A medida que la cantidad de información científica aumenta constantemente, es crucial mejorar la comprensión de lectura rápida. Para comprender muchos artículos científicos en un corto período, la inteligencia artificial se vuelve esencial. Este documento tiene como objetivo aplicar metodologías de inteligencia artificial para examinar temas amplios como la arquitectura empresarial en artículos científicos. Analizar resúmenes con asignación latente de Dirichlet o frecuencia inversa de documentos parece ser más beneficioso que explorar textos completos. Además, demostramos que la incrustación estocástica de vecinos t-distribuidos es adecuada para explorar el grado de conectividad con temas vecinos, como la teoría de la complejidad. La inteligencia artificial produce resultados similares a los obtenidos mediante la lectura manual. Nuestro estudio de texto completo confirma tendencias en arquitectura empresarial como sostenibilidad y lenguajes de modelado.