Análisis bibliométrico de las herramientas de inteligencia artificial principalmente utilizadas por emprendedores
A bibliometric analysis of artificial intelligence applications mainly used by entrepreneurs
DOI:
https://doi.org/10.56712/latam.v6i1.3520Palabras clave:
análisis bibliométrico, inteligencia artificial, aprendizaje automático, grandes modelos lingüísticos, inteligencia artificial generativa, emprendedoresResumen
Este estudio examinó aplicaciones vanguardistas en inteligencia artificial (IA) y herramientas tecnológicas de punta, que cumplan con la democratización de la transformación digital. La metodología empleada formuló una estrategia de búsqueda y aprovechó la bibliometría para analizar el contenido académico de Dimensions®. La búsqueda abarcó el período comprendido entre los años 2016 y 2024, e incluyó los términos «inteligencia artificial (IA)», «aprendizaje automático (AM)», «grandes modelos de lenguaje (LLM)», «IA generativa», «emprendedores» y «emprendimiento». El enfoque metodológico implementado se fundamentó en la aplicación de análisis cuantitativos y cualitativos a una colección exhaustiva de datos, compuesta por 760 registros bibliográficos, de los cuales aproximadamente el 80 % respondieron a disciplinas académicas vinculadas a las ciencias de la información y la informática, el comercio, la gestión, el turismo y los servicios. El análisis de la muestra reveló que Zotero, el gestor bibliográfico, recopilaba 411 artículos en formato RIS relacionados con 351 libros o capítulos, de los cuales 357 eran documentos de acceso pago. La metodología de recuento exhaustivo ha puesto de manifiesto que las aplicaciones de la inteligencia artificial se centran en el modelo ChatGPT, la transformación digital, el marketing 5.0, la industria 4.0 y el análisis de mercados financieros, entre otras utilidades para la toma de decisiones. Se ha determinado que el número de estudios sobre estas herramientas ha experimentado un aumento significativo desde el lanzamiento público de ChatGPT el 30 de noviembre de 2022, lo que convirtió al año 2024 en el más prolífico respecto a este tipo de investigaciones.
Descargas
Citas
Ackley, D., Hinton, G., & Sejnowski, T. (1985). A learning algorithm for boltzmann machines. Cognitive Science, 9(1), 147-169. https://doi.org/10.1016/s0364-0213(85)80012-4
American Physical Society. (2024). APS congratulates 2024 Nobel Prize winners. American Physical Society. https://www.aps.org/about/news/2024/10/nobel-physics-2024-winners?_gl=15pq67s_gaNTk1MjQwNzMxLjE3MzMzMjQyNzY._ga_ZS5V2B2DR1*MTczOTA2ODg1Ny4xLjAuMTczOTA2ODg1Ny4wLjAuMTYyMzIyMDA2OQ
Baimukhamedova, A., & Baimukhamedov, M. (2022). Digital Transformation of Small and Medium Businesses. En Advances in electronic commerce (AEC) book series/Advances in electronic commerce series (pp. 19-43). https://doi.org/10.4018/978-1-6684-5727-6.ch002
Chen, Y., Li, L., Li, W., Guo, Q., Du, Z., & Xu, Z. (2022). AI computing systems: An Application Driven Perspective. Elsevier.
DeepSeek-Ai, Liu, A., Feng, B., Xue, B., Wang, B., Wu, B., Lu, C., Zhao, C., Deng, C., Zhang, C., Ruan, C., Dai, D., Guo, D., Yang, D., Chen, D., Ji, D., Li, E., Lin, F., Dai, F., . . . Pan, Z. (2024, 27 diciembre). DeepSeek-V3 Technical Report. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2412.19437v1
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal Of Business Research, 133, 285-296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
ElFarmawi, W. (2023). Leveraging Technology to Improve Business during and after the Pandemic. International Journal of Business Technology and Organizational Behavior (IJBTOB), 3(1), 40-50. https://doi.org/10.52218/ijbtob.v3i1.258
Ghobakhloo, M. (2019). Industry 4.0, digitization, and opportunities for sustainability. Journal Of Cleaner Production, 252, 119869. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119869
Gu, Y. (2023). Problems and Solutions of Quantitative Analysis in Financial Market. Highlights In Business Economics and Management, 21, 753-757. https://doi.org/10.54097/hbem.v21i.14757
Gunes, Y. C., & Cesur, T. (2024). The Diagnostic Performance of Large Language Models and General Radiologists in Thoracic Radiology Cases. Journal Of Thoracic Imaging. https://doi.org/10.1097/rti.0000000000000805
Haigh, T. (2024). Between the Booms: AI in Winter. Communications Of The ACM, 67(11), 18-23. https://doi.org/10.1145/3688379
Hider, P., & Coe, M. (2020). Disciplines in their organizational context: Mapping Australian faculty structures to the ASCED and ANZSRC fields of education and research. Australian Universities’ Review, 62(1), 10-17. http://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1244722.pdf
Hopfield, J. J. (1982). Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proceedings Of the National Academy of Sciences, 79(8), 2554-2558. https://doi.org/10.1073/pnas.79.8.2554
Huarote-Zegarra, R., Rojas-Escobar, I., & Vega-Luján, Y. (2019). IMPROVEMENT OF THE NEOCOGNITRON TRAINING STRATEGY. https://revista-dyna.com/dyna-newtech/index.php/dyna-newtech/article/view/76
Hwang, R., Wei, J., Cao, S., Hwang, C., Tang, X., Cao, T., & Yang, M. (2024). Pre-gated moe: An algorithm-system co-design for fast and scalable mixture-of-expert inference. In 2024 ACM/IEEE 51st Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA) (pp. 1018-1031). IEEE.
Ilyas, I. F., & Chu, X. (2019). Data cleaning. ACM Books.
Kirby, A. (2023). Exploratory Bibliometrics: Using VOSviewer as a Preliminary Research Tool. Publications, 11(1), 10. https://doi.org/10.3390/publications11010010
Kotler, P., Kartajaya, H., & Setiawan, I. (2021). Marketing 5.0: Technology for Humanity. https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/165964/marketing-5-0-technology-for-humanity.html
Kraus, S., Jones, P., Kailer, N., Weinmann, A., Chaparro-Banegas, N., & Roig-Tierno, N. (2021). Digital Transformation: An Overview of the Current State of the Art of Research. SAGE Open, 11(3). https://doi.org/10.1177/21582440211047576
Liu, A., Feng, B., Xue, B., Wang, B., Wu, B., Lu, C., Zhao, C., Deng, C., Zhang, C., Ruan, C., Dai, D., Guo, D., Yang, D., Chen, D., Ji, D., Li, E., Lin, F., Dai, F., . . . Pan, Z. (2024). DeepSeek-V3 Technical Report. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2412.19437v1
Nikam, K. (2015). Zotero Software for Effective Reference Management. Journal of Advancements in Library Sciences, 2(1): 36–47p.
OpenAI. (2022, 30 Noviembre). ChatGPT. OpenAI. https://openai.com/chatgpt
Pehlivan, C. N., Forgó, N., & Valcke, P. (2024). The EU Artificial Intelligence (AI) Act: A Commentary. Kluwer Law International B.V.
Pre-gated MoE: An Algorithm-System Co-Design for Fast and Scalable Mixture-of-Expert Inference. (2024, 29 junio). IEEE Conference Publication | IEEE Xplore. https://ieeexplore.ieee.org/document/10609634
Ray, P. P. (2023). ChatGPT: A comprehensive review on background, applications, key challenges, bias, ethics, limitations and future scope. Internet Of Things and Cyber-Physical Systems, 3, 121-154. https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2023.04.003
Romero, A. M. M. (2020). La brecha digital generacional. Temas Laborales: Revista Andaluza de Trabajo y Bienestar Social, 151, 77-93. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/7464144.pdf
Rosenblatt, F. (1958). The perception: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological Review, 65(6), 386-408. https://doi.org/10.1037/h0042519
Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533-536. https://doi.org/10.1038/323533a0
Rusydiana, A., Taqi, M., Firmansyah, I., Assalafiyah, A., & Kustiningsih, N. (2020). A Bibliometric Analysis of Islamic Accounting Research Indexed by Dimensions.ai. Digital Commons University of Nebraska - Lincoln. https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/4803/
Sedighi, M. (2016). Application of word co-occurrence analysis method in mapping of the scientific fields (case study: the field of Informetric). Library Review, 65(1/2), 52-64. https://doi.org/10.1108/lr-07-2015-0075
Turing, A. M. (1950). I.COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE. Mind, LIX (236), 433-460. https://doi.org/10.1093/mind/lix.236.433
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. arXiv (Cornell University), 30, 5998-6008. https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5
Watson, A., & Myhill, D. (2018). The Dartmouth Conference revisited. En Routledge eBooks (p. 241-253). https://doi.org/10.4324/9781351024464-19
Weizenbaum, J. (1966). ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications Of The ACM, 9(1), 36-45. https://doi.org/10.1145/365153.365168
Yang, Y., & Shieh, J. (2019). Bibliomining the Pareto Principle of Public Libraries. En Advances in intelligent systems and computing (pp. 132-140). https://doi.org/10.1007/978-3-030-30443-0_12
