IA para la investigación científica

La producción científica contemporánea enfrenta una paradoja: nunca ha habido tanto acceso a la información, y nunca ha sido tan difícil procesarla, sintetizarla y convertirla en conocimiento original bajo la presión del "publicar o perecer". En este escenario, la Inteligencia Artificial generativa no es una simple herramienta de automatización, sino un socio intelectual capaz de actuar como asistente de investigación, crítico metodológico y editor de estilo.

Este taller propone dejar de ver a la IA como un generador de texto y empezar a utilizarla como un motor de razonamiento para el análisis, el diseño experimental y la limpieza de datos. El objetivo es liberar al investigador de la carga operativa para que pueda centrarse en lo que es insustituible: el pensamiento crítico, la ética y la creatividad científica.

Contenidos

Etapa 1: El nuevo "mindset" del investigador aumentado. Cómo integrar la IA en el flujo de trabajo investigativo sin perder el rigor ni la autoría.

Etapa 2: Estado del arte y marcos teóricos. Ingeniería de prompts académica para obtener revisiones de literatura precisas, críticas constructivas y marcos teóricos sólidos, evitando alucinaciones.

Etapa 3: Metodología y análisis de datos. Estrategias para la sistematización de papers, análisis de datos cualitativos y cuantitativos y uso de IA para detectar patrones en grandes volúmenes de texto.

Etapa 4: Escritura, edición y publicación. Estructuración de borradores siguiendo estándares Q1/Q2, refinamiento de la argumentación lógica y edición de estilo.

Objetivos

• Dominar la ingeniería de prompts académica: aprender a dialogar con los modelos (Gemini, Claude, ChatGPT) para obtener revisiones de literatura precisas, críticas constructivas y marcos teóricos sólidos, evitando alucinaciones.

• Acelerar el flujo de trabajo investigativo: implementar estrategias para reducir tiempos en la sistematización de papers, análisis de datos cualitativos y cuantitativos y estructuración de borradores siguiendo estándares Q1/Q2.

• Integrar ética y metodología: comprender los límites éticos, el sesgo algorítmico y la correcta atribución del uso de IA en manuscritos científicos, garantizando el rigor y la validez epistemológica.

• Explorar herramientas de análisis: introducción al uso de IA para "interrogar" documentos, detectar patrones en grandes volúmenes de texto y refinar la argumentación lógica.

Requisitos

Computadora con conexión a Internet y cuenta activa en al menos un LLM avanzado (Gemini Pro, Claude o ChatGPT Plus). Se realizarán ejercicios en tiempo real.

Coordinador

Vinicius Covas Alves. Universidad Anáhuac México Norte. Doctor en Comunicación y estratega cultural que conecta la investigación académica rigurosa con la agilidad del ecosistema emprendedor. Especialista en la adopción temprana de tecnologías disruptivas, su trabajo construye marcos accionables para resolver retos complejos en la producción de conocimiento. Consultor de estrategia e innovación para grandes corporativos, combina la profundidad teórica con herramientas de vanguardia para elevar el nivel del discurso científico y profesional.

Taller gratuito para congresistas. Plazas limitadas.