Tendencias investigativas en el uso de técnicas de inteligencia artificial en la investigación científica

Abstract

La inteligencia artificial (IA) ha transformado la investigación científica en la última década. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos ha revolucionado áreas como las ciencias naturales y sociales, permitiendo la identificación de patrones, la generación de predicciones, y la creación de nuevos modelos teóricos y metodológicos. Sin embargo, su implementación enfrenta desafíos significativos, como la ausencia de un enfoque sistemático y estandarizado. El objetivo de esta investigación es examinar las tendencias investigativas en el campo. La metodología abarca las bases de datos de Scopus y Web Of Science. Los resultados revelan un crecimiento polinomial cúbico con los años 2023 y 2022 como los más relevantes. Los referentes temáticos fueron los autores Liu y Zhang, las revistas Innovation con Cognition y los países Estados Unidos y China. En la evolución temática se pasó de investigar sobre Scientific study of language a ChatGPT y Remote research, las palabras emergentes y crecientes fueron Generative AI, Scientific Integrity y ChatGPT. Se sugiere profundizar en los conceptos clave para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial en la investigación científica. Las conclusiones proporcionan una visión completa del estado actual y sugieren áreas prometedoras para estudios futuros.

Artificial intelligence (AI) has transformed scientific research in the last decade. Its ability to process large volumes of data has revolutionized areas such as the natural and social sciences, allowing the identification of patterns, the generation of predictions, and the creation of new theoretical and methodological models. However, its implementation faces significant challenges, such as the absence of a systematic and standardized approach. The objective of this research is to examine research trends in the field. The methodology encompasses a search of the Scopus and Web Of Science databases. The results reveal a cubic polynomial growth with the years 2023 and 2022 as the most relevant, the thematic referents were the authors Liu and Zhang, the journals Innovation with Cognition and the countries United States and China. In the thematic evolution from research on Scientific study of language to ChatGPT and Remote research, the emerging and growing words were Generative AI, Scientific Integrity and ChatGPT. It is suggested to deepen the key concepts to meet the challenges and take advantage of the opportunities offered by artificial intelligence in scientific research. The conclusions provide a comprehensive overview of the current state of the art and suggest promising areas for future studies.