La revista Tecnología en Marcha es una publicación trimestral de acceso abierto diamante, editada por la Editorial Tecnológica de Costa Rica. Su enfoque principal es la difusión de resultados de investigaciones y prácticas profesionales relacionadas con la ciencia y tecnología en el ámbito de las ingenierías. El contenido está dirigido a investigadores, especialistas, docentes y estudiantes universitarios interesados en estos campos. Aunque los artículos se publican principalmente en español, la revista también acepta contribuciones en inglés y portugués. Al ser gratuita y de acceso abierto, Tecnología en Marcha facilita la difusión y el intercambio de conocimientos entre la comunidad académica y profesional. ISSN electrónico: 2215-3241 Fechas de publicación: Enero - Marzo Abril - Junio Julio - Setiembre Octubre - Diciembre URL OAI-PMH: https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/oai Indexada en: Ver más
Editorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)
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Inteligencia artificial y transformación del conocimiento: avances, desafíos y responsabilidades para la investigación y la sociedad
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IA en la predicción de proteínas 3D mediante AlphaFold
La predicción tridimensional de las proteínas con una alta aproximación a la conformación real es posible conceptualmente mediante modelos matemáticos según el dogma Anfinsen. Sin embargo, lograrlo es inviable debido a las múltiples conformaciones que añaden complejidad por la paradoja de Levinthal. Una manera de resolver este acertijo es usando modelos de aprendizaje automático a partir de estructuras que ya han sido dilucidadas experimentalmente. El programa AlphaFold permite hacer predicciones de novo a partir de algoritmos de aprendizaje automático. En el presente trabajo se explica en qué consiste esta herramienta, las métricas que se utilizan para interpretar los resultados, alternativas y un ejemplo práctico para aprender a ejecutar una predicción y concluye con los principios de ética y uso de la misma.
Inteligencia artificial en el diagnóstico parasitológico y redacción de artículos
Las enfermedades parasitarias son de amplia distribución mundial y de elevada frecuencia, por tal motivo son consideradas un serio problema de salud pública, situación que se ve seriamente potenciada por la comprometida sensibilidad y especificidad de los métodos diagnósticos basados en el análisis de muestras orgánicas del hospedador por parte de expertos en el área. El objetivo es mostrar argumentos generales sobre la inteligencia artificial en el diagnóstico parasitológico y en la redacción de artículos sobre este campo del conocimiento. El potencial de la inteligencia artificial como herramienta diagnóstica en parasitología es enorme, no tanto, así en la redacción de artículos científicos que aún requiere del raciocinio humano en varios aspectos. En las enfermedades parasitarias la inteligencia artificial ahorra tiempo a los médicos y aumenta la eficiencia del flujo de trabajo diagnóstico y del tratamiento, y reduce el sesgo del observador en el análisis de muestras.
Detección automatizada de áreas quemadas en Costa Rica: un primer acercamiento
En Costa Rica a pesar de diversos estudios sobre incendios forestales, la recolección de datos todavía es un trabajo arduo debido a las condiciones geográficas, hay zonas donde las condiciones de accesibilidad dificultan la recolección. Las imágenes satelitales son herramientas útiles en el estudio de diferentes zonas para detectar áreas quemadas y sus cicatrices. Sin embargo, el procesamiento por parte de los investigadores suele requerir tiempo debido a la cantidad de archivos que son necesarios para realizar el análisis. En este artículo proponemos un marco de trabajo basado en aprendizaje automático e índices espectrales para ayudar en la detección de áreas quemadas con un rendimiento computacional eficiente. Seleccionamos el Área de Conservación de Guanacaste como área de estudio para descargar imágenes de Sentinel-2, pudimos detectar zonas posiblemente afectadas por incendios forestales. A pesar de ser un primer acercamiento en la prevención de incendios forestales, nuestros resultados evidencian el potencial para desarrollar un futuro sistema de detección robusto.
Aplicación de la inteligencia artificial en el monitoreo ambiental: modelos predictivos de elementos potencialmente tóxicos (PTEs) mediante machine learning
La inteligencia artificial (IA), y en particular el aprendizaje automático (machine learning), ha emergido como una herramienta clave para mejorar el monitoreo ambiental, permitiendo desarrollar modelos predictivos capaces de estimar contaminantes a partir de variables fácilmente medibles. Este estudio aplicó técnicas de aprendizaje automático, específicamente Máquina de Vectores de Soporte (SVM), para predecir concentraciones de elementos potencialmente tóxicos (PTEs) en biomonitores vegetales y polvo de carretera de la Gran Área Metropolitana de Costa Rica. Se recolectaron 160 muestras de hojas de Casuarina equisetifolia y Cupressus lusitanica, junto con 80 muestras de polvo de carretera, durante campañas en 2020 y 2021. Las muestras se analizaron para determinar propiedades magnéticas y concentraciones de metales (Fe, Cu, Cr, Ni, Pb, V, Zn y Cd). Los modelos SVM, comparados con regresiones lineales simples y múltiples, mostraron mejor desempeño predictivo en la mayoría de los metales, con valores de R² superiores a 0.7 para Fe, Cu, Cr, V y Zn, y menores para Pb y Ni. C. equisetifolia presentó los mejores resultados en términos de ajuste (R²) y menor error (RMSE, MAE), superando a C. lusitanica; el polvo de carretera, por su parte, mostró una mayor variabilidad debido a sus múltiples fuentes de contaminación. Los resultados demostraron que la integración de la IA en el monitoreo biomagnético facilita la identificación de relaciones complejas entre las propiedades magnéticas y la contaminación por PTEs, confirmando su eficacia como herramienta rápida y de bajo costo para la evaluación ambiental.
Estimación de la edad del cultivo de palma de aceite (elaeis guineensis) en función de índices de vegetación y humedad mediante imágenes satelitales y aprendizaje automático
El aceite de palma (Elaeis guineensis) es uno de los aceites vegetales más consumidos en el mundo y es un ingrediente clave en cadenas de valor globales rentables. En Costa Rica, es uno de los tres cultivos con mayor área agrícola ocupada. Este estudio tiene como objetivo estimar la edad del cultivo de palma aceitera en función de índices de vegetación y humedad generados con imágenes satelitales mediante técnicas de aprendizaje automático, para esto se consideró información de 20 años de un cultivo de palma aceitera ubicado en el Pacífico Central de Costa Rica y sus imágenes satelitales LANDSAT. Se generaron dos modelos, el modelo Random Forest (RF) presentó mejores resultados al usar un ntree de 10000 en el entrenamiento, obteniéndose los siguiente coeficientes: NSE=0,9161, RMSE=1,6485 años, MAE=1,0178 años y r2=0,9476; y el modelo XGBoost utilizando un max.depth de 4, nrounds de 50 y nthread de 10 en el entrenamiento para el que se obtuvo; NSE=0,9530, RMSE=1,23 años, MAE=0,89 años y r2=0,9577. Para los datos obtenidos en la validación, con RF resultaron los coeficientes de: NSE=0,5395, RMSE=3,76 años, MAE= 2,46 años y r2=0,5533; para el modelo XGBoost se obtuvo NSE=0,6204, RMSE=3,41 años, MAE= 2,24 años y r2=0,6210. La variable más importante en ambos modelos fue el percentil 75 del NDMI. El modelo más adecuado y con mejor rendimiento es XGBoost, sin embargo, no se recomienda cuando las edades del cultivo sobrepasen los 25 años.
Análisis de importancia de los parámetros en el aprendizaje automático como mejora en la interpretabilidad del modelado espectrofotométrico para monitoreo de calidad del agua
La espectrofotometría ultravioleta-visible (UV-Vis) para la cuantificación de NO3- en tiempo real en el agua es comúnmente afectada por interferencias espectrales por parte de la materia orgánica disuelta (DOM). Este estudio evalúa la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje automático (ML) para esta tarea, enfocándose en el análisis de importancia de características como método para mejorar la interpretabilidad química y detectar interferencias espectrales. Se compararon cuatro algoritmos utilizando un conjunto de datos de 29 muestras de agua superficial: PCA-Random Forest (PCA-RF), PCA-XGBoost, RF de espectro completo (All-RF) y XGBoost de espectro completo (All-XGB). La validación cruzada (LOOCV) no mostró diferencias significativas en el rendimiento entre los modelos (p = 0.182), con valores medios de RMSE entre 0.6 y 0.8 mg / L. El análisis de importancia de características reveló que los modelos basados en PCA dependen de la varianza en lugar de la relevancia química, lo que limita su fiabilidad. El modelo XGBoost con el espectro completo mostró una interpretabilidad espectral superior, identificando con éxito tanto el pico de absorción de NO3- (≈ 220 nm) como el pico de corrección de interferencia de DOM (≈ 260 nm). Esto sugiere que el uso de XGBoost podría ser adecuado para sistemas de monitoreo continuo del agua debido a su capacidad para identificar las interferencias espectrales.
Una revisión sobre la inteligencia artificial como herramienta para la sustentabilidad en México
La Inteligencia Artificial (IA) emerge como una herramienta estratégica para abordar los desafíos de la sustentabilidad en México. El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el estado actual de la investigación sobre IA aplicada a la sostenibilidad en el país, identificar patrones de impacto y señalar áreas de oportunidad críticas. Mediante una revisión metodológica de literatura científica reciente en repositorios clave , seleccionando 11 estudios posteriores a 2020 , el análisis revela una marcada dicotomía de “dos IA’s”. Por un lado, una IA verde, enfocada en el monitoreo ambiental y la conservación de ecosistemas, demostrando una madurez creciente y resultados exitosos, que se atribuyen al fuerte respaldo institucional y a la disponibilidad de datos satelitales públicos. Por otro lado, una IA marrón, destinada a problemas urbanos e industriales como la gestión de residuos, la cual se determina como incipiente, teórica y la cual enfrenta fracasos prácticos. Se concluye que esta divergencia se debe fundamentalmente a los tipos y la disponibilidad de datos, donde, por un lado la IA verde prospera con datos públicos abundantes, la “IA marrón” se ve frenada por la escasez de datos granulares y de alta calidad. Además, el estudio identifica brechas significativas en áreas como energías renovables, planificación urbana y economía circular , proponiendo estrategias de adaptación pragmáticas para superar la barrera de los datos como paso inicial hacia futuras innovaciones específicas del contexto en México.
Estrategias de aprendizaje profundo para el pronóstico de la criminalidad en múltiples regiones
Este estudio compara el desempeño en el pronóstico de delitos de 83 regiones del ajuste de modelos pre-entrenados con modelos entrenados desde cero, usando diferentes estrategias. El modelo Lag-Llama ajustado, utilizando una estrategia de entrenamiento de un modelo único que puede predecir cualquiera de las 83 regiones fue el mejor para predicciones mensuales, mientras que el Lag-Llama ajustado utilizando la estrategia de entrenamiento por grupos de series de tiempo creadas con el método k-medias fue el mejor para las predicciones diarias. Aparentemente, la estrategia de entrenamiento de agrupamiento permite que el Lag-Llama haga un mejor ajuste para series de tiempo con características que las hacen menos predecibles, como la no linealidad y la variabilidad. Si bien el Lag-llama mostró los mejores resultados a nivel general, no es el mejor modelo para hacer predicciones de delitos para todas las regiones. Hay modelos más adecuados para algunas regiones. Por lo tanto, es aconsejable implementar más de un modelo en un sistema de predicción de delitos.
Proceso de percepción de los alrededores de sistemas UAV en entornos urbanos
Los sistemas de vehículos aéreos no tripulados (UAV) han ganado importancia en diversas aplicaciones debido a su capacidad para operar en entornos peligrosos o de difícil acceso. Sin embargo, la navegación segura y eficiente en entornos complejos como áreas urbanas o interiores de edificios plantea desafíos significativos en términos de percepción del entorno. La percepción precisa del entorno circundante es fundamental para que un UAV pueda construir un mapa 3D, detectar y evitar obstáculos, localizar puntos de interés y planificar trayectorias de vuelo seguras. Para abordar estos desafíos, los sistemas UAV integran una variedad de sensores, como cámaras RGB y de profundidad, radares, lídares y sensores in-erciales. Estos sensores permiten capturar información visual, geométrica y de movimiento del entorno. Además, se emplean técnicas avanzadas de procesamiento de señales, visión por computadora, aprendizaje automático y fusión sensorial para interpretar los datos de los sensores y construir una representación precisa del entorno en 3D. En el trabajo presentado, se logró generar una propuesta para la exploración de caminos en el interior de un espacio mediante la detección de puertas y pasillos utilizando YOLO, en conjunto con la estimación de fondo monocular. Se validaron los caminos y, con esta información, se generaron mapas para explorar un territorio. Se obtuvo una tasa de acierto del 86,9%, con algunos falsos positivos donde el modelo no detectó correctamente la profundidad. El mapa generado guarda un historial del agente que ha explorado el territorio, sirviendo como una opción para integrar con algoritmos de enjambre.
Meta-Framework de calidad: MLOps, NLP y analítica del aprendizaje
Se presenta una propuesta teórica de meta-framework integrado de gestión de calidad educativa basado en Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Analítica del Aprendizaje (LA), orientado a posibilitar la evaluación escalable, trazable y auditable de las interacciones docente–estudiante en entornos digitales. La arquitectura conceptual articula NLP y LA para transformar el discurso académico y los metadatos conductuales en indicadores clave de desempeño (KPIs), alineados con las dimensiones pedagógica, técnica, social y psicológica de la calidad educativa. El modelo se estructura bajo una arquitectura cíclica de tres fases —Dirección, Operación y Optimización— que integra diseño estratégico, despliegue técnico y calibración continua. Asimismo, incorpora una estrategia híbrida de anotación que combina la escalabilidad de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) con validación humana periódica, garantizando control de sesgo, consistencia semántica y supervisión institucional. Su principal contribución reside en la incorporación explícita de un marco de Gobernanza Algorítmica (GA), sustentado en prácticas de MLOps, que operacionaliza la calidad mediante métricas auditables, protocolos de validación y mecanismos de monitoreo de deriva de datos y modelos. De esta forma, la propuesta trasciende enfoques basados en KPIs aislados y establece una arquitectura de segundo orden que integra evaluación pedagógica, control técnico y responsabilidad institucional, promoviendo transparencia, rendición de cuentas y mejora continua en sistemas educativos basados en IA.
Modelo de Redes Neuronales Inteligentes Alfa-Pi-Mi: optimización del aprendizaje en ingeniería aplicando inteligencia artificial
Este artículo presenta el diseño e implementación del modelo de redes neuronales Alfa-Pi-Mi, desarrollado para personalizar y optimizar el aprendizaje de estudiantes de Ingeniería Industrial mediante la aplicación de inteligencia artificial (IA). El modelo identifica patrones de aprendizaje y genera estrategias educativas adaptadas a necesidades individuales. Los hallazgos deben interpretarse como evidencia inicial de factibilidad (estudio piloto), no como resultados generalizables. Se detalla la arquitectura del sistema (variables de entrada, funciones de activación y métodos de optimización) y se reportan resultados de una prueba piloto con n = 30 estudiantes durante cuatro semanas: el desempeño académico mejoró respecto a la línea base en Optimización y Modelos Matemáticos (+60%), Estadística y Métodos Cuantitativos (+55%), Gestión de Producción (+50%), Gestión de Proyectos (+45%) e Ingeniería de Calidad (+50%). El 62% de los participantes alcanzó mejoras moderadas o altas, y la aceleración del progreso se observó a partir de la semana 3. Adicionalmente, como validación metodológica del componente predictivo, se evaluó una red neuronal mínima viable —una red multicapa (multilayer perceptron, MLP)—, en la que el error absoluto medio (mean absolute error, MAE) se redujo 23% y la raíz del error cuadrático medio (root mean squared error, RMSE) 19% respecto a la línea base (configuración inicial sin ajuste), tras normalización/estandarización y ajuste de hiperparámetros.
Diagnóstico de fallas en transformadores de potencia usando modelos de redes Neuronales Perceptrón Multicapa
Los transformadores de potencia constituyen uno de los componentes más onerosos e indispensables en la operación de los sistemas eléctricos. La evaluación de gases disueltos (DGA) facilita la identificación de concentraciones de gases disueltos presentes en el aceite aislante, vinculadas a fallos térmicos, descargas parciales y descargas de alta y baja energía. Estas correlaciones gaseosas facilitan la identificación del estado del transformador. En años recientes, la implementación de técnicas de Aprendizaje Automático, tales como las redes neuronales artificiales, ha experimentado un incremento en la predicción, diagnóstico y gestión de fallos, evidenciando un buen rendimiento para identificar anomalías y apoyar la toma de decisiones en el ámbito del mantenimiento. Este estudio implementó un modelo de Perceptrón Multicapa (MLP) de enfoque multietiqueta, en el que se consideran los diagnósticos de fallas en el transformador calculados mediante los métodos de Dornenburg, Rogers, triángulo de Duval y el método de gases recomendados por los estándares IEC e IEEE. Así se logra emplear los múltiples diagnósticos de fallas presentes en cada transformador disponibles por cada método. La validación del modelo se realizó mediante la implementación de la validación cruzada k-Fold, lo que resultó en un índice de coincidencia exacta del 90,95%, correspondiente a los casos en los que el modelo cumple con todas las etiquetas proporcionadas por cada método diagnóstico. La curva ROC, que presenta un área bajo la curva del 99%, y la curva Precisión-Exhaustividad, que presenta una precisión media del 99.3%, fueron desarrolladas gráficamente.
LectoKids: apoyando la comprensión lectora mediante software basado en inteligencia artificial generativa
La lectura comprensiva es esencial para el aprendizaje, pero se enfrenta a una resistencia entre los estudiantes jóvenes, quienes incluso recurren a herramientas de inteligencia artificial (IA) como sustitutos. Para mitigar esta problemática, en este trabajo se propone el uso de inteligencia artificial generativa desde una aplicación web diseñada a la medida. Partiendo de entrevistas estructuradas a profesionales de la educación de nivel básico, se definieron los requisitos para el diseño de la aplicación propuesta. Luego, se construyó la aplicación que incorpora un componente de lectura adaptativa respaldado por modelos de IA como GPT y DALL-E. Estos modelos se emplean para generar textos e imágenes personalizadas según las necesidades de cada estudiante. Además, se desarrollaron módulos para generar materiales didácticos y evaluaciones personalizadas. Por último, la evaluación de la aplicación se realizó mediante un estudio de usuarios que incluyó estudiantes y docentes, utilizando un cuestionario de usabilidad, y completando con entrevistas y análisis de desempeño en comprensión lectora. Los resultados muestran que la propuesta es prometedora para ser usada alternativamente a la lectura y actividades en papel, con una usabilidad aceptable, siendo efectiva desde el punto de vista académico.
El enfoque tecnológico en la enseñanza del francés: herramientas digitales, Inteligencia artificial y su influencia en el diseño curricular de los planes de estudio de la Enseñanza del Francés de la UNED
El objetivo de este artículo es estudiar la perspectiva curricular de la tecnología en los planes de estudio de Enseñanza del Francés de la UNED. A través de un ejercicio reflexivo de elementos como las perspectivas curriculares, particularmente las tecnológicas, un estudio sobre los fundamentos curriculares. el enfoque evaluativo, las tecnologías digitales y la Inteligencia Artificial, este análisis curricular permite comprender el uso de la tecnología en un sector virtual que también tiene una perspectiva curricular constructivista y se explica cómo se inserta en el plan. El principal aporte es construir teoría curricular en el área de francés para contribuir a estas disciplinas en futuras construcciones de diseños.
Percepción de futuros docentes de matemática sobre la integración de la inteligencia artificial en la evaluación en un curso de tecnologías digitales
La integración de la Inteligencia Artificial (IA) generativa en la educación superior requiere comprender la percepción estudiantil. Este estudio analizó las valoraciones de futuros docentes de matemática (N=14) sobre el uso de ChatGPT como herramienta de evaluación en un curso universitario. Mediante un enfoque mixto, se exploró su percepción sobre la calidad de la retroalimentación y la validez de la calificación generada por IA. Los resultados revelan una dicotomía fundamental: los estudiantes valoran positivamente la IA como herramienta de retroalimentación formativa, reconociendo su utilidad para la mejora. Sin embargo, manifiestan una considerable desconfianza en su rol como agente de evaluación sumativa, al percibirla incapaz de realizar juicios holísticos. El análisis sugiere que los estudiantes ven al docente y a la IA como agentes con fortalezas complementarias, perfilando un modelo de “evaluación aumentada”. La opacidad del proceso de la IA (“caja negra”) se identificó como una barrera crítica. Aunque una mayoría (57.1%) prefiere la calificación humana, una minoría significativa (42.9%) se inclina por la IA, valorando su inmediatez y objetividad. Se concluye que el rol más prometedor para la IA en la evaluación no es el de un juez autónomo, sino el de un copiloto evaluativo que potencia las capacidades del docente.
Actitudes del estudiantado de ingeniería ante la inteligencia artificial generativa: estudio en el Instituto Tecnológico de Costa Rica
La rápida expansión de la inteligencia artificial generativa (IA-G) exige comprender las actitudes del estudiantado de ingeniería. Este estudio estimó la actitud hacia la IA-G en N=1086 estudiantes del Instituto Tecnológico de Costa Rica, empleando la GAAIS-20 (12 ítems positivos y 8 negativos recodificados). Las puntuaciones se ubicaron por encima del punto de neutralidad, evidenciando una valoración global favorable. En los análisis comparativos se observaron diferencias pequeñas por sexo, carrera y campus/centro, mientras que no se encontraron diferencias apreciables entre cursos de matemática (Kruskal–Wallis, p>.05). En conjunto, los resultados sugieren una actitud positiva y transversal hacia la IA-G, con matices asociados a la familiaridad tecnológica; se recomienda su integración pedagógica responsable y con lineamientos claros de uso académico.
Innovación didáctica con IA-G generativa en matemática universitaria: experiencias en el TEC
Este artículo presenta un conjunto de experiencias de innovación didáctica con inteligencia artificial generativa (IA-G) en la enseñanza universitaria de la matemática en el Instituto Tecnológico de Costa Rica (TEC) durante el periodo 2024–2025. La iniciativa surge en el marco de la transformación digital institucional y busca explorar el potencial pedagógico de la IA-G como mediadora cognitiva y ética, más que como sustituto del razonamiento humano. El estudio adopta un enfoque cualitativo descriptivo con participación directa de los docentes-autores, quienes implementaron diversas experiencias en cursos de Matemática. Los resultados muestran que la incorporación de la IA-G en el aula puede favorecer la comprensión conceptual, la visualización tridimensional y la alfabetización digital cuando se integra en actividades con diseño didáctico, prompting pedagógico y verificación sistemática. También se identificaron desafíos éticos y formativos relacionados con el uso superficial, la dependencia tecnológica y la necesidad de rediseñar la evaluación para valorar procesos y explicaciones. Desde la perspectiva de los docentes innovadores, la IA-G se concibe como un andamiaje para pensar y dialogar matemáticamente, que impulsa una docencia reflexiva centrada en la persona. En conclusión, la experiencia reafirma que la innovación no reside en la tecnología utilizada, sino en el propósito pedagógico que la orienta, y que la IA-G contribuye al desarrollo de la reflexión y del pensamiento crítico en el aprendizaje de la matemática a nivel universitario.
Uso y percepciones de la inteligencia artificial generativa entre el profesorado de cursos de computación: un estudio nacional
En este artículo se presentan los resultados de una encuesta aplicada a docentes universitarios que imparten cursos de programación en Costa Rica, con el propósito de comprender los patrones de uso y las percepciones sobre la inteligencia artificial generativa (GenAI) en dichos cursos. El cuestionario se basó en un instrumento previamente utilizado en universidades de otros países. En total, se recibieron respuestas de 43 docentes pertenecientes a 10 universidades. Los resultados muestran un uso elevado de la GenAI en tareas de texto (por ejemplo, generación de contenido pedagógico) y un uso moderado en tareas relacionadas con el código (como generación o depuración). Además, la mayoría del profesorado manifestó su intención de incrementar el uso de la GenAI en el futuro, aunque expresó preocupación por la posible dependencia de esta tecnología entre el estudiantado. Asimismo, se identificó una amplia diversidad de criterios sobre cuándo debería permitirse el uso de la GenAI en los cursos, aunque solo un pequeño porcentaje cuenta con una política explícita al respecto. Estos hallazgos ofrecen una visión actual del uso y las percepciones docentes sobre la GenAI en la enseñanza de la programación y pueden contribuir a promover reflexiones sobre cómo adaptar las prácticas educativas ante el auge de tecnologías emergentes.
Percepción del uso de Inteligencia Artificial en estudiantes de química de la Universidad Estatal a Distancia: un estudio diagnóstico
Este estudio diagnóstico tuvo como objetivo identificar e interpretar cómo los estudiantes de química de la Cátedra de Ciencias Químicas para Ingeniería de la Universidad Estatal a Distancia (UNED) están utilizando la IA generativa en sus actividades académicas, y si su percepción cambiaba tras recibir orientación sobre su uso ético y académico. Se empleó una metodología mixta que incorporó la recolección de datos a través de una encuesta de opinión a 82 estudiantes antes y después de una capacitación enfocada en el uso ético de herramientas como Semantic Scholar, ChatGPT, Copilot y DeepSeek. Los datos se analizaron mediante estadística descriptiva y la prueba t-Student, considerando diferencias entre ambos momentos. Los resultados evidenciaron que, aunque las actitudes hacia la IA se mantuvieron positivas, no se observaron variaciones estadísticamente significativas después de recibir la capacitación. El estudio concluye que la alfabetización ética en IA debe incorporarse de manera transversal en la educación superior, acompañada de orientación docente y prácticas sostenidas.
Integración de metodologías activas e inteligencia artificial en la enseñanza de vectores, rectas y planos: una experiencia de aula en un curso universitario de álgebra lineal
Este trabajo describe una experiencia educativa desarrollada en un curso universitario de Álgebra Lineal en el Instituto Tecnológico de Costa Rica, centrada en el estudio de vectores, rectas y planos. Con el objetivo de fortalecer la comprensión conceptual y el pensamiento crítico, se implementaron metodologías activas como la Enseñanza Justo a Tiempo (JiTT) y la Instrucción entre Pares (PI), apoyadas por herramientas de Inteligencia Artificial (IA). La dinámica de trabajo involucró a estudiantes en grupos aleatorios, quienes utilizaron la IA para generar soluciones iniciales a ejercicios complejos, las cuales debían ser analizadas, corregidas y justificadas críticamente. Los hallazgos, basados en la retroalimentación de los estudiantes, revelan una alta valoración de la metodología, destacando su utilidad para verificar procedimientos, corregir errores y obtener retroalimentación instantánea. Además, la experiencia promovió el desarrollo de habilidades de validación y razonamiento crítico al enfrentar las limitaciones de las herramientas de IA. El estudio concluye que la integración de la IA en una estructura pedagógica activa fomenta un aprendizaje más profundo, colaborativo y autónomo.
Revisión sistemática: la inteligencia artificial como revolucionador de los sistemas de gestión de relaciones con clientes y la experiencia del cliente
Los Sistemas Electrónicos de Gestión de Relaciones con Clientes (E-CRM) son herramientas esenciales para que las empresas desarrollen interacciones y experiencias positivas con sus clientes que lleven a la obtención de resultados catalizadores para el negocio. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) cobra un papel transformador y revolucionador para impulsar los E-CRM, a las organizaciones que los utilizan, y con ellos catapultar las experiencias digitales y de marca que las empresas tienen con sus clientes. Este estudio tiene como objetivo el determinar de qué manera la IA está revolucionando los sistemas E-CRM y contribuyendo a la mejora de la experiencia del cliente en las organizaciones, abordando para ello usos y aplicaciones prácticas, retos éticos y sociales, así como tendencias emergentes relacionadas con la integración de la IA con los E-CRM. Utilizando como marco metodológico la revisión sistemática de literatura y las directrices dadas por PRISMA, este estudio ha recurrido a las bases de datos Web of Science, Scopus y Google Académico para recolectar evidencia científica de 35 artículos publicados en los últimos 5 años relacionados con el objeto de estudio. Los resultados muestran la variedad de aplicaciones y usos de la IA Generativa en E-CRM que procuran la mejora de la experiencia del cliente, dentro de los que destacan aspectos como la automatización, la personalización y el análisis predictivo. El estudio ofrece información valiosa tanto para la teoría como para la práctica empresarial con respecto al uso efectivo de la IA en E-CRM.
Transformación laboral y nuevas habilidades en la era de la inteligencia artificial
El rápido desarrollo que ha tenido la inteligencia artificial (IA) y, particularmente, de la inteligencia artificial generativa (GenAI), está transformando los mercados laborales a nivel global. En este artículo se presenta una revisión narrativa de literatura basada en nueve informes y estudios publicados ente los años 2023 y 2025 por organismos internacionales y autores académicos, enfocados en los efectos de la IA y la GenAI en el empleo, la transformación de las habilidades y la capacitación laboral. El análisis revela un consenso general en la literatura: la IA no está generando desempleo masivo, sino que, por el contrario, se está dando una reconfiguración de tareas laborales mediante la complementariedad y aumento de habilidades, en lugar una sustitución generalizada. Esta transformación requiere de nuevas habilidades, tanto tecnológicas como cognitivas, como el pensamiento analítico, la resiliencia y la flexibilidad. Como respuesta, se promueven estrategias de recapacitación y de mejora de nuevas habilidades, aunque su implementación es desigual y se depende con frecuencia de iniciativas individuales. Persisten brechas digitales, de género, regionales e institucionales que limitan un acceso equitativo a las tecnologías relacionadas con la IA, reduciendo las oportunidades de aprovechamiento. Se concluye reducir dichas desigualdades mediante la educación, la alfabetización digital y políticas articuladas es esencial para una transformación laboral justa en la era de la IA.
Entre la promesa y la paradoja: inteligencia artificial en la educación, ética y rol docente
Este ensayo sostiene que la IA en educación no constituye un simple añadido técnico, sino un cambio de régimen pedagógico: del ideal de automatización al horizonte de mediación y co-agencia. La genealogía de este proceso incluye tutorías inteligentes, analítica de aprendizaje y modelos generativos, junto con las percepciones y realidades de su adopción, con especial atención a la equidad y la brecha digital. El valor educativo de la IA depende de condiciones éticas y de gobernanza como la protección de datos y la privacidad, la explicabilidad y la rendición de cuentas, la justicia y la inclusión, así como de límites claros a la delegación automatizada. A partir de marcos recientes, se plantean criterios operativos tanto para el aula como para la institución: documentos de autoría y verificación, supervisión humana significativa, alternativas sin IA y reglas claras de manejo de datos. El rol docente aparece redefinido como curador y mediador de procesos con evidencia pública de razonamiento, capaz de decidir cuándo utilizar, pausar o rechazar la IA. La reflexión final es un llamado a alinear la innovación con los derechos y a fortalecer la formación inicial y continua del profesorado en ética y diseño de tareas, de modo que la personalización no derive en nuevas desigualdades y que la escuela conserve su función de juicio y deliberación.
Revisión de uso de tecnologías éticas para una buena gobernanza de la inteligencia artificial
Este artículo de revisión bibliográfica descriptiva examina la implementación de tecnologías éticas en el marco de la gobernanza de la inteligencia artificial, analizando los avances en la integración de principios normativos en sistemas computacionales. Ante la expansión de la IA en sectores críticos, se identifican desafíos como el sesgo algorítmico, la privacidad y la explicabilidad. Mediante un análisis de 19 artículos científicos (2021-2025) seleccionados de bases de datos académicas bajo criterios de actualidad y relevancia temática, se sistematizan enfoques como el pragmatismo sociotécnico y las auditorías éticas. El principal aporte de este estudio es la identificación de la carencia de un modelo integrado que armonice los requisitos técnicos con las demandas sociales. Se concluye que una gobernanza efectiva requiere una regulación flexible y multiactor que incorpore la ética en todo el ciclo de vida del desarrollo, garantizando la equidad y la protección de los derechos humanos.
Una propuesta para el trabajo responsable con los sistemas de IA generativa en ingeniería
En este artículo realizamos una propuesta para regular el trabajo con sistemas de IA generativa en la enseñanza de ingeniería en el Instituto Tecnológico de Costa Rica. Se compone de tres secciones principales. En la primera hacemos una breve presentación de la capacidad instalada en el país tanto en tecnología móvil como en internet fijo. En la segunda presentamos las características principales de este tipo de sistemas con la finalidad de contribuir a la comprensión del potencial y las limitaciones de estos sistemas. En la tercera sección, describimos y ejemplificamos una propuesta de regulación de estos sistemas en la enseñanza de la Ingeniería. Es relevante utilizar los atributos de ingeniería, específicamente, las habilidades profesionales que propone como punto de partida para nuestra propuesta. Utilizamos de las propuestas emergentes de regulación propuestas por la UNESCO en el documento consultivo del 2024 [1]. A saber, la basada en principios que, para nuestros propósitos son las habilidades propuestas en los atributos, el enfoque basado en riesgos y su relación con los tres principios de gobernanza HOTL, HITL y HIC. El tercer componente es el enfoque denominado “sandbox” que permite identificar fortalezas y amenazas de lo regulado y no regulado en el uso docente de estos sistemas.
Inteligencia artificial, su regulación en la investigación científica, caso México
La Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) se ha incorporado progresivamente en distintas etapas del proceso de investigación científica, generando un debate dentro de la comunidad académica en torno a sus ventajas, riesgos y al posible impacto en las capacidades humanas involucradas en dicho proceso. Aunque en países como Estados Unidos, China y Turquía existen posicionamientos institucionales sobre el tema, en México la discusión y la regulación son incipientes. El objetivo de este trabajo es analizar las políticas públicas y los lineamientos editoriales sobre el uso de la IAGen en revistas científicas de instituciones mexicanas, se busca identificar cómo participa la comunidad científica —desde las editoriales— en la regulación de esta tecnología en la elaboración y publicación de investigaciones. El estudio de alcance exploratorio se llevó a cabo mediante el análisis documental de los portales oficiales del gobierno y la revisión de los criterios editoriales relativos al uso de la IAGen en las revistas de las instituciones educativas mejor ubicadas en el World University Rankings 2026. Los resultados muestran que, a nivel legislativo, aún no existen marcos normativos que regulen su uso y aplicación. En el ámbito editorial, el 47 % de las revistas no cuenta con lineamientos específicos, el 9 % prohíbe su utilización y el 44 % la permite bajo ciertas restricciones. Se reconoce su potencial como herramienta de apoyo, aunque se enfatiza la responsabilidad del autor y la necesidad de transparentar su uso. Coincidimos en concebir a la IAGen como una herramienta para los investigadores y no como un sustituto de su labor intelectual.
Hacia un enfoque participativo en la implementación de IA en Universidades Colombianas: análisis de protocolos y propuestas para la producción de conocimiento
Este artículo analiza el desarrollo e implementación de protocolos sobre inteligencia artificial (IA) en universidades colombianas, en un contexto marcado por la brecha digital y desafíos educativos. Mediante un enfoque de teoría fundamentada, se analizaron 11 documentos institucionales publicados entre 2023 y 2025, identificando temas clave como responsabilidad ética, transparencia, protección de datos y acceso equitativo. Los protocolos muestran divergencias en la definición de IA, con enfoques que van desde lo funcional hasta lo crítico y humanista. Sin embargo, se observan omisiones significativas, como la falta de marcos de evaluación de riesgos y la exclusión de diversos actores de la comunidad educativa, entre otros. La creación de protocolos de IA en contextos académicos implica repensar cómo se construye, valida y comparte el conocimiento. La IA puede transformar procesos de enseñanza, investigación y gestión, pero también plantea riesgos como la deshumanización del aprendizaje, la perpetuación de sesgos algorítmicos y la exclusión de comunidades marginadas. Este estudio propone una hoja de ruta para la actualización y creación de nuevos protocolos, integrando enfoques participativos e interdisciplinarios que garanticen la inclusión de diversas voces y una comprensión amplia del ciclo de vida de la IA, más allá del uso de modelos generativos.
Comportamiento altruista de la inteligencia artificial generativa: estudio comparativo mediante experimentos de Dictator Game
Este artículo examina la creciente integración de la inteligencia artificial (IA) en diversos ámbitos sociales, centrándose en el comportamiento altruista que muestran los grandes modelos de lenguaje (LLM), como GPT-3.5-turbo. A medida que estos modelos evolucionan y ganan sofisticación, surge la necesidad de investigar su capacidad de replicar la complejidad del comportamiento humano en la toma de decisiones morales, especialmente en situaciones que implican altruismo. El estudio utiliza el Juego del Dictador, un experimento clásico de la economía conductual, para analizar cómo responden los LLM en escenarios en los que un agente decide cómo repartir una suma de dinero entre él mismo y un destinatario anónimo sin esperar ninguna recompensa. La pregunta clave de la investigación es si versiones diferentes de GPT-3.5-turbo muestran variaciones en la toma de decisiones altruistas. La comparación de las decisiones de GPT-3.5-turbo con el comportamiento humano ofrece información valiosa sobre la interacción entre la IA y los seres humanos en contextos morales.
Regulación del uso de inteligencia artificial en revistas diamante: un análisis comparativo de políticas editoriales
La rápida expansión de la inteligencia artificial generativa ha transformado los procesos de producción, escritura y comunicación del conocimiento científico, generando nuevos desafíos para la autoría, la integridad académica y la transparencia en la publicación científica. En este contexto, el presente estudio analiza cómo las revistas diamante latinoamericanas están regulando el uso de herramientas de inteligencia artificial en sus procesos editoriales. Se desarrolló un análisis documental comparativo de políticas editoriales en revistas de tecnología indexadas en el Directorio de Revistas de Acceso Abierto (DOAJ). La muestra estuvo compuesta por 50 revistas diamante en idioma español. Para cada revista se revisaron políticas editoriales, códigos de ética, instrucciones para autores y otros documentos normativos disponibles en sus sitios web oficiales. Las políticas identificadas fueron analizadas mediante una matriz de codificación estructurada que incluyó variables relacionadas con la declaración obligatoria del uso de IA, autoría, revisión por pares, mecanismos de control, sanciones y alineación con estándares internacionales. Los resultados muestran que solo el 20% de las revistas analizadas presenta referencias explícitas al uso de inteligencia artificial generativa. Entre estas, el 90% exige la declaración obligatoria del uso de IA y el 90% incorpora mecanismos de control editorial, principalmente herramientas de detección de similitud. Sin embargo, solo el 40% cuenta con políticas estructuradas independientes y la regulación diferenciada por actor editorial aparece de manera parcial. El análisis permitió identificar tres modelos regulatorios: declarativo básico (40%), intermedio (40%) y avanzado (20%). Los hallazgos evidencian una convergencia conceptual con estándares internacionales en materia de transparencia y responsabilidad humana, pero también una brecha en la formalización normativa dentro del ecosistema diamante latinoamericano.