Facultad de Ciencias Agronómicas · Universidad de Chile
Haz de la IA una aliada de tu investigación,
con criterio y propósito.
Asa B. Stone, PhD · Profesora visitante · Fulbright Scholar 2026–27
Antes de empezar · los escuché
Estamos en la misma sintonía: su curiosidad enlaza directo con lo de hoy. Gracias por sus reflexiones. Buena parte de la sesión de hoy la escribieron ustedes:
Hoy le ponemos nombre a cada una. Empecemos.
Antes de avanzar · cosechamos lo de la semana
Partimos escuchándonos. Cuéntanos, en breve:
De vuelta
La semana pasada abrimos la guía de campo con la §1: los principios y los costos, cada párrafo con un nombre. Hoy la hacemos crecer con ejemplos situados en tu propia investigación.
Siguen en pie los tres acuerdos:
Sesión 2 de 4 · Hoy · Sala Depto. Ingesu
Dónde estamos en el arco
De las cuatro sesiones, esta ancla la segunda competencia del curso: pensar en sistemas. Integrar datos cualitativos y cuantitativos, y ver cómo interactúan lo social, lo ecológico y lo tecnológico.
Conversemos · el flujo de la investigación
Toda investigación recorre un ciclo, de la pregunta a la publicación, y cada fase deja su huella en una parte del manuscrito. ¿Dónde entra la IA en el tuyo, y dónde no?
🔎 ¿En qué fase estás ahora? ¿Y en cuál confías más en la IA, y en cuál menos?
Pensar en sistemas · lente interdisciplinaria
Un marco para investigación interdisciplinaria. En su versión difusa (fuzzy SETS), tu investigación tiene membresía parcial en los tres vértices a la vez, como el triángulo textural del suelo. Y la IA responsable se sitúa en los cruces, en cómo interactúan, no en una esquina.
Ejemplos: la gobernanza del agua (social + ecológico) · un sensor de suelo (técnico + ecológico).
🔎 ¿Dónde cae tu investigación en el triángulo?
El corazón del caso · evaluar la IA con responsabilidad
Integrar lo cualitativo y lo cuantitativo, no elegir uno. Evaluar la IA con responsabilidad también es mixto: no solo si la herramienta funcionó (la cifra), sino qué significó para tu trabajo (el contexto).
🔎 ¿Qué te dice el número que el contexto no ve, y qué ve el contexto que el número no?
Elige con criterio · las herramientas de la literatura
De todo el ciclo, estas herramientas cubren la fase de literatura. Los datos, el análisis y la escritura los lideras tú.
Las cinco de la Facultad, más un LLM como compañero de investigación (dialoga con tu corpus, hace barridos web).
🔎 ¿Qué otras herramientas usas tú en tu investigación?
El ritual que ya conocemos · aplicado a cada herramienta
Respiramos
Antes del descanso: ¿qué preguntas, dudas o desacuerdos quedaron dando vueltas?
De vuelta de la pausa · al taller
Estamos en el Studio: unos 60 minutos, hasta el cierre. Trabajas un caso de uso situado en tu investigación, con la forma que tu trabajo necesite. No tiene que ser una revisión de literatura:
Abre la guía de campo · Sección 2 · Ejemplos.
Manos a la obra · la tarea de hoy
Corres las tres preguntas sobre una herramienta y la llevas a tu propio trabajo. Reúnes evidencia de cómo funciona, o de cómo falla: ambas cosas hacen un buen caso.
¿Vale la pena esta herramienta, y para qué?Al menos una evidencia: prompt y respuesta, captura, o antes/después. Datos cuidados: anonimizados, nada confidencial. Y la declaración al pie: qué aceptaste, qué modificaste, qué rechazaste, y por qué.
Tu entrega
Antes de irnos
La herramienta correcta, en el momento correcto, por la razón correcta.
Declaración: esta presentación se produjo con asistencia de IA (Claude Code). El contenido, las decisiones de diseño y la responsabilidad final son de Asa B. Stone.