EXPLORACIÓN BIBLIOMÉTRICA DE LA LITERATURA SOBRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y GESTIÓN PÚBLICA

Resumen

La exploración bibliométrica examina el desarrollo de la literatura científica sobre inteligencia artificial (IA) y gestión pública, con el objetivo de analizar su evolución, configuración temática y orientaciones principales en el contexto de la transformación digital del sector público; su relevancia radica en el rol estratégico de la IA para mejorar la toma de decisiones, la eficiencia administrativa y la gobernanza, especialmente tras la aceleración digital generada por la pandemia de COVID-19. Metodológicamente, se siguió un enfoque bibliométrico con el protocolo PRISMA, realizando una búsqueda sistemática en Scopus (diciembre 2025) mediante la ecuación TITLE (“artificial intelligence” AND “public management”) para el periodo 2015-2025, aplicando filtros temáticos y de tipo de documento que redujeron la muestra inicial de 128 registros a 24 artículos finales, los cuales fueron analizados con el paquete Bibliometrix y Biblioshiny en R Studio. Los resultados revelan un crecimiento sostenido de la producción científica con un pico significativo en 2025 (10 artículos), alta concentración en revistas como Revista Venezolana de Gerencia (4 publicaciones) y países como Perú (12 artículos) y Brasil (8); el análisis temático identifica “artificial intelligence”, “public management” y “change management” como temas centrales, con temas motores en sector público y simulación computacional, y líneas emergentes en gobernanza digital. En conclusión, la IA se consolida como elemento clave en la reconfiguración de la gestión pública, aportando una visión sistemática del estado del arte que orienta futuras agendas de investigación y políticas públicas en contextos de modernización estatal.