Sobre el taller y ejes de contenidos

En el contexto actual de transformación digital, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta central para la producción, organización y circulación del conocimiento científico. Su incorporación no solo representa una oportunidad para optimizar procesos de investigación, como la búsqueda de literatura, la sistematización de datos o la redacción académica, sino también un desafío en términos de formación crítica, ética y metodológica. El uso de herramientas basadas en IA permite mejorar la eficiencia en tareas complejas, tales como la identificación de tendencias en el estado del arte, la gestión de referencias bibliográficas, la planificación de la escritura y la revisión de textos académicos. Sin embargo, estas posibilidades requieren ser acompañadas por una comprensión de estos sistemas, sus limitaciones, sesgos y riesgos, así como por el desarrollo de criterios sólidos para su uso responsable en la investigación y redacción académica. Este taller se inscribe en una perspectiva crítica, orientada a introducir a los participantes en el uso estratégico de herramientas de IA para potenciar sus procesos de investigación y escritura, al tiempo que promueve una reflexión situada sobre sus implicancias éticas y académicas. Se reflexionará muy brevemente sobre los fundamentos históricos y técnicos de la IA,  la identificación de sesgos y riesgos frecuentes, así como sus aplicaciones concretas en el ámbito académico, con especial énfasis en la escritura científica y la producción bilingüe. 

EJE I: Desafíos del uso crítico de herramientas de GenIA en la producción académica 

• Codiseño del uso de la IAGen en la investigación. Uso potencial de la GenIA para expandir puntos de vista sobre los esquemas de investigación y optimizar procesos de búsqueda, organización y análisis de información científica. 
• Identificación de sesgos, alucinaciones e imprecisiones inherentes a la IA. Dimensiones para una mirada crítica. 
• El concepto de copiloto: mejora de capacidades intelectuales sin suplantar la experticia del investigador. 
• Ingeniería de prompts: Instrucciones para el refinamiento de argumentos, ajuste de tono y estilo, y simulación de revisión por pares (peer review simulation). 

EJE II: Esbozo de traducción asistida por GenIA con validación del experto humano 

• Preparación o revisión asistida de un resumen (escrito originalmente por un humano) antes de la traducción al inglés con GenIA para evitar que la herramienta replique errores estructurales, lingüísticos o terminológicos. 
• Traducción al inglés con GenIA de un resumen académico preparado previamente para minimizar riesgos y sesgos. 

EJE III: Estrategias para el uso de la IA en el ciclo de vida de la investigación y la redacción académica 

• La IA como herramienta de aumento: Gestión de la "infoxicación" bibliográfica.  
• Ideación y desarrollo conceptual: Síntesis de bases de datos, marcos teóricos alternativos, conexiones interdisciplinarias y análisis contrafácticos.
• Descubrimiento y revisión de literatura: Filtrado preliminar de estudios seminales, síntesis a escala de debates clave e identificación de brechas en la evidencia.
• El proceso de redacción asistida: Superación del "bloqueo del escritor". Estructuración de argumentos, elaboración de resúmenes (abstracts) y refinamiento de la prosa académica. 
• Gestión ética de citas y referencias: Capacidades de formateo (APA) frente al riesgo crítico de "fuentes alucinadas" e inverosímiles. Buenas prácticas de verificación manual y atribución ética de fuentes.