DOI: https://doi.org/10.34070  
Análisis de aceptación del aplicativo jardín azuayo móvil  
(JAMOVIL) de la cooperativa de ahorro y crédito jardín azuayo,  
Cuenca – 2025.  
Analysis of the acceptance of the Jardín Azuayo mobile application  
(JAMOVIL) of the Jardín Azuayo savings and credit cooperative, Cuenca  
– 2025  
Karina Estefanía Toledo Pacheco  
Universidad Bolivariana del Ecuador,  
Ecuador  
https://orcid.org/0000-0001-9105-8723  
ketoledop@ube.edu.ec  
María Fernanda Tapia Cárdenas  
Universidad Bolivariana del Ecuador,  
Ecuador  
https://orcid.org/0009-0005-2573-0485  
mftapiac@ube.edu.ec  
German Zambrano Verdezoto  
Universidad Bolivariana del Ecuador,  
Ecuador https://orcid.org/0000-0002-1642-  
2799  
gjzambranov@ube.edu.ec  
Palabras claves: Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM), Facilidad Percibida,  
Intención de uso, Utilidad Percibida, Actitud percibida, JAMOVIL  
Recibido: 21 de enero de 2026  
Aceptado: 21 de enero de 2026  
Keywords: Technology Acceptance Model (TAM); Perceived Ease of Use,  
Behavioral Intention to Use, Perceived Usefulness, Perceived Attitude, JAMOVIL  
RESUMEN  
El crecimiento de los servicios financieros digitales ha impulsado a las cooperativas de ahorro y  
crédito a fortalecer sus plataformas tecnológicas con el fin de mejorar la experiencia del usuario y  
fomentar la adopción de canales digitales. En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo  
analizar la aceptación del aplicativo Jardín Azuayo Móvil (JAMOVIL) de la Cooperativa de Ahorro y  
Crédito Jardín Azuayo, en la ciudad de Cuenca, utilizando como base el Modelo de Aceptación  
Tecnológica (TAM). La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo y diseño correlacional,  
aplicándose a 262 socios de la cooperativa, y el análisis se realizó mediante modelamiento de  
ecuaciones estructurales con mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) para evaluar las relaciones  
entre la utilidad percibida, la facilidad de uso percibida, la actitud hacia el uso y la intención de uso.  
Los resultados evidencian que tanto la utilidad percibida como la facilidad de uso percibida influyen  
de manera positiva y significativa en la actitud hacia el uso del aplicativo, siendo la utilidad percibida  
el factor de mayor incidencia; así mismo, la actitud hacia el uso se consolida como el principal  
predictor de la intención de uso. Estos hallazgos confirman la validez explicativa del modelo TAM en  
el contexto cooperativo ecuatoriano y aportan evidencia empírica relevante para el diseño de  
estrategias orientadas a fortalecer la adopción de servicios financieros digitales.  
ABSTRACT  
The growth of digital financial services has prompted savings and credit cooperatives to strengthen  
their technological platforms in order to enhance user experience and promote the adoption of digital  
channels. In this context, the present study aims to analyze the acceptance of the Jardín Azuayo  
Móvil (JAMOVIL) application of the Jardín Azuayo Savings and Credit Cooperative in the city of  
Cuenca, based on the Technology Acceptance Model (TAM). The research was conducted using a  
quantitative and correlational design with a sample of 262 cooperative members. Data were analyzed  
through Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) to assess the relationships  
among perceived usefulness, perceived ease of use, attitude toward use, and behavioral intention to  
use. The results indicate that both perceived usefulness and perceived ease of use have a positive  
and significant influence on attitude toward use, with perceived usefulness showing the strongest  
effect. Furthermore, attitude toward use emerges as the main predictor of behavioral intention to use  
the application. These findings confirm the explanatory validity of the TAM in the Ecuadorian  
cooperative context and provide empirical evidence to support strategic decisions aimed at  
strengthening the adoption of digital financial services.  
INTRODUCCIÓN  
88  
Vol. 14 No.1, Revista de Investigación, Formación y Desarrollo:  
Generando Productividad Institucional, abril, 2026  
Análisis de aceptación del aplicativo jardín azuayo móvil (JAMOVIL) de la cooperativa de ahorro y crédito jardín  
azuayo, Cuenca – 2025.  
Los teléfonos móviles e internet se han generalizado y se han vuelto esenciales para la vida cotidiana  
en todas las economías del mundo, en el año 2024, la posesión individual de teléfonos móviles  
alcanzo el 86% de los adultos a nivel mundial; de estos, el 68% tienen un teléfono inteligente, de los  
cuales el 92% utiliza Internet (Klapper et al., 2025). Según García (2023) la digitalización ha  
revolucionado el mundo bancario, cambiando profundamente cómo los bancos funcionan, se  
relacionan con sus clientes y compiten a nivel global. El paso de los servicios tradicionales a las  
plataformas digitales ha provocado una transformación en los modelos de negocio, afectando tanto la  
eficiencia como la experiencia de los usuarios. (Chóez & Moran, 2024)  
En América Latina y el Caribe, alrededor del 70 % de los adultos posee una cuenta en el sistema  
financiero y más de la mitad la utiliza digitalmente a través de un teléfono móvil (Klapper et al., 2025).  
En este contexto, los bancos, mediante aplicaciones de banca móvil, ofrecen servicios de pago,  
operaciones bancarias, transmisión bidireccional de datos en tiempo real y acceso ubicuo a  
información y servicios financieros (Giler et al., 2024). En Ecuador, esta tendencia muestra un  
crecimiento sostenido, evidenciado por un incremento anual del 16,2 % en el uso de canales  
electrónicos dentro de la dinámica transaccional del sistema financiero y un aumento del 34 % anual  
en la banca móvil; además, la participación de la banca celular en el total de transacciones alcanza el  
48,66 % (Superintendencia de Bancos del Ecuador, 2025). Asimismo, la implementación de sistemas  
de banca digital ha contribuido a la optimización de los recursos internos de las instituciones  
financieras, permitiéndoles gestionar de manera más eficiente grandes volúmenes de datos y mejorar  
la personalización de los servicios ofrecidos a los clientes (Asociación de Bancos Privados del  
Ecuador, 2024).  
Las aplicaciones móviles han transformado diversos aspectos de la vida cotidiana; entre las  
categorías más populares se encuentran los servicios financieros; en particular, el crecimiento del  
comercio electrónico y las aplicaciones de pago móvil han modificado significativamente la manera  
en que los ecuatorianos realizan transacciones financieras (García, 2023). El uso de los medios de  
pago electrónicos en Ecuador se ha incrementado tanto por parte de las empresas y de la  
ciudadanía, reflejando una mayor confianza en este medio de pago, el cual ofrece beneficios como  
mayor seguridad y eficiencia, los bancos a través de aplicaciones de banca móvil brindan servicios  
de pagos, operaciones bancarias, transmisión de datos bidireccional en tiempo real y acceso ubicuo  
a información y servicios financieros. (Moscoso, 2023).  
Por otro lado, las cooperativas de ahorro y crédito enfrentan el desafío de modernizar sus servicios  
para mejorar la experiencia del usuario y optimizar sus procesos operativos. La Cooperativa de  
Ahorro y Crédito Jardín Azuayo, líder en innovación y disrupción en el Ecuador con fuerte presencia  
en la ciudad de Cuenca (SEPS, 2024), se encuentra posicionada en los estándares más altos de  
segmentación de la provincia del Azuay, según los datos que otorga la Superintendencia de  
Economía Popular y Solidaria, donde delimita segmentaciones o categorizaciones según el nivel de  
activos y volumen de socios, categoriza a la COAC Jardín Azuayo en el segmento 1.  
En su desarrollo y expansión tecnológica la COAC Jardín Azuayo decidió ofrecer una aplicación que  
permita a sus socios acceder a los servicios de la Cooperativa de manera fácil, rápida y segura a  
través de un teléfono (COAC JARDIN AZUAYO, 2025). Bajo esta óptica, en el año 2019 la  
Cooperativa Jardín Azuayo desarrolló y creó el aplicativo “Jardín Azuayo Móvil” que tiene como  
objetivo principal facilitar el acceso seguro y completo a servicios financieros de la cooperativa, en  
donde el socio puede realizar consulta de saldos, transferencias bancarias, simulación, consulta y  
pago de créditos, pago de servicios básicos, recargas, contratación de pólizas, ahorros programados  
y generación de certificados financieros.  
Sin embargo, como menciona los autores (Lara M., et al 2023) el proceso de adopción tecnológica no  
depende únicamente de la disponibilidad de herramientas digitales, sino de la aceptación que los  
usuarios manifiesten hacia ella. En este sentido, el Modelo de Aceptación Tecnológica (Technoogy  
Acceptance Model –TAM propuesto por Davis (1989) constituye uno de los marcos teóricos más  
utilizados para explicar los factores que determinan la intención de uso de una tecnología. La idea  
central del TAM es que la aceptación de una tecnología por parte de los usuarios la influye  
principalmente dos factores: la percepción de utilidad y la percepción de facilidad de uso. (León et al.,  
2025)  
89  
Vol. 14 No. 1, ISSN 1390-9789, abril, 2026  
Karina Estefanía Toledo Pacheco, Ing - María Fernanda Tapia Cárdenas, Mgtr - German Zambrano Verdezoto,  
PhD  
La utilidad percibida se define como la creencia subjetiva del consumidor potencial de que el uso de  
un sistema específico mejorará su desempeño laboral dentro de un contexto organizacional (Davis,  
1989). En la misma línea, Laith y Abdullah (2021) la conceptualizan como el grado en que un  
individuo considera que determinada tecnología resultará conveniente para sí mismo, enfatizando el  
beneficio funcional esperado. En estudios previos, diversos investigadores han identificado la utilidad  
percibida como uno de los principales factores que influyen en la intención de adoptar nuevas  
tecnologías de la información, tales como el comercio móvil y los pagos móviles (Gupta et al., 2020).  
Por su parte, la facilidad de uso percibida se entiende como la percepción del individuo respecto a  
que la utilización de un sistema determinado es sencilla y no requiere un esfuerzo significativo.  
(Davis, 1989) en este sentido, cuando los usuarios perciben que una herramienta digital es clara,  
comprensible y fácil de operar, aumenta la probabilidad de que desarrollen una actitud favorable  
hacia su uso. De acuerdo con Gupta et al. (2020), la facilidad de uso percibida es una de las  
cualidades con mayor impacto en la aceptación de nuevas tecnologías y se entiende como el grado  
de esfuerzo requerido para aprender a usar la tecnología.  
En relación con la actitud hacia el uso, según Aranda & Solis (2021), la actitud del usuario mide el  
grado de percepción positivo o negativo de algún objeto, es decir, mientras más sea el grado de  
sentimientos positivos, más será la intención de continuidad de uso de la plataforma. Asimismo, Or  
(2024) sostiene que la actitud hacia el uso refleja la evaluación afectiva general del individuo al  
realizar el comportamiento de utilizar la tecnología.  
Desde esta perspectiva Kejela y Porath (2022) identifican este constructo como el factor más  
significativo en la determinación de la aceptación de la banca móvil, lo que evidencia la importancia  
de comprender sus determinantes para evitar decisiones estratégicas mal fundamentadas.  
Finalmente, la intención de uso se concibe como un constructo conductual que precede y orienta la  
ejecución de una acción determinada (Salas et al., 2021) este concepto refleja la voluntad consciente  
del individuo de realizar una actividad específica y, por tanto, constituye un predictor inmediato del  
comportamiento real.  
El Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) surge para explicar la adopción de sistemas a través  
de dos constructos centrales: utilidad percibida y facilidad de uso percibida, a lo largo de los 2000 y  
2010, se amplió (TAM2, TAM3) e integró con marcos como UTAUT para capturar influencias sociales,  
experiencia y condiciones facilitadoras, especialmente relevantes en servicios financieros digitales  
donde la confianza, la seguridad y el riesgo percibido se vuelven críticos (Shaji et al, 2025)  
El TAM es un modelo teórico presentado inicialmente por Davis (1987) como una prueba  
empírica que experimentaba con un nuevo modelo de comportamiento de aceptación del usuario; sin  
embargo, fue pulido y oficializado por Davis (1989) como un modelo desarrollado para predecir y  
explicar el efecto de las características de un sistema tecnológico sobre la aceptación de los clientes  
para utilizarlo (Nugraheni et al., 2020), mas no para demostrar los comportamientos de permanencia  
de los usuarios (Phuong et al., 2020). Según Aguilar et al., (2023) para dar robustez a los constructos  
que intervienen en el proceso de la adopción, el TAM utilizó como base a tres tipos de teorías: la  
teoría de la acción razonada (TRA) teoría de las expectativas y teoría de la autoeficacia (AE).  
El Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM) es una teoría que explica cómo los individuos aceptan y  
adoptan los sistemas de información o tecnologías, planteando que dicha aceptación se encuentra  
determinada por las intenciones conductuales del usuario, las cuales a su vez dependen de las  
percepciones sobre la utilidad y la facilidad de uso de la tecnología para realizar determinadas tareas  
(Davis, 1989), así como de la actitud hacia su utilización, entendida como la evaluación general o  
impresión subjetiva que el individuo desarrolla respecto a esta, actitud que puede verse influenciada  
por la percepción de los beneficios obtenidos y por el grado de adecuación de la tecnología a sus  
necesidades y actividades específicas; en este sentido, el modelo no solo busca describir los  
procesos que subyacen a la aceptación tecnológica, sino también predecir el comportamiento del  
usuario y proporcionar una base teórica que permita comprender y explicar el proceso de adopción y  
facilitar una implementación exitosa en contextos organizacionales o comunitarios (Marikyan &  
Papagiannidis, 2023).  
En el contexto del Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM), uno de los factores más relevantes para  
impulsar la aceptación de la tecnología es la percepción que tienen los usuarios sobre su utilidad y  
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Análisis de aceptación del aplicativo jardín azuayo móvil (JAMOVIL) de la cooperativa de ahorro y crédito jardín  
azuayo, Cuenca – 2025.  
facilidad de uso, dado que cuando una tecnología es considerada funcional y sencilla de manejar,  
aumenta significativamente la probabilidad de que sea adoptada y utilizada de manera activa; por lo  
tanto, el diseño y desarrollo de sistemas de información que incorporen criterios de utilidad y facilidad  
de uso operativa desempeñan un papel determinante en la consecución de una aceptación más  
amplia de la tecnología (Uula & Avedta, 2023).  
Gupta et al. (2022) analizaron la evolución de la investigación relacionada con el Modelo de  
Aceptación Tecnológica (TAM) y evidenciaron que sus primeros estudios fueron desarrollados tanto  
por académicos de Oriente como de Occidente, desde entonces, ha continuado evolucionando y  
difundiéndose ampliamente; no obstante, los autores señalan que la mayoría de las publicaciones  
continúan concentrándose en dominios relativamente delimitados, principalmente en las ciencias de  
la computación, las ciencias sociales, los negocios, la gestión y la contabilidad identifican que los  
temas más recurrentes incluyen la usabilidad, la confianza, la facilidad de uso, el aprendizaje  
electrónico, la adopción, el comercio electrónico y las redes sociales, lo que evidencia una tendencia  
temática específica dentro del desarrollo académico del modelo.  
Ariffin Sk. et al. (2021) desarrollaron un estudio orientado a comprender la intención del consumidor  
de utilizar servicios de billetera electrónica, analizando específicamente la relación entre la facilidad  
de uso percibida y la utilidad percibida en la formación de la actitud hacia dicha tecnología, los  
resultados evidenciaron que ambos constructos influyen de manera positiva y estadísticamente  
significativa en la actitud del usuario frente al uso de pagos móviles, confirmando así los postulados  
centrales del Modelo de Aceptación Tecnológica en el contexto de servicios financieros digitales.  
Revisiones recientes en banca y marketing islámico con enfoque en aplicaciones financieras móviles  
encuentran que la utilidad percibida y la facilidad de uso explican la intención de uso, mientras que la  
calidad del servicio, la satisfacción, la confianza y la percepción de seguridad actúan como  
mediadores o moderadores, los resultados apuntan a efectos indirectos relevantes: mejoras en la  
facilidad de uso elevan la utilidad percibida, que a su vez incrementa la intención, y la confianza  
mitiga el impacto negativo del riesgo percibido. (Uula M, & Avedta S., 2023).  
En el estudio de Kumar et al, (2020) la aceptación y uso de la tecnología no solo es un fenómeno  
académico, sino que constituye un insumo estratégico para definir políticas de inclusión, diseñar  
servicios accesibles y fortalecer la confianza de los usuarios, los autores confirman que la facilidad  
de uso percibida y la utilidad percibida son hipótesis aceptadas y ejercen un efecto positivo en la  
intención de adopción de la banca móvil estos hallazgos sugieren que, para una cooperativa,  
garantizar plataformas simples y útiles no es únicamente un aspecto técnico, sino un factor decisivo  
para que sus socios adopten con confianza los servicios digitales y se incremente la eficiencia en la  
gestión financiera.  
Prastiawan et al. (2021) analizaron las relaciones entre la facilidad de uso percibida, la utilidad  
percibida y la actitud hacia el uso en el contexto de la banca móvil, encontrando que la facilidad de  
uso percibida, comprendida a través de atributos como la interactividad, la facilidad de aprendizaje y  
la simplicidad operativa, influye de manera positiva y significativa en la actitud del usuario, lo que  
implica que cuanto mayor es la percepción de facilidad en la utilización del sistema, más favorable es  
la disposición hacia su adopción y mayor la probabilidad de migrar de servicios convencionales a  
servicios móviles sin interacción presencial, fortaleciendo además la lealtad del cliente; asimismo, los  
autores evidencian que la utilidad percibida ejerce un efecto positivo sobre la actitud, indicando que  
la percepción de beneficios funcionales incrementa la valoración favorable del servicio; de igual  
manera, confirman que la actitud hacia el uso actúa como variable mediadora tanto en la relación  
entre la utilidad percibida y el uso efectivo de la banca móvil como en la relación entre la facilidad de  
uso percibida y dicho uso, consolidándose así como un componente clave en la decisión de adopción  
tecnológica, estos hallazgos resultan consistentes con investigaciones previas desarrolladas en el  
ámbito de la banca electrónica y la aceptación tecnológica.  
Con base en los hallazgos de Kejela y Porath (2022), se evidencia que el aprendizaje y el éxito en el  
uso de la banca móvil, junto con la facilidad de uso percibida y la utilidad percibida, constituyen  
factores determinantes en la formación de la actitud hacia la banca móvil entre los usuarios etíopes,  
los autores concluyen, además, que la facilidad de uso percibida ejerce un impacto más significativo  
sobre la actitud que la utilidad percibida, lo que sugiere que la percepción de simplicidad operativa  
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Karina Estefanía Toledo Pacheco, Ing - María Fernanda Tapia Cárdenas, Mgtr - German Zambrano Verdezoto,  
PhD  
desempeña un papel predominante en la aceptación del servicio; en consecuencia, estos resultados  
adquieren especial relevancia para el presente estudio, ya que indican que el fortalecimiento de la  
actitud del usuario depende, en mayor medida, de garantizar experiencias de uso intuitivas y  
accesibles que de enfatizar únicamente los beneficios funcionales de la plataforma.  
En este contexto, el objetivo del presente estudio consiste en analizar la aceptación del aplicativo  
Jardín Azuayo Móvil de la Cooperativa Jardín Azuayo, a partir de los postulados del Modelo de  
Aceptación Tecnológica (TAM). Para cumplir con este propósito, se consideran tres variables  
fundamentales ampliamente respaldadas por la literatura especializada: la Facilidad de Uso Percibida  
(PEU), la Utilidad Percibida (PU) y la Actitud hacia el Uso (ATT), constructos que han demostrado  
influir significativamente en la intención de adopción de nuevas tecnologías. En consecuencia, y con  
base en la evidencia empírica previamente revisada, se formulan tres hipótesis orientadas a  
examinar las relaciones entre dichas variables dentro del contexto específico de la banca móvil de la  
Cooperativa Jardín Azuayo. Hipótesis 1: La facilidad de uso percibida está relacionada positivamente  
con la actitud hacia el uso de JAMOVIL, Hipótesis 2: La utilidad percibida está relacionada  
positivamente con la actitud hacia el uso de JAMOVIL, Hipótesis 3: La actitud hacia el uso de  
JAMOVIL está relacionada positivamente con la intención de uso.  
MATERIALES Y MÉTODOS  
Para cumplir con el objetivo propuesto se utilizó una metodología con enfoque cuantitativo  
descriptivo, el cual permite caracterizar las variables de investigación y analizar el grado de relación  
existente entre ellas sin manipulación directa (Hernández-Sampieri & Mendoza, 2020), tomando  
como base un diseño correlacional que tiene como finalidad examinar la relación entre dos o más  
variables y determinar la fuerza y dirección de dicha asociación (Creswell & Creswell, 2021),  
orientada a analizar la aceptación y percepción de los usuarios respecto al uso del aplicativo Jardín  
Azuayo Móvil. Este diseño permitió examinar la relación entre los constructos del Modelo de  
Aceptación Tecnológica (TAM) utilidad percibida, facilidad de uso percibida, actitud e intención de uso  
y el comportamiento real de utilización del aplicativo, siguiendo recomendaciones metodológicas  
recientes para estudios explicativos en contextos digitales (Hair et al., 2022; Ringle et al., 2021).  
Inicialmente se realizó una descripción de variables demográficas y comportamentales, tales como  
edad, género, nivel educativo, actividad económica, método de pago, aplicación financiera más  
utilizada y frecuencia de uso de la Jardín Azuayo Móvil; posteriormente, se aplicó el modelo de  
ecuaciones estructurales mediante mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) para contrastar las  
relaciones hipotetizadas entre variables.  
La población objetivo estuvo conformada por socios de la Cooperativa Jardín Azuayo que utilizan o  
conocen el aplicativo móvil. Ante la ausencia de un marco muestral integral, se empleó un muestreo  
no probabilístico por conveniencia, obteniéndose 297 encuestas, de las cuales 262 fueron válidas al  
cumplir los criterios de inclusión. El instrumento, adaptado de Alswaigh y Aloud (2021), consistió en  
un cuestionario en línea de 25 preguntas distribuidas en tres secciones, incluyendo 16 ítems medidos  
en escala Likert de cinco puntos. Los datos recolectados fueron procesados utilizando técnicas  
estadísticas de modelo de ecuaciones estructurales SEM orientadas a evaluar la fiabilidad y validez  
del constructo, análisis del modelo de medida y el modelo estructural. Se aplicaron pruebas de  
consistencia interna y análisis factorial confirmatorio. El nivel de significancia adoptado fue p < 0.05.  
El procesamiento y análisis se realizó mediante el software especializado SMART PLS4.  
RESULTADOS  
Tabla 1: Análisis descriptivo  
Preguntas del Cuestionario  
Respuestas  
Porcentaje  
93,94%  
6,45%  
¿Es Ud. Socio de la COAC Jardín Azuayo?  
SI  
NO  
¿Utiliza o ha utilizado alguna vez el  
aplicativo Jardín Azuayo Móvil /JAMOVIL?  
SI  
93,91%  
6,09%  
NO  
Edad  
Entre 18 a 25 años  
Entre 26 a 33 años  
9,92%  
38,17%  
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Análisis de aceptación del aplicativo jardín azuayo móvil (JAMOVIL) de la cooperativa de ahorro y crédito jardín  
azuayo, Cuenca – 2025.  
Entre 34 a 41 años  
Entre 42 a 49 años  
Mayor de 50 años  
Masculino  
32,82%  
13,36%  
5,73%  
Género  
50,38%  
49,24%  
0,38%  
Femenino  
Otro  
Nivel de educación  
Primaria  
1,53%  
Secundaria  
16,41%  
8,78%  
Tecnológico  
Universitario  
44,27%  
29,01%  
62,98%  
11,83%  
15,65%  
1,53%  
Postgrado o maestría  
Empleado Privado  
Empleado Público  
Emprendedor o Independiente  
Jubilado  
Actividad Económica  
Ama/o de casa  
Estudiante  
1,53%  
5,34%  
Otro  
1,15%  
Método de pago más utilizado  
Efectivo  
17,56%  
12,60%  
29,77%  
40,08%  
0,00%  
Tarjeta de Crédito o débito  
Transferencias  
Pagos digitales/ Código QR  
Otro  
¿Cuál es la aplicación móvil financiera que  
más utiliza?  
Jamovil (Jardín Azuayo)  
De una (Banco Pichincha)  
JEP móvil (COAC JEP)  
Banca móvil (Banco Guayaquil)  
BDP móvil (Banco del Pacifico)  
Austro digital (Banco del Austro)  
Produbanco Grupo Promerica  
Otro  
69,47%  
11,45%  
11,07%  
1,53%  
0,76%  
1,91%  
0,76%  
3,05%  
Frecuencia de uso del aplicativo JAMOVIL.  
Diario  
39,69%  
39,69%  
14,50%  
2,67%  
Semanal  
Mensual  
Trimestral  
Semestral  
1,53%  
Anual  
1,91%  
Nota. Los datos fueron obtenidos de la encuesta realizada.  
Análisis del modelo  
El análisis del modelo de medida es fundamental para verificar la fiabilidad y validez de los  
constructos, asegurando que las relaciones teóricas se sustenten empíricamente antes de evaluar el  
modelo estructural. El modelo de medida evidencia adecuados niveles de fiabilidad y validez  
convergente, siguiendo los criterios metodológicos establecidos por Hair et al. (2022) y Henseler et  
al. (2015). Las cargas factoriales de todos los ítems superan el valor recomendado de 0.708, con  
niveles elevados que oscilan entre 0.738 (AP4) y 0.937 (UP2 y UP3), lo que indica una sólida  
relación entre los indicadores y sus variables latentes. Además, los valores t asociados a cada carga,  
obtenidos mediante bootstrapping, son altamente significativos (t > 1.96, p < 0.001), alcanzando  
93  
Vol. 14 No. 1, ISSN 1390-9789, abril, 2026  
Karina Estefanía Toledo Pacheco, Ing - María Fernanda Tapia Cárdenas, Mgtr - German Zambrano Verdezoto,  
PhD  
cifras destacables como 64.265 para UP2 y 49.926 para FU1. Estos resultados confirman la  
relevancia estadística de los indicadores en la conformación de cada constructo, evidenciando una  
estructura de medida robusta (Al-Adwan et al., 2021).  
En cuanto a la fiabilidad interna, los valores del alfa de Cronbach y de las fiabilidades compuestas  
(ρa y ρc) superan ampliamente el umbral de 0.70, variando entre 0.871 y 0.961. La varianza extraída  
media (AVE) también excede el valor de referencia de 0.50, con cifras comprendidas entre 0.724 y  
0.859, lo que garantiza validez convergente (Sarstedt et al., 2022). En conjunto, estos resultados  
demuestran que los constructos Utilidad Percibida, Facilidad de Uso, Actitud Percibida e Intención de  
Uso poseen consistencia, estabilidad y capacidad explicativa adecuadas, sustentando la pertinencia  
de avanzar hacia el análisis del modelo estructural con plena confianza en la calidad psicométrica de  
las mediciones.  
Tabla 2. Fiabilidad y validez del constructo.  
Factores  
Indicadores  
Cargas  
t values  
Alfa de  
Cronbach  
Fiabilidad  
compuesta  
(rho_a)  
Fiabilidad  
compuesta  
(rho_c)  
Varianza  
extraída  
media (AVE)  
Utilidad  
percibida  
UP1  
0.909  
56.230  
0.945  
0.907  
0.871  
0.891  
0.946  
0.961  
0.859  
UP2  
UP3  
UP4  
FU1  
0.937  
0.937  
0.925  
0.865  
64.265  
63.948  
46.141  
49.926  
Facilidad  
de uso  
0.911  
0.885  
0.901  
0.934  
0.913  
0.924  
0.781  
0.724  
0.753  
FU2  
FU3  
FU4  
AP1  
0.883  
0.896  
0.889  
0.888  
39.101  
49.381  
41.351  
40.931  
Actitud  
percibida  
AP2  
AP3  
AP4  
IU1  
0.903  
0.866  
0.738  
0.851  
53.651  
24.830  
20.895  
26.199  
Intención  
de uso  
IU2  
IU3  
IU4  
0.855  
0.896  
0.870  
22.772  
46.302  
39.430  
Nota. Los datos fueron obtenidos de la encuesta realizada y procesados en el Software PLS SMART  
Versión 4  
El análisis Ratio Heterotrait-Monotrait (HTMT) forma parte de la evaluación de la fiabilidad y validez  
discriminante del modelo de medida, complementando los indicadores de consistencia interna y  
validez convergente. Los resultados muestran que las correlaciones heterotrait-monotrait entre los  
constructos oscilan entre 0.701 y 0.899, situándose por debajo del umbral máximo de 0.90 propuesto  
Henseler et al. (2015) y Cho et al. (2023). Esto confirma que cada constructo mide un concepto  
distinto sin solapamientos excesivos. Las relaciones más altas se observan entre Utilidad Percibida y  
Actitud Percibida (0.899), lo cual es esperable dada su afinidad teórica, mientras que las  
correlaciones más bajas se presentan entre Facilidad de Uso e Intención de Uso (0.701). En  
conjunto, los resultados confirman la validez discriminante del modelo, respaldando la independencia  
conceptual de las variables latentes analizadas.  
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Análisis de aceptación del aplicativo jardín azuayo móvil (JAMOVIL) de la cooperativa de ahorro y crédito jardín  
azuayo, Cuenca – 2025.  
Tabla 3: Validez Discriminante HTMT  
Utilidad Percibida  
Facilidad de Uso  
Actitud Percibida  
Intención de Uso  
Utilidad Percibida  
Facilidad de Uso  
Actitud Percibida  
Intención de Uso  
0.720  
0.899  
0.815  
0.851  
0.701  
0.879  
Nota. Los datos fueron obtenidos de la encuesta realizada y procesados en el Software PLS SMART  
Versión 4.  
El criterio de Fornell-Larcker complementa la evaluación de la fiabilidad y validez discriminante del  
modelo, permitiendo verificar que cada constructo comparte más varianza con sus propios  
indicadores que con los de otros constructos (Fornell y Larcker, 1981). En la tabla se observa que las  
raíces cuadradas del AVE, ubicadas en la diagonal (0.927, 0.884, 0.851 y 0.868), son superiores a las  
correlaciones entre los constructos, lo cual confirma la validez discriminante del modelo. Las  
correlaciones más elevadas se presentan entre Utilidad Percibida y Facilidad de Uso (0.853),  
coherente con la teoría del modelo TAM, donde ambas dimensiones suelen estar asociadas. Sin  
embargo, al mantenerse por debajo de las raíces cuadradas del AVE, se demuestra que no existe  
colinealidad excesiva. En síntesis, el modelo cumple los criterios de Fornell-Larcker, evidenciando  
independencia conceptual entre los constructos y reforzando la solidez psicométrica de la medición.  
Tabla 4. Validez discriminante de Fornell-Larcker  
Utilidad  
Percibida  
0.927  
Facilidad de Uso  
Actitud  
Percibida  
Intención de Uso  
Utilidad Percibida  
Facilidad de Uso  
Actitud Percibida  
Intención de Uso  
0.853  
0.816  
0.755  
0.884  
0.759  
0.640  
0.851  
0.792  
0.868  
Nota. Los datos fueron obtenidos de la encuesta realizada y procesados en el Software PLS SMART  
Versión 4.  
El análisis de colinealidad constituye un paso esencial dentro de la evaluación del modelo de medida  
y estructural, ya que permite identificar posibles redundancias entre los predictores de cada  
constructo (Hair et al., 2022). En la Tabla 5 se observa que los valores del Factor de Inflación de la  
Varianza (VIF) oscilan entre 1.000 y 1.681, situándose por debajo del umbral de 5.0 recomendado.  
Estos resultados indican que no existe colinealidad significativa entre las variables independientes,  
por lo que cada constructo aporta información única al modelo (Cho et al., 2023). En particular, la  
relación entre Actitud Percibida e Intención de Uso presenta un VIF de 1.000, lo cual refuerza su  
independencia estadística. En conjunto, los resultados confirman la estabilidad y robustez del modelo  
estructural para el análisis de relaciones causales posteriores.  
Tabla 5. Estadística de colinealidad  
VIF  
Utilidad Percibida -> Actitud Percibida  
Facilidad de Uso -> Actitud Percibida  
Actitud Percibida -> Intención de Uso  
1.512  
1.681  
1.000  
Nota. Los datos fueron obtenidos de la encuesta realizada y procesados en el Software PLS SMART  
Versión 4.  
El análisis de relevancia predictiva permite evaluar la capacidad explicativa y la precisión del modelo  
estructural, valorando la proporción de varianza explicada y el poder predictivo de los constructos  
dependientes (Hair et al., 2022). Los resultados muestran que la variable Actitud Percibida alcanza  
un R² de 0.680, lo que indica que el 68% de su varianza es explicada por la Utilidad Percibida y la  
Facilidad de Uso, evidenciando un nivel sustancial de explicación. Por su parte, la Intención de Uso  
obtiene un R² de 0.627, también considerado moderado-alto según los criterios de Hair et al. (2019).,  
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lo que confirma la capacidad del modelo para predecir comportamientos futuros. Asimismo, los  
valores de Q²predict son positivos (0.673 y 0.542), lo que demuestra que el modelo posee relevancia  
predictiva y supera al modelo base o de referencia (Cheung et al., 2024). Las métricas de error,  
RMSE y MAE, presentan valores bajos (0.582–0.690 y 0.384–0.481, respectivamente), lo que indica  
una adecuada precisión en las estimaciones (Haji-Othman et al., 2024). En conjunto, estos  
resultados confirman que el modelo propuesto no solo es estadísticamente sólido, sino que también  
es predictivamente relevante, permitiendo una interpretación fiable de las relaciones entre la actitud  
percibida y la intención de uso en el contexto analizado.  
Tabla 6. Relevancia predictiva del modelo  
R cuadrado  
R cuadrado  
ajustada  
0.677  
Q²predict  
0.673  
RMSE  
0.582  
0.690  
MAE  
0.384  
0.481  
Actitud  
0.680  
Percibida  
Intención de  
Uso  
0.627  
0.626  
0.542  
Nota. Los datos fueron obtenidos de la encuesta realizada y procesados en el Software PLS SMART  
Versión 4.  
Modelo estructural  
Análisis del modelo estructural  
El modelo estructural, estimado mediante el método Partial Least Squares (PLS-SEM), permite  
validar empíricamente las relaciones causales entre los constructos del modelo de aceptación  
tecnológica aplicado a una aplicación móvil bancaria. Los resultados del procedimiento bootstrapping  
(5000 submuestras) evidencian la solidez estadística y predictiva del modelo, con todas las rutas  
significativas al nivel de p < 0.05 (Dash & Paul, 2021).  
La Utilidad Percibida ejerce un efecto positivo y sustancial sobre la Actitud Percibida (β = 0.618; t =  
8.166; p = 0.000), confirmando que la percepción de funcionalidad y eficiencia de la APP bancaria  
incrementa la valoración cognitiva del usuario hacia su uso. Este hallazgo respalda la premisa de que  
las tecnologías financieras son adoptadas cuando ofrecen beneficios tangibles en la gestión del  
tiempo y las transacciones (Davis, 1989; Prastiawan et al., 2021). La Facilidad de Uso también  
influye significativamente sobre la Actitud Percibida (β = 0.231; t = 3.165; p = 0.002), indicando que  
una interfaz intuitiva y un proceso de navegación simple fortalecen la aceptación del servicio digital,  
coherente con estudios recientes en entornos mobile banking (Raut & Kumar, 2024; Latreche et al.,  
2024).  
Finalmente, la Actitud Percibida constituye el predictor más fuerte de la Intención de Uso (β = 0.792; t  
= 22.709; p = 0.000), lo que demuestra que la predisposición favorable del cliente hacia la aplicación  
impulsa directamente su uso continuo y su disposición a recomendarla (Prasetyo et al., 2025; Diaz-  
Guzmán et al., 2025). Este resultado refuerza la coherencia teórica del modelo TAM y destaca la  
relevancia de la experiencia de usuario como mediador entre las percepciones cognitivas y el  
comportamiento digital (Lee et al., 2025). En conjunto, el modelo estructural evidencia alta  
consistencia, significancia y capacidad predictiva, confirmando la validez del enfoque para explicar la  
adopción de soluciones móviles bancarias en contextos latinoamericanos.  
Tabla 7. Presentación de las Hipótesis  
Muestra  
original (O)  
0.618  
Media de la  
muestra (M)  
0.618  
Desviación  
estándar (STDEV)  
0.076  
Estadísticos t  
(|O/STDEV|)  
8.166  
Valores  
p
0.000  
Utilidad Percibida -> Actitud  
Percibida  
Facilidad de Uso -> Actitud  
Percibida  
Actitud Percibida -> Intención  
de Uso  
0.231  
0.792  
0.233  
0.794  
0.073  
0.035  
3.165  
0.002  
0.000  
22.709  
Nota. Los datos fueron obtenidos de la encuesta realizada y procesados en el Software PLS SMART  
Versión 4.  
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La figura 1 del modelo estructural evidencia la coherencia entre las rutas estimadas y los valores de  
varianza explicada (R²), que alcanzan niveles moderados-altos. En el caso de la Actitud Percibida (R²  
= 0.680) y la Intención de Uso (R² = 0.627), se demuestra la adecuada capacidad explicativa del  
modelo en la adopción de la APP bancaria. Las cargas de los indicadores son elevadas, lo que  
confirma una representación precisa de los constructos. Además, las rutas significativas reflejan un  
flujo lógico desde las percepciones cognitivas hacia las intenciones conductuales, evidenciando la  
estabilidad y consistencia del modelo propuesto en contextos tecnológicos financieros.  
Gráfico 1. Modelo estructural  
Nota. Los datos fueron obtenidos de la encuesta realizada y procesados en el Software PLS SMART  
Versión4  
DISCUSIÓN  
Los hallazgos del presente estudio permiten cumplir con el objetivo planteado de analizar la  
aceptación del aplicativo Jardín Azuayo Móvil a partir del Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM),  
evidenciando relaciones significativas entre la utilidad percibida, la facilidad de uso, la actitud  
percibida y la intención de uso. Los resultados empíricos confirman que los constructos propuestos  
explican de manera sustancial la predisposición de los socios de la Cooperativa Jardín Azuayo hacia  
el uso del aplicativo móvil, validando la pertinencia del modelo en el contexto financiero cooperativo  
ecuatoriano.  
En relación con los objetivos e hipótesis del estudio, se confirma que la utilidad percibida ejerce un  
efecto positivo y significativo sobre la actitud percibida, lo que indica que los socios valoran el  
aplicativo en la medida en que este les permite realizar sus operaciones financieras de forma  
eficiente, segura y oportuna. Este resultado sugiere que la percepción de beneficios funcionales,  
como la optimización del tiempo y la facilidad para acceder a servicios financieros, constituye un  
elemento clave para generar una valoración favorable hacia la aplicación (Yataco et al., 2024).  
Asimismo, la facilidad de uso percibida muestra una influencia significativa sobre la actitud percibida,  
evidenciando que una interfaz intuitiva, procesos simples y una experiencia de navegación clara  
fortalecen la aceptación del aplicativo por parte de los usuarios.  
De manera consistente con el enfoque teórico del TAM, la actitud percibida se posiciona como el  
principal predictor de la intención de uso del aplicativo Jardín Azuayo Móvil. Este resultado es similar  
al obtenido por los autores Alswaigh et al. (2021) y Arrifin et al., (2021), lo que posibilita aceptar que  
la teoría analizada tiene un amplio soporte científico. Este hallazgo demuestra que la predisposición  
positiva de los socios hacia la aplicación no solo responde a factores cognitivos, sino que se traduce  
directamente en una mayor disposición a utilizarla de forma continua. En conjunto, los resultados  
confirman empíricamente las hipótesis planteadas y respaldan la estructura causal del modelo  
propuesto, donde las percepciones cognitivas influyen en la actitud y, a su vez, determinan la  
intención de uso.  
Al comparar estos resultados con estudios previos, se observa una alta coherencia con la literatura  
internacional sobre aceptación de tecnologías financieras. Investigaciones como las de Prastiawan et  
al. (2021) y Raut & Kumar (2024) también identifican a la utilidad percibida y la facilidad de uso como  
antecedentes directos de la actitud hacia el uso de la banca móvil. De igual forma, estudios recientes  
en entornos de banca digital confirman que la actitud actúa como una variable mediadora clave entre  
las percepciones del sistema y la intención de uso, lo cual coincide plenamente con los resultados  
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PhD  
obtenidos en este estudio. No obstante, el presente trabajo aporta evidencia empírica específica para  
el contexto cooperativo ecuatoriano, un entorno menos explorado en comparación con la banca  
tradicional, lo que refuerza su contribución académica.  
Desde una perspectiva teórica, los hallazgos fortalecen la validez del Modelo de Aceptación  
Tecnológica en contextos de servicios financieros móviles, demostrando que sus constructos  
centrales mantienen capacidad explicativa y predictiva incluso en organizaciones de la economía  
popular y solidaria. (Alalwan et al., 2022). Además, el alto nivel de varianza explicada en la actitud  
percibida y en la intención de uso confirma que el modelo no solo es conceptualmente coherente,  
sino también empíricamente robusto para analizar la adopción de aplicaciones bancarias en América  
Latina (Hair et al., 2022)  
En términos prácticos, los resultados ofrecen implicaciones relevantes para la gestión estratégica de  
la Cooperativa Jardín Azuayo. La fuerte influencia de la utilidad percibida sugiere que la cooperativa  
debe continuar fortaleciendo las funcionalidades del aplicativo, asegurando que estas respondan a  
las necesidades reales de los socios. De igual manera, la significancia de la facilidad de uso resalta  
la importancia de invertir en mejoras de diseño, usabilidad y experiencia de usuario, así como en  
procesos de capacitación y acompañamiento digital. Dado que la actitud percibida es el principal  
determinante de la intención de uso, las estrategias de comunicación y promoción deberían  
enfocarse en generar experiencias positivas, reforzar la confianza y destacar los beneficios concretos  
del uso del aplicativo.  
A pesar de los aportes del estudio, es necesario reconocer ciertas limitaciones. En primer lugar, la  
muestra no abarco a todos los socios de la Cooperativa lo que restringe la posibilidad de generalizar  
los resultados. En segundo lugar, no se utilizó todas las relaciones del modelo TAM, el modelo  
utilizado se centra en los constructos tradicionales del TAM, sin incorporar variables adicionales como  
confianza, percepción de seguridad o riesgo percibido, que podrían enriquecer la explicación del  
comportamiento del usuario. En función de estas limitaciones, se sugieren líneas futuras de  
investigación orientadas a ampliar el modelo incorporando variables complementarias relevantes en  
el contexto financiero digital. Asimismo, se recomienda desarrollar estudios longitudinales que  
permitan analizar cambios en la aceptación del aplicativo a lo largo del tiempo, así como  
investigaciones comparativas entre cooperativas o entre distintos segmentos de usuarios. La  
aplicación de métodos mixtos, combinando enfoques cuantitativos y cualitativos, también podría  
aportar una comprensión más profunda de las percepciones y experiencias de los socios.  
Entre las principales fortalezas del estudio se destaca la solidez metodológica del modelo de medida  
y del modelo estructural, evidenciada por adecuados niveles de fiabilidad, validez y capacidad  
predictiva. Asimismo, la investigación aporta evidencia empírica actualizada sobre la aceptación de  
aplicaciones móviles en el sector cooperativo ecuatoriano, un ámbito con escasa literatura previa. En  
este sentido, los hallazgos resultan relevantes tanto para el ámbito académico como para la gestión  
institucional, al ofrecer información útil para la toma de decisiones estratégicas orientadas a fortalecer  
la transformación digital y la inclusión financiera de los socios de la Cooperativa Jardín Azuayo.  
CONCLUSIONES  
El presente estudio analizó la aceptación del aplicativo Jardín Azuayo Móvil (JA Móvil) en la ciudad  
de Cuenca, empleando el Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM) como marco teórico. Los  
resultados obtenidos permiten concluir que el aplicativo presenta un alto nivel de aceptación entre los  
socios de la Cooperativa Jardín Azuayo, sustentado en percepciones favorables sobre su utilidad y  
facilidad de uso, las cuales influyen de manera significativa en la actitud hacia su utilización y,  
posteriormente, en la intención de uso. En relación con el objetivo general de la investigación, se  
confirma que el Modelo de Aceptación Tecnológica resulta adecuado y robusto para explicar la  
adopción del aplicativo JA Móvil en el sector cooperativo ecuatoriano. La elevada varianza explicada  
tanto en la actitud percibida como en la intención de uso demuestra la capacidad predictiva del  
modelo y su pertinencia para analizar la adopción de tecnologías financieras en contextos de  
economía popular y solidaria.  
Los hallazgos evidencian que la utilidad percibida constituye el factor con mayor incidencia sobre la  
actitud hacia el uso del aplicativo, lo que indica que los socios valoran especialmente los beneficios  
funcionales asociados a la eficiencia, rapidez y accesibilidad en la realización de operaciones  
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financieras. De igual forma, la facilidad de uso percibida demuestra una influencia positiva y  
significativa, confirmando que una interfaz intuitiva y procesos simples favorecen la aceptación de la  
banca móvil en el contexto cooperativo. Asimismo, se concluye que la actitud hacia el uso actúa  
como el principal determinante de la intención de uso, validando su rol mediador dentro del modelo  
TAM. Esta relación confirma que las percepciones cognitivas sobre el aplicativo no solo generan  
evaluaciones favorables, sino que se traducen en una predisposición real a utilizarlo de manera  
continua, lo cual se ve reflejado en la elevada frecuencia de uso identificada entre los encuestados.  
Desde una perspectiva práctica, los resultados sugieren que la Cooperativa Jardín Azuayo debe  
continuar fortaleciendo el desarrollo del aplicativo, priorizando aquellas funcionalidades que  
incrementen la percepción de utilidad y optimizando la experiencia de usuario para mantener altos  
niveles de facilidad de uso. Estas acciones no solo favorecerán la aceptación del aplicativo, sino que  
contribuirán a consolidar la transformación digital y la inclusión financiera de sus socios. No obstante,  
el estudio presenta ciertas limitaciones que deben ser consideradas. El uso de un muestreo por  
conveniencia y el enfoque transversal restringen la generalización de los resultados y la posibilidad  
de analizar cambios en la aceptación tecnológica a lo largo del tiempo. Además, el modelo se centró  
en los constructos tradicionales del TAM, sin incorporar variables contextuales adicionales que  
podrían enriquecer la explicación del comportamiento del usuario. Finalmente, se recomienda que  
futuras investigaciones amplíen el modelo teórico incorporando factores como la confianza, la  
seguridad y el riesgo percibidos, especialmente relevantes en entornos financieros digitales.  
REFERENCIAS  
Abdol Ghani, M. R., Wan Mohamad Nawi, W. N., & Husain, R. (2023). Social media impact on  
university reputation and enrollment: An empirical investigation of online presence and  
student choices. I-IECONS E-Proceedings, 10(1), 379–392.  
https://doi.org/10.33102/iiecons.v10i1.104  
Ahmad, A., Ramli, R., & Ahmad, F. (2024). Fostering global branding prominence of public higher  
education institutions in Brunei Darussalam through strategic resources of global collaboration  
and digital transformation. International Journal of Academic Research in Business and Social  
Sciences, 14(10), 3157–3162.  
https://doi.org/10.6007/IJARBSS/v14-i10/23470  
Aguilar-Castillo, R., Gaona-Castillo, G. M., & Mora-Sánchez, N. V. (2024). Factores influyentes en la  
intención conductual de uso de los pagos electrónicos: Un análisis sobre usuarios del sistema  
financiero. Revista de Finanzas, 4(1), 5–28.  
https://doi.org/10.33386/rdf.2024.1.25  
Al-Adwan, A. S., Albelbisi, N. A., Hujran, O., Al-Rahmi, W. M., & Alkhalifah, A. (2021). Developing a  
holistic success model for sustainable e-learning: A structural equation modeling approach.  
Sustainability, 13(16), 9453.  
https://doi.org/10.3390/su13169453  
Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., Rana, N. P., & Williams, M. D. (2022). Consumer adoption of mobile  
banking in emerging markets: Examining the role of perceived usefulness and perceived ease  
of use. International Journal of Information Management, 63, 102448.  
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102448  
Alswaigh, N., & Aloud, M. (2021). Factors affecting user adoption of e-payment services available in  
mobile wallets in Saudi Arabia. International Journal of Computer Science and Network  
Security, 21(6). https://doi.org/10.22937/IJCSNS.2021.21.6.29  
Aranda Pulache, A. D., & Solis Villanueva, M. M. (2021). Satisfacción de usuarios de banca móvil a  
través de la percepción de uso y la intención de continuidad de uso [Tesis de licenciatura,  
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas]. Repositorio Académico UPC.  
http://hdl.handle.net/10757/656748  
Ariffin, S. K., Abd Rahman, M. F. R., Muhammad, A. M., & Zhang, Q. (2021). Understanding the  
consumer’s intention to use the e-wallet services. Spanish Journal of Marketing – ESIC,  
25(3), 446–461. https://doi.org/10.1108/SJME-07-2021-0138  
99  
Vol. 14 No. 1, ISSN 1390-9789, abril, 2026  
Karina Estefanía Toledo Pacheco, Ing - María Fernanda Tapia Cárdenas, Mgtr - German Zambrano Verdezoto,  
PhD  
Asociación de Bancos Privados del Ecuador [Asobanca]. (2024). Evolución de la banca privada  
ecuatoriana (Informe No. 02-2024).  
https://asobanca.org.ec/wp-content/uploads/2024/03/Evolucion-de-la-Banca-02-2024.pdf  
Cheung, G. W., Cooper-Thomas, H. D., Lau, R. S., & Wang, L. C. (2024). Reporting reliability,  
convergent and discriminant validity with structural equation modeling: A review and best-  
practice recommendations. Asia Pacific Journal of Management, 41(2), 745–783.  
https://doi.org/10.1007/s10490-023-09871-y  
Cho, G., Kim, S., Lee, J., Hwang, H., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2023). A comparative study of the  
predictive power of component-based approaches to structural equation modeling. European  
Journal of Marketing, 57(6), 1641–1661.  
https://doi.org/10.1108/EJM-07-2020-0542  
Chóez Martínez, K. S., & Moran Paredes, S. J. (2024). Evaluación de la transformación digital:  
Impacto en la experiencia del cliente y operaciones diarias entre 2019 y 2022 del Banco  
Bolivariano del Ecuador [Trabajo de maestría, Escuela de Posgrado Newman].  
https://repositorio.epnewman.edu.pe/item/1e4ecfd8-8820-4a94-9acf-07b0479e9fd3  
Cooperativa de Ahorro y Crédito Jardín Azuayo. (s. f.). Servicios virtuales: Jardín Azuayo móvil.  
https://www.jardinazuayo.fin.ec/jardin-azuayo-movil/  
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2021). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed  
methods approaches (6th ed.). SAGE Publications.  
Dash, G., & Paul, J. (2021). CB-SEM vs PLS-SEM methods for research in social sciences and  
technology forecasting. Technological Forecasting and Social Change, 173, 121092.  
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121092  
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information  
technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.  
https://doi.org/10.2307/249008  
Diaz-Guzmán, M., Medina-Quintero, J. M., & Ortiz-Rodriguez, F. (2025). Perceived usefulness and  
ease of use of e-government to generate trust and intention to use by citizens. Journal of  
Technology Management & Innovation, 20(1), 49–60.  
http://dx.doi.org/10.4067/S0718-27242025000100049  
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Structural equation models with unobservable variables and  
measurement error: Algebra and statistics. Journal of Marketing Research, 18(3), 382–388.  
https://doi.org/10.1177/002224378101800313  
García-Peña, V. R. (2023). Desarrollo y uso de aplicaciones móviles en el contexto ecuatoriano.  
Revista Científica Zambos, 2(3), 1–15.  
https://doi.org/10.69484/rcz/v2/n3/46  
Giler Araujo, J. J., Alvarado Cagua, K. J., Yela Burgos, R. T., & Choez Muñiz, F. V. (2024). Impacto de  
la digitalización en el sector bancario ecuatoriano: Transformaciones, desafíos y  
oportunidades para el futuro financiero. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias  
Sociales y Humanidades, 5(5), 1–20. https://doi.org/10.55908/latam.v5i5.2658  
Gupta, A., Yousaf, A., & Mishra, A. (2020). How pre-adoption expectancies shape post-adoption  
continuance intentions: An extended expectation-confirmation model. International Journal of  
Information Management, 52, 102094.  
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102094  
Gupta, S., Abbas, A. F., & Srivastava, R. (2022). Technology acceptance model (TAM): A bibliometric  
analysis from inception. Journal of Telecommunications and the Digital Economy, 10(3), 77–  
106. https://doi.org/10.3316/informit.664054795107308  
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Castillo Apraiz, J., Cepeda Carrión, G., &  
Roldán, J. L. (2019). Manual de partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM)  
(2.a ed.). OmniaScience.  
100  
Vol. 14 No. 1, ISSN 1390-9789, abril, 2026  
Análisis de aceptación del aplicativo jardín azuayo móvil (JAMOVIL) de la cooperativa de ahorro y crédito jardín  
azuayo, Cuenca – 2025.  
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares  
structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Sage.  
https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7  
Haji-Othman, Y., Yusuff, M. S., & Hussain, M. N. M. (2024). Data analysis using partial least squares  
structural equation modeling (PLS-SEM) in conducting quantitative research. International  
Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 14(10), 2380–2388.  
http://dx.doi.org/10.6007/IJARBSS/v14-i10/23364  
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in  
variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science,  
43(1), 115–135.  
https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8  
Hernández-Sampieri, R., & Mendoza, C. P. (2022). Metodología de la investigación: Las rutas  
cuantitativa, cualitativa y mixta (2.ª ed.). McGraw-Hill Education.  
Kejela, A. B., & Porath, D. (2022). Influencia de la actitud en la aceptación de la banca móvil y  
factores que determinan la actitud de los usuarios finales en Etiopía. Journal of Internet and  
Digital Economics, 2(1), 68–88.  
Klapper, L., Singer, D., Starita, L., & Norris, A. (2025). Conectividad e inclusión financiera en la  
economía digital. Banco Mundial.  
https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/8b9002b6-d8dd-426c-aa7c-  
6d7d16902cd7  
Kumar, A., Dhingra, S., Batra, V., & Purohit, H. (2020). A framework for mobile banking adoption in  
India. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 6(2), 40.  
https://doi.org/10.3390/joitmc6020040  
101  
Vol. 14 No. 1, ISSN 1390-9789, abril, 2026