AI Business Research: Практична база данни за откриване на изследвания за AI в бизнеса
| Finding academic research on artificial intelligence in business is becoming difficult for a simple reason: relevant papers are scattered across disciplines, repositories, and working-paper platforms. Accounting, finance, marketing, management, information systems, and economics increasingly study AI, but researchers rarely find these papers in one place. Jedson Pinto from the Accounting AI Lab at UT Dallas has developed the AI Business Research digest to address this problem. According to Pinto, the database already contains more than 4,000 papers published since 2023 and receives daily or weekly updates. Each paper receives two classifications. 📌 The first identifies the business field, such as accounting or finance. 📌 The second identifies how the large language model functions in the research. An LLM may serve as a measurement tool, an object of study, a simulated agent, or a methodological contribution. This second classification makes the database particularly useful. Researchers can search beyond the question “Which papers discuss AI?” and examine how scholars are incorporating AI into research design. Each paper also receives a structured three-line summary covering the research setting, what the model did, and the main finding. Users can filter and sort papers by field, date, or popularity, upvote useful studies, flag irrelevant results, and suggest missing research. For the University of Economics Varna, such a resource can support several activities. 🔹 Faculty can follow emerging AI research within their own disciplines without repeatedly searching multiple repositories. 🔹 Doctoral students can identify recent working papers, research questions, methodological approaches, and possible research gaps. 🔹 Researchers can examine how LLMs are being used as research instruments rather than treating AI only as a research topic. 🔹 Instructors can bring recent studies into courses in accounting, finance, marketing, economics, management, and data science. 🔹 Research teams can use the database as an early-stage discovery tool before conducting more systematic searches in Scopus, Web of Science, Google Scholar, or specialist databases. The database should therefore complement rather than replace established academic search systems. Its main advantage lies in rapid discovery and structured monitoring of a research area developing faster than traditional disciplinary boundaries can accommodate. For UE Varna, AI Business Research can serve as a practical bridge between AI developments and current research in business and economics. | AI Business Research: Практична база данни за откриване на изследвания за AI в бизнеса Откриването на академични изследвания за изкуствения интелект в бизнеса става все по-трудно по една проста причина: релевантните публикации са разпръснати между различни дисциплини, хранилища и платформи за работни версии на научни статии. Счетоводство, финанси, маркетинг, мениджмънт, информационни системи и икономика все по-често изследват AI, но тези публикации рядко могат да бъдат намерени на едно място. Jedson Pinto от Accounting AI Lab към UT Dallas разработва AI Business Research digest именно за да отговори на този проблем. Според Pinto базата вече включва повече от 4000 публикации от 2023 г. насам и се обновява ежедневно или седмично. Всяка публикация се класифицира по два начина. 📌 Първата класификация определя областта на бизнес изследванията, например счетоводство или финанси. 📌 Втората показва каква роля има големият езиков модел в изследването. LLM може да се използва като инструмент за измерване, обект на изследване, симулиран агент или методологичен принос. Именно тази втора класификация прави базата особено полезна. Изследователите могат да търсят отвъд въпроса „Кои публикации разглеждат AI?“ и да анализират как учените включват AI в дизайна на самото изследване. За всяка публикация е предоставено и структурирано резюме в три реда, което обхваща изследователския контекст, какво е направил моделът и основния резултат. Потребителите могат да филтрират и сортират публикациите по област, дата или популярност, да отбелязват полезни изследвания, да сигнализират за нерелевантни резултати и да предлагат липсващи публикации. За Икономически университет – Варна подобен ресурс може да подпомогне няколко дейности. 🔹 Преподавателите могат да следят нови AI изследвания в собствените си дисциплини, без постоянно да търсят в множество различни източници. 🔹 Докторантите могат да откриват нови работни версии на статии, изследователски въпроси, методологични подходи и потенциални изследователски празнини. 🔹 Изследователите могат да проследяват как LLM се използват като изследователски инструменти, вместо да разглеждат AI само като тема на изследване. 🔹 Преподавателите могат да включват актуални публикации в курсове по счетоводство, финанси, маркетинг, икономика, мениджмънт и data science. 🔹 Изследователските екипи могат да използват базата като инструмент за първоначално откриване на литература, преди да преминат към по-систематично търсене в Scopus, Web of Science, Google Scholar или специализирани бази данни. Затова базата следва да допълва, а не да заменя утвърдените академични системи за търсене. Основното ѝ предимство е бързото откриване и структурираното проследяване на изследователска област, която се развива по-бързо от традиционните дисциплинарни граници. За ИУ – Варна AI Business Research може да служи като практична връзка между развитието на AI и актуалните изследвания в бизнеса и икономиката. |