Recorrido sobre el uso de los diferentes programas de inteligencia artificial que existen y cómo se pueden usar para realizar trabajos académicos en el ámbito universitario

1. USO DE PROGRAMAS DE INTELIGENCIA
ARTIFICIAL PARA LA REALIZACIÓN DE
TRABAJOS ACADÉMICOS
Jose A. Senso
Documentación aplicada a la traducción
Facultad de Traducción e Interpretación
Universidad de Granada
2022-23

2. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• Capacidad de las máquinas para aprender de forma automática y de realizar
tareas que normalmente requerirían inteligencia humana
• Emplean algoritmos, modelos matemáticos y datos, muchos datos, para:
• Aprender
• Tomar decisiones
• Realizar tareas

3. TIPOS DE IA
• Inteligencia artificial débil (AI Narrow)
• También conocida como especializada
• Se enfoca a tareas específicas o conjuntos limitados de tareas
• No tiene capacidad para tomar decisiones fuera de su área
• Inteligencia artificial fuerte (AI)
• La más conocida y amplia
• Sistemas que pueden pensar y razonar como seres humanos
• Capacidad de aprender, razonar y tomar decisiones
• Campo de acción: el más amplio posible

4. TIPOS DE IA
• Aprendizaje automático (Machine Learning)
• Enfocada al desarrollo de algoritmos
• Emplea grandes conjuntos de datos
• Objetivo: identificar patrones para tomar decisiones
• Redes neuronales
• Basados en el modelo de procesamiento del cerebro humano
• Cuenta con capas interconectadas para procesar la información

5. TIPOS DE IA
• Procesamiento del lenguaje natural
• Imita el procesamiento del lenguaje humano
• Permite que las máquinas entiendan,interpreten y generen lenguaje humano
• Lógica difusa
• Trata la incertidumbre y la imprecisión
• Permite la toma de decisiones sobre información incompleta o inexacta
• Sistemas expertos
• Especializados en la resolución de problemas en un área específica
• Usa, principalmente,reglas y algoritmos para analizar y decidir

6. TIPOS DE IA
• Robótica inteligente
• Uso de IA para crear robots capaces de aprender y adaptarse
• Lo robots realizan tareas complejas y son autónomos
• Visión artificial
• Uso de algoritmos para analizar y entender imágenes y vídeos
• Reconocimiento de objetos e identificación de patrones

7. EJEMPLOS DE IA EN LA VIDA COTIDIANA
• Asistentes virtuales
• Procesamiento de imágenes
• Automatización de procesos (industriales,comerciales…)
• Detección automática de fraude en tarjetas de crédito
• Motores de búsqueda
• Sistemas de recomendación
• Reconocimiento facial
• Vehículos autónomos
• Redes sociales (personalización de feeds)

8. EN LA ACTUALIDAD:
• Tecnología en rápido desarrollo
• Gran potencial en todas las áreas
• Ha venido para quedarse
• Aún hay que pulirla
• No es oro todo lo que reluce

9. PROBLEMAS DE LA IA: DISCRIMINACIÓN

10. PROBLEMAS DE LA IA: BULOS Y
DESINFORMACIÓN

11. PROBLEMAS DE LA IA: VIGILANCIA

12. PROBLEMAS DE LA IA: APROPIACIÓN Y
PLAGIO

13. DESVENTAJAS DE LA IA
• Costo computacional
• Necesidad de gran cantidad de datos
• Procesos de aprendizaje lentos
• Altos requerimientos:
• infraestructuras
• personal
• Problemas con la multitarea

14. USO DE LA IA EN ENTORNOS
ACADÉMICOS
• Ahorran tiempo
• (deberían) mejorar la calidad de los trabajos
• Reducen la carga de trabajo (no te engañes,al principio no)
• No deben reemplazar la reflexión crítica
• Fomentan el uso de otras destrezas:
• Verificación de información
• Contrastación
• Redacción
• No harán el trabajo por ti
• Si te confías y no haces tu parte, el resultado será malo = suspenso

15. USO DE LA IA EN ENTORNOS
ACADÉMICOS
• No nos engañemos: los vais a usar
• Hay que integrarlos, poco a poco, en nuestro día a día
• Creación de automatismos
• Requieren de un entrenamiento por tu parte
• El resultado final depende de ti, no le eches la culpa a la máquina
• Mira los posibles problemas que te pueden causar:

16. PROBLEMAS: INFORMACIÓN ERRÓNEA

17. PROBLEMAS: INFORMACIÓN DESACTUALIZADA (I)

18. PROBLEMAS: INFORMACIÓN DESACTUALIZADA (II)

19. PROBLEMAS: INFORMACIÓN DESACTUALIZADA (Y III)

20. PROBLEMAS: PROBLEMAS DE COMPRENSIÓN Y
TERMINOLOGÍA

21. PROBLEMAS: LA LÓGICA NO ES SU FUERTE (I)

22. PROBLEMAS: LA LÓGICA NO ES SU FUERTE (II)

23. PROBLEMAS: LA LÓGICA NO ES SU FUERTE (Y III)

24. PROBLEMAS: TAMPOCO TRADUCEN TAN BIEN
COMO NOS QUIEREN HACER CREER

25. PROBLEMAS: SU ESPECIALIZACIÓN ESTÁ
DEMASIADO ENFOCADA A UN PAÍS CONCRETO
(I)

26. PROBLEMAS: SU ESPECIALIZACIÓN ESTÁ
DEMASIADO ENFOCADA A UN PAÍS CONCRETO
(Y II)

27. PROBLEMAS: NO SIEMPRE ESTÁ DISPONIBLE

28. PROBLEMAS: RESPUESTAS CARENTES DE LÓGICA
NORMAL (I)

29. PROBLEMAS: RESPUESTAS CARENTES DE LÓGICA
NORMAL (Y II)

30. USO DE LA IA EN ENTORNOS
ACADÉMICOS: BUSCAR INFORMACIÓN
• You
• Phind
• Perplexity
• Bing + ChatGPT
• Google + ChatGPT

31. USO DE LA IA EN ENTORNOS
ACADÉMICOS: CHATBOTS
• Diseñados para simular conversaciones con humanos
• Lenguaje natural en preguntas y respuestas
• Respuestas procesadas, no un listado de resultados
• Desde cosas simples (definiciones) hasta complicadas (redacción de cartas,
explicación de conceptos complejos…)
• Permiten guardar el historial de las conversaciones
• Limitada disponibilidad de datos
• Información desactualizada
• Desconocimiento de las fuentes empleadas

32. USO DE LA IA EN ENTORNOS ACADÉMICOS:
CHATBOTS
• ChatGPT
• GPT Discord Bot
• Poe
• XP1
• ChatGPT for Twitter
• BibleGPT
• Humata
• YouChat
• Chatbase

33. USO DE LA IA EN ENTORNOS
ACADÉMICOS: CORRECCIÓN
GRAMATICAL
• Lenguaje natural en preguntas y respuestas
• Varios idiomas
• Detectan errores gramaticales y ortográficos
• Sugieren correcciones
• Analizan el nivel de legibilidad del texto
• Ofrecen opciones

34. USO DE LA IA EN ENTORNOS
ACADÉMICOS: CORRECCIÓN
GRAMATICAL
• Grammarly
• ProWritingAid
• Wordtune
• Hemingwai
• Writefull

35. USO DE LA IA EN ENTORNOS
ACADÉMICOS: RESUMEN DE
ARTÍCULOS
• Aceptan multitud de formatos
• Trabajan en dos vías:
• Generación automática de resúmenes
• Chat para resolución de dudas sobre el contenido

36. USO DE LA IA EN ENTORNOS
ACADÉMICOS: RESUMEN DE
ARTÍCULOS
• Summarizebot
• Resoomer
• TLDR This
• Humata
• Chatbase

37. USO DE LA IA EN ENTORNOS
ACADÉMICOS: CREACIÓN DE
CONTENIDO
• Generan contenido de forma automática
• Sobre la base de palabras clave, títulos, otros textos…
• Optimizados para: posicionamiento, blogs, captación de lectura, redes sociales
• Configurables en extensión, tipo de discurso, profundidad…
• La mayoría en versiones limitadas + pago
• También se pueden usar las apps de chat

38. USO DE LA IA EN ENTORNOS
ACADÉMICOS: CREACIÓN DE
CONTENIDO
• Ocoya
• Peppertype
• AdCreative
• Type
• GoCharlie
• HyperWrite
• Writely
• Writesonic
• Compose AI

39. USO DE LA IA EN ENTORNOS ACADÉMICOS:
COMBINACIONES DE ÉXITO
• No te limites a usar solo una aplicación
• Une los resultados de una herramienta para usar otra
• Opciones:
Chatear
(chatGPT,YouChat…)
Buscar
(phind, perplexity)
Reescribir
(Grammarly, writefull)
Crear
contenido
(writesonic, type…)

40. USO DE LA IA EN ENTORNOS ACADÉMICOS:
RECOMENDACIONES
• Conoce las herramientas y aprende a usarlas de la forma más provechosa posible
• Asume esto: si lo quieres hacer bien, te consumirán mucho tiempo al principio
• Verifica la información generada.Que lo haga una máquina no implica que esté bien hecho
• Citas:
• Si las aporta la IA: compruébalas
• Si no las aporta: busca
• Dales nuevo usos:
• Usa chats no solo para hablar,también pueden:
• Revisar tu bibliografía
• Crear bibliografía nueva
• Crear tablas de contenidos

41. USO DE LA IA EN ENTORNOS ACADÉMICOS:
RECOMENDACIONES
• No te quedes solo con lo que produzca:genera conocimiento nuevo
• Profundiza en el tema
• Esto no es copiar y pegar: aporta tu pensamiento crítico