ARQUITECTURAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA DETECCIÓN DE DESINFORMACIÓN: UN ANÁLISIS DEL DESARROLLO DE SOFTWARE Y LA LUCHA CONTRA LAS NOTICIAS FALSAS

Autores/as

  • Felipe Menezes de Abreu
  • Elias Ramos Quaresma
  • Emerson Leandro da Silva Silva
  • Glaucia Nunes de Lima Santos
  • Maria Joselia Mendes das Chagas
  • Paulo Adriano Maciel da Silva
  • Paulo Cristiano Abreu de Jesus

Palabras clave:

Inteligencia Artificial, Fake News, Ingeniería de Software, Procesamiento del Lenguaje Natural, Deep Learning

Resumen

Este artículo investiga el papel de la Inteligencia Artificial (IA) como herramienta clave para identificar y mitigar las noticias falsas en el ecosistema digital contemporáneo. Mediante un enfoque técnico y metodológico, explora cómo los algoritmos de Aprendizaje Automático y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se integran en el ciclo de vida del desarrollo de software para crear sistemas de verificación automatizados. La investigación abarca desde la ingeniería de requisitos para sistemas inteligentes hasta la implementación de redes neuronales profundas, analizando simultáneamente los desafíos éticos y la aplicación de la IA en los procesos de prueba y calidad de software que sustentan estas plataformas.

DOI: https://doi.org/10.56238/sevened2026.001-014

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Publicado

2026-01-16

Número

Caminhos Contemporâneos da Pesquisa Multidisciplinar

Sección

Articles

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Cómo citar

de Abreu, F. M., Quaresma, E. R., Silva, E. L. da S., Santos, G. N. de L., das Chagas, M. J. M., da Silva, P. A. M., & de Jesus, P. C. A. (2026). ARQUITECTURAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA DETECCIÓN DE DESINFORMACIÓN: UN ANÁLISIS DEL DESARROLLO DE SOFTWARE Y LA LUCHA CONTRA LAS NOTICIAS FALSAS. Seven Editora, 182-192. https://sevenpubl.com.br/editora/article/view/9043