Prof. Gina Esther Díaz Gómez, M.A.
Centro de Estudios Caribeños, PUCMM
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La Vicerrectoría de Investigación e Innovación de la Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra (PUCMM), celebró del 20 al 24 de octubre la Semana de Investigación 2025 y se desarrolló en un contexto en el que la inteligencia artificial (IA) atraviesa transversalmente las disciplinas científicas. Más que una moda tecnológica, la IA se ha consolidado como una infraestructura de conocimiento que acelera la formulación de hipótesis, depura macrodatos en tiempo récord, propone diseños experimentales y, en algunos campos, ya sugiere soluciones que dialogan con el ingenio humano. Bajo el lema “Inteligencia Artificial: Transformando vidas, impulsando sociedades”, se presentó un amplio programa de conferencias que mostró cómo la IA interactúa con la ciencia en todas sus dimensiones.
Durante la apertura, celebrada en el auditorio I del campus de Santo Domingo la Dra. Virginia Flores, vicerrectora de Investigación e Innovación, destacó que “la inteligencia artificial no es solo tecnología; es también una oportunidad para repensar cómo aplicamos la ciencia al servicio del bienestar humano, la sostenibilidad y el progreso colectivo”.
La conferencia inaugural estuvo a cargo del Prof. Francisco Luis Machín Aragonés, de la IE University, quien abordó el tema “Inteligencia Artificial en la investigación: de la teoría a la transferencia”. Explicó cómo la adopción de la IA en distintos ámbitos del quehacer humano constituye un proceso transformador que está cambiando las reglas del juego. Señaló que las instituciones de educación superior no son ajenas a esta dinámica, pues tanto alumnos como docentes utilizan herramientas de IA en sus procesos de enseñanza y aprendizaje, transformando la manera en que se adquiere el conocimiento. Este cambio es clave para entender cómo las nuevas generaciones asimilan saberes y desarrollan habilidades sociales en un entorno tecnológico.
La revolución que propone la IA en la investigación científica se fundamenta en su capacidad de procesamiento y aprendizaje sobre grandes volúmenes de datos. Como explican Xu et al. (2021), “la inteligencia artificial es un paradigma poderoso para la investigación científica”, ya que permite integrar modelos de aprendizaje automático, y análisis de redes en la generación de conocimiento. Este cambio transforma la cadena completa de la investigación: desde la pregunta hasta la interpretación de resultados, acelerando procesos antes impensables en la ciencia tradicional.
En el ámbito de la educación superior, los efectos de la IA son notorios. Los estudiantes emplean herramientas de análisis de datos, simulaciones o asistentes generativos que antes estaban reservados a investigadores. Los docentes, a su vez, adoptan nuevos roles como facilitadores, diseñadores de entornos y supervisores de procesos mediados por algoritmos. Investigaciones recientes demuestran que la adopción de IA en las universidades depende más de la preparación técnica, la interactividad del entorno y la conciencia ética que de la simple confianza en la tecnología (Alshammari et al., 2025). Este hallazgo cobra especial relevancia en la Semana de la Investigación, que plantea un uso responsable y crítico de la inteligencia artificial.
El estudio global de Jin et al. (2025), realizado en 40 universidades de seis regiones, resalta que la incorporación de IA generativa requiere no solo infraestructura tecnológica, sino también formación docente, políticas de uso y comprensión cultural del cambio. En sintonía con esa visión, la Semana de Investigación de la PUCMM incluyó talleres y paneles sobre las diferentes aplicaciones de la IA y las competencias transversales, impulsando un diálogo interdisciplinario entre ingeniería, educación, salud, ciencias sociales y humanidades.
La aplicación de la IA en la investigación no solo acelera procesos, sino que plantea nuevos dilemas éticos y metodológicos. ¿Cómo garantizar la reproducibilidad de modelos de “caja negra”? ¿Cómo evitar sesgos en los datos? ¿Hasta qué punto puede automatizarse la autoría académica sin comprometer la integridad científica? Xu et al. (2021) advierten que la IA, aunque potente, debe integrarse con transparencia y rigor metodológico. La Semana de Investigación de la PUCMM se convirtió así en un espacio para reflexionar sobre estos desafíos y para promover una cultura institucional que combine innovación con responsabilidad.
Durante su ponencia, el Prof. Machín Aragonés subrayó que la enseñanza mediada por IA no debe reducirse a la automatización de tareas, sino que debe fortalecer las habilidades metacognitivas, sociales y éticas de los estudiantes. Esta perspectiva se apoya en estudios que alertan sobre los efectos secundarios del aprendizaje asistido por IA. Por ello la tecnología debe integrarse en la docencia desde un enfoque humanista, centrado en el estudiante y su desarrollo integral.
Asimismo, la Semana de Investigación se consolidó como un puente para vincular la IA con problemáticas específicas del contexto dominicano y regional: salud pública, movilidad urbana, agricultura inteligente, recursos hídricos, responsabilidad patrimonial del Estado y educación. Estas aplicaciones evidencian que la inteligencia artificial no es un fin en sí misma, sino un medio para generar una ciencia más ágil, rigurosa y orientada al bien común.
Más allá de la técnica, la Universidad reconoce que la IA plantea un reto humano. Si bien su potencial es enorme, también puede afectar la salud mental, las interacciones sociales y las competencias socioemocionales. Por ello, desde la Universidad se promueve una formación integral que combine conocimiento técnico con reflexión ética, colaboración y bienestar académico. La Semana de Investigación 2025 permitió articular esta visión en un espacio de encuentro entre investigadores, docentes y estudiantes comprometidos con la innovación y la responsabilidad social.
En conclusión, la Semana de Investigación 2025 de la PUCMM representó una apuesta institucional por situar la inteligencia artificial en el centro del debate científico, educativo, ético y social. No se trata solo de adoptar nuevas herramientas, sino de construir un ecosistema universitario donde la tecnología, la ética y el sentido humano convivan. Más que publicar más rápido, se trata de investigar mejor; más que automatizar, de humanizar.
Referencias bibliográficas
Alshammari, S. H., et al. (2025). Determinants of student adoption of artificial intelligence–based applications in higher education. Scientific Reports, 15(1). https://doi.org/10.1038/s41598-025-19851-5
Jin, Y., et al. (2025). Generative AI in higher education: A global perspective of adoption and implementation strategies. Computers & Education: Artificial Intelligence, 6. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100229
Xu, Y., Li, Q., & Wang, X. (2021). Artificial intelligence: A powerful paradigm for scientific research. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(28). https://doi.org/10.1073/pnas.2107925118.l
Centro estudios caribeños. PUCMM.
