Autor: Andrey Ignatiev¶

https://cgitc.ru/media/o-platformakh-novogo-pokoleniya-dlya-razvitiya-nauchnykh-proektov/

Misión Génesis (parte de estrategia nortemericana)¶

En noviembre de 2025, el Presidente de los Estados Unidos firmó un nuevo decreto en el campo de la IA - "MISIÓN Génesis" (LANZAMIENTO DE LA MISIÓN GENESIS), que tiene como objetivo crear una plataforma científica avanzada. Estamos hablando de la construcción de una potente infraestructura tecnológica y científica en el país - una plataforma científica de una nueva generación, construida sobre la base de las capacidades de la inteligencia artificial (IA).

El documento dice que los esfuerzos de Estados Unidos para desarrollar la IA deben compararse en urgencia y ambición con el Proyecto Manhattan. Se destaca que estas medidas se toman en el contexto de una “nueva era de innovación y descubrimiento, acelerada con la ayuda de la IA, capaz de resolver los problemas más complejos de este siglo”. Se supone que la plataforma integrada de IA para el uso de conjuntos de datos científicos federales creará modelos avanzados y “agentes de inteligencia artificial para probar nuevas hipótesis, automatizar los procesos de investigación y acelerar los avances científicos”.

Estos pasos, así como otras iniciativas de Estados Unidos, incluido el PLAN DE ACCIÓN DE IA de (julio de 2025), encajan en la agenda general de la administración Trump para centralizar el control sobre las tecnologías críticas, principalmente la inteligencia artificial, para mantener el liderazgo de los Estados Unidos en el mundo y en una carrera tecnológica con China.

El papel de las plataformas científicas y las herramientas de inteligencia artificial para las actividades de investigación.¶

La situación en Rusia y las nuevas iniciativas.¶

Hoy en día, la cooperación en red de científicos, la búsqueda rápida y dirigida de la literatura científica, su procesamiento y el suministro al investigador de datos relevantes y verificados es en gran medida la clave para el éxito del proyecto científico. Además, las herramientas modernas basadas en inteligencia artificial, incluidos los modelos de pronóstico, pueden ser de gran ayuda de los científicos, acelerar el desarrollo de hipótesis, crear diseños y prototipos piloto, visualizar ideas y documentar diseño. También es importante contar con una herramienta conveniente para la interacción con su equipo científico y con otros investigadores que trabajan en paralelo en el mismo campo científico. Todas estas tareas funcionales en las actividades de los equipos científicos se pueden implementar hoy en día en soluciones de plataforma utilizando tecnologías digitales modernas. El nuevo orden tecnológico se centra no solo en la búsqueda del talento, sino también en la creación de herramientas modernas que garanticen la velocidad y eficacia de la investigación científica, acumulen reservas, combinen bibliotecas de datos y optimicen los esfuerzos colectivos. En este sentido, Mission Genesis ciertamente dará bonos adicionales a los científicos, desarrolladores y funcionarios estadounidenses en el campo de la política científica.

Será difícil para la comunidad científica de Rusia y la comunidad internacional resistir la competencia sin un salto tangible en el desarrollo de plataformas de integración de esta escala.

Hoy en Rusia hay:¶

- CyberLeninka (artículos de texto completo de revistas rusas y extranjeras con acceso libre);

- eLibrary.ru (Artículos, patentes, más de 5600 revistas, artículos gratuitos y materiales / peaje de suscriptores, integrados con RIC);

- el depósito nacional de tesis y resúmenes (agrega los archivos de las universidades rusas);

- RINC (Índice de Citas Científicas de Rusia), alrededor de 12 millones de publicaciones y datos cienciométricos. Incluye el sistema analítico ÍNDICE DE CIENCIA.

- el segmento ruso de OpenAlex, alrededor de 2,5 millones de publicaciones rusas, una base de datos abierta, le permite construir mapas de lazos científicos;

- Agregador Nacional de Repositorios Abiertos (NORA);

- Patrimonio científico de Rusia (e-heritage.ru);

- Biblioteca Electrónica Nacional (NEB);

- también hay plataformas para la publicación de preprints y diversos repositorios de perfiles en una determinada disciplina científica o industria, por ejemplo, plataformas de preimpresión y repositorios de MIPT, Universidad de San Petersburgo y otras universidades, por separado aquí se puede observar el navegador SciGuide de la Biblioteca Pública Pública y Técnica del SB RAS (catálogo autorizado, donde se recopilan referencias a muchos recursos nacionales y extranjeros);

- la dirección de AI for Science (AI for Science) se está desarrollando. Un ejemplo es la plataforma de IA para ciencia basada en la nube de Sber, diseñada para acelerar el procesamiento de datos y el proceso de investigación; las bibliotecas de datos se crean para desarrollar modelos de la industria y la IA especializada.

Condiciones actuales, el acceso a algunos recursos internacionales (Scopus, Web ofScience) por parte de Rusia y otros paises bloqueados¶

Es importante señalar que en las condiciones actuales, el acceso a algunos recursos internacionales (Scopus, Web ofScience) es limitado, por lo que el énfasis en las plataformas nacionales es especialmente importante.

Es obvio que el papel de la IA en los procesos de actividad científica aumenta. El impacto de la IA en el proceso de investigación no es inequívoco. Y aquí podemos observar una serie de riesgos. Sin embargo, ante nuestros ojos, hay una “transformación de las actividades de investigación y la formación de un nuevo tipo de interacción entre el hombre y la máquina”. La síntesis de investigación de “máquina hombre-máquina” es una dirección prometedora para identificar tanto las fortalezas positivas como las formas de desarrollo sin salida. En el mundo, se están buscando activamente esquemas y modelos eficaces de tal interacción.

No podemos permitir el retraso en el trabajo experimental sobre el diseño de plataformas modernas y espacios de trabajo para actividades científicas basadas en la tecnología de IA. Esto incluye el desarrollo de interfaces efectivas para la interacción con modelos de IA en el marco de tareas especializadas y de la industria, el desarrollo de prácticas productivas y seguras de interacción con la IA destinadas a optimizar las actividades cognitivas humanas, ampliando sus capacidades en comprensión del mundo.

A nivel nacional, es importante desarrollar enfoques de gestión para la aplicación más efectiva de la IA en la ciencia, para apuntar a la IA para garantizar los avances científicos que realizará una persona con la asistencia directa de herramientas informáticas. Teniendo en cuenta las características rusas, es necesario integrar las capacidades de los superordenadores modernos con bibliotecas de datos y potencial humano, con empleados en centros de investigación, universidades y laboratorios. Esto implica la creación de soluciones complejas para una amplia gama de problemas científicos.

Instrucción de la Dirección de Rusia (Presidente Putin)¶

En este sentido, la instrucción del Presidente Putin de formar un “plan nacional para la introducción de la inteligencia artificial generativa a nivel de todo el país, así como en el contexto de industrias y temas individuales” parece especialmente oportuna (esta tarea se estableció durante la sesión plenaria de Ai Journey 19.11.2025).

El presidente Putin también señaló que es necesario crear “la verdadera sede del liderazgo de la industria, si queremos que este trabajo se haga con confianza”. Tal sede debe “establecer realmente tareas, lograr la ejecución y controlar el resultado”.

El problema de la centralización óptima de la gestión en el campo de la IA es uno de los más relevantes debido al hecho de que la tecnología se vuelve intersectorial, se extiende horizontalmente a todas las esferas, durante estos procesos hay conexiones e interacciones interdisciplinarias bastante complejas.

Un único y comprensible para todos los actores del mercado, el centro de las decisiones estratégicas podría dar armonía a todo el sistema de gestión multinivel, incluso en términos de la introducción de la IA en el campo científico

Ecosystem for Construction of Hybrid Conversational Systems (BRasa)¶

Mir, Y.O.V., Pupo, I.P., Piñero Pérez, P.Y., Acuña, L.A., Pérez, R.B. (2024). Ecosystem for Construction of Hybrid Conversational Systems (BRasa). In: Piñero Pérez, P.Y., Kacprzyk, J., Bello Pérez, R., Pupo, I.P. (eds) Computational Intelligence in Engineering and Project Management. CIIP 2023. Studies in Computational Intelligence, vol 1134. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-50495-2_8¶

Abstract

The increasing maturity of artificial intelligence technologies related to conversational systems, such as machine learning algorithms, natural language processing, linguistic data summarization, and natural language generation, is changing the way in which users interact with information systems. In this sense, two trends stand out: the improvement of rule-based smart chatbots and Large Language Models. These two models have different characteristics, with advantages and disadvantages for different scenarios. In this work, the BRasa ecosystem is proposed, which allows the construction of conversational systems that exploit the advantages of the two models. The ecosystem combines different computational intelligence techniques with natural language processing techniques, among which the following stand out: linguistic data summary, fuzzy logic, and neutrosophic theory. As part of the validation of the proposal, using the ecosystem, two conversational systems are built for different environments. The experimental design consists of different tests that demonstrate the applicability and effectiveness of the proposal.

Platform for Project Management IADESPro, Supported by Artificial Intelligence¶

https://www.facebook.com/permalink.php?story_fbid=pfbid02ZfhmEePHVjfJa1dnY6GaweFnHB8vofyY25ASdCNqVWXJRYvhFudVdceXU7qD8Tz5l&id=61570733428176

• Sago, Y.Á., Pérez, P.Y.P., Pupo, I.P., Herrera, R.Y., Acuña, L.A., Pupo, L.G.H. (2025). Platform for Project Management IADESPro, Supported by Artificial Intelligence. In: Piñero Pérez, P.Y., Pérez Pupo, I., Kacprzyk, J., Bello Pérez, R.E. (eds) Computational Intelligence Applied to Decision-Making in Uncertain Environments. Studies in Computational Intelligence, vol 1195. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-83643-5_7

Abstract

This work addresses the challenges of managing science and innovation projects, with a particular focus on the issues faced by the international science and innovation funding and project management office of CITMA. As part of the study, a state-of-the-art review is conducted to examine trends in project management. A critical analysis based on the literature is then presented. In the methods section, a proposed platform for project management, called IADESPro, is introduced. The proposed platform is based on agile management methods and performance domains, incorporating best practices from PMBOK and ISO standards. The platform is supported by artificial intelligence techniques to aid decision-making. The proposed platform focuses on value generation, covering the various performance domains of project management. In the results section, the implementation of the platform is evaluated in the context of managing research and innovation projects. A comparison is made between the proposed platform and others reported in the literature, with a critical analysis of their advantages and disadvantages. The feasibility of the proposal is demonstrated, along with its potential for decision-making in environments characterized by uncertainty.

Decision Making in Artificial Intelligence Training Programs¶

• Herrera, R.Y., Pérez, P.Y.P., Pupo, I.P., Acuña, L.A., Vacacela, R.G., Pupo, L.G.H. (2025). Decision Making in Artificial Intelligence Training Programs. In: Piñero Pérez, P.Y., Pérez Pupo, I., Kacprzyk, J., Bello Pérez, R.E. (eds) Computational Intelligence Applied to Decision-Making in Uncertain Environments. Studies in Computational Intelligence, vol 1195. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-83643-5_6

Abstract

This work addresses the challenge of capacity building in the areas of artificial intelligence and data science. It starts by recognizing the need for new academic programs that consider these subjects as central themes. To develop researchers skilled in topics such as computational intelligence, decision-making in uncertain environments, generative artificial intelligence, and other trends in the development of new AI technologies in society, an ethical approach is required. In the methods section, the proposal addresses the fundamental challenges related to these topics and provides a brief analysis of the state of the art. Additionally, a training strategy is proposed, ranging from short-cycle programs to postgraduate education. The proposal includes a short-cycle program for a Data Science Technician, an Artificial Intelligence Engineering degree, and a master’s degree in Artificial Intelligence. In this way, the training is provided at various levels, accompanied by a strategy for continuous education. In the results analysis section, the proposal was evaluated by a group of specialists in curriculum design, yielding positive results. Finally, the conclusions focus on the fair and ethical development of artificial intelligence.

A Efficient Model for Startups Creation with Low Risk and Uncertainty, Study Cases in IADES¶

• Pérez, P.Y.P., Pupo, I.P., Ramírez, P.E.P., Herrera, R.Y., Acuña, L.A., Ramírez, C.M.P. (2025). A Efficient Model for Startups Creation with Low Risk and Uncertainty, Study Cases in IADES. In: Piñero Pérez, P.Y., Pérez Pupo, I., Kacprzyk, J., Bello Pérez, R.E. (eds) Computational Intelligence Applied to Decision-Making in Uncertain Environments. Studies in Computational Intelligence, vol 1195. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-83643-5_5

https://www.facebook.com/permalink.php?story_fbid=pfbid0ZoTEECZ8vuG14Aj4g6FAWgGYdk9dysPMX96AKTQiCnqLNZAo15Gde7FUJZH5mEksl&id=615707334281763

Abstract

Small and medium-sized enterprises (SMEs) and startups are an essential part of the economy in many countries, having a significant economic and social impact. In this context, recent advances in Artificial Intelligence (AI) have fostered the creation of numerous companies supported by these technologies. However, the creation of such enterprises involves high risks, with 50% of initiatives failing. Multiple factors, coupled with a high degree of uncertainty in decision-making, contribute to this phenomenon. The methods section presents a model for building AI-supported startups. The proposed method facilitates the processes of implementation and governance during its application. This model can be generalized through the IADESPro platform. In the results analysis section, the authors validate the proposal using socio-economic indicators and word computing techniques. Furthermore, the results of applying the model in the IADES Commercial Society, a company dedicated to the development of new AI technologies for Sustainable Development, are presented. The IADES company adopted the proposed model and focused on applying AI in the fields of Sports, Sustainable Development, and Project Management. The application results are demonstrated.

Call for paper (Issue 4, 2025) Convocatoria para la presentación de artículos (Número 4, 2025) Inteligencia Artificial aplicaciones en la Calidad de Vida , la Salud y el Deporte¶

Journal AIAS "Artificial Intelligence and Applied Sustainability" (AIAS) ISSN: 3060-9844¶

Revista AIAS "Inteligencia Artificial y Sostenibilidad Aplicada" (AIAS) revista científica arbitrada de acceso abierto.¶

Call for paper (Issue 4, 2025) Artificial Intelligence Applications in Quality of Life, Health, and Sports

Convocatoria para la presentación de artículos (Número 4, 2025) Inteligencia Artificial aplicaciones en la Calidad de Vida , la Salud y el Deporte

• All interested parties are invited to submit papers related to the topic of Decision Making in Engineering and Project Management, emphasizing the use of Artificial Intelligence and other emerging technologies.

• Se convoca a todos los interesados a publicar trabajos relacionados con la temática de Toma de decisiones en ingeniería y gestión de proyectos, potenciando el uso de la Inteligencia Artificial y otras tecnologías emergentes.

https://iajournals.uce.edu.do/index.php/aias/announcement/view/4

https://cidiia.uce.edu.do/news/28

Call for paper (Issue 3, 2025) Decision-Making in Project Management, Control, and Monitoring Assisted by Intelligent Tools¶

Journal AIAS "Artificial Intelligence and Applied Sustainability" (AIAS) ISSN: 3060-9844¶

Revista AIAS "Inteligencia Artificial y Sostenibilidad Aplicada" (AIAS) revista científica arbitrada de acceso abierto.¶

*Convocatoria a presentar trabajos (Call for paper) (Issue 3, 2025) Decision-Making in Project Management, Control, and Monitoring Assisted by Intelligent Tools

• All interested parties are invited to submit papers related to the topic of Decision Making in Engineering and Project Management, emphasizing the use of Artificial Intelligence and other emerging technologies.

• Se convoca a todos los interesados a publicar trabajos relacionados con la temática de Toma de decisiones en ingeniería y gestión de proyectos, potenciando el uso de la Inteligencia Artificial y otras tecnologías emergentes.

https://iajournals.uce.edu.do/index.php/aias/announcement/view/3

Call for paper (Issue 2, 2025) Decision-making supported by soft computing techniques¶

Journal AIAS "Artificial Intelligence and Applied Sustainability" (AIAS) is an open-access, peer-reviewed scientific journal.¶

ISSN: 3060-9844

Revista AIAS "Inteligencia Artificial y Sostenibilidad Aplicada" (AIAS) es una revista científica de acceso abierto y arbitrada.¶

Convocatoria a presentar trabajos (Call for paper) (Issue 2, 2025) Decision-making supported by soft computing techniques

• All interested parties are also invited to submit papers related to the application of soft computing techniques to aid decision-making in different areas of human development.

• Se convoca a todos los interesados a publicar trabajos relacionados con la aplicación de técnicas de soft computing para la ayuda a la toma de decisiones en diferentes áreas del desarrollo humanos.

https://cidiia.uce.edu.do/news/26

https://iajournals.uce.edu.do/index.php/aias/announcement/view/2

Framework for Strategic Planning and Assisted by Artificial Intelligence¶¶

Acuña, L.A., Pérez, P.Y.P., Herrera, R.Y., Ramírez, C.M.P., López, F.J., Vacacela, R.G. (2025). Framework for Strategic Planning and Assisted by Artificial Intelligence. In: Piñero Pérez, P.Y., Pérez Pupo, I., Kacprzyk, J., Bello Pérez, R.E. (eds) Computational Intelligence Applied to Decision-Making in Uncertain Environments. Studies in Computational Intelligence, vol 1195. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-83643-5_14

Abstract

Strategic forecasting continues to be one of the fundamental elements in decision making. This branch of management sciences, like other branches of knowledge, is being influenced by artificial intelligence and other emerging technologies. In this work, in the first section of the methods section, a brief study is made of the state of the art of trends in strategic planning and the points of contact with artificial intelligence. The opportunities for improvement of existing strategic forecasting techniques with respect to the treatment of uncertainty are analyzed. In the second section, a proposal is made for a framewrok for strategic planning assisted by artificial intelligence techniques. This model allows aiding decision making while maintaining an adequate management of information uncertainty. Then, in the results analysis session, the proposals made are validated. Statistical techniques and expert and data triangulation methods are used. As conclusions, the validity of the proposal and its power for decision making under uncertainty is demonstrated. Future lines of work are also presented.

Decision Making in Artificial Intelligence Training Programs¶¶

Herrera, R.Y., Pérez, P.Y.P., Pupo, I.P., Acuña, L.A., Vacacela, R.G., Pupo, L.G.H. (2025). Decision Making in Artificial Intelligence Training Programs. In: Piñero Pérez, P.Y., Pérez Pupo, I., Kacprzyk, J., Bello Pérez, R.E. (eds) Computational Intelligence Applied to Decision-Making in Uncertain Environments. Studies in Computational Intelligence, vol 1195. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-83643-5_6¶

Abstract

This work addresses the challenge of capacity building in the areas of artificial intelligence and data science. It starts by recognizing the need for new academic programs that consider these subjects as central themes. To develop researchers skilled in topics such as computational intelligence, decision-making in uncertain environments, generative artificial intelligence, and other trends in the development of new AI technologies in society, an ethical approach is required. In the methods section, the proposal addresses the fundamental challenges related to these topics and provides a brief analysis of the state of the art. Additionally, a training strategy is proposed, ranging from short-cycle programs to postgraduate education. The proposal includes a short-cycle program for a Data Science Technician, an Artificial Intelligence Engineering degree, and a master’s degree in Artificial Intelligence. In this way, the training is provided at various levels, accompanied by a strategy for continuous education. In the results analysis section, the proposal was evaluated by a group of specialists in curriculum design, yielding positive results. Finally, the conclusions focus on the fair and ethical development of artificial intelligence.