Resumen La Inteligencia Artificial para la Ciencia (AI4S) ha emergido rápidamente como un área central de competencia tecnológica global, con economías importantes introduciendo estrategias a nivel nacional destinadas a transformar los paradigmas de la investigación científica. En Estados Unidos, China, la Unión Europea, el Reino Unido y Japón, AI4S se enmarca ampliamente como un instrumento estratégico para superar cuellos de botella en el desarrollo estructural, acelerar la producción de conocimiento y fortalecer la competitividad nacional. A pesar de esta ambición compartida, existen diferencias sustanciales en cómo conceptualizan, priorizan y operacionalizan AI4S estos países. Esta perspectiva ofrece un análisis comparativo sistemático de las estrategias nacionales de AI4S, centrándose en los objetivos estratégicos, las vías de implementación y la asignación de recursos. Al identificar convergencias y divergencias a través de enfoques de políticas, el análisis resalta modelos emergentes de transformación científica habilitada por IA y sus implicaciones más amplias para la gobernanza científica. Los hallazgos buscan informar el diseño de políticas futuras y apoyar la toma de decisiones basada en evidencia en el paisaje en evolución de los sistemas de investigación impulsados por IA.
Ji et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.