Los resultados de este estudio examinan la implementación estratégica de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) en los procesos de difusión científica dentro de los dominios de la Ingeniería y la Administración de Negocios. El objetivo principal fue analizar la efectividad de diversas herramientas de IA para optimizar la diseminación, accesibilidad y comprensión del conocimiento científico entre académicos, profesionales y estudiantes. La metodología adoptó un enfoque mixto secuencial, combinando análisis cuantitativos de métricas de difusión (n=427) con entrevistas semiestructuradas a investigadores y gestores de conocimiento (n=38), además de un estudio longitudinal de implementación en una institución académica. Los resultados evidenciaron que la integración de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural incrementó significativamente la precisión en la clasificación temática de publicaciones científicas (p<0.01), mientras que los sistemas de recomendación basados en aprendizaje profundo aumentaron en un 47% el alcance interdisciplinario de los artículos técnicos. Adicionalmente, las plataformas de visualización de datos potenciadas por IA demostraron facilitar la interpretación de información compleja, reduciendo en un 38% el tiempo de comprensión para públicos no especializados. Se identificaron como principales desafíos la necesidad de adaptar los modelos de IA a las particularidades epistemológicas de cada disciplina y la resistencia institucional ante la automatización de procesos editoriales tradicionales. El estudio concluye que la implementación de tecnologías de IA en la difusión científica representa una oportunidad significativa para democratizar el acceso al conocimiento especializado, aunque requiere una cuidadosa consideración de aspectos éticos y metodológicos para preservar la integridad del discurso académico.

Palabras clave: difusión científica e IA; IA para apropiación del conocimiento; comunicación de la ciencia integrando IA; transferencia de conocimiento.

• Mgtr. Fanny Avella Forero
• Ing. Juan Sebastián Rodríguez Avella