Primera instancia: Curación académica realizada por CyTA, según criterios de integridad científica, semántica y estructura académica (disponible a partir de 2024/07).
Segunda instancia: Curación asistida por inteligencia artificial (ChatGPT, desarrollada por OpenAI), mediante prompts especializados diseñados por CyTA. (disponible a partir de 2001/09)
Este protocolo implementa un modelo de revisión abierta, responsable y trazable, centrado en la formación, la transparencia y la accesibilidad del conocimiento.
En el desarrollo de sistemas de información para la gestión de los procesos de negocio de una organización es fundamental la separación entre la lógica del negocio y la lógica del sistema. El enfoque de reglas de negocios ayuda a lograr esta separación y por consiguiente una mejor arquitectura de software. Después de la fase de análisis y captura de las reglas de negocio, el modelado y su automatización son las fases más importantes en el desarrollo de este enfoque. Existen resultados investigativos que aportan variantes de modelados a partir de lenguajes conceptuales de representación, pero no existe un consenso en su automatización para los sistemas de gestión y motores de reglas de negocio. Las ontologías son una vía para la representación del conocimiento en cualquier dominio, su aplicación en los sistemas de información hacia la web semántica es cada vez más sólida. La conceptualización de las reglas de negocio, a partir de su definición ontológica, es una oportunidad para los analistas de negocio de expresar las reglas a su manera y automatizarlas sin necesidad de herramientas adicionales. En este trabajo se expone una extensión de la ontología para la notación del modelado o diagrama de procesos de negocio (BPMNO) de Object Management Group, para expresar o definir reglas de negocio, teniendo en cuenta sus tipos según las clasificaciones más comunes de autores del tema (formalizadas en este trabajo) y los principios para su validación, así como la estructura funcional del BPMNO.
Palabras Clave:
modelado conceptual, reglas de negocio, procesos de negocio
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Keyword:
conceptual modeling, business rules, business processes
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Curation
La curación es realizada aplicando una demarcación epistemológica, la cual permite valorar un trabajo científico para la web semántica - ⓘ
Inteligencia Artificial Generativa para usos académicos
📊 Análisis de tendencias en palabras clave
Las palabras clave de este artículo han sido analizadas a través de Google Trends, permitiendo visualizar su tendencia en los últimos cinco años. Esto facilita comprender su impacto en el ámbito científico y su relevancia en el tiempo.
Las palabras clave provienen de un enfoque estructurado basado en un thesauro temático, disciplinar y metodológico; disponible en: https://skos.um.es/unesco6/.
La integración con IA permitirá, en el siguiente paso, analizar la pertinencia de estas palabras clave en función de la literatura académica y el impacto en bases científicas.
Prompt sugerido para revisar el resumen
Para la curacción del resumen se ha establecido una longitud recomendada entre 150 y 250 palabras, y la siginete estructura: Contextualización, Intersticio, Propósito, Metodología, Resultados y Conclusiones; dado que la misma:
Facilita la comprensión: Presenta la información de manera secuencial y lógica.
Optimiza la indexación: Clarifica los elementos clave para motores de búsqueda y bases de datos.
Mejora la curación automática: Permite que una IA identifique cada parte con precisión.
Prompt sugerido para revisar la semántica del resumen
El siguiente prompt se centra en la curación semántica del resumen científico.
El objetivo es garantizar que el resumen capture la esencia del artículo y sea comprensible para la comunidad académica.
Este prompt conjuga con el prompt se complementa con el desarrollado para ChatGPT analizando, valorando y asistientdo, entre ambos, a la estructura y la semántica del trabajo.
Prestaremos especial atención a la claridad, la precisión y las relaciones entre los conceptos clave.
Prompt sugerido para curar el artículo con ChatGPT
Prompt sugerido para curar el artículo con Copilot
Prompt sugerido para curar la bibliografía
📖 La importancia de las referencias bibliográficas en la investigación
Las referencias bibliográficas no solo documentan la información utilizada, sino que reflejan la estructura filosófica y conceptual del estudio. Constituyen el andamiaje sobre el cual se construye el conocimiento, permitiendo:
🔹 Ubicar el estudio en su contexto dentro del campo científico.
🔹 Demostrar rigor académico, mostrando que el trabajo se basa en principios y teorías validadas.
🔹 Identificar tendencias y enfoques clave, revelando qué perspectivas guían la investigación.
🔹 Evitar el sesgo y la obsolescencia, asegurando que el conocimiento se base en fuentes actualizadas y diversas.
Por ello, analizar las referencias bibliográficas de un artículo permite:
📌 Determinar cuáles son las más influyentes dentro del documento.
📌 Evaluar la solidez teórica y metodológica del estudio.
📌 Identificar principios, teorías y enfoques clave en la disciplina.
🔍 Con esta herramienta, puedes obtener una selección optimizada de referencias destacadas, priorizando aquellas más relevantes por su frecuencia de citación, actualidad y relación con el tema central del documento.
Gomes Figueiredo, José ; Pereira Marín, Carlos Alberto; (2017). Extensión del BPMNO para el enfoque de reglas de negocio en el desarrollo de sistemas . Técnica Administrativa.16(4), 3. https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=160403
Contribución
La programaciónha basada en IA, para la estructuración semántica y mejora del contenido, ha sido desarrollada con la contribución y asistencia de ChatGPT
ChatGPT (2025). Representación estructurada en RDF/Turtle para la curación semántica de artículos científicos.OpenAI. Disponible en este enlace.
Microsoft Copilot 7 de febrero de 2025 Análisis de las categorías relevantes de la demarcación epistemológica según Mario Bunge