Examinando por Materia "Academia"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Retos de los investigadores frente a la IA en el marco de la beca-pasantía de Jóvenes Investigadores de Sucre 2022
    (Corporación Universitaria del Caribe – CECAR, 2023-11) Rivera Betin, Ana Lucía; Narváez Mercado, Berónica; Corporación Universitaria del Caribe – CECAR; Universidad de Cordoba; Gobernaciòn de Sucre
    Este capítulo se centra en explorar los retos de los investigadores en relación con la influencia de la Inteligencia Artificial (IA) en el campo académico y científico. Se considera tanto su aplicación actual como su potencial para moldear el futuro de la sociedad y la tecnología. Esta situación ha llevado incluso a que la Unión Europea desarrolle su propia Guía de Principios para la Toma de Decisiones Automatizadas. Ante este panorama, se justifica revisar los desafíos que enfrentamos los investigadores en el ámbito académico para adaptarnos a un entorno en el que la inteligencia artificial ocupa cada vez más espacio. Este trabajo tiene el propósito de presentar una reflexión basada en los hallazgos de una revisión teórica realizada a partir del análisis de la literatura existente, que incluye artículos científicos, tesis, informes y otros recursos de fuentes de información secundaria relacionados con el objeto de análisis. Además, se basa en la experiencia adquirida en el marco de la ejecución de la beca-pasantía de Jóvenes Investigadores de Sucre 2022, que surge de la participación en la Convocatoria Departamental para el Desarrollo de Capacidades y Habilidades en I+D+i3 en Jóvenes Profesionales del Departamento de Sucre. Por lo tanto, se propone una serie de competencias y habilidades para el uso responsable de la inteligencia artificial en la academia. Esto tiene como objetivo mejorar la productividad en las actividades científicas, ya que estas herramientas nos permiten llevar a cabo un trabajo más eficiente y ejecutar acciones que antes resultaban demasiado complejas. Sin embargo, es fundamental que se establezcan garantías para prevenir sesgos o errores en los resultados generados por la IA. Esto promoverá la importancia del conocimiento respaldado por un riguroso enfoque científico.