ISSN No. 2631-2743
U
NIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO
FACULTAD DE
CIENCIAS POLÍTICAS Y
ADMINISTRATIVAS
,
Diego M. Lara-Haro
dmlara.18@est.ucab.edu.ve
Universidad Católica Andrés Bello
(Caracas - Venezuela)
ORCID: 0000-0002-8282-4032
Elsi Negrete-Usuño
enegrete043@uta.edu.ec
Universidad Técnica de Ambato
(Ambato - Ecuador)
ORCID: 0009-0001-5017-432X
Josselyn Paredes-León
jparedes3629@uta.edu.ec
Universidad Técnica de Ambato
(Ambato - Ecuador)
ORCID: 0009-0002-5123-2541
María José Sánchez
msanchez8659@uta.edu.ec
Universidad Técnica de Ambato
(Ambato - Ecuador)
ORCID: 0000-0002-2813-7549
Recibido: 01/12/2024
Aceptado: 31/12/2024
LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL PARA
LA PREDICCIÓN DE
TENDENCIAS EN EL
COMERCIO GLOBAL: UN
ENFOQUE BIBLIOMÉTRICO
Y ANALÍTICO
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
FOR PREDICTING TRENDS
IN GLOBAL TRADE: A
BIBLIOMETRIC AND
ANALYTICAL APPROACH
DOI:
https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06
KAIRÓS, Vol. (8) No. 14, pp. 108-125, enero - junio 2025
ISSN No. 2631-2743
,
Resumen
Los estudios sobre la Inteligencia Articial (IA) en
el comercio global destacan cómo las tecnologías
avanzadas contribuyen a la optimización de
recursos económicos y la identicación de patrones
en los mercados. Este artículo analiza las tendencias
de las publicaciones académicas, para proporcionar
información sobre las producciones cientícas. Se
analizaron 384 documentos publicados entre 2018
y 2025 utilizando el software R Studio y el paquete
Bibliometrix, para identicar redes de colaboración,
autores clave y áreas temáticas predominantes. Los
resultados muestran un crecimiento del 876,92%
en la producción cientíca durante el periodo
analizado, predominando temas relacionados con
predicción, comercio global y sistemas inteligentes.
Además, se identicó a China y Noruega como los
países líderes en esta área.
Palabras clave: análisis bibliométrico,
inteligencia articial, comercio, economía.
Abstract
Studies on Articial Intelligence (AI) in global trade
highlight how advanced technologies contribute to
the optimization of economic resources and the
identication of patterns in markets. This article
analyzes trends in academic publications, to provide
insights into scientic productions. 384 papers
published between 2018 and 2025 were analyzed
using R Studio software and the Bibliometrix
package, to identify collaborative networks, key
authors, and predominant subject areas. The results
show a growth of 876.92% in scientic production
during the period analyzed, with topics related to
prediction, global trade and intelligent systems
predominating. In addition, China and Norway
were identied as the leading countries in this area.
Keywords: bibliometric analysis, articial
intelligence, trade, economy.
LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL PARA
LA PREDICCIÓN DE
TENDENCIAS EN EL
COMERCIO GLOBAL: UN
ENFOQUE BIBLIOMÉTRICO Y
ANALÍTICO
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
FOR PREDICTING TRENDS
IN GLOBAL TRADE: A
BIBLIOMETRIC AND
ANALYTICAL APPROACH
DOI:
https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06
KAIRÓS, Vol. (8) No. 14, pp. 108-125 enero - junio 2025
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06
110
Diego M. Lara-Haro, Elsi Negrete-Usuño, Josselyn Paredes-León, María José Sánchez
110
Introducción
En la actualidad la Inteligencia Articial (IA) es una herramienta que facilita actividades de
orden humano, proporcionando desventajas en el comercio internacional, pues en términos de
la oferta y la demanda, afecta las transacciones de bienes y servicios y con ello los precios de
estos.
La problemática subyace cuando, las políticas económicas de cada país, los impedimentos
comerciales, las disputas geopolíticas, catástrofes ambientales y crisis de salud generalizadas,
afectan el comercio global. Por ello, la importancia del estudio de la IA como herramienta
de solución que modele estos sistemas complejos, a través de redes neuronales y aprendizaje
automático, brindando así la oportunidad de superar barreras comerciales mediante, la
automatización de la logística y agilización de los procesos aduaneros.
En un mundo cada vez más virtual, instrumentos como la inteligencia articial se van adaptando
a esta generación y a las venideras. Las tecnologías digitales, el uso de los dispositivos derivados
de ellas, representan un cambio cultural y no es posible oponerse al avance y aplicaciones de
la IA, en los diferentes espacios en los que hace vida el ser humano. El hogar, el trabajo, la
educación, la política, la administración pública, la vida amorosa, entre otros, son territorios
colonizados por la lA y sus aplicaciones (Herrera-Ortiz et al., 2024). En ello, estriba adaptar
estos instrumentos, a la economía como área de estudio y como no, al comercio internacional.
Estudios recientes resaltan el creciente impacto de la inteligencia articial (IA) en el comercio
mundial y las tendencias empresariales, siendo herramienta de apoyo en la logística, agilizando
los procesos de internalización de las mercancías, interviniendo en la predicción de tendencias
en el comercio global. Esta herramienta está transformando diversos sectores, desde las
negociaciones comerciales predictivas y la jación de precios de las materias primas hasta la
medicina personalizada y la agricultura de precisión (Estevadeordal et al., 2018).
La aplicación de inteligencia articial representa la utilización de las tecnologías de información
y comunicación (Tics) y un avanzado algoritmo de software neuronal, que tiene la capacidad
de interpretar y emitir respuestas ecaces al pronóstico de fenómenos de orden económico.
Las tendencias clave en la aplicación de la IA incluyen las redes neuronales articiales, los
gemelos digitales, la Industria 4.0 y el aprendizaje profundo, con un enfoque en la conanza, la
seguridad y la atención (Anderson-Brayan et al., 2023).
Entre los benecios de la inteligencia articial, se encuentran el desempeño de funciones en
la conectividad de relaciones internacionales a través de la comunicación y la inuencia del
contenido emitido por esta. La IA también está inuyendo en la gestión de la comunicación,
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06 111
La Inteligencia Articial para la predicción de tendencias en el comercio global: un enfoque bibliométrico y analítico
111
lo que genera cambios en la gobernanza, la robotización, la co-creación de contenidos y las
consideraciones éticas (Túñez-López, 2021).
La información de primera mano es esencial para trazar un plan de negociación en el exterior
y nutrir la estadística del sistema informático de la IA, con el propósito de promover el estudio
del mercado en un panorama de probabilidades de éxito, como fracaso. Para las empresas,
comprender las tendencias del mercado es crucial, y se utilizan diversas metodologías para
analizar los patrones del comercio mundial e identicar tendencias de mercado sólidas para los
próximos años (Landeta-Bolaños & Cadena-Cortez, 2024). Estos avances sugieren que la IA,
guiada por una visión humanista renovada, puede contribuir a la integración regional predictiva
e inclusiva en América Latina y más allá.
En general, la IA está cambiando muchos aspectos de la vida cotidiana, política y económica
(Túñez-López, 2021), se dice incluso de una cuarta revolución industrial que incitará a que las
empresas evolucionen y redenan paradigmas de investigación. La IA es una rama perteneciente
al campo de las ciencias de la computación que propone metodologías y técnicas que buscan
el desarrollo de programas informáticos con distintas habilidades como aprender a razonar a
semejanza humana (Gálvez, 2024).
La IA es un campo interdisciplinario que se dedica a la construcción de programas informáticos
con capacidad para realizar labores inteligentes que se desarrollan a partir de estudiar el
comportamiento inteligente de las personas que incluyen: comprensión, percepción, resolución
de problemas y toma de decisiones, y hacer programas informáticos con capacidad para simular
las actividades cognitivas del hombre (Delia et al., 2024).
En los últimos años, el comercio internacional se ha visto altamente inuenciado por la
tecnología y la digitalización, lo que ha llevado a la incorporación de herramientas como la
inteligencia articial (IA) en el proceso de predicción recongurando parte de la estructura del
comercio global. La IA es una tecnología que permite a las computadoras realizar tareas que
requieren inteligencia humana, lo que ha llevado a su adopción en diversas áreas del comercio
internacional (Gómez, 2023).
Con lo acontecido, en la crisis sanitaria de 2019, se evidenció un aumento de transferencias de
bienes como de servicios de forma virtual, y he aquí el auge de las alternativas que brinda el
internet a través de plataformas web que dinamizan el intercambio de productos, evitando la
recesión del consumo.
La inteligencia articial en el ámbito empresarial es por tanto signicativa para la libre
competencia en un mundo cada vez más digitalizado. Potenciar la producción y dotar de estos
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06
112
Diego M. Lara-Haro, Elsi Negrete-Usuño, Josselyn Paredes-León, María José Sánchez
112
nuevos softwares, incrementan la ventaja de la empresa, ya que pueden sobrevivir o hasta
soportar choques externos como lo fue el connamiento en 2020 (Anderson-Brayan et al.,
2023). Por tanto, las empresas que manejan inteligencia articial trabajan en una red, que apoya
directamente del internet, softwares, sitios web, que tienen el n de mejorar el rendimiento de
cada empresa.
Además, la IA puede analizar datos, provenientes de una muestra de consumidores u ofertantes
de un producto en el mercado, de esta manera el algoritmo realiza un análisis de las preferencias
de cada individuo, y con base al estudio de mercado se enlazan las tendencias de compra hacia
el mismo producto, bien o servicio.
La implementación del modelo de Business Intelligence va más allá de solo adoptar tecnología
para análisis y control; implica el manejo ecaz de grandes volúmenes de datos para prever
escenarios y apoyar la planicación estratégica en las empresas. Este enfoque busca proporcionar
información precisa para minimizar riesgos y enfrentar cambios imprevistos, permitiendo una
respuesta exible a los eventos del mercado y garantizando la certeza en la toma de decisiones
gerenciales (Vera & Pico, 2024). De manera práctica, las empresas logran analizar que artículos
exportar o importar.
Para comprender la función de la IA, en el ámbito empresarial, es fundamental identicar
y abordar los retos y limitaciones que conlleva este proceso. Algunas de las principales
barreras a superar incluyen: la falta de datos de calidad, la resistencia cultural dentro de las
organizaciones y las preocupaciones relacionadas con la privacidad y la seguridad de los datos.
Unido a esto, existe un temor generalizado de que la IA pueda reemplazar a los trabajadores
humanos en el futuro. Sin embargo, se argumentan que estas tecnologías no buscan reemplazar
a los profesionales, sino más bien, complementar sus capacidades y habilidades.
La IA puede ayudar a los empleados a realizar tareas y cambiaría la forma en que se realizan
(Contreras & Olaya, 2024). La IA puede solucionar cuestiones de estudio de mercado y
tendencias en el comercio global, como también, ayudar a los colaboradores a resolver labores
prácticas en el desempeño de las actividades relacionadas con la producción.
El objetivo de la presente investigación es estudiar en profundidad las tendencias actuales de
los patrones de publicaciones académicas relacionadas con la IA en el ámbito de la gestión del
comercio exterior. Esto mejorará la comprensión de las tendencias imperantes en el comercio
global, promoverá la colaboración entre varias disciplinas de la economía, ampliando así el
panorama del enfoque de la investigación cientíca.
Mediante el análisis, la identicación y el examen de estos patrones, se aspira desempeñar un
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06 113
La Inteligencia Articial para la predicción de tendencias en el comercio global: un enfoque bibliométrico y analítico
113
papel fundamental en la formulación de estrategias que mejoren la generación y la difusión
del conocimiento en el ámbito de la ciencia económica y el comercio exterior. En este mapeo
cientíco se usó la base de datos extraída de Scopus, como también, se evaluó la calidad de
las publicaciones, el agrupamiento de documentos y autores en función del tema presentado,
empleando el paquete de R-studio (Bibliometrix).
Metodología
El análisis bibliométrico es una metodología que permite evaluar de manera sistemática
la producción cientíca a través de indicadores cuantitativos. Este enfoque tiene como
propósito identicar patrones, tendencias y dinámicas dentro de un campo de investigación,
proporcionando una visión global del estado del conocimiento en áreas especícas. El análisis
bibliométrico también facilita la comprensión de las redes de colaboración entre autores,
instituciones y países, así como la identicación de publicaciones, palabras clave y temáticas
más inuyentes (Duque et al., 2021).
Este método se centra en el estudio de las características bibliográcas de las publicaciones
cientícas, tales como el número de artículos publicados, la frecuencia de citaciones, las redes
de coautoría y los temas emergentes. De esta forma, permite establecer conexiones signicativas
entre las investigaciones, identicar vacíos de conocimiento y sugerir nuevas líneas de estudio
(Carreño e Ibáñez, 2023).
El mapeo cientíco, por su parte, complementa el análisis bibliométrico al representar
grácamente la estructura y dinámica de un campo de investigación. A través de técnicas como
la co-ocurrencia de palabras clave, la coautoría y la co-citación, permite visualizar cómo se
interrelacionan conceptos, autores y publicaciones claves en un área de conocimiento. Esto
resulta esencial para trazar la evolución de una disciplina y para identicar posibles vacíos en
el conocimiento o nuevas líneas de investigación (Aria & Cuccurullo, 2017).
Al aplicar esta metodología, se busca no solo sistematizar la literatura existente, sino también,
proporcionar información valiosa para investigadores y tomadores de decisiones interesados
en el impacto de la inteligencia articial en el comercio global. Esta metodología permite al
estudio explorar cómo la inteligencia articial ha sido utilizada para la predicción de tendencias
en el comercio global e identicar las investigaciones, autores e instituciones más relevantes,
así como las principales tendencias en esta temática.
Este enfoque permite comprender las dinámicas de producción cientíca, establecer relaciones
entre conceptos clave y visualizar la evolución de la temática en el tiempo. La base de
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06
114
Diego M. Lara-Haro, Elsi Negrete-Usuño, Josselyn Paredes-León, María José Sánchez
114
datos seleccionada para este estudio fue la base Scopus, reconocida por su amplia cobertura
multidisciplinaria y por ser una fuente conable de información cientíca actualizada. Los
datos se recopilaron utilizando la API de Scopus, lo que facilitó la exportación de publicaciones
relevantes del período 2018-2025. Este rango temporal fue elegido para capturar investigaciones
recientes que reejen las tendencias actuales y emergentes en el campo de la inteligencia
articial aplicada al comercio global.
Para garantizar la relevancia y la exhaustividad de los datos, se utilizaron las siguientes etiquetas:
1) información de citación, 2) información bibliográca, 3) resúmenes; 4) palabras clave.
Inicialmente, la búsqueda generó un total de 4.600 documentos relacionados con la temática.
Sin embargo, tras aplicar ltros especícos, como el nivel de citación, palabras clave relevantes
y acceso abierto, se seleccionaron 384 documentos para el análisis bibliométrico. Esta selección
priorizó artículos de acceso abierto, con el n de maximizar la accesibilidad y el alcance de la
información recopilada.
La ecuación de búsqueda empleada fue: “( articial AND intelligence AND prediction AND
trends ) OR ( machine AND learning AND global AND trade ) OR ( ai AND forecasting AND
global AND commerce ) OR ( intelligent AND systems AND prediction AND trade )”.
Los ltros utilizados incluyeron los años 2018 a 2025, el área temática de economía, econometría
y nanzas, y las palabras clave “inteligencia articial” y “econometría”. Estos criterios de
selección respondieron a la necesidad de focalizar la búsqueda en investigaciones recientes y
alineadas con el objetivo del estudio. El rango temporal fue elegido para reejar las tendencias
actuales y emergentes, mientras que el enfoque en economía y nancias aseguró que los
resultados estuvieran directamente relacionados con el análisis económico del comercio global.
Finalmente, las palabras clave especícas permitieron delimitar los documentos relevantes,
garantizando una recopilación exhaustiva y precisa de información.
El análisis bibliométrico se llevó a cabo utilizando la biblioteca Bibliometrix del lenguaje
de programación estadística R. El análisis bibliométrico resulta una herramienta fundamental
para comprender el estado actual del conocimiento en un campo determinado. En el caso de
este estudio, permite identicar cómo la inteligencia articial ha sido utilizada para abordar
desafíos en el comercio global, especialmente en la predicción de tendencias.
Además, proporciona una base sólida para entender las colaboraciones entre autores, países e
instituciones, así como para mapear la evolución de esta temática en el tiempo. Según Aria y
Cuccurullo (2017), Bibliometrix no solo permite realizar un análisis detallado de la literatura
académica, sino que también, ayuda a identicar tendencias temporales en la productividad
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06 115
La Inteligencia Articial para la predicción de tendencias en el comercio global: un enfoque bibliométrico y analítico
115
de los autores, lo que resulta fundamental para comprender la evolución de los campos de
investigación.
Estos enfoques bibliométricos han ganado relevancia en revisiones teóricas gracias a su
precisión técnica y su capacidad para realizar metaanálisis, facilitando la exploración de futuras
líneas de investigación con base en datos sólidos.
Resultados
Figura 1. Producción cientíca anual.
Nota. La gura representa el crecimiento anual de la producción cientíca.
Fuente: elaboración propia mediante el software R.
Acorde con el análisis que se visualiza en la gura 1 la producción cientíca dentro del campo
de la Inteligencia articial y el comercio global ha mostrado un crecimiento signicativo en los
últimos años. A partir de 2018, con solo 13 artículos publicados, el número de investigaciones
ha aumentado exponencialmente, alcanzando 127 publicaciones en 2024, lo que representa un
incremento notable en la tasa de crecimiento anual promedio.
Estos resultados reejan un crecimiento acumulado del 876.92% entre 2018 y 2024, lo que
evidencia un entorno académico dinámico y en expansión. Este aumento no solo evidencia el
interés global en la investigación en este campo, sino también, su impacto en la generación de
nuevas soluciones basadas en IA para enfrentar desafíos del comercio global.
Sin embargo, los datos preliminares de 2025 (con solo 5 artículos publicados) indican que esta
investigación se realiza a nales del año 2024 y existen muy pocas publicaciones registradas
en el año 2025.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06
116
Diego M. Lara-Haro, Elsi Negrete-Usuño, Josselyn Paredes-León, María José Sánchez
116
Figura 2. Tres fases. Relación entre los autores, el resumen y las palabras clave.
Fuente: elaboración propia mediante el software R.
La gura 2 muestra un análisis de las relaciones entre autores destacados, resúmenes y palabras
clave. Sobresalen términos relacionados con inteligencia articial, tales como “machine
learning”, “predicción”, “comercio global”, y “sistemas inteligentes”. Estas conexiones reejan
un enfoque interdisciplinario que combina elementos tecnológicos, económicos y comerciales.
Además, la prominencia de términos como “tendencias”, “optimización” y “algoritmos
predictivos” evidencia la intención de los autores de abordar problemas especícos del comercio
global mediante herramientas avanzadas de análisis de datos. Este patrón también sugiere
una colaboración activa entre investigadores que comparten un interés común en explorar
cómo la inteligencia articial puede optimizar procesos, reducir incertidumbre y fomentar la
competitividad en mercados globalizados.
Figura 3. Producción cientíca de los países
Fuente: elaboración propia mediante el software R.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06 117
La Inteligencia Articial para la predicción de tendencias en el comercio global: un enfoque bibliométrico y analítico
117
El análisis de la producción cientíca por países muestra que China con 324 artículos, India con
248 artículo y Estados Unidos con 127 artículos lideran en investigaciones relacionadas con la
IA aplicada al comercio global, reejando sus capacidades tecnológicas e inversión estratégica
en este campo. Australia con 35 publicaciones y Corea del Sur con 31 también destacan como
economías avanzadas que buscan mantenerse competitivas mediante la innovación, mientras
que países emergentes como Ecuador con 20, Brasil con 17 y Nigeria con 15 muestran un
interés creciente en aprovechar estas herramientas para abordar desafíos económicos y sociales.
La distribución relativamente equitativa entre países como Grecia, Francia y Tailandia (16-22
artículos) subraya el carácter global de esta investigación, con aplicaciones que trascienden las
fronteras nacionales.
Sin embargo, la menor participación de países como Chile, Colombia y México (3-7
artículos) evidencia la necesidad de fomentar la colaboración internacional y las inversiones
en investigación. Esto indica una concentración en las grandes economías, pero también
reejan un aumento en la inclusión de países en desarrollo, lo que subraya la importancia y la
accesibilidad global de la IA en la investigación contemporánea.
Figura 4. Países más citados
Fuente: elaboración propia mediante el software R.
El análisis bibliométrico determina que Noruega es el país que lidera con un total de 975 citas,
lo que demuestra su fuerte presencia en la investigación sobre este tema, con una impresionante
cifra promedio de citas por artículo de 487,5. Esto sugiere que los trabajos producidos en
Noruega no solo son abundantes, sino altamente inuyentes en la comunidad cientíca global.
Otros países como Hong Kong (363 citas, 72,6 de promedio por artículo), India (358 citas,
8,5 de promedio) y Reino Unido (328 citas, 65,6 de promedio) también muestran una fuerte
producción de investigaciones. Por otro lado, países en desarrollo de América Latina y África
presentan una baja cantidad de citas, este patrón resalta la desigualdad en la visibilidad y el
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06
118
Diego M. Lara-Haro, Elsi Negrete-Usuño, Josselyn Paredes-León, María José Sánchez
118
impacto de las investigaciones en función de la región.
Figura 5. Nube de palabras
Fuente: elaboración propia mediante el software R.
La síntesis de las palabras clave que se presenta en la gura 5 evidencia que las palabras más
utilizadas en las publicaciones de artículos en el campo de la IA y el comercio, se presentan
términos como aprendizaje automático, inteligencia articial y pronóstico que indican el
enfoque principal de las investigaciones en el uso de estas tecnologías para mejorar la precisión
en la predicción de tendencias y la toma de decisiones en mercados nancieros y comercio
internacional.
Figura 6. Mapa temático
Fuente: elaboración propia mediante el software R.
La gura 6 presenta un análisis que muestra los temas más destacados en los distintos grupos
que están relacionados con el avance de las tecnologías, como la IA, la economía global y el
comercio internacional. Estos temas indican una clara tendencia hacia la automatización, la
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06 119
La Inteligencia Articial para la predicción de tendencias en el comercio global: un enfoque bibliométrico y analítico
119
sostenibilidad y la globalización en diversas áreas de investigación y práctica.
Figura 7. Análisis de correspondencia múltiple
Fuente: elaboración propia mediante el software R.
De acuerdo con los resultados presentados en la gura 8 los términos relacionados con el
aprendizaje automático, IA, y análisis de datos están más concentrados en las primeras
dimensiones, lo que sugiere que estas áreas están estrechamente relacionadas con métodos de
predicción, regresión y modelado.
Conceptos de comercio, economía, y gestión empresarial se agrupan en torno a términos como
“comercio internacional” y “mercados nancieros”, lo que reeja una posible aplicación de
estas técnicas en el ámbito económico. Temas medioambientales y de sostenibilidad están
más alejados de las aplicaciones comerciales y tecnológicas, lo que indica que son áreas que
requieren un enfoque diferente o especializado.
Figura 8. Dendograma
Fuente: elaboración propia mediante el software R.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06
120
Diego M. Lara-Haro, Elsi Negrete-Usuño, Josselyn Paredes-León, María José Sánchez
120
La gura 9 muestra las redes de colaboración entre los autores analizados, evidenciando al
menos cuatro redes en las cuales se integran al menos 5 autores como Zhang, Chen, Li y Wang.
Figura 9. Red de colaboración
Fuente: elaboración propia mediante el software R.
Figura 10. Conexiones bibliográcas entre citaciones.
Fuente: elaboración propia mediante el software Connected papers.
La gura 10 revela una estructura colaborativa jerárquica con autores centrales como Zaharchuk
(2020) que conectan diferentes grupos de investigadores. Los subgrupos más densos muestran
equipos de trabajo consolidados, mientras que algunos nodos aislados sugieren autores con
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06 121
La Inteligencia Articial para la predicción de tendencias en el comercio global: un enfoque bibliométrico y analítico
121
menor participación en la red. La variación temporal y la distribución del tamaño de los nodos
sugieren cómo ha evolucionado la colaboración académica a lo largo del tiempo.
Discusión
Los hallazgos conrman que la IA se ha convertido en un pilar fundamental para la predicción
de tendencias y la optimización de procesos en contextos económicos globales, evidenciando
similitudes y diferencias clave en comparación con estudios recientes. El crecimiento
exponencial de las investigaciones sobre IA en comercio electrónico es una tendencia
ampliamente documentada. Boukrouh y Abdelah (2024) reportaron un aumento del 256,10%
en publicaciones relacionadas con la IA en comercio electrónico entre 2018 y 2022, destacando
al Reino Unido como el país más prolíco en este ámbito.
Este resultado guarda relación con los datos obtenidos en el análisis realizado, donde se observa
un incremento signicativo en el interés por implementar IA para predecir tendencias globales,
optimizar recomendaciones y personalizar experiencias.
Por otra parte, Frioui y Graa (2024) subrayan que China lidera en la producción y citas de
investigaciones, con autores destacados como Zhang y Hu. Dichos hallazgos se relacionan con
los resultados del presente estudio, ya que China aparece de manera recurrente en los nodos
principales de colaboración global, lo que conrma su liderazgo en el desarrollo de sistemas
predictivos basados en IA.
En lo que respecta a los temas más estudiados, la bibliometría de Bawack et al. (2022) reveló
que la investigación en IA aplicada al comercio electrónico se enfoca principalmente en
sistemas de recomendación, análisis de sentimientos, personalización y optimización. Este
hallazgo coincide con los resultados del análisis actual, en el cual, se destacan nodos claves
relacionados con algoritmos de predicción, minería de datos y análisis del comportamiento del
consumidor.
No obstante, este estudio aporta una perspectiva innovadora al enfocarse en el uso de la IA
para predecir tendencias macroeconómicas en el comercio global, un ámbito que ha sido
menos explorado en la literatura previa, la cual se ha concentrado mayormente en el comercio
electrónico a nivel microeconómico.
Una fortaleza importante del presente trabajo es su capacidad para integrar datos de colaboración
internacional y destacar las redes de autores y países líderes en IA y comercio global. Esta
integración proporciona una visión clara de los actores clave en la innovación y el desarrollo
tecnológico.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06
122
Diego M. Lara-Haro, Elsi Negrete-Usuño, Josselyn Paredes-León, María José Sánchez
122
En comparación con el estudio de Wulfert y Karger (2022), quienes analizaron plataformas
de comercio electrónico e identicaron cuatro clusters principales (modelos de negocio,
infraestructura, comercio social y características sociotécnicas), este análisis profundiza en las
interacciones y colaboraciones que impulsan la investigación global sobre IA en tendencias
comerciales.
Sin embargo, una limitación del estudio es la dependencia de fuentes bibliográcas especícas
y bases de datos limitadas, lo que podría llevar a la exclusión de investigaciones relevantes
publicadas en otros idiomas o regiones menos representadas, como África y América Latina.
Boukrouh y Abdelah (2024) sugieren que la integración de múltiples fuentes puede enriquecer
el análisis bibliométrico, lo que representa una oportunidad para futuras investigaciones.
Los resultados del estudio tienen implicaciones signicativas tanto para investigadores como
para profesionales del comercio global. Para la comunidad académica, el análisis resalta
áreas de oportunidad en la aplicación de la IA para predecir tendencias macroeconómicas,
que van más allá de las aplicaciones tradicionales en comercio electrónico. Los sistemas
predictivos basados en IA no solo mejoran la toma de decisiones en tiempo real, sino que
también, contribuyen a una planicación estratégica más eciente en cadenas de suministro y
exportaciones internacionales.
Por otro lado, las empresas pueden beneciarse de estos hallazgos al implementar IA para
anticiparse a las uctuaciones del mercado global, optimizar procesos logísticos y personalizar
estrategias de exportación. Tal como sugieren Bawack et al. (2022), la IA tiene el potencial
de transformar el comercio global al ofrecer soluciones basadas en datos precisos y análisis
predictivos robustos.
Conclusión
El crecimiento de la producción cientíca relacionada con la IA en el comercio global reeja
un interés creciente en la aplicación de tecnologías avanzadas para optimizar procesos
económicos y predecir tendencias en mercados altamente dinámicos. Los temas más frecuentes
en la literatura incluyen áreas como los sistemas de recomendación, la personalización de
experiencias, el análisis de comportamiento del consumidor y la optimización logística, lo que
pone en evidencia la versatilidad y el impacto de la IA en el comercio electrónico y global.
En este contexto, países como China y Noruega se destacan como líderes en la producción
cientíca y en redes de colaboración internacional. El liderazgo de China, identicado en
estudios recientes, se atribuye a un alto nivel de inversión en investigación y al creciente interés
por desarrollar sistemas predictivos basados en IA que transformen los procesos económicos.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06 123
La Inteligencia Articial para la predicción de tendencias en el comercio global: un enfoque bibliométrico y analítico
123
En contraste, regiones como América Latina y África muestran una participación limitada, lo
que resalta la necesidad de fortalecer la investigación en estas áreas geográcas para capturar
perspectivas diversas y abordar desafíos especícos del comercio global.
Los estudios analizados emplean metodologías avanzadas, como el análisis bibliométrico y
técnicas de minería de datos, para identicar las principales tendencias y autores destacados
en el campo. Se hace hincapié en palabras clave como predicción de tendencias, comercio
electrónico, optimización y sistemas de inteligencia articial, que representan las áreas de
mayor desarrollo y sugieren nuevas líneas de investigación con enfoques innovadores.
Se recomienda a los investigadores ampliar los estudios hacia aplicaciones macroeconómicas
de la IA, integrando diversas fuentes de datos y promoviendo la colaboración global. Además,
se sugiere fortalecer la investigación en regiones subrepresentadas, lo que no solo contribuirá al
conocimiento global, sino que también, permitirá identicar soluciones adaptadas a los desafíos
económicos y tecnológicos especícos de cada región. El desarrollo de estudios en esta línea
no solo generará impacto académico, sino que también ofrecerá herramientas prácticas para
empresas y gobiernos interesados en optimizar el comercio global mediante tecnologías de IA.
Declaración de contribución de autoría CRediT
Diego M. Lara-Haro: Supervisión, validación, recursos, redacción (revisión y edición), apoyo en la validación
del análisis de datos, responsable de la revisión crítica del marco teórico, supervisión del desarrollo metodológico
y revisión nal para garantizar la coherencia y claridad del artículo.
Elsi Negrete-Usuño: Conceptualización, investigación, redacción: borrador inicial, redacción (revisión y edición),
investigación bibliográca complementaria, desarrollo de los objetivos y planteamiento del problema.
Josselyn Paredes-León: Curación de datos, análisis formal, metodología, recursos, redacción: borrador original,
especícamente en la búsqueda de datos, análisis de los resultados, desarrollo metodológico, y redacción inicial
del borrador.
María José Sánchez: Curación de datos, redacción (revisión y edición).
Declaración de conictos de interés
Los autores declaran no tener ningún conicto de intereses.
Referencias
1. Anderson-Brayan, Y. G., Mendoza-Castillo, Á. L. L. F., Marlon Walter, V. P., & Grant
Ilich, L. F. (2023). Trends in the use of Articial Intelligence in Global Companies in the
period 2018-2023. A systematic review of the scientic literature. In Virtual Edition (Ed.),
Proceedings of the LACCEI international Multi-conference for Engineering, Education
and Technology. Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions.
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06
124
Diego M. Lara-Haro, Elsi Negrete-Usuño, Josselyn Paredes-León, María José Sánchez
124
https://doi.org/10.18687/LEIRD2023.1.1.203
2. Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science
mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975. https://doi.org/10.1016/j.
joi.2017.08.007
3. Bawack, R.E., Wamba, S.F., Carillo, K.D.A. et al. (2022). Articial intelligence in
E-Commerce: a bibliometric study and literature review. Electron Markets 32, 297–338.
https://doi.org/10.1007/s12525-022-00537-z
4. Boukrouh, I. y Abdelah, A. (2024). Articial intelligence applications in e-commerce: A
Bibliometric study from 1995 to 2023 using merged data sources. International Journal of
professional Business Review. 9(4), 1-25.
5. Carreño, I. & Ibáñez, M. E. (2023). Economía Circular en las áreas de gestión, negocios y
economía: un análisis bibliométrico. INNOVA Research Journal, 8(2), 129-154.
6. Contreras, F., & Olaya, J. C. (2024). Benecios de la implementación de la inteligencia
articial en la administración de empresas: una revisión sistemática. Impulso, Revista de
Administración, 4(8), 213–228. https://doi.org/10.59659/impulso.v.4i8.58
7. Delia, A., Rivera, T., & Díaz-Torres, L. A. (2024). Aplicaciones de la Inteligencia Articial
en los Modelos de Negocios Digitales. Recherches en Sciences de Gestion, 141(6), 67-88.
8. Duque, P., Meza, O. E., Giraldo, D., & Barreto, K. (2021). Economía Social y Economía
Solidaria: un análisis bibliométrico y revisión de literatura. Revesco: revista de estudios
cooperativos, (138), 187-212.
9. Estevadeordal, A., Béliz, G., Estévez, E., Ovanesso, A., & Plastino, E. (2018).
Algoritmolandia: inteligencia articial para una integración predictiva e inclusiva de
América Latina. Revista Integración & Comercio, 44.
10. Frioui, S., & Graa, A. (2024). Bibliometric Analysis of Articial Intelligence in the Scope
of E-Commerce: Trends and Progress over the Last Decade. Management and Economics
Review, 9(1), 5-24.
11. Gálvez, C. (2024). Scientic Map of Articial Intelligence in Communication (2004-
2024). European Public and Social Innovation Review, 9. https://doi.org/10.31637/
epsir-2024-947
KAIRÓS, revista de ciencias económicas, juridicas y administrativas, 8(14), pp. 108-125. Primer Semestre de 2025
(Ecuador). ISSN 2631-2743. DOI: https://doi.org/10.37135/kai.03.14.06 125
La Inteligencia Articial para la predicción de tendencias en el comercio global: un enfoque bibliométrico y analítico
125
12. Gómez, C. (2023). El uso de la inteligencia articial como herramienta efectiva en las
actividades del Comercio Internacional. Instituto Tecnológico Universitario de Formación,
5. https://doi.org/DOI:https://doi.org/10.34070
13. Herrera-Ortiz, J. J., Peña-Avilés, J. M., Herrera-Valdivieso, M. V., & Moreno-Morán,
D. X. (2024). La inteligencia articial y su impacto en la comunicación: recorrido y
perspectivas. Telos: Revista de Estudios Interdisciplinarios En Ciencias Sociales, 26(1),
278–296. https://doi.org/10.36390/telos261.18
14. Landeta Bolaños, D. N., & Cadena Cortez, S. J. (2024). Análisis de las Tendencias de
Mercado Internacional para el 2024, para una Mediana Empresa. Ciencia Latina Revista
Cientíca Multidisciplinar, 8(1), 5191–5215. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i1.9852
15. Rubio, S., & Escolano, R. A. (2001). El comercio electrónico y el futuro del canal de
distribución turístico. Investigaciones Europeas de Dirección y Economía de La Empresa,
7, 13–36.
16. Túñez-López, J. M. (2021). Trends and impact of articial intelligence in communication:
Cobotisation, gig economy, co-creation and governance. Fonseca Journal of
Communication, 22, 5–22. https://doi.org/10.14201/fjc-v22-25766
17. Vera, S., & Pico, S. (2024). Inteligencia articial en el desarrollo administrativo de la
Empresa Moderna. Revista Cientíca Arbitrada Multidisciplinaria PENTACIENCIAS,
6(2806–5794), 264–282.
18. Wulfert, T., & Karger, E. (2022). A bibliometric analysis of platform research in
e-commerce: Past, present, and future research agenda. Corporate Ownership & Control,
20(1), 185–200. https://doi.org/10.22495/cocv20i1art17
