PRESENTACIÓN
El crecimiento acelerado de la inteligencia artificial generativa ha transformado los procesos de investigación, desde la búsqueda documental hasta la redacción académica y el análisis de datos. Sin embargo, su incorporación responsable exige comprensión metodológica, criterios éticos y dominio técnico.
Este curso ofrece una formación especializada para investigadores, docentes y estudiantes avanzados que desean integrar la IA en su trabajo académico sin comprometer la calidad, la validez epistemológica ni la integridad científica de los resultados. El enfoque se centra en el uso estratégico, crítico y transparente de estas herramientas dentro del marco de la investigación universitaria.
OBJETIVOS
1. Analizar las bases conceptuales, epistemológicas y éticas del uso de IA en investigación académica.
2. Diseñar estrategias metodológicas que integren herramientas de IA para aumentar la productividad, sin afectar la rigurosidad científica.
3. Aplicar técnicas y protocolos para el uso responsable, verificable y trazable de sistemas de IA en diferentes fases del proceso investigativo.
UNIDADES DE APRENDIZAJE
Unidad 1. Fundamentos Conceptuales y Epistemológicos de la IA en Investigación
Modelos generativos y sistemas de IA aplicados a procesos investigativos.
Sesgos algorítmicos y su impacto en la validez científica.
Límites cognitivos de los modelos y criterios para evaluar su fiabilidad.
IA como herramienta epistémica: posibilidades y restricciones.
Marco conceptual para distinguir entre asistencia, automatización y coautoría.
Unidad 2. IA para la Búsqueda, Gestión y Evaluación de Fuentes Científicas
Motores de búsqueda asistidos por IA y estrategias de refinamiento avanzado.
Clasificación y síntesis de literatura mediante modelos generativos.
Verificación, trazabilidad y detección de inconsistencias en información producida por IA.
Sistemas de gestión bibliográfica con automatización inteligente.
Protocolos para integrar IA en revisiones sistemáticas y scoping reviews.
Unidad 3. Optimización del Proceso de Escritura Académica con IA Responsable
IA como apoyo en la estructuración, coherencia y precisión discursiva.
Estándares de citación, originalidad y transparencia en textos generados con IA.
Desarrollo de borradores, guías y matrices de escritura mediante prompts especializados.
Evaluación de calidad en contenido producido por IA: criterios lingüísticos y metodológicos.
Riesgos de sobredependencia y estrategias para mantener la autoría intelectual.
Unidad 4. IA para el Análisis de Datos: Métodos y Buenas Prácticas
Herramientas de IA para análisis cualitativo y minería de textos.
Automatización de procedimientos estadísticos básicos y avanzados.
Interpretación crítica de resultados generados mediante modelos de IA.
Validación y replicabilidad en procesos automatizados.
Integración de IA en proyectos mixtos (cuantitativos–cualitativos).
Unidad 5. Ética, Regulación y Protocolos Institucionales para el Uso Responsable de IA
Criterios éticos para el uso de IA en contextos académicos y de investigación.
Normativas internacionales y políticas universitarias sobre IA.
Declaración del uso de IA en artículos, tesis y proyectos financiados.
Diseño de protocolos institucionales para transparencia y responsabilidad académica.
Evaluación del impacto de la IA en la integridad investigativa y en la formación de investigadores.
FECHA
El curso ejecutivo "IA EN LA INVESTIGACIÓN: Estrategias de Uso Responsable para Maximizar la Productividad Académica", se desarrollará el Lunes 25 de Mayo de 2026 desde las 16:00 - 19:00 (Hora Seattle) / 18:00 - 21:00 (Hora Colombia)
PASOS PARA REALIZAR EL PROCESO DE INSCRIPCIÓN
PASO 1: Diligenciar el "Formulario de inscripción".
PASO 2: Ingresa ahora mismo al grupo de WhatsApp para conocer detalles y orientaciones.
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