En respuesta al cambio climático y la degradación ecológica en aumento, las soluciones basadas en la naturaleza (NBS) han surgido como un paradigma crítico para la gobernanza ambiental sostenible. Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (IA) ofrece capacidades poderosas para abordar la complejidad y la incertidumbre inherentes a los sistemas naturales. Este estudio investiga la integración de la IA dentro de las NBS a través de un marco híbrido bibliométrico y de mejora semántica. Basándonos en 535 artículos revisados por pares de la Web of Science Core Collection (2011-2024), empleamos análisis de coocurrencia de palabras clave a través de CiteSpace y refinamiento semántico utilizando ChatGPT-4.0 para identificar 15 clústeres temáticos clave. Los resultados revelan que la IA se aplica ampliamente en el monitoreo ecológico, la reducción de emisiones de carbono, la adaptación climática urbana y la optimización de infraestructuras verdes, mejorando sustancialmente la capacidad de respuesta, precisión y escalabilidad de las intervenciones de NBS. La metodología propuesta mejora tanto la comprensión estructural como la coherencia semántica en la revisión bibliométrica, ofreciendo una base sólida para futuras investigaciones interdisciplinarias. Este estudio contribuye al desarrollo teórico y la implementación práctica de NBS mejoradas por IA, apoyando estrategias adaptativas y basadas en datos para la resiliencia climática y el desarrollo sostenible.