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.
Modelos de creación de conocimiento: una revisión teórica
Knowledge creation models: a theoretical review
Barradas Martínez, María del Rosario ⓘ Instituto de Ciencias Sociales y Humanidades,
Universidad Tecnológica de la Mixteca,
Huajuapan de León, Oaxaca, México
Rodríguez Lázaro, José ⓘ Instituto de Diseño, Universidad Tecnológica de la Mixteca,
Huajuapan de León, Oaxaca, México.
Resumen
La creación de conocimiento es un proceso dinámico que a través de la generación, desarrollo, implementación y explotación de nuevas ideas permite a las organizaciones lograr mejores resultados que su competencia, al proporcionar mayores fortalezas para crear valor económico e incrementar su capacidad para innovar. Las empresas buscan generar ventajas competitivas sostenibles y mantener su posición competitiva en el mercado, para ello deben crear ambientes propicios que fomenten el desarrollo de actividades de aprendizaje, integración y convivencia de sus integrantes para crear nuevo conocimiento. En este contexto, esta investigación presenta una revisión de la literatura sobre los modelos de creación de conocimiento en las organizaciones, dentro de los hallazgos se identificó que los modelos además de estar basados en la propuesta de Nonaka y Takeuchi presentan puntos en común como su enfoque en el aprendizaje, el trabajo en equipo, la comunicación y la creación de ambientes favorables para la creación de conocimiento e innovación, también se identificó que no todos los modelos reconocen la importancia de las tecnologías de la información en la creación de conocimiento ni la formación de equipos multidisciplinarios para el desarrollo de productos.
Palabras Clave:
conocimiento, proceso de creación de conocimiento, modelos de creación de conocimiento
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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.
Barradas Martínez, María del Rosario; Rodríguez Lázaro, José; (2021). Modelos de creación de conocimiento: una revisión teórica. Técnica Administrativa.20(1), 2. https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=200102
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