Inteligencia artificial e ingeniería mecánica: Revisión bibliométrica sobre tendencias de investigación, aplicaciones industriales y perspectivas futuras

Abstract

Este artículo de revisión tiene como objetivo analizar el papel de la inteligencia artificial (IA) en la ingeniería mecánica y su aplicación en entornos industriales, analizando cómo ha evolucionado y hacia dónde se dirigen las tendencias en este campo. Para desarrollar esta investigación se implementó una metodología bibliométrica basada en el análisis cuantitativo de 166 artículos científicos registrados en la base de datos Scopus, considerando los siguientes tópicos: año de publicación, área de conocimiento, análisis de palabras clave, países con mayor investigación, entidades patrocinantes, fuentes con más publicaciones, tipos de fuentes, publicaciones más citadas e idioma de publicación. Al ser una sola base de datos seleccionada para el análisis, no existieron criterios de exclusión. Esta aproximación permitió caracterizar la evolución temporal de la producción científica y detectar los ejes temáticos más relevantes en el uso de IA en ingeniería mecánica. Los resultados muestran un crecimiento sostenido de las publicaciones en la última década y evidencian aplicaciones consolidadas en diseño mecánico, manufactura inteligente, mantenimiento predictivo y optimización de procesos. Además, se identificaron áreas emergentes de investigación como los gemelos digitales, la inteligencia artificial explicable y la automatización adaptable, que representan oportunidades de innovación en la industria. Con todos estos análisis se puede concluir que la integración de la IA en procesos mecánicos requiere una estrategia clara que considere metodologías estandarizadas, colaboración intersectorial y el desarrollo de capacidades técnicas para garantizar su adopción efectiva y sostenible. En síntesis, el hallazgo más relevante de esta revisión es que la IA no solo transforma la práctica de la ingeniería mecánica, sino que se proyecta como un eje estratégico para la competitividad industrial futura, lo que subraya la necesidad de acelerar su incorporación en la formación académica y en la gestión tecnológica.

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