COMPETENCIAS DIGITALES
Herramientas avanzadas de IA para investigación: de los prompts a los flujos de trabajo
I Ed.
*estudiantes de la Escuela de Doctorado UPO, resto de colectivos 150 €
El plazo de matriculación finaliza cinco días antes del inicio de la formación o en el momento de alcanzar el número máximo de plazas ofertadas
Entidad financiadora:
La inteligencia artificial generativa está atravesando un punto de inflexión en su aplicación a la investigación científica. Tras una primera etapa centrada en la interacción conversacional —resumir, reescribir, buscar, traducir, generar borradores—, el ecosistema tecnológico ha evolucionado hacia herramientas capaces de actuar de forma autónoma sobre entornos de trabajo, archivos, repositorios, fuentes de datos y sistemas externos. Esta segunda generación de herramientas —caracterizada por la agentividad, el razonamiento extendido, la conectividad y la multimodalidad ampliada— abre posibilidades que ya no se limitan al apoyo en la redacción o la exploración bibliográfica.
Un investigador puede hoy encargar a un agente que lea una carpeta de documentos y extraiga información estructurada; construir una base de conocimiento sobre su propio corpus documental con respuestas verificables; ejecutar modelos en local para procesar datos sensibles sin depender de servidores externos; generar scripts de análisis sin conocimientos previos de programación; o conectar herramientas, repositorios y fuentes de metadatos en flujos de trabajo reproducibles y documentados. Esta microcredencial avanzada se alinea con las recomendaciones del Consejo de la Unión Europea sobre microcredenciales (2022), el European Competence Framework for Researchers (EC-RCF) y las exigencias del Reglamento Europeo de IA (2024), ofreciendo una formación práctica orientada al desarrollo de competencias de alto valor en los siguientes dominios:
- Gestión avanzada de datos y herramientas de investigación (automatización, código asistido, flujos de trabajo reproducibles).
- Privacidad, seguridad y gobernanza de datos investigadores (modelos locales, RGPD, datos sensibles).
- Gestión de la investigación (trazabilidad, documentación, integridad científica en entornos agentivos).
- Competencias cognitivas y críticas (evaluación de riesgos, supervisión humana, evaluación de dependencias tecnológicas).
*La impartición de esta microcredencial estará sujeta a la matriculación del número mínimo de plazas ofertadas.
¿Qué vas a aprender en la microcredencial?
Al finalizar la microcredencial, el estudiantado será capaz de:
- Diseñar y supervisar flujos de trabajo investigadores con IA que combinen asistentes de código, agentes documentales, RAG, modelos en local y APIs, con criterios de seguridad, privacidad y reproducibilidad.
- Generar, explicar, corregir y documentar scripts y código para tareas investigadoras con apoyo de asistentes de IA, sin necesidad de conocimientos avanzados de programación.
- Construir y consultar bases de conocimiento documentales propias basadas en RAG, y utilizar modelos de IA en local para el procesamiento de datos sensibles o confidenciales con cumplimiento del RGPD.
- Conectar herramientas de IA con fuentes externas de datos académicos mediante APIs (Crossref, OpenAlex, ORCID, DataCite) y comprender el papel de MCP como estándar de integración multiherramienta.
- Evaluar críticamente los riesgos, límites, costes y responsabilidades éticas y metodológicas asociados al uso avanzado y agentivo de IA en la investigación científica.
¿A quién está dirigida esta microcredencial?
Esta microcredencial está dirigida a personas que ya utilizan herramientas de IA generativa en su trabajo investigador o académico y desean avanzar hacia usos más técnicos, agentivos y automatizados. En particular:
- Personal investigador en formación (doctorandos, investigadores predoctorales y postdoctorales).
- Personal docente e investigador con experiencia básica en herramientas de IA.
- Personal técnico de apoyo a la investigación, gestores de datos y coordinadores de proyectos de I+D+i.
- Profesionales de bibliotecas universitarias, unidades de gestión científica, evaluación y publicación académica.
Requisito de acceso: haber cursado la microcredencial La IA en la investigación científica: herramientas prácticas y usos éticos (Universidad Pablo de Olavide) o acreditar experiencia equivalente en el uso de herramientas de IA generativa en entornos de investigación. Se recomienda familiaridad básica con gestión de archivos, hojas de cálculo y formatos de datos (CSV, JSON). Aunque no es imprescindible, haber tenido algún contacto previo con R, Python, Markdown o terminal de comandos.
Contenidos y programa de la microcredencial
La microcredencial se estructura en cinco módulos formativos, diseñados como laboratorios prácticos de herramientas de IA de segunda generación aplicadas a la investigación. Cada módulo corresponde a una sesión sincrónica de dos horas, con práctica integrada, y genera un producto parcial que se incorpora al proyecto final.
- Módulo 1. El ecosistema agentivo de la IA en 2026: más allá del chatbot
Panorama actualizado del ecosistema de IA: modelos con razonamiento extendido (Claude Opus 4, GPT-5, Gemini 2.5 Pro), ventanas de contexto ampliadas, multimodalidad y agentes con computer use. Taxonomía operativa para investigadores: chatbot, asistente de código, agente, RAG, modelo local, API y servidor MCP. Criterios de selección de herramienta atendiendo a sensibilidad del dato, privacidad, trazabilidad, coste y capacidad técnica. Actualización regulatoria: Reglamento Europeo de IA, políticas editoriales sobre declaración de uso de IA y gobernanza institucional.
- Módulo 2. Código, automatización y multimodalidad para investigadores
Asistentes de código en 2026: Claude Code, GitHub Copilot, Cursor y ChatGPT con análisis avanzado de datos. Formulación de tareas de código para investigación: limpieza de CSV, extracción de campos, análisis exploratorio, visualización y organización de archivos. Notebooks con IA integrada. Multimodalidad aplicada: extracción de tablas y figuras de PDFs complejos, análisis de imágenes científicas, transcripción automática de entrevistas y grupos focales con Whisper y equivalentes. Depuración, explicación y documentación de código con IA.
- Módulo 3. Agentes documentales, RAG y automatización de revisiones de literatura
Agentes con acceso a archivos y carpetas: diseño de instrucciones, límites, permisos y puntos de control humano. RAG (Retrieval Augmented Generation) para investigadores: construcción de bases de conocimiento sobre corpus propios con NotebookLM, AnythingLLM u otras herramientas accesibles. Automatización de flujos de revisión de literatura: cribado, extracción de datos y generación de matrices a partir de grandes volúmenes. Tareas editoriales con agentes: revisión de manuscritos, comparación de versiones, detección de inconsistencias.
- Módulo 4. Modelos en local, APIs académicas y privacidad de datos investigadores
Modelos de lenguaje en local (Ollama, LM Studio): instalación, modelos disponibles y casos de uso con datos sensibles (entrevistas, datos clínicos, proyectos precompetitivos). RGPD y conformidad: cuándo es obligatorio o recomendable usar modelos locales. APIs académicas: Crossref, OpenAlex, ORCID, DataCite y Zenodo. Uso de IA para construir consultas, interpretar respuestas JSON y transformar resultados en tablas e informes. Enriquecimiento de referencias, perfiles bibliométricos y normalización de metadatos.
- Módulo 5. MCP, arquitecturas multiherramienta y laboratorio de flujos avanzados
MCP (Model Context Protocol) en 2026: madurez del estándar, servidores disponibles (sistema de archivos, Zotero, repositorios, bases de datos) y escenarios investigadores. Arquitecturas multiagente: cuándo varios agentes especializados aportan valor, coordinación de flujos, trazabilidad y control. Seguridad y gobernanza: permisos, autenticación, exposición de datos y auditoría. Evaluación crítica: proporcionalidad entre complejidad técnica y valor añadido. Laboratorio final: diseño, presentación y discusión de proyectos integradores.
Comisión académica
Ángel M. Delgado Vázquez
Dirección Académica
Jefe de Servicio de Soporte al Aprendizaje y la Investigación, Profesor Asociado en la Universidad Pablo de Olavide, en el Área del Área de Biblioteconomía y Documentación.
Profesorado
Relación de profesorado:
- Ángel M. Delgado Vázquez: especialista en documentación y gestión de la información científica, con formación en Humanidades (Universidad Pablo de Olavide), Documentación (Universitat Oberta de Catalunya) y un Máster en Bibliotecas y Servicios de Información Digital por la Universidad Carlos III de Madrid.
Sistema de evaluación
Componentes de la evaluación
- Participación activa en las sesiones sincrónicas (20 %)
Se valorará la implicación del estudiantado en las sesiones, incluyendo la interacción, la resolución de ejercicios prácticos guiados y las aportaciones en los espacios colaborativos. - Proyecto final de flujo de trabajo avanzado con IA (80 %)
El estudiantado diseñará, documentará y, cuando sea posible, prototipará un flujo de trabajo avanzado que integre al menos dos componentes trabajados en el curso (asistente de código, agente documental, RAG, modelo local, API académica o MCP), aplicado a una tarea investigadora real. El proyecto se entregará acompañado de una memoria técnica que describa las herramientas utilizadas, el proceso seguido, los resultados obtenidos, los controles de supervisión humana implementados y las implicaciones metodológicas y éticas del flujo diseñado. El proyecto podrá consistir en:- Script generado, probado y documentado para una tarea investigadora real.
- Flujo de procesamiento multimodal (PDFs, imágenes, audio) aplicado a datos propios.
- Base de conocimiento RAG construida sobre bibliografía o documentación investigadora propia.
- Protocolo de uso de modelo local para datos sensibles con evaluación de privacidad.
- Flujo de consulta a API académica con transformación y aplicación investigadora.
- Diseño conceptual o prototipo de integración multiherramienta con MCP.
Criterios de evaluación
- Adecuación de la herramienta o flujo elegido a la tarea y al perfil investigador.
- Claridad en la descomposición de la tarea en pasos verificables y documentados.
- Atención a la privacidad, confidencialidad y protección de datos investigadores.
- Identificación explícita de riesgos y medidas de mitigación.
- Supervisión humana clara en los puntos críticos del flujo.
- Transferibilidad del flujo al contexto investigador o profesional del estudiante.
- Capacidad crítica para valorar límites, errores, costes y dependencias tecnológicas.
Para superar la microcredencial será necesario alcanzar al menos el 50 % de la puntuación total y haber entregado el proyecto final.
Calendario de la microcredencial
Duración: 3-5 semanas (una/dos sesiones síncronas semanales de 2 horas).
Días: 28 y 30 de septiembre, y 5, 7, y 14 de octubre.
Horario: de 16:30 a 18:30.
Modalidad: Virtual sincrónica
Metodología: aprendizaje basado en laboratorio práctico con herramientas reales, resolución de casos investigadores y construcción progresiva del proyecto final. Cada sesión genera un producto parcial. El enfoque es práctico y aplicado: cada contenido se trabaja sobre datos, documentos o tareas reales del propio ámbito investigador de cada participante.
Dedicación estimada: 37,5 horas (5 ECTS), equivalentes a 10 h sincrónicas + 27,5 h de trabajo personal.
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El alcance del Certificado de Calidad de la Fundación recoge las actividades de Gestión de Prácticas Académicas Externas (Curriculares y Extracurriculares) y Gestión de Formación Permanente (Títulos Propios y Microcredenciales).
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