Resumen
Este artículo muestra cómo cada avance tecnológico, desde la imprenta hasta la era digital, ha redefinido cómo se crea, comparte y se aplica el saber. Esto se da por medio por entender que cada época superó sus propias limitaciones con herramientas innovadoras, comenzando por cómo la imprenta democratizó el conocimiento, la industrialización optimizó procesos, y las tecnologías digitales lo expandieron globalmente. Hoy, la IA y el Big Data están revolucionando este campo, pero también plantean desafíos con relación a cómo evitar la brecha digital o la obsolescencia rápida del conocimiento. Se realiza una revisión bibliográfica, apoyada en estudios que permiten identificar cómo se está revolucionando el saber. Se concluye que para aprovechar al máximo esta era digital, se necesita estrategias flexibles. Debido a ello, invertir en tecnologías inteligentes y fomentar una cultura de aprendizaje continuo son pasos esenciales. El reto no es solo adoptar herramientas, sino adaptarse a un mundo donde el conocimiento evoluciona a velocidad vertiginosa.
Citas
Carrillo-Punina, Á. P. (2018). Globalización: Revolución industrial y sociedad de la información. Ciencia, 19, n.o 2. https://doi.org/10.24133/ciencia.v19i2.535
Caruccio, M. (2024). Design of a Knowledge Sharing Platform - The Case of Engineering S.p.a.: TrustEng [Tesi di laurea]. https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/31257/
De Toni. (2011). Ford Case Study: The Network Evolution from Extended Enterprise to Virtual Enterprise. En International Operations Management. Routledge.
Del Do, A. M., Villagra, N. A., & Pandolfi, D. R. (2023). Desafíos de la Transformación Digital en las PYMES. Informe Científico Técnico UNPA, 15(1), 200-229. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8901467
Elshaboury, N., & AlMetwaly, W. M. (2023). Modeling construction and demolition waste quantities in Tanta City, Egypt: A synergistic approach of remote sensing, geographic information system, and hybrid fuzzy neural networks. Environmental Science and Pollution Research, 30(48), 106533-106548. https://doi.org/10.1007/s11356-023-29735-8
Finquelievich, S. (2016). I-Polis: Ciudades en la era de Internet. Diseño. https://ri.conicet.gov.ar/handle/11336/108413
Guijosa, C. (2019, julio 15). Amazon capacitará en tecnología a 100 mil empleados rumbo al 2025. Observatorio / Instituto para el Futuro de la Educación. https://observatorio.tec.mx/amazon-capacitar-en-tecnologia-a-100-mil-empleados-rumbo-al-2025/
Jiménez Jacinto, J. F. (2019). Gutenberg 2.0: Desde la imprenta a la inteligencia artificial. Herramientas digitales para comunicadores, 2019, ISBN 978-84-948252-6-2, págs. 126-128, 126-128. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9636816
Kishorre Annanth, V., Abinash, M., & Rao, L. B. (2021). Intelligent manufacturing in the context of industry 4.0: A case study of siemens industry. Journal of Physics: Conference Series, 1969(1), 012019. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1969/1/012019
Labrador-Ballestero, L. (2025). IA como disrupción educativa: Un nuevo panorama paras las universidades latinoamericanas. Scientia Iter, 1(1), Article 1. https://doi.org/10.70452/scientiaiter11.3
Ladislava Knihová, Š. H. (2019). Digital Entrepreneurship: Reskilling and Upskilling with Mobile Massive Open Online Courses. En Innovation Management, Entrepreneurship and Sustainability (IMES 2019). Proceedings of the 7th International Conference Innovation Management, Entrepreneurship and Sustainability (IMES 2019) (pp. 319-333). Vysoká škola ekonomická v Praze. https://www.ceeol.com/search/chapter-detail?id=784360
Latha, Y. M., & Rao, B. S. (2024). Amazon product recommendation system based on a modified convolutional neural network. ETRI Journal, 46(4), 633-647. https://doi.org/10.4218/etrij.2023-0162
Malik, M. A., & Amjad, A. I. (2025). AI vs AI: How effective are Turnitin, ZeroGPT, GPTZero, and Writer AI in detecting text generated by ChatGPT, Perplexity, and Gemini? Journal of Applied Learning and Teaching, 8(1), Article 1. https://doi.org/10.37074/jalt.2025.8.1.9
Manzi, L. M., Cabrera, R., Calomino, E. A., & Iamarino, M. L. (2021). Pequeñas cosas, grandes problemas. Análisis de hallazgos de dimensiones reducidas en el Mediterráneo oriental antiguo. Revista de historia (Concepción), 28(1), 598-624. https://doi.org/10.29393/rh28-22pclm40022
Nucci, D., Santangelo, O. E., Nardi, M., Provenzano, S., & Gianfredi, V. (2021). Wikipedia, Google Trends and Diet: Assessment of Temporal Trends in the Internet Users’ Searches in Italy before and during COVID-19 Pandemic. Nutrients, 13(11), 3683. https://doi.org/10.3390/nu13113683
Párraga Sánchez, C. A. (2023). Análisis comparativo de los sistemas de gestión de base de datos Mysql Y Oracle. [bachelorThesis, Babahoyo: UTB-FAFI. 2023]. http://dspace.utb.edu.ec/handle/49000/15036
Pérez, C. P., & Perdomo, B. (2024). Inteligencia Artificial en comunicación: Una revisión bibliométrica en Web of Science. Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información, 38(99), Article 99. https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2024.99.58882
PricewaterhouseCoopers. (2024). La inteligencia artificial está impulsando cambios más acelerados en determinadas áreas del mundo empresarial, ocasionando el deterioro de otras. https://www.pwc.com/ia/es/prensa/prensa-2024/La-inteligencia-artificial-esta-impulsando-cambios-mas-acelerados.html
PROMPERÚ. (2023). PROMPERÚ capacitó a más de 2 000 pymes en comercio electrónico. https://www.gob.pe/institucion/promperu/noticias/856118-promperu-capacito-a-mas-de-2-000-pymes-en-comercio-electronico
Psico-smart. (2024). Uso de la inteligencia artificial en la recolección y análisis de datos sobre el clima laboral. https://psico-smart.com/articulos/articulo-uso-de-la-inteligencia-artificial-en-la-recoleccion-y-analisis-de-datos-sobre-el-clima-laboral-170665?utm_source=chatgpt.com
Quispe Alcarraz, E. (2021). Gestión del conocimiento e innovación organizacional en los docentes de la Universidad Nacional Federico Villarreal. http://repositorio.up.edu.pe/handle/11354/3095
Rane, N. (2024). Role and challenges of ChatGPT, Gemini, and similar generative artificial intelligence in human resource management. Studies in Economics and Business Relations, 5(1), Article 1. https://doi.org/10.48185/sebr.v5i1.1001
Roda Segarra, J. (2023). La investigación bibliométrica en historia de la educación. Situación actual, desarrollo de bases de datos específicas y propuestas desde la inteligencia artificial. https://hdl.handle.net/10550/85515
Ross, C. (2018). La supercomputadora Watson de IBM recomendó tratamientos contra el cáncer “inseguros e incorrectos”, muestran los documentos internos. Statnews. https://www.saludyfarmacos.org/lang/es/boletin-farmacos/boletines/nov201804/20_la
Teruel Gutiérrez, R. (2021). Aplicaciones de big data geoespacial en el análisis de los nuevos modelos de mercado: Análisis en el sector de alojamientos turísticos (p. 1) [Http://purl.org/dc/dcmitype/Text, Universidad Politécnica de Cartagena]. https://dialnet.unirioja.es/servlet/tesis?codigo=305119
Velasco, L. (2021). La Agenda Digital 2025 y el reto de la digitalización en España. | EBSCOhost (Número 141, p. 13). https://openurl.ebsco.com/contentitem/gcd:152457781?sid=ebsco:plink:crawler&id=ebsco:gcd:152457781
Velduque Ballarín, M. J. (2011). El origen de la imprenta: La xilografía: La imprenta de Gutenberg. Revista de Claseshistoria, 9 (Septiembre), 7. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5169198
Ventura-Fernández, T., Vidalón-Soldevilla, E., & Ventura-Fernández, F. (2021). Predictibilidad en el diagnóstico utilizando Watson de IBM. Vive Revista de Salud, 4(10), 86-96. https://doi.org/10.33996/revistavive.v4i10.78
Villamarín, A. T. (2024). Big data en ciencias sociales. Una introducción a la automatización de análisis de datos de texto mediante procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático. Revista CENTRA de Ciencias Sociales, 51-75. https://doi.org/10.54790/rccs.51
Villasana Arreguín, L. M., Hernández García, P., & Ramírez Flores, É. (2021). La gestión del conocimiento, pasado, presente y futuro. Una revisión de la literatura. Trascender, contabilidad y gestión, 6(18), 53-78. https://doi.org/10.36791/tcg.v0i18.128