Claves para docentes e Investigadores al usar IA en la práctica

Diana López García 

¿Cómo pasar de solo hablar de inteligencia artificial a aplicarla realmente en el aula y en la investigación? 

En este blog te compartimos algunas claves, propuestas y estrategias que han sido implementadas por profesionistas, docentes e investigadores, con el fin de que puedas aplicarlas en tu práctica.

En nuestro seminario de inteligencia artificial, trabajamos a partir de un enfoque de aprendizaje activo y experiencial. De esta manera, las y los participantes no solo revisan conceptos teóricos, sino que también interactúan directamente con diversas herramientas, orientadas a la resolución de problemas reales de investigación.

Claves para Docentes e Investigadores

La inteligencia artificial se ha consolidado como una herramienta de apoyo para docentes e investigadores. De acuerdo con el estudio El uso de ChatGPT en actividades académicas por parte de docentes universitarios, realizado en 2025, con 523 académicos de cinco instituciones (tres públicas y dos privadas), su uso se concentra principalmente en la preparación de clases (69.2%) y el diseño de materiales (66.5%).

También destaca en la redacción de textos académicos (59.5%) y la elaboración de presentaciones (58.7%), evidenciando su impacto en la producción y comunicación de contenidos.

En menor medida, se utiliza para generar ideas de investigación, gestionar información y buscar literatura científica, reforzando su valor en procesos investigativos. Además, un 9.4% reporta otros usos, como traducciones, tutorías personalizadas y automatización de tareas, lo que confirma su versatilidad en el ámbito educativo.

Para que la incorporación de la IA sea efectiva, se destacan los siguientes puntos:

• Definición de Propósitos: No se trata de usar la IA para que "haga el trabajo", sino para tareas específicas como identificar el estilo de redacción académica, generar marcos conceptuales a partir de categorías clave o descubrir brechas en estados del arte.

•Validación de Respuestas: Es imperativo cotejar las respuestas mediante las citas directas que ofrece la herramienta. Quien investiga debe verificar si la IA está sobre-interpretando términos o si es fiel al texto original.

• Privacidad de Datos: Una clave de seguridad para investigadores que manejan datos sensibles (como entrevistas) es configurar la herramienta para que la información cargada no se utilice para entrenar a los modelos globales de la IA.

Google NotebookLM: La herramienta base

Google NotebookLM se define en su propia plataforma (Google, 2023) como una herramienta de investigación y compañero de pensamiento de IA que puede analizar tus fuentes, convertir la complejidad en claridad. Permite cargar hasta 40 fuentes de diversa índole (texto, audio, video, página web, presentaciones) y generar automáticamente resúmenes, transcripciones y mapas mentales que ayudan a visualizar redes de conceptos bajo métodos como la codificación axial. 

Una clave que menciona la Doctora Itzel Lugo en la sesión del seminario es la implementación de una ruta de trabajo

ue transite desde la gestión de la información hasta la generación de productos académicos; antes de usar la IA, es vital organizar el entorno de trabajo. Esto incluye crear carpetas específicas en la nube para tener todas las herramientas disponibles y renombrar cada cuaderno y fuente bajo criterios claros (ej. Autor_Año) para evitar el caos de información.

La persona investigadora carga sus propias fuentes (PDFs, sitios web, presentaciones en Drive, videos de YouTube) para que la IA responda basándose exclusivamente en esa información, lo que reduce drásticamente el riesgo de alucinaciones.

Una pieza clave es la creación de una Declaración Ética. Los investigadores deben registrar los objetivos del uso de la IA, los modelos utilizados, los prompts (instrucciones) empleados y realizar una reflexión sobre los límites encontrados (imprecisiones o sesgos).

Ejemplos Prácticos de Aplicación

Durante la sesión del Seminario de IA para la Investigación, titulada Micro coloquio 1: Primera Exposición con IA (2025), los participantes aprendieron la aplicación de estas herramientas en sus campos, al desarrollar un ejercicio práctico utilizando las herramientas de NotebookLM: 

Salud Pública (Investigación): Sergio analizó las desigualdades en la atención de la diabetes en México. Validó que la IA identificara correctamente los argumentos sobre poblaciones vulnerables.

Derecho y Filosofía (Estudio): Mayira utilizó la IA para resumir un ensayo de 15 páginas sobre la ilegalidad en México, basado en el Critón de Platón. Logró una síntesis visual de las causas de la corrupción.

Comercio Exterior (Docencia/Asesoría):

Samantha cargó materiales sobre el programa IMEX (maquiladoras) para generar una infografía clara que explica beneficios fiscales y obligaciones a sus estudiantes y clientes.

Arqueología (Análisis Comparativo):

 Magdalena comparó la vida doméstica en capitales prehispánicas de Mesoamérica y los Andes. Utilizó la IA para extraer diferencias en el diseño urbano y sistemas de registro como los Quipus.

En próximas notas te platicaremos con mayor detalle el uso de estas plataformas enfocado a cada etapa de tu investigación, ya que muchas de ellas, puedes utilizarlas de manera distinta acorde a tus necesidades. Para complementar, te invitamos a escuchar nuestra temporada de podcast titulada “Investigar hoy: IA y ética” disponible en Spotify 

¿Deseas actualizar tus procesos de investigación? Escríbenos para conocer cursos y capacitaciones que tenemos para ti. Explora más herramientas y recursos en www.tesicafe.com/eventos, donde encontrarás cursos virtuales, publicaciones e información diseñados para acompañarte de forma ética y estratégica.

Esta nota fue elaborada con el apoyo de herramientas de inteligencia artificial (ChatGPT), utilizadas para mejorar el tono periodístico, la sintaxis y la creación de infografías. Asimismo, se empleó Google Notebook para identificar los puntos clave (bullets) de la sesión Microcoloquio 1: primera presentación con IA del Seminario de IA para la investigación, 2.ª edición, así como para apoyar la redacción de la infografía principal.

No obstante, el proceso contó con una intervención humana sustantiva. Diana López participó en la selección de la información, su apropiación y la redacción del blog. Además, con el apoyo de Angelina Mijares y Arlette Morales, se realizó la adaptación del lenguaje, así como la supervisión y revisión del texto final.