Desde hace décadas las tecnologías digitales y electrónicas han formado parte de las prácticas de investigación, agilizando uno o más de los procesos de producción de conocimiento a un grado tal que resulta en extremo difícil imaginar el complejo quehacer científico sin ellas. No obstante, el lanzamiento de las inteligencias artificiales generativas (IAg) de uso abierto ha marcado un punto de inflexión en la e-research. Hasta antes del 2022, era posible asegurar que el proceso investigativo había sido enteramente guiado por un humano ¿podemos sostener esto ahora? ¿qué implicaciones epistémicas tiene para los investigadores en particular y para el ecosistema del conocimiento, en general? Este espacio tiene como objetivo el análisis de las IAg que comienzan a ganar popularidad entre la comunidad científica, de acuerdo a la fase de investigación en la que se aplican: recuperación de literatura académica, análisis de datos y corrección de estilo del texto. Se discute sobre las competencias clave que los investigadores deberán desarrollar para reconocer los potenciales sesgos de entrenamiento de cada IAg antes de utilizarlas, pues le serán indispensables para conservar la vigilancia epistémica en esta era. Por último, se concluye con una serie de reflexiones éticas sobre el impacto de la incorporación de la IAg en la construcción de conocimiento científico.

La integración acelerada de la inteligencia artificial (IA) generativa en la sociedad ha creado una demanda crítica de literacidad en IA generativa en la educación superior. Este estudio exploratorio categoriza las herramientas digitales y los recursos educativos abiertos (REA) enfocado que se identifiquen su efectividad para el desarrollo de esta competencia en estudiantes de licenciatura. Se expone una revisión sistemática de plataformas y materiales disponibles, enfocándose en su accesibilidad, interactividad y calidad educativa. El análisis se estructura en tres pilares. Primero, se identifican herramientas digitales accesibles como Midjourney, ChatGPT y Synthesia, destacando su potencial para enseñar conceptos prácticos como la ingeniería de prompts, la detección de sesgos y la ética del contenido sintético. Estas herramientas, al ser intuitivas, permiten una experimentación directa que trasciende la teoría. En segundo lugar, se evalúan plataformas interactivas como Hugging Face y Google Colab, que facilitan la comprensión de los mecanismos subyacentes de la IA generativa, como los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) y los modelos de difusión, a través de la manipulación de códigos y modelos pre- entrenados. Finalmente, se examina el papel fundamental de los REA. Se destacan recursos como el OpenAI Cookbook y los materiales de cursos de universidades de renombre disponibles en Coursera, que ofrecen un currículo profundo y adaptable para que los docentes puedan enriquecer sus programas de estudio con conocimientos técnicos y éticos de vanguardia. La combinación de herramientas prácticas e interactivas con REA de alta calidad puede cerrar la brecha entre el uso pasivo de la IA y una comprensión crítica de su funcionamiento. Por medio de este estudio se genera una guía para educadores y diseñadores curriculares, sentando las bases para futuras investigaciones sobre la implementación y el impacto de estas herramientas en el rendimiento académico y la formación de una ciudadanía digitalmente competente.

No hemos terminado de consensar una definición de literacidad digital cuando ya se sobrepone la necesidad de pensar una nueva: la literacidad medios e inteligencia artificial. La Organización de Cooperación para el Desarrollo Económico (OCDE) recientemente anunció su intención de incorporar al Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos, mejor conocido como prueba PISA, para su edición 2029, la evaluación de este tipo de literacidad, bajo el argumento de que ésta permitirá conocer la manera en que los jóvenes aprenden y participan proactiva y críticamente en un mundo cada vez más mediado por la digitalidad y la IA. El marco de esta evaluación se dará a conocer a finales de este año, no obstante, la página web de la OCDE ya adelanta una definición de literacidad en IA en el borrador de este marco, su relación con otras literacidades como la de medios y la digital, así como las razones por las que considera que esta literacidad es una prioridad educativa. Por otra parte, desde por lo menos los años noventa del siglo pasado se ha venido usando la noción de literacidad digital teniendo como precedente en los 70’s las nociones de literacidad computacional, literacidad informacional y literacidad de medios. El uso de literacidad digital se ha aplicado en muchos casos de manera indistinta ya no sólo en relación con esas otras literacidades, sino en relación con la propia noción de literacidad digital utilizada algunas veces como alfabetización y en otros como literacidad. De manera que ahora que surge esta nueva noción de literacidad en IA, vale la pena preguntarnos si se trata de una forma más de literacidad digital, o la IA es un paraguas mayor que abarca a la literacidad digital; así como preguntarnos cuál es el elemento clave que las diferencia.

La creciente presencia de la Inteligencia Artificial (IA) en la vida cotidiana, el ámbito profesional y los entornos educativos exige repensar las competencias que deben desarrollarse en la educación superior para formar ciudadanos críticos, éticos y preparados para la sociedad digital. Esta ponencia tiene como propósito introducirlos a conocer propuestas concretas sobre cómo incorporar la literacidad en Inteligencia Artificial en formación docente para la enseñanza. La literacidad de IA se entiende como la capacidad de comprender, utilizar, evaluar y cuestionar críticamente las tecnologías basadas en IA, así como de participar activamente en su diseño, implementación y regulación desde una perspectiva ética y social. En este marco, se plantean cinco objetivos fundamentales: en primer lugar, definir con precisión el concepto y las dimensiones de la literacidad en IA, explorando sus implicaciones técnicas, pedagógicas y socioculturales. En segundo lugar, identificar estrategias didácticas y metodológicas innovadoras que faciliten su integración en planes y programas educativos. Tercero, analizar los retos éticos y las consecuencias sociales derivadas del uso de la IA en contextos educativos y profesionales. Cuarto, compartir experiencias, recursos y herramientas de acceso abierto que promuevan una comprensión crítica y contextualizada de estas tecnologías. Finalmente, fomentar discutir sobre la necesidad de redes de colaboración interinstitucional e interdisciplinaria que impulsen la investigación, la innovación y el diseño de políticas educativas centradas en la literacidad digital. La ponencia busca abrir un espacio de reflexión y acción conjunta que permita repensar el papel de la educación superior frente a la revolución tecnológica, responsable en la formación de profesionales capaces de liderar y transformar la sociedad digital desde una perspectiva crítica, ética e inclusiva.

La incorporación del uso de la inteligencia artificial (IA) en las universidades ha impulsado diversos debates, sin embargo, dichos avances tecnológicos han tenido y están teniendo efectos sobre la vida académica del profesorado, estudiantado y gestores de las instituciones de educación superior por lo que es urgente la reflexión colegiada desde diferentes disciplinas sobre la integración de la IA en la formación de profesionistas. De acuerdo con el Foro Económico Mundial la educación superior debe adoptar la literacidad en IA como una prioridad educativa fundamental (WEF, 2025) para que los educandos y todos los implicados en su formación, no solo sean capaces de utilizar la IA, sino que además, puedan darle un uso honesto, responsable, crítico, creativo, la entiendan, la comuniquen y comprendan los impactos sociales, éticos y económicos de su uso, reconociendo siempre sus sesgos, limitaciones y riesgos. Su integración puede presentar múltiples retos, principalmente institucionales: a) a nivel de planes de estudio y programas de cursos puede presentarse integración desigual entre campos del conocimiento y disciplinas; b) a nivel normativo, se tienen pocos marcos normativos, conceptuales y pedagógicos que orienten su inclusión; c) a nivel de la cultura institucional, se está presentado resistencia al cambio de las personas (principalmente profesorado y gestores) prefiriendo lo tradicional y dificultando con ello la aceptación de las innovaciones pedagógicas, tecnológicas y de gestión curricular; y por último, d) a nivel de liderazgo institucional es fundamental contar con investigadores, docentes y gestores educativos con una visión estratégica que reconozca la importancia de la literacidad en IA para orientar el cambio institucional e impulsar programas innovadores que sean sostenibles para la formación de profesionistas.