Análisis cienciométrico de la relación entre inteligencia artificial eingeniería de datos: tendencias, colaboración y evolución. - Britto Berrocal, Angelo José; Cordoba Rizo, Delcides Miguel (Interfaces, 2025)
La ingeniería de datos se ha convertido en un paso fundamental para la inteligencia artificial (IA)porque la calidad del entrenamiento depende de la calidad de los datos. Esta conexión temática esrelativamente nueva y la literatura sobre el tema está bastante dispersa. Por lo tanto, el propósito deesta revisión es identificar los principales aportes en esta área mediante la aplicación del algoritmodel Árbol de la Ciencia. Este algoritmo procesa los resultados de consultas de Scopus y Web ofScience para clasificar los artículos en raíz, tronco y ramas. El principal resultado del estudio fue laidentificación de tres áreas emergentes. El primero se centra en el uso de la IA para analizar y mejorardatos científicos complejos, haciendo hincapié en la resolución de desafíos de optimizaciónespecíficos. El segundo aborda la implementación práctica de la IA, abordando cuestiones como lalimpieza de datos y la mejora de la eficiencia operativa. El tercero destaca el desarrollo de la IA desdesu creación hasta su mantenimiento una vez implementada, aprovechando la ingeniería de datos comoherramienta clave para mejorar la formación y el rendimiento de la IA. Estos hallazgos son dignos demención porque arrojan luz sobre el uso actual de aplicaciones de IA para optimizar procesos endiversos sectores. La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos rápidamente mejora laeficiencia y acelera la toma de decisiones en sectores como la salud, la industria y la ciberseguridad.Esto permite diagnósticos personalizados, optimización de procesos y respuestas inmediatas a lasamenazas. Sin embargo, es importante enfatizar que estos beneficios dependen de la calidad de losdatos y de la adecuada implementación de sistemas de análisis, que aseguren un procesamientoefectivo y resultados confiables.