Revisión de herramientas de inteligencia artificial (IA) para optimizar, desde las profesiones de información, la gestión de recursos, mejorar la accesibilidad a la información científica y facilitar el trabajo de estudiantes y profesores.

1. 1

2. AGENDA
• ¿Qué es IA?
• Breve historia
• El modelo
• OpenAI y su producto estrella
• ¿Hay vida más allá de Chat GPT?
• La caja de herramientas
• Futurepedia
• Otros generadores de texto
• Generadores de imágenes
• IA en la academia
• Otras Herramientas IA
• Biblioteca, IA, enseñanza e inves>gación
• Lecturas recomendadas

3. ¿Qué es IA?

4. Du#on, C. ChatGPT for data analy5cs. (2024) h#ps://www.mavenanaly5cs.io/course/chatgpt-for-data-
analy5cs?utm_source=linkedin&utm_campaign=cgpLreecourse_li_maven&Mclid=IwAR2rDS6T19-ClCPNaPckbReiECrnts4y8zltpojDXF7RqFfxcxFiRTexTVA

5. El modelo
• Deep learning, regresión lineal, algoritmos
de agrupamiento, arquitectura de red
neuronal
• Modelo entrenado con grandes can6dades
de texto para aprender patrones de lenguaje y
sus relaciones
• A cada pregunta el modelo la descompone
en su estructura sintác6ca y semán6ca, la
compara con los patrones de lenguaje
aprendido, genera una respuesta basada en la
probabilidad de que la respuesta sea
coherentes y relevante
• A medida que se le hacen más preguntas y
se le proporciona más datos el modelo puede
mejorar su capacidad

6. Open AI y su
producto estrella:
ChatGPT
• Open AI es una organización sin fines
de lucro
• La integran inversores privados,
subvenciones de inves:gación,
contratos con empresas y gobiernos
y su propio capital.
• Los inversores incluyen a personas y
empresas como Elon Musk,
MicrosoA, Reid Hollfman y Sam
Altman.
• chat.openai.com

7. ¿GPT?
Abreviatura de "Genera/ve Pre-trained Transformer”
Modelo de lenguaje
Basado en arquitectura Transformer
Entrenado en una gran variedad de temas
Capaz de responder preguntas y generar texto en varios idiomas
130 trillones de parámetros en su versión 4
Capaz de generar texto coherente y relevante en una amplia gama de temas, desde no/cias y polí/ca hasta tecnología y cultura pop
U/lizado para realizar tareas como la traducción automá/ca y la generación de resúmenes de texto
En términos de velocidad es capaz de procesar hasta 8,000 solicitudes por segundo

8. Crecimiento

9. Fuente: Sesión 1 del Seminario Humanistyc. IA y herramientas digitales para
inves=gadores en Ciencias Sociales

10. Beneficios
1. Ahorra tiempo
2. Aumenta la productividad
3. Mejora la calidad de tu
investigación (generar ideas,
sugerencias)
4. Refina tus habilidades de
escritura

11. ChatGPT…
qué si
y qué no

12. ¿Fuentes?

13. ¿Hay vida más allá de
ChatGPT?

14. Caja de herramientas

15. https://www.futurepedia.io/

16. Otros generadores de texto

17. Generadores de
Imágenes

18. Generadores
de imágenes

19. Bing

20. Dall e

21. Midjourney.com

22. Avatares
que hablan
y presentan
por tí
https://fb.watch/ofLZRHtHoc/

23. Copilotos y
asistentes de
investigación
basados en IA

24. BÚSQUEDA
BIBLIOGRÁFICA
ESCRITURA ACADÉMICA ANÁLISIS DE ARTICULOS
DE INVESTIGACIÓN
22 APLICACIONES

25. Por mencionar algunas
• Al día con R Discovery
• Resúmenes: Scholarcy
• Leer ArKculos con SciSpace
• Tomando Notas con Lateral
• Borradores Iniciales con ChatGPT
• Redacción con Jenni
• Edición con Paperpal
• Citaciones con Scite y Consensus
• Sugerencias de ChatGPT para Escritura y Lectura Académica
• Evaluación de manuscritos: Raxterio, Penelope, SciScore
• Revisión de Literatura con Zotero

26. Zotero y la gestión
bibliográfica con
inteligencia artificial
• Zotero y otros gestores bibliográficos basados en IA
u/lizan algoritmos y técnicas de aprendizaje
automá/co para automa/zar tareas como:
extracción de metadatos
clasificación de documentos
iden/ficación de tendencias
generación automá/ca de resúmenes
• Puedes entrenar algoritmos de aprendizaje
automá/co con tus colecciones de Zotero para
que clasifiquen automá/camente nuevos
documentos importados
• Zotero también se integra con gestores de
referencias en línea, como Mendeley y EndNote.

27. Haces una pregunta y te responde con citaciones hVps://consensus.app/

30. Fuente: Sesión 1 del Seminario Humanistyc. IA y herramientas digitales para inves=gadores
en Ciencias Sociales

31. Perplexity

37. Otras herramientas IA

38. h"ps://drive.google.com/file/d/15qAxnUzOwAPwHz
oaKBJd8FAgiOZYcIxq/view
Prompts

39. Analítica
predictiva

40. Generación de texto

41. Herramientas
de
divulgación

42. hGps://www.nature.com/ar:cl
es/d41586-023-03479-4

43. Biblioteca, IA,
enseñanza e
investigación

44. La Unesco y el
Consenso de Beijing

46. https://unesdoc.unesco.org/ark:/4
8223/pf0000376709

47. hGps://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303

48. h?ps://www.ifla.org/g/ai/developing-a-library-strategic-response-to-ar=ficial-intelligence/

50. Retos
• De seguridad:
• Necesidad de protección contra el sesgo
algorítmico y la discriminación
• mportancia de la información sobre la
privacidad
• De integridad académica
• Atendamos con profesionalismo el manejo
de información
• Promovamos la transparencia
• Enfrentemos nuevas formas de plagio y
deshones:dad acadé- mica
• Seamos crea.vos en el uso de IA en los
espacios educ:vos
• Repensar la evaluación y el aprendizaje
UNAM. Grupo de Trabajo de Inteligencia Ar9ficial Genera9va. (2023). Recomendaciones para el uso de la inteligencia
ar9ficial genera9va en la docencia. hEps://crea9vecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es_ES

51. Recomendaciones
estratégicas en 5 ámbitos
• La IA al servicio de la gestión y la
implementación de la educación;
• La IA al servicio del empoderamiento de
los docentes y su enseñanza;
• La IA al servicio del aprendizaje y de la
evaluación de los resultados;
• El desarrollo de los valores y de las
competencias necesarias para la vida y
el trabajo en la era de la IA; y
• La IA como modo de proporcionar a
todos posibilidades de aprendizaje a lo
largo de toda la vida.

52. Consideraciones
transversales
• Promover una utilización equitativa e
inclusiva de la IA en la educación
• Velar por una utilización ética,
transparente y comprobable de los
datos y algoritmos de la educación
• Seguimiento, evaluación e
investigación

53. “Espero que la IA que afecta
a los seres humanos se
regule para asegurarse de
que sea ética, justa y
segura”
Ricardo Baeza-Yates

54. Lecturas recomendadas
Fengchun Miao, Wayne Holmes, Ronghuai Huang, and Hui Zhang- (2021). IA and educa@on:
guidance for policy makers.Paris, Unesco. hHps://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709
HerP, A. (2023). A Teacher’s Prompt Guide to ChatGPT aligned with “What Works Best”. hHps://
usergeneratededuca@on.files.wordpress.com/2023/01/a-teachers-prompt-guide-to- chatgpt-
aligned-with-what-works-best.pdf
IFLA. (2023). Developing a library strategic response to Ar@ficial Intelligence.
hHps://www.ifla.org/g/ai/developing-a-library-strategic-response-to-ar@ficial-intelligence/
Pinzolits, R. (2023). AI in academia: An overview of selected tools and their areas of applica@on. DOI
- 10.53880/2744-2373.2023.4.37
Nerantzi, C., Abegglen, S., Karatsiori, M., y Marfnez-Arboleda, A. (2023). 101 crea@ve ideas to use AI
in educa@on, A crowdsourced collec@on. hHps://doi.org/10.5281/ZENODO.8072949
UNAM. Grupo de Trabajo de Inteligencia Ar@ficial Genera@va. (2023). Recomendaciones para el uso
de la inteligencia ar@ficial genera@va en la docencia. hHps://crea@vecommons.org/licenses/by-nc-
sa/4.0/deed.es_ES

55. Lourdes Feria