La Inteligencia Artificial en la investigación sobre emprendimiento e innovación en startups: evolución y tendencias publicaciones científicas

Abstract

El presente Trabajo de Fin de Grado analiza la evolución y las principales tendencias de la investigación científica sobre la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) al emprendimiento y la innovación en startups. Ante el creciente impacto económico y organizativo de la IA, el estudio ofrece una visión estructurada del campo mediante un enfoque bibliométrico y de minería de textos.

A partir de una base de 755 artículos extraídos de Scopus y depurados siguiendo criterios inspirados en PRISMA, se aplican técnicas de análisis bibliométrico, análisis descriptivo, coocurrencia de palabras clave y modelado de tópicos (LDA).

Los resultados muestran un crecimiento acelerado de la producción científica desde 2021, en paralelo a la consolidación empresarial de la IA. La literatura se organiza en torno a tres grandes comunidades temáticas: (1) transformación digital e innovación empresarial, (2) IA, analítica de datos y tecnologías emergentes, y (3) emprendimiento y economía digital. La transformación digital actúa como eje vertebrador del campo, aunque en los años más recientes se observa un desplazamiento hacia aplicaciones más específicas de IA vinculadas a la innovación y la gestión del conocimiento.

El estudio contribuye a integrar líneas de investigación previamente fragmentadas, proporcionando una visión sistémica del fenómeno y sentando las bases para futuras investigaciones que profundicen en el impacto causal de la IA en el rendimiento y la creación de valor en startups.

This Bachelor’s Thesis examines the evolution and main research trends regarding the application of Artificial Intelligence (AI) to entrepreneurship and innovation in startups. Given the growing economic and organizational relevance of AI, the study provides a structured overview of the field through a bibliometric and text-mining approach.

A dataset of 755 articles retrieved from Scopus was constructed and refined following PRISMA-inspired criteria. The analysis combines descriptive bibliometrics, keyword co-occurrence networks and topic modeling (Latent Dirichlet Allocation).

Findings reveal a sharp increase in scientific production since 2021, reflecting the consolidation of AI as a strategic technology in entrepreneurial ecosystems. The literature is structured around three main thematic communities: (1) digital transformation and business innovation, (2) AI, data analytics and emerging technologies, and (3) entrepreneurship and digital economy. Digital transformation emerges as the dominant conceptual axis, although recent years show a shift toward more specific AI applications related to innovation and knowledge management.

By integrating previously fragmented research streams, this study offers a systemic interpretation of how AI is conceptualized within the startup and innovation literature. It also establishes a foundation for future research aimed at exploring the causal impact of AI adoption on performance and value creation in entrepreneurial contexts.