Descripción
La adopción acelerada de inteligencia artificial (IA), especialmente IA generativa, está transformando la docencia, la investigación y la gestión universitaria en América Latina. Sin embargo, su uso masivo también amplifica riesgos críticos para la ciencia abierta: opacidad metodológica, sesgos, dependencia de plataformas cerradas, trazabilidad insuficiente de resultados, y brechas de acceso y capacidades. Esta charla relámpago presenta una experiencia regional orientada a resolver ese “cuello de botella” mediante la creación de infraestructuras abiertas y prácticas verificables para un uso responsable de IA en educación superior, articuladas explícitamente con los pilares de Ciencia Abierta de la UNESCO.
La contribución se basa en el enfoque de EthicalAI: Educate and Innovate – Shaping the University Future with Responsible Artificial Intelligence, un proceso de fortalecimiento de capacidades entre universidades de Costa Rica y Perú con socios europeos, orientado a diseñar estándares éticos, identificar buenas prácticas, y producir herramientas aplicables para el uso de IA en contextos universitarios.
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Desde la perspectiva de ciencia abierta, el valor agregado es que el proyecto no se limita a recomendaciones generales: operacionaliza la ética en IA mediante productos y artefactos reutilizables, con foco en transparencia, evidencia y replicabilidad.
La charla organiza los aprendizajes alrededor de tres componentes de infraestructura abierta:
Marco regulatorio y de buenas prácticas (gobernanza abierta): una estructura de principios, roles, responsabilidades y criterios mínimos (p. ej., transparencia, privacidad, mitigación de sesgos, supervisión humana), diseñada para que instituciones latinoamericanas puedan adoptarla y adaptarla sin “reinventar la rueda”.
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Toolkit y recursos educativos abiertos (OER) para alfabetización en IA: materiales formativos y guías operativas que convierten la ética en IA en “rutinas” de trabajo (qué declarar, cómo documentar, cómo validar, cómo auditar). Esto fortalece el pilar de conocimiento científico en abierto al promover recursos reutilizables para docencia y formación de comunidades académicas.
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Trazabilidad y evaluación abierta: instrumentos prácticos (bitácoras, plantillas de trazabilidad, criterios de calidad) que permiten registrar el uso de IA (prompts, versiones, fuentes, límites, decisiones humanas) y evaluar resultados con evidencia y comparabilidad entre equipos. Esto habilita una aproximación de evaluación abierta de la ciencia, centrada en transparencia del proceso y no solo en el producto final.
Metodológicamente, se sintetizan lecciones de un enfoque de co-diseño y validación con talleres, pruebas de entrada/salida y discusión entre pares, donde la IA se entiende como una capa transversal que exige alfabetización, ética aplicada, multilingüismo y equidad como condiciones de implementación. La charla cierra con un “paquete mínimo viable” que cualquier universidad puede adoptar en 60–90 días: (i) declaración de transparencia de IA, (ii) bitácora de trazabilidad, (iii) checklist ético-operativo, y (iv) rúbrica de validación.
Aporte al Foro: se propone un modelo replicable de infraestructura abierta para IA responsable, que fortalece la ciencia abierta en la región porque convierte principios UNESCO en prácticas institucionales auditables, transferibles y escalables, especialmente relevantes para universidades públicas latinoamericanas.
Palabras clave: ciencia abierta, inteligencia artificial, ética, trazabilidad, infraestructura abierta, OER, evaluación abierta, universidades latinoamericanas
