El Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas y de la Información de la Universidad Nacional Autónoma de México invita al curso en línea “Uso ético y responsable de inteligencia artificial generativa enfocado en publicación científica y redacción de tesis de maestría y doctorado”.

Esta actividad académica ofrece una formación crítica, ética y práctica para utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa en procesos de investigación, escritura académica, elaboración de tesis y publicación científica, sin comprometer la integridad académica, la originalidad, la autoría ni la responsabilidad intelectual.

Información general del curso

  • Fechas: del 4 de agosto al 3 de noviembre de 2026
  • Días: todos los martes
  • Horario: de 9:00 a 12:00 horas, hora de la Ciudad de México
  • Modalidad: en línea
  • Duración: 14 semanas, 42 horas en total
  • Imparte: Dr. Jairo Buitrago Ciro, Posdoctorado en el uso responsable de la inteligencia artificial en la comunicación científica en la UNAM y Doctor en Transformación e innovación Digital por la universidad de Ottawa, en Canadá
  • Cupo: 25 lugares


Cuota de recuperación

  • Público en general: $5,500 MXN
  • Comunidad UNAM con 30% de descuento: $3,850 MXN

Para obtener la cuota de Comunidad UNAM, la persona interesada deberá subir en formato PDF su credencial vigente en el botón “Credencial”, ubicado en la parte inferior izquierda de la plataforma GINEA.



Presentación

El uso creciente de herramientas de inteligencia artificial generativa en entornos académicos está transformando de manera significativa las prácticas de investigación, escritura, publicación científica y elaboración de tesis. Estas herramientas son utilizadas actualmente para apoyar tareas como la búsqueda y síntesis de literatura, la organización de ideas, la formulación de hipótesis, la redacción de borradores, la corrección de estilo, la traducción académica, el análisis de información y, en algunos casos, la revisión editorial.

Si bien la inteligencia artificial generativa ofrece oportunidades importantes para apoyar la investigación y la escritura académica, también plantea riesgos éticos, epistemológicos e institucionales. Entre ellos destacan la generación de información inexacta, referencias inexistentes, sesgos algorítmicos, pérdida de autonomía intelectual, dependencia cognitiva, problemas de autoría, falta de transparencia en el uso de estas herramientas y posibles afectaciones a la integridad académica.

En este contexto, el curso transversal “Uso ético y responsable de inteligencia artificial generativa enfocado en publicación científica y redacción de tesis de maestría y doctorado” busca ofrecer una formación integral, crítica y práctica sobre el uso responsable de estas tecnologías en la investigación académica. El curso aborda fundamentos conceptuales de la inteligencia artificial, principios éticos, criterios de integridad académica, lineamientos editoriales, prácticas de declaración del uso de IA y estrategias para emplear estas herramientas sin comprometer el rigor, la originalidad ni la responsabilidad intelectual.

La propuesta responde a la necesidad de fortalecer las capacidades de estudiantes, docentes, investigadores y profesionales de la información para comprender los alcances, límites y condiciones de uso legítimo de la inteligencia artificial generativa en la producción científica universitaria.



Objetivo general

Ofrecer a estudiantes de posgrado, investigadores, docentes y profesionales vinculados con la comunicación científica herramientas conceptuales, éticas y prácticas para comprender, evaluar y utilizar de manera crítica, transparente y responsable la inteligencia artificial generativa en procesos de investigación, publicación científica y redacción de tesis de maestría y doctorado.


Metodología

Expositiva, participativa y aplicada, con sesiones a cargo del instructor principal, participación de investigadores invitados, análisis de casos, discusión guiada y ejercicios prácticos orientados al uso ético y responsable de la inteligencia artificial generativa en contextos académicos y de investigación.

¿A quién está dirigido?

  • Estudiantes de maestría y doctorado.
  • Investigadoras e investigadores en formación.
  • Investigadoras e investigadores consolidados interesados en el uso responsable de inteligencia artificial generativa.
  • Docentes universitarios.
  • Directoras, directores, asesoras y asesores de tesis.
  • Editoras, editores y miembros de comités editoriales de revistas académicas.
  • Profesionales de bibliotecas, centros de documentación y unidades de información.
  • Personas interesadas en comunicación científica, integridad académica, publicación científica y ética de la inteligencia artificial.

Requisitos para inscribirse

  • Contar con grado mínimo de maestría o estar inscrita o inscrito actualmente en un programa de maestría.
  • Disponer de una computadora portátil o de escritorio con acceso estable a internet.
  • Tener disposición para realizar lecturas académicas breves.
  • Mostrar interés en temas relacionados con inteligencia artificial, investigación, escritura académica, publicación científica o elaboración de tesis.

Temario

Uso ético y responsable de inteligencia artificial generativa
enfocado en publicación científica y redacción de tesis de maestría y doctorado

Temario
Del 4 de agosto al 3 de noviembre de 2026

  1. Qué es la inteligencia artificial: definiciones clásicas y actuales.
  2. Diferencias entre inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo e IA generativa.
  3. Breve evolución histórica de la inteligencia artificial.
  4. Principales aplicaciones de la IA en investigación, educación y comunicación científica.
  5. La inteligencia artificial generativa como punto de inflexión en la publicación académica.

  1. Responsabilidad, equidad, transparencia, inclusión y rendición de cuentas.
  2. Relación entre ética, valores y tecnología.
  3. Tensiones entre eficiencia, autonomía intelectual y justicia académica.
  4. Sesgos algorítmicos y sus implicaciones en investigación y educación superior.
  5. Marcos internacionales sobre gobernanza y uso responsable de IA.

  1. Evolución del uso de IA en investigación y publicación científica.
  2. Uso de IA en búsqueda, organización, síntesis y producción de conocimiento.
  3. Impacto de la IA generativa en distintas disciplinas.
  4. Oportunidades y riesgos para la educación superior y la investigación.
  5. Democratización del acceso al conocimiento y nuevas desigualdades.

  1. Búsquedas exploratorias y revisión de literatura.
  2. Delimitación temática, generación de hipótesis y preguntas de investigación.
  3. Riesgos de sesgos, errores y alucinaciones.
  4. Diferencias entre orientación tecnológica y sustitución de la lectura reflexiva.
  5. Buenas prácticas para integrar IA sin comprometer el rigor académico.

  1. Planeación, reformulación, claridad textual y edición.
  2. Beneficios para personas no nativas en inglés.
  3. Riesgos de homogeneización del lenguaje académico.
  4. Pérdida de voz propia, dependencia cognitiva y desplazamiento del razonamiento académico.
  5. Criterios para un uso ético y legal de IA generativa en redacción científica.

  1. Herramientas de IA como apoyo técnico, no como autoras.
  2. Autoría, coautoría, responsabilidad intelectual y rendición de cuentas.
  3. Declaración del uso de IA en artículos científicos y tesis.
  4. Ejemplos de reconocimiento y declaración del uso de IA.
  5. Criterios para decidir qué usos deben informarse y cómo hacerlo.

  1. Alucinaciones bibliográficas y referencias inexistentes.
  2. Errores de citación y problemas de trazabilidad.
  3. IA generativa y plagio: similitudes, diferencias y zonas grises.
  4. Fabricación, falsificación y paráfrasis engañosa.
  5. Protocolos de verificación de referencias, citas y fuentes.

  1. Respuestas de revistas científicas ante el uso de IA generativa.
  2. Comparación de políticas editoriales sobre IA.
  3. Rol de editoriales y asociaciones académicas.
  4. Tensiones entre innovación editorial, integridad científica y gobernanza.
  5. Vacíos, inconsistencias y desafíos de las políticas actuales.

  1. Uso de IA por revisores, editores y equipos editoriales.
  2. Apoyo de IA en evaluación inicial, dictámenes y análisis de manuscritos.
  3. Riesgos de automatización, sesgo y falta de transparencia.
  4. Modelos híbridos humano-IA en la revisión por pares.
  5. Límites éticos de delegar decisiones editoriales a herramientas de IA.

  1. Uso de IA en formulación del problema, revisión de literatura y escritura.
  2. Riesgos para el desarrollo de la autonomía intelectual.
  3. Diferencias entre apoyo legítimo y sustitución del trabajo académico.
  4. La tesis como proceso formativo y no solo producto final.
  5. Criterios para el uso ético de IA generativa en tesis.

  1. Rol del director o directora de tesis ante el uso de IA.
  2. Nuevas estrategias de acompañamiento académico.
  3. Límites de los detectores de textos generados por IA.
  4. Seguimiento del proceso: borradores, notas y registro del uso de IA.
  5. Defensa oral y comprobación del dominio conceptual.

  1. Necesidad de políticas institucionales sobre IA generativa.
  2. Diferencias entre regulación, lineamientos y recomendaciones.
  3. Elementos de una política para tesis, cursos y publicaciones.
  4. Buenas prácticas para universidades, posgrados y centros de investigación.
  5. Diseño de marcos institucionales de uso ético y responsable.

  1. Análisis de casos reales.
  2. Elaboración de protocolos de uso responsable.
  3. Diseño de listas de verificación para autores, tesistas, directores y supervisores.
  4. Ejercicios para explicar y declarar el uso de IA generativa.
  5. Discusión colectiva de buenas prácticas.

  1. Presentación de trabajos finales.
  2. Reflexión sobre el futuro de la comunicación científica en el contexto de IA generativa.
  3. Discusión final sobre retos, responsabilidades y oportunidades.
  4. Revisión de aprendizajes principales.
  5. Cierre del curso.

Requisitos para obtener constancia

Para tener derecho a constancia será necesario cumplir con un mínimo del 80 % de asistencia a las sesiones, así como con las actividades y criterios académicos establecidos durante el curso.

Pasos para inscribirse en GINEA

Realice su registro en:

https://sistemas.iibi.unam.mx/ginea/econtinua/

  1. Ingrese a la plataforma

    Haga clic en el botón “Iniciar / Registrar con G” (de esta manera puede utilizar su cuenta de Google para facilitar el acceso)

  2. Diríjase a “Eventos”

    Una vez dentro de GINEA, seleccione el apartado “Eventos”.

  3. Seleccione el curso

    Busque el curso “Uso ético y responsable de inteligencia artificial generativa enfocado en publicación científica y redacción de tesis de maestría y doctorado”.

  4. Elija su forma de pago

    La plataforma permite seleccionar una de las siguientes opciones:

    Pago en efectivo

    El pago deberá realizarse personalmente en la caja del IIBI, ubicada en el piso 12 de la Torre II de Humanidades, Ciudad Universitaria.

    Depósito con ficha

    Después de seleccionar esta opción, recibirá su ficha de pago en un plazo máximo de 48 horas hábiles.

    El pago podrá realizarse:

    • En ventanilla bancaria.
    • Desde una aplicación de banca móvil, seleccionando la opción “pago de servicios”.

    Para efectuar el pago mediante banca móvil, deberá ingresar el número de convenio y el número de referencia que aparecen en la ficha.

  5. Solicite el descuento de Comunidad UNAM

    Para acceder a la cuota con 30 % de descuento, deberá subir en formato PDF una credencial vigente de la UNAM.

    El archivo debe cargarse mediante el botón “Credencial”, ubicado en la parte inferior izquierda de la plataforma GINEA.