas más efectivas que contribuyen 

a la mejora del rendimiento de la organización mediante el cual los Recursos 

Humanos se convierten en el verdadero socio estratégico en los negocios (Parry 

y Tyson, 2011). El uso generalizado de las TIC en la realización de actividades 

de gestión de RRHH ha influido en la aparición de un nuevo concepto de gestión 

de RRHH. Es un concepto conocido en la literatura académica como e-HR 

(Foster, 2009). 

Actualmente, las prácticas de e-HR, según Lepak y Snell (1998), se designan 

como e-HR transformacional, es decir, la realización de actividades en el área 

de gestión de RRHH, que tienen una importancia estratégica para la 

organización y que son gestión del conocimiento, desarrollo de empleados, 

soporte a equipos virtuales, intercambio de información, etc. La era digital 

provoca cambios significativos en el entorno empresarial. Ahora los sistemas de 

soporte digital dentro de la gestión empresarial tienen un papel especial en la 

gestión de RRHH (Berber, Đorđević, y Milanovic, 2018). 

A medida que se desarrolla la era digital, los ejecutivos se enfrentan 

constantemente a nuevas opciones estratégicas sobre el modo de aprovechar 

las innovaciones tecnológicas de rápida evolución. Las empresas que desean 

transformarse a través de la tecnología digital a menudo se centran en 

soluciones tecnológicas para lograr objetivos tácticos específicos. Sin embargo, 

Soule et al. (2016) han demostrado que el valor no proviene de la adopción de 

tecnología sino del uso de la tecnología para transformar la forma en que una 

empresa hace negocios. Las nuevas posibilidades digitales para diseñar, 

organizar y gestionar el trabajo productivo requieren que los líderes tomen 

decisiones sobre cómo operar (opciones de diseño organizativo) y qué producir 



95 
 

(opciones estratégicas). Las opciones habilitadas digitalmente pueden 

desencadenar cambios significativos, cómo la reconfiguración de departamentos 

y la asignación de nuevas responsabilidades (Gallardo-Gallardo, Dries y 

González-Cruz, 2013; Mercer, 2016). 

Cualquier tipo de desarrollo o crecimiento en una empresa puede considerarse 

cómo un proceso de transformación. Se ha pasado de estructuras simples a 

estructuras cada vez más complejas (Yoo, et al., 2012; Schuchmann y Seufert 

2015). Cuando se trata de procesos de crecimiento, las tecnologías juegan un 

papel central en las empresas. Las herramientas digitales, que mejoran 

exponencialmente, crean muchas nuevas posibilidades para organizar el trabajo. 

La transformación digital afecta simultáneamente a múltiples áreas dentro de una 

organización y muchos departamentos están involucrados en la definición de una 

estrategia de transformación; por ejemplo, marketing, TIC, desarrollo de 

productos, estrategia o recursos humanos (Berghaus y Back, 2016). Las nuevas 

posibilidades habilitadas digitalmente para diseñar, organizar y gestionar el 

trabajo productivo requieren, que los líderes tomen decisiones sobre cómo 

operar y qué producir desencadenando cambios significativos, cómo la 

reconfiguración de departamentos y la asignación de nuevas responsabilidades 

(Soule et al., 2016). 

A medida que la tecnología evoluciona, la fuerza de trabajo en las compañías 

digitalizadas se caracteriza por tres aspectos básicos (Soule et al., 2016): 

1- Experiencia tecnológica (inteligencia artificial, machine learning, etc.). 

2- Competencias digitales (disponer de habilidades para buscar, obtener, 

procesar y comunicar información, y así transformarla en conocimiento). 

3- Alto compromiso (auto motivación, intraemprendimiento, etc.). 

En la transformación digital existe la necesidad de adoptar nuevos modelos de 

negocio y nuevas arquitecturas, así como la transición de sistemas, procesos, 

estructura de organización y relaciones existentes para respaldar la 

transformación (Fleming, 2016). El foco de la transformación digital está en estos 

tres ejes: 

1- Experiencia del cliente. 



96 
 

2- Procesos operativos. 

3- Modelos de negocio. 

Este proceso de transformación digital se mide por el grado de madurez digital 

alcanzado por la compañía. ¿Qué empresas están madurando digitalmente, y 

qué pueden hacer otras organizaciones para mantener el ritmo? Una 

organización ideal transformada por las tecnologías digitales y con capacidades 

que mejoran los procesos, involucran al talento en toda la organización, e 

impulsan nuevos modelos de negocio para la generación de valor añadido (Kane 

et al.,2017). Se trata de una respuesta natural al entorno cada vez más 

competitivo gracias a la innovación tecnológica, aunque no está ocurriendo de 

forma automática en las empresas. La mayoría de las empresas que han 

madurado digitalmente, han pasado de centrarse en lo digital a su núcleo central 

de negocio (Kane et al., 2015). Además, se distinguen de sus competidores en 

que estas compañías a menudo abordan cambios de estrategia, gestión del 

talento, estructura organizacional, cultura, innovación, y tecnología de manera 

diferente a la de sus competidores con bajo nivel de madurez digital (Kane et al., 

2017). Esto significa que las empresas deben integrarse en un ecosistema 

dinámico en el que deben aplicar el pensamiento digital a todos sus procesos 

(internos y externos) para seguir siendo competitivos. Dentro del proceso de 

transformación digital, los modelos de madurez se utilizan para respaldar 

procesos de transformación, ya que ilustran métodos de evaluación típicos, 

lógicos y anticipados (Marx, Wortmann y Mayer, 2012). 

Existe una idea generalizada sobre la falta de ruta hacia un proceso integrador 

de transformación digital (Gale y Aarons, 2018). Todos están tomando rutas 

divergentes, en muchos casos cambiando de rumbo mientras intentan y 

aprenden (Friedrich, Hall y El-Darwiche, 2016). Con la finalidad de realizar el 

camino de forma más segura y estructurada, las organizaciones están buscando 

marcos de referencia para evaluar sus estrategias de transformación digital. 

Existen modelos recientes que ofrecen un marco adecuado para la comprensión 

de la transformación digital (Gerbert, Gauger y Steinhauser, 2015; Catlin, 

Scanlan, y Willmott, 2015; Westerman, Bonnet y MCafee, 2012). En definitiva, 

cuando utilizamos un índice de madurez digital, buscamos un cuadro de 

indicadores que nos permita medir en qué nivel se encuentra la empresa 



97 
 

evaluada en cuanto a estos indicadores. La razón clave por la que tantas 

organizaciones no alcanzan el nivel adecuado de madurez digital, es que 

agregan tecnología digital sin transformar su pensamiento y sin conectar todo el 

sistema (personas, procesos, propiedad intelectual, sistemas, ideas, etc.) para 

convertirse realmente en digital, interior y exteriormente (Gale y Aarons, 2018). 

Para este proyecto se ha elegido el modelo de cociente digital de McKensey 

(Catlin, Scanlan y Willmott, 2015), porque utiliza indicadores que se relacionan 

directamente con las hipótesis de investigación. Además de una escala Likert de 

pregunta directa sobre la valoración propia que hace la compañía sobre el nivel 

de madurez digital alcanzado. 

Según Lorenzo (2016) la utilización del índice de madurez digital nos da una 

serie de aprendizajes sobre el proceso de transformación digital: 

1. Se necesita un modelo interdisciplinar y multifuncional para evaluar la 

capacidad de las compañías en su actuación de relación con clientes, 

relación con el ecosistema y genera beneficios para sus accionistas. 

2. Los modelos de madurez digital son herramientas para evaluar el estatus 

actual de transformación digital y marcar una hoja de ruta para el 

progreso. 

3. Este proceso de transformación digital y su nivel de madurez digital deben 

alinearse con la estrategia de la compañía. 

4. Los modelos de madurez digital pueden ser utilizados de forma genérica 

en todos los sectores, aunque haya alguno con factores característicos de 

algún sector en concreto. 

5. Uno de los pilares básicos de la transformación digital es la nueva cultura 

digital. 

 

El análisis de estas consideraciones nos lleva a plantear un modelo que, siendo 

lo más sencillo posible, sea capaz de explicar la forma en que la transformación 

digital puede influir sobre las prácticas de gestión del talento. Utilizamos la 

medida del índice de madurez digital para valorar el grado en que ha avanzado 



98 
 

el proceso. A su vez nos interesa ver si los indicadores de transformación digital 

como son la cultura de innovación, el modelo de negocio y el liderazgo 

transformacional, influyen sobre estas prácticas de gestión del talento. 

Con la finalidad, de facilitar la comprensión de nuestro modelo, presentamos 

siete hipótesis principales, ya que la variable dependiente gestión del talento 

puede desglosarse en las siguientes variables: atracción y retención del talento. 

Además, buscamos la relación entre transformación digital medida con el índice 

de madurez digital y esta misma medida a través de indicadores. Posteriormente, 

introducimos en el modelo de análisis, las hipótesis de mediación y moderación. 



99 
 

Modelo de investigación: 

 

Fuente: Elaboración propia del modelo de investigación. 

 Figura nº: 3.1. Modelo de investigación. 



100 
 

 

Fuente: Elaboración propia del modelo de investigación. 

 Figura nº: 3.2. Modelo de investigación con la hipótesis mediadora. 



101 
 

 
Fuente: Elaboración propia del modelo de investigación. 

 Figura nº: 3.3. Modelo de investigación con las hipótesis mediadora y moderadoras. 

  



102 
 

3.3.2. Planteamiento de Hipótesis 

Una vez definido el modelo de investigación, pasamos a enumerar las hipótesis 

empleadas para analizar el efecto de la transformación digital en la gestión del 

talento. 

 

3.3.2.1. La transformación digital impacta sobre las prácticas de gestión, 
atracción y retención del talento. 

Las empresas necesitan un talento con unas competencias (softskills) basadas 

en liderazgo, negociación, formación de equipos y gestión del talento, e 

integrándose en una cultura que aliente no tener miedo al fracaso y motive el 

aprendizaje continuo (Mohammad, Kane y Nguyen, 2017). El proceso de 

transformación digital se lleva a cabo de forma diferente en cada empresa, 

especialmente en lo referido a la velocidad de implantación, debido a que puede 

interferir en la marcha del negocio. En el estudio de Berghaus y Back (2016) los 

resultados muestran que, mientras que la afinidad digital y la experimentación 

con la tecnología digital ya son frecuentes en las empresas, una transformación 

planificada estratégicamente y el uso de análisis de datos avanzados en los 

procesos de negocio son menos comunes  

Una de las posibilidades que ofrece la transformación digital es el progresivo 

empoderamiento de los empleados, ya que los líderes no dicen cómo se 

resuelven los problemas, pero si cual es el problema y los KPIs (de su nombre 

en inglés indicadores del rendimiento). Por otro lado, los equipos asumen riesgos 

más inteligentes y proponen soluciones más creativas (Mohammad, Kane y 

Nguyen, 2017). Las empresas deben alinear sus estructuras organizativas, 

desarrollo de talento, mecanismos de financiación e indicadores clave de 

rendimiento con la estrategia digital que han elegido (Catlin, Scanlan y Willmott, 

2015). 

Un amplio grupo de directivos considera que la transformación digital es una gran 

oportunidad de hacer negocios de diferente manera respecto a otros modelos 

más tradicionales (Catlin, Scanlan y Willmott, 2015). Este proceso de 

transformación digital requiere que las empresas desarrollen nuevas 



103 
 

capacidades de forma integrada en la totalidad de la organización, abarcando 

aspectos cómo la estrategia, personas y cultura, estructura y sistemas de 

gestión, procesos de negocio y por supuesto, la tecnología (Lorenzo, 2016). 

Todas las empresas tienen el potencial de convertirse en una organización 

digital. Incluso las empresas que ya tienen capacidades digitales bien 

establecidas en muchas áreas pueden beneficiarse de las realidades simples 

sobre lo necesario para construir organizaciones capaces de sostener sus éxitos 

digitales. Esto se resume en seis realidades (Soule et al., 2016): 

1. Destreza digital, la capacidad de auto organizarse rápidamente para ofrecer 

un nuevo valor a partir de las tecnologías digitales. En muchos casos, es el sello 

distintivo de una organización digital. 

2. El esfuerzo de colaboración de una fuerza de trabajo altamente comprometida 

es un factor clave para lograr una mayor destreza digital y desarrollar una 

organización digital. 

3. Las organizaciones digitales efectivas combinan exitosamente el poder digital 

y humano para crear valor continuamente. 

4. Las habilidades digitales son importantes para la capacidad digital en la 

experiencia del cliente, la eficiencia operativa y la habilitación de la fuerza de 

trabajo. Las combinaciones de otras características de la organización se 

pueden priorizar según la capacidad. 

5. La transición a una organización digital generalmente sigue un patrón de 

"curva S". El cambio comienza lentamente, seguido por una etapa de mejora 

pronunciada antes de pasar a un período de crecimiento gradual con un nuevo 

nivel de capacidad. 

6. Los miembros de la empresa pueden experimentar una variedad de 

emociones durante la transición a una organización digital. El progreso real para 

convertirse en una organización digital está marcado principalmente por una 

positiva hacia lo digital y no percibir lo digital cómo una amenaza. 

Las empresas en desarrollo han progresado hasta el punto de que esperan que 

los empleados adopten las oportunidades digitales para el negocio. Sin embargo, 



104 
 

las empresas con madurez digital cultivan intencionalmente sus culturas digitales 

en apoyo de iniciativas empresariales críticas (Kane et al., 2017).  

La transformación digital requiere la adquisición de nuevas capacidades y 

competencias cómo ya se ha indicado, pero especialmente el desarrollo de estas 

nuevas competencias pasa por la construcción de una nueva cultura digital a 

todos los niveles de la organización (Lorenzo, 2016). Incluso Kanter (2001) hace 

referencia al concepto de e-cultura, como el lado humano de la era digital. El 

nuevo entorno de negocios requiere líderes con un estilo diferente y talento que 

puedan aprovechar las nuevas ventajas que ofrece el contexto digital; con esta 

finalidad Kanter (2001), describe cuales deberían ser los principios de una cultura 

digital de empresa: 

a) Promover de manera continua el cambio disruptivo. 

b) Comunicar de manera fluida dentro y fuera de la organización. 

c) Colaborar en la creación y entrega de valor dentro de la empresa y con 

terceros. 

d) Compartir conocimiento y crear una identidad compartida. 

e) Hacer todo lo anterior de manera rápida y ágil. 

La estrategia de transformación digital de una empresa puede tener un impacto 

significativo en la naturaleza del trabajo, el espectro de empleos o cómo se 

manejan las personas. Surge la necesidad para las organizaciones de 

desarrollar nuevas estrategias de recursos humanos (RRHH) para la gestión del 

talento en la era digital (Pomares, 2015; Soule et al., 2016). La tecnología está 

teniendo un profundo efecto en el campo de la gestión de recursos humanos 

(RRHH), y lo impulsa en algunas direcciones completamente nuevas. Por 

ejemplo, casi todas las grandes organizaciones usan sistemas electrónicos de 

recursos humanos (eHR) para atraer solicitantes de empleo (Stone, Lukaszewski 

e Isenhour, 2005). 

Kahn (1990) introdujo el concepto de compromiso, conceptualizándolo como el 

"aprovechamiento de los mismos miembros de la organización para sus roles de 

trabajo; en el compromiso, las personas se emplean y se expresan física, 

cognitiva y emocionalmente durante las representaciones de roles” (p. 694). Por 



105 
 

tanto, los empleados comprometidos ponen un gran esfuerzo en su trabajo 

porque se identifican con él. Según Maslach y Leiter (1997), el compromiso se 

caracteriza por la energía, la participación y la eficacia, lo que es lo opuesto 

directo a las tres dimensiones del burnout. 

“Los trabajadores comprometidos son más creativos, más productivos y más 

dispuestos a hacer esfuerzos para que las organizaciones en las que trabajan, y 

de las que se sienten parte activa, sean competitivas” (Sánchez, 2014; p. 86). 

Omar, Paris y Vaamonde (2009), afirman que los directivos de las empresas han 

comenzado a darse cuenta de que para lograr ventajas competitivas sostenibles 

en una economía global es indispensable contar con recursos humanos que 

estén identificados con los objetivos organizacionales. Macey y Schneider (2008) 

muestran que para conseguir que mejore la conducta de compromiso se precisa 

la existencia del liderazgo transformacional. 

Los desafíos contemporáneos a los que se enfrentan las organizaciones han 

llevado a muchas de ellas a reenfocar la atención en el sistema de gestión del 

desempeño (Buchner, 2007) y a explorar formas de mejorar el desempeño de 

los empleados. Gruman y Sacks (2011) sostienen que una forma importante de 

mejorar el proceso de gestión del desempeño es centrarse en fomentar el 

compromiso de los empleados como motor de un aumento del rendimiento. 

Según Morton (2005, p. 11) “La gestión del talento es integral para involucrar a 

los empleados en la organización”. Uno de los problemas a los que se enfrentan 

las empresas dentro del proceso de transformación digital es en el cambio 

generacional, debido a los problemas para jubilar y sustituir trabajadores con 

baja capacidad digital y retener el talento digital (Frank, Finnegan y Taylor, 2004).  

Los empleados “comprometidos”, generan beneficios para sus empleadores en 

términos de mejor calidad de servicio, más clientes o mejor rentabilidad 

(Christensen y Rog, 2014). El modelo e-HR ofrece sistemas para mejorar el 

desempeño organizacional, los RRHH ofrecen soluciones digitalizadas para la 

empresa y los empleados, que generan compromiso y nuevas experiencias para 

los empleados (Mihalcea, 2017). Gracias a estos sistemas de e-HR, se ofrece a 

las empresas nuevas vías para atraer y gestionar el capital humano de la 

organización (Laumer, Eckhardt y Weitzel, 2010). Los departamentos de RRHH 



106 
 

han sabido incorporar la tecnología para mejorar su papel en la organización, 

dando mejores servicios a los empleados, favoreciendo la gestión del talento 

(Shrivastava y Shaw, 2003), siendo esta tecnología de RRHH, utilizada para 

atraer, seleccionar, retener y mantener el talento en la organización, apoyar al 

personal y optimizar la gestión de la fuerza de trabajo (Vidal, 2017). 

Las prácticas de recursos humanos ayudan a las organizaciones a retener a los 

empleados (Tangthong, Trimetsoontorn y Rojniruntikul, 2014). Entre las 

prácticas que ayudan a retener a los empleados señalamos algunas, como el 

intercambio de información, la participación en el proceso de toma de decisiones, 

el sistema de compensación, el indicador de trabajo adecuado de los empleados 

y el crecimiento profesional a través de la capacitación y el desarrollo 

(Tangthong, Trimetsoontorn y Rojniruntikul, 2014). Otros autores (Hussain y 

Rehman, 2013) destacan el ajuste de los empleados y la organización, la 

seguridad del empleo, el sistema de comunicación interna, la capacitación y el 

desarrollo como prácticas importantes para potenciar la retención de empleados. 

La velocidad de la innovación en una organización está directamente relacionada 

con la forma en que gestionan el talento, los procesos de evaluación interna y la 

forma en que los empleados recomiendan su empresa a otros profesionales. La 

escasez de talento y la rotación voluntaria ponen en peligro los proyectos de 

transformación digital y crean una desventaja competitiva en algunas 

organizaciones (Mitra y Power, 2018). 

H1: El proceso de transformación digital de las organizaciones, impacta en la 

gestión del talento. 

Desde la perspectiva de nuestro modelo de investigación consideramos que 

pueda haber diferencias entre las estrategias de atracción y retención del talento. 

Por este motivo extraemos la variable atracción y la variable retención de forma 

separada para analizar estas posibles diferencias. 

La escasez crítica de habilidades exacerbada por la Industria 4.0 durante la 

última década, ha generado incluso una tendencia de las empresas a responder 

a las demandas de recursos que cambian rápidamente de organización, 

mediante la atracción exacerbada de talentos de los competidores, para abordar 

las necesidades de talento inmediatas (Amankwah-Amoah, 2018). 



107 
 

Las estrategias de atracción del talento como las de Employer Branding, 

permiten a los potenciales empleados descubrir nuevas oportunidades 

profesionales (Davenport y Patil, 2012). A su vez las empresas pueden dentro 

de la disrupción digital incorporar el Big data y el HR Analytics a su actividad 

(Colombo y Grilli, 2010; Delgado-Verde, Martín-De Castro, y Amores-Salvadó, 

2016; Siepel, Cowling, y Coad, 2017), lo que les permitirá tener un seguimiento 

de todo el ciclo de vida del empleado desde antes de su incorporación. 

 

H2.: La transformación digital de las organizaciones impacta en la atracción del 

talento. 

Introducir técnicas de HR Analytics, permite optimizar el análisis de la fuerza 

laboral, puede ayudar a los especialistas en gestión de recursos humanos 

(RR.HH.) a ser más efectivos en la era digital (Prerna, 2015). La analítica ha 

transformado las formas de administrar una fuerza laboral diversificada y ha 

ayudado a colocar a los recursos humanos en el centro de la toma de decisiones 

organizacionales. Implicaciones prácticas: afirma que el poder predictivo de la 

analítica puede ayudar a que RRHH sea más eficaz en cuanto a la planificación 

de la fuerza laboral, apoyar la gestión y mejora del rendimiento del negocio, el 

aprendizaje y desarrollo de nuevas habilidades, los sistemas de compensación 

y beneficios, así como las estrategias de retención del talento (Colombo y Grilli, 

2010; Delgado-Verde, Martín-De Castro, y Amores-Salvadó, 2016; Siepel, 

Cowling, y Coad, 2017). La tecnología de comunicación en las empresas se 

asemeja al uso de las redes sociales, facilitando a información necesaria para la 

gestión del talento y predecir conductas futuras. (Manyika et al., 2011; Marr, 

2015; De Mauro et al., 2017). En especial hay que considerar que la fuerza de 

trabajo se ha vuelto más flexible a la hora de cambiar de organización (Direnzo 

y Greenhaus, 2011). Consideramos que la transformación digital está trayendo 

cambios en la gestión de talento introduciendo nuevas tecnologías y como 

necesidad de adaptación a contexto digital. Siendo las estrategias de retención 

un factor clave ante 

H3.: La transformación digital de las organizaciones impacta en la en la retención 

del talento. 



108 
 

3.3.2.2. Los cambios organizativos (nuevos modelos de negocio, cultura 
organizativa y liderazgo) derivados del proceso de transformación digital 
impactan sobre las prácticas de gestión, atracción y retención del talento. 

La transformación digital supone cambiar los modelos de negocio tradicionales, 

con el objetivo de mejorar la relación con el cliente, siendo los miembros de la 

organización los mejores embajadores para conseguir este fin. Al mismo tiempo 

se precisa adoptar los procesos de gestión del talento al nuevo entorno, ya que 

muchos fueron diseñados para un mundo no digital (Kane et al., 2017). La 

transformación digital no es solo la digitalización de procesos (Rouse, 2016), sino 

que implica cambio y son las personas las que lo pueden llevar a cabo con éxito 

apoyándose evidentemente en las TIC. 

La estructura organizacional mientras se mantiene la flexibilidad estratégica es 

uno de los muchos desafíos en este contexto. El objetivo de cada transformación 

es alcanzar un nivel de empresas auto-transformadas (Schumann y Tittmann, 

2015). Con esta idea, la gestión de transformación o cambio estará 

profundamente arraigada en la empresa y trabaja en todos los procesos 

estratégicos y operativos. En este nuevo contexto, los factores clave son las 

personas (en el mundo digital "usuarios") y la adaptación de la tecnología 

(Schumann y Tittmann, 2015). 

La viabilidad de los modelos de negocio convencionales está puesta en 

entredicho según varios autores, no solo por el aspecto tecnológico sino por la 

forma de crear valor (López y Sandulli, 2007). La revolución digital ha impulsado 

nuevas formas de trabajar, impulsadas por la tecnología de la información, la 

cual está influyendo en la base misma de cómo la mayoría de las empresas 

trabaja y hace negocios (Evans, 2015). 

La colaboración, la interacción y la comunicación se han convertido en las 

fuerzas motrices de la era digital (Danielewicz-Betz, 2016). En este contexto 

aparecen nuevas formas de trabajo y de relación de los empleados con su 

empresa; ahora los empleados son autónomos, los equipos virtuales y las 

recompensas basadas en los resultados (Thomson, 2015). El trabajo 

"inteligente" es un nuevo enfoque del trabajo que implica un cambio de control 



109 
 

del empleador al empleado autónomo, mediante el cual un individuo tiene el 

control de su propio tiempo (Thomson, 2015). 

Existe un factor clave que facilita la transformación digital para las empresas, el 

cambio de cultura organizativa (Kiron, 2014). Este cambio cultural implica 

modificar los usos y costumbres en la forma de hacer las cosas que tienen las 

empresas, implicando a todos sus miembros, generando nuevas formas de 

relación interna y externa. Según el estudio de Digital Boost (Stratesys, 2016), el 

32,5% de empresas ve cómo factor clave y complejo, el cambio de cultura que 

supone el proceso de transformación digital. Un cambio de cultura organizacional 

supone un cambio profundo en las compañías que conlleva habitualmente 

muchas resistencias tanto a nivel individual cómo de la propia organización. 

Este nuevo enfoque cultural se enfoca más en la innovación considerándola un 

elemento clave para el logro de ventajas competitivas sostenibles, ya que las 

empresas innovadoras suelen ser más flexibles, tienen mayor capacidad de 

adaptación y de respuesta a los cambios y logran explotar las oportunidades 

existentes en mayor medida que la competencia (Damanpour y Gopalakrishnan, 

2001). La característica distintiva de una organización digital es la mentalidad 

"Digital-First", una actitud que refleja una amplia tendencia a buscar soluciones 

digitales en primer lugar, utilizando la tecnología cómo herramienta para 

aprovechar y abordar los datos empresariales de manera sistemática (Soule et 

al., 2016). La literatura ha tratado de identificar los factores que pueden favorecer 

la innovación en las empresas (Damanpour, 1991; Laursen, 2002; Cabello et al., 

2005), proponiendo un gran número de variables cómo determinantes de la 

misma. De acuerdo con la literatura, las de tipo organizativo son las que más 

influyen en la innovación (Damanpour, 1991). 

Para medir la cultura organizativa, en la literatura se han empleado diferentes 

herramientas. Las más empleadas son la de O’Reilly et al. (1991), conocida 

como el perfil de cultura organizativa (Organizacional Cultural Profile) y la de 

Cameron y Quinn (1999), el Modelo de Valores en Competencia (Competing 

Values Model). Por otro lado, para relacionarla con la innovación, se utilizan 

indicadores cómo la innovación de productos y sistemas, relacionados con los 

estilos de cultura organizativa jerárquica o adhocrática. En el ámbito de la 



110 
 

creatividad y la innovación, numerosos estudios afirman que estas percepciones, 

más que el propio ambiente objetivo, tienen una influencia crucial sobre la 

motivación y la creatividad de los empleados (Amabile y Gryskiewicz, 1989; 

Amabile, Taylor y Gryskiewicz, 1995). Axtelll et al. (2000) encontraron que la 

eficacia de la puesta en práctica de las ideas innovadoras de los empleados 

dependía del estilo de apoyo del supervisor. 

Por lo tanto, consideramos importante ver la relación que tendrá la nueva cultura 

orientada a la innovación con el estilo de liderazgo más adecuado para obtener 

la eficiencia organizativa, teniendo en cuenta que las medidas de rotación 

cuantitativa y cualitativa sirven para revelar la naturaleza del impacto que tienen 

los líderes sobre las empresas (Ulrich, Zenger y Smallwood, 2000). Lo que 

separa a los líderes digitales del resto es una estrategia digital combinada con 

una nueva cultura organizativa y un liderazgo aptos para impulsar la 

transformación (Kane et al., 2015). 

En el nuevo y transformador entorno digital, las empresas que saben cómo 

gestionar sus necesidades de talento (García Castro, et al., 2016) y asumen que 

deben satisfacerlas, tienen una ventaja competitiva (Porter, 1985). En primer 

lugar, es necesario encontrar las competencias (skills) necesarias para acelerar 

el proceso digital. Por ejemplo, se precisan líderes ágiles con una gran capacidad 

de comunicación e influencia, que puedan crear y desarrollar planes para 

respaldar nuevos procesos ágiles en toda la empresa (Hatum, 2013; Lorenzo et 

al., 2011; McKinsey, 2016), expandan la nueva cultura ágil a todos los niveles 

organizacionales y pongan en práctica indicadores clave de rendimiento (KPI) y 

métricas para realizar un seguimiento del progreso (Bhens, Lau y Sarrazin, 

2016). Algunas compañías, para poder cubrir estas necesidades de talento, han 

invertido en “empleados ancla”, que son líderes capaces de atraer ese talento 

excepcional a la organización (Bhens, Lau y Sarrazin, 2016). 

En nuestra revisión consideramos que el modelo de liderazgo transformacional 

(Bass et al., 2003) es el estilo de liderazgo más adecuado en el proceso de 

transformación digital. El liderazgo se compone de motivación inspiradora, 

influencia idealizada, consideración individualizada y estimulación intelectual. 

Avolio y Bass (2004) y Jung y Sosik (2002), han demostrado que el liderazgo 



111 
 

transformacional está estrechamente relacionado con la cohesión, la eficacia 

organizativa, la satisfacción de los empleados con su supervisor, y el rendimiento 

percibido del grupo. 

H4: Los cambios organizativos (nuevos modelos de negocio, cultura organizativa 

y liderazgo) derivados del proceso de transformación digital, impactan en la 

gestión del talento. 

Los cambios organizativos derivados de la transformación digital pueden incidir 

de diferente manera sobre la atracción del talento que sobre la retención del 

talento. Por este motivo separamos ambas variables en dos hipótesis diferentes.  

La investigación ha demostrado que las empresas deben considerar activamente 

y tomar decisiones sobre su talento para ser eficaces en implementación de la 

estrategia empresarial a través del capital humano (Khoreva y Vaiman, 2019). 

Para hacerlo, es conveniente que las empresas comprendan las condiciones y 

consecuencias de los contextos (macro) en los que opera y cómo las 

características y resultados del sistema influirán inevitablemente en la capacidad 

de la empresa para acceder, retener y desplegar talento para las posiciones 

clave (King y Vaiman, 2019). Uno de los factores que sustentan el éxito de toda 

organización es la capacidad de encontrar y luego retener a los empleados con 

habilidades relevantes (Osburg et al.2018). 

H5.: Los cambios organizativos (nuevos modelos de negocio, cultura 

organizativa y liderazgo) derivados del proceso de transformación digital, 

impactan en la atracción del talento. 

La evolución tecnológica, que ha provocado un cambio significativo en la 

transmisión de la información, este factor ha reducido la influencia de los 

recursos de capital físico y organizativo sobre la competitividad de la empresa. 

El capital humano se ha convertido en un factor esencial para determinar el 

desempeño y el éxito de las empresas (Schiavone, et al. 2014).  

En los capítulos precedentes ya hemos visto la importancia de contar con un 

sistema de gestión del talento bien implementado para las organizaciones. La 

gestión del talento es una parte crucial dentro del ciclo de vida de un empleado 

en una organización (Schiemann, 2014). Las organizaciones se están dando 



112 
 

cuenta de que tener una estrategia de retención sólida se está volviendo cada 

vez más crítico, debido al cambio en el pensamiento generacional (Karacay, 

2017). A medida que el entorno digital crece, así como el cambio en la forma en 

que las personas ven el ambiente de trabajo, las estrategias de retención deben 

evolucionar para ser relevantes. El mercado laboral actual, supone un desafío 

para que las organizaciones puedan retener el talento; como para asegurar una 

transición más fluida dentro de la organización de cara a necesidades futuras 

(Stahl et al., 2007). Además, para nuestro estudio es muy importante considerar 

que dentro de la transformación digital la tecnología no es la que dirige el proceso 

sino la estrategia del cambio (Kane, et al, 2015). 

H6.: Los cambios organizativos (nuevos modelos de negocio, cultura 

organizativa y liderazgo) derivados del proceso de transformación digital, 

impactan en la retención del talento 

3.3.2.3.- La madurez digital influye sobre los cambios organizativos 
(nuevos modelos de negocio, cultura organizativa y liderazgo) derivados 
del proceso de transformación digital. 

Empresas de numerosas industrias experimentan los impactos transformadores 

de las tecnologías digitales en su entorno externo, como la dinámica competitiva 

o las expectativas de sus clientes, pero también en sus propios pilares, que van 

desde la oferta de servicios y productos, así como los modelos de negocio 

asociados a operaciones del núcleo del negocio y estructuras organizativas 

relacionadas (Downes y Nunes 2013; Lucas y Goh 2009; Porter y Heppelmann 

2014). 

Las estrategias de transformación digital adoptan una perspectiva diferente y 

persiguen diferentes objetivos. Desde una perspectiva centrada en el negocio, 

estas estrategias se enfocan en la transformación de productos, procesos y 

aspectos organizacionales debido a las nuevas tecnologías. Esto constituye una 

clara diferencia con la automatización y optimización de procesos, ya que las 

estrategias de transformación digital van más allá del paradigma de procesos e 

incluyen cambios e implicaciones para productos, servicios y modelos de 

negocio en su conjunto (Matt et al., 2015).  



113 
 

Dentro del proceso de transformación digital, la alineación entre negocio, 

estrategia empresarial y estrategia de las TIC (Henderson y Venkatraman, 1993), 

es fundamental obtener un ajuste perfecto entre las estrategias de 

transformación digital, las estrategias TIC y todas las demás estrategias 

organizativas y funcionales. Lo ideal sería consolidar las estrategias TIC y las 

estrategias de negocio en una “estrategia de negocio digital” integral (Bharadwaj  

Un aspecto clave se relaciona con el grado óptimo de digitalización que debe 

lograr una empresa, ya que no siempre es deseable un mayor uso de las 

tecnologías digitales (Grover y Kohli, 2013). Uno de los factores clave es si el 

tamaño de una empresa o la medida en que sus productos principales pueden 

digitalizarse tienen diferentes influencias a este respecto.  

Cada empresa se sitúa de forma más o menos intensa en la progresión de la 

digitalización. Con el objetivo de medir la madurez digital de las organizaciones 

se emplean varias dimensiones en las que las empresas necesitan alcanzar un 

nivel de competencia. Con el fin de conocer el grado de digitalización de las 

empresas, diferentes estudios han definido escalas de madurez digital en 

empresas e industrias. Por ejemplo, Berghaus y Back (2016) proponen cinco 

etapas lineales de madurez digital. Lichtblau et al. (2015) desarrollan un modelo 

de madurez digital unidimensional basado en seis etapas sucesivas de madurez 

y sugieren que hay tres arquetipos lineales de madurez digital: novatos, 

principiantes y pioneros. El Strategy Digital Maturity Model define seis 

dimensiones: 1) Recursos Humanos (grado de trabajo con tecnología digital, 

gestión). 2) Recursos Tecnológicos (tecnologías de apoyo a la digitalización, 

grado de uso). 3) Estrategia de Datos (capturar, almacenar, gestionar y utilizar 

información). 4) Estrategia de contenido (crear, administrar, entregar, compartir 

y archivar / renovar contenido). 5) Estrategia de canal (marketing / comunicación, 

transacciones, distribución). 6) Estrategia empresarial de Redes sociales 

(interacción y colaboración digital) que se puntúan en los niveles cero, bajo, 

medio y alto (Kubrick, 2013). 

Como consecuencia del proceso de cambio experimentado en la transformación 

digital, todas las empresas de todos los sectores (Westerman et al., 2014) deben 

evaluar su modelo de negocio actual frente a las oportunidades emergentes y 



114 
 

potencialmente adaptarlo a la nueva era digital (Gannon, 2013). Aunque existen 

varios términos equivalentes, utilizamos el concepto de madurez digital como el 

término predominante. Chanias y Hess (2016, p. 4), definen la madurez digital 

como “el estado de transformación digital de una empresa”. 

Las estrategias de negocios digitales van más allá de la visión centrada en la 

tecnología de los diversos conceptos de las TIC, así como las estrategias de 

sistemas de información (SI) e incorporan conceptos para la explotación de 

oportunidades comerciales que surgen (Mocker et al., 2010; Teubner, 2013). 

Desde el uso de tecnologías digitales, las estrategias de transformación digital 

se centran en medidas para gobernar el viaje de una empresa para lograr el 

estado futuro deseado de transformación digital. 

Para analizar la influencia y mediación del nivel de madurez digital, sobre los 

cambios organizativos, construimos una variable dependiente conformada por 

tres indicadores de transformación digital: nuevos modelos de negocio, cultura y 

liderazgo). De esta forma, pretendemos conocer si el grado de madurez digital 

modifica estos indicadores, con la finalidad de ver si por los avances del proceso 

de cambio digital, estos conceptos van evolucionando. 

H7: La madurez digital influye sobre los cambios organizativos (nuevos modelos 

de negocio, cultura organizativa y liderazgo) derivados del proceso de 

transformación digital. 

3.3.2.4.- El efecto mediador de la madurez digital en la influencia de los 
cambios organizativos (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) 
de la transformación digital sobre gestión, atracción y retención del talento. 

Las variables mediadoras, son terceras variables que intervienen entre dos 

constructos relacionados (Hair, et al., 2017). En nuestro modelo consideramos 

que la madurez digital media entre el efecto que los cambios organizativos de la 

transformación digital ejercen sobre la gestión, atracción y retención del talento. 

Vamos a analizar si un cambio en el grado de madurez digital da lugar a un 

cambio en la relación que puede existir entre los cambios organizativos de la 

transformación digital y la gestión, atracción y retención del talento. De este 

modo, analizando la fuerza de las relaciones de la variable mediadora madurez 

digital, con las otras variables pretendemos conocer los mecanismos que 



115 
 

subyacen a la relación causa-efecto entre las variables independientes y 

dependientes de nuestro modelo. Es decir, la madurez digital nos permite 

explicar el efecto de los cambios organizativos sobre los cambios 

experimentados en cuanto a gestión, atracción y retención del talento. Este 

concepto de madurez se refiere al grado de finalización o perfección de una 

transformación deseada (Lahrmann et al., 2011) que también se puede aplicar 

al contexto de la transformación digital de una organización (o en un sentido más 

amplio de una industria). 

La tecnología debe ser vista como un medio y no un fin para el cambio, aunque 

debe ser el primer paso de la transformación digital. Por ello, las empresas 

adoptan una estrategia de transformación digital como una decisión de negocio 

y como una necesaria transformación cultural, (Alunni. y Llambías, 2018). Según 

el MITSloan Review (2017), “a la hora de analizar el impacto de la 

Transformación Digital es muy importante la idea de Madurez Digital. El talento 

de una compañía tendrá la capacidad de absorber y liderar un cambio hacia lo 

digital, si tiene las herramientas apropiadas para hacerlo. Durante el análisis 

llegaron a tres conceptos clave: (1) sólo la implementación de una herramienta 

digital no es suficiente; (2) la clave para un proceso de transformación digital es 

hacer menos preguntas sobre tecnología y más sobre estrategia, cultura y 

desarrollo de talento; (3) el principal cuestionamiento de las estructuras que viven 

el cambio es si el liderazgo está capacitado para llevar adelante el proceso” 

(Alunni y Llambías, 2018; p. 18). El liderazgo es considerado como factor clave 

para expandir la estrategia de la transformación en la organización desde la alta 

dirección hacia la base operativa (Kane, et al., 2015).  

Los cambios organizativos que seleccionamos para analizar su relación con la 

gestión del talento son los siguientes: la cultura organizativa (Bustamente, 2004; 

Schein, 2010; Kiron, 2014, RocaSalvatella, 2014; Homans, 2017; Guibarranch, 

2018, Muñoz, Sebastián y Núñez, 2019), los modelos de negocio (Escalante y 

García, 2009; Downes y Nunes 2013; Díaz-Espinal,2014;  Matt, Hess y Benlian, 

2015, Cavazos, 2016), el liderazgo (Kohli y Jonhson, 2011; Matt et al. 2014; Hess 

et al. 2016; Wakefield, Abbatiello y Agarwall, 2016; Gritzo, Fusfeld y Carpenter, 

2017; Sattayaraksa y Boon-itt, 2018; Kane, 2019). Estos cambios precisan a su 



116 
 

vez nuevas estrategias de recursos humanos para la gestión del talento en la era 

digital (Mejía-Giraldo, Bravo-Castillo y Montoya-Serrano, 2013; Pomares, 2015). 

H8: El efecto indirecto de la madurez digital influye positivamente en la relación 

de los cambios organizativos de la transformación sobre la gestión del talento. 

Para nuestro modelo de investigación es importante separar la atracción y 

retención del talento de la gestión del talento como variable única. Por este 

motivo analizamos ambas variables de forma independiente.  

El impacto de la transformación digital en RR.HH. y la transformación de RR.HH. 

y es un hecho multifacético que toca muchos aspectos. Gestión del cambio y 

cultura organizativa. Responder a las necesidades cambiantes de las 

generaciones más jóvenes. Centrarse en la satisfacción del empleado y la 

experiencia del empleado que tiene una correlación directa con la experiencia 

del cliente. Las organizaciones que maduran digitalmente normalmente 

comprenden la necesidad de atraer y desarrollar talento digital y le dan mucha 

importancia. Sus esfuerzos de desarrollo a menudo van mucho más allá de la 

formación tradicional. Estas empresas crean entornos atractivos para lograr el 

crecimiento profesional (Kane, et al., 2017). La era digital está cambiando la 

forma en que las organizaciones contratan, seleccionan y desarrollan 

habilidades para una nueva generación de empleados (Mihalcea, 2017). Los 

horizontes de planificación estratégica (5 años o más), son consistentemente 

más largos para las empresas más maduras digitalmente que las menos 

maduras (Kane, et al., 2017). 

H9: El efecto indirecto de la madurez digital influye positivamente en la relación 

de los cambios organizativos de la transformación sobre la atracción del talento. 

La madurez digital consiste en integrar las operaciones y el capital humano en 

procesos digitales y viceversa. (Westerman, Bonnet y McAfee, 2014). La 

implementación exitosa de la estrategia digital implica la preparación del 

personal y su conocimiento para próximos cambios. Dentro de las diferentes 

definiciones de madurez digital, en cuanto a las personas de la organización, 

supone un mayor nivel de compromiso, motivación y participación de las 

personas en los cambios estratégicos dentro de una organización como la clave 

del éxito (Aslanova. y Kulichkina, 2020). En la transformación digital, considerada 



117 
 

como proceso de cambio profundio en las organizaciones, para las empresas 

está el reto de retener a sus empleados con talento, para así mantener su ventaja 

competitiva (Camuffo y Comacchio, 2005). La capacidad para desarrollar e 

implementar la gestión integrada del talento es considerada como la hoja de ruta 

para el éxito organizacional en el lugar de trabajo de 2020 (Narayanan, 

Rajithakumar y Menon, 2020).  

 

H10- El efecto indirecto de la madurez digital influye positivamente en la relación 

de los cambios organizativos de la transformación sobre la retención del talento. 

3.3.2.5.- El efecto moderador del número de empleados de la empresa y del 
concepto de talento que acepta la empresa, sobre la relación entre los 
cambios organizativos de la transformación digital (nuevos modelos de 
negocio, cultura y liderazgo), la madurez digital y la gestión, atracción y 
retención del talento. 

3..3.2.5.1.- El número de empleados como variable moderadora: 

Las variables moderadoras, describen una situación en la que la relación entre 

dos variables no es constante por el efecto de dicha variable. Se trata de una 

variable que modifica la intensidad en la relación entre las variables 

dependientes e independientes (Overton, 2001; Aguinis, et al., 2005; Dalal y 

Zickar, 2012; MacKinnon, Coxe y Baraldi, 2012; Landis, 2013; Hair, et al., 2017). 

Un moderador es una variable que afecta la fuerza de la relación entre el 

predictor y la variable criterio. Los moderadores especifican cuándo se 

mantendrá una relación. Puede ser cualitativo o cuantitativo siendo un término 

de interacción en los modelos estadísticos. 

En nuestra investigación hemos considerado como variables moderadoras el 

tamaño de la organización medido por el número de empleados y el concepto de 

talento que considera la empresa. 

En cuanto a las características demográficas de las empresas, el número de 

empleados es un factor de contingencia que condiciona el diseño de la 

organización (Mintzberg, 1983). Existen estudios que correlacionan el tamaño de 

la organización con otras variables como la innovación (Sullivan y Kang, 1999; 



118 
 

Aragón-Correa y Cordón-Pozo, 2000; Real, 2007), los resultados de la 

organización (Szymanski, Bharadwaj y Varadarajan, 1993; Camisón, 2001; 

Niresh y Thirunavukkarasu, 2014) o la productividad laboral (Wilkund y 

Shepherd, 2003; Jaimes, Luzardo y Rojas, 2018, Ali, 2018). En otros estudios 

(However, Namada, et al, 2014; Ali, 2018), el tamaño de la empresa es utilizado 

como variable moderadora entre la participación de la gerencia y los resultados 

organizativos. En numerosos estudios el tamaño se considera una de las 

características más esenciales de las empresas para explicar la rentabilidad 

(Majumdar, 1997; Amato y Amato, 2004; Goddard et al., 2005; Serrasqueiro y 

Nunes, 2008; Lee, 2009; Isik y Tasgin, 2017). Entre estos autores, destacamos 

la investigación de Serrasqueiro y Nunes (2008), que con el objetivo de 

determinar los indicadores de tamaño (es decir, logaritmo de activos, logaritmo 

de ventas y logaritmo del número de empleados) que afectan el desempeño de 

empresas, muestran que cada una de las medidas del tamaño de la empresa 

está relacionada positiva y significativamente con el desempeño de la empresa, 

Nuestro objetivo es evaluar las cuatro hipótesis de moderación del tamaño de la 

empresa sobre las variables del modelo. 

H11- El número de empleados modera el efecto de los cambios organizativos de 

la transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) sobre 

la gestión del talento. 

Como continuidad a la decisión de separar las variables atracción y retención de 

la variable gestión, analizamos si el efecto moderador del tamaño de la empresa, 

medida según el número de empleados puede moderar el efecto de los cambios 

organizativos propios de la transformación digital. El contexto empresarial actual 

se caracteriza por rápidos cambios tecnológicos, sociales y económicos, llo que 

implica una situación de alta competencia en el mercado y las ventajas 

competitivas se han vuelto temporales (Wee y Taylor 2018; Oreg et al., 2018). 

importancia del poder humano en este proceso. Los cambios organizativos son 

impulsados por las personas, las cuales aportan valor la organización. Por lo 

tanto, el enfoque en el capital humano se ha convertido en una cuestión 

estratégica en los sistemas de gestión. Invertir en las personas es el primer y 

clave elemento de una estrategia de sostenibilidad (Rudito, 2015).  



119 
 

La transformación digital suele asociarse a grandes empresas del sector de las 

telecomunicaciones (Morley et al, 2015), pero realmente es un proceso 

transversal que deberán adoptar todo tipo de empresas adaptando su estrategia 

al sector y el tamaño de la compañía.  

H12- El número de empleados modera el efecto de los cambios organizativos de 

la transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) sobre 

la atracción del talento. 

La retención del talento es el problema más crucial al que se enfrentan los 

sectores empresariales en la actualidad. El talento se ha convertido en la fuerza 

impulsora del éxito empresarial. La mayoría de los empleados se van debido a 

la falta de desafíos profesionales, al haber recibido poco o ningún reconocimiento 

y a la ausencia de crecimiento y desarrollo profesional (Mngomezulu, 2015). 

Las organizaciones necesitan recompensar y reconocer a los empleados para 

establecer un equilibrio entre las metas de los empleados y las metas de la 

organización y mantener alta la moral de los empleados (Selden y Sowa, 2015). 

Siguiendo a Savov, Lanˇcariˇc y Kozáková (2020, pp. 1), en las empresas más 

grandes, la gestión está más centrada en planes de RR.HH. que incluyen la 

identificación y adquisición de talento y tienen más posibilidades de desarrollar 

personas con talento. Por otro lado, señalan que las pequeñas empresas tenían 

más éxito en el proceso de retención de talentos. 

H13- El número de empleados modera el efecto de los cambios organizativos de 

la transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) sobre 

la retención del talento. 

La segunda variable moderadora que consideramos en nuestro proyecto es el 

concepto de talento. En nuestra investigación existe un factor clave que puede 

modificar la actuación de las empresas lo referido a sus recursos humanos. El 

concepto de talento no se encuentra consensuado ni en la producción científica 

ni en la empresa (Tansley, 2011; Gallardo-Gallardo, et al., 2015). Aunque el 

talento puede proceder bien desde dentro de la empresa o ser captado del 

mercado directamente (Rothwell, 2012), es muy importante conocer que se 

entiende por talento. En cambio, sí existe un mayor acuerdo sobre la importancia 

que adquiere la gestión del talento hoy día en las organizaciones. La toma de 



120 
 

decisiones sobre el talento y el vínculo entre el liderazgo y el talento en la 

organización actual requiere transformar la gestión del talento de una mera 

actividad de apoyo a un enfoque competitivo básico de actividad (Nilsson y 

Ellström, 2012; Beheshtifaret, et al, 2012). 

En base a la discusión sobre el concepto de talento, consideramos que la propia 

definición que utiliza cada empresa sobre el talento moderará la relación entre 

las variables independientes y dependientes del modelo. No existen definiciones 

de talento y gestión de talento unificadas (Gallardo-Gallardo, E., Thunnissen, M., 

Scullion, H. 2017). Siguiendo la clasificación de Gallardo-Gallardo, Dries, y 

González-Cruz, (2013), utilizaremos esta para la medida de la variable talento. 

A continuación, presentamos las cuatro hipótesis de moderación, siendo el 

concepto de talento la variable moderadora. 

3..3.2.5.2.- El talento como variable moderadora: 

El análisis de la literatura demuestra que la definición de “talento” y sus 

sinónimos cercanos se ven de manera diferente, en parte dependiendo del país 

de análisis, el sector de actividad económica o las características de la fuerza 

laboral investigada. La digitalización está creando una feroz competencia para 

las contrataciones con habilidades digitales. Esto ahora se siente en todos los 

sectores, no solo en los que están en la vanguardia tecnológica. La escasez de 

talento tiene un impacto empresarial real. Esta desaceleración puede reducir la 

productividad, la innovación y el crecimiento empresarial (Kropp, Love y 

Hancock; 2019). 

El discurso académico considera en gran medida la gestión del talento como un 

concepto mal definido, carente de rigor y estudios empíricos adecuados, que son 

en su mayoría globales en naturaleza (Lewis y Heckman, 2006; Collings y 

Mellahi, 2009; Tarique y Schuler, 2010; Gallardo-Gallardo y Thunnissen, 2016). 

En contraposición la gestión del talento se considera como uno de los aspectos 

críticos en la era digital (González et al., 2016). Cada vez más, dentro de las 

organizaciones, se reconoce el rol estratégico del talento humano para la 

creación de valor, especialmente ahora que los cambios del entorno están 

transformando la realidad empresarial, evidenciando que la gestión del talento 



121 
 

es la palanca principal de adaptación al entorno (Barrios-Hernández, Olivero-

Vega y Figueroa-Saumet, 2020).  

Gallardo-Gallardo et al., (2013) clasifican la definición del talento según dos 

dimensiones en el contexto del mundo laboral. La primera dimensión hace una 

distinción entre el talento como personas (enfoque de sujeto) y el talento como 

características de las personas (enfoque de objeto). El enfoque temático de la 

gestión del talento se centra en empleados individuales valiosos, escasos, 

inimitables y difíciles de reemplazar (Thunnissen, Boselie y Fruytier, 2013). 

Como ya expusimos en el Capítulo II, apartado 2.4.1. hay dos enfoques sobre la 

definición el talento en las empresas, uno exclusivo y otro inclusivo. Siguiendo la 

clasificación de Gallardo, Dries y González-Cruz (2013), se expone en la tabla 

4.22. un resumen de como la literatura trata el concepto de talento. Desde la 

perspectiva de nuestra investigación, quizás el ajuste es lo más repetido en la 

literatura. Pero como el concepto de talento no está consensuado y puede 

condicionar tanto la gestión del talento como la forma de generar ventajas 

competitivas, decidimos incluir en el modelo de investigación el concepto de 

talento como variable moderadora.  

El talento como concepto en si mismo, puede modificar la relación entre 

variables, por eso la consideramos variable moderadora. La prueba de la relación 

de moderación depende de la decisión del investigador (Hair et al., 2017). El 

moderador puede ser una variable observable como es el número de 

trabajadores, del subapartado anterior o inobservable como puede ser la actitud 

o en nuestro caso el concepto que la empresa tiene del talento. Como para el 

contraste de hipótesis utilizamos las ecuaciones estructurales, en concreto el 

modelo de mínimos cuadrados parciales (PLS). En este método que nos facilita 

la validación del modelo de investigación, podemos analizar la existencia del 

camino de ruta o coeficientes path, con el estadístico T así la fortaleza de la 

posible relación de moderación con el estadístico f2. 

 

H14- El talento modera el efecto de los cambios organizativos de la 

transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) de la 

transformación digital sobre la gestión del talento. 



122 
 

Se ha utilizado el concepto de talento como variable moderadora entre la 

estrategia de atracción del talento y las prácticas de RRHH (Maamari. y Alameh, 

2016). El capital humano a menudo se evalúa a través de los siguientes criterios: 

nivel educativo, intensidad de conocimientos laborales, conocimientos técnicos 

de los empleados; indicadores sobre la capacidad de creatividad y otros 

indicadores de talento; considerando que existe una correlación entre capital 

humano e innovación en el contexto empresarial (Barkun, Rollnik-Sadowska y 

Glińska, 2020). Es muy probable que en un entorno digital y en continuo cambio, 

las empresas apuestan más por un talento que posea las capacidades 

necesarias para facilitar la apuesta por la transformación digital. Normalmente 

hay dos estrategias para ganar estas capacidades digitales, por un lado, 

actualizar y reciclar a los empleados de sus plantillas, pero como ya hemos 

señalado en la revisión teórica, el tiempo es un factor clave en la transformación 

digital. Otra estrategia entonces surge de forma natural, la necesidad de atraer y 

captar nuevo talento que ya posee dichas capacidades. Pero de nuevo se nos 

plantea que dependiendo como interpreta cada empresa el concepto talento, 

diseñarán de una u otra forma sus estrategias de atracción. 

H15- El talento modera el efecto de los cambios organizativos de la 

transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) de la 

transformación digital sobre la atracción del talento. 

En cuanto a la relación de moderación que el concepto de talento puede tener 

sobre las prácticas de gestión del talento, encontramos estudios que señalan la 

importancia de este concepto a la hora de diseñar políticas de retención del 

talento (Nurul, Norzanah y Roshidi, 2014). El compromiso de los empleados está 

relacionado con las actitudes, intenciones y comportamientos del individuo. El 

compromiso de los empleados tiene un impacto sustancial en los resultados 

organizacionales, la productividad de los empleados y la facilidad de contratación 

y retención de empleados (Nurul, Norzanah y Roshidi, 2014). Es muy probable 

que el peso de las competencias digitales en los perfiles de puestos requeridos 

o la toma de decisiones sobre qué empleados invertir para su desarrollo, 

facilitarían la definición de talento. 



123 
 

En el caso de la retención del talento, al igual que para el diseño de las 

estrategias de atracción, es muy importante la definición de talento. Ya hemos 

señalado, las diferencias entre los modelos inclusivos y excluyentes. Esto puede 

condicionar absolutamente la forma en que las empresas enfocan su estrategia 

de retención sobre toda su fuerza laboral o de forma exclusiva sobre aquellos 

empleados que consideran con capacidades críticas, potencial o bien que 

ocupen posiciones clave dentro de la organización. 

H16- El talento modera el efecto de los cambios organizativos de la 
transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) de la 
transformación digital sobre la retención del talento. 

 

  



124 
 

CAPÍTULO IV DISEÑO DE LA 
INVESTIGACIÓN 

El objetivo de este capítulo es establecer el marco metodológico sobre el que se 

basa el estudio empírico. Con este marco podremos establecer la guía para el 

estudio empírico y poder contrastar las hipótesis planteadas.  

Este capítulo consta de cuatro apartados. En primer lugar, definimos la muestra 

utilizada, describiendo el objetivo de análisis, su composición y características. 

Posteriormente el procedimiento de recogida de datos, como se ha 

confeccionado el cuestionario y finalmente el análisis de los datos para verificar 

las hipótesis presentadas. 

La muestra de estudio se compone de empresas, divididas en función del tamaño 

según el número de empleados y sector. Posteriormente hemos analizado las 

variables de estudio. Dichas variables las dividimos entre el bloque de 

transformación digital y las prácticas de RRHH dirigidas a mejorar la atracción y 

retención del talento. 

En segundo lugar, dedicamos un apartado al diseño y confección del 

cuestionario realizado para obtener los datos. Se presenta cada escala de 

medida y los ítems que componen dicho cuestionario. El envío del cuestionario 

se realizó a través de email o directamente a la persona responsable del 

departamento seleccionado. 

En el apartado final de este capítulo describimos el sistema de análisis de datos 

utilizado.  

4,1- DEFINICIÓN DE LA POBLACIÓN Y SELECCIÓN DE LA MUESTRA 

4.1.1.- Diseño de la muestra. 

En primer lugar, vamos a definir la población de estudio y los criterios de 

selección de la muestra. Como población de estudio se define “al conjunto de 

objetos que poseen la información que desea obtener el investigador” (Malhotra, 

2008, p.336). Con el fin de delimitar las unidades de observación se han 

establecido como criterios básicos que sean empresas en pleno proceso de 

transformación digital dentro de cuatro grandes sectores: Industria, 



125 
 

Construcción, Comercio y resto de servicios. Debido al gran tamaño de la 

población, la muestra es seleccionada de manera aleatoria, garantizando su 

representatividad y la posibilidad de extrapolar los datos obtenidos. Además, 

vamos a secuenciar el proceso de selección de la siguiente forma 

sector/tamaño/nivel de madurez digital. 

4.1.1.1- La población: empresas españolas en proceso de transformación 
digital. 

Analizamos el porcentaje de empresas españolas que están llevando a cabo el 

proceso de transformación digital y buscamos los sectores que puedan ser más 

representativos para nuestra investigación. En el estudio sobre transformación 

digital en España elaborado por la Cámara de Comercio de España, el 35% de 

empresas estaba en fases avanzadas de implementación con una estrategia 

específica de transformación digital y un 50% a nivel medio. El Índice de la 

Economía y Sociedad Digital de 2018 (DESI, por sus siglas en inglés) clasifica a 

los países de la UE según cinco parámetros para determinar la competitividad 

de cada país en el ámbito digital. España ocupa, en 2018, el décimo lugar en 

Europa, por encima de la media con un 59% de empresas en proceso de 

transformación digital.  

Según el informe “La sociedad en RED: transformación digital en España” (2018) 

de la Secretaría estatal para el avance digital y el Instituto Nacional de 

Estadística (INE), las empresas que cuentan con 10 o más empleados 

alcanzaron en 2018 la cifra de 3.152.332 compañías, suponiendo un aumento 

respecto al año anterior del 4,7%. Entre estas predominan las más pequeñas (no 

alcanzan los 50 trabajadores), las cuales reúnen el 82,9% del total. Por su parte, 

las medianas (entre 50 y 199 empleados) representan el 13,2% del total, siendo 

las más grandes (a partir de los 200 empleados) las menos numerosas (3,8%). 

Entre los diferentes sectores económicos, cabe destacar, por su representación 

dentro de las pymes y grandes empresas, la industria, con un 20,6% del total de 

empresas de 10 o más empleados. Le sigue la construcción, que representa el 

10,8%. El comercio al por mayor concentra el 9,8% de las pymes y grandes 

empresas. Por el contrario, los sectores de hoteles y agencias de viaje, y venta 



126 
 

y reparación de vehículos de motor, son los que menor número aportan, 

suponiendo un 2,7% y 2,8%, respectivamente. 

Con un crecimiento del 1,7% respecto a 2017, el número de empresas en 

España mantuvo una tendencia positiva, según los datos publicados por el 

Instituto Nacional de Estadística, alcanzando en 2018, la cifra de 3.337.646 

compañías, 150.768 más que el año anterior. Este ligero incremento no ha 

representado variaciones significativas en la distribución, manteniéndose el 

predominio de las microempresas en valores muy similares a los del año 2016 

(95,4%). El 4,6% restante corresponde a las pymes y grandes empresas. 

Sector empresarial %de 
empresas 

Total sectores 3.152.332 

Industria 7% 

Construcción 13,5% 

Comercio 20% 

Resto servicios 59,5% 

Fuente: DIRCE censo empresas INE (2018) 

Tabla nº: 4.1. Sectores empresariales del estudio. 

4.1.1.2- La selección de la muestra. 

El total de la muestra de empresas seleccionadas en los sectores anteriormente 

expuestos y que cuentan con el criterio fundamental de estar en un “nivel 

avanzado o medio de transformación digital” (en España entorno al 80% indicado 

anteriormente), han sido seleccionadas utilizando el Índice de Madurez Digital 

“DREAMY” (Digital Readiness Assessment Maturity model) (De Carolis et al., 

2017). La escala de grado de madurez va del 1 (mínimo nivel de madurez) al 5 

(máximo nivel de madurez), descartando las empresas que no alcanzaban el 

nivel 3. 

ML 1 Inicial. El proceso está mal controlado o no está controlado en absoluto, la 

gestión de procesos es reactiva y no cuenta con las "herramientas" organizativas 



127 
 

y tecnológicas adecuadas para construir una infraestructura que permita la 

repetibilidad / usabilidad / extensibilidad de las soluciones utilizadas. 

ML2 Gestionado. El proceso está parcialmente planificado e implementado. La 

gestión de procesos es débil debido a la falta de organización y/o tecnologías 

válidas. Las elecciones se basan en objetivos específicos de proyectos únicos 

de integración y o en la experiencia del planificador, lo que demuestra una 

madurez parcial en la gestión del desarrollo de la infraestructura. 

ML3 Definido. El proceso se define con la planificación y la implementación de 

buenas prácticas y procedimientos de gestión. La gestión del proceso está 

limitada por algunas limitaciones en las responsabilidades de la organización y / 

o en las tecnologías habilitadoras. Por lo tanto, la planificación y la 

implementación del proceso resaltan algunas lagunas / carencias de integración, 

intercambio de información y, en última instancia, interoperabilidad entre 

aplicaciones. 

ML4 Integrado e interoperable. El proceso se basa en el intercambio de 

información, la integración y la interoperabilidad entre aplicaciones y está 

totalmente planificado e implementado. La integración y la interoperabilidad se 

basan en estándares comunes y compartidos dentro de la empresa, con respecto 

a las mejores prácticas en la industria en ambas perspectivas de la organización 

y tecnologías habilitadoras. 

ML5 Focalizado a lo digital. El proceso está orientado digitalmente y se basa 

en una infraestructura tecnológica sólida y en una organización de crecimiento 

de alto potencial, que respalda, a través de la integración generalizada y la 

interoperabilidad, velocidad, solidez y seguridad en el intercambio de 

información, en colaboración entre las funciones de la empresa y en la toma de 

decisiones. 

Los resultados obtenidos desde el punto de vista de la estadística descriptiva 

son: 



128 
 

Descriptivos 
 Estadístico Error típ. 

NIVEL DE 

MADUREZ 

DIGITAL 

Media 2,96 ,072 

Intervalo de confianza para 

la media al 95% 

Límite inferior 2,82  
Límite superior 3,10  

Media recortada al 5% 2,95  
Mediana 3,00  
Varianza 1,644  
Desv. típ. 1,282  
Mínimo 1  
Máximo 5  
Rango 4  
Amplitud intercuartil 2  
Asimetría ,416 ,138 

Curtosis -1,102 ,274 
Fuente: Elaboración propia. 

Tabla nº: 4.2. Análisis descriptivo del nivel de madurez digital. 

Percentiles 

Promedio 

ponderado(definición 1) 

 NIVEL DE MADUREZ 

5 * 1,00 

10 * 2,00 

25 * 2,00 

50 3,00 

75 4,00 

90 5,00 

95 5,00 

Fuente: Elaboración propia. 

Tabla nº: 4.3. Percentiles (cuestionarios) eliminados, por estar por debajo del nivel 3 de 

madurez digital. 

 

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. 

NIVEL DE MADUREZ ,257 314 ,000 ,856 314 ,000 

Fuente: Elaboración propia. 

Tabla nº: 4.4. Prueba de normalidad del nivel de madurez digital. 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 

 



129 
 

Definitivamente la distribución de la muestra por sector ha quedado de la 

siguiente manera. 

 

SECTOR DE SU EMPRESA 
Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido 

Porcentaje 

acumulado 

Válidos Industria 102 32,4 32,4 32,4 

Construcción 70 22,3 22,3 54,7 

Comercio 35 11,1 11,1 65,8 

Resto de servicios 107 34,2 34,2 100,0 

Total 314 100,0 100,0  

Fuente: Elaboración propia. 

Tabla nº: 4.6. Análisis descriptivo de la distribución de la muestra. 

* Todas las empresas están en un nivel de 3 sobre 5 en madurez digital correspondiente al 60% de 

empresas en proceso avanzado de transformación digital. 

** La base de datos de empresas Orbis ha sido utilizada para filtrar datos de las empresas a incluir 

en el estudio. 

 

La selección se ha delimitado además por el número de empleados, con el 

objetivo de analizar si existen cambios significativos en las variables objeto de 

estudio dependiendo de este factor. La selección de la muestra por el número de 

empleados se puede considerar como el más utilizado en investigaciones sobre 

RRHH según diferentes estudios (Chakrabarti et al., 2007; Goranova et al., 2007; 

Hull y Rothenberg, 2008; Mesquita y Lazzarini, 2008; Tanriverdi y Lee, 2008; 

Wiersema y Bowen, 2008; Zott y Amit, 2008; Capar, 2009; Borra y Gómez, 2012; 

Jaimes, Luzardo y Rojas, 2018). 

 



130 
 

 

Fuente: Elaboración propia. 

Figura nº: 4.1. Distribución de empresas por el número de trabajadores. 

En nuestra muestra hay empresas entre 100 y 500 empleados (38,2%), 

empresas entre 500 y 1000 empleados (37,9%) y más de 1000 empleados 

(23,9%). Esta variable la utilizamos como moderadora para valorar si el tamaño 

de la empresa medido por el número de empleados puede influir en las variables 

de estudio. 

 

120 119

75

0

20

40

60

80

100

120

140

Entre 100 y 500 Entre 500 y 1000 Más de 1000

Número de empleados



131 
 

¿A qué departamento 
pertenece dentro de su 
empresa? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido 

Porcentaje 

acumulado 

Válidos Director General 70 22,3 22,3 22,3 

RRHH 158 50,3 50,3 72,6 

TIC 86 27,4 27,4 100,0 

Total 314 100,0 100,0  

Fuente: Elaboración propia. 

Tabla nº: 4.7. Distribución de las posiciones de los encargados de cumplimentar el 

cuestionario. 

El receptor y quien cumplimenta la encuesta proceden de tres posiciones: Director 

RRHH, Director TIC y Director General. 

En la muestra de estudio hay un 50% de las personas que han cumplimentado 

el cuestionario que son Directores de RRHH y aproximadamente el 25% restante 

ocupan la posición de Director TIC y Director General. La selección de estas tres 

posiciones como receptores de la encuesta se debe a las referencias 

encontradas en a literatura donde el Director General es la posición principal que 

impulsa el cambio estratégico que supone la transformación digital, el Director 

TIC lidera la implantación de la tecnología y el Director RRHH lidera la estrategia 

de Gestión del Talento. 

El interés de esta investigación radica en analizar la posible influencia de la 

transformación digital, medida a través del índice de madurez digital e 

indicadores de los cambios organizativos de la transformación digital (modelo de 

negocio, cultura de innovación y liderazgo transformacional) y las estrategias de 

gestión, atracción y retención del talento. Debemos señalar que el contexto 

digital, afecta por igual al 100% de empresas, sin que haya distinción alguna ya 

sea por tamaño, número de trabajadores o sector, salvo en el ritmo de la 

maduración del proceso de transformación. No obstante, en nuestro modelo 

queremos comprobar esta premisa, introduciendo el tamaño como posible 



132 
 

variable moderadora. Se ha buscado un número significativo de empresas, para 

ser evaluadas en cuanto a las variables del estudio. 

Población objeto de 
estudio: 

Empresas españolas con un nivel de madurez 

digital mínimo de 3 con más de 100 

trabajadores. 

Ámbito geográfico: España 

Unidad de análisis: Empresa 

Censo de empresas: 630.600 

Método de recogida de la 
información: 

Encuesta entregada en mano 

Error muestral: 5,88% 

Nivel de confianza: 95 % 

Referencia temporal del 
trabajo: 

Año 2017/8 

Perfil de quien 
cumplimenta la encuesta 

Director general (CEO), Director RRHH, 

Director IT 

Muestreo: Aleatorio simple 

Tratamiento de la 
información: 

SmartPLS 3.2.3, G*Power 3.1.9.2 

Fuente: (Elaboración propia). 

Tabla nº: 4.8. Ficha técnica de la muestra. 

* La potencia estadística de la muestra se ha calculado con el programa G* 

Power 3.1.9.2 (Faul et al. 2014). Los resultados confirman que la muestra posee 

potencia estadística adecuada al obtener un valor de 0,8101, superior al umbral 

establecido por Cohen (1992). 

 
 
 
 



133 
 

4.1.1.3-. Fuentes de información. 
 

La unidad de análisis de nuestro trabajo es la empresa, porque es la única 

entidad posible que podemos emplear para encontrar la información necesaria 

para nuestra investigación. 

Los objetivos de nuestra investigación y las características de la población objeto 

de estudio nos obligan a acudir directamente a las empresas para solicitar los 

datos necesarios para nuestro trabajo.  

Con la finalidad de dotar de mayor validez al estudio empírico, hemos obtenido 

los datos necesarios para la realización de la investigación a partir de diferentes 

fuentes de información complementarias entre sí.  

Las principales fuentes de información utilizadas fueron las siguientes: 

 

1- El servicio E- Informa, ORBIS y Registro Mercantil de Madrid. 

2-  Cámaras de Comercio de España. 

3- Bases de datos de uso profesional, para obtener dirección, teléfono y un 

email de los responsables del área de TIC, RRHH y Dirección General.  

 

El tamaño de la muestra: 314 empresas: 

Se remitió la encuesta a 4.400 empresas, de las cuales se recibieron 405 

cuestionarios cumplimentados, eliminando aquellos que no estaban 

cumplimentados al 100%, o bien el índice de madurez digital era inferior al nivel 

3 sobre 5 en madurez digital. Finalmente, la muestra de estudio está compuesta 

de 314 empresas en proceso de transformación digital. Para la medida de 

nuestras variables, utilizamos escalas obtenidas de estudios empíricos similares. 

El formato de respuesta a los ítems fueron escalas Likert numéricas. Este tipo 

de escalas permite medir actitudes y el grado de conformidad del encuestado 

ante cualquier cuestión de conformidad presentada. 

 

4.2.- Diseño del cuestionario 

Con la finalidad de validar el modelo presentado y realizar posteriormente el 

contraste de hipótesis, hemos hecho una recopilación de datos mediante la 

técnica de “cuestionario entregado en mano”. Esta técnica consiste en interrogar 



134 
 

a la muestra de la población objetivo con la finalidad de obtener información clave 

de sus participantes.  

A continuación, describimos la manera en que se han construido las variables 

del modelo de investigación. Para ello describimos sus indicadores, la forma en 

que se combinan y como se miden. Todas las variables se basan en estudios 

empíricos previos, ya sea en forma de escalas validadas estadísticamente o bien 

construidas a partir de estudios de revisión publicados en revistas de prestigio. 

Para la obtención de la información necesaria para la investigación, se realizó un 

cuestionario de 97 ítems. De esta forma fue posible medir las variables objeto de 

nuestro estudio y tres ítems sobre datos sociodemográficos de las empresas.  

En la fase previa a la confección del cuestionario, se ha hecho una amplia 

revisión de la literatura científica con respecto a las siguientes áreas: 

• Transformación digital. 

• Índice de madurez digital. 

• Entorno económico en la era digital. 

• Nuevos modelos de negocio en la transformación digital. 

• La cultura de innovación en la transformación digital. 

• Liderazgo en la transformación digital. 

• La transformación digital y los recursos humanos. 

• Los cambios empresariales producidos por la transformación digital de 

empresas. 

• Estrategias de Employer Branding. 

• Estrategias de Compromiso (retención). 

El diseño y construcción inicial del cuestionario se realizó en dos fases: la 

primera relacionada con la generación de los ítems y la segunda con la validación 

de contenido. 

 



135 
 

4.2.1.- Generación de ítems 

La primera fase comprende la generación de los diferentes ítems y para ello nos 

basamos, principalmente, en los diferentes estudios publicados sobre las 

variables del estudio. Hemos utilizado tanto escalas validadas estadísticamente 

como escalas construidas a raíz de estudios publicados. A través de estas 

fuentes se elaboraron los ítems y su redacción. Así, de las diferentes variables 

identificadas en la revisión bibliográfica, se desarrolló la primera versión del 

cuestionario con un total de 105 ítems, distribuidos entre los factores de análisis. 

Para su redacción se siguieron criterios de uniformidad y se incluyeron conceptos 

propios de la gestión de empresas, en lugar de utilizar términos más amplios 

desarrollados a partir de los investigadores (Lasch et al., 2010). En la segunda 

fase, se realizó la validación de contenido de una primera versión del 

cuestionario, constituimos un panel de profesionales de RRHH que adquirieron 

el rol de expertos a la hora de juzgar el cuestionario (Bilsbury y Richman, 2002). 

Para obtener el cuestionario definitivo, se hizo un pretest entre profesionales de 

diferentes empresas (5), relacionados con aspectos de transformación digital y 

talento en sus compañías. Como resultado del pretest se eliminaron 

determinados ítems o se modificó su redacción para evitar redundancias, 

ambigüedades o excesiva extensión. Fundamentalmente se hizo una 

adecuación de la terminología y la redacción de las preguntas, sin eliminar ítems. 

Uno de los ítems que ha sido modificado respecto a la versión inicial, ha sido el 

dirigido a analizar el concepto que las empresas tienen sobre “posiciones clave”. 

Este concepto se relaciona con los empleados que se categorizan con talento. 

Finalmente se decidió eliminarlo, al no considerar que influyese en el modelo 

causal. Otros ítems que se han eliminado pertenecían a escalas que resultaban 

ambiguos y podían generar confusión. 

Con la nueva redacción del cuestionario se realizó un pretest a través de la base 

de datos personal de Linkedin, obteniendo 65 cuestionarios. El objetivo del 

pretest es analizar la fiabilidad del instrumento. El pre-test realizado nos ha 

permitido depurar y mejorar el modelo de medida.  

Para el análisis del pre-test, igual que para el posterior análisis de resultados se 

ha utilizado el programa estadístico SPSS 25. La fiabilidad del cuestionario se 



136 
 

analizó mediante el Alfa de Cronbach. Posteriormente con el programa 

SmartPLS 3.2.3. se ha hecho el análisis de fiabilidad y validez. 

En nuestro análisis del Alfa de Cronbach obtuvimos los siguientes resultados: 

Estadísticas de fiabilidad 

Alfa de Cronbach Nº de elementos 

0,940 111 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.9. Análisis de fiabilidad del cuestionario. 

Como criterio general, George y Mallery (2003, p. 231) sugieren las 

recomendaciones siguientes para evaluar los valores de los coeficientes de alfa 

de Cronbach: 

-Coeficiente alfa >.9 a .95 es excelente 

- Coeficiente alfa >.8 es bueno 

-Coeficiente alfa >.7 es aceptable 

El resultado muestra fuerte confiabilidad (> 0.9 excelente). 

Con la finalidad de medir la fiabilidad y validez de los ítems de cada variable, 

mediante el programa SmartPLS realizamos el análisis del cuestionario. En 

primer lugar, mediante el algoritmo para obtener el análisis de la variable 

extraída, que nos da la validez convergente. Este software ofrece la fiabilidad 

compuesta, que es más recomendada por algunos autores (Hair et al, 1999; 

Malhotra, 2004), ya que puede dar valores diferentes a los ofrecidos por el SPSS. 

Este algoritmo tiene varias etapas. 

1ªEtapa: estimación de manera iterativa de los Latent Variable Scores (LVS).  

2ªEtapa: resolución del modelo de medida, estimando los outer weights y 

loadings (partiendo de los LVS estimados en la primera etapa). 

 3ªEtapa: estimación de los parámetros del modelo de estructura (Ringle et al., 

2015; Hair et al., 2017). PLS es uno de los métodos de ecuaciones estructurales 

(SEM) basados en la varianza (Marin-Garcia y Alfalla-Luque, 2019).  



137 
 

En los últimos años, el uso de PLS ha sido muy empleado en investigaciones de 

ciencias sociales (Hair et al., 2019; Henseler et al., 2016). 

 

Fuente: Elaboración propia 

 



138 
 

 

 

Figura nº: 4.2. Algoritmo PLS de las variables del modelo. 

Fiabilidad y validez de 
constructo Alfa de Cronbach 

Correlación 
de Spearman 

Fiabilidad 
compuesta 

Varianza 
extraida 

Indicadores de 
transformación digital 0,744 0,761 0,853 0,759 

Transformación digital 0,684 0,766 0,717 0,546 

Atracción del talento 0,788 0,880 0,901 0,820 

Gestión del talento 0,917 0,938 0,928 0,912 

Retención del talento 0,747 0,806 0,817 0,625 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.10. Análisis de fiabilidad y validez. 

La fiabilidad de las variables del estudio supera el 0,7, excepto la variable 

Transformación digital (0,684), pero como recomiendan autores como Malhotra 

(2004), en el software SmartPLS es recomendable fijarse en la fiabilidad 

compuesta. En este caso todas las variables están por encima de 0,7. Para 

analizar la validez, se utiliza la AVE (varianza extraída), que mide que la varianza 

del constructo se pueda explicar a través de los indicadores elegidos (Fornell y 

Larcker, 1981). La AVE deberá ser mayor o igual a 0,50, lo que ocurre en todas 

las variables. 

Sigue habiendo indicadores que no cumplen los criterios, ya que sus cargas 

estandarizadas son inferiores a 0,7 (Carmines y Zeller, 1979). Se trata de ítems 

correspondientes a los constructos Transformación digital y Gestión del talento. 

Aunque la carga que presentan está por debajo de 0,7, sus constructos tienen 

un alfa de Cronbach significativa, especialmente Gestión del talento. Además, la 

fiabilidad compuesta de ambos constructos es mayor que 0,7., por lo que no 

haría falta eliminar dichos indicadores. 

De todos modos, con la finalidad de asegurar que el cuestionario nos va a 

permitir evaluar el modelo de investigación, recurrimos a la técnica de 

Bootsrapping o remuestreo. De esta forma evaluamos las relaciones entre las 

distintas variables latentes y la capacidad de predicción del modelo (Hair et al., 

2017).  



139 
 

 

Fuente: Elaboración propia 

Figura nº: 4.3. Bootstrapping del modelo. 

Los resultados en cuanto a la T de Student y el nivel de significatividad son los 

reflejados en la tabla 4.11. 



140 
 

Coeficientes Path Desviación 
estándar 

Estadísticos 
T  P Valores 

Indic_Transf_Digital-
>Atracción Talento 0.097 5.552 0.000 

Indic_Transf_Digital-
>Gestión Talento 0.064 10.299 0.000 

Indic_Transf_Digital-
>Transformación Digital 0.059 11.172 0.001 

Indic_Transf_Digital-
>Retención Talento 0.074 

 
3.098 

 
0.000 

Transformación Digital-
>Atracción Talento 0.105 2.672 0.000 

Transformación Digital-
>Gestión Talento 0.112 1.973 0.000 

Transformación Digital-
>Retención Talento 0.103 4.565 0.000 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.11. Análisis de coeficientes Path. 

Todas las relaciones son significativas para una T de student superior a 1.64 con 

un nivel de significatividad de 0,5. (Henseler, Hubona y Ray, 2016). 

El cuestionario definitivo apto para su difusión es muy extenso, pero la intención 

de la investigación es ver la relación entre diferentes variables. Con la finalidad 

de evitar la pérdida de fiabilidad se dejó un número de ítems mínimo que 

representase a cada factor. Es probable que, si la extensión hubiese sido menor, 

habríamos obtenido un número mayor de respuestas.  

El cuestionario se divide en diferentes bloques (tabla 4.12.). 

 

Datos de control 

1- Datos de control socio demográficos. 

2- Nivel de madurez digital 

 

 

Índice de madurez digital 

1- Cociente McKensey 

2- Madurez de capacidades 

3- Índice de madurez digital (DREAMY) 

 

Indicadores de madurez digital 

1- Liderazgo 

2- Modelos de negocio 

3- Cultura organizativa 



141 
 

 

 

Gestión del talento 

1- Concepto de talento 

2- Gestión del talento 

3- Atracción del talento 

4- Retención del talento 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.12. Distribución de bloques del cuestionario. 

4.3.- Medida de las variables de estudio 

4.3.1.- Medida de los datos de control 

Estas medidas nos permiten diferenciar el tipo de empresa por sector y tamaño 

de trabajadores, así como conocer al responsable del departamento que 

responde al cuestionario. Estos ítems no responden a una escala Likert, sino que 

las opciones son rangos para clasificar las empresas participantes. 

Factor Ítems 

Número de empleados de la empresa • + 1.000 empleados 

• 501-1.000 empleados 

• 101-500 empleados 

Sector al que pertenece su empresa • Industria 

• Construcción 

• Comercio 

• Resto servicios 

Departamento al que usted pertenece • RRHH 

• TIC 

• Dirección General 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.13. Medida de los datos de control. 

 



142 
 

4.3.2.- MEDIDA DE LAS VARIABLES INDEPENDIENTES 

En nuestro modelo de investigación, hemos establecido como variable 

independiente la transformación digital. Hemos seguido la revisión de modelos 

para analizar si el proceso de transformación se adecúa a un plan estratégico. 

En nuestra revisión medimos el nivel de transformación digital mediante el índice 

de madurez digital (Jacquez-Hernández y López, 2018). La madurez digital es 

un constructo clave para una mayor investigación académica, ya que los 

conocimientos sobre los caminos que toman las diferentes organizaciones 

permiten una comprensión más profunda de este fenómeno socio-técnico en 

curso (Tilson et al., 2010). Mientras que una estrategia digital consolida y alinea 

la estrategia de TIC y de negocios, una estrategia de transformación digital 

contiene específicamente la visión, planificación e implementación del proceso 

de cambio organizacional (Matt et al., 2015). Analizando los factores de cambio 

del proceso de transformación digital, destacamos tres como los más repetidos 

en diferentes publicaciones. De esta forma, medimos la variable independiente 

a través de escalas de madurez digital y con indicadores de la transformación 

digital (modelos de negocio, cultura organizativa y liderazgo). A su vez para 

validar el modelo veremos si estos indicadores se relacionan estructuralmente 

con la transformación digital a través las escalas de madurez. 

4.3.2.1.- Medida de la transformación digital, con el índice de madurez 
digital. 

El término transformación se refiere a un cambio fundamental dentro de la 

organización, que tiene un gran impacto en la estrategia organizacional (Matt et 

al., 2015; Kotter, 1995) y la distribución del poder (Wischnevsky y Damanpour, 

2006). Para evaluar y medir el proceso de transformación se han empleado las 

escalas utilizadas para medir el índice de madurez digital. Los modelos de 

madurez son una herramienta que permite principalmente una evaluación del 

status quo (Becker et al., 2009) e indica un desarrollo potencial, anticipado o 

crecimiento dinámico hacia el estado objetivo deseado (Pöppelbuß y Röglinger 

2011; Paulk et al., 1993). Las escalas utilizadas para evaluar el índice de 

madurez digital han sido elegidas entre los diferentes modelos propuestos. 

Consideramos que son un elemento clave para ver el nivel de evolución de cada 



143 
 

empresa encuestada dentro del proceso de transformación digital. En el estudio 

de Kane et al. (2017, p. 7), “las empresas con un nivel avanzado de madurez 

digital se caracterizan por implementar cambios sistémicos en la forma en que 

organizan y desarrollan las fuerzas laborales, estimulan la innovación en el lugar 

de trabajo y cultivan culturas y experiencias con mentalidad digital”.  

El éxito en el proceso de transformación digital se alcanza desarrollando una 

estrategia digital coherente, claramente definida, que esté completamente 

integrada con la estrategia global corporativa. Sin esta alineación profunda, 

cualquier intervención posterior está destinada a quedarse corta. Sin embargo, 

las empresas luchan por obtener su estrategia digital correcta (Catlin, Scanlan y 

Willmott, 2015). Más allá de la estrategia, las capacidades y la cultura, las 

principales empresas digitales utilizan un amplio conjunto de prácticas 

coherentes en talento, procesos y estructura (Catlin, Scanlan y Willmott, 2015). 

El índice de madurez digital mide las capacidades de una organización para 

aprovecharse y beneficiarse de la tecnología. Nos indica el modo en el que las 

empresas luchan por mantenerse al día con estándares acelerados, pero 

mirando hacia el futuro. Parece claro que la mayoría no está preparada para lo 

que viene después a medida que las tecnologías continúan combinándose y 

avanzando (Curran, Garrett y Puthiyamadam, 2017). 

Una década del uso del índice de madurez digital, ha supuesto una mayor 

conciencia del valor que tiene para el negocio de la adopción de nuevas 

tecnologías. A pesar de ello las empresas no se han adaptado lo suficientemente 

rápido como para adelantarse al cambio constante (Curran, Garrett y 

Puthiyamadam, 2017). Por tanto, el proceso de transformación digital supone 

una serie de cambios generales dentro de cualquier organización. En concreto 

se debe invertir en adquirir determinadas capacidades digitales, las cuales se 

deben alinearse con la estrategia de la compañía. Esto redundará en una mejora 

de la relación con sus clientes. Además, debería haber un desarrollo integral de 

estas capacidades en todas las dimensiones de la organización: estrategia, 

personas y cultura, estructura y sistemas de gestión, procesos de negocio y, por 

supuesto, en la tecnología (Lorenzo, 2016). 



144 
 

Para el presente estudio, de entre los diferentes modelos de madurez digital que 

se están utilizando, hemos seleccionado los tres siguientes:  

1. Cociente digital de McKensey (Catlin, Scanlan y Willmott, 2015). 

2. Modelo de madurez de capacidades (Paulk et al., 1993; adaptado por 

Godfrey, 2008). 

3. Adaptación propia sobre el modelo de Madurez de Evaluación de 

Preparación Digital (DREAMY, Digital Readiness Assessment Maturity 

model) (De Carolis et al., 2017). 

Variable: Factor: Ítems: Referencias 

Índice de 
madurez 
digital 

Estrategias 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cultura 
innovadora 

 

 

 

1- ¿Cómo define su empresa la transformación 
digital? 

a) Digital se refiere a todas las actividades 

relacionadas con la innovación tecnológica 

b) Digital es sinónimo de TI 

c) Digital se refiere a todas las actividades 

tecnológicas orientadas al cliente 

d) Digital se refiere a todas las inversiones que 

estamos haciendo para integrar la tecnología en 

todas las partes de nuestro negocio 

e) Digital va más allá de la tecnología por sí sola 

para reflejar una mentalidad que abarca la 

innovación constante, la toma de decisiones con 

estructuras planas y la integración de la tecnología 

en todas las fases del negocio. 

f) Digital se refiere a todas las actividades de datos y 

análisis 

2- ¿En qué medida está de acuerdo con las 
siguientes afirmaciones sobre innovación? 

a) Identificar oportunidades para digitalizar nuestra 

empresa es una parte fundamental de nuestro 

proceso de innovación. 

 

 

 

 

Catlin, 
Scanlan y  
Willmott, 
2015; 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



145 
 

 

 

 

 

Objetivos 

 

 

 

 

 

Barreras 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Estrategias 

 

 

b) Tenemos un equipo dedicado para la innovación 

digital. 

c)  Crear mejores experiencias humanas es 

fundamental para elevar el coeficiente de madurez 

digital 

d) Los clientes, los empleados y la cultura siguen 

recibiendo menos atención que la estrategia y la 

tecnología. 

3- ¿Qué valor espera de sus inversiones en 
tecnología digital? 

a) Incrementar ingresos 

b) Incrementar beneficios 

c) Reducir costes 

d) Crear mejores experiencias de cliente 

e) Innovar en nuevos productos 

4- ¿Qué está estancando los esfuerzos de 
transformación digital? 

a) La falta de equipos debidamente capacitados 

b) Falta de integración de tecnologías y datos 

nuevos y existentes 

c) Procesos lentos o inflexibles 

d) Crear mejores experiencias de cliente 

e) Tecnologías desfasadas 

f) La escasa colaboración entre negocio y TIC. 

5) La orientación de su estrategia de 
transformación digital está dirigida? 

a) El corto plazo 

b) Medio plazo 

c) Largo plazo 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Paulk, et al., 
1993; 
adaptado 
por Godfrey, 
2008 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



146 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Capacidades 

 

 

 

 

 

 

 

 

6)- ¿Cuán rápido y a que escala se puede 
producir una disrupción digital en su sector? 

a) El corto plazo y menos del 35% de operaciones 

b) Medio plazo y menos del 75% de operaciones 

c) Largo plazo y al 100% de operaciones 

7)- ¿Cuáles son las mejores acciones para 
aprovechar las oportunidades de la 
transformación digital proactivamente?  

a) Esperar y ver cómo avanzan otros competidores? 

b) Digitalizar solo procesos internos para optimizar 

sus resultados? 

c) Digitalizar los procesos que impactan en los 

clientes 

8)- Hay cambios en los procesos de toma de 
decisiones desde donde un directivo basa sus 
decisiones en la experiencia hacia las decisiones 
basadas en análisis de datos. 

9)- Uso de la tecnología para ampliar y mejorar la 
conectividad con los clientes. 

10)- Hay grandes esfuerzos en automatizar 
procesos clave de negocio 

11)- Se utiliza la tecnología para dar resultados 
rápidos a los clientes. 

12)- Se utiliza la tecnología para optimizar las 
operaciones tradicionales y el back- office. 

13)- ¿Se fomenta en su compañía el 
conocimiento compartido? 

14)- ¿Colabora su compañía en redes sociales 
externas de aprendizaje e innovación? 

15)- La cultura de su organización permite 
iniciativas radicales de cambio. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



147 
 

 

 

 

Cultura 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Organización 
y Talento 

16)- Su compañía prueba de forma rápida 
productos o nuevos modelos en el mercado para 
ver qué respuesta obtienen. 

17)- En su compañía existe una cultura 
colaborativa interna. 

18)- El factor más crítico del éxito de la compañía 
está en el desarrollo del liderazgo de los mandos 
intermedios. 

19)- En esta compañía las competencias digitales 
son más importantes que el conocimiento del 
sector. 

97) Clasifique el nivel de maduración digital de 
su empresa: 

a) Inicial (procesos impredecibles, mal gestionados). 

b) Gestionado (procesos caracterizados por 

proyectos y a menudo son acciones reactivas) 

c) Definido (procesos caracterizados por la 

organización y sus acciones proactivas) 

d) Gestionado cuantitativamente (procesos medidos 

y controlados) 

e) Optimizado (enfoque en la mejora de procesos) 

 

 

 

 

 

 

 

 

De Carolis et 
al. (2017) 

Graduación 
(1-5), del 
nivel de 
madurez 
digital  

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.14. Ítems del índice de madurez digital. 

De las escalas que hemos utilizado para poder medir la madurez digital, la 

extraída del estudio de De Carolis et al. (2017), de ítem único, se empleó para 

filtrar las empresas que entraban en la evaluación del modelo. Las medidas de 

un solo ítem ofrecen la ventaja importante de ser corto, flexible y también 

consumen menos tiempo (Gardner et al., 1998), reduciendo así los sesgos de 

respuesta (Drolet y Morrison, 2001). Recientemente, varios autores en el estudio 

de campo han demostrado que las medidas de un solo ítem puede tener 

propiedades psicométricas aceptables y son, por lo tanto, una alternativa 

potencialmente viable a escalas de múltiples elementos para la Medida de 

constructos (Drolet y Morrison, 2001; Bergkvist y Rossiter, 2007).  



148 
 

4.3.2.2- Medida de la transformación digital con los indicadores de los 
cambios organizativos de la transformación digital 

En nuestro modelo de investigación hemos elegido tres indicadores diferentes 

para determinar la variable transformación digital. Dichos indicadores son los 

siguientes: los nuevos modelos de negocio, la cultura organizativa (innovación) 

y el liderazgo (transformacional). Existen más indicadores para medir el nivel de 

madurez digital, pero hemos seleccionado los más significativos y que pueden 

tener más relación con la gestión del talento. Los modelos de negocio creados a 

raíz de la transformación digital difieren de los de la economía tradicional; para 

su representación elegimos el modelo de Osterwalder (2010), porque abarca un 

amplio abanico de factores fundamentales de una empresa como son los 

procesos y recursos clave. Por otro lado, nos interesa ver si las empresas que 

se transforman digitalmente también evolucionan su cultura organizativa hacia 

una cultura de innovación. Finalmente, los líderes de la organización son una 

pieza fundamental en este proceso de cambio, siendo el modelo de liderazgo 

transformacional, el que más se adecúe a un proceso de transformación 

profundo. 

A continuación, presentamos como se ha medido cada uno de ellos. 

4.3.2.2.1.- Medida de los nuevos modelos de negocio. 

La aparición de nuevos dispositivos de conectividad, las herramientas de análisis 

de datos para la toma de decisiones y la multicanalidad en la relación con los 

clientes está exigiendo grandes y profundos cambios organizacionales. La forma 

en que las empresas satisfacen las necesidades de sus clientes para generar 

beneficios está cambiando dentro de este contexto de transformación digital, 

esto supone crear nuevos modelos de negocio. Un modelo de negocio describe 

y sintetiza la forma de crear valor en un negocio. Más concretamente, lleva a los 

directivos a conceptualizar las diferentes actividades que una empresa inicia con 

el fin de generar valor para los clientes y los accionistas (Demil y Lecocq, 2009).  

La transformación digital requiere nuevas capacidades para que las 

organizaciones puedan adaptarse al nuevo contexto digital, según IBM (Institute 

for Business Value analysis), son las siguientes: 



149 
 

1. Modelo de negocio innovadores. Construir valor para los clientes 

construyendo nuevos modelos de negocio. 

2. Colaboración entre clientes y la comunidad: “costumer centricity”, 

promoviendo nuevas competencias y relaciones para fidelizar clientes. 

3. Integración multicanal: relación con los clientes a través de todos los 

canales disponibles de forma integrada. 

4. Ideas desde la analítica de datos (Analytics): utilizar los datos procedentes 

de múltiples fuentes para la toma de decisiones. 

5. Cadena de suministro habilitada digitalmente: optimizar con la tecnología 

toda la cadena de suministros. 

6. Network de la fuerza de trabajo: Conseguir las competencias adecuadas 

alrededor del negocio adecuado. 

A medida que las empresas utilizan cada vez más los recursos digitales, sus 

estructuras y procesos organizativos comienzan a evolucionar. Sus prácticas, 

habilidades y perspectivas de organización en la era industrial dan paso a 

prácticas de organización habilitadas digitalmente, nuevas habilidades digitales 

y nuevas mentalidades informadas digitalmente sobre cómo se puede hacer el 

trabajo. Muchas empresas se encuentran en medio de este proceso de 

"convertirse en digitales". Muchas han desarrollado capacidades digitales para 

respaldar diferentes aspectos de sus negocios (Soule et al., 2016). Una 

característica distintiva de una organización digital es la mentalidad "digital 

primero", una actitud que refleja una amplia tendencia a buscar primero 

soluciones digitales, utilizar la tecnología como una herramienta para obtener 

ventajas y abordar los datos de la empresa de manera sistemática (Soule et al., 

2016). 

La transformación digital es el proceso continuo por el cual las empresas se 

adaptan o impulsan el cambio disruptivo aprovechando las competencias 

digitales, como el aprovechamiento de los datos de sensores o el uso de la 

geolocalización, el perfil del cliente y una aplicación móvil para hacer 

recomendaciones de compra. La transformación digital reforma la cultura de la 



150 
 

organización donde sea necesario, aprovecha los procesos, sistemas y activos 

existentes y crea nuevas capacidades digitales netas según sea necesario. 

Con la transformación digital, existe la necesidad de adoptar nuevos modelos de 

negocios y nuevas arquitecturas y tecnologías que ayuden a una empresa con 

innovación orientada al cliente, así como a la transición de sistemas, procesos, 

estructura de organización y relaciones existentes para respaldar la 

transformación (Fleming, 2016; Genzorova, Corejova y Stalmasekova, 2019).  

Concretando todo el proceso de cambio que la transformación digital conlleva se 

centra en tres factores clave (Fleming, 2016): 

• Experiencia de cliente: Los proyectos en general, permiten a los clientes 

comprar a través de cualquier canal o pasar de un canal a otro para 

completar las compras, utilizar análisis para mejorar la conexión entre 

ofertas y clientes, aumentando así las tasas de conversión, usar análisis 

predictivos para hacer ofertas promocionales casi en tiempo real y mejorar 

el autoservicio del cliente, para generar mejores experiencias de 

fidelización-compromiso del cliente. 

• Procesos operativos: Los proyectos en general, incluyen la explotación 

de tecnología para mejorar significativamente los niveles de 

automatización dentro del proceso para reducir los errores, acelerar los 

tiempos de ciclo y de otro modo, hacer que un proceso sea más receptivo 

y menos manual. Otros proyectos implican agregar colaboración, 

proporcionar entornos de análisis más profundos y enriquecidos para 

apoyar la toma de decisiones y mejorar las capacidades de autoservicio 

de los empleados. 

• Modelos de negocios: Los proyectos en general incluyen identificar 

formas de mejorar los productos y servicios existentes agregando una 

capa de digitalización como por ejemplo un servicio accesible a través de 

dispositivos móviles, usando sensores para acumular datos sobre cosas 

para mejorar el rendimiento y adoptando una estrategia de participación 

en ecosistemas coordinados que trabajan juntos de manera innovadora 

para ofrecer un valor superior. 



151 
 

Las organizaciones digitales ven su "fuerza de trabajo" en términos generales, 

reconociendo las contribuciones de los empleados, los trabajadores eventuales, 

los socios y los clientes al logro de los objetivos de la empresa. Tres 

características de esta fuerza laboral en términos generales desempeñan un 

papel importante en las organizaciones digitales a medida que la tecnología 

continúa evolucionando (Soule et al., 2016): 

1. Experiencia en tecnología: experiencia con tecnologías digitales como 

análisis, inteligencia artificial, aprendizaje automático, tecnologías sociales y 

móviles e Internet de las cosas. Esta experiencia técnica puede estar disponible 

en funciones individuales o centros de excelencia en la organización. 

2. Habilidades digitales: conocimiento ampliamente distribuido de cómo y 

cuándo aplicar la tecnología y las habilidades de gestión para avanzar en las 

iniciativas digitales. Las organizaciones se benefician de su experiencia 

tecnológica a medida que más personas aprenden cómo y cuándo pueden 

aplicar estas herramientas. 

3. Alto compromiso: automotivación, competencia y esfuerzo emprendedor. 

Para tener éxito a largo plazo, una empresa requiere más de su fuerza laboral 

que solo experiencia tecnológica y habilidades digitales. A medida que una 

empresa digitaliza y automatiza las tareas rutinarias del trabajo, depende cada 

vez más de los trabajadores comprometidos y autodirigidos para abordar los 

problemas restantes, generalmente más complejos, que aún no están 

automatizados. 

Si las empresas quieren digitalizar su negocio, deberían empezar a pensar en 

cómo ajustar a los empleados para cambio. (Berman, 2012) Durante la 

digitalización, los recursos humanos son el elemento clave del cambio 

(Genzorova, Corejova y Stalmasekova, 2019). 

En esta investigación vamos a evaluar si se producen cambios en los modelos 

de negocio, que van acordes a la evolución del proceso de digitalización y si para 

la fuerza de trabajo se cumplen también los cambios sobre atracción y retención 

del talento. Hemos utilizado el artículo de López Sánchez y Sandulli, (2001): 

“Líneas de Investigación en la Administración de Negocios en Internet. Una 

Aproximación al Estado de la Cuestión”.  



152 
 

Variable: Factor: Ítems: Referencias 

Modelo de 
negocio 

 72)- La compañía ha incrementado el valor creado para 

los clientes (bien y/o servicio) usando la tecnología 

73)- La introducción de la tecnología en los flujos de 

trabajo de la organización ha cambiado nuestra cadena 

de valor. 

74)- La estrategia innovadora en la compañía 

introduciendo las TIC ha hecho que sea más 

competitiva y obtendrá una ventaja sostenible. 

75)- La interacción y la participación del cliente se ha 

remodelado utilizando las nuevas capacidades de 

movilidad, interactividad y acceso a la información 

López 
Sánchez y 
Sandulli, 
(2001): 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.15. Ítems de modelo de negocio. 

4.3.2.2.2.- Medida de la cultura organizativa 

La cultura organizacional puede usarse para impulsar la gestión del talento, ya 

que la cultura es un factor importante para determinar el éxito de los proyectos y 

programas (DeLong y Trautman, 2011). Hay autores que sostienen que la 

disrupción digital se trata principalmente de personas y que la transformación 

digital efectiva implica cambios en la dinámica organizacional y en cómo se hace 

el trabajo. No es probable que centrarse únicamente en seleccionar e 

implementar las tecnologías digitales adecuadas conduzca al éxito. La mejor 

manera de responder a la disrupción digital es cambiando la cultura de la 

empresa para que sea más ágil, tolerante al riesgo y experimental (Kane et al., 

2019). Para Kane et al., (2019), hay tres claves en la transformación del negocio 

dentro del proceso de transformación digital para que este tenga éxito: gestionar 

la disrupción digital, reflexionar el estilo de liderazgo y el talento (Kane, 2019, pp. 

46-49). Puede tener los planes de desarrollo de liderazgo más elegantes y las 

iniciativas de gestión de talentos mejores pero si no están respaldados por 

prácticas, normas, valores y suposiciones culturales de la empresa, entonces 

estos programas tendrán poco impacto (Van Zyl, Mathafena y Ras, 2017). 

Pellant, (2011) percibió la cultura como la forma en que las personas se 



153 
 

comportan, ya que la cultura está en el comportamiento y en las actitudes que 

son toleradas. En las organizaciones, existe cultura en la forma en que las 

personas se tratan entre sí y con clientes, proveedores y stakeholders (de su 

nombre en inglés “partes interesadas de una compañía como son socios, 

accionistas y empleados”). Por tanto, un conjunto de comportamientos y 

acciones que alienta y apoya la gestión del talento tiene que ser cultivado y 

promovido. 

Las suposiciones y valores compartidos sobre el modo de comportarse y llevar 

a cabo actividades laborales en la organización deben estar alineada con la 

cultura deseada para alcanzar los objetivos comerciales y también para apoyar 

el talento y las prácticas de gestión de personas (Haid et al., 2010). Como parte 

de nuestra investigación, el éxito de las prácticas de RRHH enfocadas a la 

atracción y retención del talento, dependen del contexto donde se aplican, que 

sería definido por la cultura organizativa y a su vez dentro de un contexto externo 

que afecta al 100% de organizaciones, que es la transformación digital. El mejor 

ajuste entre la estrategia de RRHH y la estrategia de la compañía, mejorará la 

correlación entre las prácticas de RRHH y los resultados empresariales (García-

Tenorio, Sánchez Quirós y Holgado, 2011). Esto permite el desarrollo en el 

interior de la empresa de una disciplina de RRHH que toma conciencia de los 

problemas externos e internos que hay que resolver y de los métodos que han 

de ser utilizados para separarlos (Verdú, Lloréns y García, 2006). 

En el trabajo de investigación de Sánchez et al. (2007, p. 219) se pretende 

analizar “las relaciones entre cultura y desfases culturales con compromiso 

organizacional, y en qué grado estas variables predicen el compromiso. Además 

de comparar si estas variables predicen el compromiso en mayor medida que 

otras variables contextuales como edad y tiempo en el equipo y en la empresa”. 

Otros estudios relacionan el estilo de liderazgo, la cultura y las variables de 

satisfacción laboral (Lok y Crawford, 1999). La cultura organizativa incluso puede 

verse modificada desde la estrategia de RRHH (Schein, 1988). El logro de 

objetivos de ciertas prácticas de RRHH como la integración, la búsqueda de la 

calidad y la flexibilidad requiere de una cierta gestión de la cultura organizacional 

(Calderón, 2009, Ogbonna y Whipp, 1999). 



154 
 

Las investigaciones indican que los empleados con alto potencial, en general, 

tienen un fuerte compromiso organizacional (Dries y Pepermans, 2008). Esta 

preferencia hace que las organizaciones inviertan más en estos empleados de 

alto potencial que en otros. Allen (2008) identifica tres métodos principales que 

los empleadores pueden utilizar para mejorar la retención de sus empleados más 

valiosos durante el período máximo de tiempo sin que los empleados muestren 

la intención de dejar la organización. Estos son: Ajuste persona-entorno (P-E), 

Ajuste persona-persona (P-P) y Ajuste perceptual (PF). La congruencia persona-

entorno se refiere a la armonía entre los valores personales del empleado y la 

cultura corporativa de la organización en la que trabaja. La congruencia persona 

persona, indica que es una organización donde hay solidaridad entre los 

compañeros y la congruencia perceptual, es que el trabajador tiene la misma 

percepción sobre los valores organizativos que tienen sus compañeros.  

 Hay diferentes investigciones que relacionan positivamente la cultura 

orhganizativa con la retención de los empleados (Inabinett y Ballaro, 2014; 

Tetteh. y Brenyah, 2016; Ahammad et al., 2016; Madueke y Emerole, 2017). Al 

igual existen diferentes estudios que relacionan a cultura organizativa con la 

atracción del talento (Gardner, Reithel y Foley; 2009; Catanzaro, Moore y 

Marshall, 2010; Kontoghiorghe, 2016; Wood, Lowman, Harms y Roberts, 2019; 

Acikgoz, Y., 2019). 

Para formar la escala de ítems sobre cultura, utilizamos como referencia el 

estudio sobre “Orientación cultural hacia la innovación en empresas”, de 

Fernández-Jardón, González-Loureir y Castelo, (2016).  

Variable: Factor: Ítems: Referencias 

Cultura 
organizativa 

 76)- La compañía ha designado un líder del proceso de 

transformación digital. 

77)- La transformación digital está cambiando la cultura 

organizativa de la compañía en el sentido innovador. 

78)- La orientación hacia la innovación de su cultura 

organizativa incluye procesos, maquinaría y personas. 

Fernández-
Jardón, 
González-
Loureir y 
Castelo, 
(2016). 



155 
 

79)- La empresa se adapta rápida y adecuadamente a 

los cambios del mercado. 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.16. Ítems de cultura organizativa. 

4.3.2.2.3.- Medida del estilo de liderazgo 

Una de las principales funciones del líder es conseguir que las personas de su 

organización se adapten a su equipo (Heifetz y Laurie, 1997). Con mayor razón 

cuando el cambio es tan profundo como el que requiere el proceso de 

transformación digital. Actualmente las empresas digitalizadas e inteligentes 

precisan contar con una nueva estructura, así como con equipos con 

capacidades para asumir la transformación. En concreto, el liderazgo se 

presenta como una facultad para llevar la organización hacia el éxito a través de 

la toma de decisiones pertinentes y eficaces, transformando los conflictos en 

nuevas oportunidades (Becerra y Sánchez, 2011; Andrade, 2009). Los líderes 

deben mostrar la capacidad para conducir los procesos de cambio en la 

transformación digital, mostrando capacidades organizacionales y gerenciales 

innovadoras, estrategias para adaptarse a las situaciones de cambio y una visión 

que, compartida con todos los actores, conduzca a que éstos actúen por 

iniciativa propia (Becerra y Sánchez, 2011; Andrade, 2009). Además, 

comenzando con la fase de planificación inicial, el apoyo de la alta dirección es 

esencial a lo largo de todo el proceso de transformación, ya que las estrategias 

de transformación digital afectan a toda la empresa y su ejecución puede dar 

lugar a la resistencia de diferentes áreas de la empresa. Para lidiar con dicha 

resistencia, las habilidades de liderazgo de transformación son esenciales y 

requieren la participación activa de las diferentes partes interesadas afectadas 

por la transformación (Matt, Hess y Benlian, 2015). 

El estudio del liderazgo abarca múltiples definiciones desde los orígenes de las 

teorías de la personalidad, hasta la actualidad. La mayoría de estas definiciones 

buscan mejorar o replicar el modelo de Bass (1985), con el objetivo de buscar 

las diferencias entre el liderazgo transaccional y el transformacional (Pedrajas, 

Rodríguez y Rodríguez, 2008). En la literatura psicosocial se venía estudiando 

el modelo de liderazgo transaccional, hasta que Bass (1985), publicó su estudio 



156 
 

sobre liderazgo, concluyendo que hay dos modelos predominantes, el 

transformador y el transaccional. El modelo transaccional se basa en el 

intercambio de recompensas entre el líder y los miembros de su equipo. Por otro 

lado, el modelo transformacional, el cual crea unos resultados extraordinarios en 

las actitudes, creencias y valores de sus seguidores (Molero, Recio y Cuadrado, 

2010).  

Una de las aportaciones clave de Bass y sus colaboradores es haber concretado 

su modelo teórico en un cuestionario (Molero, Recio y Cuadrado, 2010), el MLQ 

(Bass y Avolio, 1990). En esta investigación se pretende ver la relación entre los 

diferentes constructos que son modificados para conseguir el proceso de 

transformación digital, como la cultura, el modelo de negocio y las prácticas de 

RRHH en general y que finalmente impactan en la capacidad organizativa de 

atraer y retener al talento. 

En la revisión de la literatura se encuentran diferentes estudios que relacionan el 

liderazgo transformacional con la transformación digital (Khan, 2016; Alos-Simo, 

et al., 2017; Sow, 2018; Baharuden, Isaac y Ameen,2019). De igual modo 

diferentes estudios han relacionado el liderazgo transformacional con la gestión 

del talento (Sadeli, 2012; Matt, Hess y benlian, 2015; Promsri, 2019; Widodoa y 

Mawarto,2020).  

 Se han seleccionado los factores que evalúan el liderazgo transformacional y 

transaccional, para ver si existe relación entre el estilo transformacional como el 

más adecuado en procesos de transformación y cambio.  

Variable: Factor: Ítems: Referencias 

Liderazgo Liderazgo 
Transformacional 

 

 

 

 

 

80)- El estilo de liderazgo de la organización 

estimula que los empleados acepten y 

asuman las metas de la organización. 

81)- El estilo de liderazgo de los responsables 

de la organización estimula tanto el desarrollo 

de cada individuo, como la transformación del 

colectivo. 

83)-El estilo de liderazgo de los responsables 

de la organización se enfoca en el logro de la 

Bass y 
Avolio, 
(1990) 



157 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Liderazgo 
transaccional 

satisfacción de las necesidades laborales de 

los colaboradores 

84)- Los empleados son influidos por los 

líderes a dar más de lo que se espera de ellos. 

85)- Los líderes muestran conductas que 

sirven como modelos de rol para los 

subordinados o colegas, demuestra 

consideración por las necesidades de los 

otros por sobre sus propias necesidades, 

comparte riesgos con los seguidores, y es 

consistente entre lo que dice y hace. 

86)- Los líderes articulan una visión 

organizacional, haciendo hincapié en metas 

deseables para los demás, y el cómo 

lograrlas, gracias a lo cual los seguidores se 

sienten más poderosos. 

82)- El estilo de liderazgo de los responsables 

de la organización es por excepción, pero es 

activo cuando se presentan dificultades o 

errores que requieren su atención. 

87)- Los líderes aclaran lo que se espera de 

los seguidores, y lo que recibirán si alcanzan 

los niveles esperados de desempeño, 

entregando recompensa asociada a trabajo 

bien hecho. 

88)- Los líderes se muestran pasivos, 

tomando acción correctiva sólo después de 

que los errores o fallas han sucedido, y los 

problemas han llegado a ser serios. 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.17. Ítems de liderazgo 

4.3.3.- MEDIDA DE LAS VARIABLES DEPENDIENTES 

La variable dependiente es la variable que se mide en un experimento o se 

evalúa en una ecuación matemática y es explicada por la variable independiente. 



158 
 

En nuestro modelo pretendemos evaluar si la transformación digital influye sobre 

la gestión del talento. Tradicionalmente la gestión del talento consiste en las 

prácticas de RRHH dirigidas a atraer y retener el talento. Por ello, hemos elegido 

tres variables dependientes. Una de ellas es la gestión del talento medida por 

una escala de prácticas de RRHH. En nuestras preguntas de investigación 

planteamos si la transformación digital influye de forma independiente en la 

atracción o la retención (compromiso) del talento, por este motivo las separamos 

en dos variables diferentes. 

4.3.3.1. - Medida de la atracción del talento (incluye estrategias de employer 
branding) 

4.3.3.1.1- Medida de la atracción del talento 

Actualmente estamos en un entorno empresarial cada vez más globalizado, 

donde la competencia por el talento va más allá de nuestro propio mercado. 

Necesitamos saber qué cantidad de talento precisamos captar o atraer a nuestra 

organización. Este conocimiento nos permite prever los esfuerzos de 

reclutamiento que debemos hacer y los recursos que necesitamos utilizar, con el 

fin de organizar las actividades propias del área de RRHH, dirigidas a tener el 

número idóneo de solicitantes de un empleo vacante con posibilidades de ser 

contratados (Ivancevich, 2005). Por otro lado, reclutar consiste en atraer 

personas en forma oportuna, número suficiente y con las competencias 

adecuadas, así como persuadirlos para ser contratados (Mondy y Noe, 1997). 

Actualmente el proceso ha ido evolucionando, desde un modelo centrado en la 

oferta del puesto a un modelo más basado en la reputación del empleador, la 

cual puede definirse como los valores que los stakeholders (de su nombre en 

inglés “partes interesadas de una compañía como son socios, accionistas y 

empleados”) atribuyen a la compañía según sus percepciones (Croft, 2003). Este 

potencial de atracción que depende de esa percepción que los stakeholders 

tienen de la compañía, se puede sumar a su capacidad para retener o 

comprometer el talento. Por lo que difícilmente podemos separar las prácticas 

de employer branding con las de compromiso y retención. Este concepto de 

employer branding como el esfuerzo que la compañía hace para promocionarse 

tanto dentro como fuera de su ámbito, como un lugar deseable donde trabajar 



159 
 

(Backhaus y Tikoo,2004), supone adaptar las prácticas de RRHH al nuevo 

contexto empresarial, caracterizado por una continua digitalización. En concreto 

las prácticas de e-recruiting, están sustituyendo al proceso tradicional de oferta 

de empleo y recepción de candidaturas (Laumer, Eckhardt y Weitzel, 2010). 

Existe un modelo de transformación de reclutamiento electrónico basado en 

Ross (2003) modelo de competencia en arquitectura de TI. Dicho modelo consta 

de cinco etapas: 

1- Transformación de herramientas 

2- Transformación de sistemas 

3- Transformación de flujos de trabajo 

4- Transformación de tareas 

5- Transformación de la comunicación 

Además de estas cinco etapas de transformación, se identifican influencias 

externas que la impulsan: la guerra por el talento, un número cada vez mayor de 

aplicaciones, cambio de mercado de trabajo, globalización del mercado de 

trabajo y los cambios en el proceso de la comunicación. 

Al mismo tiempo, la fuerza de trabajo se ha vuelto más flexible y móvil y se 

caracteriza por una mayor propensión a cambiar de empleador (Direnzo y 

Greenhaus, 2011). Hoy en día, los empleados buscan desafíos continuos y 

oportunidades de desarrollo para aumentar su empleabilidad personal (Berntson, 

Näswall y Sverke, 2010). 

Hay diferentes trabajos que relacionan las estrategias de atracción del talento en 

la transformación digital (Berman, et al., 2012; Barrales‐Molina, Martínez‐López 

y Gázquez, 2014; Tetik, 29017; Ghosh, 2019; Gilch y Sieweke, 2020; Komninos, 

et al., 2020).  

Por lo tanto, para este proyecto de investigación, hemos creado cuatro ítems 

para evaluar la atracción del talento dividiéndolo en cuatro factores: 

1- Tipología de talento necesario para la compañía. 

2- Estrategia de atracción de talento. 



160 
 

3- Desarrollo del talento. 

4- Retención del talento. 

 

Variable: Factor: Ítems: Referencias 

Atracción 
del talento 

Tipología 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Estrategia 
de 
atracción 
del 
talento 

 

 

 

Desarrollo 
del 
talento 

 

26)- ¿Qué tipo de talento necesita para realizar su 
estrategia de negocio? 

a) Talento que posea fundamentalmente 

competencias digitales. 

b) Talento comprometido con los valores de mi 

compañía. 

c) Depende que tipo de talento se necesite para cubrir 

determinadas posiciones. 

d) No hay una estrategia definida para buscar talento. 

27)- ¿Qué estrategia sigue su compañía para atraer 
el mejor talento para cubrir sus necesidades? 

a) Estrategia de employer branding (redes sociales, 

fomentar la marca de empleador, seguimiento 

continuo desde el reclutamiento hasta la salida de 

empleados, etc.). 

b) Tenemos una web donde los candidatos pueden 

ver ofertas y aplicar a estas. 

c) Publicamos ofertas en los mejores portales de 

empleo. 

d) No hay una estrategia definida para buscar talento. 

28)- ¿Cómo puedes desarrollar tu talento para 
satisfacer tus necesidades futuras? 

a) Se evalúa el potencial del empleado, su rendimiento 

y se define un plan de desarrollo para salvar los gaps 

existentes para cubrir necesidades futuras. 

Meyers Van 
Woerkon, y 
Dries (2013). 

Ericsson, 
Prietula y 
Cokely 
(2007) 

Weiss y 
Mackay 
(2009) 

 

 

Ross (2003) 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cheloha y 
Swain 
(2005). 

 



161 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Retención 
del 
talento 

b) Solo se invierte en aquellos empleados de alto 

rendimiento para que mejoren sus competencias y en 

el futuro cubran las necesidades de sucesión. 

c) Cuando surge una necesidad organizativa para 

cubrir posiciones se valora si recurrir al reclutamiento 

interno o externo. 

d) No hay una estrategia definida para buscar talento 

de cara al futuro. 

29)- ¿Cuál es la mejor estrategia para conseguir la 
retención de su talento? 

a) Hay un sistema general de desempeño establecido 

asociado al plan de desarrollo y a recompensas 

retributivas. 

b) La única estrategia es recompensar 

económicamente a los empleados de mejor 

rendimiento. 

c) Se atienden individualmente los casos que se 

consideran como riesgo de perder talento. 

d) No hay una estrategia definida para retener el 

talento. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Juhdi, 
Pawan y 
Kaur (2013) 

Kahn (1990) 

Garr, 
Atamanik y 
Mallon 
(2015) 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.18. Ítems de atracción del talento 

4.3.3.1.2- Medida de las prácticas de Employer Branding. 

La atracción y retención del talento supone hoy en día, dentro del contexto de la 

digitalización y competitividad empresarial, uno de los principales retos para todo 

tipo de organización (Mihalcea, 2017). 

La marca de empleador (employer branding) de una empresa desempeña un 

papel fundamental tanto para atraer como para retener el talento. Si las 

organizaciones carecen de razones convincentes para que las personas trabajen 

en ellas y no se marchen a otras, se arriesgan a perder frente a competidores 

que tienen una marca más convincente. El employer branding aúna una serie de 

características de la marca de empresa como son el atractivo de la empresa para 



162 
 

los potenciales empleados y la lealtad a la marca a través de la cultura 

organizacional y la identidad con la organización (Backhaus y Tikoo, 2004). El 

employer branding, se ha convertido en sinónimo de compromiso de los 

empleados porque los embajadores más importantes son los empleados y en el 

contexto de la digitalización, la información sobre cultura organizacional, 

liderazgo, política de remuneración y oportunidades de carrera influye 

directamente en la imagen deseable de la empresa (Mihalcea, 2017). 

La correlación positiva entre employer branding y el compromiso (commitment) 

del empleado ha sido reconocida por diferentes estudios. La participación de los 

empleados se ve influida en gran medida por la propuesta de valor del empleo 

de una organización y sus atributos, los cuales, sirven para motivar a la fuerza 

de trabajo de una empresa (Heger, 2007). La investigación sugiere que la marca 

del empleador reduce la rotación y aumenta la lealtad de los empleados 

(Kucherov y Zavyalova, 2012). Además, algunos estudios académicos que 

argumentan que la marca del empleador refuerza y cambia la cultura 

organizacional. (Bergstrom y Anderson, 2001). La marca de una empresa como 

"empleador de elección" y "mejor compañía para trabajar" es importante para 

apoyar las iniciativas de gestión del talento, ya que la empresa tendrá la 

reputación de ser un excelente lugar para trabajar (Gatherer y Craig, 2010). 

En esta investigación además de la escala de prácticas de RRHH, se han 

incluido ítems de la escala de Employer Branding directamente, pero además 

comprobamos su correlación con dichas prácticas. En el estudio “Measuring 

employer brands: An examination of the factor structure, scale reability and 

validity” (Hillebrandt y Bjorn, 2013), se incluyen diferentes factores para evaluar 

la marca del empleador. En la escala que hemos utilizado para evaluar la gestión 

del talento, la escala PRH-33 (Boada-Grau y Gil-Ripol, 2011) que mide las 

prácticas de RRHH, las cuales influyen tanto en el employer branding como en y 

la retención. Por ello, del estudio de Hillebrandt y Bjorn (2013), se extraen solo 

los ítems que hacen referencia directa a la marca de empleador. Añadimos un 

ítem sobre el uso del e-recruitment procedente del estudio Eckhardt et al. (2014): 

“The transformation of people, processes, and IT in e-recruiting: Insights from an 

eight-year case study of a German media corporation”. 



163 
 

Variable: Factor: Ítems: Referencias 

Employer 
Branding 

Reputación 

 

 

 

 

 

 

E- 
recruiting 

 

58)- La organización es un empleador de buena 

reputación. 

59)- Es beneficioso tener esta organización en el 

currículum. 

60)- La cultura corporativa se caracteriza por la 

participación de los empleados. 

61)- Se utilizan redes sociales para captar talento 

como por ejemplo Linkedin. 

62)- La introducción de herramientas de e-recruiting ha 

provocado cambios profundos en los flujos de trabajo 

para atraer talento. 

Hillebrandt y 
Bjorn (2013)  

 

 

 

 

 

Eckhardt et 
al. (2014) 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.19. Ítems de employer branding 

4.3.3.2. Medida de la Gestión del talento (las prácticas de RRHH) 

La mano de obra geográficamente diversa, un número creciente de trabajadores 

más jóvenes, horarios de trabajo flexibles y trabajadores remotos son algunas 

de las características de la fuerza de trabajo en la era digital que la hacen 

significativamente diferente de la del pasado reciente (Prerna, 2015). 

Con los cambios producidos en la fuerza de trabajo aparece el desafío de 

administrar el talento, al ser éste el activo más importante de cualquier 

organización. Los gerentes de recursos humanos deben ser capaces de 

responder preguntas tales como (Prerna, 2015): 

• ¿Quién va a renunciar dentro de unos meses? 

• ¿Qué empleados serán los de alto rendimiento de mañana? 

• ¿Quién se beneficiará con un programa de entrenamiento en particular? 

• ¿La capacitación es realmente necesaria para los empleados en todos los 

niveles de la organización? 



164 
 

La retención de los empleados y su lealtad general a la organización son clave 

para el éxito organizacional y la rentabilidad a largo plazo. El análisis de la fuerza 

de trabajo puede ayudar a los gerentes de RRHH a analizar y comprender los 

cambios a lo largo del ciclo de vida del empleado e incluso a predecir lo que 

sucederá en el futuro (Ton y Huckman, 2008). Las estrategias de retención 

también pueden elaborarse en base a la comprensión del impacto de la rotación 

de la fuerza de trabajo en el rendimiento y los costes de retención global (Ton y 

Huckman, 2008). 

La capacidad de las organizaciones para implementar de manera efectiva las 

políticas y prácticas asociadas con la gestión del talento puede beneficiarse del 

uso de la tecnología de la información (Wiblen, Grant y Dery, 2010). Las 

organizaciones deben tomar muchas decisiones, cuando se busca seleccionar, 

implementar y adecuar las tecnologías de la información, incluidos los sistemas 

TIC para RRHH. Una de esas decisiones es si adoptarán un enfoque tecnológico 

o empresarial. Algunos autores han argumentado que, en lugar de adoptar un 

enfoque impulsado por la tecnología, donde ésta influye en la dirección del 

negocio, debe adoptarse un enfoque empresarial, ya que fomenta la 

implementación de la tecnología en el contexto de la organización y su posición 

estratégica (Apigian et al., 2005; Porter, 2001). 

La gestión del talento es una función única que integra todas las actividades y 

responsabilidades asociadas con la gestión del ciclo de vida del talento 

independientemente de la geografía, desde atraer y adquirir talento hasta 

desarrollarlo y conservarlo (Schiemann, 2013). Hatum (2010) enfatizó la 

importancia de alinear las estrategias de gestión del talento con las de la 

estrategia organizacional general. 

Los ejecutivos de RR.HH. buscan acelerar la digitalización para atraer y retener 

de forma más efectiva el talento necesario, así como para administrar los 

servicios y requisitos de una manera más simplificada (Gaggnon y Kurata, 2016). 

Existe un enorme impulso en la productividad que los gerentes de RR.HH. verán 

como resultado de acelerar el paso a recursos humanos totalmente digitales, lo 

que liberará más tiempo para desarrollar una orientación estratégica a sus 

negocios. En la economía hipercompetitiva actual, los departamentos de 



165 
 

recursos humanos deben jugar un papel de asociación con sus organizaciones, 

desarrollando estrategias que fomenten una mayor innovación y trabajo en 

equipo (Gaggnon y Kurata, 2016). 

Con el fin de correlacionar las prácticas de RRHH y la gestión del talento en la 

transformación digital, se ha seleccionado entre las aportaciones de la 

comunidad científica la escala PRH-33 (Boada-Grau y Gil-Ripol, 2011). Esta 

escala consta de dos subfactores: 

1)- Desarrollo: Crecimiento Profesional de las Personas dentro de la 

organización, conformándose en aspectos como: el trabajo en equipo, el 

liderazgo, la conciliación, los cambios y la innovación. 

2)- Formalización: Uso de Procesos, Procedimientos y Herramientas haciendo 

referencia a los aspectos documentales, a la definición de planes y a la utilización 

de modelos de gestión. 

En la revisión de la escala sobre prácticas de RRHH la PRH- 33 (Boada-Grau y 

Gil-Ripoll, 2011), se recogen las 15 prácticas de RRHH más nombradas en la 

literatura científica: (1) Los valores y la cultura, (2) la descripción y el análisis de 

los puestos de trabajo, (3) la comunicación interna, (4) la formación y el 

desarrollo, (5) la evaluación del desempeño y del rendimiento, (6) la selección 

de personal, (7) la retribución salarial, (8) los procesos de acogida y de 

desvinculación en la empresa, (9) la planificación de plantillas, (10) el clima y la 

motivación, (11) el trabajo de equipo, (12) la gestión del cambio, (13) el estilo de 

liderazgo, (14) las relaciones laborales y (15) los planes de carrera. 

En esta investigación se han utilizado 28 ítems de la escala de 33, para reducir 

el exceso de preguntas y utilizar las más adecuadas para esta investigación en 

relación a la gestión del talento. Además, se han introducido 8 ítems para reforzar 

la valoración de las prácticas de RRHH con respecto a la atracción y retención 

del talento. 

Variable: Factor: Ítems: Referencias 



166 
 

Prácticas 
de RRHH 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Desarrollo, 
crecimiento 
profesional 
de las 
personas 

31)- La cultura de la empresa está orientada a las 

personas y propicia su integración. 

33)- El liderazgo favorece los procesos de 

innovación. 

35)- La cultura (y los valores) de nuestra empresa 

es compartida por las personas. 

37)- Los conflictos laborales son gestionados de 

forma positiva y eficiente. 

39)- Las personas aceptan el cambio de la 

transformación digital. 

40)- Las relaciones laborales propician el bienestar 

cotidiano (por ejemplo: horarios, condiciones de 

trabajo, etc.) de los empleados. 

41)- El estilo de liderazgo facilita el desarrollo de 

los colaboradores. 

42)- La empresa facilita la conciliación entre la 

actividad laboral y la vida personal-familiar 

43)- La disposición del trabajo en la organización 

favorece el trabajo en equipo. 

45)- Las personas disponen de un margen 

importante en la toma de decisiones 

(empowerment). 

47)- Las personas perciben los cambios como una 

oportunidad y un reto. 

48)- La organización facilita los procesos de 

adaptación al cambio. 

50)- Las personas se sienten comprometidas con 

la organización. 

52)- El trabajo en equipo es un valor compartido 

en la organización. 

54)- Las formas de dirigir las personas en la 

organización facilitan la delegación. 

Boada-Grau y 
Gil-Ripol 
(2011) 



167 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

56)- La competencia directiva clave en la 

organización es el liderazgo. 

Formalización 30)- La organización tiene un documento con la 

Descripción y el Análisis de todos los Puestos. 

32)- La empresa dispone de un Plan Anual de 

Formación acorde con el Plan Estratégico de la 

misma. 

34)- La empresa tiene un sistema de evaluación 

del rendimiento por objetivos. 

36)- La empresa dispone de un modelo propio de 

gestión por competencias. 

38)- Hay un Plan de Beneficios Sociales (por 

ejemplo, guarderías, restaurantes, etc.), que está 

personalizado a las necesidades de los 

empleados. 

44)- La empresa utiliza encuestas salariales para 

identificar su posición competitiva en el mercado 

retributivo. 

46)- Los representantes sindicales influyen en la 

toma de decisiones en la empresa. 

49)- Existe un sistema que permite identificar el 

potencial o talento de las personas. 

51)- Las pruebas profesionales de simulación (por 

ejemplo, assessment center) son las pruebas más 

significativas en el proceso de selección de mi 

empresa. 

53)- Una parte importante de la gestión de 

recursos humanos es la negociación sindical. 

55)- Los tests (por ejemplo, pruebas 

psicotécnicas) son las pruebas más significativas 

en el proceso de selección de mi empresa. 

56)- La organización dispone de un modelo 

definido de competencias directivas. 

Boada-Grau y 
Gil-Ripol 
(2011) 



168 
 

 89)- La empresa es una entidad muy dinámica y 

emprendedora. La gente está dispuesta a apostar 

por sus ideas y asumir riesgos 

90)- En la organización, la estructura salarial 

contempla la retribución salarial de tipo extra 

salarial. 

91)- En esta organización se valora el nivel de 

educación del empleado para su promoción. 

92)- Se realizan pruebas (assessment center por 

ejemplo) para la identificación y valoración del 

potencial de la persona para hacer un buen trabajo 

93)- Todos los empleados tienen las mismas 

oportunidades de ser promocionados 

94)- Existen planes de formación de personal en 

previsión de futuras promociones 

95)- En las decisiones de promoción se valora el 

desempeño de cada empleado 

96)- Existe un sistema de incentivos asociados al 

grado de consecución de objetivos de cada 

empleado. 

 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4,20. Items de gestión del talento 

4.3.3.3. Medida de la retención del talento. 

Uno de los mayores retos que cada compañía afronta actualmente en un entorno 

globalizado de trabajo es mantener a sus empleados comprometidos. Lo que 

podemos ver en diferentes estudios, es que las prácticas de atracción y 

compromiso son prácticas complementarias y que se apoyan en la estrategia 

general de la empresa (Macías, Escobar y Ramírez, 2013). Cada vez hay más 

pruebas convincentes de que la participación de los empleados puede mejorar 

significativamente el rendimiento de la empresa en una serie de áreas clave, 

tales como: rentabilidad, productividad, satisfacción del cliente, innovación, salud 

y seguridad, enfermedad y ausencia, rotación y bienestar (Macey y Schneider, 

2008). 



169 
 

La Organización Gallup, posiblemente una de las instituciones más asociadas 

con el compromiso de los empleados, debido a su libro "Primero, rompa todas 

las reglas", define a los empleados comprometidos como aquellos que "trabajan 

con pasión y sienten una profunda conexión con su compañía" y "buscan 

impulsar la innovación y avanzar en la organización" (Swarnalatha y Presanna, 

2013). Otros autores consideran el compromiso del empleado como el proceso 

de traducir el potencial del empleado en rendimiento y éxito del negocio (Shaw, 

2005). Las acciones tomadas en diferentes puntos del ciclo de gestión del talento 

impulsan la participación de los empleados (Tucker y Williams, 2011). La mayoría 

de los profesionales de la gestión del talento creen que una mayor participación 

de los empleados mejora los resultados operativos y financieros clave (Effron y 

Ort, 2010). 

Habitualmente, el compromiso de los empleados suele medirse a través de una 

encuesta. Muchos nombres se emplean para dicha encuesta: una encuesta de 

compromiso, una encuesta de actitud, una encuesta de mejora del clima de 

trabajo, etc. El estudio Gallup destaca doce elementos clave que forman la base 

de un fuerte compromiso y considera que es posible acceder a estos elementos 

a través de doce preguntas (Thackray, 2001). El Corporate Leadership Council 

define el compromiso de los empleados como "la medida en que los empleados 

se comprometen con algo o con alguien de su organización, qué tan duro 

trabajan y cuánto tiempo permanecen como resultado de ese compromiso" 

(Klein, 2004).  

Gracias a la tecnología, hoy en día las empresas están utilizando técnicas 

avanzadas de gestión. A medida que la sofisticación de las tecnologías continúa 

evolucionando, se plantean más desafíos para los gerentes porque las 

organizaciones tendrán que necesitar más empleados con mayores habilidades 

técnicas y profesionales. Estos trabajadores del conocimiento no pueden ser 

manejados con viejos estilos de gestión totalitaria (Drucker, 1999). Esperan 

autonomía operativa, satisfacción laboral y estatus. Por este motivo la atención 

de los gerentes está dirigiéndose los empleados de las organizaciones (Markos, 

2010). 



170 
 

El compromiso es pasión y compromiso: la voluntad de expandir el esfuerzo 

discrecional para ayudar al empleador a tener éxito, que va más allá de la simple 

satisfacción con el acuerdo laboral o la lealtad básica al empleador 

(BlessingWhite, 2008; Erickson, 2005; Macey y Schneider, 2008). Por lo tanto, la 

ecuación de participación completa se obtiene alineando la satisfacción laboral 

máxima y la contribución máxima al trabajo (Markos, 2010). 

En la revisión de la literatura encontramos como están relacionados los 

conceptos de compromiso y retención del talento (Lewis, 2005; Branham, 2005; 

Lewis y Heckman, 2006; Bhatnagar, 2007; Hughes y Rog, 2008; Kennedy y 

Daim, 2009). Pero el objetivo de esta investigación se centra en la retención del 

talento, sin desatender que el compromiso es un factor clave para mejorar la tasa 

de retención (Glenn, 2006; Pandita y Ray, 2018). Como ya hemos señalado a lo 

largo de este estudio consideramos que al definir la gestión del talento utilizamos 

una definición que puede denominarse una práctica en la gestión de recursos 

humanos, cuyo objetivo es la planificación del talento, la adquisición de talento, 

el desarrollo del talento, el despliegue del talento, la retención y la evaluación del 

talento (Ghosh, 2019).  

En esta investigación como ocurre con las estrategias de employer branding, 

hemos utilizado la escala PRH-33 (Boada-Grau y Gil-Ripol, 2011) de prácticas 

de RRHH que incluye la evaluación de prácticas relacionadas con la retención. 

Medir la retención se podría realizar desde la perspectiva de resultado de la 

gestión del talento. Por tanto, se ha buscado una escala específica con 10 ítems 

que complementen la escala de prácticas de RRHH y la de compromiso, que 

como hemos señalado son prácticas que se complementan mutuamente. Se ha 

utilizado como referencia los artículos sobre encuestas de compromiso de 

Sugheir, Coco y Kaupins, (2011); los cuales analizan el esfuerzo de las 

organizaciones para mejorar la retención del talento. Además, el artículo de 

Seijts y Crim (2011) sobre las 10 Cs del compromiso.  

 

Variable: Factor: Ítems: Referencias 



171 
 

Compromiso  63)- Las encuestas de satisfacción laboral se recogen 

vía electrónica. 

64)- Existe un sistema de retribución variable por 

desempeño. 

65)- Los empleados conocen bien cuáles son las 

responsabilidades y cometidos de sus puestos de 

trabajo. 

66)- Los empleados consideran que sus opiniones 

cuentan. 

67)- Los empleados reciben reconocimiento y elogios 

apropiados por su trabajo. 

68)- Los líderes demuestran con feedback que valoran 

a los empleados. 

69)- Los líderes proporcionan un trabajo desafiante y 

significativo con oportunidades para el avance 

profesional. 

70)- Los líderes deben comunicar una visión clara. 

71)- Los incrementos salariales y los ascensos son 

determinados en primera instancia de acuerdo al 

desempeño del empleado. 

Sugheir et 
al. (2011) 

 

 

 

 

 

Seijts y Crim 
(2011). 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.21. Ítems de retención del talento. 

4.3.4.- Medida de las variables moderadoras 

Hemos completado la evaluación de nuestro modelo de investigación empleando 

variables moderadoras que tienen un efecto contingente entre las variables 

independientes y las dependientes. El análisis de moderación es un tipo de 

análisis multivariado en el que una variable independiente predice una variable 

dependiente, teniendo en cuenta la fuerza causal de una tercera variable que 

interactúa entre ambas, llamada variable moderadora (Kenny, 2015). En nuestro 

trabajo hemos seleccionado la definición de talento por su especial controversia 

en la literatura de la gestión del talento y el número de trabajadores por si es un 

factor que incida en el proceso de transformación digital. 



172 
 

4.3.4.1. - Medida del número de empleados 

El número de empleados de la empresa es una variable cuantitativa discreta. El 

número de empleados se utiliza como criterio para medir el tamaño de la 

empresa (Mintzberg, 1983). Siendo esta variable utilizada en muchos estudios 

como variable de control (Chakrabarti et al., 2007; Goranova et al., 2007; Hull y 

Rothenberg, 2008; Mesquita y Lazzarini, 2008; Tanriverdi y Lee, 2008; Wiersema 

y Bowen, 2008; Zott y Amit, 2008; Capar, 2009; Borra y Gómez, 2012; Jaimes, 

Luzardo y Rojas, 2018).  

Para nuestro estudio, dividimos esta variable en 3 intervalos: 

1º Entre 100 y 500 empleados. 

2º Entre 500 y 1000 empleados. 

3º Más de 1000 empleados. 

La intención de emplear esta variable moderadora es conocer si existen 

diferencias significativas en base al tamaño de la empresa. 

4.3.4.2.- Medida de la definición del talento 

En la evaluación de nuestro modelo, hemos incluido la definición del talento 

como variable moderadora, ya que no hay un concepto único consensuado. Por 

este motivo nos interesa contrastar las diferentes orientaciones sobre el 

significado de talento. Estudios como el de Ansar y Baloch (2019, pp. 224), 

señalan que sería muy importante para el avance científico que los términos 

talento y gestión del talento estuviesen unificados e independientes de otros 

conceptos que pueden utilizarse como sinónimos (ver tabla, 4.2.1.). 

La gestión del talento es un factor clave dentro de los cambios introducidos por 

la transformación digital. La digitalización, la escasez de mano de obra, el 

crecimiento a través de adquisiciones, la reducción y expansión simultáneas, los 

cambios demográficos en la fuerza laboral y la globalización son solo algunas de 

las tendencias que han convertido al talento en una prioridad (Lawler y Mohrman, 

2003; Frank y Taylor, 2004; Boudreau, 2004). La función de recursos humanos 

crea un valor tangible en las organizaciones al centrarse principalmente en la 

entrega de prácticas de recursos humanos (dotación de personal, desarrollo, 



173 
 

compensación, relaciones laborales, etc.), basada en principios profesionales y, 

a menudo, basados en la investigación. Estas prácticas son importantes, y las 

investigaciones indican que cuando se realizan correctamente agregan un valor 

tangible a la organización (Becker y Huselid, 1998). 

No obstante, a pesar de ser un factor clave para empresarios, consultores o 

académicos, el talento carece de una definición consensuada, incluso puede 

significar lo que le interesa a un líder empresarial o lo que un autor quiera que 

signifique (Ulrich, 2011). Según podemos ver en la tabla elaborada por Gallardo, 

Dries y González-Cruz, (2013), expuesta en el apartado “Gestión del talento en 

la era digital”, existen múltiples definiciones de talento que se pueden encontrar 

en la literatura científica, lo que nos lleva a buscar precisamente como define 

cada empresa encuestada el concepto de talento. Esto nos permite ver el 

enfoque que tendrán sus políticas de RRHH con respecto a la necesidad de 

atraer y retener al talento. Algunos autores como Gagné (2000) diferencian los 

conceptos de dotación y talento. El primero hace referencia a capacidades 

innatas y potenciales no entrenadas y de expresión espontánea; mientras que el 

segundo apunta a un desempeño concreto de carácter sobresaliente, basado en 

destrezas o habilidades adquiridas o desarrolladas sistemáticamente. Renzulli 

(2004) expone el modelo de excepcionalidad "productivo-creativo" en el que 

existirían desempeños excepcionales que reflejan una interacción entre tres 

grupos de rasgos humanos: capacidades generales o específicas por encima del 

promedio, alto nivel de compromiso con la tarea y alto nivel de creatividad. En 

definitiva, tenemos diversas definiciones de talento recogidas en la tabla 4.21. 

Además, en diferentes estudios aparecen diferentes términos asociados con 

talento como podemos ver recogidos en la tabla 4.21. 

Habilidad Gagné (2000), Hinrichs (1966), Michaels et al. (2001), Silzer y 

Dowell (2010), Tansley et al. (2006), Williams (2000) 

Capacidad 
(Capacity) 

Jericó (2001) 



174 
 

Capacidad 
(Capability) 

Stahl et al. (2007) 

Compromiso Ulrich (2007) 

Competencia 
(Competence) 

Bethke-Langenegger (2012), González-Cruz et al. (2009), Silzer 

y Dowell (2010), Ulrich (2007), Williams (2000) 

Habilidades 
(Skills) 

Cheese et al. (2008), Gagné (2000), Hinrichs (1966), Michaels 

et al. (2001), Silzer y Dowell (2010), Tansley et al. (2006) 

Contribución Ulrich (2007) 

Experiencia Cheese et al. (2008) 

Conocimiento Bethke-Langenegger (2012), Cheese et al. (2008), Michaels et 

al. (2001), Tansley et al. (2006) 

Rendimiento Stahl et al. (2007), Tansley et al. (2007) 

Potencial Tansley et al. (2006, 2007), Williams (2000) 

Patrones de 
pensamiento, 
sentimiento o 
comportamiento 

Buckingham y Vosburgh (2001), Cheese et al. (2008) 

Desempeño 
excepcional 

Renzulli (2004) 

Fuente: Gallardo, Dries y González-Cruz (2013) 

Tabla nº: 4.22. Definición del talento. 

Con el fin de obtener el concepto de referencia sobre el constructo talento, 

utilizando las referencias de Gallardo, Dries y González-Cruz (2013), se ha 

elaborado una escala sobre la definición de talento. Además de la definición, se 

ha incluido un ítem sobre el tipo de estrategia que la empresa adopta con 

respecto al talento según el modelo de Gallardo, Dries y González-Cruz (2013), 



175 
 

donde se divide la aproximación al concepto de talento en dos grandes grupos. 

Por un lado, aproximación inclusiva (donde talento son todos los miembros de la 

organización) y, por otro, aproximación exclusiva (donde solo son talento los 

empleados de alto potencial y alto rendimiento). Sus conclusiones proceden de 

una profunda revisión del concepto de talento en la literatura.  

La escala de nuestro trabajo se ha elaborado utilizando las conclusiones del 

estudio de Gallardo, Dries y González-Cruz (2013), del cual obtenemos 5 ítems 

y les incluimos una escala Likert de 5 opciones siendo 1 lo menos aproximado a 

su concepto de talento y 5 lo más aproximado. Excepto en el ítem que diferencia 

la opción de talento con enfoque inclusivo o exclusivo, que la pregunta es una u 

otra opción. 

En el estudio de estos autores, queda reflejado el concepto de talento en dos 

grandes clasificaciones, que recogemos en la tabla 4.22. 

Talento como características de la gente Talento como concepto: talento desde la 
perspectiva de las personas 

• Talento como habilidad natural: se 

nace con unas características que 

llevan a la gente a obtener un mayor 

rendimiento. 

• Talento nivel master en función de la 

mejora continua y el desarrollo de 

conocimiento que permite obtener un 

mayor rendimiento. 

Enfoque exclusivo: 

• Talento son los trabajadores de 

mayor rendimiento 

• Talento son trabajadores de alto 

potencial 

 

Talento como compromiso con un trabajo y 

una organización. 

Enfoque inclusivo: 

• Talento son todos los trabajadores de 

la organización Talento por ajuste de la persona-puesto, 

persona-organización en el momento justo. 

Talento en definitiva por características o 

habilidades innatas, competencias adquiridas 

y actitudes que permiten a la persona obtener 

mejores resultados. 

Fuente: adaptación de Gallardo, Dries y González-Cruz (2013). 

Tabla nº: 4.23. Clasificación de enfoques sobre el talento. 



176 
 

Variable: Factor: Ítems: Referencias 

Talento Definición Ordene las siguientes definiciones de 
“talento” con respecto a lo que más se 
aproxime a la estrategia de Recursos 
Humanos de su organización (1 lo menos 
aproximado y 4 lo más aproximado).  

20) Talento son características personales 

innatas que conducen a un mayor rendimiento 

(naturability). 

21) El talento es fruto de la experiencia y de un 

desarrollo sistemático de la persona que le lleva 

a obtener un mayor rendimiento (mastery). 

22) Talento son aquellas personas de la 

organización que obtienen un mayor 

rendimiento gracias a su compromiso con la 

organización, motivación por su puesto de 

trabajo y perseverancia (commitment). 

23) Talento son las personas que obtienen un 

mayor rendimiento porque están en la 

organización correcta, en la posición correcta en 

el momento correcto (Fit). 

 

 

Meyers, Van 
Woerkon y 
Dries, (2013). 
Ericsson, 
Prietula y 
Cokely, 
(2007), Weiss, 
y Mackay, 
(2009) 

Collings y 
Mellahi, 
(2013). 
Becker, 
Huselid y 
Beatty, (2009). 
Jackson, y 
Schuler, 
(1990), 

 Aproximación 24)- ¿Qué estrategia de RRHH se aproxima 
más a la gestión del talento en su 
organización? (señale solo 1). 

a) Estrategia inclusiva: todos los empleados de 

la organización son considerados talento. 

b) Estrategia exclusiva: talento son las personas 

de alto potencial junto con las de alto 

rendimiento. 

 

Buckingham y 
Vosburgh, 
(2001). Leigh, 
(2009).Peters, 
(2006). 
O'Reilly y 
Pfeffer, (2000) 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 4.24. Ítems de talento 

En esta escala de talento, empleada principalmente con la finalidad de analizar 
el concepto de talento que tiene cada empresa, vimos la necesidad de exponer 



177 
 

un breve análisis descriptivo, siguiendo la escala Likert propuesta: Nada 0- 
Mucho 5. 
 

4.4- Metodología de análisis 

Tras la recogida de los datos de los cuestionarios, se inició el tratamiento 

estadístico de dichos datos. Hemos utilizado en este trabajo la versión 25 del 

programa estadístico SPSS. Inicialmente se ha realizado, a través del paquete 

estadístico el cálculo de variables (recodificar variables). Se pueden generar 

nuevas variables mediante transformaciones numéricas efectuadas sobre los 

valores de las variables pre-existentes. Esto nos permite trabajar sobre escalas 

numéricas, partiendo de ítems nominales, lo que nos facilita el cálculo 

estadístico. A su vez para evaluar la validez del modelo de investigación, 

recurrimos al modelado mediante ecuaciones estructurales, utilizando el 

programa SmartPLS 3.2.3. 

4.4.1- Tratamiento de los datos 

En primer lugar, se obtuvieron los análisis descriptivos de las variables 

cuantitativas, una vez transformadas. Con el archivo de datos obtenidos tras 

aplicar el cuestionario, se necesita una preparación previa para poder aplicar los 

estadísticos con un mínimo de garantías. Calculamos nuevas variables a partir 

de los valores de las variables pre-existentes, mediante el paquete estadístico 

SPSS 25. Estas nuevas variables correspondientes a las escalas de estudio ya 

son nombradas según estas. Así podemos utilizar variables cuantitativas. Este 

apartado recoge la revisión de la base de datos, análisis de los valores atípicos 

y la recodificación de las variables. 

4.4.2- Análisis descriptivo univariable y test de normalidad Kolmogorov- 
Smirnov para analizar la distribución de datos (normalidad) 

Mediante el análisis descriptivo de las variables podemos comprobar su 

distribución en la aplicación a la muestra de estudio. Analizamos frecuencias, 

media, mediana, error típico, desviaciones típicas, intervalo de confianza, etc. La 

finalidad es evaluar el comportamiento de las variables.  



178 
 

Las tablas de frecuencia nos permiten presentar de forma ordenada la 

información recogida en la muestra.  

Analizamos la posible normalidad de la muestra, utilizando el estadístico 

Kolmogorov- Smirnov al tener más de 50 elementos en nuestro análisis. El 

contraste Kolmogorov-Smirnov compara los valores de las funciones de 

distribución de la muestra y de la población que se ha postulado en la hipótesis 

nula. La prueba de Kolmogorov–Smirnoff (K-S) es un contraste no paramétrico 

que tiene como objetivo determinar si la frecuencia de dos conjuntos de datos 

distintos sigue la misma distribución alrededor de su media. En consecuencia, la 

prueba Kolmogorov–Smirnoff (K-S) es un test que se adapta a la forma de los 

datos y se utiliza para comprobar si dos muestras distintas siguen la misma 

distribución. 

4.4.3- Análisis de fiabilidad: Alfa de Cronbach 

Valoramos las cualidades del cuestionario utilizado y las diferentes escalas 

obtenidas. Realizando un análisis de consistencia interna, con la finalidad de 

dotar de significación a las preguntas del cuestionario. Para ello calculamos el 

coeficiente alfa de Cronbach, que está basado en la correlación inter-elementos 

promedio y asume que los ítems (medidos en escala tipo Likert) miden un mismo 

constructo y que están altamente correlacionados. Los valores de este 

coeficiente oscilan entre 0 y 1, considerando como criterio general un coeficiente 

aceptable cuando su valor es igual o superior a 0.70.  

Por otro lado, calculamos la validez del cuestionario y de las escalas. Este 

cálculo de la validez de constructo se utiliza con el objetivo de averiguar si las 

relaciones entre las variables definen una estructura dimensional en el 

cuestionario. 

4.4.4-Análisis de correlaciones 

El análisis de correlación mide la asociación entre variables. Si cuando la 

distribución de ambas variables es normal, utilizaremos la correlación de 

Pearson en caso contrario utilizaremos la correlación de Spearman. Recordemos 

que si el coeficiente es positivo la correlación es positiva (cuando una variable 



179 
 

aumenta la otra también) 0< r <1. Cuanto más cerca esté de 1, más fuerte es la 

correlación y cuanto más cerca de 0 menor correlación. 

El coeficiente de correlación de Spearman es una medida no paramétrica de la 

correlación de rango (dependencia estadística del ranking entre dos variables). 

Se utiliza principalmente para el análisis de datos. El coeficiente de correlación 

de rangos de Spearman puede puntuar desde -1.0 hasta +1.0, y se interpreta 

así: los valores cercanos a +1.0, indican que existe una fuerte asociación entre 

las clasificaciones, o sea que a medida que aumenta un rango el otro también 

aumenta; los valores cercanos a -1.0 señalan que hay una fuerte asociación 

negativa entre las clasificaciones, es decir que, al aumentar un rango, el otro 

decrece. Cuando el valor es 0.0, no hay correlación (Anderson et al., 1999). 

Es necesario tener en consideración la significancia del valor de r, dada por el 

valor de p que lo acompaña. Cuando el valor de p es menor que 0.05, se puede 

concluir que la correlación es significativa, lo que indica una relación real, no 

debida al azar. 

4.4.5.- Análisis factorial exploratorio 

El análisis factorial exploratorio lo utilizamos para identificar una estructura de 

factores subyacentes al conjunto de su totalidad. Tiene 4 fases: 

1- El cálculo de la matriz de correlaciones capaz de expresar la variabilidad 

conjunta de todas las variables. Aquí calculamos los estadísticos que permitan 

valorar la bondad de ajuste o adecuación de los datos analizados a un modelo 

factorial. Para nuestro modelo hemos utilizado la medida de adecuación muestral 

KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad de Bartlett. El KMO, 

compara la magnitud de los coeficientes de correlación observados con la 

magnitud de los coeficientes de correlación parcial.  

Baremo de KMO 

KMO ≤ 0,5 Inaceptable 

0,5 ≤ KMO ≤ 0,6 Bajo 

0,6 ≤ KMO ≤ 0,7 Mediocre 

0,7 ≤ KMO ≤ 0,8 Aceptable 



180 
 

0,8 ≤ KMO ≤ 0,9 Bueno 

0,9 ≤ KMO ≤ 1 Muy bueno 

La prueba de esfericidad de Bartlett contrasta si la matriz de correlaciones es 

una matriz de identidad, que indicaría que el modelo factorial es inadecuado. Si 

el nivel crítico (sig.) es mayor que 0.05, no se podrá rechazar la hipótesis nula 

de esfericidad y consecuentemente, no se podrá asegurar que el modelo factorial 

sea adecuado para explicar los datos. 

Además, obtenemos la matriz de comunalidades para ver la proporción de la 

varianza explicada por los factores comunes en una variable. El Análisis Factorial 

comienza sus cálculos a partir de lo que se conoce como matriz reducida 

compuesta por los coeficientes de correlación entre las variables y con las 

comunalidades en la diagonal. 

2- La varianza total explicada y la extracción del número óptimo de factores. 

Junto con el gráfico de sedimentación. 

3- La rotación de la solución para facilitar su interpretación. Se obtiene 

mediante la matriz de factor rotado.  

4- La estimación de las puntuaciones de los sujetos en las nuevas 

dimensiones. 

4.4.6.- Validación del modelo: Modelo de Ecuaciones estructurales con PLS 
path modeling 

Este modelo es una técnica estadística multivariante que permite estimar el 

efecto y las relaciones entre múltiples variables. El modelo de ecuaciones 

estructurales cubre la necesidad de dotar de mayor flexibilidad a los modelos de 

regresión. Es menos restrictivo que los modelos de regresión, ya que permite 

incluir errores de medida tanto en las variables criterio (dependientes) como en 

las variables predictoras (independientes). También es conocido como análisis 

de estructura de covarianzas. Estos modelos permiten probar la relación (no 

causalidad) que existe entre variables observadas y latentes. A través del 

modelado PLS efectuamos el contraste de hipótesis a través del estadístico T. 



181 
 

El modelado PLS-SEM ha ganado un interés generalizado entre los 

investigadores, como se evidencia en una multitud de trabajos de investigación 

que ofrecen nuevas perspectivas sobre el método. Hay dos tipos de SEM: SEM 

basado en covarianza (CB-SEM) y SEM de mínimos cuadrados parciales (PLS-

SEM; también denominado modelado de ruta PLS). CB-SEM se usa 

principalmente para confirmar (o rechazar) teorías (es decir, un conjunto de 

relaciones sistemáticas entre múltiples variables que se pueden probar 

empíricamente). Lo hace determinando qué un modelo teórico propuesto puede 

estimar la matriz de covarianza para un conjunto de datos de muestra. En 

contraste, PLS-SEM se usa principalmente para desarrollar teorías en 

investigación exploratoria. El modelo PLS-SEM está evolucionando como una 

técnica de modelado estadístico (Chin, 1998, 2010; Haenlein y Kaplan, 2004; 

Hair, Ringle y Sarstedt, 2011; Henseler, Ringle y Sarstedt, 2012; Henseler, 

Ringle, y Sinkovics, 2009; Mateos-Aparicio, 2011; Becker, Rai y Rigdon, 2013; 

Roldán y Sánchez-Franco, 2012; Tenenhaus et al., 2005; Wold, 1985). Los 

modelos de ruta (Path model) son diagramas que se utilizan para mostrar 

visualmente las hipótesis y las relaciones entre las variables que son examinadas 

cuando se aplica el modelo SEM (Hair et al., 2011; Hair, Celsi, Money, Samouel 

y Page, 2016). 

 

 

  



182 
 

CAPÍTULO V RESULTADOS DE LA 
INVESTIGACIÓN 

En este capítulo vamos a presentar los resultados del análisis estadístico, con el 

fin de evaluar el grado de cumplimiento de las relaciones que componen nuestro 

modelo. Antes de realizar los cálculos estadísticos que nos permitirán validar el 

modelo y el contraste de hipótesis, vamos a llevar a cabo el tratamiento de datos, 

el análisis de casos atípicos y la recodificación de variables. 

Como paso previo para el análisis de resultados, realizamos el análisis 

descriptivo univariable, para ver el comportamiento de cada variable de forma 

individual. A su vez, a través de la técnica Kolmogorov- Smirnov, analizamos la 

posible normalidad de la muestra. 

La evaluación de la fiabilidad está basada en el cálculo de coeficientes, como el 

coeficiente alfa de Cronbach (Ketkar et al., 2012). Inicialmente realizamos, como 

paso previo, el análisis de correlaciones que nos permite conocer la asociación 

entre variables. Si la distribución de ambas variables es normal utilizaremos la 

correlación de Pearson; en caso contrario, utilizaremos la correlación de 

Spearman. Posteriormente, utilizaremos técnicas multivariantes para poder 

conocer mejor las relaciones que existen entre las diferentes variables que 

pueden estar asociadas a los datos (Hair et al., 1999). El análisis multivariante 

se utiliza para detectar una estructura y verificar los datos de éstas.  

Con el fin de reducir la estructura a datos relevantes y variables individuales, 

entre las técnicas multivariantes hemos elegido el Análisis Factorial Exploratorio. 

Continuaremos con la evaluación de las variables latentes del modelo. Para este 

fin utilizamos el enfoque de mínimos cuadrados parciales para el modelado de 

ecuaciones estructurales (o modelado de ruta PLS). El proceso de modelado de 

ecuaciones estructurales se centra en dos pasos: validar el modelo de medición 

y ajustar el modelo estructural. El primero se logra principalmente a través del 

análisis factorial confirmatorio, mientras que el segundo se logra principalmente 

a través del análisis de ruta con variables latentes. 

Al final del capítulo se presenta un resumen de las hipótesis contrastadas. 

 



183 
 

5.1- Análisis de los datos 

5.1.1- Recopilación de datos 

Inicialmente realizamos un pre-test con 45 encuestados, a través de la red social 

Linkedin, con representantes de la muestra a estudiar. Este pretest del 

cuestionario se remitió a responsables de puestos de RRHH y TIC con la 

finalidad de validar una versión definitiva del instrumento. Aquí pudimos 

comprobar la validez y fiabilidad del instrumento de medida. 

Una cuestión clave en la investigación es que los datos obtenidos mediante 

cuestionario estén al 100% recopilados. El sistema de obtención de encuestas 

mediante formularios de Google o la aplicación personal de cuestionario ha 

evitado en la media de lo posible que no hubiese cuestionarios invalidados por 

la falta de preguntas sin contestar. 

5.1.2- Valores atípicos 

Los valores atípicos, son observaciones con valores significativamente 

diferentes al resto de observaciones del mismo grupo de datos. Para cada grupo 

de observaciones utilizamos la desviación estándar o un múltiplo de la desviación 

estándar para establecer los límites superior e inferior de los valores atípicos. 

Los datos atípicos son ocasionados por (Hawkins, 1980): 

a) Errores procedimentales. 

b) Acontecimientos extraordinarios. 

c) Valores extremos porque un sujeto del estudio se sale del rango normal de 

respuesta. 

d) Causas no conocidas. 

El problema que nos encontramos es que distorsionan los resultados del análisis, 

por lo que interesa identificarlos y excluirlos del análisis.  

Las observaciones con valores superiores a 1.96 son considerados valores 

atípicos (Hair et al., 1999). Cuantos más valores atípicos hay en un modelo peor 

será su ajuste. 



184 
 

En nuestro modelo al analizar las variables latentes no existían casos que 

superasen el 1,96 de desviación estándar. 

5.1.3- Recodificación de variables 

Además de trabajar con las variables originales, se han tratado los datos 

obtenidos, convirtiendo las variables del instrumento en variables cuantitativas, 

para reducir los sesgos en el análisis de variables. Las variables existentes nos 

ofrecen un óptimo nivel de fiabilidad y validez, como se ha podido comprobar en 

el apartado 4.2.1. El procedimiento interpretativo estándar comprende la 

recodificación de variables, eliminando posibles sesgos. Calculamos nuevas 

variables a partir de los valores de las variables preexistentes, mediante el 

paquete estadístico SPSS 25 (Castañeda et al., 2010; Menéndez y Cuevas, 

2014, IBM Knowledge Center, 2020). 

1- En primer lugar, elaboramos la base de datos recodificando las variables 

categóricas en variables cuantitativas. Asignando un valor numérico a 

cada opción de las preguntas. 

2- En segundo lugar, para reducir el número de indicadores que se manejan 

en las pruebas estadísticas, vamos a realizar una transformación 

utilizando el programa SPSS, agrupando en nuevos valores las variables 

existentes en base a las necesidades del análisis. 

3- En tercer lugar, seleccionamos el nuevo valor que adquieren las nuevas 

variables. En nuestro caso es un sumatorio de las variables que 

componen cada variable latente, sin que pierda las propiedades 

estadísticas del instrumento. 

4- Finalmente comprobamos la fiabilidad del instrumento con las variables 

recodificadas. Según el Alfa de Cronbach mostrado en la tabla 5.26 es de 

0,940, manteniendo una fiabilidad elevada. 

Por lo tanto, al recodificar las 97 variables obtuvimos nuevas variables (10 

constructos) que nos van a permitir trabajar desde un punto de vista estadístico 

con mayor nitidez: 

1- Transformación digital: 

1.1- Cociente Mckensey 

1.2- Madurez de capacidades 



185 
 

1.3- Nivel madurez digital 

2.  Indicadores de Transformación digital: 

2.1- Modelos de negocio 

2.2- Liderazgo 

2.3- Cultura organizacional 

3. Gestión del Talento 

4. Atracción del talento 

5. Retención del talento (mantenemos las variables originales para que en el 

modelado esta variable latente tenga más de un indicador) 

6. Employer Branding 

 

5.2- Análisis descriptivo univariable y prueba de normalidad para analizar 
la distribución de datos 

En este apartado realizamos el análisis descriptivo y gráfico de las variables de 

control, independientes y dependientes. Incluimos también la prueba de 

normalidad de las variables cuantitativas, para en futuros contrastes de hipótesis 

saber si debemos aplicar test paramétricos o no paramétricos. 

Debemos señalar que si el número de datos es mayor de 50 debemos considerar 

para la prueba de normalidad el estadístico de Kolmogorov-Smirnov y si es 

menor de 50 el de Shapiro-Wilk (Romero-Saldaña, 2016). La prueba de 

Kolmogorov-Smirnov calcula la distancia entre la función de distribución empírica 

de la muestra y la función de distribución acumulativa de la distribución de 

referencia (Cohen, 1988). Con esto, planteamos la hipótesis nula de que la 

variable se distribuye según una curva normal, verificamos por tanto si para 

alguna variable existe un valor p inferior al nivel de significación (0,01 ó 0,05). En 

ese caso, se podrá rechazar la hipótesis nula para esa variable. 

 



186 
 

 

5.2.1- Análisis descriptivo de las variables de control 

Comenzamos con las preguntas de control de las 314 empresas encuestadas.  

 
Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido 

Porcentaje 

acumulado 

Válidos Entre 100 y 500 120 38,2 38,2 38,2 

Entre 500 y 1000 119 37,9 37,9 76,1 

Más de 1000 75 23,9 23,9 100,0 

Total 314 100,0 100,0  

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.1. Análisis descriptivo del número de trabajadores. 

Nuestra muestra se compone de empresas entre 100 y más de mil empleados. Siendo el 

porcentaje menor el de empresas de más de mil empleados con un 23,9%. 
 

SECTOR DE SU EMPRESA 
Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido 

Porcentaje 

acumulado 

Válidos Industrial 22 7 7 7 

Construcción 43 13,5 13,5 20,5 

Comercio 63 20 20 40,5 

Resto servicios 186 59,5 59,5 100 

Total 314 100,0 100,0  

.     

Fuente: Elaboración propia. 

Tabla nº: 5.2. Distribución de empresas por sectores 

Los sectores de la muestra son el industrial 29,3%, consultoría IT 28,7%, servicios 

11,1%, retail 9,6%, consultoría estratégica 15,6% y financiero 5,7%. 



187 
 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.3. Distribución de puestos del encargado de cumplimentar el cuestionario. 

Seleccionamos como puestos de referencia para enviar el cuestionario el de 

Director General (22,3%), Director de RRHH (50,3%) y Director TIC (27,4%). 

5.2.2- Análisis descriptivo de las variables independientes 

El concepto de madurez digital hace referencia a un estado perfecto dentro del 

proceso de transformación digital, también podría ser el nivel de progreso dentro 

del cambio (Schumacher et al., 2016). Estos modelos de madurez digital son 

clave para las empresas e incluso pueden facilitar la implementación de mejoras 

dentro del proceso (Tonelli et al., 2016). Estos modelos sirven para que las 

empresas puedan identificar formas de reducir costes, mejorar la calidad o 

reducir tiempos de producción o comercialización, manteniendo sus ventajas 

competitivas (De Bruin et al., 2005; Goncalves y Waterston, 2018). En la revisión 

de modelos realizada por Jacquez-Hernández y López (2018) encontramos que 

un modelo de madurez consta de dimensiones y criterios, que describen las 

áreas de acción y las etapas de madurez que indican el camino de evolución 

hacia la madurez. En su funcionalidad descriptiva, los modelos de madurez 

revelan las dimensiones que deben diseñarse y en su funcionalidad prescriptiva, 

permiten a las empresas definir cursos de acción o capacidades necesarias para 

alcanzar la etapa deseada de madurez. Por este motivo seleccionamos tres 

modelos de medición: 

1- Cociente digital de McKensey (Catlin, Scanlan y Willmott, 2015). 

2- Modelo de Madurez de Capacidades (Paulk et al., 1993; adaptado por 

Godfrey, 2008). 

¿A qué departamento 
pertenece dentro de su 
empresa? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido 

Porcentaje 

acumulado 

Válidos Director General 70 22,3 22,3 22,3 

RRHH 158 50,3 50,3 72,6 

TIC 86 27,4 27,4 100,0 

Total 314 100,0 100,0  



188 
 

3- Adaptación propia sobre el modelo de Madurez de Evaluación de 

Preparación Digital (DREAMY, Digital Readiness Assessment Maturity 

model) (De Carolis et al., 2017). 

 

El campo de la transformación digital es muy amplio para utilizar solo en su 

funcionalidad prescriptiva, ya que las rutas de evolución en la digitalización no 

son lineales y no está claro si una empresa en la etapa de madurez más alta 

realmente funciona mejor que sus competidores (Mullaly, 2014). 

Descriptivos 
 Estadístico Error típ. 

Cociente Mckensey Media 11,49 ,128 

Intervalo de confianza 

para la media al 95% 

Límite inferior 11,24  
Límite superior 11,74  

Media recortada al 5% 11,50  
Mediana 12,00  
Varianza 5,126  
Desv. típ. 2,264  
Mínimo 5  
Máximo 16  
Rango 11  
Amplitud intercuartil 3  
Asimetría -,015 ,138 

Curtosis -,668 ,274 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.4. Análisis descriptivo de cociente McKensey. 
Pruebas de normalidad 

 Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk 

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. 

Cociente Mckensey ,134 314 ,000 ,966 314 ,000 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.5. Análisis de normalidad de cociente McKensey. 

Como el p-valor en la prueba de normalidad sale significativo (menor de 0,05) 
aceptamos la hipótesis de que la variable no tiene distribución normal. 
 



189 
 

Descriptivos 
 Estadístico Error típ. 

Madurez de 

capacidades 

Media 14,83 ,152 

Intervalo de confianza para 

la media al 95% 

Límite inferior 14,53  
Límite superior 15,13  

Media recortada al 5% 14,91  
Mediana 15,00  
Varianza 7,214  
Desv. típ. 2,686  
Mínimo 9  
Máximo 21  
Rango 12  
Amplitud intercuartil 4  
Asimetría -,447 ,138 

Curtosis -,366 ,274 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.6. Análisis descriptivo de madurez de capacidades 
 

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. 

Madurez de 

capacidades 

,122 314 ,000 ,954 314 ,000 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.7. Análisis de normalidad de madurez de capacidades. 

 
Como el p-valor en la prueba de normalidad sale significativo (menor de 0,05) 
aceptamos la hipótesis de que la variable no tiene distribución normal. 
 



190 
 

Descriptivos 
 Estadístico Error típ. 

Nivel Madurez 

Digital (DREAMY) 

Media 2,96 ,072 

Intervalo de confianza para 

la media al 95% 

Límite inferior 2,82  
Límite superior 3,10  

Media recortada al 5% 2,95  
Mediana 3,00  
Varianza 1,644  
Desv. típ. 1,282  
Mínimo 1  
Máximo 5  
Rango 4  
Amplitud intercuartil 2  
Asimetría ,416 ,138 

Curtosis -1,102 ,274 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº 5.8. Análisis descriptivo de nivel de madurez digital (Dreamy). 
 

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. 

 NIVEL DE MADUREZ ,257 314 ,000 ,856 314 ,000 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.9. Análisis de normalidad de nivel de madurez digital (Dreamy). 

Como el p-valor en la prueba de normalidad sale significativo (menor de 0,05) 
aceptamos la hipótesis de que la variable no tiene distribución normal.  
 
La transformación digital, va más allá de la implantación de la tecnología en la 

empresa. Por lo tanto, «no hay estrategia digital, sino estrategia para el mundo 

digital» (Baker, 2014, p.p. 10). McKeown y Philip (2003) consideran que una 

transformación empresarial es "un concepto global que abarca una gama de 

estrategias competitivas que las organizaciones adoptan para lograr mejoras 

significativas en el rendimiento empresarial". Desde la perspectiva del cambio 

organizativo seleccionamos tres indicadores clave de la transformación digital, 

como se indicó en el capítulo del modelo teórico: el modelo de negocio, la cultura 

organizativa (cultura de innovación) y el estilo de liderazgo (transformacional). 

Para crear la subescala de modelo de negocio consideramos que la 

transformación digital implica cambios en la creación de valor, derivados de la 



191 
 

forma en que las tecnologías digitales adoptadas alteran el modelo de negocio 

actual. Las empresas deben repensar el alcance de su negocio y también 

identificar nuevas fuentes de ingresos potenciales de productos, servicios e 

interacciones con los clientes mejorados digitalmente (Hess et al., 2016; Matt et 

al., 2014). Igualmente, deben considerar la integración de las tecnologías 

digitales con sus valores centrales y objetivos de negocio para garantizar un 

resultado sostenible (Kaufman y Horton, 2015). En el artículo de López Sánchez 

y Sandulli, (2001) extraemos las variables para el análisis del modelo de negocio. 

Para la subescala de Cultura organizativa, utilizamos el estudio “Orientación 

cultural hacia la innovación en empresas”, de Fernández-Jardón, González-

Loureir y Castelo, (2016). Además, para analizar otro indicador de la 

transformación digital como es el liderazgo transformacional empleamos el 

modelo de Bass y Avolio (1990). 

 

Descriptivos 
 Estadístico Error típ. 

Modelo de negocio Media 2,18 ,055 

Intervalo de confianza para 

la media al 95% 

Límite inferior 2,07  
Límite superior 2,29  

Media recortada al 5% 2,26  
Mediana 2,00  
Varianza ,961  
Desv. típ. ,980  
Mínimo 0  
Máximo 3  
Rango 3  
Amplitud intercuartil 1  
Asimetría -,945 ,138 

Curtosis -,247 ,274 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.10. Análisis descriptivo de modelo de negocio. 



192 
 

Pruebas de normalidad 

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. 

Modelo de negocio ,295 314 ,000 ,774 314 ,000 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.11. Análisis de normalidad de modelo de negocio. 

Como el p-valor en la prueba de normalidad sale significativo (menor de 0,05) 
aceptamos la hipótesis de que la variable no tiene distribución normal. 
 

 
Descriptivos 

 Estadístico Error típ. 

Cultura organizativa Media 2,42 ,067 

Intervalo de confianza para 

la media al 95% 

Límite inferior 2,29  
Límite superior 2,55  

Media recortada al 5% 2,47  
Mediana 3,00  
Varianza 1,395  
Desv. típ. 1,181  
Mínimo 0  
Máximo 4  
Rango 4  
Amplitud intercuartil 1  
Asimetría -,277 ,138 

Curtosis -,869 ,274 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.12. Análisis descriptivo de cultura organizativa. 

 
Pruebas de normalidad 

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 

Estadístico Gl Sig. Estadístico gl Sig. 

Cultura organizativa ,191 314 ,000 ,901 314 ,000 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº 5.13. Análisis de normalidad de cultura organizativa 

Como el p-valor en la prueba de normalidad sale significativo (menor de 0,05) 
aceptamos la hipótesis de que la variable no tiene distribución normal. 
 



193 
 

 
Descriptivos 

 Estadístico Error típ. 

Liderazgo Media 4,62 ,158 

Intervalo de confianza para 

la media al 95% 

Límite inferior 4,31  
Límite superior 4,93  

Media recortada al 5% 4,65  
Mediana 5,00  
Varianza 7,873  
Desv. típ. 2,806  
Mínimo 0  
Máximo 9  
Rango 9  
Amplitud intercuartil 6  
Asimetría -,260 ,138 

Curtosis -1,318 ,274 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.14. Análisis descriptivo de liderazgo. 

 
Pruebas de normalidad 

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 

Estadístico Gl Sig. Estadístico Gl Sig. 

Liderazgo ,167 314 ,000 ,904 314 ,000 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.15. Análisis de normalidad de liderazgo. 

Como el p-valor en la prueba de normalidad sale significativo (menor de 0,05) 
aceptamos la hipótesis de que la variable no tiene distribución normal. 
 

5.2.3- Análisis descriptivo de las variables dependientes 

Concepto de talento 

Uno de los conceptos clave del presente trabajo es el del “Talento”. Siendo su 

definición uno de los puntos de controversia en la literatura científica que analiza 

este concepto dentro del ámbito laboral (Gallardo-Gallardo, Dries y González-

Cruz, 2013). La primera divergencia está entre si el talento es innato o adquirido 

(Collings y Mellahi, 2013). Otro factor que nos ha llevado a relacionar la 

transformación digital y el talento ha sido la influencia del contexto (Tansley, Kirk 



194 
 

y Tietze, 2013). A continuación, exponemos una serie de preguntas del 

cuestionario que tratan de dirimir el sentido que para las empresas de la muestra 

tiene el talento. Para ello incluimos una pregunta sobre si el enfoque del concepto 

de talento es “inclusivo” (todos los empleados de la organización) o “exclusivo”, 

siguiendo la línea de investigación desarrollada por Gallardo-Gallardo, Dries y 

González-Cruz (2013). Además, quisimos ver si hay una concepción clara del 

origen del talento, clasificándolo como características innatas (naturalability), 

personas con mayor rendimiento (mastery) que el resto de la empresa, personas 

con mayor compromiso con la empresa (commitment) o un mejor ajuste persona-

puesto (fit), (Gallardo-Gallardo, Dries y González-Cruz, 2013). 

 
1= Nada, 5= Mucho 
Fuente: Elaboración propia 

Figura nº: 5.1. Talento como características innatas. 

 
En nuestra muestra la percepción de que el talento es de origen innato no tiene 
una clara preferencia, siendo un 50% aproximado quien considera cierta esta 
premisa. 
 
 



195 
 

 
1= Nada, 5= Mucho 
Fuente: Elaboración propia 

Figura nº: 5.2. Talento como fruto de la experiencia. 
 

La experiencia y el desarrollo sistemático de las personas está muy relacionado 

con el concepto de talento. 

 

 
1= Nada, 5= Mucho 

Fuente: Elaboración propia 

Figura nº: 5.3. Talento como compromiso con la organización. 



196 
 

Más del 65% de la muestra considera que el mayor rendimiento está muy 
relacionado con el compromiso y la motivación por el puesto de trabajo. 
 

 
1= Nada, 5= Mucho 
Fuente: Elaboración propia 

Figura nº: 5.4. Talento por ajuste en la organización. 

En la muestra seleccionada, hay un porcentaje mayor que considera que el 

mayor rendimiento no está relacionado con el ajuste persona-puesto. 

 

 
Fuente: Elaboración propia 

Figura nº: 5.5. Estrategia sobre gestión del talento. 



197 
 

Destacamos esta pregunta porque hay un 58,3% de los encuestados que 

consideran válida la estrategia exclusiva del talento, conformada por personas 

con un mayor rendimiento junto a los que tienen alto potencial (Gallardo-

Gallardo, Dries y González-Cruz, 2013) 

Esta escala del cuestionario ha sido utilizada para conocer la tendencia de la 

muestra sobre el concepto de talento. Por eso se incluye en el modelo propuesto 

como variable moderadora. 

Gestión del talento (Prácticas de RRHH) 

Para el análisis de la variable dependiente, gestión del talento, hemos utilizado 

la escala PRH33, siguiendo el estudio de Boada-Grau y Gil-Ripol, (2011) sobre 

las capacidades psicométricas de la escala PRH33. Esta escala tras realizar el 

análisis factorial exploratorio, consta de dos factores, 1)- Desarrollo: Crecimiento 

Profesional de las Personas dentro de la organización conformándose en 

aspectos como el trabajo en equipo, el liderazgo, la conciliación, los cambios y 

la innovación. 2)- Formalización: Uso de Procesos, Procedimientos y 

Herramientas haciendo referencia a los aspectos documentales, a la definición 

de planes y a la utilización de modelos de gestión. De esta escala seleccionamos 

los 29 ítems que mejor correlacionan con atracción y retención del talento. A su 

vez añadimos otros 7 ítems sobre Prácticas de RRHH que pueden reforzar el 

análisis de las prácticas de atracción y retención del talento. Estos ítems han 

sido extraídos de otras investigaciones enfocadas en la retención del talento, 

como Chiavenato (2009), Cameron y Quinn (2006), Fernández (2002), Kaplan y 

Norton (1997) y Messmer (2006). 

La escala de Atracción del talento está extraída de los estudios de Meyers, Van 

Woerkon, y Dries (2013), Ericsson, Prietula y Cokely (2007), Weiss y Mackay 

(2009), Ross (2003), Cheloha y Swain (2005), Juhdi, Pa'wan y Kaur (2013), Kahn 

(1990) y el de Garr, Atamanik y Mallon (2015). A su vez añadimos una escala 

específica de Employer Branding basada en los estudios de Hillebrandt y Bjorn 

(2013) y Eckhardt, et al. (2014). 

Para la escala de Retención del talento, hemos utilizado el estudio de Sugheir, 

Coco y Kaupins (2011), que utiliza encuestas para analizar el esfuerzo 



198 
 

organizativo enfocado en la retención del talento y el de Seijts y Crim (2011), con 

su estudio sobre las 10 C`s que comprometen a los empleados. 

 
Descriptivos 

 Estadístico Error típ. 

PRH33 Media 16,35 ,393 

Intervalo de confianza para 

la media al 95% 

Límite inferior 15,58  
Límite superior 17,12  

Media recortada al 5% 16,48  
Mediana 19,00  
Varianza 48,529  
Desv. típ. 6,966  
Mínimo 1  
Máximo 28  
Rango 27  
Amplitud intercuartil 11  
Asimetría -,419 ,138 

Curtosis -,999 ,274 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.16. Análisis descriptivo de PRH33. 
Pruebas de normalidad 

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. 

PRH33 ,174 314 ,000 ,934 314 ,000 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.17. Análisis de normalidad de PRH33. 

Como el p-valor en la prueba de normalidad sale significativo (menor de 0,05) 
aceptamos la hipótesis de que la variable no tiene distribución normal. 
 



199 
 

Descriptivos 
 Estadístico Error típ. 

Prácticas de RRHH Media 4,34 ,135 

Intervalo de confianza para 

la media al 95% 

Límite inferior 4,08  
Límite superior 4,61  

Media recortada al 5% 4,38  
Mediana 4,00  
Varianza 5,702  
Desv. típ. 2,388  
Mínimo 0  
Máximo 8  
Rango 8  
Amplitud intercuartil 3  
Asimetría -,283 ,138 

Curtosis -1,091 ,274 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.18. Análisis descriptivo de prácticas de RRHH. 
Pruebas de normalidad 

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 

Estadístico Gl Sig. Estadístico gl Sig. 

Prácticas de RRHH ,154 314 ,000 ,928 314 ,000 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.19. Análisis de normalidad de prácticas de RRHH. 

Como el p-valor en la prueba de normalidad sale significativo (menor de 0,05) 
aceptamos la hipótesis de que la variable no tiene distribución normal. 
 

 



200 
 

Descriptivos 
 Estadístico Error típ. 

Atracción del talento Media 11,57 ,199 

Intervalo de confianza para 

la media al 95% 

Límite inferior 11,18  
Límite superior 11,96  

Media recortada al 5% 11,77  
Mediana 12,00  
Varianza 12,431  
Desv. típ. 3,526  
Mínimo 2  
Máximo 16  
Rango 14  
Amplitud intercuartil 6  
Asimetría -,690 ,138 

Curtosis -,432 ,274 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.20. Análisis descriptivo de atracción del talento. 
Pruebas de normalidad 

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 

Estadístico Gl Sig. Estadístico gl Sig. 

Atracción del talento ,160 314 ,000 ,921 314 ,000 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.21. Análisis de normalidad de atracción del talento. 

Como el p-valor en la prueba de normalidad sale significativo (menor de 0,05) 
aceptamos la hipótesis de que la variable no tiene distribución normal. 
 



201 
 

Descriptivos 
 Estadístico Error típ. 

Retención del 

talento 

Media 4,79 ,063 

Intervalo de confianza para 

la media al 95% 

Límite inferior 4,67  
Límite superior 4,91  

Media recortada al 5% 4,85  
Mediana 5,00  
Varianza 1,227  
Desv. típ. 1,108  
Mínimo 2  
Máximo 6  
Rango 4  
Amplitud intercuartil 2  
Asimetría -,314 ,138 

Curtosis -,919 ,274 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.22. Análisis descriptivo de retención del talento. 
Pruebas de normalidad 

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. 

Retención del talento ,248 314 ,000 ,830 314 ,000 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.23. Análisis de normalidad de retención del talento. 

Como el p-valor en la prueba de normalidad sale significativo (menor de 0,05) 
aceptamos la hipótesis de que la variable no tiene distribución normal. 
 



202 
 

Descriptivos 
 Estadístico Error típ. 

Employer branding Media 3,57 ,073 

Intervalo de confianza para 

la media al 95% 

Límite inferior 3,43  
Límite superior 3,72  

Media recortada al 5% 3,65  
Mediana 4,00  
Varianza 1,677  
Desv. típ. 1,295  
Mínimo 0  
Máximo 5  
Rango 5  
Amplitud intercuartil 2  
Asimetría -,660 ,138 

Curtosis -,243 ,274 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.24. Análisis descriptivo de employer branding. 

 
Pruebas de normalidad 

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk 

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. 

Employer branding ,180 314 ,000 ,874 314 ,000 

a. Corrección de la significación de Lilliefors 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.25. Análisis de normalidad de employer branding. 
Como el p-valor en la prueba de normalidad sale significativo (menor de 0,05) 

aceptamos la hipótesis de que la variable no tiene distribución normal. 

 

5.3- Análisis de fiabilidad 
El criterio de confiabilidad del cuestionario se determina en la presente 

investigación, mediante el coeficiente de Alfa Cronbach. Se utiliza para 

proporcionar una medida de la consistencia interna de una prueba o escala; se 

expresa como un número entre 0 y 1. La consistencia interna describe la medida 

en que todos los ítems en una prueba miden el mismo concepto o construcción 

y, por lo tanto, está conectado a la interrelación de los ítems dentro de la prueba. 

La consistencia interna de un cuestionario considera que el valor mínimo 

satisfactorio para este coeficiente es de 0.7, este valor indica que el cuestionario 

presenta una fiabilidad aceptable (García-Alcaraz et al., 2015; Ketkar et al., 



203 
 

2012). Además, las estimaciones de confiabilidad muestran la cantidad de error 

de medición en una prueba. 

Si los elementos en una prueba están correlacionados entre sí, el valor de alfa 

aumenta. Sin embargo, un alfa de alto coeficiente no siempre significa un alto 

grado de consistencia interna (Sijtsma, 2009). 

No es confiable -1 a 0 

Baja confiabilidad 0.01 a 0. 49 

Moderada confiabilidad 0.5 a 0.75 

Fuerte confiabilidad 0.76 a 0.89 

En nuestro análisis del Alfha de Cronbach obtuvimos los siguientes resultados: 

Estadísticas de fiabilidad 

Alfa de Cronbach N de elementos 

,940 111 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.26. Análisis de alfa de Cronbach total 

El resultado muestra fuerte confiabilidad. 

Estadísticas de total de elemento 

 

Media de escala si 

el elemento se ha 

suprimido 

Varianza de 

escala si el 

elemento se ha 

suprimido 

Correlación total 

de elementos 

corregida 

Alfa de Cronbach 

si el elemento se 

ha suprimido 

Madurez digital (DREAMY) 200,27 1546,199 ,667 ,938 

Cociente Mckensey 192,47 1598,838 ,113 ,941 

Madurez de capacidades 188,71 1428,542 ,741 ,938 

PRH33 185,49 1179,047 ,903 ,949 

Atracción del talento 191,41 1395,872 ,950 ,935 

Retención del talento 198,82 1580,195 ,426 ,939 

Employer branding 200,02 1565,562 ,822 ,938 

Modelo de negocio 201,29 1593,125 ,438 ,939 

Cultura organizativa 201,18 1535,445 ,946 ,937 

Liderazgo 198,57 1433,167 ,940 ,935 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.27. Análisis alfa de Cronbach por variables 



204 
 

El valor del Alfa de Cronbach está por encima del 0,9, indicando fuerte 
confiabilidad. 

5.4- Análisis de correlaciones 

Se realizó un análisis de correlación de Spearman entre Modelo de negocio, 

Atracción del talento, Liderazgo, Employer branding, retención del talento, 

PRH33, Prácticas de RRHH, Nivel de madurez digital, Cultura organizativa, 

Madurez capacidades y Cociente Mckensey. La norma de Cohen para evaluar 

la fuerza de las relaciones refiere que los coeficientes entre .10 y .29 representan 

un tamaño de efecto pequeño; los coeficientes entre .30 y .49 representan un 

tamaño de efecto moderado y los coeficientes superiores a .50 indican un gran 

tamaño de efecto (Cohen, 1988). 

Relación monotónica. Una correlación de Spearman requiere que la 

relación entre cada par de variables no cambie de dirección (Conover e Iman, 

1981). Esta suposición se infringe si los puntos de la gráfica de dispersión entre 

cualquier par de variables parecen cambiar de una relación positiva a negativa o 

viceversa. La tabla 5.28 presenta las gráficas de dispersión de las correlaciones. 

Se ha agregado una línea de regresión para ayudar a la interpretación. 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



205 
 

 
Fuente: Elaboración propia 

 Tabla nº: 5.28. Análisis de correlaciones 



206 
 

Las correlaciones se examinaron utilizando las correcciones de Holm para 

ajustarlas según las comparaciones múltiples basadas en un valor alfa de 0,05. 

Se observó una correlación positiva entre Modelo de negocio y Atracción del 

talento (rs 0,66, p <001). El coeficiente de correlación entre Modelo de negocio y 

Atracción del talento fue de 0,66, lo que indica un gran volumen de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Modelo de negocio y 

Liderazgo (rs 0,50 euros, p <001). El coeficiente de correlación entre Modelo de 

negocio y Liderazgo fue de 0,50, lo que indica un tamaño de efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Modelo de negocio y 

Employer Branding (rs 0,44, p <001). El coeficiente de correlación entre Modelo 

de negocio y Employer Branding fue de 0,44, lo que indica un tamaño de efecto 

moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Modelo de negocio y 

Cultura de innovación (rs 0,65, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Modelo de negocio y Cultura de innovación fue de 0,65, lo que indica un gran 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Modelo de negocio y 

Retención del talento (rs 0,41, p <001). El coeficiente de correlación entre Modelo 

de negocio y Retención del talento fue de 0,41, lo que indica un tamaño de efecto 

moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Modelo de negocio y 

PRH33 (rs 0,51, p <001). El coeficiente de correlación entre Modelo de negocio 

y PRH33 fue de 0,51, lo que indica un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Modelo de negocio y Nivel 

de Madurez Digital (rs 0,54, p <001). El coeficiente de correlación entre Modelo 



207 
 

de negocio y Nivel de Madurez Digital fue de 0,54, lo que indica un gran tamaño 

de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Modelo de negocio y 

Madurez capacidades (rs 0,38, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Modelo de negocio y Madurez capacidades fue de 0,38, lo que indica un tamaño 

de efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Modelo de negocio y 

Cociente Mckensey (rs 0,30, p <001). El coeficiente de correlación entre Modelo 

de negocio y Cociente Mckensey fue de 0,30, lo que indica un pequeño tamaño 

de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Atracción del talento y 

Liderazgo (rs 0,69, p <001). El coeficiente de correlación entre Atracción del 

talento y Liderazgo fue de 0,69, lo que indica un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Atracción del talento y 

Employer Branding (rs 0,61, p <001). El coeficiente de correlación entre Atracción 

del talento y Employer Branding fue de 0,61, lo que indica un gran tamaño de 

efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Atracción del talento y 

Cultura de innovación (rs 0,79, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Atracción del talento y Cultura de innovación fue de 0,79, lo que indica un gran 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Atracción del talento y 

Retención del talento (rs 0,33, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Atracción del talento y Retención del talento fue de 0,33, lo que indica un tamaño 

de efecto moderado. 



208 
 

Se observó una correlación positiva significativa entre Atracción del talento y 

PRH33 (rs 0,90, p <001). El coeficiente de correlación entre Atracción del talento 

y PRH33 fue de 0,90, lo que indica un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Atracción del talento y 

Nivel de Madurez Digital (rs 0,57, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Atracción del talento y Nivel de Madurez Digital fue de 0,57, lo que indica un gran 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Atracción del talento y 

Madurez capacidades (rs 0,61, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Atracción del talento y Madurez capacidades fue de 0,61, lo que indica un gran 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Atracción del talento y 

Cociente Mckensey (rs 0,28, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Atracción del talento y Cociente Mckense y fue de 0,28, lo que indica un pequeño 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Liderazgo y Employer 

Branding (rs 0,37, p <001). El coeficiente de correlación entre Liderazgo y 

Employer Branding fue de 0,37, lo que indica un tamaño de efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva entre Liderazgo y PRH33 (rs 0,69, p <001). 

El coeficiente de correlación entre Liderazgo y PRH33 fue de 0,69, lo que indica 

un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Liderazgo y Cultura de 

Innovación rs 0,51, p <001). El coeficiente de correlación entre Liderazgo y 

Cultura de innovación fue de 0,51, lo que indica un gran tamaño de efecto. 



209 
 

Se observó una correlación positiva significativa entre Liderazgo y Retención del 

talento (rs 0,40, p <001). El coeficiente de correlación entre Liderazgo y 

Retención del talento fue de 0,40, lo que indica un tamaño de efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Liderazgo y PRH33 (rs 

0,69, p <001). El coeficiente de correlación entre Liderazgo y PRH33 fue de 0,69, 

lo que indica un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Liderazgo y Nivel de 

Madurez Digital (rs 0,37, p <001). El coeficiente de correlación entre Liderazgo y 

Nivel de Madurez Digital fue de 0,37, lo que indica un tamaño de efecto 

moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Liderazgo y Madurez 

capacidades (rs 0,34, p <001). El coeficiente de correlación entre Liderazgo y 

Madurez capacidades fue 0,34, lo que indica un tamaño de efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Liderazgo y Cociente 

Mckensey (rs 0,33, p <001). El coeficiente de correlación entre Liderazgo y 

Cociente Mckensey fue de 0,33, lo que indica un tamaño de efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre el Employer Branding y la 

Cultura de innovación (rs 0,55, p <001). El coeficiente de correlación entre el 

Employer Branding y la Cultura de innovación fue de 0,55, lo que indica un gran 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre el Employer Branding y 

Retención del talento (rs 0,35, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Employer Branding y Retención del talento fue de 0,35, lo que indica un tamaño 

de efecto moderado. 



210 
 

Se observó una correlación positiva significativa entre Employer branding y 

PRH33 (rs 0,56, p <001). El coeficiente de correlación entre Employer branding 

y PRH33 fue de 0,56, lo que indica un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Employer branding y Nivel 

de Madurez Digital (rs 0,19, p .008). El coeficiente de correlación entre el 

Employer branding y Nivel de Madurez Digital fue de 0,19, lo que indica un 

pequeño tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre el Employer branding y 

Cultura de innovación (rs 0,52, p <001). El coeficiente de correlación entre el 

Employer branding y Cultura de innovación fue de 0,52, lo que indica un gran 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre el Employer branding y 

Madurez capacidades (rs 0,39, p <001). El coeficiente de correlación entre el 

Employer branding y Madurez capacidades fue de 0,39, lo que indica un tamaño 

de efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre el Employer branding y 

Cociente Mckensey (rs 0,31, p <001). El coeficiente de correlación entre el 

Employer branding y Cociente Mckensey fue de 0,31, lo que indica un tamaño 

de efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Cultura de innovación y 

Retención del talento (rs 0,30, p <001). El coeficiente de correlación entre Cultura 

de innovación y Retención del talento fue de 0,30, lo que indica un pequeño 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva entre Cultura de innovación y PRH33 (rs 

0,72, p <001). El coeficiente de correlación entre Cultura de innovación y PRH33 

fue de 0,72, lo que indica un gran tamaño de efecto. 



211 
 

Se observó una correlación positiva significativa entre la Cultura de innovación e 

Índice de madurez (rs 0,52, p <001). El coeficiente de correlación entre Cultura 

de innovación e Índice de madurez fue de 0,52, lo que indica un gran tamaño de 

efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Cultura de innovación y 

Madurez capacidades (rs 0,82, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Cultura de innovación y Madurez capacidades fue de 0,82, lo que indica un gran 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Cultura de innovación y 

Cociente Mckensey (rs 0,38, p <001). El coeficiente de correlación entre Cultura 

de innovación y Cociente Mckensey fue de 0,38, lo que indica un tamaño de 

efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Cultura de innovación y 

Prácticas RRHH (rs 0,56, p <001). El coeficiente de correlación entre Cultura de 

innovación y Prácticas RRHH fue de 0,56, lo que indica un gran tamaño de 

efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre la Prácticas RRHH y 

Employer (rs 0,52, p <001). El coeficiente de correlación entre Prácticas RRHH y 

Employer fue de 0,52, lo que indica un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre la Prácticas RRHH y 

Liderazgo (rs 0,69, p <001). El coeficiente de correlación entre Prácticas RRHH 

y Liderazgo fue de 0,69, indicando un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Prácticas RRHH y 

Atracción del talento (rs 0,86, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Prácticas RRHH y Atracción del talento fue de 0,86, lo que indica un gran tamaño 

de efecto. 



212 
 

Se observó una correlación positiva significativa entre la Prácticas RRHH y 

Modelo de negocio (rs 0,59, p < .001). El coeficiente de correlación entre 

Prácticas RRHH y Modelo de negocio FUE de 0,59, lo que indica un gran tamaño 

de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Retención del talento y 

PRH33 (rs 0,44, p <001). El coeficiente de correlación entre Retención del talento 

y PRH33 fue de 0,44, lo que indica un tamaño de efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Retención del talento e 

Nivel de Madurez Digital (rs 0,33, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Retención del talento e Nivel de Madurez Digital fue de 0,33, lo que indica un 

tamaño de efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Retención del talento y 

Cultura de innovación (rs 0,29, p <001). El coeficiente de correlación entre 

Retención del talento y Cultura de innovación fue de 0,29, lo que indica un 

pequeño tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Retención del talento y 

Madurez capacidades (rs 0,18, p .015). El coeficiente de correlación entre 

Retención del talento y Madurez capacidades fue de 0,18, lo que indica un 

pequeño tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Retención del talento y 

Cociente Mckensey (rs 0,16, p .030). El coeficiente de correlación entre 

Retención del talento y Cociente Mckensey fue de 0,16, lo que indica un pequeño 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Retención del talento y 

Practicas RRHH (rs 0,45, p <001). El coeficiente de correlación entre Retención 

del talento y Practicas RRHH fue de 0,45, lo que indica un tamaño de efecto 

moderado. 



213 
 

Se observó una correlación positiva significativa entre PRH33 e Nivel de 

Madurez Digital (rs 0,52, p <001). El coeficiente de correlación entre PRH33 e 

Nivel de Madurez Digital fue de 0,52, lo que indica un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre PRH33 y Cultura de 

innovación (rs 0,69, p <001). El coeficiente de correlación entre PRH33 y Cultura 

de innovación fue de 0,69, lo que indica un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre PRH33 y Madurez 

capacidades (rs 0,55, p <001). El coeficiente de correlación entre PRH33 y 

Madurez capacidades fue de 0,55, lo que indica un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre PRH33 y Cociente 

Mckensey (rs 0,15, p .046). El coeficiente de correlación entre PRH33 y Cociente 

Mckensey fue de 0,15, lo que indica un pequeño tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre PRH33 y Practicas RRHH 

(rs 0,83, p <001). El coeficiente de correlación entre PRH33 y Practicas RRHH 

era de 0,83, lo que indica un gran tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Nivel de Madurez Digital 

y Cultura de innovación (rs 0,56, p <001). El coeficiente de correlación entre Nivel 

de Madurez Digital y Cultura de innovación fue de 0,56, lo que indica un gran 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Nivel de Madurez Digital 

y Madurez capacidades (rs 0,44, p <001). El coeficiente de correlación entre Nivel 

de Madurez Digital y Madurez capacidades fue de 0,44, lo que indica un tamaño 

de efecto moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Nivel de Madurez Digital 

y Cociente Mckensey (rs 0,18, p .015). El coeficiente de correlación entre Nivel 



214 
 

de Madurez Digital y Cociente Mckensey fue de 0,18, lo que indica un pequeño 

tamaño de efecto. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Nivel de Madurez Digital 

y Practicas RRHH (rs 0,45, p <001). El coeficiente de correlación entre Nivel de 

Madurez Digital y Practicas RRHH fue de 0,45, lo que indica un tamaño de efecto 

moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Madurez capacidadesy 

Cociente Mckensey (rs 0,33, p <001). El coeficiente de correlación entre Madurez 

capacidades y Cociente Mckensey fue de 0,33, lo que indica un tamaño de efecto 

moderado. 

Se observó una correlación positiva significativa entre Cociente Mckensey y 

Practicas RRHH (rs 0,30, p <001). La apuesta del coeficiente de correlación entre 

Cociente Mckensey y Practicas RRHH fue de 0,30, lo que indica un tamaño de 

efecto moderado. 

 

5.5- Análisis factorial exploratorio 

Con la finalidad de examinar las preguntas de la investigación, se llevó a cabo 

un análisis factorial exploratorio. El análisis factorial exploratorio identifica la 

estructura factorial de las variables y cualquier relación subyacente entre un 

conjunto de variables de escala. 

Se evaluarán los supuestos de normalidad multivariante, factorabilidad y 

ausencia de multicolinealidad. La suposición de normalidad multivariante sólo es 

necesaria si se utiliza la estimación de máxima verosimilitud para el análisis de 

factores, y no es una suposición con factorización del eje principal. La normalidad 

multivariada supone que cada combinación lineal de las variables sigue una 

distribución normal univariada. La normalidad multivariada se evaluará 

gráficamente trazando las distancias Mahalanobis de los datos frente a los 

cuantiles de una distribución (Salas y Escobedo, 2008). La factoribilidad supone 

que existe al menos cierto nivel de correlación entre las variables, por lo que se 



215 
 

pueden establecer factores coherentes. La factorabilidad se determinará 

mediante la realización de correlaciones de Pearson entre cada par de variables 

(Tabachnick y Fidell, 2013). La ausencia de suposición de multicolinealidad 

requiere que las variables no estén demasiado correlacionadas entre sí. La 

multicolinealidad se examinará calculando el determinante de la matriz de 

correlación para las variables (López, 1998). 

Al determinar el número de factores, los valores propios observados se 

calcularán a partir de la matriz de correlación de Pearson con la diagonal siendo 

reemplazada por las correlaciones múltiples cuadradas (Ledesma y Valero-

Mora, 2007; Montanelli y Humphereys, 1976) para estimar las comunidades 

(DiStefano, Zhu, y Mindrila, 2009; Stewart y Ware, 1992). El número de factores 

se determinará mediante el criterio Kaiser. El número de factores en el modelo 

será igual al número de valores propios observados que tengan un valor mayor 

que uno. El número de factores que tienen un mayor valor observado que su 

contraparte generada aleatoriamente determinará el número de factores 

extraídos para el Análisis Factorial Exploratorio (Ledesma y Valero-Mora, 2007; 

Hayton, Allen y Scarpello, 2004). 

La estructura del factor se evaluará mediante una estimación de máxima 

verosimilitud. Al utilizar la estimación de máxima verosimilitud, se llevará a cabo 

una prueba de bondad de ajuste chi-cuadrado para determinar el ajuste del 

modelo. Las cargas de factores implementan el criterio utilizado por Lee, et al., 

(2012) para la interpretación de factores. El hecho o la estructura son 

examinados por los precedentes y las normas que Costello y Osborne (2005) 

han establecido. 

Normalidad multivariada. Para evaluar la asunción de la normalidad 

multivariada, se calcularon las distancias cuadradas de Mahalanobis y se 

trazaron con los cuantiles de Chi-cuadrado (De Carlo, 1997; Field, 2013). En la 

gráfica de dispersión, la línea sólida representa los cuantiles teóricos de una 

distribución normal. La normalidad se puede asumir, si los puntos forman una 

línea relativamente recta. La gráfica de dispersión para la normalidad se presenta 

en la figura 5.6. Además, ya hemos comprobado la no normalidad de la muestra 

como se ha indicado en el apartado 5.2. 



216 
 

 

Fuente: Elaboración propia 

Figura nº: 5.6. Curva de distancia Mahalanobis. 

Se calcularon correlaciones de Pearson para determinar las intercorrelaciones 

para cada variable. Según Tabachnick y Fidell (2013) los coeficientes de 

correlación deben superar los .30 para justificar la inclusión de los datos en 

factores. Todas las variables tenían al menos un coeficiente de correlación mayor 

que .30 y parecían adecuadas para el análisis de factores. 

Las cargas de factores se interpretan tomando el valor absoluto de cada carga y 

aplicando el criterio sugerido por Comrey y Lee (2013). Los valores mayores que 

.71 se consideran excelentes, los valores entre .63 y .71 son muy buenos, los 

valores entre .55 y .63 son buenos, los valores entre .45 y .55 son justos, y los 

valores entre .32 y .45 son pobres. Tabachnick y Fidell (2013) también 

recomiendan que .32 debe ser el umbral mínimo utilizado para identificar cargas 

de factores significativas.  

El criterio de Kaiser fue elegido para elegir cuántos factores conservar. Según 

esta regla, todos los factores que tienen un valor propio mayor que uno se 

conservan para su interpretación. Los valores propios observados se extrajeron 

de la matriz de correlación con la diagonal de la matriz siendo reemplazada por 

las correlaciones múltiples cuadradas de cada variable (Ledesma, 2007; 



217 
 

Montanelli y Humphereys, 1976) para estimar la comunidad de cada variable 

(DiStefano, Zhu y Mîndrilă., 2009; Stewart y Ware, 1992).  

El análisis factorial exploratorio lo utilizamos para identificar una estructura de 

factores subyacentes al conjunto de todos en su totalidad. Consta de las 

siguientes cuatro fases: 

1- El cálculo de la matriz de correlaciones. Expresa la variabilidad conjunta 

de todas las variables. Aquí calculamos los estadísticos que permitan 

valorar la bondad de ajuste o adecuación de los datos analizados a un 

modelo factorial. Para nuestro modelo hemos utilizado la medida de 

adecuación muestral KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) y la prueba de esfericidad 

de Bartlett. El KMO, compara la magnitud de los coeficientes de 

correlación observados con la magnitud de los coeficientes de correlación 

parcial. 

Baremo de KMO 

KMO ≤ 0,5 Inaceptable 

0,5 ≤ KMO ≤ 0,6 Bajo 

0,6 ≤ KMO ≤ 0,7 Mediocre 

0,7 ≤ KMO ≤ 0,8 Aceptable 

0,8 ≤ KMO ≤ 0,9 Bueno 

0,9 ≤ KMO ≤ 1 Muy bueno 

La prueba de esfericidad de Bartlett. Contrasta si la matriz de 

correlaciones es una matriz de identidad, que indicaría que el modelo 

factorial es inadecuado. Si el nivel crítico (sig.) es mayor que 0.05, no se 

podrá rechazar la hipótesis nula de esfericidad y consecuentemente, no 

se podrá asegurar que el modelo factorial sea adecuado para explicar los 

datos. 

Además, obtenemos la matriz de comunalidades para ver la proporción 

de la varianza explicada por los factores comunes en una variable. El 

Análisis Factorial comienza sus cálculos a partir de lo que se conoce como 

matriz reducida compuesta por los coeficientes de correlación entre las 

variables y con las comunalidades en la diagonal. 



218 
 

2- La varianza total explicada y la extracción del número óptimo de factores. 

Junto con el gráfico de sedimentación. 

3- La rotación de la solución para facilitar su interpretación. Se obtiene 

mediante la matriz de factor rotado.  

4- La estimación de las puntuaciones de los sujetos en las nuevas 
dimensiones. 

Prueba de KMO y Bartlett 

Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo ,861 

Prueba de esfericidad de Bartlett Aprox. Chi-cuadrado 2331,067 

gl 55 

Sig. ,000 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.29. Prueba de KMO y Barlett. 

 
Comunalidades 

 Inicial Extracción 

97- NIVEL DE MADUREZ ,508 ,567 

Cociente Mckensey ,256 ,141 

Cociente Digital ,385 ,284 

ERH33 ,865 ,887 

Prácticas de RRHH ,815 ,843 

Atracción del talento ,876 ,910 

Retención del talento ,208 ,138 

Employer branding ,472 ,441 

Modelo de negocio ,537 ,560 

Cultura organizativa ,655 ,682 

Liderazgo ,696 ,680 

Método de extracción: máxima verosimilitud. 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.30. Análisis de comunalidades. 
 

Prueba de bondad de ajuste 

Chi-cuadrado gl Sig. 



219 
 

176,955 34 ,000 

Fuente: Elaboración propia 
Tabla nº: 5.31. Prueba de bondad de ajuste (Chi cuadrado). 
 
 

Varianza total explicada 

Factor 

Autovalores iniciales 

Sumas de cargas al cuadrado 

de la extracción Sumas de cargas al cuadrado de la rotación 

Total 

% de 

varianza 

% 

acumulado Total 

% de 

varianza 

% 

acumulad

o Total % de varianza % acumulado 

1 5,630 51,178 51,178 5,240 47,635 47,635 3,720 33,816 33,816 

2 1,274 11,584 62,762 ,893 8,122 55,758 2,414 21,941 55,758 

3 ,907 8,248 71,010       
4 ,798 7,254 78,264       
5 ,699 6,355 84,619       
6 ,573 5,213 89,831       
7 ,403 3,659 93,491       
8 ,318 2,892 96,383       
9 ,198 1,798 98,181       
10 ,110 ,997 99,178       
11 ,090 ,822 100,000       
Método de extracción: máxima verosimilitud. 

Fuente: Elaboración propia 
Tabla nº: 5.32. Varianza total explicada. 

 
Matriz factorial 

 
Factor 

1 2 

97- NIVEL DE MADUREZ ,550 ,515 

Cociente Mckensey ,371 -,056 

Cociente Digital ,495 ,196 

PRH33 ,937 -,096 

Prácticas de RRHH ,904 -,162 

Atracción del talento ,954 -,006 

Retención del talento ,364 ,077 

Employer branding ,639 -,182 

Modelo de negocio ,521 ,537 

Cultura organizativa ,696 ,444 

Liderazgo ,809 -,160 

Método de extracción: máxima verosimilitud. 

a. 2 factores extraídos. 4 iteraciones necesarias. 



220 
 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.33. Matriz factorial. 
 
 
 

Matriz de factor rotado 

 
Factor 

1 2 

97- NIVEL DE MADUREZ ,217 ,722 

Cociente Mckensey ,349 ,137 

Cociente Digital ,330 ,418 

PRH33 ,859 ,387 

Prácticas de RRHH ,863 ,314 

Atracción del talento ,828 ,473 

Retención del talento ,276 ,249 

Employer branding ,644 ,163 

Modelo de negocio ,181 ,726 

Cultura organizativa ,379 ,734 

Liderazgo ,780 ,268 

Método de extracción: máxima verosimilitud.  

 Método de rotación: Varimax con normalización Kaiser. 

a. La rotación ha convergido en 3 iteraciones. 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.34. Matriz de factores rotados. 
 

El análisis factorial (extracción de ejes principales y rotación de dichos ítems) 

replicó de nuevo una estructura de 2 factores que explican el 62,75% de la 

varianza, con una medida satisfactoria de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-

Olkin (índice KMO) de .861. Asimismo, los resultados de la prueba de esfericidad 

de Bartlett son favorables (Chi- cuadrado) = 176,955, sig. < .001). El objetivo de 

la interpretación de la matriz factorial rotada consiste en identificar cada una de 

las dimensiones latentes extraídas. Se efectúa eligiendo para cada factor las 

variables iniciales que tengan unas correlaciones con el factor que sean las más 

elevadas (próximas a +1 ó a –1). La saturación de factores transforma la matriz 

factorial inicial en otra denominada matriz factorial rotada, de más fácil 

interpretación. La matriz factorial rotada (Varimax) es una combinación lineal de 



221 
 

matriz factorial y explica la misma cantidad de varianza inicial. Nuestra matriz 

rotada nos muestra las correlaciones significativas en cada factor. 

5.6 Validación del modelo de investigación 

Para responder la pregunta de investigación, se realizará un análisis de 

modelado de ecuaciones estructurales (SEM), que evalúa si las variables 

latentes se describen adecuadamente por las variables indicadoras, así como 

las regresiones que se pueden incluir en el análisis. 

A partir de nuestros datos construimos un primer modelo estructural, incluyendo 

todas las variables, sin determinar la posible mediación de alguna de estas 

variables. En la modelación de ecuaciones estructurales (SEM, por sus siglas en 

inglés) existen dos enfoques: el primero se basa en el análisis de estructuras de 

covarianza (CB, por sus siglas en inglés), el cual es recomendable cuando se 

contrastan teorías, pruebas de hipótesis o en el diseño de nuevas teorías, 

partiendo de la teoría y de investigaciones previas. El segundo es el enfoque de 

mínimos cuadrados parciales (PLS, por sus siglas en inglés) basado en el 

análisis de la varianza (Martínez y Fierro, 2018). 

El uso de SEM se ha convertido en una práctica habitual en la investigación en 

Ciencias Sociales, cuando el objetivo es analizar relaciones causa-efecto entre 

variables latentes (Hair, Ringle y Sarstedt, 2011), especialmente cuando se 

desea examinar fenómenos no observables como actitudes, percepciones e 

intenciones del individuo (Hair et al., 2017). La razón principal es el enfoque 

basado en variables latentes (no observadas) medidas a partir de múltiples 

indicadores, variables observadas o manifiestas. En resumen, el enfoque SEM 

permite incorporar variables conceptualmente complejas a los modelos, 

examinar simultáneamente diferentes relaciones de dependencia, así como 

predecir múltiples variables dependientes. De esta forma, SEM evalúa: el modelo 

de medida, en el que se analizan las relaciones entre las variables latentes y sus 

indicadores, y el modelo estructural, en el que se plantean las relaciones entre 

las variables latentes (Rufín y Medina, 2012, p. 175). 

Mientras CB-SEM estima unos parámetros para el modelo de forma que la matriz 

de covarianzas obtenida se ajuste a la observada en la muestra, PLS-SEM trata 

de maximizar la varianza de todas las variables dependientes (Hair et al., 2011; 



222 
 

Rufín y Medina, 2012). La finalidad del enfoque clásico de estimación basado en 

covarianzas (CB-SEM) es estimar los parámetros del modelo de forma que la 

matriz de varianzas y covarianzas teórica se parezca lo máximo posible a la 

realidad, es decir, a la matriz de varianzas y covarianzas muestral. En la medida 

en que el ajuste sea bueno el modelo teórico puede considerarse una 

representación fiable de la realidad (Chin y Newsted, 1999). Este enfoque 

emplea medidas generales de bondad de ajuste para evaluar hasta qué punto el 

modelo hipotético se ajusta a los datos observados. Por tanto, el análisis se 

orienta en la teoría, y hace hincapié en la transición del análisis exploratorio al 

confirmatorio (Jöreskog y Wold, 1982). 

Por su parte, el enfoque PLS-SEM es totalmente opuesto. En lugar de intentar 

ajustar las matrices de varianzas y covarianzas teórica y muestral, se basa en la 

estimación de mínimos cuadrados con el objetivo de maximizar la varianza 

explicada de las variables latentes dependientes por parte de las variables 

latentes independientes (Haenlein y Kaplan, 2004). PLS está dirigido 

esencialmente al análisis causal predictivo, por lo que es más apropiado para 

analizar modelos causales complejos con poca fundamentación teórica, con el 

fin de maximizar el poder predictivo de los factores determinantes hacia el 

constructo dependiente. 

En este sentido, en las investigaciones del ámbito empresarial, las muestras de 

datos suelen ser pequeñas, las teorías no están minuciosamente desarrolladas, 

los datos tienden a presentar distribuciones no normales, se utilizan tanto 

indicadores formativos como reflectivos, y existe un interés por predecir la 

variable dependiente como variable principal para explicar una relación de 

causalidad (Hair et al., 2014). Asimismo, PLS se ha convertido en el método de 

elección para el análisis estadístico en los estudios basados en modelos de 

aceptación de la tecnología (Gefen y Straub, 1997). Todo ello estaría 

estrechamente relacionado con la orientación de nuestra investigación, en la cual 

pretendemos predecir simultáneamente múltiples relaciones entre distintas 

variables. 

El modelo de medición estima las relaciones entre las variables observadas, 

también denominadas indicadores y variables latentes. Este es el mismo marco 



223 
 

utilizado en el análisis factorial. Aquí, como es habitual para SEM, "indicadores" 

se refiere a una variable que está directamente asociada con una variable 

latente; de manera que diferencias en los valores de las variables latentes, 

supone diferencias en el valor del indicador. Segundo, el modelo estructural 

desarrolla las relaciones entre las variables latentes (Stein Morris y Nock, 2012). 

Para seleccionar el uso de la técnica PLS-SEM, (Hair et al., 2017) consideran la 

premisa del objetivo de la investigación. Si el objetivo clave es la predicción de 

constructos, es recomendable hacer uso de esta técnica. El resultado con las 

escalas recodificadas de nuestro modelo refleja el siguiente diseño modelo 

estructural.  

Fundamentalmente PLS-PM utiliza dos modelos de medida, los formativos o 
reflexivos. En el caso del modelo formativo las medidas son constructos latentes 

compuestos por indicadores de medida, siendo estos la causa o antecedentes 

del constructo (Diamantopoulos y Winklhofer, 2001). En los modelos reflexivos, 

los indicadores de la variable latente son competitivos entre sí y representan 

manifestaciones de la variable latente. La relación causal va de la variable latente 

a los indicadores y un cambio en aquella será reflejado en todos sus indicadores. 

Los dos modelos de medición difieren en la prioridad causal entre la variable 

latente y sus indicadores (Bollen, 1989). 

Los modelos reflectivos asumen que el factor (variable latente) es la “realidad” y 

las variables medidas son una muestra de posibles indicadores de esa realidad. 

Si renunciamos a un indicador puede que no importe mucho, ya que los demás 

indicadores son también representativos y la variable va a mantener su 

significado. En los modelos formativos, si renunciamos a un indicador el 

significado de la variable latente va a cambiar. 

El proceso comienza con el algoritmo PLS-PM, el cual es un proceso iterativo 

utilizando variables manifiestas estandarizadas. Este algoritmo nos permite 

calcular los pesos externos, las puntuaciones de las variables latentes y las 

cargas. Es un procedimiento parcial, ya que analiza los bloques de uno en uno 

utilizando regresiones lineales simples y múltiples de forma alterna.  

El proceso del algoritmo consta de las siguientes etapas: 



224 
 

1- Primera etapa: se obtiene los pesos para conseguir las puntuaciones de 

las variables latentes. 

2- Segunda etapa: se realiza la estimación del coeficiente de ruta realizando 

regresiones entre las puntuaciones estimadas de las variables latentes de 

acuerdo con el sistema de relaciones estructurales especificadas. 

3-  Tercera etapa: Obtención de las cargas mediante correlaciones entre las 

variables latentes y manifiestas. 

A continuación, realizamos la representación gráfica del análisis de ruta (Path 

análisis) para obtener un diagrama de flujo de las interdependencias entre las 

variables latentes del modelo y sus indicadores. Obtenemos la relación causal 

entre las variables integrantes del modelo, los datos de fiabilidad, coeficientes de 

regresión estandarizados (coeficientes path) y coeficientes de determinación 

como se explican a continuación del diagrama. Recordamos que las variables 

latentes son elipses y los indicadores de las variables rectángulos. Para realizar 

la ecuación estructural, hemos optado por crear dos variables latentes: la 

transformación digital (Cociente Mckensey, Madurez capacidades y Madurez 

digital) y los indicadores de transformación digital (Liderazgo, Cultura 

organizativa y Modelos de negocio). Además, tenemos otras tres variables 

latentes correspondientes a las variables dependientes del modelo (Gestión del 

talento, Atracción del talento y Retención del talento). En esta situación, ya 

podemos realizar el contraste de hipótesis según nuestro modelo de estudio: 



225 
 

 

Fuente: Elaboración propia 

Figura nº:5.7. Modelo de investigación 

En primer lugar, evaluamos el modelo externo (outer model) utilizando los 

parámetros, a través del software de análisis estadístico Smart PLS (Ringle, 

Wende y Becker, 2015). Utilizamos los valores AVE (varianza promedio 

extraída), siendo significativos los valores superiores a 0,50. De esta forma 

analizamos la validez discriminante. 

Posteriormente, se procedió a la evaluación del modelo interior (inner model) 

para poner a prueba las hipótesis establecidas en el diagrama de trayectorias 



226 
 

inicialmente planteado (figura 5.6.). Los criterios utilizados para evaluar un 

modelo interior implican la revisión del coeficiente de determinación R2, los 

coeficientes de trayectoria estandarizados, los estadísticos – t y los niveles de 

significancia. 

El análisis bootstrapping, nos ofrece la significatividad de las relaciones entre 

constructos, para posteriormente realizar el contraste de hipótesis. 

5.6.1- Diagrama PLS: representación gráfica del modelo propuesto 

 

Fuente: Elaboración propia 

Figura nº: 5.8. Algoritmo del modelo de investigación. 

En este modelo se aprecia el análisis de fiabilidad y validez, las cargas factoriales 

de cada indicador, los coeficientes de regresión estandarizados o coeficientes 

path y el R2.  

 



227 
 

5.6.2- Evaluación del modelo de medida 

5.6.2.1- Análisis de fiabilidad y validez del modelo de medida 

Para evaluar el modelo de medida procedemos al análisis de fiabilidad y validez 

de éste. La consistencia interna indica la fiabilidad del constructo. El software 

SmartPLS proporciona el índice de fiabilidad compuesta (IFC) y el alfa de 

Cronbach. La fiabilidad compuesta es más adecuada que el alfa de Cronbach 

para PLS, al no asumir que todos los indicadores reciben la misma ponderación 

(Chin, 1998). Nunnally y Bernstein (1994) sugieren validar estos indicadores con 

un valor de al menos 0.7 (Prieto y Delgado, 2010), considerado como un nivel 

“modesto” principalmente para investigaciones exploratorias y valores de 0.8 o 

0.9 para etapas más avanzadas de la investigación. El alfa de Cronbach nos 

indica la fiabilidad de un conjunto de indicadores para medir un constructo 

evaluado. En caso de obtener más de un constructo, en el análisis factorial 

desarrollado, este índice no es adecuado, ya que no tiene en cuenta la influencia 

que los otros constructos pueden tener sobre el medido. Se trata de un 

estadístico sesgado (Dunn, Baguley y Brunsden, 2014). Por este motivo la 

solución al problema anterior es el cálculo del Índice de la Fiabilidad 
Compuesta (Fornell y Larcker, 1981), que se interpreta como el alfa de 

Cronbach, pero tiene en cuenta las interrelaciones de los constructos extraídos. 

Su fórmula es para un factor j: 

 

Donde: 

aij= carga factorial estandarizada de cada uno de los i indicadores que cargan sobre el factor   

Var (Eij) = varianza del término de error asociado a cada uno de los i indicadores del factor j. 

Teniendo en cuenta que este error (Eij) también se puede calcular como: 1 - aij^2  

La validez convergente indica que un conjunto de indicadores, ítems o reactivos 

representan a un único constructo subyacente (Henseler, Ringle y Sinkovics, 

2009), lo cual es validado con la AVE, que mide que la varianza del constructo 

se pueda explicar a través de los indicadores elegidos (Fornell y Larcker, 1981). 

[SUM (aij)]^2 
IFC =   __________________________ 
                  [SUM (aij)]^2+SUM Var(Eij) 
 



228 
 

La AVE deberá ser mayor o igual a 0.50 y proporciona la cantidad de varianza 

que un constructo obtiene de sus indicadores en relación con la cantidad de 

varianza debida al error de medida; esto significa que cada constructo o variable 

explica al menos el 50% de la varianza de los indicadores. Con el AVE 

obtenemos la validez divergente.  

Fiabilidad y validez de 
constructo Alfa de Cronbach 

Correlación 
de Spearman 

Fiabilidad 
compuesta 

Varianza 
extraída 

Indicadores de 
transformación digital 0,744 0,761 0,853 0,659 

Madurez digital 0,681 0,685 0,797 0,576 

Atracción del talento 0,788 0,880 0,962 0,926 

Gestión del talento 0,927 0,928 0,965 0,932 

Retención del talento 0,692 0.726 0,748 0,525 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.35. Análisis de fiabilidad y validez de constructo. 

 

Fuente: Elaboración propia 

Figura nº: 5.9. Representación de la fiabilidad compuesta. 

Mediante la fiabilidad del constructo o variable latente, podemos observar la 

consistencia de sus indicadores; es decir, las correlaciones simples de las 

medidas o indicadores con su respectivo constructo y valorada examinando las 

cargas o pesos factoriales (ƛ). Carmines y Zeller (1979) consideran adecuadas 

las cargas factoriales mayores a 0.707. Por tanto, se sugiere que indicadores 

con cargas menores a este rango deben ser eliminados (Hair, Ringle y Sarstedt, 

2011). Cuando un indicador tenga una carga menor al indicado, este podrá ser 

eliminado y nuevamente correr el modelo para estimar los resultados (Urbach y 



229 
 

Ahlemann, 2010). La figura 5.8. muestra valores significativos que indican la 

consistencia interna que junto a la tabla anterior permite ver del indicador. En el 

algoritmo PLS la fiabilidad compuesta es superior a 0,8 en todos los casos. La 

correlación de Spearman ofrece un valor significativo, excepto en transformación 

digital que está por debajo del 0,7, pero aun así hay relación positiva cercana al 

límite. El software smartPLS, puede ofrecer un valor del alfa de Cronbach o el 

Rho de Spearman, diferente al software SPSS 25, por ello los autores 

recomiendan tomar como referencia una validez compuesta mayor que 0,7 (Hair 

et al, 1999; Malhotra, 2004). En cuanto al valor de la varianza extraída, todos los 

valores están por encima del 0,5, lo que nos indica que los factores son válidos 

a nivel convergente. 

Validez discriminante 
Indicadores de 
transformación 

digital 
Transformación 

digital 
Atracción 
del talento 

Gestión del 
talento 

Retención 
del talento 

Indicadores de 
transformación digital 0.812         
Madurez digital 0,644 0,759       
Atracción del talento 0,779 0,758 0,905     
Gestión del talento 0,803 0,573 0,862 0,965   
Retención del talento 0,627 0,600 0,811 0,765 0,809 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.36. Análisis de validez discriminante. 

El criterio clásico utilizado es el de Fornell y Larcker (1981), que recomiendan 

que la raíz cuadrada de la varianza media extraída (AVE) sea mayor a las 

correlaciones que presentan un constructo con el resto de los constructos. Al 

resultar superior la raíz cuadrada en todos los casos se asume que el modelo es 

válido de forma discriminante. 

5.6.2.2- Análisis de cargas factoriales 

Cargas factoriales Atracción 
del talento 

Gestión 
del talento 

Indicadores de 
transformación 

digital 
Retención 
del talento 

Transformación 
digital 

V61       0.756   
V63       0.624   
V64       0. 789   
V65       0.556   
V19       0.637   
V20       0.736   
V30       0.756   



230 
 

V32       0.568   
V33       0.630   

Atracción del talento 0.941         
Employer Branding 0.869         
Prácticas RRHH   0,967       
PRH33    0,964       
Madurez digital         0,799 
Cociente Mckensey         0,672 
Madurez Capacidades         0,798 
Modelo de negocio     0.759     
Cultura innovación     0.843     
Liderazgo     0.831     

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.37. Análisis de cargas factoriales. 

Las cargas factoriales son superiores a 0,707, excepto en la Cociente Mckensey 

y los indicadores 63, 65, 32 y 33 que son ligeramente inferior. 

5.6.3- Evaluación del modelo estructural 

A continuación, analizamos el modelo estructural y así podremos contrastar las 

hipótesis del modelo de investigación. Para ello, debemos realizar el análisis 

PLS-SEM sin el efecto moderador. Un modelo de ruta PLS sin moderación 

incluye solo los efectos principales entre las variables latentes en el modelo 

estructural. El modelo de efectos principales se convierte en un modelo 

moderador después de incluir un término de producto y su efecto de interacción 

(o moderación). En un modelo moderador, los efectos principales cambian a 

efectos simples (o únicos) (Henseler y Fassott, 2010). Esta distinción es 

importante y debe tenerse debidamente en cuenta al interpretar los resultados 

de PLS-SEM. Mientras que un efecto principal cuantifica el cambio en el nivel de 

la variable dependiente cuando la variable independiente considerada se 

incrementa en una unidad y todas las demás variables independientes 

permanecen constantes (ceteris paribus); un efecto simple cuantifica el cambio 

en el nivel de la variable dependiente cuando la variable independiente se 

incrementa en una unidad, la variable que interactúa tiene un valor de cero y 

todas las demás variables independientes permanecen constantes. Henseler y 

Fassott (2010) y Hair et al. (2013) proporcionan explicaciones detalladas y 

ejemplos sobre pruebas de efectos moderadores en PLS-SEM. 



231 
 

5.6.3.1- Análisis de los coeficientes path 

La magnitud de los coeficientes path se observan como valores estandarizados 

en un rango +1 a -1; cuanto mayor sea el valor significa mayor relación 

(predicción) entre constructos y entre más cercana a 0, menor será la 

convergencia al constructo. Si el resultado de un valor path es contrario al signo 

postulado en la hipótesis, indica que la hipótesis será rechazada. 

Coeficientes Path 
Indicadores de 
transformación 

digital 
Transf. 
digital 

Atracción 
del talento 

Gestión del 
talento 

Retención 
del talento 

Indicadores de 
transformación digital  0,638 0.669 0,737 0,326 
Transformación digital   0,556 0,613 0,624 
Atracción del talento    0.648  
Gestión del talento      
Retención del talento      

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº5.38. Análisis de coeficientes path. 

Los coeficientes path muestran valores entre +1 y -1. En la tabla se observan relaciones 

significativas y moderadas.  

5.6.3.2- Coeficiente de determinación R2 y distribución f2: 

Falk y Miller (1992) consideran que un R2 debe tener un valor mínimo de 0.10; 

Chin (1998) considera 0.67, 0.33 y 0.10 (sustancial, moderado y débil); mientras 

que Hair et al. (2017) recomiendan 0.75, 0.50, 0.25 (sustancial, moderado y 

débil). Hair et al. (2017) argumentan que la PLS-SEM presenta varias ventajas 

en comparación con otras técnicas SEM. Dichas ventajas son las siguientes: 

1) La PLS-SEM tiene como objetivo maximizar la cantidad de varianza explicada 

(maximiza el coeficiente de determinación [R 2]) 

2) En la evaluación del modelo global (estimación del modelo de medida) no se 

establecen criterios de bondad de ajuste, sino que se evalúan por separado las 

medidas reflectivas y formativas. 

3) La evaluación estructural del modelo analiza los R2, el tamaño y la significancia 

de los coeficientes de regresión estandarizados o coeficientes path. 



232 
 

4) El algoritmo básico de la PLS sigue un enfoque de dos pasos. El primero se 

refiere a la estimación iterativa de las puntuaciones de las variables latentes. El 

segundo se refiere a la estimación final de los pesos, cargas y coeficientes path 

por medio de la estimación de mínimos cuadrados ordinarios (múltiples y 

sencillos) y en el análisis de componentes principales (Henseler, Ringle y 

Sarstedt, 2015). 

Coeficiente de 
determinación R2 R2 ajustado 

Indicadores Transf. 
digital 0,395 0,389 
Atracción del talento 0.642 0.635 
Gestión del talento 0,642 0,635 
Retención del talento 0,547 0,538 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.39. Análisis de coeficientes de determinación. 

Los resultados son moderados, pero todos los factores están por encima de 0,20. 

En este análisis encontramos que el R2 para atracción del talento y gestión del 

talento es sustancial, para retención del talento es moderado y para 

transformación digital es débil. Todos están por encima de 0,20 lo que, valida la 

ecuación al ser explicada la varianza al menos por un 20%. 

La distribución f2 es una distribución de probabilidad continua. Mide los cambios 

en el R2. Un valor 0.03 representa un efecto f bajo, un valor 0.15 representa un 

efecto medio y 0.35 un efecto alto. 

Coeficiente f2 
Indicadores de 
transformación 

digital 
Madurez 

digital 
Atracción 
del talento 

Gestión del 
talento 

Retención 
del talento 

Indicadores de 
transformación digital    0.739 0.738 0.188 
Madurez digital 0,653   0.184 0.267 0.377 
Atracción del talento           
Gestión del talento           
Retención del talento           

Fuente: Elaboración propia 

Tabla, nº: 5.40. Análisis de la distribución f2.  

Todos los efectos de la variable “indicadores de la transformación digital” son 

altos y los valores la variable “transformación digital” son medios. 

 



233 
 

5.6.3.3- Análisis de multicolinealidad 

La colinealidad aumenta los errores estándar. Una regla común es que existe 
multicolinealidad cuando el factor de inflación de la varianza (VIF) es mayor a 4.0 
(Hair et al., 2017). 
 

Estadísticos de colinealidad VIF 
V61 1.528 
V63 1.652 
V64 1.419 
V65 1.464 
V19 1.467 
V20 1.389 
V30 1.142 
V32 1.551 
V33 1.507 

Atracción del talento 0.941 
Employer 0.869 
Prácticas RRHH 1.956 
PRH33  1.987 
Madurez digital 1.359 
Cociente Mckensey 1.128 
Madurez capacidades 1.393 
Modelo de negocio 1.469 
Cultura innovación 1.675 
Liderazgo 1.417 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.41. Análisis de multicolinealidad. 

No hay muestras de colinealidad, porque ningún elemento está por encima del 
umbral de 5. 
 

5.6.4- Bootstrapping 

Dado que la distribución de PLS es desconocida no se puede testar la 

significancia convencional. Es decir, al no haber normalidad de la muestra no se 

aplican pruebas paramétricas convencionales. A través de la técnica de 

bootstrapping se analiza la robustez de las cargas de los indicadores y si las 

relaciones entre variables son significativas. A partir de la distribución de las 

submuestras obtenidas obtenemos su error tipo que nos servirá para calcular la 

t de Student, de acuerdo con la fórmula conocida 𝑡𝑡=𝑏𝑏/𝑆𝑆𝑏𝑏  



234 
 

Donde b es el coeficiente path y Sb el error tipo. El resultado es la t de Student, 

que como se sabe es significativo para valores de 1.96 (0.05) y 2.58 (0.01), (Hair 

et al, 2018). 

 

Fuente: Elaboración propia 

Figura nº: 5.10. Representación gráfica del Bootstrapping del modelo estructural 

 

Estadísticos T 
(Bootstrapping) 

Muestra 
original 

Media de 
la muestra 

Desviación 
estándar 

Estadísticos 
T  P Valores 

Indic_Transf_Digital-
>Atracción Talento 0.697 0.700 0.069 10.132 0.000 

Indic_Transf_Digital-
>Gestión Talento 0.660 0.665 0.069 9.610 0.000 

Indic_Transf_Digital-
>Retención Talento 0.281 0.309 0.147 

 
1.987 

 
0.008 

Madurez Digital-
>Atracción Talento 0.234 0.241 0.086 1.998 0.047 

Madurez Digital-
>Gestión Talento 0.200 0.199 0.112 2.664 0.008 



235 
 

Madurez Digital-
>Retención Talento 0.530 0.506 0.134 3.960 0.000 

Madurez Digital>Indic. 
Transf_Digital 0.628 0.635 0.053 11.793 0.000 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.42. Estadísticos t ≥ 1.96 P Valores ≤ 0.05 

Todos los factores tienen un T > a 1,96 y P< 0.005. 

5.6.5- Análisis de la relevancia predictiva: Blindfolding 

La finalidad del análisis de la validez del modelo es predecir las variables 

dependientes, con este objetivo analizamos la capacidad predictiva del modelo. 

Blindfolding es una técnica de reutilización de muestras. Permite calcular el valor 

de Q² de Stone-Geisser (Stone, 1974; Geisser, 1974), que representa un criterio 

de evaluación para la relevancia predictiva validada cruzada del modelo de ruta 

PLS. El valor de Q2 debe ser positivo por encima de cero. En la tabla 5.43. se 

puede observar que los valores para los constructos dependientes el valor Q2 

es mayor que cero. 

Test Stone-Geisser Q2 Q2 
Gestión del talento 0,626 

Atracción del talento 0,599 

Retención del talento 0,201 

Transformación digital 0,315 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.43. Análisis del test Stone-Geisser Q2. 

5.6.6- Ajustes del modelo 

RMSEA SRMR 

0.07 0.09 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.44. Análisis RMSA y SRMR. 

El SRMR es una medida del ajuste aproximado del modelo. El indicador mide la 

diferencia entre la matriz de correlación observada y la matriz de correlaciones 

implícita del modelo. Por convención, el modelo tiene un buen ajuste cuando el 



236 
 

SRMR toma valores por debajo del 0.08 (Hu y Bentler, 1998). Otros autores 

aceptan un valor menor a 0.10. El RMSEA es una medida utilizada solo en los 

modelos reflectivos puros y mide el grado de correlación de los residuos del 

modelo externo. Los valores cercanos a 0 indican un buen ajuste del modelo. 

5.6.7- Análisis de terceras variables: Variables mediadoras y moderadoras 

El modelo de relaciones completo incluye variables mediadoras y moderadoras 

que buscan explicar la influencia de los indicadores de la transformación digital 

y la transformación digital sobre la gestión, atracción y retención del talento. Por 

este motivo, se ejecutó un análisis multigrupo con el objeto de contrastar las 

cuatro hipótesis de moderación que incluyen a las variables moderadoras. 

5.6.7.1- Variables mediadoras 

En primer lugar, para probar la mediación se deben realizar las tres ecuaciones 

de regresión siguientes. La primera, entre el mediador y la variable 

independiente. La segunda, entre la variable independiente y la variable 

dependiente. La tercera, entre las tres variables implicadas. Para cada ecuación 

se obtienen coeficientes separados. Se produce mediación cuando se cumplen 

las siguientes condiciones: 

1) La variable independiente influya en la variable mediadora en la primera 

ecuación. 

2) La variable independiente muestre un efecto sobre la variable dependiente en 

la segunda ecuación. 

3) La variable mediadora influya en la variable dependiente en la tercera 

ecuación. 

Si estos requisitos se cumplen, entonces al ejecutar el análisis de regresión de 

la variable independiente y la variable mediadora sobre la variable dependiente, 

la variable independiente queda reducida a un coeficiente no significativo. Esto 

es, se produce mediación cuando la variable independiente no influye 

significativamente al incluir en la ecuación al mediador. 

La forma de evaluar la mediación tiene una considerable atención en la 

investigación metodológica. Para nuestro análisis nos basamos en Zhao, Lynch 



237 
 

y Chen (2010), quien ofrece una síntesis de investigaciones previas sobre 

análisis de mediación. Los autores caracterizan dos tipos de no mediación: 

• No mediación directa solamente: el efecto directo es significativo, pero no 

el efecto indirecto. 

• No mediación sin efecto: ni el efecto directo ni el indirecto son 

significativos. 

Además, identifican dos tipos de mediación: la mediación puede no existir en 

absoluto (es decir, la no mediación directa y la no mediación indirecta) o en caso 

de mediación, el mediador influye en algunas (es decir, mediación competitiva) 

o para toda la relación observada entre dos variables latentes (es decir, 

mediación indirecta). En ese sentido, el procedimiento de Zhao et al. (2010) 

corresponde estrechamente al concepto de Baron y Kenny (1986) de mediación 
parcial y mediación completa. 

En nuestro modelo encontramos los siguientes resultados mediante el 

smartPLS: 

 Efectos 
indirectos 

Desviación 
estándar Valores t  

P 
Valores 

Mad. Digital>Indicadores de transformación 
digital_->Atracción del talento 0,438 0,060 7.325 0,000 
Mad. Digital>Indicadores de transformación 
digital_->Gestión del talento 0,415 0,057 7.264 0,000 
Mad. Digital>Indicadores de transformación 
digital->Retención del talento 0,208 0,079 1.978 0,038 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.45. Análisis de la mediación mediante efectos indirectos. 

 

Nuestro análisis inicial, encuentra apoyo general a una relación mediadora 

hipotética basada en un efecto indirecto significativo y debido a este efecto 

encontramos apoyo para la relación mediadora hipotética de la transformación 

digital con los indicadores de transformación digital y la atracción, gestión y 

retención del talento. Por ello, llegamos a la conclusión de que transformación 

digital media parcialmente la relación, ya que tanto los efectos directos como 

los indirectos son significativos, una vez realizado el Bootstrapping, lo que da 

soporte al modelo hipotético. 



238 
 

 

5.6.7.2- Variables moderadoras 

La moderación describe una situación en la que la relación entre dos 

construcciones no es constante, sino que su intensidad varía en función de los 

valores de una tercera variable, denominada variable moderadora. La variable 

moderadora cambia la fuerza o incluso la dirección de una relación entre dos 

construcciones en el modelo (Hair et al., 2017). Estas variables no habían sido 

incorporadas en el modelo para poder validar la significatividad del efecto directo 

entre los constructos (Hair et al, 2017). 

Los moderadores pueden estar presentes en modelos estructurales en 

diferentes formas. Pueden representar rasgos observables como el número de 

empleados, pero también pueden representar rasgos inobservables como el 

concepto de talento que tiene la empresa. Los moderadores se pueden medir 

con un solo elemento o varios elementos y utilizando indicadores reflexivos o 

formativos. La diferenciación más importante, sin embargo, se relaciona con la 

escala de medición del moderador, que implica distinguir entre moderadores 

categóricos (típicamente dicotómicas) y continuos. 

Cuando el objetivo es determinar si el moderador ejerce o no un efecto 

significativo en la relación, se suele utilizar el enfoque de dos etapas. Este 

enfoque produce altos niveles de potencia estadística en comparación con el 

enfoque de ortogonalización y especialmente con el enfoque del indicador de 

producto. 

Chin et al. (2003) propuso el enfoque de dos etapas como medio para realizar 

un análisis de moderación cuando la construcción exógena y/o el moderador 

se miden formativamente. La aplicación general del enfoque de dos etapas 

tiene sus raíces en su explotación explícita de la ventaja de PLS-SEM para 

estimar las puntuaciones de las variables latentes (Henseler y Chin, 2010; 

Rigdon et al., 2010). Las dos etapas son las siguientes: 

Etapa 1: Se estima que el modelo de efectos principales (es decir, sin el 

término de interacción) obtiene las puntuaciones de las variables latentes. 

Éstos se guardan para su posterior análisis en la segunda etapa. 

Etapa 2: Las puntuaciones de variables latentes de la variable latente exógena 



239 
 

y la variable moderadora de la etapa 1 se multiplican para crear una medida de 

un solo elemento utilizada para medir el término de interacción. Todas las 

demás variables latentes se representan mediante elementos individuales de 

sus puntuaciones de variables latentes de la Etapa 1. 

Con la finalidad de mostrar de forma más clara las relaciones de moderación, 

introducimos las variables moderadoras de una en una. 

 

 

 
 

 

Fuente: Elaboración propia. 



240 
 

Figura nº: 5.11. Representación gráfica del análisis Bootstrapping de las variables 

moderadoras número de empleados y talento. 

Resultados del efecto de moderación de las variables número de empleados y 

talento, con la variable independiente Indicadores de transformación digital y las 

variables dependientes gestión, atracción y retención del talento: 

  
Muestra 
original 
(O) 

Media 
de la 
muestra 
(M) 

Desviación 
estándar 
(STDEV) 

Estadísticos 
t  

P 
Valores 

Emplead>Ind>Atrac_ -> Atracción Talento 0,064 0,059 0,070 0,916 0,360 
Emplead>Ind>GestTal -> Gestión Talento 0,017 0,024 0,074 0,223 0,824 
Emplead>Ind>Ret -> Retención Talento -0,153 -0,165 0,104 1,477 0,140 
Tal>Ind>Ret -> Retención Talento 0,113 0,112 0,068 1,663 0,097 
Talent>Ind>Atrac -> Atracción Talento -0,295 -0,287 0,096 3,066 0,002 
Talent>Ind>Gesttal -> Gestión Talento -0,103 -0,107 0,048 2,161 0,031 

 
Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.46. Análisis de la moderación de las variables número de empleados y talento 

sobre la variable indicadores de transformación digital y las variables gestión, atracción y 

retención del talento. 

 

La distribución f2 es una media de los cambios en r2 con valores bajos hasta 0,03, 

hasta 0,15 representa un efecto medio y por encima de 0,35 un efecto alto (Hair, 

et al., 2017). La medida más común del tamaño del efecto en las pruebas de 

moderación es f2 (Aiken y West, 1991) que es igual a la varianza única explicada 

por el término de interacción dividido por la suma del error y las varianzas de 

interacción. Cohen (1988) ha sugerido que los tamaños del efecto f2 de 0.02, 

0.15 y 0.35 se denominan pequeños, medianos y grandes, respectivamente. Sin 

embargo, Aguinis, Beaty, Boik y Pierce (2005) han demostrado que el tamaño 

medio del efecto en las pruebas de moderación es solo 0,009. En este contexto, 

Kenny (2016) propone que 0.005, 0.01 y 0.025 constituyen estándares más 

realistas para tamaños de efectos pequeños, medianos y grandes, 

respectivamente. 

En aquellas relaciones en las que la moderación ha sido significativa, analizamos 

la fuerza del efecto moderador mediante la f2. f2 indica en qué medida la variable 



241 
 

moderadora puede contribuir a explicar la variable latente. En la tabla nº 5.47, se 

puede observar la fortaleza de la relación entre Talento con los indicadores de 

transformación digital y madurez digital con gestión, atracción y retención del 

talento.. 

 Gestión 

del 

talento 

Atracción 

del 

talento 

Retención 

del 

talento 

f2    

Talento->Ind. Transf. Digital 0.024 0.141  
  Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.47. Análisis de la distribución f2 de las variables 

moderadoras. 

La medida de f2 nos indica la medida en que la variable moderadora contribuye 

a explicar la variable latente endógena. Según los valores de Kenny (2016), nos 

encontramos un efecto moderador del talento con la variable independiente 

Indicadores de Transformación digital y las variables dependientes Gestión y 

Atracción de talento. Tomando los mismos valores de la distribución f2, de Baron 

y Kenny (2016), el efecto moderador del talento sobre los indicadores de 

transformación digital y la gestión, atracción y retención del talento es 

significativa pero débil. Lo que implica que este concepto puede hacer que se 

modifique el valor de la relación entre los cambios organizativos que implica la 

transformación digital y su impacto en la gestión del talento y en concreto en la 

atracción del talento. 

Estos datos sugieren que el concepto talento, tiene una determinación diferente 

cuando separamos la variable gestión del talento en atracción y retención del 

talento. Para el caso de la variable atracción esta determinación es positiva, 

aunque débil, siendo posible que hay más interés en esclarecer el concepto de 

talento para los procesos de atracción que para la retención o compromiso del 

talento. 

En el caso de la madurez digital, encontramos una determinación fuerte en la 

relación de los indicadores de los cambios organizativos de la transformación 

digital sobre las variables dependientes del modelo. Por lo que podemos ver que 

si modera el grado de madurez digital el impacto que los cambios organizativos 



242 
 

de la transformación digital tienen sobre la gestión, atracción y retención del 

talento. Por lo tanto, a mayor grado de madurez digital la relación entre la variable 

independiente y las variables dependientes es más fuerte. 

 

5.7- Contraste de hipótesis 

Mediante el análisis bootstrapping podemos analizar no solo la validez del 

modelo estructural, sino que además obtenemos la valoración de las hipótesis 

que son estadísticamente significativas, a través los valores de la ‘t’ de Student. 

En la tabla nº 5.48. se muestra las hipótesis de nuestro trabajo que han sido 

estadísticamente aceptadas y aquellas que a su vez han sido rechazadas. 

 

H1: El proceso de transformación digital de las organizaciones, impacta en la 
gestión del talento. CONTRASTADA Y ACEPTADA  

H2.: La transformación digital de las organizaciones impacta en la atracción del 
talento.  CONTRASTADA Y ACEPTADA 

H3.: La transformación digital de las organizaciones impacta en la retención del 
talento. CONTRASTADA Y ACEPTADA 

H4: Los cambios organizativos (nuevos modelos de negocio, cultura organizativa 
y liderazgo) derivados del proceso de transformación digital, impactan en la 
gestión del talento. CONTRASTADA Y ACEPTADA 

H5.: Los cambios organizativos (nuevos modelos de negocio, cultura 
organizativa y liderazgo) derivados del proceso de transformación digital, 
impactan en la atracción del talento. CONTRASTADA Y ACEPTADA 

H6.: Los cambios organizativos (nuevos modelos de negocio, cultura 
organizativa y liderazgo) derivados del proceso de transformación digital, 
impactan en la retención (compromiso) del talento. CONTRASTADA Y 
ACEPTADA 

H7: La madurez digital media sobre los cambios organizativos (nuevos modelos 
de negocio, cultura organizativa y liderazgo) derivados del proceso de 
transformación digital.  CONTRASTADA Y ACEPTADA 

H8: El efecto indirecto de la madurez digital influye positivamente en la relación 
de los cambios organizativos de la transformación sobre la gestión del talento.
 CONTRASTADA Y ACEPTADA 

H9: El efecto indirecto de la madurez digital influye positivamente en la relación 
de los cambios organizativos de la transformación sobre la atracción del 
talento. CONTRASTADA Y ACEPTADA 



243 
 

H10- El efecto indirecto de la madurez digital influye positivamente en la relación 
de los cambios organizativos de la transformación sobre la retención del talento.
 CONTRASTADA Y ACEPTADA 

H11- El número de empleados modera el efecto de los cambios organizativos 
de la transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) 
sobre la gestión del talento. NO CONTRASTADA Y NO ACEPTADA 

H12- El número de empleados modera el efecto de los cambios organizativos 
de la transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) 
sobre la atracción del talento. NO CONTRASTADA Y NO ACEPTADA 

H13- El número de empleados modera el efecto de los cambios organizativos 
de la transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) 
sobre la retención del talento. NO CONTRASTADA Y NO ACEPTADA 

H14- El talento modera el efecto de los cambios organizativos de la 
transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) de la 
transformación digital sobre la gestión del talento. CONTRASTADA Y 
ACEPTADA 

H15- El talento modera el efecto de los cambios organizativos de la 
transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) de la 
transformación digital sobre la atracción del talento. CONTRASTADA Y 
ACEPTADA 

H16- El talento modera el efecto de los cambios organizativos de la 
transformación digital (nuevos modelos de negocio, cultura y liderazgo) de la 
transformación digital sobre la retención del talento. NO CONTRASTADA Y 
NO ACEPTADA 

Fuente: Elaboración propia 

Tabla nº: 5.48. Resultados del contraste de hipótesis. 

 

 

  



244 
 

CAPÍTULO VI CONCLUSIONES DE 
LAINVESTIGACIÓN 

En este último capítulo, pretendemos recoger las principales aportaciones que 

nuestra investigación ha obtenido tanto desde el punto de vista teórico como 

empírico, sobre el impacto de la transformación digital en la gestión del talento. 

En los capítulos I y II, hemos podido confirmar el interés que existe en la 

comunidad científica sobre el papel de las personas en la transformación digital. 

Especialmente cuando se trata de identificar el concepto del talento dentro de 

este contexto digital. Se trata de un concepto muy estudiado, pero cuyo 

significado no es uniforme. Esta cuestión la hemos analizo para ver cuál es su 

influencia en la relación entre transformación digital y gestión del talento. 

En un primer apartado exponemos las conclusiones sobre los objetivos que nos 

habíamos propuesto en nuestra investigación, los cuales podemos decir que han 

sido cumplidos de forma satisfactoria. Este proyecto ha tratado de arrojar más 

luz sobre uno de los grandes dilemas de la transformación digital. Si la 

transformación digital, es un proceso meramente tecnológico o hay otros factores 

estratégicos que contribuyen a su consolidación. En nuestro proyecto hemos 

visto que la gestión del talento es uno de los factores que confirma que la 

digitalización va más allá de la implantación de soluciones tecnológicas. 

Presentamos las conclusiones sobre la revisión teórica de los dos primeros 

capítulos y sobre los resultados obtenidos al realizar el contraste de las hipótesis 

de nuestro modelo. Otro de los aspectos destacados de nuestro estudio es la 

aportación realizada al ámbito empresarial. Hoy en día, todas las organizaciones 

están dentro del contexto digital y realizan múltiples esfuerzos organizativos para 

adaptarse y obtener ventajas competitivas. 

Posteriormente, mostramos las limitaciones encontradas en nuestra 

investigación. En el último apartado se sugieren futuras líneas de investigación, 

sobre la transformación digital y la gestión del talento.  

6.1.- Análisis del cumplimiento de los objetivos de la investigación. 

A lo largo del presente estudio se ha puesto de manifiesto la relación efectiva 

entre la transformación digital y la gestión del talento. La era digital está 



245 
 

cambiando la forma en que las organizaciones contratan, seleccionan y 

desarrollan habilidades para una nueva generación de empleados. En la 

actualidad, para mejorar el desempeño organizacional, los Departamentos de 

Recursos Humanos disponen de soluciones digitalizadas para empresas y 

empleados, soluciones que generan mayor compromiso y nuevas experiencias 

para los empleados. En el contexto de la competitividad económica y la 

digitalización, uno de los mayores desafíos para las empresas está representado 

por atraer y retener a los mejores talentos. A largo plazo, la gestión del talento 

representa un componente estratégico del modelo de negocio que genera 

innovación en comunicación y productos, valor para los consumidores y 

desempeño financiero. De ahí que la búsqueda de talento sea una tarea sin fin 

y las inversiones en jóvenes con alto potencial persigan minimizar costes 

operativos. 

Con la finalidad de profundizar en esta relación nos planteamos una serie de 

objetivos. En la revisión de la literatura se han encontrado evidencias de como 

en el contexto actual de la transformación digital, se están aprovechando los 

avances tecnológicos para mejorar la gestión del talento. Estos avances se están 

produciendo en un marco de innovación continuo que lleva a las empresas a 

evolucionar su cultura organizativa hacia un modelo más innovador. Los agentes 

del cambio, directivos de nivel superior y medio, adoptan un estilo de liderazgo 

que favorece el proceso de transformación. Este estilo que más favorece la 

transformación digital es el liderazgo transformacional (Bass y Avolio, 2004). 

A su vez, en los objetivos marcados para la investigación, se ha analizado si los 

nuevos modelos de negocio también requieren cambios en la gestión del talento. 

Esta relación ha sido confirmada en nuestro proyecto, considerando el talento 

como un recurso clave para el desarrollo de nuevos modelos de negocio. 

Las prácticas de las que estamos hablando, sin embargo, no solo refuerzan a las 

organizaciones en la guerra por el talento, sino que también sirven como 

herramientas para que las organizaciones obtengan ventajas competitivas y 

financieras. Por estos motivos queremos saber si la transformación digital influye 

sobre la gestión del talento. Esta cuestión ha sido confirmada mediante el 

contraste de hipótesis. Para poder especificar aún más en las prácticas de 



246 
 

gestión del talento, dividimos esta variable en atracción y compromiso del talento 

de forma separada. Nuestro interés en separar estas prácticas estaba en que 

podría haber la posibilidad de que hubiese impacto de la transformación digital 

sobre una de estas variables de forma independiente. Confirmamos de nuevo 

que hay un impacto positivo de la transformación digital sobre las prácticas de 

atracción y compromiso del talento. 

Con el fin de asegurarnos que la medida de la variable independiente nos 

permitía analizar de forma adecuada esta relación, buscamos en la literatura que 

indicadores que permitan confirmar el proceso de transformación digital de 

empresas. Los indicadores de transformación digital son cambios organizativos 

que experimentan las organizaciones durante el proceso de cambio que implica 

esta transformación. De los diferentes indicadores, seleccionamos los nuevos 

modelos de negocio de la era digital, la cultura organizativa de innovación y el 

liderazgo transformacional. Con estos indicadores construimos una variable 

latente que denominamos indicadores de la transformación digital. En el 

contraste de hipótesis confirmamos los mismos resultados sobre la influencia 

positiva de la transformación digital en la gestión, la atracción y el compromiso 

del talento.  

Deseábamos conocer si la transformación digital es un contexto nuevo que ha 

modificado el entorno empresarial y, por tanto, buscamos si la gestión del talento 

también se estaba adaptando a este nuevo contexto. El contexto digital es global, 

porque afecta a todas las organizaciones y provoca una necesidad de cambios 

para adaptarse al nuevo escenario, aquellas compañías que antes realicen su 

transformación digital, obtendrán mejores ventajas competitivas en su sector. El 

objetivo de la ciencia del talento es incrementar el éxito de la organización, 

mejorando las decisiones que impacten en la gestión del talento (Boudreau y 

Ramstad, 2007).  

Otra de las cuestiones de nuestra investigación es el propio significado de 

talento. éste es variado y condiciona la estrategia a seguir por la organización en 

cuanto a su gestión, ya sea para la adecuación persona-puesto, mantener una 

política sucesoria en puestos clave o para otras necesidades de la propia 

compañía (Gallardo-Gallardo, Dries y González Cruz, 2013). En este sentido nos 



247 
 

planteamos considerar la gestión del talento como la estrategia para adecuar 

personas con determinadas competencias, al contexto donde trabajan y cubrir 

las necesidades organizativas (González-Cruz et al., 2009; Jericó, 2001). 

De los objetivos planteados podemos concluir que conseguimos analizar la 

relación entre transformación digital y gestión del talento, tanto desde la 

perspectiva del mercado teórico como en nuestro estudio empírico. Nuestro 

modelo de investigación nos ha permitido comprobar esta relación de forma 

positiva. 

6.2.- Contribuciones sobre el marco teórico. 

Con el objetivo de poder contrastar esta relación hemos partido de un marco 

teórico global bajo el que ubicamos nuestro modelo de investigación. 

Posteriormente realizamos un marco teórico específico. El marco general consta 

de dos partes diferenciadas. En primer lugar, hemos llevado a cabo la revisión 

del enfoque de la transformación digital como un proceso de cambio e innovación 

empresarial. La era digital como nuevo contexto empresarial, requiere de un 

proceso adaptativo para todas las compañías y nuevas estrategias de gestión 

del cambio. En segundo lugar, para ubicar la gestión del talento dentro de un 

enfoque teórico, revisamos la dirección de personas desde la perspectiva del 

modelo de recursos y capacidades, la dirección estratégica de Recursos 

Humanos y el enfoque contingente.  

Respecto al marco teórico específico, también lo dividimos en dos apartados. 

Primero revisamos las investigaciones sobre la transformación digital en la 

empresa, desde la estrategia a los cambios operativos. Nuestras conclusiones 

al respecto nos han llevado a analizar la transformación digital desde la 

perspectiva de la medida del nivel de madurez digital. Por un lado, mediante el 

índice de madurez digital y por otro lado con los indicadores de los cambios 

organizativos de la transformación digital. De los indicadores analizados, 

decidimos centrarnos en los que podían tener relación directa con la gestión del 

talento, como son los nuevos modelos de negocio, la cultura de innovación y el 

liderazgo transformacional. Tomamos la decisión de no incluir la estrategia, 

porque es un indicador que por sí solo puede ocupar una línea de investigación 

específica. En cuanto a la gestión del talento, realizamos una revisión profunda 



248 
 

tanto de la dirección de Recursos Humanos en general dentro del contexto 

digital, como de la gestión del talento de forma específica. 

Los resultados de nuestra investigación confirman que la transformación digital, 

es un proceso de cambio organizativo de carácter innovador. Comprobamos el 

interés actual, que existe en el ámbito científico para analizar las repercusiones 

que tiene introducir la innovación en la gestión empresarial. La innovación de 

empresas por definición supone un cambio en el modo tradicional de hacer las 

cosas (Hargrave y Van de Ven, 2006). Este cambio organizativo se basa en la 

tecnología para aprovechar los avances que se están produciendo en este 

campo. El proceso de cambio sustentado por la tecnología a su vez precisa de 

la reestructuración de los procesos clave de las empresas. La gestión 

empresarial cambia y se adapta al nuevo contexto aprovechando las ventajas 

competitivas derivadas de la transformación digital. Como ya hemos señalado el 

liderazgo es un factor clave para comprender este proceso de cambio (Vaccaro 

et al., 2012). Por ello en la construcción de nuestro modelo de investigación 

incluimos el liderazgo dentro de la variable independiente “cambios organizativos 

en la transformación digital”.  

Con la finalidad de analizar la relación efectiva entre la transformación digital y 

la gestión del talento. Hemos revisado los planteamientos del modelo de 

recursos y capacidades, del modelo de dirección estratégica de Recursos 

Humanos y el enfoque contingente. 

La teoría de recursos y capacidades busca el modo en el que las empresas 

generan ventajas competitivas sostenibles (Wernerfelt, 1984; Barney, 1991). La 

gestión del talento colabora de forma fehaciente en la generación de estas 

ventajas competitivas, siendo el talento un factor interno clave para que sean 

sostenibles en el tiempo. Según esta teoría, el talento puede ser diferenciador, 

duradero en el tiempo y puede contribuir de forma positiva en la creación de 

dichas ventajas competitivas. De hecho, uno de los planteamientos iniciales de 

nuestra investigación considera la transformación digital como un contexto al 

cual debe adaptarse la organización. Para conseguir un efectivo ajuste es 

necesario que la gestión del talento también sea considerada dentro de la 

estrategia de adaptación al contexto (Gallardo-Gallardo, Dries y González Cruz, 



249 
 

2013). En nuestro estudio, hemos contrastado que el talento está relacionado 

con el éxito en el proceso de transformación digital, colaborando en la creación 

de valor añadido.  

La gestión del talento es la función clave en los departamentos de Recursos 

Humanos. El modelo de la dirección estratégica de Recursos Humanos 

considera que los Recursos Humanos de una organización contribuyen al buen 

rendimiento de ésta. Como señalamos en el capítulo II, la dirección de Recursos 

Humanos de una empresa se centra en conseguir el talento necesario, mantener 

un alto nivel de compromiso del talento para que los planes sucesorios sean 

consistentes con su estrategia y construir una buena reputación como marca de 

empleador. Desde una perspectiva académica, la gestión del talento ha sido 

criticada por carecer de base conceptual e intelectual, definición y rigor (Collings 

y Mellahi, 2009; Scullion et al., 2010). Sin embargo, una serie de investigaciones 

han contribuido y han proporcionado un marco teórico para el estudio de la 

gestión del talento y hacen hincapié sobre el potencial del área para contribuir al 

estudio de la gestión de las organizaciones (Boudreau y Ramstad, 2007; 

Cappelli, 2008; Lengnick-Hall y Andrade, 2008; Becker et al., 2009; Collings y 

Mellahi, 2009; Groysberg, 2010; Tarique y Schuler, 2010; Ariss, Cascio Paauwe, 

2014; Thunnissen; 2015; Gallardo-Gallardo et al., 2015). 

En el contraste de hipótesis hemos comprobado que existe una correlación 

positiva entre la gestión del talento y la estrategia de transformación digital, 

también cuando desglosamos la gestión del talento en sus dos funciones 

principales, la atracción y el compromiso o retención del talento. Asimismo, 

hemos obtenido similares resultados cuando hemos analizado la correlación de 

los indicadores de la transformación digital (modelo de negocio, cultura de 

innovación y liderazgo) con la gestión del talento. 

El otro enfoque que consideramos dentro del marco general es el enfoque 

contingente en Recursos Humanos. Su aportación principal, es que, si se 

produce un ajuste entre las políticas de Recursos Humanos y la estrategia global 

corporativa, las empresas podrán obtener buenos resultados (Delery y Doty, 

1996; Rodriguez, 2001). A su vez este enfoque considera que un factor clave 

para el éxito de una compañía es la capacidad de las empresas para adaptarse 



250 
 

al contexto empresarial (Thunnissen, Boselie y Fruytier, 2013). La gestión del 

talento se considera en diversos estudios como una estrategia contingente de 

hecho (Collings y Mellahi, 2009). En nuestro modelo de investigación ya hemos 

señalado que consideramos la transformación digital como un nuevo contexto 

empresarial, el cual requiere cambios en la gestión del talento para generar 

ventajas competitivas. Por tanto, existe una relación significativa entre el proceso 

de cambio digital y el talento.  

Posteriormente hemos pasado a una segunda fase más específica donde 

revisamos las variables del modelo. Para ello hemos comenzado con la revisión 

de la transformación digital en la empresa. Este proceso incluye cambios a nivel 

de procesos, modelos de negocio, productos, servicios y aspectos organizativos 

clave (Matt, Hess y Benlian, 2015). Parece claro que la transformación digital no 

es solo digitalización, sino que implica cambios referentes a como redefinir la 

propuesta de valor o cambiar de forma significativa la forma de trabajo de las 

personas (Meffert y Swaminathan, 2017). Por ello, nos propusimos buscar si esta 

relación es efectiva en empresas involucradas en este proceso. Concluimos que, 

existe una hay relación positiva significativa entre la transformación digital y la 

gestión del talento, al introducir nuevas estrategias de atracción y retención del 

talento. Por tanto, nuestro estudio aporta una vía de investigación válida, para 

analizar cómo el proceso de transformación digital, precisa de una adecuada 

gestión del talento, para que el cambio se lleve a cabo con la rapidez y calidad 

necesaria. 

En nuestra investigación, hemos adoptado dos formas de analizar la 

transformación digital según nuestra revisión. Por un lado, utilizando el índice de 

madurez digital. Este concepto se expresa como un concepto psicológico 

(madurez), que sería la capacidad de la empresa de adaptarse a un nuevo 

contexto digital (Kane, 2017). Hemos analizado si en nuestra muestra de 

empresas se cumplían las relaciones señaladas en estudios previos que fueron 

nuestro objeto de estudio. En concreto, en lo que se refiere a la posible 

correlación entre el índice de madurez digital y la transformación organizativa de 

sus principales procesos, entre los que destaca la gestión del talento (Kane et 

al, 2017; Gueutal y Stone, 2005; Thite et al, 2012). Nuestro estudio empírico, 

muestra que esta relación se cumple. 



251 
 

A su vez analizamos los indicadores de los cambios organizativos de la 

transformación digital ya señalados anteriormente. Aunque existen más 

indicadores, nuestro objetivo de investigación era ver si a través de los tres 

seleccionados había la misma relación significativa con la gestión del talento que 

la transformación digital medida con el índice de madurez digital. El contraste de 

hipótesis, confirma que esta relación existe y es significativa. 

Para analizar el modelo de investigación, por un lado, buscamos la existencia o 

la ausencia de correlación entre variables. Además, para analizar si el modelo 

tenía validez utilizamos los indicadores como una sola variable latente. Hemos 

confirmado la correlación positiva entre las variables dependientes (gestión, 

atracción y compromiso del talento) y la variable independiente (indicadores de 

transformación digital). Por lo que aceptamos las hipótesis sobre esta relación 

entre variables. Concluyendo así que los indicadores de la transformación digital 

(modelo de negocio, cultura de innovación y liderazgo) influyen en la gestión, 

atracción y compromiso del talento. 

Por tanto, se cumple el objetivo de nuestra investigación, de analizar la existencia 

de relación entre las variables del modelo. 

Otro de nuestros objetivos era construir un instrumento válido para extraer 

conclusiones científicamente válidas. A través de un modelo de ecuaciones 

estructurales, podemos concluir que el instrumento es fiable y consistente. 

Así mismo hemos contrastado y aceptado las hipótesis referentes a la influencia 

de la transformación digital sobre las prácticas de gestión, atracción y 

compromiso del talento. Las hipótesis 1ª, 2ª y 3ª han sido aceptadas. Esto 

significa que hay cambios en las prácticas de gestión del talento en las 

empresas, Los resultados han sido igualmente significativos si consideramos las 

estrategias de atracción y compromiso del talento de forma independiente. 

También han sido contrastadas y aceptadas las hipótesis relativas a la influencia 

de los Indicadores de la transformación digital sobre las prácticas de gestión, 

atracción y compromiso del talento. Concluyendo que la transformación digital 

medida a través de sus indicadores también influye e introduce cambios en las 

prácticas de gestión del talento, aun desglosando estas en la atracción y el 

compromiso del talento. 



252 
 

Igualmente, hemos contrastado la relación entre los indicadores de 

transformación digital y la propia transformación digital medida con el índice de 

madurez digital, aceptando esta hipótesis. De esta manera, señalamos que 

cuanto más madura digitalmente está una empresa, mayores cambios se 

producen en el modelo de negocio, existe una cultura enfocada a la innovación 

y predomina el estilo de liderazgo transformacional. 

Como ya indicamos en el capítulo III, al presentar el modelo de investigación, 

incluimos posteriormente y ajenas al modelo, las variables mediadoras y 

moderadoras. Estas variables son introducidas por el equipo investigador, para 

analizar la posible influencia de terceras variables que modifiquen una relación 

causa efecto entre variables independientes y dependientes. La mediación se 

produce cuando una tercera variable, denominada variable mediadora, 

interviene entre otras dos construcciones relacionadas. Concretamente, un 

cambio en la construcción exógena da lugar a un cambio de la variable   

mediadora, que, a su vez, cambia la construcción endógena. Así las hipótesis 

ocho, nueve y diez, que analizan la relación mediadora de la transformación 

digital medida por el índice de madurez digital, sobre la relación entre los 

indicadores y la gestión, atracción y compromiso del talento, son aceptadas. Esto 

significa que el grado de madurez digital, se relaciona e influye en la creación de 

nuevos modelos de negocio, una cultura organizacional de innovación y el 

liderazgo transformacional. 

Por otro lado, las variables moderadoras, aunque también analizan la influencia 

de terceras variables como las mediadoras, difieren sustancialmente. La 

moderación describe una situación en la que la relación entre dos construcciones 

no es constante, sino que depende de los valores de una tercera variable, 

denominada variable moderadora.. La variable moderadora cambia la fuerza o 

incluso la dirección de una relación entre dos construcciones en el modelo. Una 

vez contrastadas las hipótesis que analizan la posible influencia de estas 

variables moderadoras, hemos incluido las variables número de empleados y 

concepto de talento para su posterior análisis. En primer lugar, consideramos la 

variable número de empleados (tamaño de la empresa) y, en segundo lugar, la 

variable el concepto de talento que la empresa tiene asumido. 



253 
 

De las tres hipótesis sobre el número de empleados, ninguna fue aceptada como 

variable moderadora. Sin embargo, la concepción del constructo talento que 

pueda tener la empresa influye significativamente en la relación entre la variable 

independiente indicadores de transformación digital y la variable dependiente 

talento. Por tanto, hemos aceptado dos las tres hipótesis sobre el efecto 

moderador del talento planteadas. Esto implica que el concepto de talento influye 

en la relación entre transformación digital y gestión del talento. Cuando 

desglosamos la variable dependiente gestión en atracción y retención del talento, 

solo hay efecto moderador sobre atracción del talento. Estos datos pueden 

explicarse, aun siendo el efecto moderador débil, a que existe un esfuerzo 

significativo en las empresas por atraer talento que no se corresponde en la 

misma medida para retener el talento. 

Otro aspecto importante al considerar el talento es la diferenciación entre adoptar 

un modelo inclusivo (todos los empleados de una empresa son talento) o por el 

contrario un modelo excluyente (solo son talento determinados empleados de la 

empresa). En este caso, también influirá en la relación entre las variables 

independientes y dependientes (Gallardo-Gallardo, Dries y González-Cruz, 

2013). 

6.3.- Contribución a la gestión empresarial. 

El paso de los servicios de recursos humanos transaccionales al análisis activo 

del negocio comienza con la identificación de los datos necesarios para obtener 

conocimiento sobre los empleados. Estos datos pueden estar presentes en 

organizaciones en diferentes aplicaciones y diferentes formatos. La integración 

de datos es esencial para transformarlos en información relevante, oportuna y 

procesable. Permitir que los departamentos de Recursos Humanos analicen 

datos fácilmente puede acelerar la toma de decisiones. Los gerentes de 

Recursos Humanos deben tener un amplio conocimiento de las interacciones 

contextuales y complejas de los empleados dentro en una organización.  

Los perfiles de la fuerza laboral en todos los niveles organizativos deberían ser 

monitoreados en todo momento, de modo que los esfuerzos por maximizar el 

rendimiento del capital humano sean sostenibles y productivos. Este puede ser 

el nexo de unión entre la transformación digital y la gestión del talento. La 



254 
 

transformación digital es un fenómeno continuo que va más allá de la inversión 

en tecnología o digitalización de una organización, supone profundos cambios 

en la propia concepción del modelo de negocio, la cultura organizativa y en 

definitiva la cadena de valor de la empresa. 

En nuestra revisión teórica ya indicamos que la mera inversión en tecnología no 

es transformación digital (Rouse, 2016), hay que cambiar la organización 

apoyándose en el potencial de las tecnologías. Nuestra principal aportación al 

ámbito empresarial es que la transformación digital es un proceso de gestión del 

cambio. Este cambio se basa en tecnologías como el Big Data, Inteligencia 

Artificial o HR Analytics, entre otras. Esto facilita que los modelos de negocio se 

transformen (Downes y Nunes, 2013). La transformación digital no se limita 

solamente a la reducción de costes, sino que facilita la creación de modelos de 

negocio que generen más diferenciación, basándose en la digitalización. 

Desde la perspectiva de los Recursos Humanos y más en concreto de la gestión 

del talento, se cambia el punto de vista tradicional sobre reducción de costes a 

un modelo de inversión en capital humano. Es necesario adaptar los procesos 

de gestión del talento al nuevo entorno, ya que muchos fueron diseñados para 

un mundo no digital (Kane et al., 2017). Nuestro modelo de investigación aborda 

el proceso de transformación digital desde dos perspectivas. Por un lado, el 

modelo de madurez digital. Existe un campo de investigación al respecto que se 

centra en poder analizar el grado de madurez digital mediante el índice de 

madurez digital. Dicho índice se utiliza para evaluar el grado en que la 

organización se ha transformado basándose en la tecnología (Schumacher et 

al., 2016; De Carolis et al., 2017). Estos índices miden diferentes factores de la 

organización que son susceptibles de cambio mediante la introducción de la 

tecnología, como es la estrategia, los procesos operativos o la gestión del 

talento. La otra perspectiva que hemos abordado en nuestro estudio es analizar 

la transformación digital mediante indicadores de los cambios organizativos. En 

base a los resultados de nuestra investigación, los indicadores de transformación 

digital pueden facilitar el diseño de la hoja de ruta de dicha transformación para 

las organizaciones. Podemos ver el valor de cada uno de estos indicadores si los 

analizamos de forma separada.  



255 
 

La organización precisa modificar la cultura organizativa para que se produzca 

el proceso de la transformación digital (Wakefield et al., 2016). Resulta necesario 

un cambio de cultura dentro de la empresa que conduzca a una cultura de 

innovación abierta (Schumann y Tittmann, 2015). Un segundo factor clave que 

deben gestionar los departamentos de Recursos Humanos es el fomento de un 

estilo de liderazgo adaptado a las nuevas necesidades organizativas. Desde 

nuestra perspectiva el modelo de liderazgo transformacional encaja de mejor 

forma para estas necesidades (Collins y Schuman, 2015). Nuestro tercer 

indicador son los nuevos modelos de negocio que pueden crearse o 

transformarse gracias a la tecnología y la progresiva digitalización de la 

organización. Implantar tecnología sin otros cambios organizativos, no es 

transformación digital (Rouse, 2016). Pero gracias a la tecnología se puede 

transformar la forma de hacer negocios que tiene la organización. En nuestro 

modelo de investigación utilizamos la propuesta de Osterwalder (2004). Dicho 

modelo incluye como como uno de los factores a los recursos clave. Dentro de 

los recursos clave de una organización está el talento necesario para afrontar las 

demandas del mercado. La transformación digital es sinónimo de un cambio 

organizativo integral, en el cual se conjuga la continua innovación tecnológica 

con la innovación en la gestión del talento. 

La introducción de la tecnología para innovar en los departamentos de Recursos 

Humanos, tanto los HRIS (de su denominación en inglés Human Resources 

Information System) como los denominados e- HR (de su denominación en 

inglés Electronic Human Resource Management). Ha habido una gran evolución 

en la gestión del talento. Aunque el motivo principal para la implementación de 

las TIC dentro de la función de Recursos Humanos fue optimizar los 

procedimientos propios del área, también surgieron otros efectos positivos como 

reducción de costes, mejor calidad de los servicios prestados, aumento de la 

productividad, etc. La transformación digital en las empresas conlleva nuevas 

necesidades en cuanto a formas de gestionar personas. Si estos cambios 

afectan desde la cultura organizativa a la creación de nuevos modelos de 

negocio, es imprescindible generar nuevas formas de mantener ventajas 

competitivas con el talento. Las redes sociales cómo Linkedin, han cambiado la 

relación entre empleadores y empleados en los procesos de reclutamiento 



256 
 

(Lund, Manyika y Robinson, 2016). Las plataformas digitales de trabajo gracias 

al Big Data mejoran el rendimiento de los departamentos de Recursos Humanos 

en cuanto a la gestión del talento. Utilizando este tipo de plataformas se mejora 

un 9% el rendimiento y se reduce un 7% los costes, equilibrando mejor la oferta 

y demanda en la era digital (Lund, Manyika y Robinson, 2016). En resumen, 

gracias a las nuevas tecnologías, el nuevo rol de los RRHH incide cada vez más 

en aspectos estratégicos de la gestión del talento que redundan en beneficios 

para el negocio. 

Otro factor que consideramos importante para las empresas es tener un 

concepto unificado de talento. En nuestra investigación es una variable que 

modera la relación entre los cambios organizativos de la transformación digital y 

la atracción del talento. Esto puede modificar los resultados que obtienen las 

empresas a la hora de invertir en tecnología dentro de sus áreas de Recursos 

Humanos, si se considera el talento como un activo clave para las empresas. Por 

ello, es importante tener un concepto válido para poder diseñar políticas de 

recursos humanos eficientes. Incluso que haya una continuidad entre las 

políticas de atracción y retención del talento. Es posible que haya grandes 

esfuerzos en atraer talento, pero los resultados no son eficientes en cuanto a 

que no funcionen las políticas de retención del talento, al no tener un concepto 

unificado de lo que significa talento para la organización. 

Un indicador clave en recursos humanos para evaluar la eficiencia de su gestión 

es el índice de rotación del talento. Una alta rotación de talento reduce la 

eficiencia de las políticas de recursos humanos por los costes directos e 

indirectos que conlleva la rotación del talento implica perder las inversiones 

realizadas en ese personal ya sea desde la captación, selección y formación, 

como del know how organizativo que saldrá cuando ese talento abandone la 

organización. A estos costes podemos añadir que un empleado nuevo será 

menos productivo durante un determinado tiempo que el empleado al que 

remplaza. Dentro del proceso de transformación digital, donde el talento se sitúa 

entre los recursos clave para obtener las ventajas competitivas derivadas de este 

cambio. Es una tarea fundamental desarrollar buenas políticas de atracción y 

retención o compromiso del talento, pero si la definición o el concepto que la 



257 
 

organización tenga del talento no está claro, es probable que este esfuerzo sea 

poco productivo.  

Si añadimos más indicadores de la gestión de los recursos humanos, podemos 

separarlos por funciones. Dentro del proceso de contratación, el tiempo que tarda 

una empresa en atraer el talento necesario se traduce en costes. Existen dos 

cuestiones clave, que la transformación digital va a ayudar en mejorar el proceso. 

Por un lado, las estrategias de Employer Branding, pueden acortar los tiempos 

de captación del talento, si consiguen reducir significativamente los tiempos en 

los que una vacante está disponible. Por otro lado, conseguir que el talento 

captado supere un primer año dentro de la organización desde que fue 

contratado, es un indicador de que el proceso de captación fue rentable. 

Respecto al compromiso y la retención de los empleados, la transformación 

digital ha conseguido mejorar los resultados. Un conocimiento más amplio de las 

necesidades, el desempeño o el potencial de un empleado, gracias a las 

aportaciones de las herramientas de HR Analytics o Big Data conlleva mejorar 

las ratios en cuanto a retención del talento. La tecnología aplicada en los 

departamentos de recursos humanos permite medir percepciones y predecir 

comportamientos de los empleados, lo que se traduce en reducción de costes y 

aprovechamiento de la inversión en talento. 

Otro de los aspectos más investigados en cuanto a costes de recursos humanos 

y rendimiento de la inversión, es la relación entre formación o capacitación y su 

retorno sobre el negocio o resultados de la organización, tanto la inversión en 

formación para nuevas incorporaciones como la inversión en el desarrollo de los 

empleados con antigüedad en la empresa. Lo más habitual es hacer más 

hincapié en el coste de la formación de nuevos empleados, pero las nuevas 

tecnologías aplicadas al ámbito de la formación permiten una aproximación más 

certera a la medición del retorno de la inversión en la formación y desarrollo de 

toda la plantilla de la organización. Se pueden crear tanto métricas de costes de 

formación como del grado de traslación al negocio y por tanto a los resultados 

de la organización. 

Finalmente, la creación de un cuadro de mando integral para recursos humanos 

es cada vez más asequible gracias a las nuevas tecnologías aplicadas al campo 



258 
 

de la gestión del talento. La flexibilidad de las herramientas TIC, permiten 

seleccionar y adaptar las métricas que precisa cada organización. Esto se 

traduce en la reducción de costes, el desarrollo del talento potencial y el 

conocimiento de la relación de la gestión del talento con los resultados de la 

organización, en términos de inversión. 

6.4.- Limitaciones a la investigación. 

A continuación, exponemos las limitaciones que hemos tenido a la hora de 

realizar nuestra investigación, las cuales aconsejan analizar con cautela los 

resultados obtenidos.  

En primer lugar, hay una limitación sobre el alcance del proyecto. El instrumento 

utilizado es una encuesta entregada en mano. Lo que determina una 

dependencia directa de la voluntariedad de la empresa para rellenar el 

cuestionario. No obstante, consideramos que es una limitación superada, por el 

número final de encuestas recibidas y validadas (314). El muestreo se hizo 

mediante contacto directo y personal en muchos de los casos. Por otro lado, 

contamos con la colaboración de las cámaras de comercio para llegar a sus 

asociados y que influyesen sobre la participación en el estudio, lo que nos facilitó 

ostensiblemente superar esta limitación. 

Una segunda limitación son los conceptos de transformación digital y de talento. 

La transformación digital, como fenómeno que ha cambiado el contexto de los 

negocios y que obliga a todas las empresas a acometerlo antes o después, no 

es un concepto unificado. Por ello decidimos abordar su análisis mediante dos 

factores. El primero es la graduación del nivel de madurez digital alcanzado en 

la empresa y medido por el índice de madurez digital. El segundo factor es a 

través de los cambios organizativos que conlleva la transformación digital, 

medida por los cambios en tres indicadores (modelos de negocio, cultura de 

innovación y liderazgo transformacional). Tras haber analizado en nuestro 

modelo, la relación o influencia de ambos factores y haber obtenido una relación 

significativa, consideramos que hemos podido minimizar esta limitación. El otro 

concepto que para nuestro modelo es esencial, ya que es utilizado para construir 

las variables dependientes, es el talento. En la revisión realizada al respecto, 

encontramos diferentes enfoques y esto nos llevó a incluir el talento como una 



259 
 

variable moderadora, con una posible influencia entre las variables 

independientes y dependientes. 

En tercer lugar, este estudio se ha realizado con una muestra de empresas de 

diferentes sectores, con la finalidad de reducir sesgos, pero el volumen de casos 

analizados siempre conlleva tomar los resultados con relativa prudencia. Con el 

objetivo de reducir esta limitación unificamos el criterio de selección de empresas 

de la muestra final, en base a su grado de madurez digital, eliminando empresas 

en estadios tempranos. 

Podemos concluir afirmando que a pesar de estas limitaciones las hipótesis del 

modelo fueron contrastadas y aceptadas, por lo que los resultados del proyecto 

pueden ser considerados como aportación a la comunidad científica y al ámbito 

empresarial. 

6.5.- Futuras líneas de investigación. 

Las conclusiones del presente estudio nos llevan a plantear diferentes líneas de 

investigación para la comunidad científica, así como para las empresas. Estas 

líneas propuestas se relacionan con diferentes planteamientos de nuestro 

trabajo. 

En primer lugar, sería necesario seguir profundizando en el concepto de talento, 

ya que parece clave para poder identificar con más claridad las diferencias que 

existen entre empresas, con respecto al grado alcanzado de madurez digital. Por 

este motivo, interesa afinar este concepto para reducir ambigüedades. 

En segundo lugar, separar en diferentes líneas de investigación la atracción de 

la retención del talento, puede ayudar a encontrar estrategias más específicas 

sobre la gestión del talento. En nuestro modelo los resultados para las 

estrategias de atracción y retención han sido similares, pero existe la posibilidad 

de analizar aspectos más específicos, dentro del proceso de transformación 

digital, que afecten de forma desigual a cada estrategia. Sobretodo difieren los 

resultados cuando analizamos la fuerza de la relación que existe entre los 

indicadores de la transformación digital y la gestión, atracción y retención del 

talento en función del concepto de talento. Aquí difiere el efecto existente entre 

atracción y retención del talento. 



260 
 

En tercer lugar, en la revisión realizada en el presente trabajo, hemos observado 

que se aborda desde dos perspectivas. Una más tecnológica que se decanta por 

el uso del índice de madurez digital y, por otro lado, la perspectiva organizacional 

que se decanta por los indicadores de los cambios organizativos de la propia 

transformación digital. Sería recomendable nuevas escalas del índice de 

madurez digital que incluyan estos indicadores como factores distinguidos. 

Asimismo, puede resultar de gran utilidad para las empresas, el diseño de una 

hoja de ruta que facilite su transformación digital. 

En cuarto lugar, consideramos clave que se haya encontrado una relación 

significativa del proceso de transformación digital sobre el talento. Este hecho, 

implica que las personas son un factor determinante dentro del proceso de 

transformación digital de las empresas. Sería recomendable, seguir una línea de 

investigación que clarifique como una adecuada gestión del talento puede 

favorecer la progresión del proceso de transformación digital o, por el contrario, 

como una mala gestión del talento podría ralentizarlo. 

En quinto lugar, la investigación se ha limitado a la población de empresas 

españolas. Consideramos que puede ampliarse al ámbito internacional. Por otro 

lado, se podría unificar la población a un único sector o una tipología de 

empresas concreta. 

En sexto lugar, el modelo de investigación planteado, donde desglosamos la 

medición de la transformación digital, en nivel de madurez y en indicadores, nos 

ha llevado a utilizar un instrumento muy amplio. Sería aconsejable, unificar la 

forma de analizar el nivel de transformación digital alcanzado, con una escala 

que incluya estos indicadores; de este modo se reduciría el instrumento de 

investigación. Así, en futuras investigaciones se podrían introducir variables 

como el índice de rotación externo del talento o si la empresa nace digital o se 

transforma en empresa digital. 

Una última recomendación sería plantear un estudio longitudinal en empresas 

que abordan su proceso de transformación digital, analizando si existe una 

gestión del cambio focalizado a lo digital (procesos operativos, tecnología, 

canales de venta, etc.) o si además incluyen a las personas como un factor clave 

de dicho cambio. 



261 
 

Finalmente consideramos que el papel de las personas en los procesos de 

transformación digital es clave junto a la tecnología, por lo que ningún sistema 

será lo suficientemente válido si ignora el papel de éstas. Por este motivo, 

consideramos que este trabajo tiene una importante transferencia al ámbito 

empresarial como ejemplo de aportación científica al entorno de los negocios. 

  



262 
 

BIBLIOGRAFÍA 
• Abbatiello, A., Agarwal; D, Bersin, J., Lahiri, G., Schwartz, J. y Volini, E., 

(2018). Nuevas tendencias globales en capital humano 2018: El auge de 
la empresa social. Deloitte University Press.  

• Abedrapo, C. (2014). Gestión del cambio en contexto de innovación 
tecnológica. Revista Gestión de las Personas y Tecnología – ISSN 0718-
5693. 

• Abel, A., Ray, R. y Roi. R. (2013). Desarrollo estratégico del liderazgo. 
The conference board and Right Management. 

• Acikgoz, Y. (2019). Employee recruitment and job search: Towards a 
multi-level integration. Human Resource Management Review. Volume 
29, Issue 1, March 2019, Pages 1-13 

• Afsar, B., Badir, Y.F. y Saeed, B.B. (2014). Transformational leadership 
and innovative work behaviour. Industrial Management & Data Systems 

• Agudelo, M. et al., (2016). La gestión humana: un socio estratégico 
organizacional. Revista Científica "Visión de Futuro", vol. 20, núm. 1, 
enero-junio, 2016, pp. 164-188 

• Aguado, D.(2016). Iniciativa CAMTO (Centro avanzado para el desarrollo 
de métricas de talento organizacional). Observatorio de RRHH 
(Universidad Autónoma de Madrid). 

• Aguinis, H., Beaty, J. C., Boik, R. J. y Pierce, C. A. (2005). Effect size and 
power in assessing moderating effects of categorical variables using 
multiple regression: A 30-year review. Journal of Applied Psychology, 90, 
94–107. 

• Aiken, L., y West, S. (1991). Multiple Regression: Testing and interpreting 
interactions. Newbury Park, CA: Sage. 

• Akingbola, K. (2013). Contingency, Fit and Flexibility of HRM in Nonprofit 
Organizations. Employee Relations, 25(5), 479-49. 

• Ali, M., (2018). Moderating effect of firm size on the relationship between 
management participation and firm performance. The technical university 
of Kenya. 

• Allen, D. G. (2008). Retaining top talent. Harmonds worth. Penguin books. 

• Alos-Simo, L, Verdu-Jover, A. y Gomez-Gras, J. (2017). How 
transformational leadership facilitates e-business adoption. Industrial 
Management & Data Systems Vol. 117 No. 2, 2017 pp. 382-397. 

• Alonso, A., García- Muína, F., (2014). La gestión del talento: Líneas de 
trabajo y procesos clave. Intangible capital (Omnia Science). 

• Alos-Simo, Verdu-Jover y Gomez-Gras, (2016). How transformational 
leadership facilitates e-business adoption. Department of Economic and 



263 
 

Financial Studies, Universidad Miguel Hernandez de Elche, Elche, 
España. 

• Alunni, L. y Llambías, N., (2018). Explorando la transformación digital 
desde adentro. Palermo Business Review: Fundación Universidad de 
Palermo. Graduate School of Business Nº 17. 

• Amato, L. y Amato, C. (2004). Firm size, strategic advantage, and profit 
rates in US retailing. Journal of Retailing and Consumer Services, 11(3), 
181–193. 

• Amabile, T. M., Taylor, S., & Gryskiewicz, N. D. (1995). Technical manual 
for KEYS: Assessing the Climate for Creativity. Greensboro, NC: Centre 
for Creative Leadership. 

• Amabile, T. M., y Gryskiewicz, N. D. (1989). The creative environment 
scales: Work Environment Inventory. Creativity Research Journal, 2, 231-
253. 

• Ahammad, M., Tarba, S, Liu, Y. y Glaister, K. (2016). Knowledge transfer 
and cross-border acquisition performance: The impact of cultural distance 
and employee retention. International Business Review 25 (2016) 66–75 

• Amankwah-Amoah, J., Nyuur, R.B., and Ifere, S. (2017), A question of top 
talent? The effects of lateral hiring in two emerging economies. The 
International Journal of Human Resource Management, 28, 1527-1546 

• Ambler, T., Barrow, S. (1996). The Employer Brand. Journal of Brand 
Management. 

• Ancarani, A. y Di Mauro, C. (). How does digitization affect the behaviour 
of purchasers and team members in related functions? Digitalisierung im 
Einkauf (pp. 11-26). Springer Gabler, Wiesbaden. 

• Anderson, D. R., Sweeney, D. J., y Williams, T. A. (1999). Estadística para 
administración y economía. México: International Thomson Editores. 

• Anderson et al., (2014). Innovation and creativity in organizations: A state-
of-the-science review, prospective commentary, and guiding framework. 
Journal of Management, 40 (2014), pp. 1297-1333 

• Ansar, N. y Baloch, A. (2019). Talent and Talent Management: Definition 
and Issues. IBT Journal of Business Studies Volume 14(2), 213-230, 2018 
213 

• Anwar, A., Nisar, Q., Zubair, N. y Sana, A., (2014). Talent Management: 
Strategic Priority of Organizations 

• Apigian, C., B. Ragu-Nathan, Ragu-Nathan, T., A. Kunnathur, A, (2005). 
Internet Technology: The Strategic Imperative. Journal of Electronic 
Commerce Research. 

• Arbel, T., Chang, J., (2007). Coping with the talent shortage: How GE, 
Rochester and other US firms have approached the recruitment 



264 
 

conundrum. Human Resource Management International Digest, 15 (3), 
6-8. 

• Aryee, S., Walumbwa, F.O., Zhou, Q. y Hartnell, C.A. (2012). 
Transformational leadership, innovative behavior, and task performance: 
test of mediation and moderation processes. Human Performance, Vol. 25 
No. 1, pp. 1-25. 

• Ariss, A., Cascio, W. y Paauwe, J., (2014). Talent management: Current 
theories and future research directions. Journal of World Business. 

• Aslanova I. y Kulichkina, A. (2020). Digital Maturity: Definition and Model 
Advances in Economics. Business and Management Research, volume 
138 

• Asthon, C., Morton, L., (2005). Managing talent for competitive advantage. 
CRF publishing: Preformance Improvement Solutions. 

• Avendaño, E. (2016). El imperativo digital: la gestión empresarial en la era 
digital. Boletín de estudios económicos. 

• Avolio, B.J., Gardner, W.L., Walumbwa, F.O., Luthans, F., May, D.R., 
(2004). Unlocking the mask: a look at the process by which authentic 
leaders impact follower attitudes and behaviors. The Leadership 
Quarterly. 

• Avolio B., Bass B.: (1995). Individual consideration viewed at multiple 
levels of analysis: a multi-level framework for examining the diffusion of 
transformational leadership. Leadership Quartely 

• Avolio, B.J., Bass, B.M., (2004). Multifactor Leadership Questionnaire (3ª 
ed.). Palo Alto: Mind Garden. 

• Avolio, B.J., Gibbons, T., (1988). Developing transformational leaders: a 
life span approach. In Conger, J.A. and Kanungo, R.N. (Eds), Charismatic 
Leadership: The Elusive Factor in Organizational Effectiveness, Jossey-
Bass, San Francisco. 

• Ayala, P. (2014). Cultura organizacional e innovación. Facultad 
Tecnológica Centro de Política y Gestión de la Innovación y el 
Emprendimiento Tecnológico. Universidad de Santiago de Chile. Edición 
Nº 19. 

• Axinia, E. (2011). What is the future of employer branding through social 
media? University of Twenty, school of management and governance 
business administration, human resource management. 

• Axtell, C. M., Holman, D. J., Unsworth, K. L., Wall, T. D., Waterson, P. E., 
& Harrington, E. (2000). Shopfloor innovation: Facilitating the suggestion 
and implementation of ideas. Journal of Occupational and Organizational 
Psychology, 73, 265-286. 

• Backhaus, K., Tikoo, S. (2004). Conceptualizing and researching 
employer branding. Career Development International. 



265 
 

• Bae, J., Lawler, J. J. (2000). Organizational and HRM strategies in Korea: 
Impact on firm performance in an emerging economy. Academy of 
management journal. 

• Baharuden, A., Isaac, O. y Ameen, A. (2019). Factors Influencing Big Data 
& Analytics (BD&A) Learning Intentions with Transformational Leadership 
as Moderator Variable: Malaysian SME Perspective. International Journal 
of Management and Human Science (IJMHS), Volume 3, Issue 1, Pages 
10-20 

• Baker, M. (2014). Digital Transformation. CreateSpace Independent 
Publishing Platform (pp. 10). 

• Ban, C.; Drahnak-Faller, A. & Towers, M. (2003). “Human resource 
challenges in human service and community development organizations”, 
Review of Public Personnel Administration, 23(2). Section on Personnel 
Administration and Labor Relations of the American Society for Public 
Administration, 133-153. 

• Banerjea, S., Kahn, R., Petit, C., White, J., (2006). Dare to be Different. 
Nueva York: IBM Global Business Services. 

• Banker, R. D., Bardhan, I. R., Chang, H., and Lin, S. (2006). “Plant 
Information Systems, Manufacturing Capabilities, and Plant Performance,” 
MIS Quarterly (30:2). 

• Banu, R. (2019). Hr digital transformation. Journal of the Gujarat Research 
Society. 

• Barco, J.A., (2016). La transformación digital. La palanca para una cadena 
de suministro adaptable, ágil y flexible. Boletín de estudios económicos. 
LXXI (219). 

• Barkun,Y., Rollnik-Sadowska,E. y Glińska, E. (2020). The concept of 
‘talent’ in the labor management perspective - the bibliometric analysis of 
literature. International Journal of Industrial Engineering and Management 
Volume 11 / No 2 / June 2020 / 104 - 115 

• Barney, J. B., (1991). Firm resources and sustained competitive 
advantage. Journal of Management. 

• Baron, R., y Kenny, D. (1986). The moderator-mediator variable distinction 
in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical 
considerations. Journal of Personality and Social Psychology 51(6):1173-
1182. 

• Barrales‐Molina, V, Martínez‐López, F. y Gázquez, J. (2014). Abad. 
Dynamic Marketing Capabilities: Toward an Integrative Framework. British 
academy of management, vol. 16, issue 4, pp. 397-416 

• Barrios-Hernández, K., Olivero-Veg, E. y Figueroa-Saumet, B., (2020). 
Condiciones de la gestión del talento humano que favorecen el desarrollo 
de capacidades dinámicas. Información tecnológica, Vol. 31(2), 55-62  



266 
 

• Bartsch, S., Weber, E., Büttgen,M. y Huber (2020) .Leadership matters in 
crisis-induced digital transformation: how to lead service employees 
effectively during the COVID-19 pandemic. Journal of Service 
Management. 

• Bas, A., (2012). Strategic HR Management: Strategy Facilitation Process 
by HR. Procedia - Social and Behavioral Sciences 58 (2012) 313 – 321. 

• Bashir, M. y Farooq, R., (2019).  The synergetic effect of knowledge 
management and business model innovation on firm competence: A 
systematic review. International Journal of Innovation Science 

• Bass, B.M. (1985). Leadership and performance beyond expectations. 
Nueva York: Free Press. 

• Bass, B.M., Avolio, B.J., (1990). Transformational Leadership 
development: Manual for the Multifactor Leadership Questionnaire. Palo 
Alto: Consulting Psychologists Press Inc. 

• Bass, B. Avolio, B., Jung, Berson, 2003. Predicting Unit Performance by 
Assessing Transformational and Transactional Leadership. Journal of 
Applied Psychology American Psychological Association, Inc. 

• Bass, B.M., Riggio, R.E., (2006). Transformational leadership. Erlbaum 
Associates, Mahwah, N.J. 

• Bassi, L. and D. McMurrer(2004). Maximizing Your Return on People. 
Harvard Business Review, March. 

• Becerra, M. y Sánchez, L.(2011). El liderazgo en las organizaciones 
inteligentes. Año 1 Nº 4 (61-71) Revista científica digital del centro de 
investigación y estudios gerenciales (Barquisimeto - Venezuela) 

• Becerra, F. y Álvarez, M., (2011). El talento humano y la innovación 
empresarial en el contexto de las redes empresariales. Estudios 
gerenciales, Vol. 27, nº 119. 209-232. 

• Becker, B. y Huselid, M. (1998). High performance work systems and firm 
performance: A synthesis of research and managerial implications. 
Research in personnel and human resources management. 

• Becker, B. E., Huselid, M. A., y Beatty, R. W. (2009). The differentiated 
workforce: Transforming talent into strategic impact. Boston. Harvard 
Business Press. 

• Becker, J., Rai, A. y Rigdon, E. (2013). Predictive validity and formative 
measurement in structural equation modeling: Embracing practical 
relevance. Thirty Fourth International Conference on Information Systems, 
Milan. 

• Bedell,M., Kritz,G., (2006). A case study: Changing Human Resource 
Management Education to fit the field. The Coastal Business Journal 
Spring 2006; Volume 5, Number 1 



267 
 

• Beechler, S. and Woodward, I.C., (2009). The Global “War for Talent”. 
Journal of International Management, Vol. 15 No. 3, pp. 273-285. 

• Beheshtifar, M., Nasab, H. Y., y Moghadam, M. N. (2012). Effective talent 
management: A vital strategy to organizational success. International 
Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 2 (12), 
227-234. 

• Behns, S., Lau, L., Sarrazin, H. 2016. The new tech talent you need to 
succeed in digital. New York: McKensey. 

• Beltrán, I.; Escrig, A. B.; Bou, J. C., Roca, V. (2013). Influencia de las 
prácticas de recursos humanos en la flexibilidad de los empleados. 
Cuadernos de Economía y Dirección de la empresa, nº 16, pp. 221–237. 

• Bentler, P. M., y Chou, C. P. (1987). Cuestiones prácticas en el modelado 
estructural. Métodos Sociológicos e Investigación, 16(1), 78-117. 

• Beraha, A.; Bingol, D., Ozkan-Canbolat, E. y Szczygiel, N., (2018). The 
effect of strategic flexibility configurations on product innovation. European 
journal of management and business economics, Vol. 27, Nº. 2, 2018, 
págs. 129-140 

• Bernan, J., et al., (2012). Digital transformation: opportunities to create 
new business models. Strategy & Leadership, Vol. 40 No. 2, pp. 16-24 

• Bendak, S.; Sikhli, A. y Abdel-Razek, R., (2020). How changing 
organizational culture can enhance innovation: Development of the 
innovative culture enhancement framework. Cogent Business & 
Management Volume 7, 2020. 

• Berber, N., Đorđević, B. y Milanovic, S. (2018). Electronic Human 
Resource Management (e-HRM): А New Concept for Digital Age. 
STRATEGIC MANAGEMENT, Vol. 23 (2018), No. 2, pp. 022-032  

• Berghaus, S. y Back, A. (2016). Stages in Digital Business Transformation: 
Results of an Empirical Maturity Study. MCIS 2016 Proceedings. 22. 

• Berman, S. (2012). Digital transformation: opportunities to create new 
business models. Strategy & Leadership. 

• Bernthal, P.,Wellins, R., (2006). Trends in leader development and 
succession. Human Resource Planning. 

• Bergstrom, K., Anderson, M. (2001). Delivering on promises to the 
marketplace: using employment branding to build employee satisfaction. 
Journal of Integrated Communications. 

• Berntson, E., Näswall, K., Sverke, M. (2010). The moderating Role of 
Employability in the Association between Job Insecurity and Exit, Voice, 
Loyalty and Neglect. Economic and Industrial Democracy 

• Bersin, J., Collins, L., Mallon, D., Moir, J.Straub, R. (2016). Analítica 
aplicada a la gente. Global trends in human capital 16. Deloitte University 
Press. 



268 
 

• Berman, S.J. (2012). Digital transformation: opportunities to create new 
business models. Strategy & Leadership. 

• Berman, S.J., Marshall, A., (2014). The next digital transformation: from 
an individual-centered to an everyone-to-everyone economy. Strategy & 
Leadership. 

• Berthon, P., Ewing, M. y Hah, L.L. (2005). Captivating company 
dimensions of attractiveness in employer branding. International Journal 
of Advertising, Vol. 24 No. 2, pp. 151-172. 

• Bethke-Langenegger, P. (2012). The differentiated workforce: Effects of 
categorization in talent management on workforce level. Department of 
Business Administration, University of Zurich. 

• Bhatnagar, J. y Srivastava, P., (2008). Strategy for Staffing: Employer 
Branding & Person Organization Fit. Indian Journal of Industrial Relations 
Vol. 44, No. 1 (Jul., 2008), pp. 35-48. 

• Bhatnagar, J. (2007). Talent management strategy of employee 
engagement in Indian ITES employees: key to retention. Employee 
Relations Vol. 29 No. 6, 2007 pp. 640-663 

• Bhens,S., Lau, L.,  y Sarrazin, H., (2016). The new tech talent you need to 
succeed in digital.  Digital McKinsey. 

• Bharadwaj, A., El Sawy, O., Pavlou, P, Ventrakaman, N., (2013). Digital 
business strategy: Toward a next generation of insights. MIS Quaterly. 

• Bharadwaj, A.S. (2000). A resource-based perspective on information 
technology capability and firm performance: an empirical investigation.MIS 
Quarterly. 

• Bharadwaj, A., El Sawy, O., Pavlou, P.,Venkatraman, N. (2013).Digital 
Business strategy: toward the next generation of insights. MIS Quarterly 
37 (2), 471-482. 

• Bican, P. y Brem, A., (2020). Digital Business Model, Digital 
Transformation, Digital Entrepreneurship: Is There A Sustainable 
“Digital”?. MDPI journal: Sustainability 2020, 12, 5239; 
doi:10.3390/su12135239. 

• Birkinshaw,J.,  Hamel,G.,  Mol, M., (2008). Management Innovation. The 
Academy of Management Review, Vol. 33, No. 4 (Oct., 2008), pp. 825-
845. 

• Blanchard, K., Hersey, P. (2003). Administración del comportamiento 
organizativo: liderazgo situacional. Ed. PHH. 

• Blanchard, K., (1992). Siete dinámicas de cambio. The Inside Guide, Oct., 
1992. 

• Blasco-López, M.F., Rodriguez-Tarodo, A., Fernández-Lores, S. (2013). 
Employer branding: A multinational research on the construction of 
employer brand. Universia Business Review. 



269 
 

• Blessing White. (2006). Employee Commitment Report 2006. 
BlessingWhite, Inc.  

• Boada-Grau, J., Gil-Ripoll, C. (2011). Medida de las prácticas de recursos 
humanos: propiedades psicométricas y estructura factorial del 
cuestionario PRH-33. Anales de Psicología. 

• Bock, L. (2015). La nueva fórmula del trabajo. Ed. Conecta. 

• Bolden, R., O'Reagan, N. (2016). Digital Disruption and the Future of 
Leadership: An Interview With Rick Haythornthwaite, Chairman of 
Centrica and MasterCard. Journal of Management Inquiry. 

• Bollen, K. (1989). Structural Equations with Latent Variables. John Wiley 
& Sons, Inc. 

• Bondarouk, T. y Brewster, C. (2016). Conceptualising the future of HRM 
and technology research. The International Journal of Human Resource 
Management, 27 (21), 2652-2671. 

• Bondarouk, T., & Ruel, H. (2009). Electronic Human Resource 
Management: Challenges in the digital era. The International Journal of 
Human Resource Management, 20 (3), 505-514. 

• Boon, C. et al., (2018) Integrating strategic human capital and strategic 
human resource management. The International Journal of Human 
Resource Management, 29:1, 34-67 

• Borra, C. y Gómez, F. (2012). Satisfacción laboral y salario: ¿Compensa 
la renta laboral las condiciones no monetarias del trabajo? Revista de 
Economía Aplicada Número 60 (vol. XX), 2012, págs. 25 a 51 

• Boudreau,J., (1990). “Cost-Benefit" analysis applied to personnel/human 
resource management decisions. Center for Advanced Human Resource 
Studies. Cornell University. 

• Boudreau, J.W. (2004). Talentship and the Evolution of Human Resource 
Management: From “Professional Practices” To “Strategic Talent Decision 
Science”. Center for Effective Organizations. University of Southern of 
California. 

• Bounfour, A., (2016). Digital Futures, Digital Transformation, Progress in 
IS. Springer International Publishing, Cham. 

• Boyatzis, R.E. (1982). The Competent Manager: A Model for Effective 
Performance. ED. John Wiley & Sons. 

• Boyd, D., Crawford, K., (2012). Critical questions for big data. Information, 
Communication and Society. 

• Boxall, P., Purcell, J. y Wright, P. (2007). Human resource management: 
scope, analysis, and significance. The Oxford Handbook of Human 
Resource Management, Oxford University Press, Oxford, pp. 1-16. 

• Bravery, K., et al., (2020). Global talent trends. Mercer-Marsh & McLennan 
companies 



270 
 

• Bresnahan, T., Brynjolfsson, E., Hitt, L., (2002). Information technology, 
work organization and the demand for skilled labor: firm-level evidence. 
Quarterly Journal of Economics. 

• Brewster, C., Larsen, H.H., (1992). Human resource management in 
Europe: evidence from ten countries. International Journal of Human 
Resource Management, Vol. 3 No. 3, pp. 409-434. 

• Briscoe, D., Schuler, R., Claus, E., (2009). International human resource 
management 3e. London: Routledge. 

• Browning, G., (2007). Meaning at Work Research Report. Penna, Ed. 

• Brynjolfsson, E., McAfee, A., (2014). The Second Machine Age: Work, 
Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W.W. Norton, 
New York, NY. 

• Buckingham, M. y Vosburgh, R. (2001). The 21st century human 
resources function: It's the talent, stupid! Human Resource Planning. 
24(4), 17–23. 

• Burbach, R. y Royle, T. (2014). Institutional determinants of e-HRM 
diffusion success. Employee relations Vol. 36 No. 4, 2014. pp. 354-375. 
Emerald Group Publishing Limited. 

• Bustamante, E. (2014). Cultural industries in the Digital Age: some 
provisional conclusions. Gedise Editorial. 

• Byham, W.C., Smith, A.B., Paese, M.J., (2002). Grow your own leaders. 
Pittsburg, PA: DDI Press. 

• Calderón, G. (2009). Relaciones entre RRHH y cultura organizacional. Un 
estudio empírico. Acta Colombiana de Psicología nº 12. 

• Caligiuri, P. (2006). Developing global leaders. Human Resource 
Management Review,16: 219–228. 

• Caligiuri,P. &Tarique,I.(2009).Predicting effectiveness in global leadership 
activities. Journal of World Business, 44: 336–346. 

• Caligiuri, P., Lepak, D., Bonache, J., 2010. Managing the Global 
Workforce. ED. John Wiley & Sons. 

• Camelo, C., Martin, F., Romero, P. y Valle, R. (2000). Relación entre el 
tipo y el grado de innovación y el rendimiento de la empresa. Economía 
Industrial, 333, 149-160. 

• Cameron, K. y Quinn, R. (2006). Diagnosing and Changing Organizational 
Culture. Based on the Competing Values Framework (OCAI). United 
States of America: Jossey-Bass 

• Camuffo, A. y Comacchio, A., (2005). Linking intellectual capital and 
competitive advantage: A cross-firm competence model for north-east 
Italian SMEs in the manufacturing industry. Human Resource 
Development International Volume 8, 2005 - Issue 3 



271 
 

• Cappelli, P., (2008). Talent management for the twenty-first century. 
Harvard Business Review, Vol. 86 No. 3, p. 74. 

• Cappelli, P., Keller, J. R., (2014). Talent Management: Conceptual 
approaches and practical challenges. Annual Review of Organizational 
Psychology and Organizational Behavior, 1(1), 305-331. 

• Carr, N.G. (2003). It doesn’t matter. Harvard business review.  

• Carmines, E. G. & Zeller, R. A. (1979). Reliability and Validity Assesment. 
Beverly Hills. Sage Publications. 

• Castañeda, M., Cabrera, A., Navarro, Y. y Vries, W. (2010). 
Procesamiento de datos y análisis estadísticos utilizando SPSS Un libro 
práctico para investigadores y administradores educativos. Pontifícia 
Universidade Católica do Rio Grande do Sul. 

• Castro, A., Lupano,M. (2005). Diferencias individuales en las teorías 
implícitas de liderazgo y la cultura organizacional percibida. Boletín de 
Psicología, No. 85. 

• Castro, M. (2016). Plan de sucesión en cargos críticos de Profesionales 
Especialistas y su Impacto en la percepción de Rotación Voluntaria. 
Universidad de Chile. 

• Catanzaro, D., Moore, H. y Marshall, T. (2010). The Impact of 
Organizational Culture on Attraction and Recruitment of Job Applicants. 
Journal Business and Psychology 25:649–662 

• Catlin, T.; Scanlan, J. and P. Willmott (2015). Raising your digital quotient. 
McKinsey Quarterly. 

• Cavana, R.; Boyd, D. y Taylor, R. (2007). A systems thinking study of 
retention and recruitment issues for the New Zealand army electronic 
technician trade group. Systems Research and Behavioral Science, 24(2). 
John Wiley & Sons LTD, pp. 201-216. 

• Cavazos, J., (2016) Co-creación y nuevos modelos de negocios en 
contextos emergentes. Invenio, vol. 19, núm. 37, noviembre, 2016, pp. 47-
55 Universidad del Centro Educativo Latinoamericano Rosario, Argentina. 

• Cedric, W. (2012). The Integrated Propulsion Strategy Theory: A 
Resources, Capability and Industrial Organization. Journal of 
Management Policy and Practice; West Palm Beach Tomo 13, N.º 5 

• CEOE (2016). Plan 2020. Confederación Española de Organizaciones 
Empresariales (CEOE). 

• Céspedes Lorente, J., Jerez Gómez, P., Valle Cabrera, R. (2005). Las 
prácticas de Recursos Humanos de Alto Rendimiento y la capacidad de 
aprendizaje organizativo: incidencia e implicaciones. Cuadernos de 
Economía y Dirección de la Empresa. 

• Chadwick, C., y Dabu, A. (2009). Human resources, human resource 
management, and the competitive advantage of firms: Toward a more 



272 
 

comprehensive model of causal linkages. Organization Science, 20, 253–
272.10.1287/orsc.1080.0375. 

• Chalutz, H., (2019). An ROI-based review of HR analytics: practical 
implementation tools. Personnel Review Vol. 48 No. 6, 2019 pp. 1429-
1448 © Emerald Publishing Limited. 

• Chhabra, N., Sharma, S., (2012). Employer branding: strategy for 
improving employer attractiveness. International Journal of Organizational 
Analysis Vol. 22 No. 1, 2014 pp. 48-60 

• Chambers, E., Foulon, M., Handfield-Jones, H., Hankin, S., Michaels, E. 
(1998) The war of talent. The McKensey Quaterly. 

• Chamsa, N. y García-Blandón, J., (2019). The importance of sustainable 
human resource management for the adoption of sustainable 
development goals. Resources, Conservation and Recycling Volume 141, 
February 2019, Pages 109-122. 

• Chanias; S., Myers, M. y Hess, T. (2019). Digital transformation strategy 
making in pre-digital organizations: The case of a financial services 
provider. The Journal of Strategic Information Systems Volume 28, Issue 
1, March 2019, Pages 17-33 

• Chanias, S. y Hess, T., (2016). How Digital are We? Maturity Models for 
the Assessment of a Company’s Status in the Digital Transformation. LMU 
Munich. Munich School of Management. Institute for Information Systems 
and New Media 

• Charki, M. (2017). The paradoxical effects of legal intervention over 
unethical information technology use: A rational choice theory perspective. 
Journal of Strategic Information Systems Volume 26, Issue 1, March 2017, 
Pages 58-76. 

• Cheese, P., Thomas, R. T., y Craig, E. (2008). The talent powered 
organization: Strategies for globalization, talent management and high 
performance. London: Kogan Page. 

• Cheloha, R., & Swain, J. (2005). Talent management system key to 
effective succession planning. Canadian HR Reporter 

• Chen, Y., Tang, G.Y., Jin, J.F., Xie, Q.H. and Li, J. (2014). CEOs’ 
transformational leadership and product innovation performance: the roles 
of corporate entrepreneurship and technology orientation. Journal of 
Product Innovation Management. 

• Chew, E.K., (2013). Value Co-creation in the Organizations of the Future. 
Collin, J., Hiekkanen, K., Korhonen, J.J., Halén, M., Itälä, T., Helenius, M., 
others, 2015. IT Leadership in Transition-The Impact of Digitalization on 
Finnish Organizations. 

• Chiavenato, I. (2002). Gestión del Talento Humano. McGraw Hill. 

• Child, J. Jeanne, Ch., Howard, D. (2003). The Performance of Cross-
Border Units in China: A Test of Natural Selection, Strategic Choice and 



273 
 

Contingency Theories. Journal of International Business Studies, 43(3), 
242-254. 

• Chin, W. (1998). The partial least squares approach to structural equation 
modeling. Modern methods for business research. Lawrence Erlbaum 
associates publishers location. 

• Christensen, J, Rog, E., (2014). Talent management A strategy for 
improving employee recruitment, retention and commitment within 
hospitality organizations. University of Plymouth. 

• Claus, L., (2020). HR Disruption—Time Already to Reinvent Talent 
Management. Business research quarterly. 22, 207-215. 

• Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavior sciences (2nd 
ed.). West Publishing Company. 

• Collier, J. (1945). Social Research/An International Quarterly of Social 
Sciences. New York, NY: Graduate Fac. 

• Collins, J., Schuman, G., (2015). Transformational leadership in the digital 
age. General Assembly. 

• Collings, D. G. & Mellahi, K. (2009). Strategic talent management: A 
review and research agenda. Human Resource Management Review, 
19(4), 304-313. 

• Collings, D. G., & Mellahi, K. (2013). Commentary on: “Talent—Innate or 
acquired? Theoretical considerations and their implications for talent 
management”. Human Resource Management Review, 23(4), 322–325. 

• Collings, D., Mellahi, K., (2013). Talent—innate or acquired? Theoretical 
considerations and their implications for talent management. Human 
Resource Management Review. 

• Collings, D.G., Scullion, H. and Vaiman, V., (2011). European 
perspectives on talent management. European Journal of International 
Management, Vol. 5 No. 5, pp. 453-62. 

• Colombo, M. G., y Grilli, L. (2010). On growth drivers of high-tech start-
ups: Exploring the role of founders’ human capital and venture capital. 
Journal of Business Venturing, 25, 610–626.doi: 
10.1016/j.jbusvent.2009.01.005 . 

• Comacchio, A., Gerli, F., Scapolan, A. y Bonesso, S. (2008). HR 
outsourcing in Italy. Martin, G., Redddington, M. and Alexander, H. (Eds), 
Technology, Outsourcing and Transforming HR, 2nd eds, Butterworth-
Heinemann, Oxford, pp. 57-85. 

• Comrey, A., y Lee, H. (2013). A First Course in Factor Analysis. 
Psychology Press. (pp. 2013 – 442. 

• Conole, G. (2016). Characteristics of digital technologies. Retrieved from 
ITU Academic Partnership Meeting (2016). 



274 
 

• Contreras, T. y Barbosa, D., (2012). Del liderazgo transaccional al 
liderazgo transformacional: implicaciones para el cambio organizacional. 
Revista Virtual Universidad Católica del Norte. 

• Cormican, K., O’Sullivan, D., (2004). Auditing best practice for effective 
product innovation management. Technovation, 24, 819–829. 

• Costello, A. y Osborne, J. (2005). Best Practices in Exploratory Factor 
Analysis: Four Recommendations for Getting the Most From Your 
Analysis. Practical Assessment 10(7):1-9. 

• Coulson-Thomas, C. (2012). Talent management and building high 
performance organisations. Industrial and Commercial Training. 

• Crane, B. y Hartwell, C., (2018). Global talent management: A life cycle 
view of the interaction between human and social capital. Journal of world 
business. Volume 54, Issue 2, February 2019, Pages 82-92. 

• Crocker, A., y Eckardt, R. (2014). A multilevel investigation of individual- 
and unit-level human capital complementarities. Journal of Management, 
40, 509 

• Croft, S., (2003). Managing corporate reputation: The new currency. 
London (GBR: Thorogood. 

• Crossan y Apaydin, (2010). A multi-dimensional framework of organization 
innovation: A systematic review of the literature. Journal of Management 
Studies, 47 (2010), pp. 1154-1191 

• Cuadrado, I. (2001). Cuestiones teóricas y datos preliminares sobre tres 
estilos de liderazgo. Revista de Psicología Social. 

• Cunningham, I. (2007). Talent management: making it real, Development 
and Learning in Organizations. International Journal. 

• Cupani, M. (2016). Análisis de Ecuaciones Estructurales: conceptos, 
etapas de desarrollo y un ejemplo de aplicación. Revista Tesis. 2012; 
2(1):186-199. 

• Curran, C., Garrett, D., Puthiyamadam, T. (2017). A decade of digital 
Keeping pace with transformation. PWC. 

• Currie, G. y Spyridonidis, D. (2019). Sharing leadership for diffusion of 
innovation in professionalized settings. Human relations 2019, Vol. 72(7) 
1209–1233 

• Dalayga, B., Mohkber, M. y Rashid, S. (2017). Talent Shortage: Talent 
Development as a Tool to Thwart it Globally. International Journal of 
Academic Research in Business and Social Sciences 2017, Vol. 7, No. 4 

• Dalal, D., y Zickar, M. (2012). Some common myths about centering 
predictor variables in moderated multiple regression and polynomial 
regression. Organizational Research Methods, 15, 339–362. 



275 
 

• Dahlström, P., Desmet, D., y Singer, M. (2017). The seven decisions that 
matter in a digital transformation: a CEO’s guide to reinvention. McKinsey 
article (Feb 2017). 

• Damanpour, F. y Evan, W. M. (1984). Organizational innova tion and 
performance: The problem of "organizational lag." Administrative Science 
Quarterly, 29: 392-409 

• Damanpour y Gopalakrishnan, (2001). The dynamics of the adoption of 
product and process innovations in organizations. Journal of Management 
Studies, 38 (2001), pp. 45-65 

• Danielewicz-Betz, A., (2016). Communicating in digital age corporations. 
Macmillan Publishers. 

• Darics, E. (2015b). Digital media in workplace interactions. In A. 
Georgakopoulou & T. Spilioti (Eds.), Th e Routledge handbook of 
language and digital communication (pp. 197–211). Abingdon: Routledge. 

• Davenport, T. y Patil, D., 2012). Data scientist: The sexiest job of the 21st 
century. Harvard Business Review, 90 , 70–76. 

• Davenport, T. y Redman, T. (2020). Digital Transformation Comes Down 
to Talent in 4 Key Areas. Harvard business review. 

• Dawn,S.  Biswas, S. 2013. Talent Management : Designing Strategies. 
ASBM Journal of Management. 

• De Bruin, T.; Freeze, R.; Kaulkarni, U. y Rosemann, M. (2005). 
Understanding the main phases of developing a maturity assessment 
model. ACIS 2005 Proceedings. 109. 

• DeCarlo, L. T. (1997). On the meaning and use of kurtosis. Psychological 
Methods, 2, 292-307. 

• De Cieri,H., Cox,J.W.,Fenwick, M., (2007). A review of international 
human resource management: Integration, interrogation, imitation. 
International Journal of Management Reviews. 

• De Cieri,H., Cox, W., Fenwick, M., (2007). A review of international human 
resource management: Integration, interrogation, imitation. International 
Journal of Management Reviews 

• Delery, J. E., Doty, D., (1996). Modes of theorizing in strategic human 
resource management: Tests of universalistic, contingency, and config- 
urational performance predictions. Academy of Management Journal, 39, 
802– 835. 

• De Lestrange, G. (2016). HR-Smart Working And Transformation: 
Understanding how HR departments are transforming. Virgin Group. 

• Delgado, I., Gómez, L., Romero, A., Vázquez, E., (2007). ¿Cómo 
gestionan las empresas emprendedoras los recursos humanos? El Caso 
de REDUR. Cuadernos de Gestión. 



276 
 

• Delgado-Verde, M., Martín-De Castro, G., y Amores-Salvadó, J. (2016). 
Intellectual capital and radical innovation: Exploring the quadratic effects 
in technology-based manufacturing firms. Technovation, 54 , 35–47. doi: 
10.1016/j.technovation.2016.02.002 . 

• Del Líbano, M., Llorens, S., Salanova, M., Schaufeli, W. B., (2012). About 
the bright and dark sides of self-efficacy: Work commitment and workahol-
ism. The Spanish Journal of Psychology. 

• DeLong, D., y Trautman, S. (2011). The executive guide to high impact 
talent management: Powerful tools for leveraging a changing workforce. 
New York. McGraw-Hill. 

• Demil, B., Lecocq, X. (2009). Evolución de los modelos de negocio: hacia 
una visión de la estrategia en términos de coherencia dinámica. Universia 
Business Review. 

• Dery, K., Hall, R. and Wailes, N. (2006). ERPs as ‘Technologies-in-
Practice’: social construction, materiality and the role of organisational 
factors. New Technology, Work and Employment. 

• Deuze, M. (2006). Participation, Remediation, Bricolage: Considering 
Principal Components of a Digital Culture. The Information Society: An 
International Journal. 

• De Carolis A., Macchi M., Negri E. y Terzi S. (2017). A Maturity Model for 
Assessing the Digital Readiness of Manufacturing Companies. Lödding 
H., Riedel R., Thoben KD., von Cieminski G., Kiritsis D. (eds) Advances in 
Production Management Systems. The Path to Intelligent, Collaborative 
and Sustainable Manufacturing. 

• De la Guardia, C. (2014). Contextualización y conceptualización de la 
planificación estratégica de la comunicación de marca aplicada al Internal 
Branding. Universitat Autónoma de Barcelona. 

• De Long, D., Trautman, S. (2011). The executive guide to high impact 
talent management: Powerful tools for leveraging a changing workforce. 
McGraw-Hill. 

• De Long, D. W.,Davenport, T., (2003). Better practices for retaining 
organizational knowledge: Lessons from the leading edge. Employee 
Relations Today. 

• De Mauro, A., Greco, M., Grimaldi, M. y Ritala, P., (2017). Human 
resources for Big Data professions: A systematic classification of job roles 
and required skill sets. Information Processing and Management (2017, 1-
11). 

• De Wet, Wihan, Koekemoer, E. y Nel, J., (2016). Exploring the impact of 
information and communication technology on employees’ work and 
personal lives. SA Journal of Industrial Psychology/SA Tydskrif vir 
Bedryfsielkunde, 42(1), a1330. http://dx.doi. org/10.4102/sajip. v42i1.1330 

http://dx.doi/


277 
 

• Desmet, D., Duncan, E., Scanlan, J., Singer, M., (2015). Six building 
blocks for creating a high-performing digital enterprise. McKinsey & 
Company. 

• Detert, J. R., Burris, E. R. (2007). Leadership behavior and employee 
voice: is the door really open? Academy of Management Journal, 50, 869–
84. 

• Diamente, T y London, M. (2001). Expansive leadership in the age of 
technology. Journal of management development. Vol 21, nº 1, pp, 404-
416. 

• Diamantopoulos, A. y Winklhofer, H. (2001). Index construction with 
formative indicators: An alternative to scale development. Journal of 
marketing research, 38(2), 269-277. 

• Díaz-Espinal, C. (2014). Modelos de Negocio y medios online. 
Aproximación Teórica A La Cuestión. Comunicación Aplicada | Número 
87 | Julio - Septiembre 2014| ISSN: 605-4806 | PP. 453-463. 

• Direnzo, M., Greenhaus, J., (2011). Job Search and Voluntary Turnover in 
a Boundaryless World: A Control Theory Perspective. Academy of 
Management Review. 

• DiStefano, C., Zhu, M. and Mîndrilă, D´. (2009). Understanding and Using 
Factor Scores: Considerations for the Applied Researcher. Practical 
Assessment, Research & Evaluation, 14 (20). 

• Dolan, S, García, S., (2003). La Dirección por Valores. McGraw Hill. 

• Doppler, K. and C. Lauterburg (2005). Change Management: Den 
Unternehmenswandel gestalten. Frankfurt, Campus Verlag. 

• Dörner, K., Meffert, J. (2015). Nine questions to help you get your digital 
transformation right. McKinsey & Company.  

• Doukidis, G., Mylonopoulos, N. y Pouloudi, N. (2004). Social and 
Economic Transformation in the Digital Era. Idea Group Publishing, 
London, UK, 2004, 326 pp, ISBN 1-59140-267-0 

• Dowell B.E. (2010). Managing Leadership Talent Pools. In R.F. Silzer & 
B.E. Dowell (Eds.). 

• Downes, L, Nunes PF (2013). Big-bang disruption. Harvard Business 
Review. 

• Drahokoupil, J. y Fabo, B., (2016). The Platform Economy and the 
Disruption of the Employment Relationship. ETUI Research Paper – 
Policy. 

• Dries, N., (2013). The psychology of talent management: A review and 
research agenda. Human Resource Management Review. 

• Dries, N., & Pepermans, R. (2008). Real high-potential careers: an 
empirical study into the perspectives of organisations and‘‘High 
Potentials’’. Personnel Review, 37(1), 85–108. 



278 
 

• Drucker, P., (1999). Knowledge-Worker Productivity: The Biggest 
Challenge. California Management Review, Vol. 41, N. 2, Winter 

• Drucker, P., (2010). The Drucke rLectures Essentia: Lessons on 
Management, Society, and Economy. Mc Graw Hill companies. 

• Dunn, T., Baguley, T., y Brunsden, V. (2014). From alpha to omega: A 
practical solution to the pervasive problem of internal consistency 
estimation. British Journal of Psychology 105(3). 

• Durou, E., Jaoude, J., Khalife, R., (2016). The changing role of people 
management in the digital age. Deloitte & Touche (M.E.) 

• Dvir, T., Eden, D., Avolio, B.J., Shamir, B., (2002). Impact of 
transformational leadership on follower development and performance: a 
field experiment. Academy of Management Journal. 

• Earley, S., (2014). The Digital Transformation: Staying Competitive. IT 
Pro; IEEE. 

• Eckhardt, A., Laumer, S., Maier, C., Weitzel, T.,(2014).The transformation 
of people, processes, and IT in e-recruiting: Insights from an eight-year 
case study of a German media corporation. University of Bamberg, 
Bamberg, Germany. Employee Relations. Bradford. Emerald Insights. 

• Eckhardt, A., Laumer, S., Maier, C. and Weitzel, T. (2012). When social 
networking turns to social overload: explaining the stress, emotional 
exhaustion, and quitting behavior from social network sites users. 
Bewerbermanagementsysteme in deutschen Großunternehmen. 
Zeitschrift fuer Betriebswirtschaft. 

• Edwards, M., (2010). An Integrative Review of Employer Branding and OB 
Theory. Personnel Review, 39 (1), 5–23. 

• Effron, M., Ort, M. (2010). One page talent management: Eliminating 
complexity, adding value. Boston, MA: Harvard Business Press. 

• Eaglebarger, S., (2016). The business of HR. Strategic HR review. 

• El-Khoury, D., (2017).Digital transformation and the world-class HR 
difference. STRATEGIC HR REVIEW VOL. 16 NO. 2 2017, pp. 86-88 

• Ericsson, K. A., Prietula, M. J., & Cokely, E. T. (2007). The making of an 
expert. Harvard Business Review 

• Erickson, T.J. (2005). Testimony submitted before the US Senate 
Committee on Health, Education, Labour and Pensions. Economy policy 
institute.  

• Ernst, H. (2002) Success factors of new product development: a review of 
the empirical literature. International Journal of Management Reviews, 4 
(1),. 1-40. 

• Escalante, Z. y García, J. (2009). Modelos de negocio en entornos d 
edesarrollo tecnológico. Centro de investigación en ciencias 
administrativas y gerenciales. Vol. 5. Edición nº 2. 



279 
 

• Ettlie, J., and Pavlou, P. A. (2006). Technology-Based New Product 
Development Partnerships. Decision Sciences. 

• Evans, P. (2015). From deconstruction to big data: How technology is 
reshaping the corporation. F. Gonzalez (Ed.), Reinventing the company in 
the digital age BBVA Open Mind. 

• Ewing, M., Leyland, Nigel, M, Berthon, P. (2002). Employment Branding 
in the Knowledge Economy. International Journal of Advertising. 

• Erdogan, B., & Bauer, T. N. (2011). The impact of underemployment on 
turnover and career trajectories. In Douglas C. Maynard, & Daniel C. 
Feldman (Eds.), Underemployment: Psychological, Economic, and Social 
Challenges. New York: Springer. 

• Ettlie, J. E. (1988). Taking charge of manufacturing: How com panies are 
combining technological and organizational innovations to compete 
successfully. San Francisco: Jos sey-Bass. 

• Falque, E., Ward, A. (2017). Re-thinking the European Business Model 
Portfolio for the Digital Age. Bearing Point Institute. 

• Falk, F., y Miller, N., (1992). A Primer for Soft Modeling. University of Akron 
Press. 

• Fahri, M., (2020). The effect of talent management on employees 
engagement. Faculty of Economics & Business, Mercubuana University. 

• Farndale, E., Scullion & H., Sparrow, P., 2009. The role of the corporate 
HR function in global talent management. Journal of world business. 

• Fernandez. C.P. (2007). Employee commitment. Journal of Public Health 
Management and Practice.  

• Fernández, S. (2013). Compromiso afectivo de la marca del empleador. 
Diseño de una escala para su medición. 

• Fernández, N. (2002). El desarrollo profesional de los trabajadores como 
ventaja competitiva de las empresas. Cuadernos de Gestión Vol. 2. N.º 1 
(Año 2002) 6 

• Fernández-Arauz, A. (2015). Aplicación del análisis factorial confirmatorio 
a un modelo de medición del rendimiento académico en lectura. Ciencias 
Económicas 33-N°2: 2015/ 39-66 / ISSN: 0252-9521. P. 45. 

• Fernández-Jardón, C., González-Loureiro, M., Castelo, J., (2016). 
Orientación cultural hacia la innovación en empresas. Un enfoque 
sociológico del Sistema de Innovación de Galicia. Revista internacional de 
Sociología. 

• Ferrari, A., Punie, Y., Redecker, C., 2012.Understanding Digital 
Competence in the 21st Century: An Analysis of Current 
Frameworks.Institute for Prospective Technological Studies (IPTS), 
European Commission, Joint Research Centre. 

• Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE. 



280 
 

• Finkelstein, S., (1992). Power in top management teams: dimensions, 
measurement, and validation. Academy of Management Journal, 35, 505–
38. 

• Fitzgerald, M., Kruschwitz, N., Bonnet, D., Welch, M. (2013). Embracing 
digital techonology: new strategic imperative. Global executive study and 
research project. Mit Sloan management review. 

• Flatten, T., Adams, D. and Brettel, M. (2015). Fostering absorptive 
capacity through leadership: a cross-cultural analysis. Journal of World 
Business. 

• Fleming, M. (2016). Integration Is a Core Competency of Digital 
Transformation. International Data Corporation (IDC). 

• Flatten, T., Adams, D., Brettel, M. (2015). Fostering absorptive capacity 
through leadership: a cross-cultural analysis. Journal of World Business. 

• Fornell, D., y Larcker, S., (1981). Structural equation models with 
unobservable variables and measurement error: Algebra and statistics. 
American Marketing Association. 

• Foster, S. (2009). Making Sense of e-HRM: Transformation, Technology 
and Power Relations. T. Bondarouk, H. Ruël, K. Guiderdoni-Jourdain, y E. 
Oiry (Eds), Handbook of Research on E-Transformation and Human 
Resources Management Technologies: Organizational Outcomes and 
Challenges (pp. 1-19). Hershey: Information Science Reference. 

• Frank, F. D., Finnegan, R. P., Taylor, C. R., (2004). The race for talent: 
Retaining and engaging workers in the 21st century. HR. Human 
Resources Planning. 

• Frankiewicz, B. y Chamorro-Premuzic, T, (2020). Digital Transformation Is 
About Talent, Not Technology. Harvard business review. 

• Freitas, J., (2018). Factores que impiden a las empresas la aplicación del 
modelo de transformación digital. Repositiorio Facultad Ciencias de la 
Empresa. Lima (Perú). 

• Frenkel, A., Maital, Grupp, H., (2000). Measuring dynamic technical 
change: a technometric approach. International Journal of Technology 
Management, 20, 429–441. 

• Friedman, T. L. (2005). The world is flat. New York: Farrar, Straus and 
Giroux. 

• Friedrich, R., Hall, S., El-Darwiche, B. (2016). Industry Perspectives: 2015 
Telecommunications Trends. Strategy&. Accessed (PWC). 

• Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G. y Buchner, A. (2007). G*Power 3: A 
flexible sta-tistical power analysis program for the social, behavioral, and 
biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39, 175-191. 

• Fullan, M.G., Miles, M.B. (1992). Getting reform right - what works and 
what doesn't. Phi Delta Kappan, Vol. 73 No. 10, pp. 745-752.  



281 
 

• Fulmer, I.S., Gerhart, B., y Scott, K.S. (2003). Are the 100 best better? An 
empirical investigation of the relationship between being a “Great place to 
work” and firm performance. Personnel Psychology, 56, 965–993. 

• Gable, G., (2010). Strategic information systems research: an archival 
analysis. Journal of Strategic Information Systems 

• Gaggnon, R., Kurata, K. (2016). How digital transformation elevates 
human capital management. Forbes Insight 

• Gagné, F. (2000). Understanding the complex choreography of talent 
development through DMGT-Based analysis. K. A. Heller (Ed.), 
International handbook of giftedness and talent (2nd ed.). Oxford: Elsevier. 

• Gale, M. y Aarons, C. (2018). Digital transformation: delivering on the 
promise. Executive Forum.  

• Galende del Canto, J., (2002). El análisis de la innovación tecnológica 
desde la economía y dirección de empresas. Información Comercial 
Española. 

• Gallardo-Gallardo, E., Thunnissen, M. y Scullion, H. (2019). Talent 
management: context matters. The International Journal of Human 
Resource Management 31(5):1-17 

• Gallardo-Gallardo, E., y Thunnissen, M. (2016). Standing on the shoulders 
of giants? A critical review of empirical talent management research. 
Employee Relations, 38, 31–56. 

• Gallardo-Gallardo, E., Thunnissen y M., Scullion, H. (2017). Special issue 
of International Journal of Human Resource Management. A 
contextualized approach to Talent Management: Advancing the field. The 
international journal of human resources management  

• Gallardo-Gallardo, E., Nijs, S., Dries, N., Gallo, P. (2015). Towards an 
understanding of talent management as a phenomenon-driven field using 
bibliometric and content analysis. Human Resource Management Review, 
25, 264–279. 

• Gallardo-Gallardo, E.,  Dries,N., González-Cruz, T.F. (2013). What is the 
meaning of ‘talent ‘in the world of work? Human Resource Management 
Review. 

• Gannon, J. M.; Doherty, L., Roper, A., (2012).The role of strategic groups 
in understanding strategic human resource management. Personnel 
Review, vol. 41, nº 4, pp. 513–546. 

• Gannon, B., (2013). Outsiders: an Exploratory History of IS in 
Corporations. Journal of Information Technology 28(1), 50–62. 

• García-Alcaraz, J., Alvarado-Iniesta, A., Blanco-Fernández, J., 
Maldonado-Macías, A., Jiménez-Macías, E., and Saenz-Díez Muro, J. 
(2015). The Impact of Demand and Supplier on Wine’s Supply Chain 
Performance. Journal of Food Process Engineering.  



282 
 

• Garr, S.S., Atamanik, C., and Mallon, D. (2015). High-Impact Talent 
Management: The New Talent Management Maturity Model. Talent 
Matters; Deloitte. 

• García Castro, P; Gatica Barrientos, M; Cruz Sosa, E; Luis Gatica, K; 
Vargas Hernández, R., (2016). Procesos de reclutamiento y las redes 
sociales. RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el 
Desarrollo Educativo, vol. 6, núm. 

• García Carbonell, N., Martín Alcázar, F., Sánchez Gardey, G. (2014). El 
papel moderador de la percepción del sistema de dirección de recursos 
humanos y su influencia en los resultados organizativos. Revista Europea 
de Dirección y Economía de la Empresa. 

• García Veiga, M.A. (2011). Análisis causal con ecuaciones estructurales 
de la satisfacción ciudadana con los servicios municipales. Universidad 
de Santiago de Compostela. Máster en técnicas estadísticas facultad de 
matemáticas. P. 25. 

• García-Sáiz, M. (2011). Una revisión constructiva de la gestión por 
competencias. Anales de Psicología. 

• García-Tenorio, J., Sánchez Quirós, I., Holgado, R., (2011). Flexibilidad y 
desarrollo de los recursos humanos en el contexto de innovación: un 
análisis empírico en el sector biotecnológico. Revista europea de 
dirección economía de la empresa. 

• Gardner, W., Reithel, B. y Foley, R. (2009). Attraction to Organizational 
Culture Profiles: Effects of Realistic Recruitment and Vertical and 
Horizontal Individualism—Collectivism. Management Communication 
Quarterly (SAGE Pub.). 

• Gatherer, J., Craig, D. (2010). I am talent: A comprehensive guide to 
optimise your potential and achieve your personal and career aspirations. 
Randburg: Knowres Publishing 

• Gavilán, Avelló y Fernández, 2013. Employer branding: la experiencia de 
la marca empleadora y su efecto sobre el compromiso afectivo. Revista 
Internacional de Investigación en Comunicación a. DResearch ESIC. 

• Gefen, D. y Straub, D. (1997). Gender Differences in the Perception and 
Use of E-Mail:  An Extension to the Technology Acceptance Model. An 
Extension to the Technology Acceptance Model. MIS Quarterly (21:4, 
December), (pp. 389-400). 

• Geisser, S. (1974). A Predictive Approach to the Random Effect Model. 
Biometrika, 61, 101-107. 

• Genzorova, T., Corejova, T. y Stalmasekova, N. (2019). How digital 
transformation can influence business model, Case study for transport 
industry. Transportation Research Procedia 40 (2019) 1053–1058 

• Geoffrion, A., Krishnan, R., (2003). E-business and management science: 
mutual impacts. Management Science. 



283 
 

• Georgantzas, N. C, Shapiro, H. J. (1993). Viable theoretical forms of 
synchronous production innovation. Journal of Operations Management, 
11: 161-183.  

• George, G., Osinga, E., Lavie, D., Scott, B. Big data and data science 
methods for management research. Academy of Management Journal, 
59(5), 1493-1507 (2016). 

• Gerbert, P., Gauger, C., Steinhauser, S. (2015). The Double Game of 
Digital Strategy. BCG Perspectives. 

• Gibbons, J., (2006). Employee Commitment: A Review of Current 
Research and Its Implications. New York: The Conference Board. 

• Gilch, P. y Sieweke, J. (2020). Recruiting digital talent: The strategic role 
of recruitment in organisations’ digital transformation. German Journal of 
Human Resource Management: Zeitschrift für Personalforschung 

• Glen, C. (2006). Key skills retention and motivation: the war for talent still 
rages and retention is the high ground. Industrial and Commercial 
Training, Vol. 38 No. 1, pp. 37-45. 
 

• Glinska, M. (2017). Driving Digital Transformation: New mindsets, 
cultures, skills, and behaviors. University of Virgina: Darden School of 
Bunisess. 

• Global banking outlook 2016 Transforming talent. The banker of the future. 
Ernst & Young Global Banking & Capital Markets network. 

• Goddard, J., Tavakoli, M. y Wilson, J. (2005). Determinants of profitability 
in European manufacturing and services: Evidence from dynamic panel 
model. Applied Financial Economics, 15(18), 1269-1282. 

• Godfrey, S. (2008). What is CMMI?. NASA presentation. 

• González-Cruz, T., Martínez-Fuentes, C. y Pardo-del-Val, M. (2009). La 
gestión del talento en la empresa industrial española, Economía Industrial, 
374, 21-35. 

• Goncalves, F. y Waterston, P. (2018). Maturity models and safety culture: 
A critical review. Safety Science, 105, 192-211. 

• González, C.; Pineda, E.; Seminara, J.; Floreán, A. y Aguirre, H., (2016). 
Evolución Tecnológica de los Recursos Humanos en Empresas de 
Latinoamérica y España Octubre, 2016. International Data Corporation. 

• Ghosh, P. (2019). What is Talent Management? Definition, Strategy, 
Process and Models. HR Technologist  

• Grant, D., Newell, S., (2013). Realizing the strategic potential of e-HRM. 
The Journal of Strategic Information Systems 

• Grant, R.M., (1991). The Resource-Based Theory of Competitive 
Advantage: Implications for Strategy. California Management Review, vol. 
33, nº 3, pp. 114-135. 



284 
 

• Gray, J. y Rumpe, B. (2017) Models for the digital transformation. Softw. 
Syst. Model., 16 (2) (2017), pp. 307-308. 

• Griffin, R., y Moorhead, G. (2010). Comportamiento Organizacional. 
Gestión de personas y organizaciones. México: Cengage Learning. 

• Gritzo, L., Fusfeld, A., and Carpenter, C. (2017). Exploring the principles 
of R&D leadership with award-winning R&D leaders. Research-
Technology Management 60(3): 18–20. 

• Grover. V. y Kohli., R., (2013) Revealing Your Hand: Caveats in 
Implementing Digital Business Strategy. MIS Quart. 

• Gubman, E. L. (1998). The talent solution: Aligning strategy and people to 
achieve extraordinary results. New York: McGraw - Hill. 

• Guerras, L.A., Navas J.E. (2015). La dirección estratégica de la empresa. 
Teoría y aplicaciones. Thomson-Reuters Civitas, Cizur Menor, 5ª edición. 

• Guest, D., (2001). Human resource management: when research 
confronts theory. The International Journal of Human Resource 
Management. 

• Gueutal, H. (2003). The Brave New World of E-HR. Advances in Human 
Performance and Cognitive Engineering Research Vol 3:13-36. 

• Gueutal, H. y Stone, D., (2005). The brave new world of eHR: Human 
resources management in the digital age. San Francisco, CA: Jossey-
Bass. 

• Guffey, M. E., y Loewy, D. (2012). Essentials of business communication: 
procces and product. . Cincinnati, OH: South-Western/Cengage Learning. 

• Gurcheik, K. (2008). Survey links wellness, job satisfaction. HR Magazine. 

• Hannon, J., Milkovich, G., (1996). The effect of human resource reputation 
signals on share prices: An event study. Human Resource Management. 

• Haans et al., (2016). Thinking about U: Theorizing and testing U-and 
inverted U- shaped relationships in strategy research. Strategic 
Management Journal, 37 (2016), pp. 1177-1195. 

• Haenlein, M. y Kaplan, A. (2004). A Beginner's Guide to Partial Least 
Squares Analysis. Understanding Statistics, Vol. 3 (pp. 283-297). 

• Hagel, J., Seely Brown y J., Davison, L. (2009). The New Organization 
Model: Learning at Scale. Harvard Business Review. 

• Hagel, J. y Singer, M. (1999). Organizational Structure: Unbundling the 
Corporation. Harvard Business Review. 

• Haid, M., Sims, J., Schroeder-Saulnier, D., Wang, H. (2010). 
Organizational effectiveness: Discovering how it happens. Leadership 
insights incorporated. 



285 
 

• Hair, J., Anderson, R., Tatham, R., y Black, W. (1999). Análisis 
Multivariante (5 ed.). Madrid: Prentice Hall. 

• Hair, J., Ringle, C. y Sarstedt, M. (2011). PLS-sem: Indeed, a silver bullet. 
The Journal of Marketing Theory and Practice 19(2):139-151. 

• Hair, J., Sarstedt, M., Ringle, C. y Gudergan, S. (2017). Advanced Issues 
in Partial Least Squares Structural Equation Modeling. SAGE Publishing. 

• Hair,J.,  Celsi, M., Money, A., Samouel, P. y Page, M. (2016). The 
essentials of business research methods: Third Edition. New York : 
Routledge, 2016. 

• Hall, G y Safian, C., (2015). 2015 annual report. Gartner. 

• Hallberg, U.E. y Schaufeli, W.B. (2006). Same same’ but different? Can 
work engagement be discriminated from job involvement and 
organizational commitment? European Psychologist, Vol. 11 No. 2, pp. 
119-127. 

• Hambrick, D. C., Mason, P. A. (1984). Upper echelons: The organization 
as a reflection of its top managers. Academy of Management Review. 

• Hargrave, T., Van de Ven, A. (2006). A collective action model of 
institutional innovation. Academy of Management Review, 31: 864-888. 

• Harrison, R. (1972). Understanding your organization's character. Harvard 
Business Review. 

• Harter, J.K., Schmidt, F.L.,Hayes, T.L. (2002). Business-unit level 
relationship between employee satisfaction, employee commitment, and 
business outcomes: a meta-analysis. Journal of Applied Psychology 

• Harvard Business Review (2014). The Leadership Edge in Digital 
Transformation. Harvard Business Review Analytic Services & Oracle. 

• Hassan, R., Fuwad, B. y Rauf, A., (2010). Pre training motivation and the 
effectiveness of transformational leadership training. Academy of Strategic 
Management Journal, 9 (2), 123-131. 

• Hatum, A.(2011). El Futuro del Talento. Gestión del talento para sobrevivir 
la crisis. Buenos Aires: Ed. Temas Grupo. 

• Hatum, A. (2010). Next generation talent management: Talent 
management to survive turmoil. Hampshire: McMillan. 

• Hawkins, D. M. (1980). Identification of outliers. Ed. Chapman and 
Hall.Londres. p.13. 

• Hayton, J., Allen, D. y Scarpello, V. (2004). Factor Retention Decisions in 
Exploratory Factor Analysis: A Tutorial on Parallel Analysis. 
Organizational Research Methods 7(2):191-205. 

• Hearsum, S., (2015). How to develop digital leadership capability.  
Strategic HR Review; 2015; 14, 5; ABI/INFORM Collection (pp. 28). 



286 
 

• Hebrero, C. (2016). HR digital disruption. Work Day & People Matters. 

• Heger, B. K. (2007). Linking the employment value proposition (EVP) to 
employee commitment and business outcomes: Preliminary findings from 
a linkage research pilot study. Organization Development Journal 

• Heifetz, R., Laurie, D., (1997). The work of leadership. Harvard Business 
Review. 

• Henderson, J.C. y Venkatraman., N., (1993). Strategic alignment: 
leveraging information technology for transforming organizations. IBM 
Syst J 32(1):4–16. 

• Henseler, J., Ringle, C. y Sinkovics, R. (2009). The Use of Partial Least 
Squares Path Modeling in International Marketing. Advances in 
International Marketing (pp.277-319). Emerald JAI Press. 

• Henseler, J., y Fassott, G., (2010). Testing Moderating Effects in PLS Path 
Models: An Illustration of Available Procedures. Handbook of Partial Least 
Squares (pp.713-735). 

• Henseler, J., Ringle, C. y Sarstedt, M. (2012). Using Partial Least Squares 
Path Modeling in International Advertising Research: Basic Concepts and 
Recent Issues. Handbook of Research on International Advertising 
(pp.252-276). Edward Elgar Publishing 

• Henseler, J., Ringle, C. y Sarstedt, M. (2016). Testing measurement 
invariance of composites using partial least squares. International 
Marketing Review, 33(3), 405-431. 

• Hermosilla, D, Amutio, A., Da costa, S. y Páez, D (2016). El Liderazgo 
transformacional en las organizaciones: variables mediadoras y 
consecuencias a largo plazo. Journal of Work and Organizational 
Psychology 32. 135-143. 

• Hernández Sampieri, R. y Fernández Collado, C., (1998). Metodología de 
la investigación. México: McGraw-Hill 

• Herzberg, F. (1987). One More Time, How Do You Motivate Employees? 
Harvard Business Review. 

• Hess, T. Matt, C., Benlian, A. y Wiesböck, F. (2016). Options for 
Formulating a Digital Transformation Strategy. MIS Quarterly Executive. 

• Hidalgo, A., (2011). La gestión de la innovación como proceso. 
Conocimiento, Innovación y Desarrollo, pp. 99-122 

• Hillebrandt, I., Bjorn, S. (2013). Measuring employer brands: An 
examination of the factor structure, sclae reability and validity. University 
of Bamberg. (Germany). 

• Hinings, R., Greenwood, R., (1988). The Dynamics of Strategic Change. 
Oxford, England: Basil Blackwell, 1988, 223 pp. 

• Hinrichs, J. R. (1966). High-talent personnel: Managing a critical resource. 
Vermont: American Management Association. 



287 
 

• Homans, G. (2017). Human Group. London: Routledge. 

• Hongal, P. y Kinange, U. (2020). A Study on Talent Management and its 
Impact on Organization Performance - An Empirical Review. International 
Journal of Engineering and Management Research, Volume-10, Issue-1, 
February 2020.  

• Hooper, D., Coughlan, J. y Mullen, M. (2008). Modelado de ecuaciones 
estructurales: Directrices para determinar el ajuste del modelo. Revista 
Electrónica de Métodos de Investigación Empresarial, 6(1), 53-60. 

• Hom, P.W., Roberson, L., & Ellis, A.D. (2008). Challenging conventional 
wisdom about who quits: Revelations from corporate America. Journal of 
Applied Psychology. 

• Housewright, R., Schonfeld, R.C., (2008). Ithaka’s 2006 studies of key 
stakeholders in the digital transformation in higher education. Ithaka, New 
York, NY. 

• Howe, M.J.A., Davidson, J.W. and Sloboda, J.A. (1998). ‘Innate talents: 
reality or myth?. Behavioral and Brain Sciences, Vol. 21, pp. 399-442. 

• Hu, L., y Bentler, P. (1998). Fit indices in covariance structure modeling: 
Sensitivity to underparameterized model misspecification. Psychological 
Methods, 3(4), 424–453 

• Hughes, J. y Rog, E. (2008). Talent management A strategy for improving 
employee recruitment, retention and engagement within hospitality 
organizations International. Journal of Contemporary Hospitality 
Management Vol. 20 No. 7, 2008 pp. 743-757 

• Hunt, S., (2014). Common Sense Talent Management: Using Strategic 
Human Resources to Improve Company Performance. Hoboken: 
JohnWiley & Sons. 

• Hurley, R. (1999). Qualitative research and the profound gasp of the 
obvious. Health service research; vol 34, nº 5. Pp. 1119-1136. 

• Harvey, J., Pettigrew,A. y Ferlie, E., (2002). The determinants of research 
group performance: Towards mode 2? Journal of Management Studies 
39: 747–74. 

• Huseild, M. A., Becker, B. E., (1996). Methodological issues in cross–
sectional and panel estimates of the human resource–firm performance 
link. Industrial Relations, vol. 35, nº 3, pp. 400–22. 

• Hussain, T. y Rehman, S. (2013). Do Human Resource Management 
Practices Inspire Employees’ Retention?. Research Journal of Applied 
Sciences, Engineering and Technology 6(19): 3625-3633 

• Huselid, M. (2004). Special Issue on e-HR: The Intersection of Information 
Technology and Human Resource Management. Human Resource 
Management, Summer/Fall 43, 2&3, 119. 

• IBM, solutions: Business Analytics (2017). IBM publications. 



288 
 

• IBM (2006). Expanding the Innovation Horizon: The Global CEO Study 
2006. IBM Global Business Services 

• Illes, P. (2008). Talent balancing: Staffing your company for long-term 
success. Human Resource Development International, 11(2), 215–218. 

• INCIPY (2020). 4º estudio en España sobre la Transformación digital en 
RRHH. Incipy (Grupo INESDI). 

• Inabinett, J. y Ballaro, J. (2014). Developing An Organization By Predicting 
Employee Retention By Matching Corporate Culture With Employee's 
Values: A Correlation Study. Organization Development Journal; 
Chesterland Tomo 32, N.º 1,  (Spring 2014): 55-74. 

• Isik, O., and Tasgin, U.F. (2017). Profitability and Its Determinants in 
Turkish Manufacturing Industry: Evidence from a Dynamic Panel Model. 
International Journal of Economics and Finance, 9(8), 66-75. 

• Ivancevich, J. (2005). Administración de recursos humanos. McGraw Hill. 

• J. W. Boudreau and P. M. Ramstad. (2007). Beyond HR: The New Science 
of Human Capital. Boston: Harvard Business School Press. 

• Jacquez-Hernández, M., y López Torres, V., (2018). Modelos de 
evaluación de la madurez y preparación hacia la Industria 4.0: una revisión 
de literatura. Ingeniería Industrial. Actualidad y Nuevas Tendencias. Año 
11, Vol. VI, No. 20. 

• Jackson, S. E., Schuler, R. S. (1990), Human Resource planning: 
Challenges for Industrial/organizational psychologists, American 
Psychologist, 45(2), 223-239. 

• Jackson, S. E., Schuler., R. S., (1995). Understanding human resource 
management in the context of organizations and their environment. Annual 
Review of Psychology, vol. 46, pp. 237-264. 

• Jackson, B., Parry, K., (2011). A Very Short Fairly Interesting and 
Reasonably Cheap Book About Studying Leadership. Sage publications.  

• Jackute, I. (2013). Retención del talento en el ámbito empresarial: un 
estudio exploratorio en empresas de la región de Murcia. Universidad 
Politécnica de Cartagena. 

• Jaimes, L, Luzardo, M. y Rojas,M. (2018). Factores Determinantes de la 
Productividad Laboral en Pequeñas y Medianas Empresas de 
Confecciones del Área Metropolitana de Bucaramanga, Colombia. 
Información tecnológica. Vol. 29(5).175-186.  

• Jansen, J.J.P., Vera, D., Crossan, M., (2009). Strategic leadership for 
exploration and exploitation: the moderating role of environmental 
dynamism. Leadership Quarterly. 

• Jericó, P. (2001). La gestión del talento: Enfoque conceptual y empírico. 
Boletín de Estudios Económicos. 



289 
 

• Jiménez, D. y Sanz, R., (2005). Innovation and Human Resource 
Management Fit: An Empirical study. International Journal of Manpower. 

• Jiménez, D. y Sanz, R., (2006). Innovación, aprendizaje organizativo y 
resultados empresariales. Un estudio empírico. Cuadernos de Economía 
y Dirección de la empresa (29).  

• Jogulu, U. (2010). Culturally-Linked leadership styles. Leadership and 
Organization Development Journal, 705-719. 

• Johannessen,J., Olaisen, J. y Olsen,B., (1999). Managing and organizing 
innovation in the knowledge economy. European Journal of Innovation 
Management; Bradford Tomo 2, N.º 3,  (1999): 116-128. 

• Johnson, M., Christensen, C., Kagermann, H. (2008). Reinventing your 
Business Model. Harvard Business Review. 

• Juhdi, N., Pa'wan, F., Kaur, R. (2013). HR practices and turnover intention: 
the mediating roles of organizational commitment and organizational 
commitment in a selected region in Malaysia. The International Journal of 
Human Resource Management 

• Kacmar, K.M., Andrews, M.C., Van Rooy, D.L., Steilberg, R.C., & Cerrone, 
S. (2006). Sure everyone can be replaced… but at what cost? Turnover 
as a predictor of unit-level performance. Academy of Management 
Journal. 

• Kahn, W. (1990). Psychological conditions of personal commitment and 
discommitment at work. Academy of Management Journal. 

• Kahn, S. (2016). Leadership in the digital age – A study on the effects of 
digitalization on top management leadership. Stockholm Business School. 

• Kakabadse, A., Omar Abdulla, M., Abouchakra, R., Jawad, A., (2011). 
Leading Smart Transformation. Palgrave Macmillan, Basingstoke. 

• Kandampully, J.; Duddy, R. (1999). Competitive advantage through 
anticipation, innovation and relationships. Management Decision.  

• Kane, G., (2019). The Technology Fallacy People Are the Real Key to 
Digital Transformation. Research-Technology Management Volume 62, 
2019 - Issue 6 

• Kane,G.C., Palmer, D., Nguyen,  A.,  Kiron, D., Buckley, N. (2015) 
Strategy, not Technology, Drives Digital Transformation. MIT Sloan 
management review. 

• Kane,G.C., Palmer, D., Nguyen, A., Kiron, D., Buckley, N.(2017). 
Achieving Digital Maturity Adapting Your Company to a Changing World. 
MIT Sloan Management Review. 

• Kane, G.C, Palmer, D., Phillips, A. N y Kiron, D.(2017).Winning the Digital 
War Talent. MIT Sloan Management Review. 



290 
 

• Kane, G.C. (2017). Digital maturity, nor digital transformation. . MIT Sloan 
Management Review. 

• Kane, G.C., et al (2015). Is Your Business Ready for a Digital Future?. MIT 
Sloan, Management Review (3). 

• Kane, G.C. (2019). The Technology Fallacy People Are the Real Key to 
Digital Transformation. Research-Technology Management. Volume 62, 
2019 - Issue 6. 

• Kane, G.; Phillips, A., Copulsky, J. y Andrus, G., (2020). The Technology 
Fallacy How People Are the Real Key to Digital Transformation. The MIT 
press. 

• Kane G. (2019). The Technology Fallacy People Are the Real Key to 
Digital Transformation. Research-Technology Management Volume 62, 
pp. 46-49.  

• Kanter, M., (2001). Evolve: Succeeding in the digital culture of tomorrow. 
Harvard Business Review Press. 

• Kaplan, R. y Norton, D. (1997). El cuadro de mando integral: The Balanced 
Scorecard. Gestión 2000. Barcelona. 2000 

• Karacay, G. (2017). Talent Development for Industry 4.0. Ustundag, A. & 
Cevikcan, E. Industry 4.0: Managing The Digital Transformation Subtitle 
(pp. 123-136). 

• Karoliny, M. y Poór, J. (2017). Emberi erőforrás kézikönyv – Rendszerek 
és alkalmazások. Budapest: Wolters Kluwer. 

• Kashi, K. and Zheng, C. (2013). Extending technology acceptance model 
to the e-recruitment context in Iran. International Journal of Selection and 
Assessment. 

• Kaufman, I. y Horton, C. (2015). Digital Marketing: Integrating Strategy and 
Tactics with Values, A Guidebook for Executives, Managers, and 
Students. Routledge. 

• Kaufman, B., (2020). The real problem: The deadly combination of 
psychologisation, scientism, and normative promotionalism takes strategic 
human resource management down a 30-year dead end. Human 
Resources Management Journal. 2020; 30:49–72. 

• Kenny, D., (2016). The moderator-mediator variable distinction in social 
psychological research: Conceptual, strategic, and statistical 
considerations. Journal of Personality and Social Psychology 6, Vol. 51, 
No. 6, 1173-1182   

• Ketkar, S., Kock, N., Parente, R. y Verville, J. (2012). The impact of 
individualism on buyersupplier relationship norms, trust and market 
performance: An analysis of data from Brazil and the U.S.A. International 
Business Review (21,5). 



291 
 

• Kesler, G. C. (2002). Why the leadership bench never gets deeper: Ten 
insights about executive talent development. Human Resource Planning. 

• Ketkar, S., Kock, N., Parente, R., and Verville, J. (2012). The impact of 
individualism on buyersupplier relationship norms, trust and market 
performance: An analysis of data from Brazil and the U.S.A. International 
Business Review, 21(5). 

• Kevles, J., Dopp, D., Rost-Hein, M. (2017). Out-thinking Organizational 
Communications the Impact of Digital Transformation. Springer. 

• Khoreva, V., Vaiman, V., 2019. Talent management: decision making in 
the global context. Tarique, I.e. (Ed.), Routledge Companion to Talent 
Management. Routledge, London. 

• King, K. y Vaimanb, V. (2019). Enabling effective talent management 
through a macro-contingent approach: A framework for research and 
practice. Business research quarterly, (2019), 22; 194-206 

• Kiron, D., Kirk, P. y Boucher, R., (2014). As analytics becomes a common 
path to business value, many companies are changing how they make 
decisions, operate and strategize. MIT Sloan Management Review. 

• Kiron, D. y Spindel, B. (2019): Rebooting Work for a Digital Era: How IBM 
Reimagined Talent and Performance Management. MIT Sloan 
Management Review, February 2019. 

• Klein, M. (2020), Leadership Characteristics In The Era Of Digital 
Transformation. Business & management studies:  an international journal 
Vol.:8 Issue:1 Year:2020, pp. 883-902. 

• Koene, B. A. S., Vogelaar, A. L. W., Soeters, J. L., (2002). Leadership 
effects on organizational climate and financial performance: local 
leadership effect in chain organizations. Leadership Quarterly, 13, 193–
215. 

• Kohli, R., and Grover, V. (2008). Business Value of IT: An Essay on 
Expanding Research Directions to Keep up with the Times. Journal of the 
Association for Information Systems. 

• Klein M. (2005). Driving performance and retention through employee 
commitment. Corporate Leadership Council. 

• Klötzer, C., y Pflaum, A. (2017). Toward the development of a maturity 
model for digitalization within the manufacturing industry’s supply chain. 
Proceedings of the 50th Hawaii International Conference on System 
Sciences. 

• Kluz, A., Firrlej, M., (2016). How to be a leader in the digital age. World 
Economica Forum. 

• Knight, D., Pearce, C.L., Smith, K.G., Olian, J.D., Sims, H.P., Smith, K.A., 
Flood, P. (1999). Top management team diversity, group process, and 
strategic consensus. Strategic Management Journal, Vol. 20 No. 5, pp. 
445-465.  



292 
 

• Kohli, R. y Jonhson,S., (2011). Digital Transformation in Latecomer 
Industries: CIO and CEO Leadership Lessons from Encana Oil & Gas 
(USA) Inc. MIS Quarterly Executive Vol. 10 No. 4 / Dec 2011 

• Kohnke, O., (2017). It’s Not Just About Technology: The People Side of 
Digitization.  Shaping the Digital Enterprise (pp. 69-91). Springer 
International Publishing. 

• Korachi, Z.y Bounabat, B., (2020). General Approach for Formulating a 
Digital Transformation Strategy. Journal of Computer Science 

• Korhonen, J.J., (2015) The Changing Role of the CIO. Published in: Collin, 
J., Hiekkanen, K., Korhonen, J.J., Halén, M., Itälä, T., Helenius, M., (2015). 
IT Leadership in Transition-The Impact of Digitalization on Finnish 
Organizations. Research rapport, Aalto University. Department of 
Computer Science.  

• Kortekaas, P., Arnette, D., Ballou, S., Bell, R., Blitz, A., Casey, A., Drayton, 
S., Kinser, C., Landis, K., Martin, K. & Vaidheeswaran, M. (2008). The 
Enterprise of the Future. IBM Global. 

• Kotarbe, M (2018). Digital transformation of business models. Foundations 
of Management, Vol. 10. 

• Kotter, J.P. y Heskett, J.L. (1992). Corporate Culture and Performance. 
The Free Press, New York, NY. 

• Kotter, J.; Hesket, J. (1992). Corporate culture and performance. New 
York: Free Press 

• Kotler, P. (1994). Marketing Management: Analysis, Planning, 
Implementation and Control. 8th ed., Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ. 

• Kotter, J. P. (1995). Leading change: Why transformation efforts fail. 
Harvard Business Review, 73 (2), 59–65.  

• Krishnan, V., (2005). Transformational leadership and outcomes: Role of 
relationship duration. Leadership & Organization Development Journal 
26(6):442-457 

• Kropp,B., Love, D. Handcock, T. (2019).  y Successfully Source Digital 
Talent Secure talent with a market-driven sourcing approach. Gartner Inc. 

• Kubrick, K. (2013). Introducing the Strategy Digital Maturity Model. Digital 
strategy conference neulandGmbH. DT-Award. Uploads/2014/09/DT-
Report-2014.pdf 

• Kucherov, D., Zavyalova, E. (2012). HRD practices and talent 
management n the companies with the employer brand. European Journal 
of Training and Development 

• Kulins, C., Leonardy, H. y Weber, C., (2016). A configurational approach 
in business model design. Journal of Business Research 69. 1437-1441. 

• IBM (2008). CEO Study 2008. Somers (Nueva York): Ibm Global Business 
Services. 



293 
 

• Kaliprasad, M., (2006). The human factor 1: Attracting, retaining, and 
motivating capable people. Cost Engineering 

• Kennedy, E. y Daim, T. (2009). A strategy to assist management in 
workforce engagement and employee retention in the high tech 
engineering environment. Evaluation and Program Planning 33 (2010) 
468–476 

• Khan, S. (2016). Leadership in the digital age –A study on the effects of 
digitalization on top management leadership. Stockholm Business School 
(Stockholm University).  

• Kontoghiorghe, C. (2016): Linking high performance organizational culture 
and talent management: satisfaction/motivation and organizational 
commitment as mediators. The International Journal of Human Resource 
Management Volume 27 

• Kramar, R., (2014). Beyond strategic human resource management: is 
sustainable human resource management the next approach? The 
International Journal of Human Resource Management, 25:8, 1069-1089. 

• Kyron, D. (2014). An Advanced Analytics Culture Outweighs Other 
Factors, MIT Sloan School of Management. 

• Kalaiselvan, K., Naachimuthu, K., (2005). Strategic Approach to Talent 
Management: A Theoretical Model. Journal of Contemporary Research in 
Management. 

• Komninos, N., Kakderi, C., Collado, A., Papadaki, I. y Panori, A. (2020). 
Digital Transformation of City Ecosystems: Platforms Shaping 
Engagement and Externalities across Vertical Markets. Journal of Urban 
Technology 

• Larkin, J., (2017). HR digital disruption: the biggest wave of transformation 
in decades. Strategic HR Review. 

• Lahrmann, G., Marx, F., Mettler, T., Winter, R. y Wortmann, F. (2011). 
Inductive Design of Ma-turity Models: Applying the Rasch Algorithm. 
Service-Oriented Perspectives in Design Science Research, 179-199: 
Springer, Berlin, Heidelberg, and New York. 

• Landis, R. S. (2013). Successfully combining meta-analysis and structural 
equation modeling: Recommendations and strategies. Journal of Business 
and Psychology. doi:10.1007/s10869-013-9285-x. 

• Latukha, M. y Veselova, A. (2019). Talent management, absorptive 
capacity, and firm performance: Does it work in China and Russia? Human 
Resource Management 58: 503–519 

• Laumer, S., Eckhardt, A. y Weitzel, T. (2010). Electronic Human 
Resources Management. E-Business Environment. Journal of Electronic 
Commerce Research, 11(4), 240-250. 



294 
 

• Lawler, E.E. , Mohrman, S.A. (2003). HR as a strategic partner: what does 
it take to make it happen? Human Resource Planning. 

• Lawler III, E. E. (2008). Talent: Making people your competitive 
advantage. San Francisco: Jossey – Bass. 

• Lawson, B.; Samson, D. (2001), Developing Innovation Capability in 
organisations: A dynamic capabilities approach. International Journal of 
Innovation Management, Vol. 5, No 3, pp. 377-400 

• Laumer, S., Eckhardt, A., Weitzel, T. (2010). Electronic human resources 
management in an E-business environment. Journal of Electronic 
Commerce Research. 

• Leavitth, J.,Whisler, T., (1985). Management in the 1980s. Harvard 
BusinessR ev., 36, 41-48. 

• Ledesma, R. , and Valero-Mora, P. (2007). Determining the Number of 
Factors to Retain in EFA: an easy-to use computer program for carrying 
out Parallel Analysis. Practical Assessment, Research & Evaluation, 
12(2). 

• Lee, I. (2007). The architecture for a next-generation holistic E-recruiting 
system. Communications of the ACM. 

• Lee, J. (2009). Does size matter in firm performance? Evidence from US 
public firms. International Journal of the economics of Business, 16(2), 
189-203. 

• Lee, C., Zhang, G., y Edwards, M. (2012). Ordinary least squares 
estimation of parameters in exploratory factor analysis with ordinal data. 
Multivariate Behavioral Research, 47, 314-339. 

• Leiblein, M., (2011). What Do Resource- and Capability- Based Theories 
Propose? Journal of Management Vol. 37 No. 4, July 2011 909-932 

• Leigh, A. (2009). Research topic: Talent management. People 
Management 

• Lengnick-Hall, M. and S. Moritz (2003). The Impact of e-HR on the Human 
Resource Management Function. Journal of Labor Research, Vol 24, No 
3: 65-379. 

• Leonard, D.; Sensiper, S. (1998). The role of tacit knowledge in group 
innovation. California Management Review, Vol. 40, No. 3, p. 112-125. 

• Lepak, D. P. y Snell, S. A. (1998). Virtual HR: Strategic human resource 
management in the 21st century. Human Resource Management Review, 
8 (3), 215-234. 

• Lewin,K., (1951). Field Theory in Social Science. Nueva York: Harper & 
Row. 

• Lewis, R.E. y Heckman, R.J., (2006). Talent management: a critical 
review. Human Resources Management Review. 



295 
 

• Li, Y., Zhao, Y. y Liu, Y. (2006). The relationship between  HRM,  
technology innovation and performance in China. International Journal of 
Manpower, 27 (7), 679-697. 

• Lichtblau, K.; Stich, V.; Bertenrath, R.; Blum, M.; Bleider, M.; Millack, A.; 
Schmitt, K.; Schmitt, E. and Schroter, M. (2015): Industrie 4.0 readiness. 
Report. 

• Lin, H.E. and McDonough, E.F. (2011). Investigating the role of leadership 
and organizational culture in fostering innovation ambidexterity. IEEE 
Transactions on Engineering Management, Vol. 58. No. 3, pp. 497-509. 

• Llorens, S., Bakker, A. B., Schaufeli, W. B., Salanova, M. (2006). Testing 
the ro-bustness of the job demands–resources model. International 
Journal of Stress Management. 

• Lockwood, N., (2006). Talent management: Driver for organization 
success. Research Quarterly (SHRM). 

• Loebbecke, C., Picot, A. (2015). Reflections on societal and business 
model transformation arising from digitization and big data analytics: A 
research agenda. 

• Lok, P., Crawford, J., (1999). The relationship between commitment and 
organizational culture, subculture, leadership style and job satisfaction in 
organizational change and development. Leadership & Organization 
Development Journal. 

• Lombardo, J.L., (2015). Problemas y retos de gestión empresarial en la 
economía digital: estudio comparado y sistémico de competencias 
directivas. Tesis, Universidad Camilo José Cela. 

• Lombradero, J.L. (2015). Problemas y retos de gestión empresarial en la 
economía digital: estudio comparado y sistémico de competencias 
directivas. Tesis: Universidad Camilo José Cela. 

• Longenecker, C., Fink, L., (2013). Creating human-resource management 
value in the twenty-first century: Seven steps to strategic. Human resource 
management international digest vol. 21 no. 2 2013, PP. 29-32 

• López, E. (1998). Tratamiento de la colinealidad en regresión múltiple. 
Psicothema, 1998. Vol. 10, nº 2, pp. 491-507. 

• López Sánchez, J.I., Sandulli, F., (2007). Líneas de Investigación en la 
Administración de Negocios en Internet. Una Aproximación al Estado de 
la Cuestión. ACEDE 

• Lorenzo, O. (2016). Cultura Digital: Construyendo nuevos 
comportamientos y hábitos en la organización para maximizar el potencial 
de la tecnología. Boletin de Estudios Económicos, Nº 217, Abril. 

• Lorenzo, O. (2016). Modelos de madurez digital: ¿En qué consisten y qué 
podemos aprender de ellos? Boletin de Estudios Económicos, Nº 219, 
Diciembre. 



296 
 

• Lucas, H. y Goh, J., 2009). Disruptive Technology: How Kodak Missed the 
Digital Photography Revolution. Journal of Strategic Information Systems, 
18 (1), 46-55. 

• Lund, S., Manyika, J., Robinson, K.(2016). Managing talent in digital age. 
McKensey global institute. 

• Lynne, M. 2005. Talent Management Value Imperatives: Strategies for 
Execution. The Conference Board. 

• Lyon, B., Lovich,D., Richaud,L., Daphné Julienne, L. y Qin, S. (2020). It’s 
Go Time for Digital Transformation. BCG Group. 

• Ma, L., y Ye, M. (2015). The Role of Electronic Human Resource 
Management. Contemporary Human Resource Management. Open 
Journal of Social Sciences, 3 (4), 71-78. 

• Maamari, B. y Alameh, K., 2016). Talent Management Moderating the 
Relationship between Recruitment for the Highly Skilled and HR 
Policies.·Contemporary Management Research 1 Pages 121-138, Vol. 12, 
No. 1. 

• Macey W.H. y Schneider B., (2008). The Meaning of Employee 
Commitment. Industrial and Organizational Psychology. 

• Macías, H., Escobar, N., Ramírez, A. (2013). Mejores prácticas en 
RRHH.Líderes People & Change (PWC). 

• Mackea, J. y Genarib, D. (2019). Systematic literature review on 
sustainable human resource management. Journal of Cleaner Production. 
Volume 208, 20 January 2019, Pages 806-815 

• MacKinnon, D. P., Coxe, S., & Baraldi, A. N. (2012). Guidelines for the 
investigation of mediating variables in business research. Journal of 
Business and Psychology, 27, 1–14. 

• Madueke, CH. y Emerole. I. (2017).  Organizational Culture and Employee 
Retention of Selected Commercial Banks in Anambra State. Saudi Journal 
Business Management Studies; Vol-2, Iss-3B:244-252 

• Magro, C., Salvatella, J., (2014). Cultura digital y transformación en las 
organizaciones. Roca Salvatella (Barcelona). 

• Main, A., Lamm, B., McCormack, D.(2018).What Boards Need to Know 
About Digital Transformation. The Corporate Governance Advisor; 
Englewood Cliffs Tomo 26, N.º 1,  (Jan/Feb 2018): 18-22. 

• Majumdar, S., (1997). The Impact of Size and Age on Firm-Level 
Performance: Some Evidence from India. Review of Industrial 
Organization 12: 231–241. 

• Malhotra, N. (2004). Marketing Research: An Applied Orientation. Upper 
Saddle River (NJ): Pearson Education. 



297 
 

• Malone, T., Crowston, K., Herman, G., (2003). Organizing Business 
Knowledge: The MIT Process Handbook. MIT Press, Cambridge, MA. 

• Manpower Shortage survey, 2016. Manpower publications. 

• Makkonen, H., Pohjola, M., Olkkonen, R. and Koponen, A., (2014). 
Dynamic capabilities and firm performance in a financial crisis. Journal of 
Business Research, Vol. 67 No. 1, pp. 2707-2719. 

• Mandhaya, Y. y Shah, M. (2010). Employer Branding: A tool for talent 
management. Global Management Review, 4(2), 43-48 

• Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C. y 
Byers, A., (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, 
and productivity. McKensey Global Institute. 

• Marin-Garciaa, J. y Alfalla-Luque, R., (2019). Protocolo: Cómo abordar las 
investigaciones con Partial Least Squares (PLS) en Dirección de 
Operaciones. Una guía para envíos a revistas académicas. Working 
Papers on Operations Management. Vol. 10, Nº1 (29-69). 

• Marr, B. (2015). Big Data: using SMART Big Data, analytics and metrics 
to make better decisions and improve performance. ED. John Wiley & 
Sons. 

• Markos, S. (2010). Employee Commitment: The Key to Improving 
Performance. International Journal of Business and Management. 

• Marler, J.H. y Fisher, S.L. (2013), “An evidence-based review of e-HRM 
and strategic human resource management”. Human Resource 
Management Review, Vol. 23 No. 1, pp. 18-36. 

• Márquez, J. (2010). Innovando en modelos de negocio: la metodología de 
Osterwalder en la práctica. Revista MBA EAFIT. 

• Martin, J-F. (2018). Unlocking success in digital transformations. 
MCKensey & Company. 

• Martín , F., Romero , P. y Sánchez , G., (2004). Integración de las 
perspectivas universalista, contingente, configuracional y contextual en la 
investigación en dirección estratégica de los recursos humanos. 
Investigaciones Europeas de Dirección y Economía de la Empresa Vol. 
10, N° 2, 2004, pp. 29-54. 

• Martín, C. (2011). Tesis doctoral: Gestión de Recursos Humanos y 
retención del capital humano estratégico: análisis del impacto en los 
resultados de empresas innovadoras españolas. Universidad de 
Valladolid. 

• Martínez, J. (2016). La transformación digital y su repercusión en las 
empresas. Universidad Politécnica de Valencia (repositorio). 

• Martínez, M. y Fierro, E. (2018). Aplicación de la técnica PLS-SEM en la 
gestión del conocimiento: un enfoque técnico práctico. Revista 
iberoamericana para la investigación y el desarrollo. Vol. 8, Núm. 16. 



298 
 

• Marx, F., Wortmann, F. and Mayer, J.H. (2012). A maturity model for 
management control systems: five evolutionary steps to guide 
development. Business & Information Systems Engineering. 

• Masi R., Cooke R., (2000). Effects of transformational leadership on 
subordinate motivation, empowering norms and organizational 
productivity. The International Journal of Organizational Analysis. 

• Mateos-Aparicio, G. (2011). Partial least squares (PLS)methods: origins, 
evolution and application to social sciences. Communications in Statistics 
- Theory and Methods, 40 (13). pp. 2305-2317. 

• Matt, C., Hess, T., Benlian, A., (2015). Digital Transformation Strategies. 
Business & Information Systems. Engineering Catchword First Online: 
DOI (Digital Object Identifier). 

• McConell, J. 2015. The Company Cultures That Help (or Hinder) Digital 
Transformation. Harvard Business Review. 

• McDonnell, A., Collings, D., Mellahi, K. y Schule, R. (2017). Talent 
management: a systematic review and future prospects. European J. 
International Management, Vol. 11, No. 1, 2017 

• MacKenzie, S., Podsakoff, P. y Rich, G. (2001). Transformational and 
transactional leadership and salesperson performance. Journal of the 
Academy of Marketing Science, Vol. 29 No. 4, pp. 115-134. 

• McKeown, I. y Philip, G. (2003). Business Transformation, Information 
Technology and Competitive Strategies: Learning to Fly. International 
journal of Information Management. 

• Malhotra, N.K. (2010). Marketing Research: An Applied Orientation. Sexta 
Edición. Boston: Pearson. 

• Meffert, J., Swaminathan, A., (2017). Leadership and the urgency for 
digital transformation. Executive Forum. 

• Mejía-Giraldo, A., Bravo-Castillo, M., Montoya-Serrano, A., (2013). El 
factor del talento humano en las organizaciones. Ingeniería Industrial 
vol.34 no.1 La Habana  

• Mendoza, M. y Ortiz, C., (2006). El Liderazgo Transformacional, 
Dimensiones e Impacto en la Cultura Organizacional y Eficacia de las 
Empresas. Revista facultad de ciencias económicas Volumen X IV - No. 
1, 118-134 (Universidad de Nueva Granda, Colombia). 

• Menendez, S. y Cuevas, A. (2014). Manual introductorio al SPSS 
Statistics Standard Edition 22. Universidad de Celaya e Instituto 
Politécnico Nacional 

• Mngomezulu, N., Challenor,M., Munapo,E.,Mashau,P. y Chikandiwa, C., 
(2015). THe impact of recognition on retention of good talent in the 
workforce Nonhlanhla. Journal of Governance and Regulation / Volume 4, 
Issue 4, 2015, Continued - 3 



299 
 

• Messmer, M., (2006). Four keys to improved staff retention. Strategic 
Finance  

• Meyers, M. C., van Woerkon, M., y Dries, N. (2013). Talent — Innate or 
acquired? Theoretical considerations and their implications for talent 
management. Human Resource Management Review. 

• Meyers, M.C. y Van Woerkom, M. (2013). The influence of underlying 
philosophies on talent management: Theory, implications for practice and 
research agenda. Journal of World Business, 49, 192–2013 

• Mihalcea, A.D. (2017). Employer Branding and Talent Management in the 
Digital Age. Management Dynamics in the Knowledge Economy 
(Bucarest, Romania). 

• Michaels, E., Handfield-Jones, H., & Axelrod, B. (2001). The war for talent. 
Boston, MA: Harvard Business School Press. 

• Miller, C. C., Burke, L. M., Glick, W. H. (1998). Cognitive diversity among 
upper-echelon executives: implications for strategic decision processes. 
Strategic Management Journal. 

• Miles, S. J., & Mangold,W. G. (2005). Positioning southwest airlines 
through employee branding. Business Horizons. 

• Miles, S., Snow, C., (1978). Organizational strategy, structure, and 
process. McGraw-Hill Book Company. 

• Mintzberg, H. (1979). The structuring of organizations (A synthesis of the 
research). Prentice Hall, Englewood Cliffs, traducido al español como La 
estructuración de las organizaciones, Ariel, Barcelona, 1988. 

• Mitchell, T. R., Holtom, B. C., Lee, T. W., Sablynski, C. J., & Erez, M. 
(2001). Why people stay: Using job embeddedness to predict voluntary 
turnover. Academy of Management Journal. 

• Mitra y Power (2108). Digital Transformation, IT Professionals, 
Compensation and Retention. Workspan, first quaterly 2018, vol. 27, nº 1. 

• Mocker, M., Preston, D. S. and Teubner, A. (2010). Information Systems 
Strategy: Reconceptualization, Measurement, and Implications. MIS 
Quarterly, 34 (2), 233-A8. 

• Mohammad G., Kane, A. y Nguyen, P., (2017). Cultivating a Culture of 
Cross-Functional Teaming and Learning at CarMax.  MIT Sloan 
Management Review. 

• Molero, F., Recio, P., Cuadrado, I., (2010). Liderazgo transformacional y 
liderazgo transaccional: un análisis de la estructura factorial del Multifactor 
Leadership Questionnaire (MLQ) en una muestra española. Psicothema 
2010. 

• Molero, V. (2014). La revolución digital. Lección inaugural, curso 2014-15. 
Universidad Complutense de Madrid. 

• Mondy, R.W., Noe, R. (1997). Administración de RRHH. Prentice Hall. 



300 
 

• Montesinos Rafael. (1995). Mitos y miserias de la cultura empresarial. El 
Cotidiano 73. 

• Morales–Fernández,E.,  Ariza–Montes, J.A., Morales–Gutiérrez, A., 
(2013). La evolución de la gestión de recursos humanos desde una 
perspectiva estratégica. Revista de Fomento Social, 68 (2013), 309-329. 

• Morakanyane, R.; O’Reilly, P. y McAvoy, J., (2020). Determining Digital 
Transformation Success Factors. Proceedings of the 53rd Hawaii 
International Conference on System Sciences | 2020 

• Morley, M., Scullion, H., Collings, D. y Schuler, R., (2015). Talent 
management: A capital question. European Journal of International 
Management 9: 1–8. 

• Morton, L. (2005), Talent Management Value Imperatives: Strategies for 
Successful Execution, Research Report R-1360-05-RR, Conference 
Board.  

• Mosley, R. (2007). Customer experience, organizational culture and the 
employer brand. Journal of Brand management. 

• Muenstermann, B., Eckhardt, A. & Weitzel, T. (2010). The performance 
impact of business process standardization: an empirical valuation of the 
recruitment process. Business Process Management Journal. 

• Muñoz, D., Sebastián, A., y Núñez, M., (2019). La cultura corporativa: 
claves de la palanca para la verdadera transformación digital. Revista 
Prisma Social Nº 25. 

• Nader, M., Castro, A., (2007). Influencia de los valores sobre los estilos 
de liderazgo: un análisis según el modelo de Liderazgo transformacional- 
transaccional de Bass. Consejo nacional de investigaciones científicas y 
técnicas (Argentina). 

• Naranjo-Valencia,J., Jiménez, D.,  Sanz-Valle, R., (2012).¿Es la cultura 
organizativa un determinante de la innovación en la empresa?. Cuadernos 
de Economía y Dirección de la Empresa. 

• National Business Research Institute (2010). Employee Surveys and 
Customer Surveys: Research for Knowledge...Knowledge for Power. NBR 
Institute. 

• Nahavandi, A., Malekzadeh, A. R., (1993). Leader style in strategy and 
organizational performance: an integrative framework. Journal of 
Management Studies, 30, 405–25. 

• Nambisana, S.; Wright, M. y Feldman, M., (2019). The digital 
transformation of innovation and entrepreneurship: Progress, challenges 
and key themes. Research Policy Volume 48, Issue 8, October 2019, 
103773 

• Naranjo-Valencia, J. y Calderón-Hernández, G. (2015). Construyendo una 
cultura de innovación. Una propuesta de transformación cultural. Estudios 
Gerenciales Volume 31, Issue 135, April–June 2015, Pages 223-236 



301 
 

• Narayanan, A., Rajithakumar, S. y Menon, M. (2019). Talent Management 
and Employee Retention: An Integrative Research Framework. Human 
Resource Development Review 2019, Vol. 18(2) 228–247 

• Nienhüser, W., (2008). Resource Dependence Theory – How Well Does 
It Explain Behavior of Organizations? Management revue, volume 19, 
issue 1+2, 2008. 

• Nilsson, S., y Ellström, P. E. (2012). Employability and talent management: 
challenges for HRD practices. European Journal of Training and 
Development, 36(1), 26-45. 

• Niresh, A. y Thirunavukkarasu, V., (2014). Firm Size and Profitability: A 
Study of Listed Manufacturing Firms in Sri Lanka. International Journal of 
Business and Management; Vol. 9, No. 4; 2014 

• Niubó, T. 2017. Marketing y RRHH debemos trabajar en equipo nuestro 
Employer Branding. Talent Street. Equipos yTalento. 

• Novicevic, M., & Harvey, M. (2004). The political role of corporate human 
resourcemanagement in strategic global leadership development. The 
Leadership Quarterly. 

• Nunnally, J. C., and Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). 
New York: McGrawHill. 

• Nurul, E., Norzanah, M. y Roshidi,H. (2014). Examining the Mediating 
Effect of Employee Engagement on the Relationship between Talent 
Management Practices and Employee Retention in the Information and 
Technology (IT) Organizations in Malaysia. Journal of Human Resources 
Management and Labor Studies June 2014, Vol. 2, No. 2, pp. 227-242 

• Nyberg, A., Moliterno, T., Hale, D. y Lepak, D., (2014). Resource-based 
perspectives on unit-level human capital: A review and integration. Journal 
of Management, 40, 316 

• Oladapo, V. (2014). The impact of talent management on retention. 
Journal of Business Studies Quarterly 2014, Volume 5, Number 3 

• Ogbonna, E., Whipp, R., (1999). Strategy, culture and HRM: Evidence 
from the UK food retailing sector. Human Resource Management Journal. 

• Oke, A., Munshi, N., y Walumbwa, F. (2009). The Influence of Leadership 
on Innovation Processes and Activities. Organizational Dynamics, 38(1), 
64-72. 

• Oladapo, V. (2014). The impact of Talent management on retention. 
Journal of Business Studies Quarterly. 

• Olguín, R., (2005). Metodologías clásicas de gestión del cambio. 
Universidad de Chile. 

• Olsen, R. (2000). Harnessing the internet with human capital 
management. Workspan. 



302 
 

• Ordoñez de Pablos, P. (2003). Intellectual capital reporting in Spain: a 
comparative view. Journal of Intellectual Capital. 

• Oreg, S., Bartunek,J. Lee,G. y Do, B.,. (2018). An affect-based model of 
recipients’ responses to organizational change events. Academy of 
Management Review 43: 65–86 

• O'Reilly, C. A., & Pfeffer, J. (2000). Cisco systems: Acquiring and retaining 
talent in hypercompetitive markets. Human Resource Planning, 

• Orlikowski, W., Barley, S., (2001). Technology and institutions: what can 
research on information technology and research on organizations learn 
from each other? MIS Quarterly 

• Osburg, V. S., Yoganathan, V., Bartikowski, B., Liu, H., y Strack, M. 
(2018). Efects of ethical certifcation and ethical eWoM on talent attraction. 
Journal of Business Ethics.  

• Osterwalder, A. (2004). The Business Model Ontology: a Proposition in a 
Design Science Approach. Lausana: Lausana: École des Hautes Études 
Comerciales de l’Université de Lausanne. 

• Osterwalder, A., (2009). Business model generation: a handbook for 
visionaries, game changers, and challengers. ED. John Wiley & Sons 

• O’Toole, J., (1995). Leading Change: The Argument for Values-based 
Leadership. Ballentine Books. 

• Overton, R. C. (2001). Moderated multiple regression for interactions 
involving categorical variables: A statistical control for heterogeneous 
variance across two groups. Psychological Methods, 6, 218–233. 

• Paauwe, J., y Boselie, P. (2007). HRM and social embeddedness. P. 
Boxall, J. Purcell, & P. Wright (Eds.), The Oxford handbook of HRM (pp. 
166–184). Oxford: Oxford University Press. 

• Paige, G., (1977). The scientific study of politicial leadership. The free 
press (New York). 

• Palacio, J.R.S., Soriano, D.R., (2010). Contingency factors on the success 
of services for social integration and job placement schemes. Service 
Industries Journal, Vol. 30 No. 3, pp. 339–57 

• Pandita, D. y Ray, S. (2018). Talent management and employee 
engagement – a meta-analysis of their impact on talent retention. 
INDUSTRIAL AND COMMERCIAL TRAINING 
 

• Papadakis, V.M., Lioukas, S. y Chambers, D. (1998). Strategic decision-
making processes: the role of management and context. Strategic 
Management Journal, Vol. 19 No. 2, pp. 115-147. 

• Paredes, C. 2015.6 tendencias en RRHH en la nueva economía digital. 
Glocal Thinking. Meta 4. 



303 
 

• Parry, E. y Tyson, S. (2008). An analysis of the use and success of online 
recruitment methods in the UK. Human Resource Management Journal. 

• Parry, E. y Tyson, S. (2011). Desired goals and actual outcomes of e-
HRM. Human Resource Management Journal, 21 (3), 335-354. 

• Pascal, C. (2004). Foreword. In A. Schweyer (Ed.), Talent management 
systems: Best practices in technology solutions for recruitment, retention, 
and workforce planning. Canada: ED. John Wiley & Sons. 

• Patiño, J. (2019). La cuarta revolución industrial. Ingenierías 
USBMED|Vol. 10, N◦1. 

• Paulk, M.; Curtis, B.; Chrissis, M. and Weber, C. (1993): Capability 
Maturity Model for Software, Version 1.1. Carnegie Mellon University. 

• Pavón, J. E. e Hidalgo A. (1997). Gestión e innovación: un enfoque 
estratégico. Ed. Pirámide. 

• Pedrajas, L., Rodríguez, E., Rodríguez, J., (2008). Importancia de los 
estilos de liderazgo sobre la eficacia. Revista de Ciencias Sociales. 

• Pellant, A. (2011). Linking culture and talent management. Talent 
management handbook: Creating a sustainable competitive advantage by 
selecting, developing, and promoting the best people. McGraw Hill. 

• Peris-Ortiz, M., (2009). An analytical model for human resource 
management as an enabler of organizational renewal: a framework for 
corporate entrepreneurship. International Entrepreneurship and 
Management Journal, Vol. 5 No. 4, pp. 461–79 

• Perrine, P., (2005). Integrating talent management. Human Resources 
Management  

• Perry, P. M. (2001). Holding your top talent. Research Technology 
Management 

• Pertusa-Ortega, E.M., Molina-Azorín, J.F. and Claver-Cortés, E. (2010). 
Competitive strategy, structure and firm performance: a comparison of the 
resource-based view and the contingency approach. Management 
Decision 

• Peters, T., Waterman, R. (1982). In Search of Excellence. Harper & Row, 
New York. 

• Peters, T. (2006). Leaders as talent fanatics. Leadership Excellence. 

• Pfeffer, J. (2001). Fighting the war for talent is hazardous to your 
organization's health. Organizational Dynamics. 

• Pfeffer, J., & Sutton, R. I. (2006). Hard facts, dangerous half-truths, and 
total nonsense: Profiting from evidence-based management. Boston: 
Harvard Business School Press. 

• Pfeffer, J., (2000). Nuevos rumbos en la teoría de la organización. Oxford 
University Press. 



304 
 

• Phillips, P.A. y Wright, C. (2009). E-business’s impact on organizational 
flexibility. Journal of Business Research, Vol. 62 No. 11, pp. 1071-1080. 

• Pilbeam, S., and M. Corbridge, (2006). HR Information Systems and e-
enabled HR. S. Pilbeam and M. Corbridge (Eds.), People Resourcing: 
Contemporary HRM in Practice (3rd Ed.), Harlow, England: Pearson 
Education Limited, pp 121-140.raym 

• Picot, A., Reichwald, R., Wigand, R., (2008). Information, Organization 
and Management. Springer. Berlin-Heidelberg. 

• Pihir, I; Tomičić-Pupek, K. y Tomičić, M. (2019). Digital Transformation 
Playground - Literature Review and Framework of Concepts. Journal of 
Information and Organizational Sciences, VOL. 43, NO. 1 

• Pollit, D. (2007). Coping with the talent shortage: How GE, Rochester and 
other US firms have approached the recruitment conundrum. Human 
Resource Management International Digest, 15 (3), .6-8. 

• Pomares, A. (2015). Conectar Talento, Proyectar Eficacia. BRESCA, Ed. 
Profit. 

• Pons, F., López, J.R., (2012). Influencia de los Estilos de Liderazgo y las 
Prácticas de Gestión de RRHH sobre el Clima Organizacional de 
Innovación. Revista de Psicología del Trabajo y de las Organizaciones. 

• Porter, M. (1985). Competitive strategies. Harvard Business Review. 

• Porter, M., (2001). Strategy and the Internet. Harvard Business Review. 

• Porter, M., (1997). How Competitive Forces Shape Strategy. Harvard 
Business Review Jul-Aug: 1-10. 

• Porter, M.E., Ketels, C.H.M., (2003). UK Competitiveness: Moving to the 
Next Stage. DTI Economics Paper No 3, URN 03/899. 

• Porter, M. (1991). Towards a dynamic theory or strategy. Management 
Journal, 12: 95-117. 

• Porter, M. y Heppelmann, J., 2014). How Smart, Connected Products Are 
Transforming Competition. Harvard Business Review, 92 (11), 11-64. 

• Prerna, L., (2015). Transforming HR in the digital era: Workforce analytics 
can move people specialists to the center of decision-making. Human 
Resource Management International Digest. 

• Prieto, G. y Delgado, A., (2010). Fiabilidad y validez. Papeles del 
Psicólogo, 2010. Vol. 31(1), pp. 67-74. 

• Promsri, C., (2019). The Developing Model of Digital Leadership for a 
Successful Digital Transformation. International journal of business 
management. vol 2 nº 08. 

• Quigley, J., (2017). Strategic HR: Make Employee Recognition A Priority. 
HR Strategy and Planning Excellence Essentials. Oxford, Academic. 



305 
 

• Quintana, M. (2015). De los recursos humanos a la gestión de personas: 
una nueva visión sobre el talento en la era digital. Revista Communication 
Papers, Nº8 (Monográfico II), páginas 64 a 66. 

• Rafferty A. M., Maben J., West E., Robinson D., (2005). What makes a 
good employer? Issue Paper 3 International Council of Nurses Geneva. 

• Rai, A., Pavlou, P. A., Im, G., and Du, S. 2012. Interfirm IT Capability 
Profiles and Communications for Cocreating Relational Value: Evidence 
from the Logistics Industry. MIS Quarterly (36:1), pp. 233-262. 

• Rathi Meena, M. y Parimalarani, G. (2019). Human Capital Analytics: A 
Game Changer for HR Professionals. International Journal of Recent 
Technology and Engineering (IJRTE). 

• Rauter, R., Globocnik, D., Perl-Vorbach, E. y Baumgartner, R. (2019).  
Open innovation and its effects on economic and sustainability innovation 
performance. Journal of Innovation & Knowledge Volume 4, Issue 4, 
October–November 2019, Pages 226-233. 

• Raymond, L. y Bergeron, F. (2008). Enabling the business strategy of 
SMEs through e‐business capabilities: a strategic alignment perspective. 
Industrial Management & Data Systems, Vol. 108 No. 5, pp. 577-595. 

• Rayport, J. F. y SviokolaJ., (1996). Aprovechar la Cadena de Valor Virtual. 
Harvard Deusto Business Review. 

• Reagans, R. y Zuckerman, E. (2001).  Networks, diversity, and 
productivity: The social capital of corporate R&D teams. Organization 
Science, 12 (4), 502-517. 

• Real, J. (2007). Antecedentes del aprendizaje organizativo como 
determinante del rendimiento empresarial el papel del tamaño 
organizativo como variable moderadora. XX Congreso anual de AEDEM, 
Vol. 1, 2007. 

• Reeves, M.; Deimler, M. (2011). Adaptability: The New Competitive 
Advantage. Harvard Business Review. 

• Ramírez, R.; Espindola, C.; Ruíz, G., Hugueth, A., (2019). Human Talent 
Management: Analysis from the Strategic Approach. Inf. tecnol. vol.30 
no.6 La Serena dic. 2019. 

• Romane, G., Hanelt, A., Wiesboeck, F., y Kolbe, L. (2017). Digital maturity 
in traditional industries; an exploratory analysis. Twenty-Fifth European 
Conference on Information Systems (ECIS), Guimarães, Portugal 

• Ricardo, R. G. (2005). Debate teórico sobre la interrelación entre la 
cultura, el desempeño organizacional y la innovación. The Anáhuac 
Journal. 

• Rimon, G. (2017). Six surprising truths about how digital transformation 
will change HR. Strategic HR Review. 

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2444569X18300325#!
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2444569X18300325#!
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2444569X18300325#!
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2444569X18300325#!


306 
 

• Ringle, C. M., Wende, S. y Becker, J. M., (2015). SmartPLS 3. 
Boenningstedt: SmartPLS GmbH. 

• Rivas, L.A., (2002). Nuevas formas de organización. Estudios gerenciales. 
vol.18 no.82 Cali. 

• Robbins, S. (2008). Comportamiento Organizacional. Pearson educación.  

• Robinson D., Perryman S., and Hayday S., (2004). The Drivers of 
Employee Commitment Report. Institute for Employment Studies. 

• Rodríguez Asien, E., 2015. Algunos aspectos del desarrollo económico de 
japón y los tigres asiáticos. Observatorio Iberoamericano de la Economía 
y la Sociedad del Japón.7, (22). 

• Rodriguez, J.M., (2001). Los sistemas de gestión de los RRHH y l 
efectividad de las organizaciones. Universidad de Oviedo. 

• Rodriguez, J., Mearns,L. 2012. Problematising the interplay between 
employment relations, migration and mobility. Emerald Group Publishing 
Limited (journal impact factor). 

• Rodríguez, M.J., Santos, F.J., (2009). Women nascent entrepreneurs and 
social capital in the process of firm creation. International 
Entrepreneurship and Management Journal, Vol. 5 No. 1, pp. 45–64 

• Rodriguez-Ponce, E. (2007). Leadership styles, strategic decision making 
and performance: an empirical study in small and medium-size firms. 
Interciencia (8), 592. 

• Roehling, M. V., Boswell, W. R., Caligiuri, P., Feldman, D., Graham, M. E., 
Guthrie, J. P., et al., (2005). The future of HR management: Research 
needs and directions. Human Resource Management, 44(2), 207–216. 

• Rogers, D., (2016). The Digital Transformation Playbook: Rethink Your 
Business for the Digital Age. Columbia University Press. 

• Roig, C. (2017). Industria 4.0: la cuarta (re) evolución industrial. Harvard 
Deusto business review. -- Nº 266 (2017), p. 64-70. 

• Roldán, J. y Sánchez-Franco, M. (2012). Variance-Based Structural 
Equation Modeling: Guidelines for Using Partial Least Squares in 
Information Systems Research. M. Mora, O. Gelman, A. Steenkamp, y M. 
Raisinghani Eds. Research Methodologies, Innovations and Philosophies 
in Software Systems Engineering and Information Systems (pp. 1932221). 

• Romero-Saldaña, M. (2016). Pruebas de bondad de ajuste a una 
distribución normal. Revista Enfermería del Trabajo 2016; 6:3 (105-114) 

• Ross, J.W. (2003). Creating a strategic IT architecture competency: 
learning in stages. MIS Quarterly Executive 

• Rothwell, W.J. (1994). Effective succession planning: Ensuring leadership 
continuity and building talent from within. New York: Amazon. 



307 
 

• Rothwell, W. J. (2012). Talent management: Aligning your organisation 
with the bestpractices in strategic and tactical talent management. 
Training & Development, 39(1), 12-14 

• Rouse, M., (2016). Transformación digital. Tech Target. 2016. 

• Rudito, P. (2015). Leveraging Global Talent: Strategic Leverage to 
Achieve Excellent Business Performance. Advanced Science Letters 21: 
1064–69. 

• Rufín, R. y Medina, C. (). Marketing Público: Investigación, aplicaciones y 
estrategia. ESIC. 

• Ruiz, M. y Mandado E. (1989). La innovación tecnológica y su gestión. 
Productiva 

• Russo, D. 17 reglas para atraer y retener el talento. Financial times Press. 
2016. 

• Rycroft, R. W. and Kash, D. (2002), Path dependence in the innovation of 
complex technologies. Technology Analysis & Strategic Management. 

• Sadeli, J. (2012). The Influence of Leadership, Talent Management, 
Organizational Culture and Organizational Support on Employee 
Engagement. International research journal business studies. Vol. 5, nº3 

• Saks, A., Rotman, J.,(2006). Antecedents and consequences of employee 
commitment. Centre for Industrial Relations and Human Resources, 
School of Management (University of Toronto, Canada). 

• Salanova, M., Agut, S., Peiró, J. M., (2005). Linking organizational 
resources and work commitment to employee performance and customer 
loyalty: The me-diation of service climate. Journal of Applied Psychology. 

• Salanova, M., Llorens, S., Cifre, E., Martínez, I. M., Schaufeli, W. B., 
(2003). Perceived collective efficacy, subjetive well–being and task 
performance among electronic work groups: An experimental study. Small 
Group Research. 

• Salanova, M., Martínez, I., Llorens, S., (2012). Success breeds success, 
especially when self-efficacy is related to an internal attribution of 
causality. Estudios de Psicología. 

• Salas, M. y Escobedo, J. (2008). P. CH. Mahalanobis y las aplicaciones 
de su distancia estadística. Cultura Científica y Tecnológica 5(27) 

• Sambamurthy, V., Bharadwaj, A., and Grover, V. (2003). Shaping Agility 
Through Digital Options: Reconceptualizing the Role of Information 
Technology in Contemporary Firms. MIS Quarterly (27:2), pp. 237-263. 

• Sánchez- Bayón, A. (2014). Global System in a Changing Social Reality: 
How to Rethink and to study it. Beijing Law Review (nº 5), 196-209 



308 
 

• Sánchez, J.C., y Alonso, E. (2003). La cultura de los equipos de trabajo y 
su relación con la cohesión e identificación grupal. Encuentros en 
Psicología Social. 

• Sánchez, J., Lanero, A., Yurrebaso, A., Tejero, B., (2007). Cultura y 
desfases culturales de los equipos de trabajo: implicaciones para el 
compromiso organizacional. Psicothema. 

• Sánchez, M.I. (2014). Compromiso laboral y estrés en los empleados de 
bancos y cajas. Pecvnia, núms. 16/17 (enero-diciembre 2013), pp. 85-
100. 

• Sattayaraksa, T. y Boon-itt, S. (2018). The roles of CEO transformational 
leadership and organizational factors on product innovation performance. 
European Journal of Innovation Management, 21(2), 227-249. 

• Savov, R., Lanˇcariˇc, D. y Kozáková, J., (2020). Size of the Company as 
the Main Determinant of Talent Management in Slovakia. Journal of Risk 
Financial Manag. 2020, 13, 50; 

• Sawhney, M., Wolcott, R., Arroniz, I. (2006). The 12 Different Ways for 
Companies to Innovate. MIT Sloan management review. 

• Schalk, R., Timmerman, V. y van den Heuvel, S. (2013). How strategic 
considerations influence decision making on e-HRM applications. Human 
Resource Management Review, 23(1), 84-92 

• Schein, E. (1988). La cultura empresarial y el liderazgo: una visión 
dinámica. Ed. Plaza y Janés. 

• Schein, E.H. (1985). Organizational Culture and Leadership. Jossey-Bass, 
London. 

• Schiavone, F., Meles, A., Verdoliva, V., y Del Giudice, M. (2014). Does 
location in a science park really matter for frms’ intellectual capital 
performance? Journal of Intellectual Capital, 15(4), 497–515. 

• Schiemann, W. (2014). From talent management to talent optimization. 
Journal of World Business, 49(2), 281-288. 

• Schramm, J., (2006). Future focus: Targeting retention. HR Magazine. 

• Schuh, G., Anderl, R., Gausemeier, J. y Hompel, M. (2017). Wolfgang 
Wahlster Industrie 4.0 Maturity Index: Managing the Digital Transformation 
of Companies. ACATECH Studies Ed. 

• Schuler, R., Jackson, S., (1987). Linking Competitive Strategies with 
Human Resources Management Practices. Academy of Management 
Executive. 

• Schumann, C.A., Tittmann, S. (2015). Digital Business Transformation in 
the Context of Knowledge Management. West Saxon University Zwickau, 
German. 



309 
 

• Schumacher, A., Erol, S., y Sihn, V. (2016). A Maturity Model for 
Assessing Industry 4.0 Readiness and Maturity of Manufacturing 
Enterprises. Eselvier, Procedia CIRP 52:161-166. 

• Schuler, R., Tarique, I. (2007). International HRM: A North America 
perspective, a thematic update and suggestions for future research. 
Australian Journal of Management.  

• Schuchmann, D. y Seufert, S., (2015). Corporate Learning in Times of 
Digital Transformation: A Conceptual Framework and Service Portfolio for 
the Learning Function in Banking Organisations. International Journal of 
Advanced Corporate Learning, 8(1), pp.31–39. 

• Schumann, C. y Tittmann, C., (2015). Digital Business Transformation in 
the Context of Knowledge Management. West Saxon University Zwickau, 
Germany. 

• Schwab, K. (2020). Manifiesto de Davos 2020: El propósito universal de 
las empresas en la Cuarta Revolución Industrial. World Economic Forum. 

• Scwap, K., (2017). ¿Qué es la cuarta revolución industrial? ¿Cómo 
definirá nuestro futuro? Ed. Debate. 

• Schwarzmüller, T.; Brosi, P.; Duman, D. y Welpe, I., (2018). How Does the 
Digital Transformation Affect Organizations? Key Themes of Change in 
Work Design and Leadership. Management review, 29 (2) 2018, 114 – 
138. 

• Scullion, H., Collings, D.G. and Caligiuri, P., (2010). Global talent 
management. Journal of World Business, Vol. 45 No. 2, pp. 105-108. 

• Sears, D. (2003). Successful talent strategies: Achieving superior 
business results through market focused staffing. New York: AMACOM 

• Segal.L, Goldstein, A., Goldman, J., Harfoush, R. (2014) Deploying Big 
Data to recruit and retaint talent. Ivey Business Journal Online; London 

• Seijts, G., Crim, D., (2011). What engages employees the most or, The 
Ten C’s of employee commitment. Ivey Business Journal Improving the 
practice of management. 

• Selden, S. y Sowa, J., (2015). Voluntary Turnover in Nonprofit Human 
Service Organizations: The Impact of High Performance. Work Practices. 
Human Service Organizations: Management, Leadership & Governance, 
1-26. 

• Senge, P. (2005). La quinta disciplina del arte y la práctica en la 
organización. New York: Editorial Kairos 

• Serrasqueiro, Z. y Nunes, P., (2008). Performance and size: Empirical 
evidence from Portuguese SMEs. Small Business Economics, 31(2), 195-
217. 



310 
 

• Sethibe; T. y Steyn, R., (2015). The relationship between leadership 
styles, innovation and organizational performance: A systematic review. 
South African Journal of Economic and Management Sciences 

• Sharma, D. y Krishnan, V. (2012). The Impact of Pay Satisfaction and 
Transformational Leadership on Employee Engagement. Proceedings of 
the 5th International Conference of Management and Behavioural 
Sciences, Haridwar, India. 

• Shaw K. (2005). Employee commitment, how to build a high-performance 
workforce. Melcrum Publishing Limited. 

• Sheninger, E., (2019). Digital Leadership. International center for 
leadership in education. 

• Sijtsma, K. (2009). On the Use, the Misuse, and the Very Limited 
Usefulness of Cronbach’s Alpha. Psychometrika. 2009 Mar; 74(1): 107–
120. 

• Siepel, J., Cowling, M., y Coad, A. (2017). Non-founder human capital and 
the long-run growth and survival of high-tech ventures. Technovation., 59 
, 34–43. doi: 10.1016/j.technovation. 

• Sigdman, R. (2010, mayo). Definición de Cargos Críticos. IX reunión sobre 
Recursos Humanos. Realizado en Salvador de Bahía, Brasil. 

• Siguaw, J. A., Simpson P. M., Enz, C., (2006). Conceptualizing Innovation 
Orientation: A Framework for Study and Integration of Innovation 
Research. Journal of Product Innovation Management. 

• Silzer, R., Dowell, B. E., (2010). Strategy-driven talent management: A 
leadership imperative.  Ed. John Wiley & Sons. 

• Sisson, K., Storey, J., (2000). The Realities of Human Resource 
Management. Open University Press, Buckingham. 

• Smith, T.M., Reece, J.S., (1999). The relationship of strategy, fit, 
productivity, and business performance in a service setting. Journal of 
Operation Management. 

• Snell, S., Yountd M., Wright, P., (1996). Establishing a Framework for 
Research in Strategic Human Resource Management: Merging Resource 
Theory and Organizational Learning. G.R. Ferris [ed.]: Research in 
Personnel and Human Resources Management. 

• Solano, C. (2003). El talento humano en las organizaciones. 
RevistaTecnia 

• Soule, D., Puram, A., WestermanG., Bonnet, D., (2016). Becoming a 
Digital Organization: The Journey to Digital Dexterity. MIT center for digital 
business. 

• Souto, J., (2015). Gestión de una Cultura de Innovación Basada en las 
Personas. Journal of Technology Management & Innovation vol.10 no.3 
Santiago. 



311 
 

• Sow, M. y Aborbie; S., (2018). Impact of Leadership on Digital 
Transformation. Business and Economic Research, Vol. 8, No. 3. 

• Sparrow, P.R., Scullion, H., Tarique, I., (2014). Multiple lenses on talent 
management: Definitions and contours of the field. In P.R. Strategic talent 
management: Contemporary issues in international context (pp. 36–70). 
Cambridge: Cambridge University Press. 

• Sparrow, P., MakramWhat, H., (2015). What is the value of talent 
management? Building value-driven processes within a talent 
management architecture. Human Resource Management Review 25 
(2015) 249–263 

• Sparrow, P., Farndale, E., y Scullion, H. (2013). An empirical study of the 
role of the corporate HR function in global talent management in 
professional and financial service firms in the global financial crisis. 
International Journal of HRM, 24, 1777–1798. 

• Sparrow, P. (2019). A historical analysis of critiques in the talent 
management debate. BRQ Business review quarterly 2019, 22, 160-170. 

• Spitzer, B.,Morel, V., Buvat, J. Subrahmanyam, K. (2013).The Digital 
Talent Gap.Digital Transformation Research Institute (CapGemini Group). 

• Spears, V.  (2012). Global Talent Shortage Worries Multinationals More 
Than Revolution or Recession. Employee Benefit Plan Review. 

• Stahl, G. K., Björkman, I., Farndale, E., Morris, S., Paauwe, J., Stiles, P. y 
Wright, P.M. (2012). Six principles of effective global talent management. 
Sloan Management Review, 53, 25-42. 

• Stein, C., Morris, N. y Nock, N. (2012). Structural Equation Modeling. 
Methods in molecular biology (Clifton, N.J.). 

• Stephan, M., Uzawa, S., Volini, E., Walsh, B., Yoshida, S. (2016) Digital 
HR: Revolution, not evolution. Deloitte University Press. 

• Stewart, A. y Ware, J. (1992). Measuring Functioning and Well Being: The 
Medical Outcomes Study Approach. Durham and London: Duke University 
Press. 

• Stone, M. (1974). Cross-Validatory Choice and Assessment of Statistical 
Predictions. Journal of the Royal Statistical Society. Series B 
(Methodological). 

• Stone, R. (2002). Human resource management (4th edn.). Milton, QLD: 
Ed. John Wiley & Sons. 

• Stone, D.L. y Dulebohn, J.H. (2013). Emerging issues in theory and 
research on electronic human resource management (e-HRM). Human 
Resource Management Review, 23(1), 1-5 

• Stone, D. L., Lukaszewski, K. M., e Isenhour, L. (2005). E-recruiting: 
Online strategies for attracting talent. H. G. Gueutal & D. L. Stone (Eds.), 



312 
 

The brave new world of eHR (pp. 22−53). San Francisco, CA: Jossey-
Bass.eHR (pp. 22−53). San Francisco, CA: Jossey-Bass. 

• Stoner, J. y otros (1996). Administración, 6ta. edición. Ed. Pretince Hall. 

• Strack, R., Baier, J., & Fahlander, A. (2008). Managing demographic risk. 
Harvard BusinessReview, February: 2–11. 

• Straub, D., and Watson, R. 2001. Transformational Issues in Researching 
IS and Net-Enabled Organizations. Information Systems Research. 

• Strese, S., Meuer, M.W., Flatten, T.C., Brettel, M., (2016). Organizational 
antecedents of crossfunctional coopetition: the impact of leadership and 
organizational structure on cross-functional coopetition. Industrial 
Marketing Management Vol. 53, February, pp. 42-55. 

• Strohmeier, S. (2007). Research in e-HRM: Review and Implications. 
Human Resource Management Review, 17, 19-37 

• Strohmeier, S., (2008), Informationssysteme im Personalmanagement, 
Architektur, Funktionalita¨ t, Anwendung. Wiesbaden: Vieweg þ Teubner. 

• Strohmeier, S. (2009). Concepts of e-HRM consequences: a 
categorization, review and suggestion. International Journal of Human 
Resource Management. 

• Subramaniam, M., and Venkatraman, N. (2001). Determinants of 
Transnational New Product Development Capability: Testing the Influence 
of Transferring and Deploying Tacit Overseas Knowledge. Strategic 
Management Journal. 

• Suddaby, R. (2010). Editor's Comments: Construct Clarity in Theories of 
Management and Organiza-tion. Academy of Management Review 35(3), 
346–357 

• Sugheir, J.; Coco, M. y Kaupins, G. (2011). Perceptions of Organizational 
Surveys within Employee Commitment Efforts. International Journal of 
Business and Public Administration. 

• Sullivan, H. and Skelcher, C. (2002). Working Across Boundaries: 
Collaboration. Public Services, Palgrave Macmillan, Basingstoke 

• Sun, P., Anderson, M., (2012). The combined influence of top and middle 
management leadership styles on absorptive capacity. Management 
Learning 

• Sveiby, K. (1997). The New Organizational Wealth: Managing & 
Measuring Knowledge-based Assets. Berrett-Koehler Publishers. 

• Swarnalatha, C., Presanna,T., (2013). Employee commitment: the 
concept. International Journal of Human Resource Management and 
Research (IJHRMR). 

• Szierbowski-Seibel, K. y Kabst, R., (2017). The impact of HR outsourcing 
and strategic HR integration on the HR-to-employee ratio. International 
journal of manpower, 2018-05-08, Vol.39 (2), p.283-300 



313 
 

• Tabachnick, B. y Fidell, L. (2013). Using multivariate statistics. Pearson. 

• Tabrizi, B., Lam, E., Girard, K. e Irven, V. (2019). Digital Transformation Is 
Not About Technology. Harvard Business Review.  

• Tams, S., Grover, V., Thatcher, J., (2014). Modern information technology 
in an old workforce: toward a strategic research agenda. Journal of 
Strategic Information Systems. 

• Tangthong, S., Trimetsoontorn, J. y Rojniruntikul, N. (2014). HRM 
Practices and Employee Retention in Thailand—A Literature Review. 
International Journal of Trade, Economics and Finance. 

• Tansley, C. (2011). What do we mean by the term “talent” in talent 
management? Industrial and Commercial Training. 

• Tansley, C., Harris, L., Stewart, J., & Turner, P. (2006). Talent 
management: Understanding the dimensions. Change Agenda. London: 
Chartered Institute of Personnel and Development (CIPD). 

• Tansley, C., Turner, P., Carley, F., Harris, L., Sempik, A., Stewart, J 
(2007). Talent: Strategy, management, measurement. London: Chartered 
Institute of Personnel and Development (CIPD). 

• Tansley, C., Kirk, S. y Tietze, S. (2013). The currency of talent 
management—A reply to “talent management and the relevance of 
context: Towards a pluralistic approach”. Human Resource Management 
Review 23. 337- 340. 

• Tarique, I. Schuler, R. (2010). Global talent management: Literature 
review, integrative framework, and suggestions for further research. 
Journal of World Business 45 , 122–133. 

• Tanriverdi, H., and Venkatraman N., (2005). Knowledge Relatedness and 
the Performance of Multibusiness Firms. Strategic Management Journal. 

• Taylor, P. (2015). Don’t be a dodo: adapt to the digital economy. Forbes. 

• Teece, D. J. (2007). Explicating dynamic capabilities: the nature and 
microfoundations of (sustainable) enterprise performance. Strategic 
Management Journal, 28, 1319–50. 

• Teece, D. J., Pisano, G., Shuen, A., (1997). Dynamic capabilities and 
Strategic Management. Strategic Management Journal, 18(7), 509-533. 

• Tejeiro, M., (2014). Medición de la cultura de innovación: Depuración con 
cuatro estudios de caso. Universidad Autónoma de Madrid. Intangible 
Capital IC, 2014 – 10 (3): 467-504. 

• Temkin, S. (2008). Managers feel strain of economic crisis. Business Day 

• Temporal, P., (2005). B2B Branding-Una guía para el éxito de Business-
to-Business Brands. Singapore: International Enterprise. 

• Tenenhaus, M., Vinzi, V., Chatelin, Y., et al. (2005) PLS Path Modeling. 
Computational Statistics and Data Analysis, 48, 159-205. 



314 
 

• Tetteh, E. y Brenyah, R. (2016). Organization culture and its impact on 
employee retention: Evidence from the tertiary educational. European 
Journal of Business and Management Vol.8, No.31, 2016 

• Tetik, S. (2017). Talent Management: A Review of Theoretical 
Perspectives and a Guideline for Practioner. Nile Journal of Business and 
Economics 2(4):40 

• Teubner, A., (2013). Information Systems Strategy - Theory, Practice, and 
Challenges for Future Research. Business and Information Systems 
Engineering: Vol. 5: Iss. 4, 243-257.  

• Thakar, B., (2013). People Management, Perspectives and Practices. 
Emerald Group Publishing Limited 

• Thackray J.(2001). Feedback for real. Gallup Management Journal. 

• Thite, M., Kavanagh, M.y Johnson, R. (2012). Evolution of Human 
Resource Management and Human Resource Information Systems. 
Human Resource Information Systems: Basics, Applications & Directions. 
Thousand Oaks, CA: Sage. P.2-34. 

• Thomson, P. (2015). New ways of working in the company of the future. 
F. Gonzalez (Ed.), Reinventing the company in the digital age. Bilbao: 
BBVA Open Mind. 

• Thunnissen, M. (2016). Talent management. For what, how and how well? 
An empirical exploration of talent management in practice. Employee 
Relations Vol. 38 No. 1, 2016 pp. 57-72.  

• Thunnissen, M., Boselie, P., Fruytier, B., (2013). Talent management and 
the relevance of context: Towards a pluralistic approach. Human 
Resource Management.Review. 

• Thunnissen, M. y Gallardo Gallardo, E. (2019). Rigor and relevance in 
empirical TM research: key issues and challenges. Business Research 
Quarterly, Vol. 22, Nº. 3, 2019, págs. 171-180. 

• Tilson, D., Lyytinen, K. y Sørensen, C., (2010). Research Commentary-
digital Infrastructures: the Missing IS Research Agenda. Information 
Systems Research 21(4), 748–759. 

• Tito, M. y Serrano, B. (2016). Desarrollo de soft skills una alternativa a la 
escasez de talento humano. INNOVA Research Journal, ISSN 2477-
9024(Diciembre, 2016). Vol. 1, No.12 pp. 59-76 

• Ton, Z., Huckman, R. (2008). Managing the impact of employee turnover 
on performance: the role of process conformance. Organization science. 

• Tonelli, F., Demartini, M., Loleo, A. y Testa, C. (2016). A novel 
methodology for manufacturing firms value modeling and mapping to 
improve operational performance in the industry 4.0. Era. Procedia CIRP, 
57, 122-127. 



315 
 

• Torrente, P., Salanova, M., Llorens, S., Schaufeli, W. B., (2012). Teams 
make it work: How teamwork commitment mediates between social 
resources and performance in teams. Psicothema. 

• Towers Perrin. (2003). Working today: Understanding what drives 
employee commitment. Towers Perrin. 

• Trice, H., Beyer, J.M. (1993). The Cultures of Work Organization. Prentice-
Hall. 

• Tripiana, J., Llorens, S. (2015). Fomentando empleados engaged: el rol 
del líder y de la autoeficacia. Universidad de Murcia. 

• Tucker, E., Williams, R. (2011). The intersection of talent management and 
commitment. The international resource for benchmarks and best 
practices. Houston, TX: APQC International. 

• Tuckey, M.R., Dollard, M.F. and Bakker, A.B. (2012). Empowering leaders 
optimize working conditions for engagement: a multilevel study. Journal of 
Occupational Health Psychology, Vol. 17 No. 1, pp. 15-27. 

• Ulrich, D., Zenger, J., & Smallwood, N. (2000). Liderazgo Basado en 
resultados. Barcelona: Norma. 

• Ulrich, D. (2011). Integrated talent management. K. Oakes, & P. Galagan 
(Eds.), The executive guide to integrated talent management. ASTD 
Press. 

• Ulrich, T., et al. (2019). Conceptualizing and Measuring Transformational 
and Transactional Leadership. Administration & Society 2019, Vol. 51(1) 
3–33 

• Urbán, L. y López, C., (2017). Las capacidades dinámicas de la empresa 
como factores determinantes de la innovación. Universidad de Córdoba, 
Facultad de Derecho y CC. EE. y Empresariales 

• Vacas, F. (2018). Transformación digital: del lifting a la reconversión. CEF, 
núm. 10 (mayo-agosto 2018, pp. 135-143). 

• Vaccaro, I.G., Jansen, J.J.P., Van Den Bosch, F.A.J. and Volberda, H.W. 
(2012). Management innovation and leadership: the moderating role of 
organizational size. Journal of Management Studies. 

• Vaiman, V., y Collings, D., (2013). Talent management: Advancing the 
field. International Journal of Human Resource Management, 24, 1737–
1743. 

• Vila, L. Küster, B. y Aldás, J. (2000). Desarrollo y validación de escalas de 
medida en marketing. Aldás, J. (Ed.) Análisis de datos multivariable. 
Valencia: Universidad de Valencia. 

• Valdez-de-León, O. (2016). A Digital Maturity Model for 
Telecommunications Service Providers. Technology Innovation 
Management Review, 6(8): 19-32. 



316 
 

• Van der Voet, J. (2014). The effectiveness and specificity of change 
management in a public organization: transformational leadership and a 
bureaucratic organizational structure. European Management Journal. 

• Van Zyl, E., Mathafena,R., Ras, J.,  (2017). The development of a talent 
management framework for the private sector. Journal of Human 
Resource Management. 

• Vázquez, M. y Suñé, A. (2017) ¿Cuáles son los efectos de la digitalización 
de los RRHH (e-HRM) en el Desarrollo y Retención del Talento en las 
empresas? Working Paper del Departament d’Organització D’empreses 
de la Universitat Politècnica de Catalunya. 

• Vera, D., Crossan, M., (2004). Strategic Leadership and Organizational 
Learning. Academy of Management Review. 

• Verdú, A., Lloréns, F.J.; García, V. (2006). Environment- Flexibility 
Coalignment and Performance: An Analysis in Large Versus Small Firms. 
Journal of Small Business Management. 

• Vey, K., Fandel-Meyer y T., Zipp, J. (2017). Learning & Development in 
Times of Digital Transformation: Facilitating a Culture of Change and 
Innovation. International Journal of Advanced Corporate Learning (iJAC), 
vol. nº 10, nº 1. 

• Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a 
research agenda. The Journal of Strategic Information Systems Volume 
28, Issue 2, June 2019, Pgs. 118-144 

• Vidal, J.A., Alcamí, R.L., (2005). Gestión del conocimiento y desempeño 
innovador: un estudio del papel mediador del repertorio de competencias 
distintivas. Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa 

• Vidal, M.E. (2017). Determinantes de la aceptación del mobile learning 
como elemento de formación del capital humano en las organizaciones. 
Tesis doctoral, Facultad de CC Económicas y Empresariales. UCM. 

• Volini, E., Mazor, A., Schaefer, A., Tsuchida, A., Walsh, B. (2016). HR: 
Growing momentum toward a new mandate. Deloitte University Press. 

• Volberda, H. Niels, V. Verwaal, E. Stienstra, M., Verdu, A., (2012). 
Contingency Fit, Institutional Fit, and Firm Performance: A Meta fit 
Approach to Organization- Environment Relationships. Organization 
Science, 23(4), 1040-1054. 

• Wakefield, M., Abbatiello, A., Agarwall,D., (2016). Tendencias globales en 
capital humano. (Global trends in Human Capital 2016). Deloite University 
Press. 

• Wakkee, I., Elfring, T. and Monaghan, S. (2010). Creating entrepreneurial 
employees in traditional service sectors. The role of coaching and self-
efficacy. International Entrepreneurship and Management Journal, Vol. 6 
No. 1, pp. 1–21 



317 
 

• Wade, M., Loucks,J., Macaulay,J.,  Noronha, A.(2016)  Digital Vortex: How 
Today’s Market Leaders Can Beat Disruptive Competitors at Their Own 
Game. CISCO & International Institute for Management Development 
(IMD). 

• Wade, M., Neubauer, R., Tarling, A., (2017). Redefining Leadership for a 
Digital Age. IMD (International Institute for Management and Beratung). 

• Wade, M., Hulland, J. (2004). Review: the resources-based view and 
information systems research: review, extension, and suggestions for 
future research. MIS Quarterly. 

• Wade, M., Marchant, D. (2014). Are you prepared for your digital 
transformation? Understanding the power of technology AMPS in 
organizational change. Tomorrow’s challenges. IMD Lausanne, 
Switzerland. 

• Wang, G., Gunasekaran, A., Ngai, E.W., Papadopoulos, T. Big data 
analytics in logistics and supply chain management: Certain investigations 
for research and applications. International Journal of Production 
Economics, 176, 98-110 (2016). 

• Wee, E. y Taylor, S., (2018). Attention to change: A multilevel theory on 
the process of emergent continuous organizational change. Journal of 
Applied Psychology 103: 

• Weill, P., Woerner, S., (2015). Thriving in an increasingly digital 
ecosystem. MIT Sloan Management Review. 

• Wei, W. (2006). The Relationship Among Corporate Political Resources, 
Political Strategies and Political Benefits of Frims in China Based on 
Resource Dependency Theory. Singapore management Review, 2(2), 85-
14. 

• Weiss, A., & Mackay, N. (2009). The talent advantage: How to attract and 
retain the best and the brightest. New Jersey: Ed. John Wiley & Sons, Inc. 

• Wernerfelt, B. (1984). A resource-based view of the firm. Strategic 
Management Journal, 5, 171- 180.1991). 

• West, M., (2002). Sparkling fountains or stagnant ponds: An integrative 
model of creativity and innovation implementation in work groups. Applied 
Psychology: An International Review, 51 (2002), pp. 355-387 

• Westerman, G., Bonnet, G. y McAfee, A (2014). Leading Digital: Turning 
Technology into Business Transformation. Harvard Business Review. 

• Westerman, G.; Bonnet, D. and A. MCafee (2012). The Advantages of 
Digital Maturity. MIT Sloan Management Review.  

• Wheeler, B. C. 2002. NEBIC: A Dynamic Capabilities Theory for Assessing 
Net-Enablement. Information Systems Research. 

• Wiblen, S. L., Grant, D., Dery, K. (2010). Transitioning to a new HRIS: the 
reshaping of Human Resources and information technology talent. Journal 
of Electronic Commerce Research. 



318 
 

• Widodoa, W. y Mawarto, M. (2020). Investigating the role of innovative 
behavior in mediating the effect of transformational leadership and talent 
management on performance. Management Science Letters 10 (2020) 
2175–2182 

• Williams, H. (2009). Job Analysis and HR Planning. M. Thite and M. J. 
Kavanagh (Eds.), Human Resource Information Systems. Basics, 
Applications, and Future Directions. California: SAGE Publications Inc.  

• Williams, M. (2000). The war for talent: Getting the best from the best. 
London: Chartered Institute of Personnel and Development (CIPD). 

• Wischnevsky, J.D., Damanpour, F., (2006). Organizational transformation 
and performance: an examination of three perspectives. Journal of 
Managerial Issues 

• Whysall, Z., Owtram, M., y Brittain, S., (2019). The new talent 
management challenges of Industry 4.0. Journal of Management 
Development. 

• Wilkinson, A. (2009). Protecting employer brand in a digital age. Personnel 
Today, August, p. 19. 

• Wilkund, J. y Shepherd, D., (2003). Knowledge-Based Resources, 
Entrepreneurial Orientation, and the Performance of Small and Medium-
Sized Business. Strategic management journal. 24 (13). 1307-1314. 

• Wirtz, B., Pistoia, A., Ullrich, S. y Göttel, V., (2016). Business Models: 
Origin, Development and Future Research Perspectives. Long Range 
Planning. Volume 49, Issue 1, February 2016, Pages 36-54 

• Wójcik, P. (2017). Shortage of Talents – a Challenge for Modern 
Organizations. Pobrane z czasopisma International Journal of Synergy 
and Research 

• Wold, H. (1985) Partial Least Squares. In: Kotz, S. and Johnson, N.L., 
Eds., Encyclopedia of Statistical Sciences, Vol. 6, John Wiley, New York, 
581-591. 

• Wood, D., Lowman, G., Harms, P. y Roberts, B. (2019). Exploring the 
relative importance of normative and distinctive organizational preferences 
as predictors of work attitudes. Journal of Applied Psychology, 104(2), 
270–292. 

• Wright, P., Dunford, B., Snell, S,. (2001). Human resources and the 
resource based view for the firm. Journal of Management, 27: 701-721. 
doi:10.1177/014920630102700607. 

• Ynzunza Cortés, C., Izar, J.M., Ávila, R., (2013). Recursos y Capacidades 
de Tecnología y Desempeño Organizacional. Conciencia Tecnológica No. 
46, Julio-Diciembre 2013 

• Yoo, Y. et al., (2012). Organizing for Innovation in the Digitized World. 
Organization Science, 23(5), pp.1398–1408. 



319 
 

• Xu, S., Tamer, C., White, J., (2006). The impact of strategic fit among 
strategy, structure, and processes in multinational corporation 
performance: a multi-method assessment. Journal of International 
Marketing. 

• Xu, J. and Thomas, H.C. (2011). How can leaders achieve high employee 
engagement? Leadership and Organization Development Journal, Vol. 32 
No. 4, pp. 399-416. 

• Zajac, E., Kraatz, M., Bresser, R., (2000). Modeling the dynamics of 
strategic fit: a normative approach to strategic change. Strategic 
Management Journal 

• Zapata Rotundo, G. J., Mirabal, A. (2013). Contingencia, voluntarismo y 
Strategic Choice: Un análisis teórico de sus enfoques sobre el entorno y 
el diseño de la organización. Universidad y Empresa, 15(34), 119-139. 

• Zapata Rotundo, G. J. (2014). El determinismo en la teoría contingente: 
Orígenes de sus fundamentos teóricos para su comprensión. Revista 
Ciencia y Sociedad, 39(1), 121-154. 

• Zhao, Lynch y Chen (2010). Reconsidering Baron and Kenny: Myths and 
truths about mediation analysis. (Chicago Journals) Journal of Consumer 
Research Inc. 

• Zott, C., Amit, R., (2008). The fit between product market strategy and 
business model: implications for firm performance. Strategic Management 
Journal. 

• Zhou, J., George, J. M., (2003). Awakening employee creativity: the role 
of leader emotional intelligence. Leadership Quarterly, 14, 545–68. 

  



320 
 

El impacto de la transformación digital en la gestión del talento 
RESUMEN 

Este trabajo se desarrolla en el marco de los cambios organizativos que conlleva la 
transformación digital de empresas. Existen diferencias significativas entre las empresas 
que alcanzan el éxito dentro de este proceso complejo de cambio y las que fracasan a 
pesar de acometer cuantiosas inversiones en tecnología. Desde nuestra perspectiva 
consideramos que la gestión del talento, dentro de este proceso es un factor clave para 
que la estrategia de transformación digital alcance los objetivos marcados. Desatender 
la importancia que puede tener el talento para avanzar en este complejo proceso de 
cambio, supondría una ralentización o limitación de la transformación digital. 

Se ha partido de un marco teórico general del que depende nuestro modelo, como es la 
innovación y el cambio en las empresas, junto a los modelos actuales de dirección de 
personas. Desde este enfoque posteriormente entramos en un marco teórico específico 
que recoge los factores propios del proceso de transformación digital y gestión del 
talento. Estos factores son en primer lugar los propios de la digitalización como son el 
concepto de madurez digital y los cambios organizativos de la transformación digital: 
nuevos modelos de negocio, cultura de innovación y liderazgo transformacional. En 
segundo lugar, abordamos los conceptos propios del talento como son la dirección de 
recursos humanos en la era digital y la propia estrategia de gestión del talento dentro de 
este contexto digital. 

El presente trabajo presenta diferentes objetivos a conseguir tanto con la revisión 
bibliográfica como con el estudio empírico. Nos marcamos como objetivos el realizar 
una exhaustiva revisión bibliográfica sobre gestión del talento y transformación digital. 
Otro objetivo es revisar el marco teórico sobre la transformación digital y como se está 
adaptando la gestión del talento en este contexto. A su vez nos planteamos como 
objetivo analizar los procesos clave de atracción, retención y compromiso del talento y 
su relación con los indicadores del cambio de la transformación digital. Con el fin de 
encontrar evidencias de estos cambios nos planteamos construir un instrumento fiable 
de medida en formato de cuestionario. Por último, planteamos un doble objetivo que 
consiste en aportar avances en esta materia para la comunidad científica y por otro lado 
aportar a las empresas información contrastada sobre los cambios en cuanto a la 
gestión del talento en pleno proceso de transformación digital. 

Para conseguir nuestros objetivos, además de realizar la revisión bibliográfica, hemos 
creado un modelo de investigación. Las variables de nuestro modelo son las que 
describimos a continuación. Como variables independientes empleamos, la 
transformación digital como proceso de cambio medida a través del índice de madurez 
digital. Este concepto es un constructo que, a través de diferentes factores o 
indicadores, nos ofrece el nivel de cambio alcanzado de la transformación digital. Los 
niveles independientemente del modelo utilizado, desde la fase incipiente de madurez, 
hasta la fase de madurez completada. Por otro lado, hemos incluido para medir el 
proceso de cambio de la transformación digital, aquellos indicadores de transformación, 
que más aparecen en la revisión bibliográfica. Estos indicadores principales son, la 
creación de nuevos modelos de negocio, el desarrollo de una cultura organizacional 
innovadora y el desarrollo de un estilo de liderazgo transformacional. Descartamos el 
indicador de la estrategia porque podría abarcar un proyecto global en sí mismo. Como 
variables dependientes utilizamos tanto la gestión del talento como un concepto único 
que engloba las diferentes prácticas de atracción, retención y compromiso del talento. 



321 
 

También utilizamos estas mismas prácticas de forma separada como variables 
dependientes. 

Las hipótesis planteadas se han contrastado y hemos aceptado todas las que 
planteamos para medir relaciones directas entre las variables, excepto algunas en el 
caso de las variables moderadoras. No hemos aceptado las hipótesis sobre la influencia 
del número de empleados sobre la relación entre las variables independientes y 
dependientes. Así como de forma específica, tampoco aceptamos que el propio 
concepto de talento modere la relación entre los cambios organizativos de la 
transformación digital y la retención del talento. 

Hemos podido mostrar tanto en la revisión bibliográfica como de forma empírica que hay 
una relación significativa entre la transformación digital y la gestión del talento. Nuestra 
propuesta inicial era ver los cambios provocados por la transformación digital sobre la 
gestión del talento, pero hemos visto que la relación es muy importante para que este 
proceso de cambio organizativo se lleve a cabo con éxito. 

La medición de la transformación digital utilizando el índice de madurez digital o a través 
de los indicadores de los cambios organizativos propios de la transformación digital, nos 
ofrece resultados similares en cuanto al impacto de la transformación digital sobre la 
gestión del talento. De igual forma ocurre cuando consideramos la gestión del talento 
como variable dependiente única o la dividimos en las prácticas de atracción, retención 
y compromiso del talento. 

La transformación digital no es solo digitalización como indican diferentes estudios y 
como hemos podido analizar en el nuestro. Hay una retroalimentación positiva entre los 
procesos de cambio que se producen en la transformación digital como en los procesos 
de gestión del talento. 

Para las empresas tenemos que señalar que la transformación digital, facilita la 
obtención de datos sobre el talento que se pueden utilizar para mejorar las prácticas de 
atracción, retención y compromiso del talento. Pero a su vez, es clave que se atienda a 
la gestión del talento para poder alcanzar el éxito en el proceso de transformación digital. 

  



322 
 

The impact of digital transformation on talent management 
ABSTRACT 

This work is developed within the framework of the organizational changes involved in 
the digital transformation of companies. There are significant differences between 
companies that achieve success in this complex process of change and those that fail 
despite undertaking substantial investments in technology. From our perspective, we 
believe that talent management, within this process, is a key factor for the digital 
transformation strategy to achieve the objectives set. Neglecting the importance that 
talent can have to advance in this complex process of change would mean slowing down 
or limiting digital transformation. 

We have started from a general theoretical framework on which our model depends, 
such as innovation and change in companies, together with current models of people 
management. From this approach, we then entered into a specific theoretical framework 
that includes the factors inherent to the digital transformation and talent management 
process. These factors are first of all those inherent to digitalization, such as the concept 
of digital maturity and the organizational changes of digital transformation: new business 
models, innovation culture and transformational leadership. Secondly, we address the 
concepts of talent such as human resources management in the digital era and the talent 
management strategy itself within this digital context. 

This paper presents different objectives to be achieved with both, the literature review 
and the empirical study. We set as objectives to conduct an exhaustive literature review 
on talent management and digital transformation. Another objective is to review the 
theoretical framework on digital transformation and how talent management is adapting 
in this context. In turn, we aim to analyze the key processes of talent attraction, retention 
and engagement and their relationship with the change indicators of digital 
transformation. In order to find evidence of these changes, we set out to build a reliable 
measurement instrument in the form of a questionnaire. Finally, we have a double 
objective: to provide the scientific community with advances in this area and to provide 
companies with contrasted information on the changes in talent management in the midst 
of the digital transformation process. 

In order, To achieve our objectives, in addition to conducting the literature review, we 
have created a research model. The variables of our model are described below. As 
independent variables, we used digital transformation as a process of change measured 
through the digital maturity index. This concept is a construct that, through different 
factors or indicators, offers us the level of change achieved in digital transformation. The 
levels are independent of the model used, from the incipient stage of maturity to the 
stage of completed maturity. On the other hand, we have included to measure the 
process of change of the digital transformation, those indicators of transformation, which 
most appear in the literature review. These main indicators are the creation of new 
business models, the development of an innovative organizational culture and the 
development of a transformational leadership style. We discarded the strategy indicator 
because it could encompass a global project in itself. As dependent variables we use 
both talent management as a single concept that encompasses the different practices of 
attracting, retaining and engaging talent. We also used these same practices separately 
as dependent variables. 

The hypotheses proposed have been tested and we have accepted all those we 
proposed to measure direct relationships between the variables, except for some in the 



323 
 

case of the moderator variables. We have not accepted the hypotheses on the influence 
of the number of employees on the relationship between the independent and dependent 
variables. As well as specifically, we also do not accept that the concept of talent itself 
moderates the relationship between the organizational changes of digital transformation 
and talent retention. 

We have been able to show both in the literature review and empirically that there is a 
significant relationship between digital transformation and talent management. Our initial 
proposal was to look at the changes brought about by digital transformation on talent 
management, but we have seen that the relationship is very important for this process of 
organizational change to be successful. 

Measuring digital transformation using the digital maturity index or through the indicators 
of the organizational changes inherent to digital transformation, gives us similar results 
in terms of the impact of digital transformation on talent management. The same is true 
when we consider talent management as a single dependent variable or divide it into 
talent attraction, retention and engagement practices. 

Digital transformation is not just about digitization as different studies indicate and as we 
have been able to analyze in our study. There is a positive feedback between the change 
processes that occur in digital transformation and in talent management processes. 

For companies we have to point out that digital transformation, facilitates the collection 
of data on talent that can be used to improve the practices of attraction, retention and 
engagement of talent. But at the same time, it is key that talent management is 
addressed in order to achieve success in the digital transformation process. 

 


	Tesis José Manuel Montero Guerra
	PORTADA
	ÍNDICE
	ÍNDICE DE TABLAS
	ÍNDICE DE FIGURAS
	CAPÍTULO I INTRODUCCIÓN
	CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO
	CAPÍTULO III MODELO DE ANÁLISIS
	CAPÍTULO IV DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
	CAPÍTULO V RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN
	CAPÍTULO VI CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN
	BIBLIOGRAFÍA
	RESUMEN
	ABSTRACT