La actividad contó con la relatoría del editor científico de Journal Revisions, Marcos Guzmán Delgado.

Con la participación de estudiantes, académicos e investigadores se realizó en la Biblioteca Central del campus Coloso el taller titulado “De la tesis a un artículo científico: Tips para la elaboración de un paper y el uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA)”, organizado por la Escuela de Postgrado de la Universidad de Antofagasta.

La capacitación fue dictada por el editor científico de Journal Revisions, Marcos Guzmán Delgado, abordando los ejes y conceptos de novedad, relevancia y contribución en la redacción de publicaciones, incorporando la optimización de las prestaciones que ofrecen las aplicaciones de IA.

“El objetivo, finalmente, es que la inteligencia artificial se vuelva un asistente de nuestra escritura y no un fin en sí mismo, y que, de alguna manera, nos ayude a acelerar los procesos de escritura de artículos científicos y también de esta conversión. Sin embargo, debemos tener este fundamento claro, de lo que las revistas quieren y cómo hoy día funciona la publicación científica para poder también maximizar la eficacia de la inteligencia artificial en este papel”, señaló el expositor.

Por su parte, el Dr. Yecid Jiménez Bellott, director de la Escuela de Postgrado, se refirió al impacto de la IA en la generación de conocimiento. “Desde el año pasado e inicios de este año también, la inteligencia artificial ha irrumpido de forma muy notable. Gran parte de nuestros estudiantes, no solo de postgrado, sino que de pregrado la utilizan. Es una herramienta más. Varios sitios también ya la incorporan en sus motores de búsqueda, en la redacción de algunos textos, o análisis de información o de datos”.

En este ámbito, las aplicaciones de IA poseen la ventaja de automatizar tareas repetidas, aumentando la eficacia y productividad, ya que perfecciona el empleo de recursos y rapidez en el procesamiento de datos, mejorando consigo la toma de decisiones y el manejo del tiempo en tareas específicas de la producción intelectual.

Aplicaciones IA y desafíos

En la presentación se revisaron modelos múlti LLM como Cider, programas que pueden reconocer y generar texto; y NotebookLM, el cual permite a los usuarios analizar y extraer información de sus propios documentos, archivos de audio y enlaces a sitios web, e interactuar en el contexto de los objetivos trazados.

Sin embargo, las nuevas tecnologías demandan imperativamente retos de relevancia, principalmente en el aspecto de la ética y responsabilidad, dilema que planteó el relator en sus ponencias.

“El mayor desafío es el límite ético. Hay una tentación general que los papers de los próximos años serán elaborados con inteligencia artificial y revisados con inteligencia artificial, y eso perdería el absoluto sentido de hacer ciencia. El límite ético es lo que debemos tener marcado, no solamente como institución, sino también como investigadores, y no perder el foco qué hace la ciencia y que el desarrollo de la ciencia es del investigador”.

Una jornada marcada en capacitar acerca de las oportunidades y utilidades de los distintos modelos de IA, en el marco de la elaboración de artículos científicos, el desarrollo y difusión de nuevos saberes.