Ingeniería de Prompts y evaluación de contenido generado por IA

Esta formación técnica capacita al investigador en el diseño de instrucciones precisas para maximizar la utilidad de los modelos de lenguaje en el trabajo científico. El programa aborda la personalización avanzada de herramientas de IA y el control de calidad mediante protocolos de auditoría. Esto asegura que la asistencia de la IA se traduzca en una producción académica rigurosa y verificable. A través de la optimización de procesos de búsqueda y redacción, el autor adquiere el dominio necesario para delegar tareas complejas en la tecnología sin comprometer la precisión ni la validez de sus resultados finales.

Esquema del Curso

OBJETIVO GENERAL:

  • Estructurar instrucciones avanzadas para dirigir el comportamiento de los modelos de lenguaje hacia resultados de alta precisión científica.
  • Configurar perfiles y parámetros de personalización que alineen la respuesta de la inteligencia artificial con el tono y rigor exigidos en la comunicación académica.
  • Implementar sistemas de auditoría técnica para detectar inconsistencias y validar la veracidad del contenido generado frente a fuentes empíricas.
  • Optimizar procesos críticos de la investigación, desde el análisis bibliográfico hasta la formulación estratégica de proyectos de financiamiento.

Competencias a Desarrollar

  • Ingeniería de Instrucciones: Destreza para articular requerimientos técnicos complejos que extraigan el máximo valor analítico de los sistemas de inteligencia artificial generativa.
  • Control de Calidad y Validación: Facultad para ejecutar procesos de verificación rigurosa, asegurando la integridad de los datos y la ausencia de errores sistemáticos en la producción científica.
  • Optimización del Flujo de Trabajo: Capacidad para integrar estratégicamente herramientas de lenguaje en la redacción académica.
  • Personalización de Sistemas: Habilidad para configurar entornos de asistencia de la IA adaptados a las necesidades específicas de tareas de investigación.

MODALIDAD:

Videoconferencia, transmisión en vivo

DURACIÓN:

5 horas

NÚMERO DE ASISTENTES:

Ilimitado (solo restringido a investigadores, no estudiantes de pregrado u otra audiencia. El webinar esta enfocado en este grupo de personas).

¿PARA QUIÉN ES ESTE CURSO?

Este curso está diseñado para estudiantes de doctorado, becarios postdoctorales, investigadores y académicos que deseen mejorar sus habilidades de escritura utilizando la IA.

Programa del Curso

Fundamentos de la IA Generativa

  • Funcionamiento: IA generativa y LLMs.

Personalización de la IA

  • Instrucciones del Sistema: Configuración de perfiles y roles para ajustar el tono y estilo de respuesta.

Estrategias en Ingeniería de Prompts

  • Estructura Técnica: Diseño de instrucciones basadas en contexto, datos de entrada y formato de salida.
  • Métodos Avanzados: Aplicación de técnicas como COSTAR of-thought para razonamientos complejos.

Evaluación del Prompt

  • Identificación de ambigüedades en las instrucciones que derivan en respuestas pobres.

Validación de Contenidos

  • Protocolos para detectar alucinaciones y asegurar la veracidad de los datos generados frente a fuentes reales.

Aplicaciones en el Ciclo de Investigación

  • Optimización Bibliográfica: Estrategias para refinar búsquedas en bases de datos y análisis de literatura.
  • Construcción de Artículos Científicos: Estructuración de secciones, coherencia textual y síntesis de resultados.
  • Escritura de Proyectos y Fondos: Diseño de propuestas competitivas orientadas a la adjudicación de recursos.
  • Asistencia Administrativa: Automatización de correos académicos, reportes y gestión de datos de investigación.

¿Por qué invertir en este curso para su Universidad?

Enfoque práctico e inmediato:

Los participantes desarrollan competencias avanzadas en ingeniería de prompts y evaluación de contenido generado por IA, aplicando desde el inicio estructuras de instrucción precisas, personalización de modelos y protocolos de validación para asegurar resultados rigurosos, verificables y alineados con estándares científicos.

Impartido por un experto:

Dirigido por el Dr. Eduardo Fuentes, con más de 15 años de experiencia en investigación científica e implementación de inteligencia artificial en procesos académicos, con foco en productividad investigativa, calidad metodológica y uso estratégico de modelos de lenguaje.

Retorno institucional:

La correcta implementación de técnicas de prompting y validación permite aumentar la productividad académica sin comprometer la calidad, reducir riesgos asociados a errores o información no verificada, y estandarizar el uso de IA en investigación bajo criterios técnicos claros y replicables a nivel institucional.

Curso Institucional

USD 1.600

  • Modalidad: Videoconferencia, transmisión en vivo
  • Duración: 5 horas

Testimoniales

Noticias Universitarias

El instructor

El Dr. Eduardo Fuentes tiene más de 15 años de experiencia en la redacción, edición y revisión de artículos científicos. Durante los últimos ocho años ha capacitando a más de 10.000 investigadores en toda América Latina, desde estudiantes de doctorado hasta profesores titulares.

Además, el Dr. Fuentes:

EduardoFuentes
  • Tiene 8 años de experiencia en el uso de modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) —como GPT-5— aplicados a la búsqueda bibliográfica, análisis de literatura y escritura académica asistida por IA.
  • Es Director de Investigación, Desarrollo e Innovación, y creador del software WriteWise, una plataforma que ayuda a investigadores a redactar, revisar y mejorar sus artículos científicos.
  • Ha trabajado con LLMs desde 2017, siendo testigo directo de su evolución desde GPT-1 hasta GPT-5, los cuales han inspirado y fundamentado gran parte del desarrollo de WriteWise.
  • Posee 22 certificaciones en temáticas como IA Generativa, Ética en IA, Prompt Engineering, Agentes de IA, y en el uso avanzado de ChatGPT y otras herramientas de IA aplicadas a la investigación científica. Certificaciones de las universidades de Harvard, Stanford, UC Berkley, University of Cambridge, John Hopkins, UC Davis, IBM, entre otras
  • Tiene 15 años de experiencia en el ámbito de las publicaciones científicas: docencia universitaria, redacción, edición, revisión por pares y producción académica.
  • Ha publicado 21 artículos científicos en revistas indexadas en Web of Science (WoS) y Scopus, con más de 1302 citas y un índice H = 17.
  • Ha sido revisor en más de 10 revistas científicas internacionales (con más de 30 manuscritos evaluados), ha realizado 55 presentaciones en congresos nacionales e internacionales, y ha participado en 16 proyectos de investigación6 de ellos como investigador principal.
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El curso “Búsqueda bibliográfica con IA” forma parte de su línea de enseñanza en herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la investigación científica, abarcando desde la búsqueda semántica y lectura inteligente de artículos, hasta el mapeo de literatura, detección de vacíos de conocimiento (research gaps) y la automatización de alertas académicas.

Para más información sobre el Dr. Fuentes, véase: