La Gestión en Seguridad de la Información y el Impacto en el Desempeño de los Controles: un estudio empírico en las Pymes Colombianas.

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1 La Gestión en Seguridad de la Información y el Impacto en el Desempeño de los Controles: un estudio empírico en las Pymes Colombianas. Omar Javier Solano Rodríguez 1 Universidad del Valle (Colombia) Domingo García Pérez de Lema 2 Universidad Politécnica de Cartagena (España) Juan Jesús Bernal García 3 Universidad Politécnica de Cartagena (España) Resumen 1 Profesor de la Universidad del Valle. MBA., Especialista en Sistemas Gerenciales, Contador Público. Miembro del Grupo de Investigación en Gestión y Evaluación de Programas y Proyectos GYEPRO de la FCA. 2 Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad de Murcia en 1988, Catedrático de Universidad. 3 Doctor en CC. Económicas y Empresariales por la Universidad de Murcia en 1981, Catedrático de Universidad de Métodos cuantitativos para la economía y Director del departamento de Métodos Cuantitativos e Informáticos de la UPCT. 1

2 El estudio de la Gestión de Seguridad de la Información (GSI) es un aspecto relevante en la literatura de los Sistemas de Información (SI) al estudiar como reducir las vulnerabilidades, limitar las amenazas en el entorno informático y potencializar las capacidades de la empresa. El objetivo de este trabajo es analizar las relaciones de los usuarios en el desarrollo de controles, las dimensiones de calidad, y el impacto en los resultados o desempeño. Contrastando las dimensiones de calidad y de información planteadas por DeLone y McLean (1992, 2003), con el desempeño de los controles, propuestos por Spears (2007, 2010). Para ello se llevó a cabo un estudio empírico a partir de la información de 107 Pymes Colombianas. Para comprobar estadísticamente las hipótesis planteadas se utilizó un análisis factorial exploratorio y confirmatorio para la observación de los datos. Además, para poner a prueba la hipótesis y para ajustar el modelo teórico se utilizó la técnica de modelo de ecuaciones estruturales con el software PLS. Los resultados obtenidos permiten inferir que la participación del usuario en el diseño y desarrollo de controles tienen un impacto positivo en los resultados en la implementación de controles en el SI de las Pymes. También, se analizan las implicaciones prácticas de los resultados obtenidos. Este trabajo contribuye al desarrollo de estudios sobre la participación del usuario en la gestión de la seguridad de los SI, su influencia en la implementación y diseño de controles para la GSI en la Pyme. Además, permite identificar procesos de cambio en la manera de medir la eficiencia de la gestión del SI, en términos del desarrollo de controles y la calidad del sistema de información. Palabra claves: Gestión de Seguridad de la Información, Sistemas de información, Usuario, Pymes. Abstract The study of Management Information Security (GSI) is a relevant literature in Information Systems (IS) to study how to reduce vulnerabilities, threats limit the computing environment and empower the capabilities of the firm appearance. The aim of this paper is to analyze the relationships of users in developing controls, quality dimensions and the 2

3 impact on the results or performance. Contrasting quality dimensions and information submitted by DeLone and McLean (1992, 2003), with the performance of the controls proposed by Spears (2007, 2010). It was carried out an empirical study based on information from 107 Colombian SMEs. To test the hypotheses statistically exploratory and confirmatory factor analysis to the observation data is used. In addition, to test the hypothesis and to adjust the theoretical model technique structural model equations with the PLS software was used. The results allow us to infer that user participation in the design and development controls have a positive impact on results in the implementation of controls in the SI SMEs. The practical implications of the results are also analyzed. This work contributes to the development of studies on user participation in managing the security of SI, its influence on the implementation and design of controls for GSI in SMEs. It also allows to identify processes of change in the way of measuring the efficiency of the management of SI in terms of development and quality control information system. Keywords: Management of Information Security, Information Systems, User, SMEs. 1. Introducción La Gestión en Seguridad de la Información (GSI) pasó de asegurar el carácter secreto de la información a establecer políticas rigurosas de accesibilidad y mecanismos de control de acceso al SI (Sindhuja, 2014), buscando una relación con el desempeño de los controles. Los eventos de riesgos en los SI, probabilidades y posibles consecuencias en las organizaciones contribuyen a tener estructuras robustas de gestión de riesgos (Kumar, 2010). La GSI será eficaz si está alineada con los objetivos organizacionales, la cuantificación del negocio y los requerimientos de los usuarios (Suh y Han 2003; Spears, 2005). Para la GSI, el Desempeño del control parece ser una decisión eficiente con el fin de apoyar un comportamiento ideal de las Pyme (Spears, 2010). De hecho, algunos autores sostienen que el desempeño del control tiene un efecto positivo con la GSI. Es decir, a una mayor seguridad en el SI mejora la gestión de seguridad de la información (Spears, 2010). Otros, relacionan la participación del usuarios con la GSI y el desempeño del control, por 3

4 ejemplo, Baroudi et al., (1986) consideran que la participación del usuario tiene un papel preponderante en el análisis, diseño e implementación de los controles del SI. Y en la revelación de informes sobre el tratamiento informático de la información (Markus y Mao, 2004). DeLone y MClean, (2003) ven la intervención del usuario en mejoras a la calidad del sistema y de la información. Por tanto, consideramos que el usuario tiene una participación importante, tanto en el diseño de controles, como en las diversas actividades de apoyo y desarrollo de proyectos informáticos (Hartwick y Barki, 2001). Así, dicha participación, ha de contribuir a mejorar el desarrollo de dichos controles al proporcionar la información necesaria para su diseño (Spears, 2010). En consecuencia, las hipótesis se basan en las siguientes preguntas de investigación: Hay una relación de causalidad entre la las dimensiones de calidad y el desempeño de los controles? En la Pyme, se llegará a conclusiones diferentes cuando se distingue entre las dimensiones de calidad de la información y de la GSI? El desempeño del control está asociado a la participación del usuario y al desarrollo de los controles en un ambiente tecnológico? Para responder a las preguntas de investigación, hemos desarrollado un estudio empírico recogida de datos a través de una encuesta a 107 directivos de las Pymes, con la proposición de un conjunto de hipótesis que serán testadas mediante PLS, permitiendo estadísticamente inferir algunos aspectos entre la GSI y las dimensiones de calidad; ambos constructos relacionados con la participación de los usuarios en las Pymes. Este trabajo contribuye a la literatura de la Gestión en Seguridad de la Información. En primer lugar, el constructo desempeño del control se estudia de una práctica, teniendo en cuenta la participación de los usuario (diseño y desarrollo). Es importante porque la GSI sigue siendo un tema clave en las empresas, dado que la información personal y financiera puede ser interceptada y utilizada con fines fraudulentos (Roca et al., 2009). En segundo lugar, el concepto de "Gestión en la seguridad de la información" como incidencia de los procesos de gestión, productividad y calidad de la información en la Pyme Colombiana puede ser una guía metodológica para identificar en las empresas sus limitaciones en la implementación de políticas de seguridad, y determinar lo que es relevante a la hora de tomar decisiones en materia de seguridad en los SI/TI (Werlinger et al., 2009). En consecuencia, nuestros principales resultados pueden ayudar a entender correctamente la 4

5 influencia de la GSI en el comportamiento de las dimensiones de calidad del sistema, de la información, y su dinámica en un contexto de la Pyme. La estructura del trabajo se divide en cuatro partes: la primera comprende el marco teórico, con una revisión de la literatura sobre la influencia de los factores GSI y se plantean las hipótesis de investigación; la segunda corresponde a la descripción de la metodología utilizada, donde se describe la muestra y se justifican las variables; la tercera se ha destinado al análisis de los resultados, y la última, contiene las principales conclusiones obtenidas, describiendo las limitaciones y las futuras líneas de investigación. 2. Marco teórico y estudios empíricos previos La Gestión en seguridad de la información y el usuario. La GSI constituye una decisión estratégica de la organización y está influenciada por los objetivos de la entidad (Mirela y Maria, 2008). En ese sentido, el objetivo de la Pyme será proteger sus activos, los procesos y la capacidad para cumplir su misión (Guerrero y Gómez, 2013). Además, proteger la información, vista como un activo estratégico, compone, una tarea importante y desafiante (Nazareth y Choi, 2015). Para ello, Kotulic y Clark (2004), proponen un modelo conceptual basado en el estudio de los GSI a nivel empresarial, y coadyuvar a que la información sea el activo más importante de la empresa (Iuga y Kifor, 2014). Aunque las soluciones tecnológicas para la GSI parecen ser complejas y exigentes, los seres humanos en calidad de usuarios, son el primer nivel de protección para proteger los activos de información (Chen et al., 2008). La GSI no debe ser tratada solamente como una función técnica realizada por los expertos de tecnologías de información que manejan los SI, sino como una labor organizacional que requiere una perspectiva mucho más compleja, rigurosa y coherente (Adams, 2005). Son los usuarios llamados a participar en la identificación, diseño, implementación, prueba y mejora de los controles de seguridad del SI (Spears, 2010). Ésta participación estará definida por el conjunto de comportamientos, actividades y tareas realizadas por ellos durante la evaluación de riesgos, el diseño e implementación de los controles de seguridad en SI (Barki y Hartwick, 1994; Hartwick y Barki, 2001). Las organizaciones dependen de los SI 5

6 para adelantar sus operaciones comerciales, en tanto, que las preocupaciones sobre el control y la seguridad de la información se han convertido en un aspecto primordial (Sindhuja, 2014). La GSI debe ser un proceso que contribuya a identificar las vulnerabilidades y amenazas en el marco de una organización, así como la generación de algunas medidas para minimizar el impacto sobre los recursos informáticos (Mirela y Maria, 2008). Además, la GSI debe propender por una mejor alineación entre el negocio y las tecnologías de la información, implementando procesos de gobernanza (Van Grembergen et al., 2004), a través de estructuras y mecanismos relacionales entre la organización y las tecnologías. En este proceso, los usuarios pueden proporcionar a la GSI medidas y el conocimiento en la protección de la información y de los procesos sensibles del negocio (Spears, 2010), auque para (Ray et al., 2011), el control de la seguridad sea una cualidad altamente técnica Por otro lado, la satisfacción del usuario es una de las medidas más importantes del éxito de SI (Urbach y Müller, 2012). Y, sin embargo, sigue siendo un concepto incierto (Livari, 2005). Entre tanto, los usuarios esperan que el sistema sea de alta calidad, para tener información de calidad y para proporcionar beneficios sustanciales (Wu y Wang, 2006). Los principales determinantes de la satisfacción del usuario con el SI son relevantes: el contenido, la exactitud y la puntualidad (Seddon y Yip, 1992). La participación de los usuarios ha sido examinada ampliamente como un factor determinante de la satisfacción de los usuarios y el impacto individual (Petter et al., 2013). Por todo ello, se plantean las siguientes hipótesis: H1. La participación del usuario está asociada positivamente con el desarrollo de los controles. H2. La participación del usuario está asociado positivamente con el nivel de calidad del sistema. H3. El desarrollo de controles está asociados positivamente con la calidad de la información Las Dimensiones de Calidad y el Sistema de Información. DeLone y McLean (1992) basado en los trabajos de Shannon y Weaver (1949) y Mason (1978), propusieron un modelo para evaluar el éxito de la implementación del SI. 6

7 Proporcionando una taxonomía clara para conceptualizar y operacionalizar la evaluación del éxito del SI (Zheng et al., 2012). El modelo incluye seis (6) dimensiones para medir el éxito de los SI: calidad del sistema, calidad de la información, uso, satisfacción del uso, impacto individual e impacto organizacional. En la versión actualizada del modelo Delone y McLean (2003) mostraron a través de sus resultados, que la calidad del sistema y de la información motivan su utilización y la satisfacción de los usuarios, lo que tendrá un efecto positivo en el rendimiento individual, y a la vez este provocará un efecto positivo en el rendimiento de la organización que luego sintetizaron en una sola variable denominada Beneficios netos (Delone y MClean, 2003). Para Spears (2010), los estudios sobre la relación entre el control y el éxito de los SI son pocos. No obstante, plantea que el diseño de controles si son apropiados permite mitigar el riesgo frente a la seguridad del SI. Un sistema de control en GSI prescribe formas de la organización para poner en práctica sus estrategias, y en gran medida determinar su rendimiento (Anthony y Govindarajan, 1998; Gu et al., 2010). Para (Ba y Pavlou, 2002; Pavlou et al, 2007) ha ganado la atención de los investigadores en los SI, la teoría de la agencia y la gestión de proyectos en SI (Basu y Lederer, 2004; Choudhury y Sabherwal, 2003), facilitando el control gerencial y permitiendo un nivel mayor de transparencia de control, toda vez, que proporciona información de alta calidad para la toma de decisiones. Además, en el ámbito de los SI/TI podría enriquecer el significado de las variables y ampliar el poder explicativo de la teoría (Gu et al., 2010). Mientras que la calidad es definida como una característica de aptitud para el uso cumpliendo con las necesidades del cliente y la satisfacción del producto (Juran, 1988). DeLone y McLean (2003) la definen como una característica deseada como propósito del SI, que procesa los datos y genera la información. (Schusell 1997; Firth y Wang 1996; Orr 1998; Lin et al 2007) califican la calidad de la Información como un desafío importante del SI y un impacto en el desempeño organizacional (Slone 2006; Redman 1998; Fisher y Kingma 2001). Con respecto a la calidad del software (Pressman, 1993), señala que debe existir concordancia con los requisitos funcionales y de rendimiento, estándares de desarrollo y las especificaciones técnicas del software. En cuanto, al desempeño del control (DSEMP) está asociado con una mayor seguridad en el SI, permitiendo administrar el riesgo de la 7

8 seguridad, y en particular el sistemas de información financiera (Spears, 2010). La calidad de la información (CINF) es considera por DeLone y McLean (2003) como la evaluación de la calidad de la información que el SI produce en términos de exactitud, oportunidad, relevancia, consistencia y de una información completa. H4. La Calidad del Sisema está asociado positivamente con la calidad de la información. H5. La calidad del sistema está asociado positivamente con el desempeño de los controles del SI. H6. La calidad de la información está asociado positivamente con el desarrollo de Controles del SI. 3. Metodología 3.1. La muestra La población estuvo representada por 7921 empresas (Pymes) de diferentes sectores de la economía colombiana registradas en la Cámara de Comercio de Cali (tabla 1). La técnica de recogida de información empleada fue la encuesta personal, utilizándose como soporte un cuestionario auto-administrado dirigido al responsable del área de sistemas y usuarios de los SI. Estos encuestados, frente a otras opciones como gerentes o directores generales, fueron elegidos por su mayor conocimiento sobre SI y el éxito alcanzado (Burton-Jones y Straub, 2006; Gable et al, 2003). La tabla 1 presenta la descripción de las principales características de la muestra. Tabla 1. Características de la investigación. Característica Descripción Población Pequeñas y medianas empresas Área Geográfica Cali (Colombia) Sector económico Primario (6%), secundario (26%) y terciario (68%) Método de recolección de la información Entrevista Método de muestreo Muestreo aleatorio estratificado. Tamaño de la muestra 107 Pymes Error de la muestra +-9,55% error, nivel de confiabilidad del 95% (p=q=0,5) Trabajo de campo Julio a septiembre de Fuente: elaboración propia 3.2. Medidas y análisis de datos. 8

9 Las escalas de medida aplicadas han sido ampliamente testadas en investigaciones previas. En concreto, las escalas propuestas por Spears (2010) fueron adaptadas para medir los constructos relacionados con la GSI. La escala usada para medir la calidad del sistema y de la información provienen en gran parte de DeLone y MClean (1992, 2003). Varios artículos fueron de nuevo desarrollos basado en la literatura pertinente. Los ítems de la encuesta se midieron a través de una escala tipo Likert de 5 puntos, donde 1: poco importante a 5: muy importante. Las mediciones utilizadas por cada factor, junto con su fuente, son: participación del usuario (Spears, 2007, 2010), Bowman et al. 1983; King y Zmud, 1981); desarrollo de controles, (Spears 2010). (Bowman et al., (1983); King y Zmud, (1981)) (Bowman et al., 1983); King y Zmud, (1981); Fornell (1982), DeLone & Mclean (1992) y referenciadas por Petter et al. (2013); calidad del Sistema, DeLone y McLean (2003); Delone & Mclean (1992), Sedera y Gable et al. (2003) y Petter et al. (2008), (Swanson, 2000; Davenport, 2000). Calidad de la Información, (Pérez-mendez & Machado; Cabezas, 2014). Krumwiede (1998) y Byrd et al. (2006 (Dlone & Mclean 1992;DeLone & McLean 2003; Petter et al. 2008, Petter et al., 2013); Desempeño del control, Spears (2010) Whitman y Mattord (2012), la planificación de la seguridad, la gestión de riesgos, la selección de la tecnología de seguridad, el monitoreo del desempeño y mantenimiento de los controles, entre otros, estará a cargo de los directivos de seguridad. En relación con el análisis de los datos, se utilizó, el enfoque de Ecuaciones Estructurales (SEM: Structural Equation Model) mediante la metodología PLS (Partial Least Square), denominada PLS-PM (Partial Least Squares-Path Modeling), utilizada para abordar la cuestión de investigación (Chin et al., 2003), realizando análisis multigrupo (Peral et al. 2012) y adecuada por su capacidad para trabajar con tamaños muestrales reducidos. Para validar las hipótesis planteadas en este trabajo de investigación y verificar la relación entre la participación del usuario, el desarrollo de los controles, las dimensiones de calidad (calidad del sistema y de la información) con el desempeño o rendimiento de los 9

10 controles en las Pymes; se hizo uso del software SMART PLS Professional en su versión Permitiendo examinar una serie de relaciones de dependecia (Bollen, 1989), representadas gráficamente en la figura 2. Esta técnica utiliza el método de mínimos cuadrados parciales, y fue diseñada para reflejar las condiciones teóricas y empíricas de las ciencias sociales y del comportamiento (Wold, 1979). Su uso es muy apropiado en investigación exploratoria y confirmatoria (Petter et al., 2007; Chin, 2010). La utilización de su metodología implica seguir un enfoque dividido en dos fases (Barclay et al., 1995): el modelo de medida y el modelo estructural. Para testar las 6 hipótesis planteadas se ha considerado, en principio: analizar la fiabilidad y validez de las escalas de medidas y posteriormente abodar el estudio del modelo estructural. Las mediciones realizadas se basan en un análisis factorial confirmatorio (AFC), la fiabilidad de las escalas de medida utilizando el alfa de Cronbach, el índice de fiabilidad compuesta (IFC) y el promedio de la varianza extraída (AVE). Figura No. 2 Modelo teórico con medidas Fuente: elaboración propia. 10

11 4. Resultados y discusión El análisis estadístico del comportamiento de los constructos empleados se realizó mediante el desarrollo del modelo PLS-PM con el software SmartPLS Profesional. Esta es una técnica conocida y muy usada en investigación exploratoria y confirmatoria (Petter et al., 2007, Chin, 2010). Según, Chin (2010) el estudio estadístico funciona mejor que la SEM basada en la covarianza con muestras pequeñas. Como es el caso del presente trabajo que cuenta con una muestra de 107 Pymes. 4.1 Modelo de Medida En el estudio se han utilizado variables reflectivas por cada constructo, lo que implica que la construcción no observada da origen a los indicadores observados (Pérez-Méndez, Ángel Machado-Cabezas, 2014). La validez del modelo de medida refleja el siguiente análisis: fiabilidad, validez convergente y validez discriminante, siguiendo el criteio de Fornell & Larker (Hair et al. 2013b) Fiabilidad y validez convergente En la tabla 2, se presenta el coeficiente α de Cronbach, utilizado como índice de fiabilidad del constructo (se considera α > 0,7 como punto de corte). Éste índice puede considerarse como una correlación promedio intervariable entre indicadores de un constructo reflectivo (Sánchez, 2013). Los resultados muestran coeficientes α> a 0.7 (Fornell & Larcker, 1981; Nunnally & Bernstein, 1994; Chin, 1998). La fiabilidad compuesta a diferencia del coeficiente α de Cronbach tiene en cuenta que los indicadores que definen el constructo tienen diferentes cargas y por tanto aportan en distinta magnitud a la definición de la confiabilidad del constructo (Henseler et al., 2009). Éstos, están por encima del límite mínimo 0,70 (Hair et al., 1998) mostrando una alta consistencia interna del bloque de indicadores (Hair et al., 2013; Werts et al. 1974). En cuanto a las cargas 11

12 factoriales, muestran una estrecha relación con cargas superiores o cercanas a 0,7. Carmines y Zeller (1979) consideran un indicador reflectivo ha de poseer una carga superior a 0,7 indicando que la varianza compartida entre el constructo y sus indicadores es mayor que la varianza del error. No obstante, cargas entre 0,5 o 0,6 pueden ser aceptadas cuando las escalas se aplican en diferentes contextos (Barclay et al., 1995). La validez convergente de las variables latentes se evalúo mediante el examen de la varianza extraída (AVE). Según Fornell & Larcker (1981) se aceptan valores AVE > 0,5. El AVE (tabla 2) es satisfactorio para las dimensiones analizadas, es decir, que el AVE es capaz de explicar más de la mitad de la varianza de sus indicadores sobre el promedio (Gootz et al., 2009). Tabla 2: Fiabilidad y validez de las escalas de medidas. Constructo Alfa de Fiabilidad AVE Cargas Factoriales Participación del usuario (PUSU) 0,696 Cronbach 0,814 Compuesta 0,524 0,832*** 0,879*** Desarrollo de controles (DCON) 0,751 0,853 0,660 0,741***, 0,821*** Calidad del sistema (CSIS) 0,795 0,867 0,619 0,642*** 0,816*** Calidad de la información (CINF) 0,752 0,856 0,665 0,754*** 0,867*** Desempeño de controles (DSEMP) 0,885 0,921 0,744 0,743*** 0,853*** Fuente: elaboración propia Validez discriminante La validez discriminante busca examinar que cada variable latente comparta más varianza con su propio bloque de indicadores que con otra variable latente representada por un bloque diferente de indicadores (Henseler et al. 2009). En este sentido, se hizo uso del critero de Fornell & Larker (1981) donde se comparó la raíz cuadrada del AVE (tabla 3: diagonal principal) contra las correlaciones entre los diferentes constructos, observando que los elementos de la diagonal principal son superiores a las correlaciones entre constructos. Es decir, cada uno de los constructos comparte más varianza con sus indicadores que con los otros constructos del modelo (Fornell & Larcker, 1981). En general, los resultados obtenidos señalan la idoneidad de las escalas de medida empleadas. Tabla 3: Validez discriminante CSIS CINF DCON DSEMP PUSU Calidad sistemas (CSIS) 0,724 12

13 Calidad de la información ( CINF) 0,432 0,812 Desarrollo control (DCON) 0,393 0,430 0,787 Desempeño control (DSEMP) 0,485 0,492 0,732 0,816 Participación usuario (PUSU) 0,331 0,369 0,770 0,742 0,863 Fuente: elaboración propia 4.2 Modelo Estructural En la valoración del modelo estructural (figura 2) se evalúan diferentes aspectos como: la cantidad de varianza explicada, exactitud de los coeficientes estimados y el poder predictivo del modelo; esto con el fin de medir la relación entre los constructos y contrastar las hipótesis definidas a priori. La varianza explicada se midió a través del coeficiente de determinación (R 2 ), que indica la cantidad de variación en las variables endógenas explicada por sus variables independientes (Sánchez, 2013). Según, Chin (2010), R 2 con valores superiores a (0,2) indican buena capacidad explicativa de las variables independientes del modelo. De acuerdo con Sánchez (2013), al categorízar la cantidad de variación explicada se tiene que, el constructo Desarrollo del Control (R 2 = 0,593) es la variable latente mejor explicada por el constructo Participación del Usuario. Mientras, los constructos Calidad de la Información (R 2 = 0,267) y Desempeño del control (R 2 = 0,333) presentan un nivel moderado de variación explicada. Finalmente, el constructo Calidad del Sistema (R 2 = 0,109) es el de menor cantidad de variabilidad explicada dentro del modelo. Por tanto, el modelo propuesto tiene un fuerte poder explicativo y revela una cantidad sustancial de variación en relación al Desempeño del Control en las Pymes. Por otro lado, con el fin de evaluar la importancia de los coeficientes path extandarizados (β), se realizó un procedimiento Bootstrap con 5000 muestras para comprobar la significancia estadística de cada uno de los coeficientes β (tabla 4). Tabla 4: Significancia estadística de los coeficientes path β PUSU -> DCON (H1) PUSU -> CSIS (H2) DCON -> CINF (H3) CSIS -> CINF (H4) CSIS -> DSEMP (H5) CINF -> DESEM (H6) β Media Error T P valor f 2 0,770*** Bootstrap 0,769 Estándar 0,063 Statistics 12,29 0 1,458 0,331*** 0,354 0,074 4, ,123 0,307*** 0,324 0,102 3,018 0,001 0,109 0,312*** 0,319 0,103 3,039 0,001 0,112 0,335*** 0,347 0,064 5, ,137 0,347*** 0,352 0,082 4, ,147 13

14 p < 0.10, * p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < Fuente: elaboración propia De acuerdo con los resultados obtenidos, las hipótesis planteadas en el modelo de investigación muestran que sus coeficientes asociados son estadísticamente significativos a un nivel de significancia de α = 0,05. El constructo Participación del Usuario incide positivamente y es estadísticamente significativo en la explicación del constructo Desarrollo del Control (0,770***). También, se aprecia una relación positiva con el constructo Calidad del Sistema (0,331***). Por tanto, se aceptan las hipótesis H1 y H2. Esto indica que las Pymes que se preocupan en mayor medida por la participación de los usuarios en las actividades de la GSI, se espera que resulte una mejor alineación del negocio, un aporte significativo al desarrollo de los controles y mejora del desempeño del control (Spears, 2010). En las relaciones DCON -> CINF (0,307***) y CSIS -> CINF (0,312***) se aprecia un coeficiente positivo y significancia estadística entre los constructos. Por consiguiente, se aceptan las hipótesis H3 y H4. Finalmente, en las relaciones CSIS -> DSEMP y CINF -> DESEM se aprecian coeficientes positivos con significancia estadística entre los constructos: Calidad del Sistema (0,335***), Calidad de la Información (0,347***) con el constructo Desempeño del Control. Por lo tanto, se aceptan las hipótesis H5 y H6. Es decir, las Pyme que gestionan la seguridad de la información se preocupan más por la calidad del sistema y la calidad de la información de los SI, teniendo, un impacto positivo mayor en el desempeño del control. Estos factores resultan clave para el éxito del SI e implican beneficios para la organización (Delone y Mclean, 2003, Petter et al. 2008). Estos hallazgos apoyan el trabajo de Spears (2010) que indican que al mejorar el desempeño del control hay una reducción en el número de errores de control y un aumento de la eficiencia en todo el sistema de controles para proteger la información financiera de los riesgos de seguridad. Por otra parte, en un estudio de (Solano et al., 2012) de las Pymes Colombianas de Cali, el apoyo y control a los procesos del SI fueron uno de los ítems de mayor valoración 14

15 Por último, el poder predictivo del modelo a partir de la (f 2) que mide el tamaño del efecto -relación introducida en dicho modelo. Para Chin (1998) los valores de 0.02, 0.15 y 0.35 indican un efecto pequeño, mediano o grande. Los resultados muestran un efecto mediano a diferencia del peso que tiene la relación PUSU DCON (1.458), lo que indica que dicha relación tiene el mayor aporte en el modelo estructural. Además, el modelo ha sido evaluado mediante el test estadístico Q 2 (Cross-validated redundancy index), un valor superior a (0) implica que el modelo tiene dicha relevancia (predictiva del modelo estructural) mientras que un valor menor a (0) sugiere que el modelo tiene escasez de la misma (Hair et al., 2013b). Los resultados mostrados en la tabla 5 confirman que el modelo estructural tiene una relevancia predicativa satisfactoria para las constructos (Calidad de la Información (0.151), Desempeño del Control (0,198) y Desarrollo del Control (0,343), mientras el valor calculado f 2 de (0,048) sugiere un tamaño pequeño del efecto moderador de la variable calidad del sistema. Tabla 5 Varianza explicada (R 2 ) y Test de Stone Geisser (Q 2 ) Variables endógenas R 2 Q 2 Calidad del sistema 0,109 0,048 Calidad de la información 0,267 0,151 Desarrollo del control 0,593 0,343 Desempeño del control 0,333 0,198 Fuente: Elaboración propia 5. Conclusiones En esta investigación se confirma que la participación del usuario ejerce un impacto positivo en el diseño y desarrollo de controles en el SI de las Pymes Colombianas. Además, que el desempeño de éstos, tienen una alta relación con procesos de calidad sistema y de la información. Es decir, la capacidad de los usuarios en el diseño y desarrollo de controles en la organización influye principalmente en unos mejores resultados de los controles (Spears, 2010) y en la capacidad del SI en mejorar la calidad de la información y del sistema. 15

16 Investigaciones recientes han reconocido que los factores tecnológicos no son la única clave para la efectividad de los controles de seguridad de la información. Hay una necesidad de comprender el impacto de los factores humanos y organizacionales (Werlinger et al., 2009). YDebido a la enorme cantidad de datos disponibles, la capacidad de información a procesar y la complejidad de los sistemas, para los usuarios, la calidad de la información supone un riesgo cada vez más en todas las organizaciones (Spears 2007). Un requisito previo de la gestión de riesgos de la información efectiva es la evaluación de estos riesgos (Borek et al. 2014). Y, la participación del usuario crea conciencia organizativa de los riesgos de seguridad y controles dentro de los procesos de negocio, que a su vez contribuye al desarrollo de control de seguridad más eficaz y rendimiento (Spears, 2010). Los resultados soportan la hipótesis planteada, lo que proporciona soporte a los argumentos presentados por Spears, 2010; Tsohou et al 2008; Jarvis et al. 2003, confirmándo el impacto positivo que puede tener la calidad del sistema y de la información en las Pymes (DeLone y McLeand 2003). Esta investigación pretende contribuir al desarrollo de estudios de la gestión del riesgo informático y su impacto de los SI en la Pyme Colombiana. Los resultados muestran que aun hoy existen limitaciones para determinar el éxito en la GSI y determinar las variables que causan el mayor impacto en su implementación. Aspectos que según Spears (2010) y Petter et al. (2013) aún siguen inconclusos y que pueden contribuir por un lado a controles informáticos confiables y al diseño de modelos de éxito de los Sistemas de Información en las organizaciones. La principal contribución de este trabajo es el desarrollo de una metodología para determinar la validez de las relaciones entre las variables GSI y las dimesiones de calidad e información específicas para las Pymes, que ayuda a determinar la conducta de los usuarios respecto al desempeño de los controles (SI) según su percepción e intenciones y como puede ser el impacto para la productividad del usuario y la organización. Además, de apoyar la planificación en la formulación estratégica de proyectos de sistemas acompañados de una buena gestión y seguridad de la información. 16

17 Por otro lado, este estudio no está exento de limitaciones que deben ser tenidas en cuenta para futuros trabajos. Por una parte, son las derivadas de la información geográfica específica de cada país y el tipo de empresa porque existe un evidente sesgo en el manejo de los datos y la información. Otra limitante, es el tamaño de la muestra, el resultado no es necesariamente generalizable a todas las Pymes y tipos de SI que se usen. No obstante los resultados podrían ser aplicables a la demografía de la Pyme representada por la muestra y en cierta medida a otras tecnologías de la información entre organizaciones que son similares (Khazanchi, 2005). Además, se observa que las diferentes metodologías para realizar estudios empíricos que permiten analizar las características del SI y sus efectos en los controles informáticos, eligen modelos de ecuaciones estructurales con indicadores formativos a fin de valorar de forma empírica diferentes apartados de una realidad y los efectos entre los diferentes constructos creados. También, estudios futuros deberían considerar la diversidad de Pyme como una oportunidad para estudiar la definición de un instrumento de medición del GSI adaptado a los requerimientos de las necesidad de la organización, dependiendo de su actividad comercial, tamaño y antigüedad de la organización, el cual puede ser usado en posteriores ocasiones para definir modelos empíricos que aporten un nuevo enfoque para medir la eficiencia y desempeño del control informático, en término de costos y rendimiento. Finalmente, éste no es un estudio concluido, si bien la evaluación de este tipo de mediciones se ha venido estudiando de manera sistemática como un tema clave (Thatcher y Oliver, 2001), hay poco consenso entre investigadores sobre la mejor manera de medir el impacto de SI en las organizaciones, menos en la Pymes, por tanto, ésta investigación es un proceso que se orientará a identificar, cómo los factores que influyene en el desempeño de los controles informáticos, pueden afectar al desarrollo de éxito de los SI en las organizaciones. Se ha hablado de cómo los diferentes retos interaccionan, y han sugerido diversas oportunidades de investigación para hacer frente a estos retos a través de mejoras en los procesos y tecnologías de seguridad, teniendo en cuenta sus factores humanos y organizativos (Werlinger et al. 2009). 17

18 6. Agradecimientos. Los autores agradecen en apoyo institucional a la Universidad del Valle y la Universidad Politécnica de Cartagena en España. Especialmente a Univalle por la financiación del proyecto de Investigación No. CI Referencias Adams, J. (2005). Risk management, it s not rocket science: it s more complicated. Journal The Social Affair Unit. Risk Management Magazine-Social Affairs Unit. Disponible en: Anthony, R. N., & Govindarajan, V. (1998). Management control systems (9th ed.). Boston: Irwin/ McGraw-Hill. Barki, H., & Hartwick, J. (2001). Interpersonal conflict and its management in information system development. Mis Quarterly, Ba, S., & Pavlou, P. A. (2002). Evidence of the effect of trust building technology in electronic markets: Price premiums and buyer behaviour. Management Information Systems Quarterly, 26(3), doi: / Basu, V., & Lederer, A. L. (2004). An agency theory model of ERP implementation. Paper presented at the SIGMIS04, Tucson, AZ. Barclay, D., Higgins, C., & Thompson, R. (1995). The partial least squares (PLS) approach to causal modeling: Personal computer adoption and use as an illustration. Technology studies, 2(2), Byrd, T.A.; Lewis, B.R.; and Bradley, R.V. (2006). IS infrastructure: The influence of senior IT leadership and strategic information systems planning. Journal of Computer Information Systems 47(1), (pp ). Bowman, B.; Davis, G.; and Wetherbe, J. (1983). Three stages model of MIS planning Information Management 6(1), (pp.11-25). Bollen, K. A Structural Equation Models with Latent Variables. Wiley, New York. 18

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