COMPETENCIAS DIGITALES
Herramientas avanzadas de IA para investigación: de los prompts a los flujos de trabajo
II 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 aplicada a la investigación ha evolucionado desde la interacción con chatbots hacia entornos de trabajo capaces de operar con archivos, repositorios, datos y servicios conectados. La aparición de asistentes y agentes que planifican tareas, utilizan herramientas y mantienen contexto de trabajo permite pasar de consultas aisladas a flujos de trabajo documentados y supervisados.
Esta segunda edición aborda ese cambio desde una perspectiva práctica. El programa combina espacios de trabajo agentivos, asistentes de código, automatización, APIs y MCP con el tratamiento de documentos y datos, el análisis cualitativo, la búsqueda y verificación de evidencias, y la organización reproducible de los resultados. Se trabajará también con modelos de IA locales, especialmente para explorar escenarios con información sensible, anonimización, privacidad y límites de los servicios externos.
La formación propone criterios para elegir herramientas según la tarea, el tipo de datos, la privacidad, la trazabilidad y la capacidad técnica disponible. El uso de IA se plantea como apoyo a la investigación bajo supervisión humana, con atención a los errores, sesgos, costes, dependencias y responsabilidades metodológicas y éticas.
Como parte del material docente, se compartirán metodologías, prompts, skills, scripts, procedimientos y otros productos reutilizables generados o empleados durante el curso, para que las personas participantes puedan adaptarlos a sus propios contextos de investigación.
*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 un flujo de trabajo investigador con IA que combine herramientas adecuadas a una tarea y documente sus pasos y puntos de supervisión.
- Aplicar asistentes de código, automatizaciones, APIs o MCP a tareas de investigación, y explicar las decisiones y resultados obtenidos.
- Procesar documentos y datos mediante herramientas de IA, incluidos análisis cualitativos y modelos locales, considerando anonimización y privacidad.
- Construir y utilizar consultas documentales basadas en RAG y herramientas de búsqueda para localizar y verificar evidencias.
- Organizar, versionar y documentar productos de investigación asistidos por IA para facilitar su trazabilidad y reproducibilidad.
¿A quién está dirigida esta microcredencial?
La microcredencial se dirige a personal investigador en formación, personal docente e investigador, profesionales de apoyo a la investigación y de bibliotecas universitarias, y personas que gestionen datos, documentación o proyectos de I+D+i y quieran incorporar herramientas avanzadas de IA a sus tareas.
Se recomienda familiaridad con herramientas de IA generativa y con la gestión de archivos. La participación en las prácticas puede realizarse con materiales de ejemplo o con documentos y datos propios que puedan tratarse de forma segura.
Contenidos y programa de la microcredencial
La microcredencial se organiza en cinco sesiones síncronas de dos horas. Cada sesión incorpora demostraciones, microprácticas guiadas de 5 a 10 minutos y una pieza de un caso transversal de investigación que se desarrolla a lo largo del curso.
- Sesión 1. Ecosistema agentivo y espacios de trabajo
Panorama de herramientas agentivas para investigación: ChatGPT Work, Claude Cowork, Claude Code y Codex. Proyectos, memoria y skills; organización del contexto de trabajo, permisos, instrucciones y supervisión humana. Práctica: preparar un espacio de trabajo y una skill sencilla para una tarea investigadora.
- Sesión 2. Asistentes de código, automatización, APIs y MCP
Uso de asistentes de código para descomponer tareas, generar y revisar scripts; automatización de tareas repetitivas; conceptos de API, consulta y transformación de respuestas; MCP como vía de conexión entre modelos y herramientas. Práctica: diseñar o ejecutar un flujo breve sobre datos de ejemplo.
- Sesión 3. Documentos, datos, análisis cualitativo y modelos locales
Extracción, organización y análisis de documentos y datos; apoyo de IA al análisis cualitativo; anonimización y selección de herramientas según sensibilidad del material. Introducción a modelos locales y sus ventajas, límites y requisitos. Práctica: analizar un conjunto de datos o fragmento documental de ejemplo y revisar los riesgos de privacidad.
- Sesión 4. RAG, Zotero, agentes documentales y evidencias
Construcción de consultas sobre corpus propios mediante RAG; integración con Zotero y agentes documentales; búsqueda, selección y verificación de evidencias y referencias. Práctica: elaborar una respuesta trazable sobre un corpus pequeño y comprobar las fuentes citadas.
- Sesión 5. Organización, documentación y reproducibilidad
Estructura de proyectos y archivos; documentación de procesos; control de versiones con Git y GitHub; depósito y preservación de productos en Zenodo; reproducibilidad, trazabilidad y ciencia abierta. Práctica: documentar y preparar para compartir una versión de un producto del caso transversal.
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
La evaluación combina participación activa en las sesiones y un proyecto final aplicado. La calificación se distribuirá de la siguiente forma:
– Participación activa en las sesiones síncronas (20 %): implicación en las sesiones, realización de microprácticas, interacción y aportaciones a las actividades colaborativas.
– Proyecto final (80 %): diseño y documentación de un flujo de trabajo con IA aplicado a una tarea investigadora. Se valorarán la adecuación de las herramientas, la claridad del procedimiento, la privacidad, la supervisión humana, la identificación de riesgos y la reproducibilidad.
Criterios de evaluación
– Adecuación del 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.
– Identificación de riesgos y medidas de mitigación.
– Supervisión humana en los puntos críticos del flujo.
– Transferibilidad al contexto investigador o profesional.
– Valoración crítica de límites, errores, costes y dependencias tecnológicas.
Para superar la microcredencial será necesario alcanzar al menos el 50 % de la puntuación total y entregar el proyecto final.
Calendario de la microcredencial
Modalidad: virtual síncrona. Horario: 16:30–18:30 (hora peninsular española).
- Lunes 9 de noviembre de 2026 · Sesión 1
- Miércoles 11 de noviembre de 2026 · Sesión 2
- Lunes 16 de noviembre de 2026 · Sesión 3
- Miércoles 18 de noviembre de 2026 · Sesión 4
- Lunes 23 de noviembre de 2026 · Sesión 5
Metodología docente: demostraciones breves y guiadas, microprácticas de 5 a 10 minutos, discusión crítica y desarrollo de un caso transversal. Las actividades utilizarán datos y documentos de ejemplo cuando sea necesario para evitar exponer información sensible.
Dedicación estimada consignada en la memoria anterior: 35 horas (10 horas síncronas y 25 horas de trabajo autónomo), para 5 ECTS. La equivalencia de carga horaria queda señalada para comprobación en el apartado final.
Contacta con nosotros
¿Tienes dudas?
Certificación de Calidad
AENOR ISO 9001
La Fundación Universidad Pablo de Olavide, ha asumido su compromiso con la gestión de la calidad desde el año 2003, fecha en la que se obtuvo por primera vez la certificación de su Sistema de Gestión de la Calidad. Desde ese momento, se ha apostado por un proceso de mejora continua que ha permitido la evolución del sistema de gestión de la Fundación en sus nuevos retos operativos, conforme siempre a los estándares de calidad de la normas ISO.
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).
¿Conoces el resto de la oferta de Microcredenciales de la UPO?
