Integración de la inteligencia artificial con big data para la toma de decisiones en las empresas: un estudio bibliométrico
Descripción del Articulo
La presente investigación tuvo como objetivo realizar un análisis de la red bibliométrica en Scopus referente a la integración de la inteligencia artificial con big data para la toma de decisiones de las empresas, desde el año 2014 al 2024. Para ello, se emplearon técnicas cuantitativas y un método...
| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
| Repositorio: | UCV-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/175282 |
| Enlace del recurso: | https://revistainvecom.org/index.php/invecom/article/view/3684/2481 https://hdl.handle.net/20.500.12692/175282 https://doi.org/10.5281/zenodo.14783686 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Inteligencia artificial Toma de decisiones Bibliométrico https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 |
| Sumario: | La presente investigación tuvo como objetivo realizar un análisis de la red bibliométrica en Scopus referente a la integración de la inteligencia artificial con big data para la toma de decisiones de las empresas, desde el año 2014 al 2024. Para ello, se emplearon técnicas cuantitativas y un método bibliométrico. Desde la base de datos Scopus se seleccionaron 126 documentos. Se identificó que, entre 2020 y 2024, el volumen global de datos publicados aumentó un 53.8 %. Además, la producción científica de Estados Unidos presentó el mayor crecimiento (34.2 %) en comparación con otros países. Asimismo, el autor más citado fue Kumar, A., con 205 citas, y la fuente con mayor número de publicaciones fue el Journal of Industrial Engineering and Engineering Management, con 11 artículos. Los hallazgos evidencian un avance significativo en la investigación sobre inteligencia artificial y big data en el ámbito empresarial, reflejado en la diversificación temática, el respaldo institucional y la colaboración entre autores. Se concluye que este estudio bibliométrico proporciona una base para futuras investigaciones, resaltando la importancia de profundizar en los sistemas de procesamiento y analítica de datos, así como en los recursos tecnológicos necesarios para desarrollar soluciones que optimicen la toma de decisiones empresariales. |
|---|
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
