Herramientas de investigación para el desarrollo de proyectos basados en el avance de las TICS

Abstract

El presente trabajo analiza la confiabilidad y aplicabilidad de las herramientas tecnológicas de investigación basadas en Inteligencia Artificial (IA), análisis de datos y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), como apoyo al desarrollo de proyectos en entornos académicos y empresariales. El estudio se enmarca en un enfoque cuantitativo de alcance descriptivo–correlacional, mediante la aplicación de un cuestionario estructurado a profesionales e investigadores vinculados con el uso de estas tecnologías. Los resultados obtenidos evidencian que las herramientas digitales de investigación son percibidas como altamente confiables, con niveles de aceptación superiores al 75 %, y que la capacitación técnica de los usuarios incrementa significativamente la confiabilidad percibida. Asimismo, se identificaron desafíos asociados a la desinformación y a la falta de formación en verificación digital, lo cual plantea la necesidad de estrategias de capacitación y adopción responsable. El análisis estadístico realizado con el software JASP permitió comprobar la validez y consistencia interna del instrumento aplicado. En conclusión, la integración de la IA y la analítica de datos constituye un factor estratégico para fortalecer la calidad de la información, optimizar la toma de decisiones y consolidar una cultura de investigación confiable en la gestión de proyectos contemporáneaThis research analyzes the reliability and applicability of technological research tools based on Artificial Intelligence (AI), data analytics, and Information and Communication Technologies (ICT) to support project development in academic and business environments. The study follows a quantitative approach with a descriptive–correlational scope, using a structured questionnaire administered to professionals and researchers familiar with these technologies. The results show that digital research tools are perceived as highly reliable, with acceptance levels above 75%, and that technical training significantly enhances users’ confidence in these systems. In addition, misinformation and limited training in digital verification emerged as key challenges, highlighting the need for capacity-building and responsible adoption strategies. Statistical analysis conducted with JASP software confirmed the internal consistency and validity of the instrument. In conclusion, the integration of AI and data analytics represents a strategic factor to strengthen information quality, improve decision-making processes, and promote a culture of trustworthy research within contemporary project management.