El impacto de la IA en los estudios de prospectiva: metodología Defly Compass aplicada a la agricultura

“El impacto de la IA en los estudios de prospectiva: metodología Defly Compass aplicada a la agricultura ”

4. 12. 2025
Facultad de Comunicación y Documentación. Universidad de Granada

La aceleración sin precedentes de los cambios tecnológicos y sociales en el siglo XXI ha generado una brecha metodológica significativa en el análisis prospectivo. Los métodos tradicionales de prospectiva, aunque mantienen alta precisión analítica, son ineficientes para procesar los volúmenes exponenciales de información disponibles actualmente. Por otro lado, los enfoques basados únicamente en inteligencia artificial carecen de la validación experta necesaria para contextualizar hallazgos y establecer conexiones interdisciplinarias relevantes. Esta investigación aborda tres brechas críticas identificadas en la literatura: el equilibrio entre escalabilidad y precisión, la integración efectiva de conocimiento entre dominios, y la reproducibilidad de resultados en estudios de prospectiva. Presentamos Defly Compass, una metodología híbrida innovadora que integra técnicas tradicionales de prospectiva con procesamiento avanzado de datos e inteligencia artificial. La metodología se estructura en cuatro fases sistemáticas que garantizan rigor analítico y reproducibilidad. La primera fase comprende una revisión exhaustiva de literatura donde expertos en educación realizan una selección rigurosa de documentos basándose en criterios de impacto académico, relevancia temporal, autoridad de las fuentes y densidad de referencias. Esta fase establece los fundamentos para el análisis posterior y asegura la calidad de la información base. La segunda fase implementa un proceso dual innovador que combina análisis humano con
procesamiento de inteligencia artificial. Se emplean herramientas especializadas como Voyant Tools para generar estadísticas de frecuencia de términos, analizar patrones de co-ocurrencia y establecer relaciones contextuales dentro del corpus educativo. Paralelamente, el procesamiento mediante NotebookLM utiliza modelos de lenguaje avanzados.

The unprecedented acceleration of technological and social change in the 21st century has generated a significant methodological gap in foresight analysis. Traditional foresight methods, while maintaining high analytical precision, are inefficient at processing the exponential volumes of information available today. Conversely, approaches based solely on artificial intelligence lack the expert validation necessary to contextualize findings and establish relevant interdisciplinary connections.This research addresses three critical gaps identified in the literature: the balance between scalability and precision, the effective integration of knowledge across domains, and the reproducibility of results in foresight studies. We present Defly Compass, an innovative hybrid methodology that integrates traditional foresight techniques with advanced data processing and artificial intelligence. The methodology is structured into four systematic phases that ensure analytical rigor and reproducibility. The first phase consists of a comprehensive literature review in which experts in education conduct a rigorous selection of documents based on criteria such as academic impact, temporal relevance, source authority, and reference density. This phase provides the foundation for subsequent analysis and ensures the quality of the core information. The second phase implements an innovative dual process that combines human analysis with AI-assisted processing. Specialized tools such as Voyant Tools are used to generate term-frequency statistics, analyze co-occurrence patterns, and identify contextual relationships within the educational corpus. In parallel, processing through NotebookLM employs advanced language models.