En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado múltiples disciplinas, incluyendo la supervisión académica en la investigación universitaria. Esta ponencia analiza cómo las herramientas basadas en IA pueden ser integradas eficazmente en la supervisión académica para optimizar cada fase del proceso investigativo, desde la búsqueda de información hasta la validación de resultados. El objetivo principal es mostrar cómo estas tecnologías no solo aceleran procesos complejos, sino que también abren nuevas oportunidades para mejorar la calidad, rigor y creatividad en la investigación. Asimismo, se exploran los desafíos éticos y metodológicos que surgen con la adopción de IA en la academia, y cómo los supervisores pueden mantener un enfoque crítico al integrar estas herramientas en la formación de estudiantes. La metodología propuesta se estructura en tres fases clave: (1) búsqueda automatizada de información, donde herramientas como Iris.ai, Semantic Scholar y Connected Papers permiten una revisión exhaustiva y eficiente de la literatura; (2) análisis cualitativo y cuantitativo de datos con plataformas como NVivo, Atlas.ti, IBM Watson y Tableau, que ofrecen capacidades avanzadas para el manejo y visualización de datos complejos; y (3) validación de resultados y detección de brechas en la literatura mediante el uso de herramientas como Meta, Research Rabbit y Scite.ai. Estas fases no solo describen las funcionalidades técnicas de las herramientas, sino que también detallan estrategias pedagógicas para su implementación, enfocadas en desarrollar competencias tecnológicas junto con un pensamiento crítico y ético en los estudiantes. Además de ofrecer una guía práctica para integrar la IA en la supervisión académica, la ponencia aborda las implicaciones éticas que conlleva la automatización en la investigación. La dependencia de algoritmos puede llevar a la perpetuación de sesgos y a la simplificación de procesos que requieren una comprensión profunda.

La supervisión académica ha sido un pilar fundamental en la educación superior, donde los estudiantes reciben orientación para desarrollar investigaciones rigurosas. En un contexto académico digitalizado, esta supervisión ha evolucionado, con la integración de herramientas de inteligencia artificial (IA) que mejoran tanto la búsqueda de información como la gestión bibliográfica. El acceso a vastos volúmenes de datos y la rapidez para adquirir conocimiento han modificado las prácticas tradicionales de investigación, que presentan nuevas oportunidades y desafíos. Esta ponencia explora cómo las herramientas de IA, como Semantic Scholar, Iris.ai y Scite.ai, pueden transformar la búsqueda de literatura al priorizar la relevancia y facilitar la identificación de brechas y conexiones temáticas. La gestión de referencias, tradicionalmente un proceso manual y tedioso, se automatiza con plataformas como Zotero, Mendeley y EndNote, que permiten una organización y citación más precisa y eficiente. Además, se aborda la importancia de combinar la automatización con la revisión crítica y ética para asegurar que el uso de estas tecnologías complemente el esfuerzo intelectual y creativo del investigador. Objetivos: Dotar a los supervisores de estrategias para integrar herramientas de IA en la búsqueda de información académica y la gestión bibliográfica. Capacitar a supervisores y estudiantes en la identificación de brechas y tendencias en la literatura mediante aplicaciones de IA. Proveer directrices claras para integrar herramientas tecnológicas en la supervisión académica de manera sistemática y rigurosa. Metodología: La propuesta se estructura en cuatro fases: 1) Formación inicial en herramientas de IA para la búsqueda de información; 2) Identificación de conexiones y brechas en la literatura; 3) Gestión automatizada de referencias y citaciones; y 4) Integración de IA en la supervisión y revisión de literatura. Estas fases guiarán a los supervisores en la implementación de un modelo de supervisión eficaz y adaptado a las exigencias del entorno digital.

La normativa ISO 9001:2015 fue desarrollada por la Organización Internacional de Normalización (ISO), una entidad independiente con sede en Ginebra y que agrupa a más de 160 organizaciones nacionales de normalización. La normativa incluye una serie de requisitos mínimos para la gestión de la calidad, que en su aplicación contemplan, entre otros pilares, una mejor comprensión del entorno de los equipos de trabajo, definen los roles y responsabilidades de la dirección, identifican riesgos y oportunidades con criterios de planificación y proponen un monitoreo de medición, análisis y evaluación continua (González y Manzanares, 2020; Rosales, 2023). Algunas universidades han empezado a aplicar con notable éxito esta normativa en sus departamentos y áreas de administración (Toapanta y Calvache, 2020; Ramírez-Medrano 2021; Fontalvo De-La-Hoz, 2018). Su aplicación en equipos de investigación, sin embargo, sigue siendo muy esporádica. La presente comunicación, por tanto, presentará un modelo de aplicación de la normativa ISO 9001:2015 para equipos, grupos y proyectos de investigación. Se demostrará así que su aplicación puede contribuir de manera muy precisa a mejorar la eficiencia de los procesos, a mejorar de manera continua la implementación de los objetivos y a garantizar criterios de calidad de alto nivel. Para ello, tras una exposición de la normativa, se expondrán los ámbitos concretos de su aplicación en términos de supervisión académica, haciendo especialmente hincapié en los procesos de tutela y mentoría, los criterios de liderazgo, la implementación de buenas prácticas de la investigación y la búsqueda de eficiencia del trabajo en equipo.

La enseñanza de segundas lenguas demanda constantemente estrategias innovadoras que integren aspectos lingüísticos, culturales e históricos de manera efectiva. En este sentido, en nuestra intervención exponemos y analizamos una actividad de innovación docente basada en la creación de relatos interactivos con Inteligencia Artificial (IA) para la enseñanza del catalán como segunda lengua en nivel B1. Esta propuesta tiene como objetivos principales desarrollar competencias lingüísticas en catalán a través de narrativas interactivas, fomentar el conocimiento de la lengua, la literatura y la cultura catalanas, promover habilidades de pensamiento crítico y toma de decisiones, e integrar recursos tecnológicos y fuentes primarias en el aprendizaje de idiomas. La metodología implementada se centra en la escritura de narraciones interactivas utilizando IA para generar tanto las distintas escenas como los posibles itinerarios a seguir. Los estudiantes, bajo la guía del docente, toman decisiones sobre el desarrollo de una historia, en este caso, ambientada en la Barcelona de finales del siglo XIX. Esta actividad central se complementa con presentaciones de diapositivas que incluyen enlaces a recursos en línea, el uso de hemerotecas digitales para la lectura de poemas y cuentos breves publicados en periódicos históricos y actividades de investigación y debate sobre aspectos culturales e históricos relevantes. Los resultados obtenidos muestran una mejora significativa en los estudiantes en varios aspectos interesantes: la comprensión del catalán, el conocimiento del arte y de la literatura modernista catalana, las habilidades de investigación utilizando fuentes primarias, y la capacidad de análisis crítico y toma de decisiones en un contexto narrativo. Esta metodología innovadora no solo mejora las competencias lingüísticas de los estudiantes, sino que también fomenta el pensamiento crítico y despierta un mayor interés por la cultura e historia de la lengua meta, proporcionando así una experiencia de aprendizaje integral y enriquecedora.

La enseñanza de la filología y las humanidades vive un proceso de transformación radical impulsado por el uso de nuevas tecnologías, como la Inteligencia Artificial (IA) y los recursos inmersivos (realidad aumentada y virtual). Estas herramientas abren nuevas posibilidades para la innovación pedagógica, permitiendo un aprendizaje más dinámico y personalizado. Sin embargo, presentan también retos importantes en términos de supervisión y control dentro de las aulas universitarias. Esta ponencia explora, en primer lugar, las oportunidades que la IA ofrece para personalizar el aprendizaje y gestionar grandes volúmenes de información en disciplinas como la filología y otras áreas humanísticas, facilitando el acceso a corpus lingüísticos y literarios de manera más eficiente. En segundo lugar, se aborda el uso de recursos inmersivos que potencian el aprendizaje experiencial, creando entornos que permiten a los estudiantes interactuar con textos y contextos históricos de manera más profunda y significativa. Por último, se analizarán los desafíos éticos y pedagógicos que estas tecnologías plantean, especialmente en cuanto a la supervisión académica y la calidad educativa. ¿Cómo garantizar un control efectivo del aprendizaje en entornos donde los estudiantes acceden a herramientas automatizadas? ¿Hasta qué punto la autonomía tecnológica puede ser una barrera o un aliado en la formación crítica del alumnado? Estas son preguntas clave en el nuevo paradigma de la enseñanza de las humanidades, que este trabajo busca abordar desde una perspectiva práctica y ética.