Browsing by Subject "Inteligencia artificial"

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    El impacto de la tecnología digital en el sector publicitario
    (Editum, 2020) Aguado, Juan Miguel; Martínez Martínez, Inmaculada José; Comunicación
    Se trata de un informe de investigación auspiciado por la Fundación Séneca (Agencia de Ciencia y Tecnología de la Región de Murcia) e IAB Spain (Interactive Advertising Bureau). El trabajo aborda la transformación digital en la el ecosistema de la publicidad. Este estudio, resultado de un proyecto financiado por la Fundación Séneca, se centra en el impacto de las tecnologías emergentes como el Big Data, la inteligencia artificial, el blockchain y la conectividad móvil en el ecosistema publicitario, abordando tanto los procesos internos de las compañías como las dinámicas externas de interacción y adaptación del sector. El informe destaca por su enfoque cualitativo, basado en entrevistas en profundidad con un panel de expertos representativo de los principales actores del ecosistema publicitario. A través de un análisis exhaustivo, el trabajo identifica cómo la digitalización ha transformado los modelos de negocio, los perfiles profesionales, las relaciones entre los distintos actores y las estrategias de contenido y distribución. Además, enfatiza el papel central de la gestión de datos y la automatización en la redefinición de la publicidad contemporánea. En términos metodológicos, el estudio logra capturar la percepción de los actores clave sobre las oportunidades y amenazas del cambio digital, aportando una visión integral y crítica que combina el análisis estructural con la autovaloración estratégica de los profesionales entrevistados. Entre los hallazgos más relevantes se incluyen la creciente relevancia de los datos personales como recurso económico, la irrupción de nuevos modelos de agencia y la transformación de las métricas y estrategias de impacto en los públicos objetivo. La investigación aporta una valiosa herramienta para la reflexión académica y profesional, y también tiene implicaciones prácticas al proponer nuevas áreas de especialización y formación para los actores del sector, reforzando la necesidad de alinear las estrategias empresariales con las tendencias tecnológicas emergentes. Esta contribución destaca por su originalidad, rigor metodológico y pertinencia, aportando claridad sobre un fenómeno de cambio global y acelerado que afecta profundamente a la comunicación y la publicidad en el siglo XXI.
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    Innovación tecnológica y disrupción en el ecosistema de la publicidad y la comunicación: de la publicidad interactiva a la inteligencia artificial.
    (CONCYTEQ- México, 2021) Martínez Martínez, Inmaculada José; Aguado, Juan Miguel; Comunicación; Fernández Barros, María de la Luz
    El capítulo examina la transformación del ecosistema de la publicidad y la comunicación impulsada por la innovación tecnológica, identificando su impacto en los modelos de negocio tradicionales y la aparición de una economía basada en la explotación de datos personales. Se analiza la transición desde la monetización de la atención hacia la implicación del usuario, destacando cómo las métricas tradicionales se han visto desbordadas por un entorno digital en constante evolución. Asimismo, se identifican tres desafíos fundamentales: el fraude y la fiabilidad de las métricas para los anunciantes, la rentabilidad y homogeneidad de las métricas para los medios y la privacidad para los usuarios. La publicidad programática, el Big Data y la inteligencia artificial han permitido la automatización y segmentación en tiempo real, redefiniendo la relación entre marcas y consumidores. No obstante, estos avances también han generado desafíos como la opacidad algorítmica y el dominio de grandes plataformas tecnológicas. El texto explora cómo la eliminación de cookies de terceros y las nuevas regulaciones de privacidad están remodelando la industria, con el riesgo de fortalecer a los actores dominantes y dificultar la competencia. Finalmente, se considera el potencial del blockchain y la inteligencia artificial para mejorar la transparencia y la privacidad, así como para redefinir las estrategias de engagement y fidelización en un contexto donde la gestión de datos es el principal activo del ecosistema publicitario.
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    Inteligencia artificial en la formación clínica práctica deestudiantes de medicina de pregrado: una revisión dealcance de aplicaciones, resultados y brechas
    (Universidad de Murcia : servicio de publicaciones, 2026) Tomás Cortés; Diego Polanco; Carlos Martínez; Álvaro Herrera; Juan Bonilla; Sin departamento asociado
    Objective: To map and synthesize the available evidence on the use of artificial intelligence (AI),including large language models (LLMs) and generative tools, in the practical clinical training ofundergraduate medical students. Methods: A scoping review was conducted following the Arkseyand O’Malley methodological framework and reported in accordance with PRISMA-ScR. Theliterature search was carried out on January 28, 2026, in PubMed/MEDLINE, Scopus, and Web ofScience Core Collection. Empirical studies published from 2021 onward in English, Spanish, orPortuguese were included if they evaluated AI-based educational interventions for undergraduatemedical students in supervised practical clinical training in real and/or simulated settings. Results:A total of 2,112 records were identified, of which 789 were removed as duplicates. After screeningand full-text assessment, 24 studies were included. The evidence was concentrated in simulated orstructured settings and in domains such as clinical interviewing/communication, clinical reasoning,and technical or procedural skills. LLMs and generative tools were the most frequently studiedtechnologies. A subset of comparative studies reported outcomes that were comparable or, inspecific domains and contexts, favorable to AI-based interventions; however, the methodologicalheterogeneity of comparators, outcomes, and study designs precluded drawing aggregatedconclusions about effectiveness, and the evidence was focused mainly on immediate educationaloutcomes. Conclusions: AI shows potential as a complementary tool to expand deliberate practice,standardize feedback, and support more accessible and, in some cases, more personalized learningexperiences. Nevertheless, important limitations remain, including methodological heterogeneity,limited evaluation in real clinical settings, and the lack of longitudinal follow-up. More robuststudies and clear ethical and pedagogical frameworks are needed to guide its responsibleintegration into undergraduate medical education
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    Open Access
    La Inteligencia Artificial y su impacto en la alfabetización académica: una revisión sistemática
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2024) Baldrich, Kevin; Domínguez-Oller, Juana Celia; García-Roca, Anastasio
    La Inteligencia Artificial Generativa está obligando a realizar profundos cambios académicos y educativos. En este trabajo, se pretende analizar estudios empíricos publicados acerca de esta herramienta para comprobar sus tendencias, enfoques y metodologías en el ámbito educativo y académico. Para la consecución de este objetivo, se ha empleado una metodología de carácter sistematizado siguiendo las directrices establecidas en la declaración PRISMA 2020 y el marco de trabajo Fra-mework ReSiste-CHS. La búsqueda de es-tudios se realizó en las bases de datos Web of Science y Scopus mediante un proceso de ecuación basado en Framework FDC. Tras el proceso de búsqueda, identifica-ción, selección, elegibilidad e inclusión se obtuvo un corpus muestral conformado por 15 estudios. Estos han sido categoriza-dos a través de un proceso inductivo por el programa Rayyan.ai. En este sentido, el análisis ha girado en torno a los objetivos, el enfoque metodológico y los resultados alcanzados. Los hallazgos muestran líneas de investigación que giran alrededor de la creación de estándares éticos, la precisión de la información ofrecida, la colaboración eficaz entre educadores y desarrolla-dores. Además, se subraya la importancia de realizar modificaciones periódicas en las tácticas empleadas para asegurar la eficacia de la Inteligencia Artificial, en el que se pone especial énfasis en abordar y mejorar las estrategias para mitigar cualquier forma de distorsión o parcialidad en la información gestionada por estas tecnologías
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    Open Access
    Modelos lingüísticos de vanguardia en el examen MIR de español de 2026: una evaluación transversal multimodal.
    (Universidad de Murcia : servicio de publicaciones, 2026) Carlos Carazo-Casas; Pau Benito; Clemente Garcia Hidalgo; Jesús Alonso-Carrillo; Beatriz Carratalá; Georgios Kyriakos; Pablo González-Castro; Manuel Carpio Salmerón; Sin departamento asociado
    Introducción: Las herramientas de inteligencia artificial basadas en modelos de lenguaje se utilizancada vez más en educación médica, pero su valor educativo en exámenes multilingües y de altoimpacto sigue estando insuficientemente definido. Objetivo: Evaluar la precisión de herramientas de A de última generación en el examen oficial Médico Interno Residente (MIR) español de 2026 ycomparar su rendimiento con el chatbot educativo de Healthcademia, profesores de academia MIR yel candidato medio. Materiales y métodos: Una evaluación cuantitativa transversal analizó las 200preguntas válidas del cuadernillo oficial Versión 0 del MIR 2026. El rendimiento se evaluó medianteprocesos automatizados para los ítems de solo texto y entrada multimodal manual para las 24preguntas asociadas a imagen. Se probaron dos condiciones de instrucciones a la IA, neutra y de rolexperto, con estratificación adicional por nivel de esfuerzo para GPT-5.2. La precisión se midió frentea la plantilla oficial final de respuestas. Los grupos de comparación humanos incluyeron profesoresde academia MIR y el candidato medio. Resultados: Varias herramientas de IA de última generaciónmostraron una precisión muy elevada en el examen MIR 2026. La configuración con mejorrendimiento, GPT-5.2 alto esfuerzo sin instrucción de rol experto, obtuvo 199/200 respuestas correctas(99,5 %). Gemini 3 Flash con instrucción de rol experto obtuvo 198/200 (99,0 %). Los profesores deacademia MIR obtuvieron 194/200 (97,0 %), mientras que el candidato medio obtuvo 131/200 (65,7 %).En las preguntas asociadas a imagen, varias configuraciones multimodales obtuvieron 24/24respuestas correctas cuando se proporcionó la imagen correspondiente. Conclusiones: En lascondiciones evaluadas, varias herramientas de IA de última generación alcanzaron una precisión casiperfecta en un examen nacional de acceso a la residencia médica. Estos hallazgos apoyan el valor delos exámenes habilitantes como referentes para evaluar herramientas de inteligencia artificialaplicadas a la educación médica y sugieren utilidad para retroalimentación y autoevaluaciónsupervisadas. El rendimiento en preguntas de opción múltiple no debe interpretarse como prueba derazonamiento clínico autónomo
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    Open Access
    Responsabilidad por daños de productos y servicios sanitarios equipados con sistemas de inteligencia artificial.
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones., 2024) González García Viñuela, María
    La incorporación de sistemas de inteligencia artificial a productos y servicios sanitarios está revolucionando el mundo de la medicina. La eficacia de estos avances depende, en buena medida, de la existencia de una normativa que garantice los derechos fundamentales y sea capaz de delimitar la responsabilidad extracontractual que debe exigirse por los daños causados por productos y servicios sanitarios que incorporen sistemas de inteligencia artificial, y de identificar a los sujetos responsables. En este trabajo se estudian las posibilidades existentes para la exigencia de esta responsabilidad y la regulación europea aprobada recientemente al efecto.
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    Uso de ChatGPT como herramienta pedagógica en laeducación médica: revisión sistemática de la literatura (2020-2025).
    (Universidad de Murcia: servicio de publicaciones, 2026) Jiménez-Salcedo, Sthefy Carolina; Granda-Cruz, Carlos Antonio; Sin departamento asociado
    Medical education is constantly evolving to meet the demands of healthcare in the digital age. In thiscontext, the incorporation of tools based on generative artificial intelligence has sparked interest inexploring their application in higher education, particularly in medical education. In this context,ChatGPT emerges as a resource with the potential to transform the teaching-learning process. On thisbasis, this research was conducted with the objective of identifying the uses and describing thepedagogical strategies associated with the implementation of ChatGPT in medical education,through a systematic review of the literature published between 2020 and 2025 in specializeddatabases: PubMed, Scopus, and Web of Science (WoS), using the PRISMA 2020 methodologicalframework, selecting a total of 23 scientific articles according to established criteria. The resultsshowed that there has been a greater volume of exploratory scientific research conducted over thepast three years, focusing on undergraduate students and countries at the forefront of technology. was also evident that ChatGPT is used as a complementary tool for learning and developing medicalskills. In conclusion, ChatGPT positions itself as a support tool in medical education; however, theavailable evidence is limited, so studies are needed to evaluate its integration into a structuredpedagogical model.
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    Open Access
    Uso de la Inteligencia Artificial en la clase invertida
    (Universidad de Murcia : servicio de publicaciones, 2026) García-Estañ López, Joaquín; Fisiología
    A reformulation of the flipped classroom model, supported by artificial intelligence, isproposed to shift direct instruction outside the classroom and reserve in-person time for activitiesof greater human and cognitive value. In this approach, AI guides the student throughexplanations, structured practice, and immediate feedback before the in-person session, while theclassroom is dedicated to discussion, resolving conceptual errors, practical application, andcollaborative learning. The model is structured around three pillars: (1) the outsourcing ofinstruction and guided practice through AI following the sequence “I do, we do, you do”; (2) thepersonalized contextualization of examples and problems without altering the disciplinarycontent; and (3) immediate and adaptive formative feedback. Although initially developed foruniversity algebra, the approach is transferable to other disciplines such as biology, economics,physics, or literature. Far from being an isolated innovation, the proposal integrates pedagogicalapproaches widely supported by research: the flipped classroom, gradual empowerment, explicitinstruction, formative feedback, contextualized learning, and active learning strategies. Themodel's distinctive contribution lies in how AI enables these practices to be implemented moreefficiently and in a more personalized way. Taken together, the proposal redefines the role ofeducational technology: AI does not replace the teacher, but rather takes on repetitive and scalable