Implementación de la Inteligencia Artificial en la Investigación Científica de Universidades Públicas Bolivianas: Estrategias y Indicadores para el Avance Académico y Social
Implementation of Artificial Intelligence in Scientific Research of Bolivian Public Universities: Strategies and Indicators for Academic and Social AdvancementBarra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
El objetivo fue determinar indicadores clave para evaluar la integración de la IA en la investigación científica en las universidades públicas de Bolivia. Inicialmente, se llevó a cabo una investigación descriptiva que reveló la ausencia de una Unidad de Gestión de Conocimiento (UGC) en estas instituciones, lo que representa un obstáculo significativo para la efectiva administración del conocimiento académico. Posteriormente, el estudio se enmarcó en una metodología explorativa, guiada por la Teoría de la Complejidad de Edgar Morin, que proporciona un enfoque holístico y multidimensional para comprender y abordar la complejidad inherente en la implementación de tecnologías avanzadas como la IA. Se desarrolló un conjunto de indicadores integrales para medir el nivel de implementación de la IA, teniendo en cuenta no solo los recursos tecnológicos y la capacitación del personal académico, sino también los proyectos de investigación y las aplicaciones prácticas en la comunidad. El estudio concluye que la integración efectiva de la IA es fundamental para mantener la competitividad y sostenibilidad de las universidades, pero subraya que esta integración debe realizarse respetando y promoviendo el valor central del elemento humano en la creación y gestión del conocimiento.
The objective was to determine key indicators to evaluate the integration of AI in scientific research in public universities in Bolivia. Initially, a descriptive research was carried out that revealed the absence of a Knowledge Management Unit (KMU) in these institutions, which represents a significant obstacle to the effective administration of academic knowledge. Subsequently, the study was framed in an exploratory methodology, guided by Edgar Morin’s Theory of Complexity, which provides a holistic and multidimensional approach to understand and address the complexity inherent in the implementation of advanced technologies such as AI. A set of comprehensive indicators was developed to measure the level of AI implementation, taking into account not only technological resources and training of academic staff, but also research projects and practical applications in the community. The study concludes that the effective integration of AI is essential to maintain the competitiveness and sustainability of universities, but highlights that this integration must be carried out respecting and promoting the central value of the human element in the creation and management of knowledge.
Descargas
Detalles del artículo
Boisot, M. (1998). Knowledge Assets: Securing Competitive Advantage in the Information Economy. Oxford University Press.
Cross, R., & Prusak, L. (2002). The people who make organizations go – or stop: Social network analysis and the human capital advantage. Harvard Business Review, 80(6), 104-112.
Davenport, T. H., & Prusak, L. (1998). Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Harvard Business School Press.
Drucker, P. F. (1993). Post-Capitalist Society. HarperBusiness.
Drucker, P. F. (1999). Management Challenges for the 21st Century. Harper Business.
Edvinsson, L., & Malone, M. S. (1997). Intellectual Capital: Realizing Your Company’s True Value by Finding Its Hidden Brainpower. HarperBusiness.
Etzkowitz, H., & Leydesdorff, L. (2000). The dynamics of innovation: from National Systems and “Mode 2” to a Triple Helix of university–industry–government relations. Research Policy, 29(2), 109-123.
Ferrufino Joffré, R., & Zambrana Lizarazu, R. (2018). Explorando San Simón: Una mirada al pasado, el presente y nuestra proyección al futuro. Cochabamba: Universidad Mayor de San Simón (UMSS).
Hobbes, T. (1651). Leviathan.
Kant, I. (1781). Critique of Pure Reason.
Nelson, R. R. (1993). National Innovation Systems: A Comparative Analysis. Oxford University Press.
Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1999). La organización creadora de conocimiento. México, D. F.: Oxford.
Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford University Press.
Mintzberg, H. (1991). Diseño de organizaciones eficientes. Buenos Aires-Argentina: El Ateneo.
Mintzberg, H. (1979). The Structuring of Organizations: A Synthesis of the Research. Prentice-Hall.
Morin, E. (1992). Método IV Las ideas. Madrid: Cátedra.
Morin, E. (1994). Introducción al pensamiento complejo. Barcelona: Gedisa.
Ramírez Faúndez, J. (2003). Orígenes y determinación del conocimiento tácito como fundamento de valor. Gestión y estrategia, 95-107.
Senge, P. M. (2004). La Quinta Disciplina. Buenos Aires, Argentina: Ediciones Granica S.A.
Smith, A. (1994). La riqueza de las naciones. Madrid: Alianza.
Toffler, A., & Aparicio, R. (1991). El cambio del poder. Barcelona: Plaza y Janés.
Polanyi, M. (1966). The Tacit Dimension. University of Chicago Press.
Schumpeter, J. A. (1942). Capitalism, Socialism, and Democracy. Harper & Brothers.
Senge, P. M. (1990). The Fifth Discipline: The Art & Practice of The Learning Organization. Doubleday.
Sen, A. (1999). Development as Freedom. Alfred A. Knopf.
Smith, A. (1776). An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations.
Rogers, E. M. (2003). Diffusion of Innovations (5th ed.). Free Press.
Winner, L. (1986). The Whale and the Reactor: A Search for Limits in an Age of High Technology. University of Chicago Press.