Inteligencia artificial para aumentar la productividad en las empresas: un estudio bibliométrico - Yaranga Vite, Italo Paul (2025)
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.