No es magia, es historia<\/strong> <\/h4>\n\n\n\nAndr\u00e9s\u202fDario\u202fMoreno, ingeniero de sistemas y docente javeriano, abri\u00f3 la jornada con un mapa general del campo. Recorri\u00f3 la evoluci\u00f3n desde la IA simb\u00f3lica basada en reglas hasta la IA estad\u00edstica soportada por aprendizaje profundo y explic\u00f3 por qu\u00e9 los modelos generativos actuales \u2014con miles de millones de par\u00e1metros\u2014 son apenas un subconjunto de ese ecosistema. <\/p>\n\n\n\n
Para ilustrar su potencia, desmenuz\u00f3 la arquitectura de los modelos de lenguaje (tokens, vectores, transformers) y record\u00f3 que \u201ctodos los modelos simplifican la realidad; solo algunos resultan \u00fatiles\u201d, advirtiendo sobre riesgos como los sesgos de los datos, el alto consumo energ\u00e9tico y la opacidad de las \u201ccajas negras\u201d, es decir, la imposibilidad de seguir paso a paso c\u00f3mo un modelo con miles de par\u00e1metros llega a una respuesta. Su mensaje final fue claro: entender la mec\u00e1nica detr\u00e1s de la IA es condici\u00f3n para aprovecharla con criterio y no delegar el juicio investigador.<\/p>\n\n\n\n
Luego, Luis Eduardo Tob\u00f3n Llano, director del programa de Ingenier\u00eda Electr\u00f3nica de la Pontificia Universidad Javeriana, seccional Cali, abri\u00f3 su intervenci\u00f3n con un salto hist\u00f3rico: \u201cLa humanidad lleva milenios ordenando su pensamiento. De los rollos de Alejandr\u00eda a los tokens de un modelo de lenguaje hay una misma obsesi\u00f3n: predecir el texto que falta\u201d.\u00a0<\/p>\n\n\n\n![\"La](\"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Tobon-e1752074823654-1024x837.jpg\")
Luis Eduardo Tob\u00f3n Llano, director del programa de Ingenier\u00eda Electr\u00f3nica de la Pontificia Universidad Javeriana, seccional Cali.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\nAquellos rollos \u2014unos 700.000 manuscritos conservados en la Biblioteca fundada por los Ptolomeos y clasificados por tema y autor gracias al bibliotecario Zen\u00f3doto de \u00c9feso\u2014 fueron la primera gran base de datos de la Antig\u00fcedad, un antecedente remoto de las taxonom\u00edas que hoy alimentan nuestros algoritmos. Con esa idea desmont\u00f3 el aura de \u201cmagia\u201d que rodea a ChatGPT y compa\u00f1\u00eda: detr\u00e1s de la sorpresa hay estad\u00edstica a gran escala. <\/p>\n\n\n\n
Luego recurri\u00f3 a la f\u00e1bula de Caperucita Roja para describir el trayecto de todo proyecto cient\u00edfico. El bosque es la incertidumbre. El lobo, los sesgos y la sobrecarga de informaci\u00f3n. El cazador, la IA que ayuda a enfrentar los lobos y superar obst\u00e1culos. Pero advirti\u00f3: \u201ctu canasta no puede llevar treinta aplicaciones distintas\u2026 escoge una o dos por etapa y domina su uso\u201d. <\/p>\n\n\n\n
Sus recomendaciones pr\u00e1cticas de c\u00f3mo usar diferentes IA en la investigaci\u00f3n se resumen as\u00ed: <\/p>\n\n\n\n
\n- Para exploraci\u00f3n bibliogr\u00e1fica<\/strong>: el investigador debe alimentar las consultas con preguntas bien formuladas (prompts<\/em>), no con frases gen\u00e9ricas.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Para lectura asistida:<\/strong> \u201cleer a doble pantalla\u201d, afirma Tob\u00f3n. IA a la izquierda, PDF original a la derecha, para evitar malinterpretaciones.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Para redacci\u00f3n y estilo:<\/strong> modelos multiling\u00fces ayudan a vencer bloqueos, pero el texto final \u201cdebe ser escrito por humanos, no parecer la redacci\u00f3n de una m\u00e1quina\u201d afirma el profesor. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\n- Para revisi\u00f3n cr\u00edtica:<\/strong> ning\u00fan algoritmo detecta la pertinencia contextual de un hallazgo, “la IA se queda en el bosque; cruzar la frontera del conocimiento nos toca a nosotros\u201d concluye Tob\u00f3n mientras insiste en la triangulaci\u00f3n por pares. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Comodidad cognitiva: \u00bfpensar duele menos?<\/strong> <\/h4>\n\n\n\nAl terminar las ponencias se abri\u00f3 un panel moderado por Alexandra Pomares<\/a>, directora de Investigaci\u00f3n de la Pontificia Universidad Javeriana y doctora en Inform\u00e1tica, experta en anal\u00edtica y gesti\u00f3n de datos. Pomares abri\u00f3 el debate con la pregunta: \u00bfHasta d\u00f3nde delegaremos el esfuerzo intelectual si la IA escribe, resume y eval\u00faa por nosotros?\u00a0<\/p>\n\n\n\n![\"La](\"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/WhatsApp-Image-2025-07-16-at-10.31.22-AM.jpeg\")
Isabel Tejada, ling\u00fcista y profesora asociada de la Facultad de Educaci\u00f3n de la Universidad de Los Andes. A su derecha, Alexandra Pomares. A su izquierda, Luis Eduardo Tob\u00f3n.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\nIsabel Tejada, ling\u00fcista y profesora asociada de la Facultad de Educaci\u00f3n de la Universidad de Los Andes, ilustr\u00f3 el problema con un estudio de neurociencia aplicada: estudiantes que redactan primero con su criterio y luego pulen con IA conservan la activaci\u00f3n cerebral del pensamiento cr\u00edtico; quienes empiezan pidiendo que el modelo escriba exhiben menor actividad. El peligro, concluy\u00f3 Tejada, es saltarse el \u201csufrimiento f\u00e9rtil\u201d de la formulaci\u00f3n de hip\u00f3tesis.<\/p>\n\n\n\n
Ignacio Sarmiento-Barbieri, profesor de la Facultad de Econom\u00eda de la Universidad de los Andes, complement\u00f3 con una advertencia clave: \u201clos algoritmos piensan en promedios; la innovaci\u00f3n ocurre cuando salimos de la media\u201d. Al analizar proyectos de selecci\u00f3n de personal y evaluaci\u00f3n crediticia, mostr\u00f3 c\u00f3mo los modelos reproducen sesgos de g\u00e9nero cuando aprenden de historiales mis\u00f3ginos. La moraleja es clara: la IA amplifica lo que le damos. <\/p>\n\n\n\n
En esa misma l\u00ednea, Tob\u00f3n advirti\u00f3 sobre la dificultad de corregir las respuestas plausibles pero falsas que dan algunas IA, llamadas alucinaciones: \u201cverificar cada texto generado por IA, puede ser m\u00e1s caro\u201d. Por ello, recomend\u00f3 limitar el uso de modelos de lenguaje a aplicaciones de bajo riesgo y siempre bajo supervisi\u00f3n humana. Seguido a eso, Tejada retom\u00f3 con una observaci\u00f3n aguda sobre el sesgo de complacencia: \u201cVersiones recientes de ChatGPT se volvieron exageradamente aduladoras\u201d, reforzando las creencias del usuario en vez de cuestionarlas. En ciencia, eso limita la falsaci\u00f3n de hip\u00f3tesis. <\/p>\n\n\n\n
Sarmiento-Barbieri agreg\u00f3 un riesgo poco discutido: jueces que cargan expedientes completos a servicios comerciales y pierden control sobre datos sensibles. Como alternativa, propuso desarrollar modelos cerrados con datos locales y establecer pol\u00edticas claras sobre qu\u00e9 se puede \u2014y qu\u00e9 no\u2014 compartir en la nube. Pomares, por su parte, cerr\u00f3 con una invitaci\u00f3n concreta: dise\u00f1ar r\u00fabricas de uso responsable que obliguen a declarar qu\u00e9 parte del proceso se hizo con IA, c\u00f3mo se dise\u00f1\u00f3 el prompt <\/em>y qu\u00e9 correcciones humanas se aplicaron. <\/p>\n\n\n\nLa meta es el proceso<\/strong> <\/h4>\n\n\n\nLa inteligencia artificial promete acortar distancias entre la pregunta y la respuesta, pero la traves\u00eda del conocimiento nunca desaparecer\u00e1. Como se\u00f1al\u00f3 Tob\u00f3n, “el camino puede parecer incierto al principio, pero a medida que se avanza se vuelve m\u00e1s claro, y al final se comprende que el verdadero valor est\u00e1 en lo aprendido durante el recorrido. La IA dif\u00edcilmente puede realizar trabajo de campo o comprender a fondo el contexto local; esas tareas, tanto manuales como \u00e9ticas, siguen siendo responsabilidad de los seres humanos”.<\/p>\n\n\n\n![\"La](\"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Foto-5-1024x768.jpeg\")
<\/figure>\n\n\n\nEse aprendizaje, coincidieron los panelistas, requiere mantener encendida la llama cr\u00edtica, resistir la tentaci\u00f3n de la comodidad cognitiva y construir marcos \u00e9ticos que blinden la investigaci\u00f3n de sesgos y abuso de datos. En \u00faltima instancia, la IA podr\u00eda ser tan revolucionaria como la imprenta y tan limitada como los sesgos de quienes la programan. Ponerla al servicio del conocimiento sin renunciar al rigor es una tarea colectiva. Despu\u00e9s de todo, los grandes saltos cient\u00edficos nacen cuando un humano formula una pregunta que a\u00fan no cabe en ning\u00fan modelo. <\/p>\n\n\n\n
Eventos como este curso interuniversitario \u2014impulsado por la Pontificia Universidad Javeriana, a trav\u00e9s del Comit\u00e9 de Cultura y Desarrollo Digital, la Vicerrector\u00eda de Investigaci\u00f3n y la Oficina de Investigaci\u00f3n y Desarrollo de la seccional Cali, as\u00ed como por la Vicerrector\u00eda de Transformaci\u00f3n Digital de la Universidad de los Andes\u2014 demuestran que integrar la inteligencia artificial con sentido cr\u00edtico ya es parte esencial de la formaci\u00f3n investigativa<\/a>. La segunda semana del curso continua sesiones sobre casos y limitaciones, codificaci\u00f3n asistida y aspectos \u00e9ticos. El objetivo: fomentar redes acad\u00e9micas y proyectos conjuntos entre las tres universidades, guiados por un uso responsable de la IA.\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"La inteligencia artificial est\u00e1 redefiniendo la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, pero a su vez hay vasos comunicantes que van de la Biblioteca de Alejandr\u00eda a los modelos grandes de lenguaje (LLM) como ChatGPT. Profesores de la Javeriana y los Andes discuten c\u00f3mo abordar su uso de manera responsable y pr\u00e1ctica. <\/p>\n","protected":false},"author":160,"featured_media":43954,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4594,1157,3689,373],"tags":[2960,97,499],"class_list":{"0":"post-43937","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-inteligencia-artificial","8":"category-destacadas","9":"category-educacion","10":"category-sociedad","11":"tag-inteligencia-artificial","12":"tag-investigacion","13":"tag-javeriana"},"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43937","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/users\/160"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=43937"}],"version-history":[{"count":10,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43937\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":44446,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43937\/revisions\/44446"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/media\/43954"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43937"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43937"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43937"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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Luego recurri\u00f3 a la f\u00e1bula de Caperucita Roja para describir el trayecto de todo proyecto cient\u00edfico. El bosque es la incertidumbre. El lobo, los sesgos y la sobrecarga de informaci\u00f3n. El cazador, la IA que ayuda a enfrentar los lobos y superar obst\u00e1culos. Pero advirti\u00f3: \u201ctu canasta no puede llevar treinta aplicaciones distintas\u2026 escoge una o dos por etapa y domina su uso\u201d. <\/p>\n\n\n\n
Sus recomendaciones pr\u00e1cticas de c\u00f3mo usar diferentes IA en la investigaci\u00f3n se resumen as\u00ed: <\/p>\n\n\n\n
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- Para exploraci\u00f3n bibliogr\u00e1fica<\/strong>: el investigador debe alimentar las consultas con preguntas bien formuladas (prompts<\/em>), no con frases gen\u00e9ricas.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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- Para lectura asistida:<\/strong> \u201cleer a doble pantalla\u201d, afirma Tob\u00f3n. IA a la izquierda, PDF original a la derecha, para evitar malinterpretaciones.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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- Para redacci\u00f3n y estilo:<\/strong> modelos multiling\u00fces ayudan a vencer bloqueos, pero el texto final \u201cdebe ser escrito por humanos, no parecer la redacci\u00f3n de una m\u00e1quina\u201d afirma el profesor. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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- Para revisi\u00f3n cr\u00edtica:<\/strong> ning\u00fan algoritmo detecta la pertinencia contextual de un hallazgo, “la IA se queda en el bosque; cruzar la frontera del conocimiento nos toca a nosotros\u201d concluye Tob\u00f3n mientras insiste en la triangulaci\u00f3n por pares. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Comodidad cognitiva: \u00bfpensar duele menos?<\/strong> <\/h4>\n\n\n\n
Al terminar las ponencias se abri\u00f3 un panel moderado por Alexandra Pomares<\/a>, directora de Investigaci\u00f3n de la Pontificia Universidad Javeriana y doctora en Inform\u00e1tica, experta en anal\u00edtica y gesti\u00f3n de datos. Pomares abri\u00f3 el debate con la pregunta: \u00bfHasta d\u00f3nde delegaremos el esfuerzo intelectual si la IA escribe, resume y eval\u00faa por nosotros?\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Isabel Tejada, ling\u00fcista y profesora asociada de la Facultad de Educaci\u00f3n de la Universidad de Los Andes. A su derecha, Alexandra Pomares. A su izquierda, Luis Eduardo Tob\u00f3n.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n Isabel Tejada, ling\u00fcista y profesora asociada de la Facultad de Educaci\u00f3n de la Universidad de Los Andes, ilustr\u00f3 el problema con un estudio de neurociencia aplicada: estudiantes que redactan primero con su criterio y luego pulen con IA conservan la activaci\u00f3n cerebral del pensamiento cr\u00edtico; quienes empiezan pidiendo que el modelo escriba exhiben menor actividad. El peligro, concluy\u00f3 Tejada, es saltarse el \u201csufrimiento f\u00e9rtil\u201d de la formulaci\u00f3n de hip\u00f3tesis.<\/p>\n\n\n\n
Ignacio Sarmiento-Barbieri, profesor de la Facultad de Econom\u00eda de la Universidad de los Andes, complement\u00f3 con una advertencia clave: \u201clos algoritmos piensan en promedios; la innovaci\u00f3n ocurre cuando salimos de la media\u201d. Al analizar proyectos de selecci\u00f3n de personal y evaluaci\u00f3n crediticia, mostr\u00f3 c\u00f3mo los modelos reproducen sesgos de g\u00e9nero cuando aprenden de historiales mis\u00f3ginos. La moraleja es clara: la IA amplifica lo que le damos. <\/p>\n\n\n\n
En esa misma l\u00ednea, Tob\u00f3n advirti\u00f3 sobre la dificultad de corregir las respuestas plausibles pero falsas que dan algunas IA, llamadas alucinaciones: \u201cverificar cada texto generado por IA, puede ser m\u00e1s caro\u201d. Por ello, recomend\u00f3 limitar el uso de modelos de lenguaje a aplicaciones de bajo riesgo y siempre bajo supervisi\u00f3n humana. Seguido a eso, Tejada retom\u00f3 con una observaci\u00f3n aguda sobre el sesgo de complacencia: \u201cVersiones recientes de ChatGPT se volvieron exageradamente aduladoras\u201d, reforzando las creencias del usuario en vez de cuestionarlas. En ciencia, eso limita la falsaci\u00f3n de hip\u00f3tesis. <\/p>\n\n\n\n
Sarmiento-Barbieri agreg\u00f3 un riesgo poco discutido: jueces que cargan expedientes completos a servicios comerciales y pierden control sobre datos sensibles. Como alternativa, propuso desarrollar modelos cerrados con datos locales y establecer pol\u00edticas claras sobre qu\u00e9 se puede \u2014y qu\u00e9 no\u2014 compartir en la nube. Pomares, por su parte, cerr\u00f3 con una invitaci\u00f3n concreta: dise\u00f1ar r\u00fabricas de uso responsable que obliguen a declarar qu\u00e9 parte del proceso se hizo con IA, c\u00f3mo se dise\u00f1\u00f3 el prompt <\/em>y qu\u00e9 correcciones humanas se aplicaron. <\/p>\n\n\n\n
La meta es el proceso<\/strong> <\/h4>\n\n\n\n
La inteligencia artificial promete acortar distancias entre la pregunta y la respuesta, pero la traves\u00eda del conocimiento nunca desaparecer\u00e1. Como se\u00f1al\u00f3 Tob\u00f3n, “el camino puede parecer incierto al principio, pero a medida que se avanza se vuelve m\u00e1s claro, y al final se comprende que el verdadero valor est\u00e1 en lo aprendido durante el recorrido. La IA dif\u00edcilmente puede realizar trabajo de campo o comprender a fondo el contexto local; esas tareas, tanto manuales como \u00e9ticas, siguen siendo responsabilidad de los seres humanos”.<\/p>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nEse aprendizaje, coincidieron los panelistas, requiere mantener encendida la llama cr\u00edtica, resistir la tentaci\u00f3n de la comodidad cognitiva y construir marcos \u00e9ticos que blinden la investigaci\u00f3n de sesgos y abuso de datos. En \u00faltima instancia, la IA podr\u00eda ser tan revolucionaria como la imprenta y tan limitada como los sesgos de quienes la programan. Ponerla al servicio del conocimiento sin renunciar al rigor es una tarea colectiva. Despu\u00e9s de todo, los grandes saltos cient\u00edficos nacen cuando un humano formula una pregunta que a\u00fan no cabe en ning\u00fan modelo. <\/p>\n\n\n\n
Eventos como este curso interuniversitario \u2014impulsado por la Pontificia Universidad Javeriana, a trav\u00e9s del Comit\u00e9 de Cultura y Desarrollo Digital, la Vicerrector\u00eda de Investigaci\u00f3n y la Oficina de Investigaci\u00f3n y Desarrollo de la seccional Cali, as\u00ed como por la Vicerrector\u00eda de Transformaci\u00f3n Digital de la Universidad de los Andes\u2014 demuestran que integrar la inteligencia artificial con sentido cr\u00edtico ya es parte esencial de la formaci\u00f3n investigativa<\/a>. La segunda semana del curso continua sesiones sobre casos y limitaciones, codificaci\u00f3n asistida y aspectos \u00e9ticos. El objetivo: fomentar redes acad\u00e9micas y proyectos conjuntos entre las tres universidades, guiados por un uso responsable de la IA.\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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