Inteligencia artificial, innovación y transformación: una mirada interdisciplinaria

Capítulos

• Herramientas de inteligencia artificial para mejorar los estilos de aprendizaje activo y teórico en alumnos de Licenciatura en Informática
  Héctor Luis López López, Cielo Estrella Meza González
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     Resumen del capítulo / Ver

  Este capítulo analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de software en estudiantes de la Facultad de Informática Mazatlan, específicamente en las carreras de Licenciatura en informática y Licenciatura en Sistemas de información. Se utilizo un enfoque cuantitativo mediante una encuesta de diez preguntas tipo Likert, administrada a ciento cuarenta alumnos a través de Google Forms. Los hallazgos indican que un alto porcentaje de estudiantes ha empleado herramientas de IA en sus tareas de desarrollo de software y percibe mejoras en la calidad de su código. Sin embargo, aunque estas herramientas ayudan a reducir errores y a comprender patrones de programación, solo una minoría confía plenamente en las sugerencias de los chatbots. Se concluye que las herramientas de IA representan un apoyo significativo para los estudiantes en el desarrollo de  software, pero no reemplazan completamente la intervención humana, lo que sugiere la necesidad de estrategias de integración más efectivas en la enseñanza de la programación.

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• Enhancing Virtual Education: A Narrative Review of AI Technologies for Automated Instructor Creation
  Michael Keari Omwenga , Linety Juma, Rubén González Vallejo, Fredrick Kayusi
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     Resumen del capítulo / Ver

  Este capítulo sintetiza la investigación sobre el uso de técnicas de aprendizaje automático y aplicaciones de inteligencia artificial (IA) por parte de los docentes en el estudio de la educación virtual. El análisis muestra que la IA ofrece múltiples oportunidades para mejorar la planificación didáctica (por ejemplo, al identificar las necesidades del estudiantado y orientar la toma de decisiones pedagógicas), la implementación de la enseñanza (por ejemplo, mediante la provisión de retroalimentación inmediata y el apoyo a la intervención docente) y la evaluación (por ejemplo, a través de sistemas automatizados de calificación de ensayos). Asimismo, se observa que los académicos participan activamente en diversos aspectos del desarrollo de tecnologías basadas en IA, ya sea actuando como referentes para el entrenamiento de algoritmos o validando la precisión de sistemas automatizados de evaluación. Se presentan además dos funciones que puede desempeñar un instructor artificial: la automatización de la generación de contenidos educativos personalizados y la producción automatizada de explicaciones complementarias de conceptos. Ambas funciones se sustentan en la premisa de que el contenido educativo puede entenderse como una estructura programable, susceptible de descomponerse en enunciados didácticos con coherencia y significado, ya sean escritos u orales. Los ejemplos analizados evidencian avances en la generación de respuestas y exposiciones comparables a las de un docente humano. Se argumenta que estas tecnologías, por sí mismas, pueden llegar a producir de manera automatizada la esencia de planes de clase, evaluaciones, exposiciones, diálogos e incluso influir en la dinámica grupal, favoreciendo resultados de aprendizaje efectivos. Finalmente, el estudio propone líneas de desarrollo futuro e identifica diversos roles y fuentes de datos relevantes para la integración de la IA en la enseñanza en contextos reales.

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• IA y emprendimientos: un enfoque empresarial
  John Edisson García Peñaloza, Johanna Luceni Loaiza Vera, José Eustasio Rivera Montes, Norma Constanza García Peñaloza
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  La inteligencia artificial (IA) ha emergido como un factor disruptivo en el ecosistema empresarial, que redefine los modelos de negocio, la creación de valor y la competitividad en los emprendimientos. Este capítulo aborda la intersección entre IA y emprendimiento desde una perspectiva multidimensional que integra paradigmas científicos, tecnológicos, económicos y socioculturales para ofrecer un análisis riguroso y aplicable. El propósito central es examinar cómo la IA transforma los emprendimientos e identificar oportunidades, desafíos y estrategias para su adopción efectiva en contextos empresariales. Se busca proporcionar un marco conceptual y práctico que permita a emprendedores y gestores tomar decisiones informadas en un entorno digital en constante evolución. El enfoque se sustenta en una revisión crítica de literatura académica, estudios de caso y análisis de tendencias globales, y combina la teoría económica con aplicaciones empresariales reales. Se emplea un método argumentativo que vincula la innovación tecnológica con la viabilidad comercial. La IA optimiza procesos y genera nuevos paradigmas en la creación de empresas, desde startups basadas en datos hasta modelos de negocios escalables mediante algoritmos. Su implementación exige superar barreras técnicas, éticas y regulatorias. El éxito de los emprendimientos en la era de la IA depende de una integración estratégica que equilibre innovación, sostenibilidad y adaptación sociocultural.

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• Periodismo en la era de la inteligencia artificial generativa: los algoritmos en la construcción de contenidos posmediáticos
  William Ricardo Zambrano Ayala, Ana Tulia Sánchez Reyes, Henry Rubiano Daza
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  Las aplicaciones de la inteligencia artificial generativa (IAG) están transformando la producción, la distribución y el consumo de noticias, lo que conlleva una compleja interacción entre la tecnología y las prácticas periodísticas. La evolución de los medios de comunicación, debido a los acelerados avances de la electrónica, la informática y las tecnologías digitales, ha modificado la forma de hacer periodismo y de transmitir los diferentes contenidos en multicanales, principalmente en las plataformas digitales. La IAG ha permitido gestionar la información en un entorno digital más ágil y con mayores posibilidades de acceso e interacción con segmentos específicos de la sociedad. En virtud de lo expuesto, se trazó el siguiente objetivo de investigación: analizar el impacto de la automatización, los algoritmos y la inteligencia artificial generativa en la creación, producción, distribución y consumo de contenidos de los medios de comunicación digitales El Tiempo, La W Radio y Noticias Caracol Televisión, los más consultados en Colombia. Para ello, se utilizó una metodología mixta mediante el método descriptivo y el análisis de contenido, con apoyo de entrevistas, grupos focales y encuestas a directores, editores, periodistas y usuarios de estos medios. En los canales informativos analizados, la difusión de noticias realizada con apoyo de la IAG no presenta un desarrollo fundamentado, verídico ni investigativo; es solo una interpretación rápida de los sucesos para su publicación inmediata y sin profundidad. Prima la instantaneidad, la inmediatez, el contenido automatizado, los algoritmos y los clics sobre la confirmación de fuentes y el manejo adecuado de los lenguajes interactivos, entre ellos, lo hipertextual, hipermedial, multimedial o transmedial. Se concluye que el uso de la IAG y de los algoritmos en la creación de contenidos mediáticos evidencia menor carga investigativa y de campo, carencia en la verificación de fuentes, aumento de noticias falsas, saturación de información sin valor social o público, baja creatividad, repetición de formatos narrativos y desconocimiento de principios éticos y deontológicos.

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• Inteligencia artificial e investigación científica: una estrategia para el avance de las ciencias
  William Alejandro Orjuela Garzón, Juan Manuel Andrade Navia, Jonh Jairo Méndez Arteaga, Verenice Sánchez Castillo
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     Resumen del capítulo / Ver

  La integración de los grandes modelos lingüísticos y la inteligencia artificial (IA) generativa está transformando radicalmente la manera en que se desarrolla, analiza y documenta la investigación científica en múltiples disciplinas. Este capítulo tiene como propósito analizar las principales áreas, tendencias e impactos del uso de la IA en el proceso investigativo como una estrategia fundamental para el avance de las ciencias. La investigación se sustenta en una revisión sistemática de la literatura bajo la normativa Prisma, consultando las bases de datos Web of Science y Scopus en una ventana de observación de diez años. A través de un proceso de cribado y elegibilidad apoyado en el software Bibliometrix, se seleccionó una muestra final de 233 registros para el análisis cuantitativo y cualitativo. Los hallazgos revelan cuatro dimensiones esenciales en el ciclo de producción científica: el descubrimiento científico (revisión de literatura y generación de hipótesis), la gestión de datos (procesamiento de big data), la escritura de textos académicos y la comunicación científica. Se concluye que, aunque la IA optimiza significativamente la productividad y la colaboración interdisciplinaria, su implementación enfrenta desafíos críticos relacionados con la ética, los sesgos algorítmicos y la integridad académica, subrayando que estas herramientas deben actuar como un complemento de la cognición humana sin sustituir el rigor del método científico.

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