
{"id":3767,"date":"2026-06-03T22:10:17","date_gmt":"2026-06-03T22:10:17","guid":{"rendered":"https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/tehuacan\/?p=3767"},"modified":"2026-06-03T22:10:17","modified_gmt":"2026-06-03T22:10:17","slug":"la-investigacion-en-tiempos-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/tehuacan\/?p=3767","title":{"rendered":"La investigaci\u00f3n en tiempos de IA."},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-right\"><em>Dr. Luis Ra\u00fal Vald\u00e9s Guerrero<br>Docente de tiempo completo de Investigaci\u00f3n<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/tehuacan\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/4.-La-investigacion-en-tiempos-de-IA-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3779\" srcset=\"https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/tehuacan\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/4.-La-investigacion-en-tiempos-de-IA-1024x1024.png 1024w, https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/tehuacan\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/4.-La-investigacion-en-tiempos-de-IA-300x300.png 300w, https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/tehuacan\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/4.-La-investigacion-en-tiempos-de-IA-768x768.png 768w, https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/tehuacan\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/4.-La-investigacion-en-tiempos-de-IA-1536x1536.png 1536w, https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/tehuacan\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/4.-La-investigacion-en-tiempos-de-IA.png 2000w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>En los \u00faltimos a\u00f1os los modelos de Inteligencia Artificial (IA) se han convertido en una herramienta b\u00e1sica en la investigaci\u00f3n cient\u00edfica, ampliando las posibilidades metodol\u00f3gicas de los investigadores y ampliando las fronteras del conocimiento. En este sentido tanto las ciencias naturales y f\u00edsicas como las sociales han redefinido sus m\u00e9todos de trabajo con la incorporaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas, reduciendo los tiempos de an\u00e1lisis y procesamiento de datos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>No obstante, el manejo de la IA implica una serie de desaf\u00edos t\u00e9cnicos y \u00e9ticos al que las y los cient\u00edficos se enfrentan. Por ejemplo, los investigadores deben involucrarse en un proceso constante de alfabetizaci\u00f3n digital para comprender los principios que ordenan el funcionamiento de los modelos de IA, asegurando su uso m\u00e1s eficaz sin&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>perder de vista sus limitaciones. Por otro lado, los cient\u00edficos deben plantearse hasta d\u00f3nde su dependencia en relaci\u00f3n a estos sistemas puede comprometer la calidad de su trabajo e incluso distorsionar los horizontes de los programas de investigaci\u00f3n que gu\u00edan su labor cotidiana.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Los modelos de IA que buscan informaci\u00f3n susceptible de ser utilizado por los investigadores utilizan una t\u00e9cnica conocida como&nbsp; \u201cGeneraci\u00f3n Aumentada por Recuperaci\u00f3n\u201d (RAG por sus siglas en ingl\u00e9s Retrieval-Augmented Generation).A trav\u00e9s de esta t\u00e9cnica los modelos de IA pueden aplicar conocimientos m\u00e1s generales a tareas espec\u00edficas. La aplicaci\u00f3n de estas funcionalidades en modelos de IA inici\u00f3 con la aparici\u00f3n de ChatGPT Search.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Entre las ventajas del uso de estas herramientas est\u00e1 la capacidad de generar respuestas a problemas complejos, la interacci\u00f3n en lenguaje natural y la generaci\u00f3n de texto, as\u00ed como la revisi\u00f3n de literatura y el an\u00e1lisis de datos. Entre sus desventajas est\u00e1 la posibilidad de que el modelo arroje informaci\u00f3n incorrecta, a lo que se le conoce como alucinaci\u00f3n; y el desajuste entre las citas y el contenido real de las fuentes.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Finalmente, queremos invitar a nuestros lectores a que experimenten con el uso de modelos de IA especializados en la b\u00fasqueda de informaci\u00f3n acad\u00e9mica como Elicit, Scispace, Consensus, Scopus AI y Scite Assistant. La incorporaci\u00f3n de estas herramientas en la b\u00fasqueda de informaci\u00f3n tiene el potencial de agilizar los procesos de la investigaci\u00f3n, aunque los usuarios deben estar conscientes de que a\u00fan m\u00e1s que antes es indispensable mantener un enfoque cr\u00edtico en el manejo de la informaci\u00f3n.&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dr. Luis Ra\u00fal Vald\u00e9s GuerreroDocente de tiempo completo de Investigaci\u00f3n En los \u00faltimos a\u00f1os los modelos de Inteligencia Artificial (IA) se han convertido en una herramienta b\u00e1sica en la investigaci\u00f3n cient\u00edfica, ampliando las posibilidades metodol\u00f3gicas de los investigadores y ampliando las fronteras del conocimiento. 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