Inteligencia artificial generativa, paradigmas en crisis y el futuro epistémico de la investigación

Av: Medverkande: Materialtyp: ArtikelUtgivningsinformation: USA / Cusco High Rate Consulting Universidad Andina del Cusco [Imprint] 2025Beskrivning: 1 electronic resource (45-53 p.)Innehållstyp:
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Medietyp:
  • computer
Bärartyp:
  • online resource
ISBN:
  • 979-8-9915902-7-3
Onlineresurser: I: Sammanfattning: La investigación científica actual está experimentando una transformación radical de su estructura, caracterizada por la progresiva influencia de tecnologías cognitivas avanzadas, particularmente la inteligencia artificial generativa, en cada etapa del ciclo del conocimiento. Este hecho reconfigura el régimen cognitivo y la orientación paradigmática tradicional, como el positivismo empírico, el pospositivismo, el constructivismo o la crítica sociopolítica, los cuales son conceptualmente inadecuados para un fenómeno caracterizado por la emergencia, la no linealidad, la interdependencia y la coproducción distribuida del conocimiento. El objetivo es explorar las tensiones ontológicas, epistemológicas y metodológicas que surgen de la interacción inteligencia artificial-humano en la investigación. Se llevó a cabo una revisión crítica de la literatura científica en bases de datos de especialización. Los registros fueron analizados utilizando codificación temática y análisis hermenéutico-interpretativo, realizando análisis cíclicos para validar intersubjetivamente la coherencia del trabajo teórico y analítico. Cambios conceptuales relacionados, como la redefinición de la autoría científica, la trazabilidad de la investigación, las heurísticas epistémicas en un contexto de inteligencia artificial generativa. Como resultado del estudio, se plantean una gobernanza epistémica, arquitecturas normativas institucionales flexibles y se fomenta el cultivo de una cooperación reflexiva, ética y justa entre humanos e inteligencias de máquina. Asimismo, este trabajo se posiciona como una contribución teórica destinada a informar la planificación y desarrollo de futuras agendas de investigación, políticas científicas y estrategias educativas dentro de un contexto académico cada vez más mediado por la inteligencia artificial generativa.
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La investigación científica actual está experimentando una transformación radical de su estructura, caracterizada por la progresiva influencia de tecnologías cognitivas avanzadas, particularmente la inteligencia artificial generativa, en cada etapa del ciclo del conocimiento. Este hecho reconfigura el régimen cognitivo y la orientación paradigmática tradicional, como el positivismo empírico, el pospositivismo, el constructivismo o la crítica sociopolítica, los cuales son conceptualmente inadecuados para un fenómeno caracterizado por la emergencia, la no linealidad, la interdependencia y la coproducción distribuida del conocimiento. El objetivo es explorar las tensiones ontológicas, epistemológicas y metodológicas que surgen de la interacción inteligencia artificial-humano en la investigación. Se llevó a cabo una revisión crítica de la literatura científica en bases de datos de especialización. Los registros fueron analizados utilizando codificación temática y análisis hermenéutico-interpretativo, realizando análisis cíclicos para validar intersubjetivamente la coherencia del trabajo teórico y analítico. Cambios conceptuales relacionados, como la redefinición de la autoría científica, la trazabilidad de la investigación, las heurísticas epistémicas en un contexto de inteligencia artificial generativa. Como resultado del estudio, se plantean una gobernanza epistémica, arquitecturas normativas institucionales flexibles y se fomenta el cultivo de una cooperación reflexiva, ética y justa entre humanos e inteligencias de máquina. Asimismo, este trabajo se posiciona como una contribución teórica destinada a informar la planificación y desarrollo de futuras agendas de investigación, políticas científicas y estrategias educativas dentro de un contexto académico cada vez más mediado por la inteligencia artificial generativa.

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