Integración de la inteligencia artificial con big data para la toma de decisiones en las empresas: un estudio bibliométrico

• Yaranga Vite, Italo Paul ^[1] ; Olórtiga Cóndor, Lucio Wilfredo ^[1]
  1. [1] Universidad César Vallejo

     Universidad César Vallejo

     Provincia de Trujillo, Perú

     
• Localización: Revista InveCom, ISSN-e 2739-0063, Vol. 5, Nº. 4, 2025 (Ejemplar dedicado a: octubre-diciembre)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Integration of artificial intelligence with big data for decision making in companies: a bibliometric study
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• Resumen
  • español

    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.

  • English

    The objective of this research was to carry out an analysis of the bibliometric network in Scopus regarding the integration of artificial intelligence with big data for business decision-making, from 2014 to 2024. To do this, quantitative techniques and a bibliometric method were used. From the Scopus database, 126 documents were selected. It was identified that, between 2020 and 2024, the global volume of published data increased by 53.8 %. According to the data, scientific production in the United States increased at a faster rate (34.2%) compared to In addition, the scientific production of the United States presented the highest growth (34.2%) compared to other countries. Likewise, the most cited author was Kumar, A., with 205 citations, and the source with the highest number of publications was the Journal of Industrial Engineering and Engineering Management, with 11 articles. The findings show a significant advance in research on artificial intelligence and big data in the business field, reflected in thematic diversification, institutional support and collaboration between authors. It is concluded that this bibliometric study provides a basis for future research, highlighting the importance of delving into data processing and analytics systems, as well as the technological resources necessary to develop solutions that optimize business decision-making.