La presente tesis doctoral se estructura en un total de seis capítulos. En el primer capítulo se presenta la motivación de este trabajo y se expone la estructura de la investigación, las hipótesis y los objetivos más relevantes. Además, se comentan de forma breve las conclusiones que se derivan de cada uno de los capítulos y los antecedentes de investigación que el doctorando ha llevado a cabo hasta la fecha, incluyendo artículos, participación en congresos y seminarios, y el trabajo en proyectos de investigación, entre otros. En el Capítulo II se realiza una aproximación a la teoría de la economía de la innovación, estudiando la aportación de los autores más relevantes, como Joseph A. Schumpeter, Paul Romer, Robert Solow o Robert Lucas, entre otros muchos. En él se establece la que será la base teórica para el conjunto de la tesis, dado que son los fundamentos teóricos de estos autores los que permiten entender la relevancia de la tecnología en el desarrollo económico. Sin comprender por qué la disrupción tecnológica es capaz de provocar un verdadero salto cualitativo y cuantitativo en nuestro tejido productivo, pero también en la propia teoría económica, no podríamos explicar las transformaciones que están teniendo lugar en nuestra sociedad, ni el impacto macroeconómico esperado de la inteligencia artificial (IA) en una mayor fase de desarrollo. En el Capítulo III, tras exponer las medidas y estrategias de las principales potencias económicas en el campo de la IA, realizamos nuestra primera aproximación aplicada. En concreto, llevamos a cabo un análisis sobre el grado de preparación para la adopción de la IA por parte de un conjunto de países, lo que nos conduce a generar un índice multivariable en el que se tiene en cuenta diferentes dimensiones como el capital físico y el entorno, el capital humano y el capital organizativo y social. Ello nos permite conocer qué países están mejor posicionados para liderar la era de la IA. Además, en este primer ejercicio, se ha trabajado sobre un conjunto de factores amplio, muchos de los cuales son usados por primera vez en esta tesis. La metodología Borda Condorcet es empleada para dar robustez a los resultados obtenidos, en los que se comparan las economías europeas más destacadas con países asiáticos y otras potencias occidentales como Estados Unidos (EE.UU.), Canadá o Australia. Los resultados obtenidos con nuestro estudio nos permiten identificar el liderazgo relativo de Asia en lo que respecta a su capacidad de transformación socioeconómica presente y futura en base a la IA. Además, al realizar varias técnicas de análisis comparado, podemos identificar cómo las variables utilizadas condicionan la posición de cada uno de los países analizados, permitiéndonos identificar las principales fortalezas y debilidades de cada uno de ellos. En el Capítulo IV se realiza un análisis sobre si el grado de despliegue de la IA en los países europeos es suficiente como para reflejar el impacto de esta tecnología en su desarrollo económico. Empleando variables similares a las del Capítulo III e incorporando más variables relacionadas con el ecosistema IA, se contrasta si el grado de implantación de la IA tiene un reflejo en factores como el empleo, la productividad, el reparto de la riqueza o el índice de desarrollo humano. Para ello se emplea un modelo de ecuaciones estructurales basado en Partial Least Squares Equation Modeling (PLS-SEM), complementado con un análisis de tétradas –que nos confirma que estamos ante un modelo de constructos formativos– y un test de cúpula gaussiana para controlar los problemas de endogeneidad. La incorporación de este test a nuestro estudio representa una importante novedad en este tipo de trabajos y proporciona información clave para el correcto análisis de la relación entre los constructos. Los resultados de este capítulo ofrecen indicios sólidos sobre el impacto positivo del ecosistema IA europeo en el desarrollo económico del continente. Además, permiten identificar el efecto de cada una de las variables utilizadas sobre los constructos relacionados con el entorno tecnológico y de inteligencia artificial. Por su parte, el test de cúpula gaussiana refleja problemas de endogeneidad entre el entorno tecnológico vinculado a tecnologías más maduras como pueden ser las TIC y el desarrollo económico, no siendo así en el caso del ecosistema IA. Estos resultados enriquecen la argumentación expuesta en el apartado de implicaciones políticas y conclusiones con el que se culmina este capítulo. Una vez descubiertos indicios sólidos sobre el impacto positivo de los ecosistemas IA sobre el desarrollo económico. En el Capítulo V nos planteamos el objetivo de aproximar el estado actual del ecosistema IA de la Comunitat Valenciana. Para ello, en primer lugar analizamos el contexto español puesto que consideramos que constituye un factor determinante para entender la situación de la Comunitat Valenciana. A continuación, llevamos a cabo un ejercicio de inferencia. En concreto, ante la escasez de datos oficiales sobre el estado de la IA a nivel autonómico, procedemos a identificar las organizaciones públicas y privadas que están relacionadas con la IA en esta comunidad. Una vez identificadas, pasamos a extraer información de las mismas mediante la elaboración de una encuesta y la realización de entrevistas telefónicas. Además, esta información se combina con los datos disponibles en CamerData e información disponible en las webs de las propias organizaciones. El propósito de este capítulo es doble: en primer lugar, nos sirve para reconocernos como país y región dentro del entramado geopolítico descrito en los capítulos anteriores, y en segundo lugar para tener información de fuentes directas con la que advertir de los retrasos en el desarrollo y la aplicación de los algoritmos inteligentes en nuestro territorio. Dado el avance que las grandes potencias económicas están llevando a cabo, podemos exponer con datos los riesgos que corremos en materia competitiva y productiva si nos quedamos atrás en el proceso de transformación económica basado en la IA y las tecnologías digitales. En el Capítulos VI se presentan las conclusiones de los apartados anteriores, se exponen las limitaciones encontradas durante la realización de esta tesis doctoral, así como las líneas futuras de investigación que se abren gracias a este trabajo. Finalmente, este capítulo es posteriormente traducido al inglés en el Capítulo VII, a modo de resumen y con una extensión superior a las 5000 palabras, en cumplimiento de los requisitos establecidos por la Escuela Internacional de Doctorado de la Universidad de Alicante para las tesis doctorales con mención internacional.