Diplomado en IA aplicada a la Investigación Científica, Académica y Profesional

Desarrolla competencias avanzadas para integrar herramientas de inteligencia artificial en procesos de investigación científica, análisis de datos, producción académica e innovación. 

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Diplomado en IA aplicada a la Investigación Científica, Académica y Profesional

Este diplomado es un programa a distancia de 120 horas diseñado para integrar herramientas de inteligencia artificial en procesos de investigación científica, académica y profesional. A lo largo de cinco módulos aprenderás a utilizar IA para búsqueda y revisión de literatura, análisis de datos, automatización académica, redacción científica y desarrollo de proyectos interdisciplinarios.

El enfoque del diplomado combina aplicación práctica con pensamiento crítico, validación científica, ética, derechos de autor y propiedad intelectual. No necesitas conocimientos avanzados de programación para cursarlo.

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¿Qué aprenderás?

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Investigación interdisciplinaria

Abordarás problemas de investigación e innovación integrando herramientas de IA desde perspectivas y disciplinas diversas.

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Integración metodológica

Incorporarás IA en distintas etapas del proceso investigativo, desde el diseño metodológico hasta el análisis y la publicación.

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Validación científica

Evaluarás resultados generados por inteligencia artificial, reconocerás sus limitaciones y aplicarás criterios de validación en procesos de investigación.

Plan de estudios del Diplomado en IA aplicada a la Investigación Científica, Académica y Profesional

 

Módulo 1: Fundamentos de inteligencia artificial para investigación y educación superior

1.1. Panorama actual de la inteligencia artificial: evolución, tendencias y transformación de la investigación científica
1.2. Fundamentos técnicos de IA para investigadores: machine learning, deep learning y modelos de lenguaje
1.3. Herramientas de IA aplicadas a investigación y educación superior
1.4. Pensamiento crítico, validación científica y limitaciones de la IA
1.5. Aplicaciones interdisciplinarias de IA en contextos de posgrado
1.6. Taller integrador: análisis y construcción de flujos de trabajo académicos con IA

Módulo 2: Ingeniería de prompts y automatización académica

2.1. Fundamentos de prompt engineering y diseño estratégico de instrucciones
2.2. Diseño de prompts para investigación científica y generación de conocimiento
2.3. IA aplicada a docencia, evaluación y formación de posgrado
2.4. Automatización académica y productividad científica
2.5. IA para creatividad, innovación y resolución interdisciplinaria de problemas
2.6. Taller integrador: diseño de asistentes académicos y automatización de procesos

Módulo 3: IA para revisión de literatura y gestión del conocimiento

3.1. Estrategias avanzadas de búsqueda científica y vigilancia tecnológica
3.2. Herramientas inteligentes para revisión de literatura científica
3.3. Revisiones sistemáticas, PRISMA y automatización documental con IA
3.4. Bibliometría, análisis de tendencias y mapeo científico
3.5. Gestión inteligente de referencias y organización del conocimiento
3.6. Taller integrador: construcción de matrices y mapas de literatura científica

Módulo 4: IA para análisis de datos y desarrollo metodológico

4.1. IA aplicada al diseño metodológico y construcción de protocolos de investigación
4.2. Inteligencia artificial para análisis cuantitativo y estadística aplicada
4.3. IA para análisis cualitativo y procesamiento de lenguaje natural
4.4. Visualización científica, dashboards y narrativa de datos
4.5. Reproducibilidad, validación y pensamiento crítico en análisis asistido por IA
4.6. Taller integrador: análisis e interpretación de datos mediante herramientas IA

Módulo 5: Redacción científica, ética y proyecto integrador

5.1. IA aplicada a escritura científica y construcción de productos académicos
5.2. Publicación científica, revistas indexadas y comunicación académica
5.3. Ética, integridad científica y uso responsable de IA
5.4. Regulación, derechos de autor y propiedad intelectual en IA
5.5. Desarrollo y asesoría del proyecto integrador interdisciplinario
5.6. Presentación colegiada final de proyectos y evaluación

Módulo 6: Creación de periodismo inmersivo

6.1. Tecnologías como VR, AR y 360°
6.2. IE y UE en periodismo
6.3. Contar historias de forma inmersiva y multisensorial
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Detalles del diplomado

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Modalidad

A distancia (sesiones sincrónicas en vivo, no incluye grabaciones)
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Fecha de inicio

12 de enero de 2027

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Duración

120 horas (6 meses)

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Horarios

Martes y jueves de 18:00 a 21:00 h

Inversión

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Inscripción
$ 3,600 MXN

Pago de inscripción al programa.

Inversión total

Inscripción + 6 colegiaturas

$25,200 MXN
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¿Este diplomado es para ti?

Identifica si tu experiencia académica o profesional se alinea con el programa y conoce las capacidades que podrás desarrollar al integrar inteligencia artificial a procesos de investigación.

Perfil de ingreso

¿A quién está dirigido este diplomado?

Dirigido a estudiantes de maestría y doctorado, profesores-investigadores, coordinadores académicos, líderes de investigación y profesionales vinculados con innovación, análisis de datos y desarrollo tecnológico. No necesitas conocimientos avanzados de programación para cursarlo.

Perfil de egreso

¿Qué podrás hacer al finalizar?

Podrás integrar herramientas de inteligencia artificial a procesos de investigación científica, análisis de datos, gestión del conocimiento y producción académica con criterios metodológicos, éticos y regulatorios, evaluando sus alcances y limitaciones de forma responsable.

Claustro académico

Dr. Jorge Carlos Ruiz Ruiz

rofesor-investigador en las Escuelas de Nutrición y Biotecnología de la Universidad Anáhuac Mayab.

Doctor en Ciencias en Alimentos y miembro nivel 2 del Sistema Nacional de Investigadores. Su trabajo académico se enfoca en sostenibilidad e innovación alimentaria, calidad e inocuidad de los alimentos e ingredientes funcionales, con experiencia en investigación y proyectos de impacto académico y social.

Dr. Andrés Oliva Avilés

Profesor-investigador en la División de Ingeniería y Ciencias Exactas de la Universidad Anáhuac Mayab.

Doctor en Física Aplicada, miembro nivel 2 del SNII y evaluador nacional del CACEI. Cuenta con trayectoria en investigación, publicación científica y edición académica internacional, además de experiencia interdisciplinaria en ciencia, ingeniería y filosofía de la ciencia.

Dr. José Antonio Tec Sánchez

Coordinador académico de la Escuela de Biotecnología de la Universidad Anáhuac Mayab.

Doctor en Ciencias en Materiales Poliméricos e Investigador Nacional. Cuenta con más de diez años de experiencia docente y trayectoria en investigación sobre materiales, energía renovable, biotecnología y aplicaciones científicas interdisciplinarias.

Eduardo Barbará Morales

Profesor-investigador en la Universidad Anáhuac Mayab.

Doctor en Ingeniería Biomédica y miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Se especializa en procesamiento de señales biomédicas e integración de inteligencia artificial, con más de 15 años de experiencia en docencia e investigación y trayectoria en innovación aplicada a salud digital.

Dr. Andrés Méndez Palacios Macedo

Investigación en ciencias sociales aplicadas a la salud.

Investigador y docente con experiencia en nutrición comunitaria, enfoques interculturales y metodologías mixtas. Su producción académica aborda temas relacionados con alimentación, salud, envejecimiento, cultura y construcción social desde perspectivas interdisciplinarias.

Resuelve tus dudas

Preguntas frecuentes sobre el diplomado

Conoce los aspectos principales del Diplomado en IA aplicada a la Investigación Científica, Académica y Profesional, desde su modalidad hasta el nivel de conocimientos previos y las aplicaciones que podrás desarrollar durante el programa.

Solicitar información

No. El diplomado tiene un nivel introductorio y no requiere conocimientos avanzados de programación. El enfoque está en aprender a integrar herramientas de inteligencia artificial a procesos de investigación, análisis y producción académica.

Aprenderás a utilizar IA en distintas etapas del proceso investigativo: diseño de prompts, búsqueda y revisión de literatura, bibliometría, análisis cuantitativo y cualitativo, visualización de datos, redacción científica y preparación de productos académicos.

Sí. El programa incorpora pensamiento crítico, validación científica, ética e integridad académica, además de criterios regulatorios, derechos de autor y propiedad intelectual para utilizar inteligencia artificial de manera responsable.

El diplomado se imparte a distancia mediante sesiones sincrónicas en vivo los martes y jueves de 18:00 a 21:00 h. Las sesiones no incluyen grabaciones.

Tiene una duración total de 120 horas distribuidas durante 6 meses y está organizado en 5 módulos que avanzan desde fundamentos de IA hasta redacción científica, ética y el desarrollo de un proyecto integrador.

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