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La inteligencia artificial como soporte para la investigación científica
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El Observatorio Tecnológico de la Universidad de Lima y la Carrera de Ingeniería de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de nuestra Casa de Estudios organizaron el 13 de octubre la segunda edición del ciclo de conversatorios “Café IA”. En esta oportunidad, la discusión giró en torno al tema “Uso de la inteligencia artificial (IA) para la investigación educativa, la ética y las aplicaciones”. El evento tuvo lugar en el Laboratorio SAP Next-Gen del Edificio I2 de nuestro campus.
Esta sesión contó con la conducción de Guillermo Dávila Calle, doctor en Ingeniería y Gestión del Conocimiento por la Universidad Federal de Santa Catarina (Brasil) e investigador del Instituto de Investigación Científica (IDIC) de la Universidad de Lima, y Luis Horna Noriega, magíster en Administración Estratégica de Empresas por Centrum Católica y profesor de nuestra Facultad de Ingeniería. Además, se desarrolló la ponencia “Inteligencia artificial para docencia e investigación”, a cargo del profesor invitado Ricardo Pereira, investigador brasileño, actual candidato a doctor en el Programa de Posgrado en Ingeniería y Gestión del Conocimiento de la Universidad Federal de Santa Catarina.
Ricardo Pereira mencionó que la educación digital requiere de la aplicación de la IA en el ámbito de la enseñanza y de la investigación. Detalló que las IA son solo herramientas y que la creatividad y el pensamiento crítico humanos no han perdido protagonismo en el campo laboral y académico. Añadió que para desarrollar investigación existen otras IA generativas más adecuadas que el ChatGPT, que permiten un trabajo más eficiente durante las tres fases de toda investigación científica: planificación, ejecución y presentación de resultados.
Asimismo, indicó que para la etapa de planificación se encuentran plataformas como Elicit, Reserch Buddy y Connected Papers. Agregó que para la fase de ejecución se puede utilizar Scispace, Jenny y TL;DV, y para la presentación de resultados Poe.com, Bard y Textero son las más idóneas. Precisó que estas herramientas de IA brindan ventajas, como el soporte en la creación de textos y materiales de estudio, la asistencia virtual veinticuatro horas, la retroalimentación individualizada, la traducción de material multilingüístico para que los estudiantes accedan a recursos en otros idiomas, la generación de preguntas y respuestas, y el aprendizaje personalizado.
Más adelante, nuestro docente Luis Horna explicó los beneficios y las limitaciones de las plataformas de IA generativa para la investigación, como Perplexity.ia y ReserchRabbit.ia. Indicó que la primera ofrece información en tiempo real y que otorga un entendimiento del contexto. Con respecto a la segunda, señaló que esta plataforma tiene la capacidad de mapear literatura con base en citas y que optimiza la búsqueda de referencias, ya que mejora la eficiencia por ahorro de tiempo.
Luego, resaltó por qué es fundamental el uso de la IA en los procesos de investigación, tanto para la elaboración del marco teórico como para el análisis de los datos:
“La IA en investigación es crucial porque nos ayuda al desafío principal de encontrar la bibliografía relevante para nuestro tema de investigación, y nos ayuda a conectarnos con otros temas y con otros investigadores”.
Finalmente, el profesor Dávila comentó la importancia de fomentar un uso responsable de la IA en los estudiantes:
“La mejor forma de integrar la IA en la educación es la enseñanza a los alumnos del pensamiento crítico y del dominio de esta tecnología, para que la usen con creatividad. Las herramientas de IA no van a parar de aparecer. Hace ocho meses nos capacitábamos con ChatGPT y hoy tenemos miles de aplicaciones. Debemos promover un uso adecuado y responsable, con consideraciones éticas, es decir, de forma que nos ayude a progresar, pero sin afectar a terceros y sin infligir normas de propiedad intelectual”.