IA aplicada a la academia y la empresa
The volume AI in academia and business presents an interdisciplinary analysis of the integration of artificial intelligence across key domains such as scientific research, education, and digital marketing; this work brings together four chapters that examine the impact of these technologies from tec...
Gorde:
| Egile Nagusiak: | , , , |
|---|---|
| Formatua: | Online |
| Hizkuntza: | gaztelania |
| Argitaratua: |
Editorial Unión Científica
2026
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| Gaiak: | |
| Sarrera elektronikoa: | https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/176352 |
| Etiketak: |
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| _version_ | 1869525995419074560 |
|---|---|
| author | Ávalos Espinoza, Daniela Paola Ribadeneira Zapata, Carlos Napoleón Camacho Arellano, Wilter Rodolfo Viscarra Armijos, Charles Paul |
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| author_facet | Ávalos Espinoza, Daniela Paola Ribadeneira Zapata, Carlos Napoleón Camacho Arellano, Wilter Rodolfo Viscarra Armijos, Charles Paul |
| author_sort | Ávalos Espinoza, Daniela Paola |
| collection | Directory of Open Access Books |
| description | The volume AI in academia and business presents an interdisciplinary analysis of the integration of artificial intelligence across key domains such as scientific research, education, and digital marketing; this work brings together four chapters that examine the impact of these technologies from technical, pedagogical, ethical, and social perspectives. In this context, the purpose of the volume is to analyze how artificial intelligence reshapes knowledge production processes, teaching-learning dynamics, and the understanding of consumer behavior in contemporary digital environments. The overall methodology is based on systematic reviews of scientific literature following PRISMA 2020 guidelines, enabling the identification, selection, and analysis of empirical evidence published between 2020 and 2025 in indexed databases; this approach ensures methodological rigor, transparency, and validity in the synthesis of findings. Through thematic analysis, categories are structured around the automation of research processes, personalized learning, consumer behavior analytics, and the ethical challenges associated with the use of intelligent technologies. The findings demonstrate that artificial intelligence enhances efficiency in scientific production, improves educational outcomes through adaptive systems, and transforms marketing strategies through personalization and predictive decision-making; however, risks related to ethics, privacy, information quality, and the digital divide are also identified. Consequently, the volume concludes that artificial intelligence constitutes a strategic axis of social transformation, whose implementation requires a critical, regulated, and human-centered approach. |
| format | Online |
| id | doab-20.500.12854ir-176352 |
| institution | Directory of Open Access Books |
| language | spa |
| publishDate | 2026 |
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| publishDateSort | 2026 |
| publisher | Editorial Unión Científica |
| publisherStr | Editorial Unión Científica |
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| spelling | doab-20.500.12854ir-1763522026-05-12T12:57:42Z IA aplicada a la academia y la empresa Ávalos Espinoza, Daniela Paola Ribadeneira Zapata, Carlos Napoleón Camacho Arellano, Wilter Rodolfo Viscarra Armijos, Charles Paul Olivero Sánchez, Félix Rafael educación ética inteligencia artificial investigación científica marketing digital thema EDItEUR::K Economics, Finance, Business and Management thema EDItEUR::4 Educational purpose qualifiers The volume AI in academia and business presents an interdisciplinary analysis of the integration of artificial intelligence across key domains such as scientific research, education, and digital marketing; this work brings together four chapters that examine the impact of these technologies from technical, pedagogical, ethical, and social perspectives. In this context, the purpose of the volume is to analyze how artificial intelligence reshapes knowledge production processes, teaching-learning dynamics, and the understanding of consumer behavior in contemporary digital environments. The overall methodology is based on systematic reviews of scientific literature following PRISMA 2020 guidelines, enabling the identification, selection, and analysis of empirical evidence published between 2020 and 2025 in indexed databases; this approach ensures methodological rigor, transparency, and validity in the synthesis of findings. Through thematic analysis, categories are structured around the automation of research processes, personalized learning, consumer behavior analytics, and the ethical challenges associated with the use of intelligent technologies. The findings demonstrate that artificial intelligence enhances efficiency in scientific production, improves educational outcomes through adaptive systems, and transforms marketing strategies through personalization and predictive decision-making; however, risks related to ethics, privacy, information quality, and the digital divide are also identified. Consequently, the volume concludes that artificial intelligence constitutes a strategic axis of social transformation, whose implementation requires a critical, regulated, and human-centered approach. Published El volumen IA aplicada a la academia y la empresa presenta un análisis interdisciplinario de la integración de la inteligencia artificial en ámbitos clave como la investigación científica, la educación y el marketing digital; esta obra reúne cuatro capítulos que examinan el impacto de estas tecnologías desde perspectivas técnicas, pedagógicas, éticas y sociales. En este contexto, el objetivo del volumen es analizar cómo la inteligencia artificial transforma los procesos de producción de conocimiento, las dinámicas de enseñanza-aprendizaje y la comprensión del comportamiento de los consumidores en los entornos digitales contemporáneos. La metodología general se basa en revisiones sistemáticas de la literatura científica siguiendo las directrices PRISMA 2020, lo que permite la identificación, selección y análisis de la evidencia empírica publicada entre 2020 y 2025 en bases de datos indexadas; este enfoque garantiza el rigor metodológico, la transparencia y la validez en la síntesis de los resultados. Mediante el análisis temático, las categorías se estructuran en torno a la automatización de los procesos de investigación, el aprendizaje personalizado, el análisis del comportamiento de los consumidores y los retos éticos asociados al uso de tecnologías inteligentes. Los resultados muestran que la inteligencia artificial aumenta la eficiencia en la producción científica, mejora los resultados educativos a través de sistemas adaptativos y transforma las estrategias de marketing mediante la personalización y la toma de decisiones predictiva; sin embargo, también se identifican riesgos relacionados con la ética, la privacidad, la calidad de la información y la brecha digital. En consecuencia, el volumen concluye que la inteligencia artificial constituye un eje estratégico de transformación social, cuya implementación requiere un enfoque crítico, regulado y centrado en el ser humano. 2026-05-12T12:57:39Z 2026-05-12T12:57:39Z 2026-05-01 book 978-9942-7391-8-6 https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/176352 spa Mercado, Tecnología y Ciudadanía application/pdf Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International https://libros.editorialunioncientifica.com/index.php/EUC/catalog/series/MTyC https://libros.editorialunioncientifica.com/index.php/EUC/catalog/book/14 Editorial Unión Científica 10.63804/mtc.v2i2 El volumen IA aplicada a la academia y la empresa presenta un análisis interdisciplinario de la integración de la inteligencia artificial en ámbitos clave como la investigación científica, la educación y el marketing digital; esta obra reúne cuatro capítulos que examinan el impacto de estas tecnologías desde perspectivas técnicas, pedagógicas, éticas y sociales. En este contexto, el objetivo del volumen es analizar cómo la inteligencia artificial transforma los procesos de producción de conocimiento, las dinámicas de enseñanza-aprendizaje y la comprensión del comportamiento de los consumidores en los entornos digitales contemporáneos. La metodología general se basa en revisiones sistemáticas de la literatura científica siguiendo las directrices PRISMA 2020, lo que permite la identificación, selección y análisis de la evidencia empírica publicada entre 2020 y 2025 en bases de datos indexadas; este enfoque garantiza el rigor metodológico, la transparencia y la validez en la síntesis de los resultados. Mediante el análisis temático, las categorías se estructuran en torno a la automatización de los procesos de investigación, el aprendizaje personalizado, el análisis del comportamiento de los consumidores y los retos éticos asociados al uso de tecnologías inteligentes. Los resultados muestran que la inteligencia artificial aumenta la eficiencia en la producción científica, mejora los resultados educativos a través de sistemas adaptativos y transforma las estrategias de marketing mediante la personalización y la toma de decisiones predictiva; sin embargo, también se identifican riesgos relacionados con la ética, la privacidad, la calidad de la información y la brecha digital. En consecuencia, el volumen concluye que la inteligencia artificial constituye un eje estratégico de transformación social, cuya implementación requiere un enfoque crítico, regulado y centrado en el ser humano. 10.63804/mtc.v2i2 ff5c9888-33db-4bee-8d72-6905f8b73ede 978-9942-7391-8-6 3103-117X 108 Ambato, Ecuador open access |
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