Inteligencia Artificial

TallerIntroductorio

Investigación, análisis y aprendizaje acelerado con IA

Investiga y aprende más rápido con ChatGPT, Gemini y NotebookLM: formular la pregunta correcta, resumir sin perder contexto, comparar fuentes que se contradicen y convertir todo eso en conclusiones fundamentadas, con trazabilidad.

Definición

Hay un trabajo que casi ningún profesional aprendió a hacer con método y que hoy consume una parte enorme del tiempo: revisar documentos, entender normativa, comparar enfoques, ponerse al día en un tema nuevo y llegar a una conclusión defendible. Este curso enseña a hacerlo con apoyo de inteligencia artificial, sin perder lo que hace que el resultado valga: la validación. Trabaja las tres herramientas que mejor sirven para esto —ChatGPT, Gemini y NotebookLM, cada una con fortalezas distintas— y el método que las hace útiles. Enseña a formular las preguntas que abren un tema en vez de cerrarlo, a resumir documentos extensos sin que se pierda el contexto que cambia el sentido, a comparar fuentes distintas y construir matrices que muestren dónde coinciden y dónde se contradicen, y a identificar tanto los hallazgos como los vacíos, que suelen ser igual de importantes. Y trabaja de forma transversal la trazabilidad: saber de qué fuente viene cada afirmación, porque un informe cuyo respaldo nadie puede reconstruir no sirve para sostener una decisión.

Público objetivo

Profesionales que deben investigar temas, revisar documentos o aprender contenidos nuevos en su trabajo.
Analistas, coordinadores y jefaturas que preparan antecedentes, reportes o informes.
Personas del sector público o privado que trabajan con normativa, documentos técnicos o información compleja.
Equipos de estudios, políticas públicas y áreas de análisis.
Profesionales que deben ponerse al día rápido en materias fuera de su especialidad.
Quienes quieren mejorar su capacidad de análisis y acelerar su aprendizaje con apoyo de IA.
Para quién NO es: No es un curso de metodología de investigación académica: no trabaja diseño de investigación, muestreo ni métodos científicos. Tampoco es un curso de prompt engineering general — para eso está IA Generativa y Prompt Engineering.

Objetivos

Utilizar herramientas de inteligencia artificial para investigar, analizar y comprender información compleja con método, produciendo conclusiones fundamentadas y trazables.

Formular las preguntas adecuadas para abrir un tema y dirigir una investigación.
Resumir documentos extensos sin perder el contexto que cambia el sentido de lo resumido.
Comparar fuentes y enfoques distintos, y construir matrices comparativas que muestren coincidencias y contradicciones.
Extraer hallazgos relevantes e identificar los vacíos de información.
Construir conclusiones fundamentadas a partir del material revisado.
Aplicar criterios de validación: qué verificar siempre y cómo hacerlo de forma eficiente.
Mantener trazabilidad de las fuentes, de modo que cada afirmación pueda reconstruirse.
Acelerar la comprensión de temas nuevos y preparar exposiciones mejor fundamentadas.

Resultados de aprendizaje

Diseñar una estrategia de investigación sobre un tema nuevo, en vez de empezar a leer sin rumbo.
Crear resúmenes y comparaciones de material extenso que conserven lo que importa.
Construir una matriz comparativa de fuentes que muestre dónde coinciden y dónde se contradicen.
Identificar hallazgos relevantes y también los vacíos, que suelen ser igual de importantes.
Preparar informes mejor fundamentados y en menos tiempo.
Mantener trazabilidad de fuentes para que cada afirmación pueda respaldarse.
Reconocer cuándo la herramienta perdió el contexto o está afirmando algo que no está en la fuente.

Temario

1. Inteligencia artificial para investigar y aprender mejor

Qué aporta la inteligencia artificial a un proceso de investigación y qué sigue dependiendo del criterio propio.
Panorama práctico de ChatGPT, Gemini y NotebookLM: qué hace mejor cada una y cuándo conviene.
NotebookLM y el trabajo sobre un corpus propio: qué cambia cuando la herramienta solo usa tus documentos.
Buenas prácticas y criterios de uso responsable desde el inicio.
El principio que atraviesa el curso: la herramienta acelera la investigación, no reemplaza la validación.

2. Resumir, estructurar y comparar información

Trabajo con documentos, artículos y textos extensos: cómo abordarlos sin leerlos completos ni perder lo esencial.
Resumen con conservación de contexto: por qué un resumen puede ser correcto y aun así cambiar el sentido.
Comparación de distintas fuentes y enfoques sobre un mismo tema.
Construcción de matrices comparativas con apoyo de IA: qué dimensiones comparar y cómo estructurarlas.
Detección de qué falta: los vacíos que ninguna fuente cubre.
Trazabilidad: cómo registrar de dónde viene cada afirmación desde el primer momento.

3. Análisis y construcción de conclusiones

Identificación de ideas clave y hallazgos relevantes en un cuerpo de información.
Detección de diferencias y contradicciones entre fuentes: qué significa que dos fuentes confiables digan cosas distintas.
Evaluación de la solidez de una fuente y del respaldo de una afirmación.
Conversión de información en conocimiento útil: de lo que dicen los documentos a lo que la organización debe decidir.
Construcción de conclusiones fundamentadas, con su respaldo explícito.
Validación final: qué verificar siempre antes de sostener una conclusión.

4. Aprendizaje acelerado con inteligencia artificial

Estudio y comprensión de temas nuevos: cómo entrar rápido a una materia que no es la propia.
Uso de la herramienta como interlocutor para poner a prueba la propia comprensión.
Preparación de exposiciones y presentaciones sobre material investigado.
Fortalecimiento de la argumentación: anticipar objeciones y contraargumentos.
Profundización progresiva: cómo pasar de la comprensión general al detalle que importa.
Construcción de una rutina propia de investigación sostenible en el tiempo.

Metodología y materiales

Metodología

Demostraciones del flujo completo de investigación sobre un caso real.
Ejercicios con documentos extensos: normativa, informes técnicos y material comparado.
Comparación entre herramientas: el mismo trabajo resuelto en ChatGPT, Gemini y NotebookLM para ver las diferencias.
Construcción de matrices comparativas a partir de fuentes que no coinciden entre sí.
Trabajo aplicado sobre un tema propio de cada participante, con presentación de conclusiones.

Materiales incluidos

Material de apoyo con el método de investigación asistida, paso a paso.
Plantillas de prompts para cada etapa: preguntar, resumir, comparar, analizar y concluir.
Matrices comparativas para estructurar el análisis de fuentes.
Documentos de práctica, incluidos casos con fuentes que se contradicen.
Pauta de trazabilidad y validación de afirmaciones.

Evaluación y certificación

Evaluación del curso

Ejercicio final de investigación o análisis.

Certificados

Certificado de participación Passus

Condiciones de inscripción

Online en vivo. En cursos abiertos las clases se desarrollan en horario vespertino, según el calendario publicado por Passus. En cursos cerrados, la modalidad y el horario se ajustan a las necesidades de la institución o empresa.

Requisitos

No requiere experiencia técnica ni conocimientos previos de inteligencia artificial.
Se recomienda acceso a las herramientas que se trabajan en la edición correspondiente: ChatGPT, Gemini y NotebookLM.
Conviene traer documentos o temas propios sobre los que trabajar durante el curso.

Preguntas frecuentes

¿Qué herramientas se usan?

ChatGPT, Gemini y NotebookLM. Cada una tiene fortalezas distintas para este trabajo y el curso las compara resolviendo la misma tarea en las tres. Se recomienda tener acceso a ellas para practicar.

¿Qué es NotebookLM y por qué se incluye?

Es una herramienta que trabaja sobre un conjunto de documentos que tú cargas, en vez de sobre el conocimiento general del modelo. Eso cambia el juego para investigar: las respuestas se basan en tus fuentes y son trazables hasta el documento de origen.

¿Necesito conocimientos técnicos?

No. El curso está orientado a profesionales que investigan y analizan información como parte de su trabajo, sin requisitos técnicos ni experiencia previa con inteligencia artificial.

¿Sirve para trabajar con normativa?

Sí, es uno de los usos más frecuentes y está considerado explícitamente en el público objetivo. Revisar normativa, compararla entre jurisdicciones o versiones, e identificar qué cambió es de las tareas donde el ahorro de tiempo es mayor, siempre con validación sobre la fuente oficial.

¿Cómo evito que la herramienta invente o distorsione una fuente?

Con trazabilidad y validación, que atraviesan todo el curso. Se trabaja cómo registrar de qué fuente viene cada afirmación desde el primer momento, y cómo detectar cuando la herramienta perdió el contexto o está afirmando algo que no está en el documento.

¿Qué diferencia hay con el curso de Redacción con IA?

Ese curso trabaja la producción de entregables escritos: correos, informes y presentaciones. Este trabaja el paso anterior: investigar, comparar fuentes, analizar y llegar a conclusiones. Se complementan bien y este suele ir primero.

¿Por qué un resumen puede ser correcto y aun así estar mal?

Porque puede perder el contexto que le daba sentido a lo resumido: una salvedad, una condición, un matiz. Es el riesgo específico de resumir con IA y tiene un espacio propio en el módulo 2, con técnicas para evitarlo.

¿Se trabaja con mis propios documentos?

Sí, y conviene traerlos. Los ejercicios rinden mucho más sobre material real que sobre casos de ejemplo. En modalidad cerrada esto se coordina mejor con el tipo de documentos que maneja el equipo.

¿Entrega certificación oficial?

No incluye examen de certificación externo. Passus entrega certificado de participación al finalizar.

¿Se puede dictar para mi equipo?

Sí, en modalidad cerrada. Es especialmente útil en equipos de estudios, análisis o políticas públicas, porque además del ahorro de tiempo se gana consistencia en cómo se investiga y se documenta el respaldo.