Herramientas de Inteligencia Artificial en la Investigación


 

I. Datos generales

Instructor o docente: Patricia Guadalupe Gamboa Rodríguez

Modalidad de impartición: Virtual

Duración total de taller: 5 sesiones virtuales de 2 hrs. C/U.

Área: Otra

Fechas: 29 de septiembre al 03 de octubre del 2025

II. Descripción

Destinatarios:

  • Docentes Universitarios e Investigadores en formación
  • Directores académicos
  • Profesionales con interés en el área de Inteligencia Artificial
  • Estudiantes universitarios de pregrado y posgrado

 

Objetivo General:

  • Desarrollar competencias en el uso estratégico de herramientas de inteligencia artificial para potenciar la búsqueda, análisis y organización de información científica y académica, fomentando el pensamiento crítico, la autonomía investigativa y la ética digital.

Objetivos específicos:

  • Comprender el funcionamiento y propósito de herramientas basadas en IA para investigación.
  • Desarrollar habilidades para realizar búsquedas efectivas utilizando herramientas de IA.
  • Aplicar herramientas de IA para el análisis y organización de literatura científica.
  • Desarrollar pensamiento crítico frente a los resultados generados por IA.
  • Integrar herramientas de IA en flujos de trabajo investigativos reales.

Metodología y Actividades: 

  • El taller adoptará un enfoque teórico-práctico, centrado en el aprendizaje activo y el "aprender haciendo", con estrategias que combinan:
  • Exposición breve de conceptos clave (15–30 min por sesión).
  • Demostraciones guiadas en tiempo real de las herramientas.
  • Prácticas individuales o en parejas, con ejercicios aplicados a casos reales o simulados.
  • Análisis colaborativo y discusión crítica de los resultados obtenidos.
  • Diseño de un mini - proyecto final, donde cada participante integrará al menos 3 herramientas de IA vistas en el taller.

Mecanismo y criterios de evaluación:

  • Portafolio digital de evidencias (capturas, enlaces, resultados de búsqueda).
  • Participación en clase (en debates, preguntas, feedback).
  • Mini-proyecto final aplicado (presentación breve, mapa o informe corto).

 

Temario:

Programa por definir

No. De sesión Fecha Hora Temas a abordar
Sesión 1 29 de septiembre 18:00 - 20:00 Introducción a la Inteligencia Artificial aplicada a la investigación
Sesión 2 30 de septiembre 18:00 - 20:00 categorías de la Inteligencia Artificial
Sesión 3 1 de octubre  18:00 - 20:00 Lens, Consensus, Elicit búsqueda asistida por IA
Sesión 4 2 de octubre  18:00 - 20:00 Research Rabbit, Zotero, Redes y exploración visual
Sesión 5 3 de octubre  18:00 - 20:00 Notebook LM, Napkin una búsqueda definida y diseño de formas.

 

Bibliografía

  • Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Referente clásico para fundamentos de la IA.
  • Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books.
  • Una visión accesible de cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático.
  • Floridi, L. (2014). The Fourth Revolution: How the Infosphere is Reshaping Human Reality. Oxford University Press.

Entre otras fuentes la bibliografía utilizada proviene de:

  • APWG (Anti-Phishing Working Group)
  • Cludflare
  • DNS Abuse Institute
  • DNS and BIND
  • FIRST (Forum of Incident Response and Security Teams)
  • M3AAWG (Messaging, Malware and Mobile Anti-Abuse Working Group)
  • IETF: RFC 3833, 4033 / 4034 / 4035

 

  • Recursos y materiales requeridos
  • Acceso a internet (imprescindible para todas las herramientas)
  • Navegador actualizado (Chrome o Firefox recomendados)
  • Cuenta gratuita en:
  • Consensus.app
  • ResearchRabbit
  • Lens.org
  • Elicit.org
  • Napkin