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.
Índice de nivel de innovación: su aplicación en empresas de software de distintos tamaños
Innovation degree index: its application in software companies of different sizes
Romero, María del Carmen ⓘ Centro de Estudios en Administración (CEA), Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN), Tandil, Buenos Aires, Argentina
Álvarez, María Belén ⓘ CONICET, Centro de Estudios en Administración (CEA), Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN), Tandil, Buenos Aires, Argentina
Etcheverría, Silvina ⓘ Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN), Tandil, Buenos Aires, Argentina
Camio, María Isabel ⓘ Centro de Estudios en Administración (CEA), Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN), Tandil, Buenos Aires, Argentina
Resumen
En un entorno altamente competitivo y con productos y tecnología con ciclos de vida cortos, es fundamental para la industria del software gestionar la innovación en forma sistemática. Ello hace necesario contar con herramientas de análisis e intervención que permitan identificar las variables clave a tener en cuenta para la medición y mejora de los niveles de innovación. En trabajos anteriores se ha propuesto un modelo de medición de la innovación para el sector de software y servicios informáticos (SSI) que comprende dimensiones y variables a considerar en la formulación de un índice de nivel de innovación para el sector de software (INIs) a fin de reparar en la potencialidad innovadora de las empresas, definida por su capacidad de innovación. En el presente trabajo se propone presentar una alternativa para identificar la importancia de cada una de las variables dentro del modelo (a través del análisis de componentes principales), calcular el nivel de innovación en un grupo de 103 empresas de SSI y analizar este nivel en relación al tamaño de la empresa (micro, pequeño, mediano y grande). A partir del análisis realizado se brindan las ponderaciones a utilizar en la construcción del índice tomando como base la variabilidad que muestran en los datos. Los resultados indican que las empresas grandes presentan un mayor nivel medio de innovación, seguidas por las empresas medianas, luego por las pequeñas, y finalmente por las microempresas. Podría concluirse que, a mayor tamaño de empresa, mayor sería el nivel de innovación alcanzado.
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.
Romero, María del Carmen; Álvarez, María Belén; Etcheverría, Silvina (2020). Índice de nivel de innovación: su aplicación en empresas de software de distintos tamaños. Técnica Administrativa.19(2), 3. https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=190203
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