Habilidades en analítica digital como impulsoras de la investigación innovadora en IA: implicaciones para el desarrollo avanzado de talento
Objetivo: este estudio explora la relación entre el talento en ciencia de datos y la productividad de investigación en inteligencia artificial (IA), utilizando datos del Índice Global de IA 2023 para analizar cómo las habilidades en análisis de datos impulsan la innovación en IA. Metodología: a tra...
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Main Authors: | , |
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Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Universidad del Rosario
2025-02-01
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Series: | Universidad y Empresa |
Subjects: | |
Online Access: | https://revistas.urosario.edu.co/index.php/empresa/article/view/14464 |
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author | Juan David Corrales Liévano Juan Carlos Reyes Rojas |
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Objetivo: este estudio explora la relación entre el talento en ciencia de datos y la productividad de
investigación en inteligencia artificial (IA), utilizando datos del Índice Global de IA 2023 para analizar
cómo las habilidades en análisis de datos impulsan la innovación en IA. Metodología: a través de un
análisis comparativo en 44 países, se identificaron patrones significativos que subrayan la importancia
de las competencias avanzadas en ciencia de datos para el desarrollo y la innovación en IA. Resultados principales: los resultados destacan correlaciones claras entre la disponibilidad de talento en ciencia de datos y la calidad y cantidad de la producción de investigación en IA, lo que sugiere que fortalecer la educación y la formación en ciencia de datos es crucial para avanzar en el progreso tecnológico en este campo. Conclusiones: este artículo no solo proporciona evidencia empírica sobre el impacto del talento en ciencia de datos en la innovación en IA, sino que también ofrece recomendaciones para políticas y prácticas que pueden fomentar un ecosistema de IA más dinámico y productivo.
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institution | Kabale University |
issn | 2145-4558 |
language | English |
publishDate | 2025-02-01 |
publisher | Universidad del Rosario |
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series | Universidad y Empresa |
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