HTML
PDF
FLIP
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Esta revista está autorizada por una licencia de atribución Creative Commons (CC BY-NC-SA 4.0) Attribution-Non Commercial 4.0 International. Para las licencias CC, el principio es el de la libertad creativa. Este sistema complementa el derecho de autor sin oponerse a este, conscientes de su importancia en nuestra cultura. El contenido de los artículos es responsabilidad de cada autor y no compromete, de ninguna manera, a la revista o a la institución. Se permite la divulgación y reproducción de títulos, resúmenes y contenido total, con fines académicos, científicos, culturales, siempre y cuando, se cite la respectiva fuente. Esta obra no puede ser utilizada con fines comerciales.
La revista no cobra a los autores por la presentación o la publicación de sus artículos
Resumen
Para comprender los fenómenos económicos, la investigación económica tradicional se ha fundamentado, primordialmente, en análisis estadísticos y modelos matemáticos y econométricos. Sin embargo, el rápido avance de la inteligencia artificial en las últimas décadas, de la mano de la cuarta Revolución Industrial impulsada por el big-data, la computación en la nube, la impresión 3D, la ciberseguridad, el internet de las cosas, los sistemas integrados, la simulación, los robots, la realidad aumentada y, por último, pero no menos importante, la Inteligencia Artificial (IA), ha creado nuevas posibilidades y herramientas para los investigadores en temas relacionados con las ciencias económicas. El avance de las IA se consolida
rápidamente en los diferentes ámbitos de la vida económica, social, medioambiental e incluso política de los seres humanos. En particular, en el campo de la investigación se consolidan como herramientas avanzadas para desarrollar propuestas de investigación, procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones complejos y realizar predicciones más precisas. Estas capacidades han permitido a los economistas abordar los problemas económicos desde su vasta complejidad, a fin de formular resultados más objetivos y propuestas más precisas para su comprensión y abordaje eficiente, equitativo y eficaz.
Citas
Chomsky, N. (2023). Chomsky on ChatGPT, Education, Russia and the unvaccinated. Edukitchen. https://youtu.be/IgxzcOugvEI?si=Z4Ptov4NLirJksDV
Cotton, D. R., Cotton, P. A., & Reuben, J. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148
Hill-Yardin, E. L., Hutchinson, M. R., Laycock, R., & Spencer, S. J. (2023). A Chat(GPT) about the future of scientific publishing, Brain, Behavior, and Immunity, 110. https://doi.org/10.1016/j.bbi.2023.02.022.
Korinek, A. (2023). ‘DP17923 Language Models and Cognitive Automation for Economic Research´, CEPR Discussion Paper 17923. CEPR Press. https://cepr.org/publications/dp17923
Kuan Lo, C. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature. Education Sciences, 13(4), 410. MDPI AG. http://dx.doi.org/10.3390/educsci13040410
Manohar, N., & Prasad, S. S. (2023). Use of ChatGPT in academic publishing: A rare case of seronegative systemic lupus erythematosus in a patient with HIV infection. Cureus, 15(2), e34616. https://doi.org/10.7759/cureus.34616
O’Connor, S. (2023). ChatGPT, Open artificial intelligence platforms in nursing education: Tools for academic progress or abuse? Nurse Education in Practice, 66, 103537. https://doi.org/10.1016/j.nepr.2022.103537.
Citado por
