IA Generativa e investigación académica, ¿es posible?
La Universidad Nacional Autónoma de Honduras (UNAH) recientemente concluyó con éxito el curso libre «Investigación Académica Potenciada por la Inteligencia Artificial Generativa», impartida por Universidad Galileo, a través del Instituto Von Neumann, el que dejó una huella significativa en la vida profesional de más de 20 docentes que se sumergieron en el mundo de la inteligencia artificial aplicada.
El propósito fundamental del curso fue empoderar a los participantes con las competencias necesarias para integrar la inteligencia artificial generativa en sus procesos de investigación.
Entre los principales objetivos en este curso, se destacan:
- Aplicar herramientas de IA generativa para optimizar la búsqueda y generación de información académica
- Analizar los resultados obtenidos mediante la IA para garantizar la rigurosidad académica y fomentar el pensamiento crítico y ético
- Desarrollar habilidades para automatizar procesos académicos como la síntesis de literatura y el análisis de datos.
Impacto profesional y transformación académica
El impacto de este curso ha sido amplio, transformando la perspectiva investigativa de los participantes. En palabras del Dr. Miguel Morales, docente del curso y experto en educación digital:
«El uso de la inteligencia artificial generativa en la investigación académica está transformando la forma en que producimos conocimiento. Los docentes deben empoderarse en este ámbito para optimizar procesos, mejorar la rigurosidad de sus investigaciones y preparar a sus estudiantes para un entorno académico cada vez más digitalizado«.
Durante el curso, los estudiantes aprendieron a utilizar herramientas de IA para agilizar procesos complejos, facilitando la identificación de patrones y tendencias en grandes volúmenes de datos. Esta habilidad no solo les permitirá optimizar sus investigaciones actuales, sino que también les brindará una ventaja competitiva en futuros proyectos académicos y profesionales.
Desafíos
A pesar de los beneficios, el Dr. Miguel Morales destacó varios desafíos asociados a la integración de la IA en la investigación académica, tales como:
- «Es fundamental asegurar que los modelos de IA sean confiables y minimicen sesgos«
- “Garantizar que la información generada sea verificable y precisa”
- «Muchos investigadores aún desconocen cómo integrar la IA en sus procesos«.
- “La necesidad de adaptar marcos institucionales para el uso adecuado y responsable de la IA”
Futuro y recomendaciones
De cara al futuro, el Dr. Miguel Morales enfatizó la importancia de la microformación para investigadores, sugiriendo que «cursos cortos y específicos permiten una adopción ágil de herramientas de IA, facilitando su integración en la práctica investigativa y promoviendo un uso responsable y estratégico de la tecnología«.
Además, visualiza un crecimiento continuo en el uso de la IA en el ámbito universitario, donde la automatización de procesos y la personalización del aprendizaje serán elementos clave.
«La IA debe verse como una herramienta de apoyo, no como un sustituto del juicio o criterio humano. Es clave que los investigadores validen, contrasten y analicen los resultados generados por la IA, aplicando metodologías científicas rigurosas y garantizando que la interpretación de datos sea coherente con los principios académicos«.
Experiencias que transforman
A continuación, algunos participantes comparten su testimonio sobre el aprendizaje en este curso.
Karla Torres y el uso de la IA en la investigación científica
Karla, Doctora en Microbiología y Química Clínica y docente titular II en la Universidad Nacional Autónoma de Honduras (UNAH), Campus Copán, indica que, durante el curso se exploran diversas herramientas y mencionó tres clave que han sido particularmente útiles en su trabajo:
- ChatGPT: «Para generar y refinar ideas, así como para crear prompts efectivos».
- Scispace: «Para la revisión de documentos científicos».
- Consensus: «Para agilizar la búsqueda de información y la revisión de la literatura científica».
Al respecto, afirmó: «Planeo implementar el uso de las herramientas de IA para revisar algunos recursos académicos que elaboro, mejorar la redacción y precisión de los proyectos de investigación y utilizar la IA para analizar datos de manera más eficiente«.
Torres destacó que la IA le ha permitido optimizar su proceso de investigación al reducir el tiempo invertido en la búsqueda de literatura científica actualizada, en el análisis de textos complejos y en la interpretación de datos. Esto, según explicó, le facilita un trabajo más rápido y preciso.
Además, subrayó que la IA es útil en todas las fases del proceso investigativo: «Desde la definición del nombre del proyecto y la redacción de la hipótesis, hasta la identificación de variables y la estructuración del resumen metodológico«. En este sentido, enfatizó que la IA actúa como una herramienta orientadora en cada etapa de la investigación.
Finalmente, Torres resaltó que la funcionalidad más destacada para ella ha sido el uso de prompts efectivos. Explicó que «aprender cómo formular preguntas específicas para obtener respuestas más precisas y aplicables ha mejorado significativamente la calidad de los resultados obtenidos«.
Expectativas cumplidas
El curso cumplió con sus expectativas: «Anteriormente desconocía mucho sobre la IA en el contexto de la investigación científica, y ahora la visualizo como una herramienta que puede simplificar y hacer más confiables los procesos de investigación«.
Asimismo, destacó cómo su percepción sobre la IA en la investigación científica ha cambiado: «Ahora veo la investigación científica como un proceso menos complejo y más accesible, gracias a las herramientas de IA que facilitan la búsqueda de información y el análisis de datos de forma rápida y precisa«.
Finalmente, expresó su interés en profundizar en aspectos específicos: «Me gustaría profundizar en cómo mejorar continuamente el proceso de elaboración de proyectos de investigación, especialmente en la creación de metodologías más robustas y en el análisis predictivo de resultados«.
La experiencia de Gladys Nolasco en el uso de la IA en la investigación científica
Gladys, Máster en Tecnologías de la Información y la Comunicación y docente universitaria en la Universidad Nacional Autónoma de Honduras, en el centro regional de El Paraíso, comparte que antes de iniciar el curso, su experiencia con la IA era «empírica». Su interés por la temática la llevó a investigar y explorar herramientas por cuenta propia, aunque indicó que «nada formal». En este contexto subraya la importancia de una formación estructurada para optimizar el uso de tecnologías emergentes.
La Magister señala que lo aprendido ha sido de gran utilidad como por ejemplo en la búsqueda y análisis de información, la generación de ideas, y la optimización en la redacción. Además, enfatiza la relevancia del enfoque ético, ya que antes «desconocía cómo utilizarlas de manera responsable y efectiva en el ámbito académico«.
Aplicación
La profesional planea aplicar estos conocimientos en diversos aspectos de su labor diaria. En cuanto a la redacción, indica que la IA será una aliada para «documentos, resúmenes y generación de ideas para proyectos«.
En su rol como docente, integrará estos conocimientos en sus clases para «enseñar a los estudiantes cómo utilizarla de manera ética y efectiva para potenciar su aprendizaje y productividad«.
Herramientas y estrategias aprendidas
Más allá de una herramienta específica, Nolasco resalta el aprendizaje sobre la correcta formulación de ‘prompts’. Según comenta, «aprendí a formular preguntas y solicitudes de manera estratégica para obtener respuestas más precisas y útiles de las herramientas de IA». Esta habilidad ha sido una de las más valoradas dentro de su formación.
La IA, según explicó Gladys, optimiza el proceso investigativo en múltiples fases. Desde «agilizar la búsqueda y filtrado de información» hasta «facilitar la síntesis de textos extensos» y «mejorar la redacción académica«. También destaca la capacidad de la IA para «impulsar la creatividad y la generación de nuevas ideas«.
Impacto del curso y percepción
El curso cumplió y superó sus expectativas, ya que no solo le permitió comprender la efectividad de la IA en la investigación, sino también verla «no como un enemigo, sino como un aliado«. Su percepción sobre la IA ha evolucionado, pasando de ser «una herramienta complementaria» a «un recurso esencial» para optimizar y enriquecer los procesos investigativos.
La profesional recomienda este curso a otros docentes, argumentando que «en un mundo donde la tecnología avanza tan rápidamente, este curso ayuda a los educadores a mantenerse actualizados«. Asimismo, expresó su interés en profundizar en «el uso de la IA para el análisis de grandes volúmenes de datos y la generación de visualizaciones avanzadas«.
Reflexión final
Para Gladys la oportunidad de haber participado en el curso, es invaluable calificándolo como una «experiencia enriquecedora» que ha superado sus expectativas. Alienta a la continuidad de este tipo de iniciativas, señalando que «estos conocimientos beneficiarán a muchos otros docentes y profesionales«.
Su testimonio sirve de inspiración para quienes buscan integrar la IA de manera ética y efectiva en sus procesos académicos y profesionales.
Conoce algunas características del curso
El curso «Investigación Académica Potenciada por la Investigación Artificial Generativa», ofrecido por Universidad Galileo, está diseñado para brindar a los investigadores una comprensión práctica sobre cómo integrar herramientas de IAGen en sus proyectos.
Esta formación, completamente virtual y de cuatro semanas de duración, aborda desde la recomendación de artículos clave hasta el análisis avanzado de datos.
Competencias a desarrollar
- Evaluar tendencias actuales de la IA generativa y su impacto en la investigación.
- Aplicar herramientas de IA en todas las fases investigativas.
- Identificar desafíos y desarrollar estrategias para superarlos.
- Reflexionar sobre los límites y potenciales de la IA en diferentes contextos académicos.
- Adoptar prácticas éticas en la recopilación y análisis de datos.
- Proyectar tendencias futuras en metodologías de investigación.
¿A quién está dirigido?
El curso está abierto a investigadores, estudiantes de posgrado y doctorado, gestores de proyectos de investigación, docentes universitarios, bibliotecarios, documentalistas y consultores en investigación.
Es ideal para quienes buscan optimizar sus procesos investigativos y ampliar sus competencias en el uso de tecnología avanzada.
Este curso representa una oportunidad única para transformar la forma de investigar, aprovechando las ventajas de la Inteligencia Artificial Generativa y contribuyendo al avance del conocimiento en el ámbito académico.
Para más información
Los interesados pueden escribir a:
· asistenteivn@galileo.edu
· Teléfonos: 2315-6367 y 2423-8000 Ext. 7417.
