FECHA DE INICIO
24-02-2026
RESPONSABLE
Dra. Villagra Andrea
MODALIDAD DE ASISTENCIA
Virtual
FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN
ARANCEL
Docentes UNPA $ 50.000
NODOCENTES UNPA $ 50.000
Externos/as $ 65.000
CONSULTAS E INFORMES
SINTESIS
La inteligencia artificial generativa (IAG) está revolucionando las tareas de producción, análisis y difusión del conocimiento científico. Modelos generativos de lenguaje, código, imagen y datos permiten acelerar la revisión bibliográfica, la elaboración de textos académicos, la exploración de grandes corpus documentales y la creación de visualizaciones e ideas innovadoras. El taller propone una inmersión estratégica y ética en estas tecnologías, mostrando cómo integrarlas en cada fase de la investigación —desde la formulación del problema hasta la comunicación de resultados— sin depender de plataformas o marcas específicas. Al finalizar, las y los participantes contarán con principios sólidos y metodologías transferibles que les permitirán incorporar cualquier herramienta de IAG que emerja, manteniendo la pertinencia y la rigurosidad de sus procesos investigativos.
Esta destinado a estudiantes de posgrado, docentes-investigadores y profesionales de cualquier disciplina interesados en potenciar su productividad científica mediante inteligencia artificial generativa.
Objetivos
El objetivo principal de este taller es desarrollar competencias para integrar la inteligencia artificial generativa de manera crítica, creativa y ética en los procesos de investigación académica.
Objetivos específicos:
● Aplicar técnicas de interacción avanzada (formulación estratégica de consultas) para guiar a los modelos generativos en tareas de comprensión, síntesis y creación de conocimiento.
● Implementar flujos de trabajo asistidos por IAG para la revisión de literatura, el análisis de documentos, la generación de ideas y la visualización de datos.
● Evaluar fortalezas, limitaciones y riesgos asociados al uso de IAG en las distintas etapas de la investigación.
● Identificar buenas prácticas de privacidad, responsabilidad y transparencia en contextos científicos.
CONTENIDOS
Fundamentos de IA e IA generativa. Modelos generativos de lenguaje, código e imagen. Estrategias de interacción (prompting) y consultas semánticas avanzadas.
Automatización del análisis documental y extracción de información. Descubrimiento y mapeo de literatura asistido por IA. Soporte a la interpretación y visualización de datos mediante sistemas generativos. Ética, sesgos algorítmicos y propiedad intelectual en el uso de IAG.
ORGANIZACIÓN DE LOS CONTENIDOS - PROGRAMA ANALÍTICO
Tema 1. Introducción a la IA generativa en investigación
Conceptualización, tipologías de modelos y casos de uso.
Panorama de aplicaciones emergentes para las ciencias.
Tema 2. Elaboración y mejora de textos académicos con IA
Redacción, corrección multilingüe, traducción y reescritura asistidas.
Diseño de estrategias de consulta para optimizar calidad y estilo.
Tema 3. Análisis y síntesis de documentos científicos
Procesamiento automático de artículos, tesis y reportes.
Generación de resúmenes, tablas de extracción y preguntas de investigación.
Tema 4. Construcción del estado del arte y búsqueda inteligente
Motores semánticos y redes de citaciones guiadas por IA.
Técnicas de descubrimiento de vacíos de investigación y tendencias.
Tema 5. Apoyo al análisis de datos y visualización generativa
Generación automática de gráficos y narrativas de datos.
Integración de modelos generativos con entornos de análisis estadístico.
Tema 6. Consideraciones éticas y de calidad científica
Sesgos, privacidad, reproducibilidad y trazabilidad.
Lineamientos institucionales y marcos regulatorios.
Cada tema incluye actividades prácticas con la herramienta o servicio de IA que, al momento del dictado, represente el estado del arte para la tarea abordada.
Guía indicativa de herramientas (edición 2025) – sujeta a revisión y actualización permanente:
• Modelos de lenguaje y asistentes conversacionales: ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Claude.
• Lectura y análisis de documentos: ChatPDF, ExplainPaper, AskYourPDF, NotebookLM.
• Búsqueda y mapeo de literatura: Perplexity, Elicit, ResearchRabbit, Connected Papers.
Generación y explicación de código / datos: entornos de notebooks con IA integrada y plataformas de BI con capacidades generativas.
• Creación de contenidos visuales y multimedia: generadores de imágenes y video basados en difusión latente.
• Transcripción y análisis de audio: Whisper (ASR)
El listado anterior es meramente referencial: antes de cada cohorte se evaluarán las novedades del ecosistema de IA generativa para incorporar las herramientas que ofrezcan la mejor relación de calidad, accesibilidad y ética de uso.
CRONOGRAMA
- 24 de febrero de 18:00 a 20:00 horas.
- 26 de febrero de 18:00 a 20:00 horas.
- 03 de marzo de 18:00 a 20:00 horas.
- 05 de marzo de 18:00 a 20:00 horas.
- 10 de marzo de 18:00 a 20:00 horas.
- 12 de marzo de 18:00 a 20:00 horas.