La inteligencia artificial generativa ha transformado el flujo del trabajo científico. Para estudiantes y profesionales que ya comprenden la intuición detrás de un modelo de lenguaje (LLM), el reto ahora es integrar la herramienta con rigor metodológico en proyectos académicos reales. Este MOOC de 12 horas es el puente entre el conocimiento teórico de la IA y su aplicación práctica, ética y accesible en la investigación.
A lo largo de cuatro módulos prácticos, llevarás tus habilidades al siguiente nivel. Verás cómo las arquitecturas de generación aumentada por recuperación (RAG) ayudan a reducir alucinaciones científicas, y explorarás un ecosistema de herramientas especializadas en ciencia, entre las que destacan motores semánticos, entornos RAG, mapas de citación y gestores bibliográficos.
También aprenderás a acelerar la revisión de literatura, el mapeo visual de citas, la extracción de datos, el análisis asistido y la redacción académica, manteniendo siempre el control epistemológico. Además, abordarás desafíos críticos: privacidad de datos, uso de alternativas abiertas, prompting avanzado, plagio sintético, políticas editoriales, transparencia, trazabilidad y equidad científica.
Al finalizar, contarás con un marco de trabajo sólido, ético y metodológicamente responsable para convertir la IA en un asistente de investigación, sin comprometer tu integridad académica.
