La inteligencia artificial en la gestión social: Una revisión sistemática

• Jaime Gabriel Castilla Barraza ^[1]
  1. [1] Universidad César Vallejo

     Universidad César Vallejo

     Provincia de Trujillo, Perú

     
• Localización: UCV - SCIENTIA, ISSN 2077-172X, ISSN-e 2410-891X, Vol. 15, Nº. 2, 2023, págs. 74-80
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Artificial intelligence in social management: A systematic review
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• Resumen
  • español

    El presente artículo tuvo como objetivo analizar el estado actual de las publicaciones científicas en torno a las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en la gestión social. La metodología consistió en una revisión sistemática de la literatura en la base de datos SCOPUS. Los resultados muestran que la IA se está aplicando en áreas como evaluación de elegibilidad, asignación de recursos y predicción de impactos, pero la mayoría de las aplicaciones están en etapa piloto. El mapa de coocurrencia generado en R revela vínculos entre IA, interacción humano-computadora, robótica, gestión de información y big data. Como conclusión, se tiene que la IA tiene potencial para mejorar la gestión social, pero conlleva riesgos éticos, pues se necesitan enfoques participativos e interdisciplinarios para un diseño ético de la IA, garantizando que refuerce los valores de la gestión social.

  • English

    The present article aimed to analyze the current state of scientific publications regarding applications of artificial intelligence (IA) in social management. The methodology consisted of a systematic review of the literature in the SCOPUS database. The results show that AI is being applied in areas such as eligibility assessment, resource allocation and impact prediction, but most applications are at the pilot stage. The co-occurrence map generated in R reveals links between AI, human-computer interaction, robotics, information management and big data. In conclusion, AI has the potential to improve social management but carries ethical risks, as participatory and interdisciplinary approaches are needed for an ethical design of AI, ensuring that it reinforces the values of social management.