Gestión Estratégica de Talento
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Item Liderazgo electrónico y clima organizacional en teletrabajadores de empresas privadas de Lima Metropolitana(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-01-24) Alpaca Siverio, Elard Manuel; Cotrina Denen, Luis Amador; Chaparro Delgado, Gabriela; Izquierdo Requejo, Giannina Doménica; Gonzáles Brandan, Cristina; Guevara Sánchez, Daniel EduardoLa presente investigación tiene como objetivo dar a conocer la asociación entre el clima organizacional y el liderazgo electrónico (E-Leadership) en los teletrabajadores durante el contexto COVID-19. Se trata de un estudio cuantitativo, descriptivo, transaccional, correlacional y no experimental; que utiliza como instrumentos dos encuestas: (a) E Leadership de Van Wart et al., (2017), adaptado y validado al contexto peruano por Alpaca et al. (2021) que identifican el modelo de dos estilos electrónicas que son fundamentales para un liderazgo electrónico eficaz: liderazgo positivo y la ausencia de liderazgo negativo ; y con respecto a la otra variable (b) Clima Organizacional, se procedió a la aplicación de una escala de medición para clima organizacional de Koys & Decottis (1991). La muestra evaluada fue de 220 teletrabajadores de empresas de Lima Metropolitana, cuyas características fueron el trabajo en modalidad virtual y mixta, con nivel de estudio técnicos y universitarios. Los resultados concluyen que existe una correlación significativa entre los dos estilos de e-leadership y el clima organizacional, es decir, perciben que un buen liderazgo electrónico de forma remota mejora las condiciones del clima organizacional dentro de su empresa, además que el Clima Organizacional se correlaciona más fuerte con E-Liderazgo Positivo (rₛ = .76) que con la Ausencia de Liderazgo Negativo (rₛ = .44). Finalmente, los resultados muestran que el instrumento para medir el liderazgo electrónico y clima organizacional tiene una fiabilidad compuesta (mayor de 0,87) en ambos casos gracias al método de PLS o regresión de mínimos cuadrados parciales, dando una regresión simple de 0.73 lo que implica que ambas variables realmente se relacionan con un coeficiente alto. Se recomienda aplicar este modelo a una muestra representativa a nivel nacional para determinar el impacto que tuvo el COVID-19 en todo el Perú y evaluar si hay diferencias entre los resultados a nivel de Lima Metropolitana.