Inteligencia artificial para aumentar la productividad en las empresas: un estudio bibliométrico
Descripción del Articulo
La presente investigación se centró en analizar la red bibliométrica en Scopus relacionada con la inteligencia artificial y su impacto en la productividad empresarial. Para ello, se utilizaron técnicas cuantitativas, así como la aplicación del método bibliométrico. A través de un análisis exhaustivo...
| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
| Repositorio: | UCV-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/175283 |
| Enlace del recurso: | https://www.revistainvecom.org/index.php/invecom/article/view/3715/912 https://hdl.handle.net/20.500.12692/175283 https://doi.org/10.5281/zenodo.14846656 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Bibliométrico Inteligencia artificial Productividad https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 |
| Sumario: | La presente investigación se centró en analizar la red bibliométrica en Scopus relacionada con la inteligencia artificial y su impacto en la productividad empresarial. Para ello, se utilizaron técnicas cuantitativas, así como la aplicación del método bibliométrico. A través de un análisis exhaustivo de 758 documentos, extraídos de la base de datos Scopus, se reveló que entre los años 2014 y 2024 hubo un notable crecimiento (59.3%) en el volumen de publicaciones relacionadas con el tema planteado. Asimismo, según los datos obtenidos, se evidenció que la producción científica en Estados Unidos experimentó un crecimiento acelerado (27.8%) en comparación con otros países. Además, el área académica más destacada fue el campo de las ciencias de la computación (34%), mientras que el autor más citado fue Wirtz J., con 1309 citas, y la fuente más relevante fue la Revista de la Sociedad de la Información y la Comunicación, con 43 publicaciones. Por lo tanto, se puede afirmar que la investigación sobre la IA y la productividad en las empresas ha avanzado considerablemente. En conclusión, este estudio bibliométrico proporciona una base fundamental para futuras investigaciones, siendo crucial profundizar en el estudio de los sistemas de procesamiento y análisis de datos, así como en los recursos tecnológicos para implementar soluciones que mejoren la productividad en las empresas. |
|---|
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).
