Este artículo presenta un método para identificar tendencias en tecnologías de la información mediante la integración de fuentes de datos heterogéneas (publicaciones científicas, descripciones de patentes, blogs informáticos, repositorios de código fuente, preprints) utilizando el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y modelos de conocimiento basados en grafos. El método propuesto incluye la limpieza de textos y la clasificación multietiqueta de las menciones tecnológicas, la construcción de un grafo de vínculos semánticos entre lenguajes de programación, bibliotecas y temas científicos, y el análisis de la red resultante para descubrir las tecnologías más populares y su dinámica a lo largo del tiempo. Los resultados muestran nodos tecnológicos clave (por ejemplo, Python y Java) y clusters (por ejemplo, relacionados con el aprendizaje automático o el desarrollo web), y confirman la viabilidad de la extracción automatizada de conocimiento a partir de diversas fuentes para seguir la evolución de las tendencias informáticas.