Ecosistema de Investigación
Retos y Adaptaciones ante la Inteligencia Artificial
Conversatorio VI Congreso Internacional de Educación
Dr. Nicolás A. Lázaro, PhD
Profesor | Investigador
1. Elementos Clave del Ecosistema de Investigación
🌐 Marco de la Ecología de Medios
Reconocer el ecosistema como primariamente digital y mediático. La IA no es una herramienta, es una "nueva especie mediática".
👥 Reconfiguración del Investigador
Transición de Intermediario a Mediador Crítico. Gestionar la Agencia Distribuida (humanos + actantes no humanos como la IA).
🤝 Enfoque de "Investigación Asistida"
Integración **ética, crítica y creativa** de la IA. Crear asistentes personalizados para escalar la guía metodológica (p. ej., Bots de Guía).
2. Retos de la Investigación en Contextos Educativos
A. Retos Cognitivos y Éticos
- El Mito de Theuth: La "apariencia de sabiduría" y la pérdida de competencias cognitivas por dependencia.
- Suplantación de la Creatividad: Riesgo de producción tautológica o la pérdida de la oportunidad de autoexploración al escribir.
B. Retos Operativos y Metodológicos
- El Analfabetismo Mediático: Incapacidad para usar la IA de forma avanzada y crítica (más allá del Ctrl+C / Ctrl+V).
- Cuello de Botella: Saturación de los directores de tesis, limitando el tiempo para la mentoría profunda.
3. Adaptación a los Cambios Sociales y Tecnológicos
Rutas de Adaptación:
- Rediseño Curricular: Integrar la Ecología de Medios y la IA en el centro del currículo metodológico, no como un anexo.
- Diseño de Ecosistemas (Investigación Asistida): Crear y proporcionar Bots de Guía entrenados en la normativa institucional.
- Estrategia de Delegación: Delegar tareas procedimentales a la IA para liberar el tiempo humano del director y del tesista.
- Conciencia Crítica: Adoptar la IA reconociendo su naturaleza de fármaco. El Criterio del investigador es la última instancia de juicio.
"El objetivo final es liberar nuestro tiempo para lo que la IA no puede hacer: inspirar, dudar y fomentar la creatividad humana."