Cierre del curso · S07 comunicación y ética · S08 taller de video póster · 🏁 H4 (35%) + Peer (10%)
Universidad EAFIT · Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno
20 de noviembre de 2026
Unidad 7 — Ética y comunicación de la ciencia en la era IA²
S07 · vie 20/11 · 4 h presencial (comunicación y ética) + S08 · sáb 21/11 · 6 h presencial (🏁 taller de video póster y cierre)
Nota
Pregunta guía: cuando presente mi propuesta, ¿podré sostener que es mía, que soy honesto sobre el rol de la IA y que es comunicable a tres audiencias distintas?
Cierre del curso:
| Hora | Min | Sprint | Foco | JC·Act |
|---|---|---|---|---|
| 18:00 | 15 | Sprint 0 · 🎤 | Standup: estado del PAP (H3) y del video póster · reportan los 4 | 5·10 |
| 18:15 | 60 | Sprint 1 · 📢 | ¿Por qué comunicar? + comunicación de la ciencia · 3 jurados · pirámide · visualización · SUCCES · AEA | 30·30 |
| 19:15 | 10 | ☕ Break | ||
| 19:25 | 60 | Sprint 2 · ⚖️ | Ética IA² en investigación · ICMJE / Nature / COPE · autoría · AIAS · declaración firmada | 40·20 |
| 20:25 | 10 | ☕ Break | ||
| 20:35 | 40 | Sprint 3 · 🚀 | Fronteras de la comunicación · hallazgos del L5 · asignación del peer review | 25·15 |
| 21:15 | 45 | Sprint 4 · 🎬 | Taller: guion v1 del video póster + gráfico dominante en aula · commit | 5·40 |
| S08 | 360 | 🏁 Mañana | Taller de video póster (8:00–12:00) + cierre (13:00–15:00) · 38-303 |
Advertencia
Importante: el Lab L5 ya está hecho (asincrónico, 90 min, commiteado al repo). En el Sprint 3 cada uno de los 4 comparte su hallazgo principal en 2 minutos.
Nota
Formato híbrido (S07 y S08): una persona del grupo participa en virtual. La cámara apunta al tablero, el micrófono queda en la mesa central y las actividades en pareja la incluyen por videollamada. Su borrador de video se proyecta igual que los demás.
Consejo
Lecturas hoy: (International Committee of Medical Journal Editors, 2023) · (Nature Editorial, 2023) · (Messeri & Crockett, 2024) · (Schwabish, 2021) · (Wilke, 2019) · (Heath & Heath, 2007) · (Perkins, Furze, et al., 2024) · (Vilhuber, 2020).
El formato de esta cohorte:
El entregable central del curso es un video póster de 3 a 5 minutos. Mañana (S08) lo construimos en taller. Lo entregan el mar 24/11 · 23:59.
Anatomía del video póster (3 a 5 min):
→ Lo suben a YouTube o Vimeo como no listado, con subtítulos. Sus dos peer reviewers les dejan una pregunta (jue 26/11 · 23:59) y ustedes la responden por escrito y sin IA en audit/respuestas-defensa.md.
Consejo
Por qué video póster:
→ Es el artefacto que va a tu portafolio profesional.
Advertencia
Lo que el video póster contiene, y lo que no:
Todo lo de hoy apunta a ese video. Pirámide, visualización, SUCCES, AEA y fronteras son herramientas para que el video se sostenga.
El recorrido completo:
Tienen 35 % asegurado (H1 + H2). H3 sigue vivo en paralelo y el 65 % se juega entre hoy y las entregas finales. Hoy no inventamos contenido nuevo: destilamos, declaramos, comunicamos.
Advertencia
Lo nuevo de U7:
→ En S08 se ve si la propuesta es tuya o de la IA.
15 minutos · check de avance · H3 en construcción · estado del video poster
15:00
El standup acá NO es ceremonia. Es el checkpoint con H3 todavía vivo (entrega dom 22/11 · 23:59) y el H4 empezando. El video poster se construye sobre un PAP que sigue moviéndose — esa tensión es lo que se gestiona en estos 15 min.
Formato (2 minutos cada uno):
Consejo
La tercera pregunta es la importante. Lo que temes es justo lo que tu peer reviewer va a preguntar. Mejor anticiparlo hoy.
60 minutos · hook · 4 audiencias · viz como argumento · SUCCES · AEA Data Editor
El cálculo que duele:
Pasaste 6 meses construyendo identificación causal robusta · escribiendo el PAP · auditando el Lab L4. En tu video póster tienes 5 minutos. Si en esos 5 minutos no comunicas, los 6 meses no existen en la mente de quien lo ve.
Advertencia
La pregunta que falta:
¿Tu tesis MAE va a quedarse en ese 32% mudo · o va a romper la estadística?
El método responde a tu DAG. La comunicación responde a tu lector.
Hoy aprendés a hablarle.
Consejo
El ROI de la comunicación:
El costo más bajo · el ROI más alto de toda tu agenda de tesis vive en este sprint.
El insight central: la mayoría de tesis MAE optimiza obsesivamente para el jurado técnico (rigor) — y abandona los otros dos. Pero el impacto real de tu carrera depende de los jurados 2 y 3. La buena noticia: es el mismo argumento, traducido tres veces. Hoy aprendés a hacer esas traducciones — sin perder rigor ni inventar lo que no demostraste.
Lo que se conserva en las 4 traducciones:
Lo que se transforma:
→ Si no podés hacer las 4 traducciones, no entendiste tu propio argumento.
La pregunta-control antes de cada gráfico:
¿Qué COMPARACIÓN quiero que el lector haga en este gráfico — en menos de 5 segundos?
✅ SÍ (Schwabish + Wilke): - 1 comparación clara por gráfico - ≤7 colores · paleta perceptual - Anotación directa > leyenda lateral - Eje Y comienza en 0 (excepto líneas temporales) - Small multiples para tiempo × categoría - Caption que dice qué mirar
❌ NO (pecados capitales): - 📊 Bar chart 3D — distorsiona magnitud - 🥧 Pie >7 slices — el ojo no compara ángulos - 📈 Doble eje Y mal alineado — engaña - 🌈 Arcoíris categórico — orden falso - 🔢 >7 colores — caos - 🪞 Eje Y truncado para “magnificar” efecto
(Schwabish, 2021) cataloga 80+ gráficos con cuándo SÍ / cuándo NO. (Wilke, 2019) (libre · clauswilke.com/dataviz) da los principios. Tu gráfico dominante del video poster (el del hallazgo principal) tiene que pasar la prueba de los 5 segundos: si un par lo mira y NO puede decirte qué comparación muestra, rehacelo.
3 prompts ready · copia, pega, audita. Plantilla completa en materiales/prompts-viz.md.
Consejo
🪞 Prompt 1 · Crítica de gráfico (AIAS 3 · edición)
Critica este código ggplot en 3 ejes:
(1) ¿Cuál es la COMPARACIÓN que el gráfico hace?
Si no es clara en 5s, márcalo.
(2) ¿Qué junk visual elimino (gridlines extras,
leyendas redundantes, decoraciones)?
(3) ¿Cómo paso a anotación directa (geom_text)
en lugar de leyenda lateral?
Reglas duras: NO cambies el TIPO de gráfico
(eso es decisión mía) · NO 3D · NO doble eje Y
· NO arcoíris categórico.
[pegar tu código aquí]
Consejo
🛠 Prompt 2 · Refinamiento event-study (AIAS 4 · pair coding)
Genera ggplot mínimo de event-study staggered:
- Eje X: tiempo relativo (-5 a +5)
- Eje Y: ATT con CI95 (geom_pointrange)
- Vline en t=0 · Hline en y=0
- Anotación directa del ATT en t=1
- Paleta perceptual (Wilke style)
- Caption con N · método (CS o CDH) · DOI
Datos placeholder. Voy a auditar línea por línea.
Consejo
🌎 Prompt 3 · Traducción multi-audiencia (AIAS 3)
Tengo este gráfico [pegar descripción].
Generá 3 títulos para 3 audiencias:
(1) Revisor técnico (preciso · con método)
(2) Decisor política (Banrep/DNP · accionable)
(3) Ciudadano (1 frase · sin jerga)
Conservá la MAGNITUD exacta (no inflar, no diluir).
Conservá los QUALIFIERS metodológicos.
Nota
📚 Recursos web · curados para MAE
| Recurso | Para qué |
|---|---|
| clauswilke.com/dataviz | Wilke libro completo · libre · principios |
| policyviz.com | Schwabish blog · podcast · plantillas |
| storytellingwithdata.com | Cole Knaflic · narrativa visual |
| flowingdata.com | Nathan Yau · catálogo de tipos |
| datawrapper.de | Low-code · ideal policy brief |
| r-graph-gallery.com | Catálogo ggplot copy-paste |
| from-data-to-viz.com | Decisión: ¿qué gráfico uso? |
| coolors.co · viz-palette.com | Paletas perceptuales · daltonismo |
| evergreendata.com | Evergreen · viz para no-académicos |
Advertencia
Cómo usarlos en orden:
data-to-viz o r-graph-gallery.viz-palette (daltonismo).→ El gráfico dominante del video poster recorre los 6 pasos · es el visual central del video.
Recordatorio del JC 4/6 que viene: estos prompts mejoran la forma. NO te eximen de auditar el contenido (números, qualifiers, paleta perceptual). La IA puede hacerte un gráfico bello con datos inventados — y se nota.
(Heath & Heath, 2007) — Made to Stick · 6 atributos de las ideas que sobreviven.
Aplicado al video poster:
| Atributo | Cómo verlo en tu video poster |
|---|---|
| Simple | El título dice la contribución en 1 frase ≤12 palabras |
| Unexpected | El hallazgo rompe una expectativa de la literatura previa |
| Concrete | Magnitud específica del efecto (no “significativo”: 1.7 pp ± 0.4) |
| Credible | QR al repo + DOI Zenodo + audit logs · L1–L5 verificables |
| Emotional | El gráfico dominante muestra a quién impacta (heterogeneidad por subgrupo) |
| Story | 3 actos visibles: setup (pregunta) · confrontación (método) · resolución (hallazgo) |
El hallazgo cuantitativo:
La paradoja del “igualador lingüístico”:
Advertencia
Lo que la IA gana · y lo que cuesta:
| Dimensión | Con IA | Sin IA |
|---|---|---|
| Forma · fluidez | ✅ ↑ | ↓ |
| Vocabulario · variedad | ✅ ↑ | medio |
| Voz distintiva | ❌ ↓ | ✅ ↑ |
| Novedad conceptual | ❌ ↓ | ✅ ↑ |
| Riesgo de “AI tells” | ❌ alto | — |
→ Para MAE LATAM: forma sí, ideas no. La IA pule tu español académico · pero no debe generar tu argumento.
Consejo
Test mental antes de cerrar el abstract: ¿uso delve, intricate, underscore, multifaceted más de una vez? Si sí, reescribí esa frase con tu voz.
El problema documentado (Peters & Chin-Yee, 2025) (Royal Society Open Sci):
Analizaron 4,900 resúmenes LLM vs originales. Cifras pivote:
Lo que se pierde típicamente:
→ Tu policy brief de 2pp puede invertir el signo de la contribución sin que lo notes.
Advertencia
El sesgo LATAM · doble penalidad:
EsBBQ / CaBBQ (arXiv 2507.11216): LLMs reproducen estereotipos socio-económicos LATAM.→ Para tu policy brief Banrep/DNP/Comfama: revisá institución por institución lo que la IA escribió.
Consejo
3 reglas para el brief 2pp asistido por IA:
El cambio institucional 2020+:
Desde 2020, la AEA (American Economic Association) instituyó al Data Editor como gate de publicación para todas sus revistas (AER, AEJ, JEL). El equipo de Lars Vilhuber verifica reproducibilidad de cada paper aceptado antes de que llegue al journal.
Lo que documenta (Vilhuber, 2020):
→ Esto NO es opcional. Es el estándar emergente global — replicado por Restud, JoE, AEJ, J Public Econ, próximamente Econometrica.
Advertencia
Qué exige el AEA Data Editor (y tu H4 también):
sessionInfo() / requirements.txt / renv.lock archivado.Consejo
Tu H4 ya está montado para esto: la estructura de proyecto IA² de U6 Sprint 0 (carpetas + CLAUDE.md + Makefile + audit logs) es exactamente el formato AEA Data Editor. Si seguiste U6, tu repo ya pasa el filtro.
Cada estudiante define HOY (en papel o tableta):
Consejo
Workflow IA² recomendado (Modo AIAS 3 · Edición):
60 minutos · 2 bloques · ética que ya existía (fraude · p-hacking · replicabilidad) + ética que la IA agrega (autoría · ilusiones · declaración)
60:00
El puente desde Sprint 1: comunicaste bien las 3 traducciones — paper, brief, video poster. Ahora la pregunta ética: ¿bajo qué firma sale esa comunicación? Sprint 1 te enseñó a escalar tu trabajo · Sprint 2 te enseña a declararlo con honestidad.
Por qué 2 bloques · no uno solo. La ética en investigación no nació con ChatGPT. Hay dilemas estructurales (fraude, p-hacking, replicabilidad) que llevan décadas y que la IA NO inventa pero sí amplifica. Empezamos por ahí — para que la IA aterrice en un suelo ético que ya tenía sus propias grietas.
25 minutos · 3 JC · casos · diagnóstico · soluciones
Antes de ChatGPT existió esto. Cuatro casos · cuatro disciplinas · cuatro décadas distintas · el mismo patrón estructural: opacidad + presión por publicar + caja negra de los datos. Los siguientes 4 slides son los detonantes del estándar moderno (PAP · Open Data · replicación · AEA Data Editor) que recorrimos en U3-U6.
Consejo
“Sin los datos no eres más que otra persona con una opinión.” — W. Edwards Deming
Una pregunta para cada caso: ¿cómo pudo pasar esto · y qué nos dejó en herramientas para que no se repita?
Diederik Stapel · Tilburg University · decano School of Social Sciences
El profesor estrella:
Consecuencia: despedido · PhD devuelto · investigación criminal · 58 papers retractados · 30+ tesis doctorales quedaron contaminadas. Stapel escribió su confesión en el libro “Ontsporing” (Descarrilamiento, 2012).
El modus operandi (descubierto en 2011):
La confesión (Levelt Report · nov 2011):
“I failed as a scientist. I adapted research data and fabricated research. Not once, but several times, not for a short period, but over a longer period of time.”
Brian Wansink · Cornell Food & Brand Lab · autor de “Mindless Eating”
El gurú de la alimentación:
Consecuencia: 18 retractaciones · 15 correcciones · renuncia forzada (septiembre 2018) · Cornell prohíbe nuevas docencias.
El detonante (Nov 2016 · blog post propio):
“Hilarie was a remarkable visiting scholar from Turkey for 6 months who had no good results yet. I refused to settle for that. I asked her to slice up the data into different categories and run new analyses…”
Lo que se documentó después (BuzzFeed News + retractadores · 2017-2018):
LaCour & Green 2014 · Science 346:1366 · retractado mayo 2015
El paper estelar:
Quién lo descubrió: 2 grad students de Berkeley
El fraude técnico:
El infame error: filas omitidas del AVERAGE() · Australia, Austria, Bélgica, Canadá, Dinamarca
El paper más citado en política fiscal de 2010-2013:
El resultado real:
Quién lo descubrió: un PhD student de UMass Amherst
AVERAGE() no incluía 5 países (selección de rango parcial).| Caso | El problema estructural que reveló | La herramienta moderna que nació |
|---|---|---|
| ① Stapel | PI nunca comparte data cruda · cadena de confianza opaca | Open Data obligatoria (OSF · Dataverse · Zenodo · AEA Data Editor) |
| ② Wansink | Researcher degrees of freedom · p-hacking estructural | Pre-registro + PAP moderado (Banerjee-Duflo · AsPredicted · AEA Registry) |
| ③ LaCour | Fraude sofisticado pasa peer review | Replicación científica (Hamermesh 2007 · Broockman-Kalla protocol) |
| ④ R&R | Error humano + opacidad → política mundial errónea | Código + datos públicos antes de publicación (AEA Data Editor 2020) |
🎯 El punto que cierra Bloque A: la IA NO inventa estos 4 problemas — pero amplifica los 4 a la vez (Stapel × velocidad · Wansink × auto · LaCour × plausibilidad · R&R × escala). Lo que el Bloque B muestra es que las herramientas modernas siguen siendo las correctas — sólo hay que aplicarlas con disciplina renovada.
Ioannidis 2005 (Ioannidis, 2005) (PLoS Medicine) demostró formalmente:
“La mayoría de los hallazgos publicados en investigación son falsos.”
El argumento depende del PPV (Positive Predictive Value):
\[PPV = \frac{(1-\beta) \cdot R}{(1-\beta) \cdot R + \alpha}\]
Donde: - \(\alpha\) = prob. Error tipo I (falso positivo, típicamente 0.05) - \(\beta\) = prob. Error tipo II (falso negativo · poder = \(1-\beta\)) - \(R\) = ratio de relaciones reales vs falsas en la literatura del área
Sesgo del investigador \(u\): cuando se agrega · \(PPV\) cae aún más. Cuanto más exploratorio el campo, más bajo \(PPV\).
Advertencia
Researcher Degrees of Freedom (Simmons et al., 2011) (Psychological Science):
“La significancia estadística puede ser fácilmente generada con un poco de manipulación de datos · muchas de ellas consideradas estándar.”
Prácticas problemáticas comunes (todas tienen nombre técnico): - 🎣 p-hacking · probar especificaciones hasta encontrar \(p<0.05\) - 🗄️ file drawer problem · no publicar nulls (Rosenthal 1979) - 📊 HARKing · Hypothesizing After Results are Known - ✂️ Cherry-picking · reportar solo controles favorables - 🧪 Outcome switching · cambiar el outcome principal post-hoc
Consejo
Diagnóstico: (Simonsohn et al., 2014) propuso la p-curve · si la distribución de p-valores se concentra justo bajo 0.05, hay p-hacking sistémico en el campo. Brodeur 2020 mostró que IV y DiD tienen el patrón más marcado en economía.
Prácticas operativas que viste durante este curso:
| Práctica | Cuándo · dónde |
|---|---|
| Estructura de carpetas + naming convention | U6 Sprint 0 · montar proyecto IA² |
Comentarios densos en código · set.seed(2026) |
Lab L4 · regla dura |
sessionInfo() / renv.lock / requirements.txt |
H3 entregable |
| Audit log markdown vivo · no chat efímero | Lab L4 entregable |
README claro · make all reproducible |
H4 entregable (AEA Data Editor) |
| Pre-registro PAP moderado | H1 mini-PAP · H3 PAP completo |
Bridge al Bloque B: ahora que viste cómo la ética estructural respondió al fraude pre-IA, podemos ver qué nuevas dimensiones agrega la IA — y por qué la respuesta NO es “más detección” sino más declaración.
25 minutos · 3 JC · convergencia 2023 · ilusiones · AIAS
El detonante: ChatGPT firma 4 papers en diciembre 2022 — aparecen co-authored con “ChatGPT” en preprints y un paper en Oncoscience.
Las editoriales reaccionan en cascada:
Advertencia
Lo común a las 5 posiciones: IA NO es autora · debe declararse · detección no es el camino · sesgos son problema del primer autor. La convergencia global es nítida. No es opcional para tu tesis 2026.
Nature 613:612 · 24-ene-2023 · d41586-023-00191-1 · la editorial que abrió la cascada institucional 2023.
Consejo
Lo que tu sección “AI Use Disclosure” debe contener (template):
audit/L1-thread.md · audit/L4-pair-programming.md · audit/L5-meta.md.→ Sin esta sección, no hay nota. Modelo de ICMJE adaptado a economía está en materiales/declaracion-uso-ia.md.
(Messeri & Crockett, 2024) (Nature) — el argumento epistémico detrás de toda la convergencia ética:
Pregunta de control para S08 (sáb 21/11):
Si el jurado te pregunta “¿qué dice Cinelli 2024 sobre good controls?” — ¿podés responder sin haber leído el paper completo, o estás operando sobre la ilusión de profundidad?
→ Las 4 ilusiones son la razón ética por la que AIAS y la declaración existen. No es burocracia editorial: es honestidad epistémica sobre qué ilusiones operaron en cada paso.
Por qué AIAS funciona donde la detección falla:
Advertencia
Reglas duras del curso:
Lo que la IA agrega a los dilemas estructurales del Bloque A: escala y plausibilidad superficial. Lo que antes requería días de manipulación deliberada, ahora se puede hacer en 30 segundos con un prompt. Estos son los 5 prompts que vas a encontrar en threads de estudiantes/colegas — y que debés reconocer · rechazar · reportar.
| Patrón problemático | ❌ Prompt que VULNERA ética | ✅ Prompt éticamente aceptable |
|---|---|---|
| 🎲 Fabricación de datos Stapel 2.0 · ICMJE: "research fraud" |
"Generá 500 observaciones sintéticas con una correlación de 0.6 entre X e Y, distribución normal, para que mi regresión muestre el efecto esperado." |
"Genera datos sintéticos para TESTING del pipeline. Etiquétalos claramente como 'fake_data_for_pipeline_test'. Documentá en audit log que estos datos NO entran al análisis final." |
| 🎣 Specification search automatizado p-hacking con IA · Simmons 2011 amplificado |
"Probá 20 combinaciones distintas de variables de control para esta regresión. Devolveme las 3 con p < 0.05." |
"Mi adjustment set pre-registrado es [X1, X2, X3] basado en el DAG. Mostrame ESTOS controles + 2 placebos pre-declarados. Si encontrás algo no pre-registrado, marcalo como EXPLORATORY." |
| 📈 Spin de resultados nulls "Reformulate to sound positive" |
"Mi efecto es null pero el coeficiente apunta en la dirección esperada. Reescribí el abstract para que suene a evidencia positiva." |
"Mi efecto es null (CI95 cruza 0). Ayudame a escribir el abstract reconociendo el null + discutiendo el MDE = X · qué implica · qué NO podemos descartar." |
| 📚 Citas alucinadas Buchanan-Hill 2024 · cita inventada |
"Citá 5 papers que respalden la idea de que [X causa Y vía mecanismo Z] en LATAM." |
"Tengo este claim teórico. Buscame candidatos a citar y devolveme DOI verificable de cada uno. Yo verifico el DOI antes de citar. Si no encontrás → decime null." |
| 🔍 Robustness checks de confirmación "Confirma mi resultado" |
"Generá 5 robustness checks que confirmen el efecto principal de mi paper." |
"Generá 5 robustness checks que ATAQUEN el efecto principal: 1 placebo, 1 con muestra alternativa, 1 con bandwidth alternativa, 1 sin outliers, 1 con cross-check Sun-Abraham. Si alguno falla → reportá." |
Las 3 reglas duras que estos ejemplos enseñan:
🚩 Si reconocés alguno de estos prompts en tu propio thread del curso · marcalo en el audit L5 como [PATRÓN_PROBLEMÁTICO_DETECTADO] · reescribí el output · documentá la corrección. Eso es Sprint 3 honestamente hecho.
Plantilla obligatoria materiales/declaracion-uso-ia.md:
## AI Use Disclosure (estilo ICMJE 2023)
**Modelos:**
- [ChatGPT-4 / Claude Opus / Cursor / Elicit / NotebookLM ...]
**Tareas asistidas por IA:**
- [búsqueda bibliográfica · borrador de literatura · revisión de código R/Stata · ...]
**Tareas NO asistidas (autoría plena humana):**
- [pregunta de investigación · construcción del DAG · interpretación de hallazgos · ...]
**Modo AIAS dominante por entregable:**
| Hito | Modo | Justificación |
|---|---|---|
| H1 Brief | AIAS 2 | Planning. Borrador propio, IA crítica. |
| H2 DAG | AIAS 3 | Edición. Yo dibujo, IA revisa good/bad controls. |
| H3 PAP | AIAS 4 | Full Support. Pair programming auditado (Lab L4). |
| H4 Póster | AIAS 3 | Edición. Yo escribo, IA reescribe títulos. |
**Audit logs:** `audit/L1.md` · `audit/L4.md` · `audit/L5.md`
**Declaración:** Soy la persona responsable de la propuesta. La IA NO es autora. Todo output asistido fue auditado y editado por mí antes de incluirlo.
Firma: _________ · Fecha: _________→ Entra al repo HOY. Si no está en la entrega del H4 (mar 24/11 · 23:59), no hay nota.
Pregunta-control: ¿Lo que escribiste en esta declaración coincide con un análisis de tus prompts? Si no, reescríbelo HOY. JC te lo va a preguntar sin IA al frente en la pregunta de cierre (sáb 21/11).
40 minutos · 4 fronteras de la comunicación científica IA² · hallazgos del L5 · asignación del peer review
Ya cubrimos lo “clásico-moderno”: pirámide de 4 audiencias · viz como argumento · SUCCES · AEA Data Editor · ética IA² declarada. Eso te lleva al estándar 2025.
Pero hay 4 fronteras emergentes 2024–2026 que ya están moviendo la frontera:
Consejo
Pregunta de exploración:
“Tu tesis MAE 2026 no sólo es un paper · es un ecosistema de comunicación que vive por años.”
Estas 4 fronteras no son requisitos del H4 · son el techo de lo que podrías hacer en los próximos 6 meses · 2 años · 5 años. Hoy las nombramos para que sepas dónde mirar.
Advertencia
Modo del Sprint 3: AIAS 2 (Planning). La idea NO es ejecutar las 4 fronteras hoy · es mapearlas y elegir 1 que vas a explorar en tu compromiso de 3 a 6 meses después del curso.
La adopción: 57% (2024) → 84% (2025) de investigadores usan IA generativa; 45% → 62% para tareas de investigación/publicación.
Stack lean 2026: Elicit · scite.ai · NotebookLM · Custom GPT o Claude Project entrenado sobre tu propia tesis.
Cómo se ve un “paper-chatbot”:
Caso documentado: Hake et al. (World Neurosurgery 2024) — Custom GPT sobre paper propio acelera Q&A pero arrastra sesgos del autor. Análisis de 140 resúmenes (Annals of Family Medicine 2024): mediana 90/100 calidad · 4 con alucinaciones graves que invierten interpretación (e.g. RCT abierto descrito como doble-ciego).
Advertencia
3 reglas para tu paper-chatbot:
Consejo
Acción concreta después del curso:
Claude Project "Tesis_[Apellido]_2026":
- PDF tesis · dataset · código R/Python
- DAG H2 · PAP H3 · audit logs L1-L5
- system_prompt.md · disclaimer.md
- "ASK_ME_3" prompts ready para visitantes
→ Link al chatbot en el README.md del repo · próximo nivel del AEA Data Editor.
Cita ancla: (Hake et al., 2024) · (Saasnik, 2026) · (Family Medicine, 2024). La adopción está pasando · la disciplina ética no.
La explosión 2024–2025: +2 millones de usuarios activos de NotebookLM Audio Overviews. Desde septiembre 2025 disponible en 80+ idiomas (incluido español LATAM).
Formatos: Deep Dive (15-20 min · 2 voces) · Brief (5 min) · Critique (adversarial) · Debate (pro/contra).
El podcast académico tradicional sigue creciendo:
Validación dominio-específica:
Advertencia
El espejismo del audio:
El oyente reconoce conclusiones sin entender metodología. Si tu paper es DiD staggered, el podcast NotebookLM va a decir “effect of X on Y” — sin nombrar Goodman-Bacon, sin Cross-check CS, sin sensitivity.
→ Sirve para atraer, no para defender.
Consejo
Workflow recomendado MAE:
→ El podcast NO sustituye el paper · lo distribuye.
Cita ancla: (Flynn, 2025) · (Google NotebookLM, 2025). La pregunta práctica: ¿tu tesis tiene un Audio Overview en español por defecto? · Si no, estás dejando audiencia en la mesa.
Definición canónica (Jansen et al., 2015):
“Artefacto físico cuya geometría o material codifica datos.”
No es decoración · es un canal de comunicación distinto del visual.
Casos icónicos:
Frontera de catálogo: dataphys.org (Yvonne Jansen · Pierre Dragicevic · Inria).
Consejo
Para tu video poster · idea concreta:
¿Cuál es el prop de 10 cm que sostenés frente a la cámara en el momento del hallazgo?
Costo marginal: $0-20. Diferenciación frente a un video de láminas planas: enorme. Quien revisa se acuerda del prop mucho después de olvidar tu p-value.
Advertencia
Lo que NO es physicalization:
✅ Algo que se toca y donde la geometría/material codifica datos.
EAST framework del Behavioural Insights Team UK (Hallsworth et al., 2024) · ~350 citaciones académicas · republicado 2024 con casos de 10 años:
El sesgo del autor sobre su propio paper:
Nota
🧠 La ciencia del comportamiento al servicio de la comunicación
Tres ideas clave:
→ EAST es el vehículo operativo de estos 3 hallazgos · no es marketing, es diseño cognitivo aplicado a tu paper.
Consejo
Auditoría de spin de tu propio paper (5 min · pedile a un peer):
Cita ancla: (Hallsworth et al., 2024) · (Hardwicke et al., 2024). EAST aplicado al abstract = 60 segundos · transformación enorme.
| Frontera | Ganancia | Riesgo principal | Acción 3-6 meses |
|---|---|---|---|
| 🤖 Chatbot del paper | Q&A 24/7 · acceso amplificado | Alucinación que invierte interpretación | Claude Project + disclaimer + audit mensual |
| 🎙️ Audio Overview | Reach × 100 · diferenciación SSRN | Cognitive offloading · método invisible | NotebookLM ES-LATAM + link al PDF |
| 🧊 Physicalization | Diferenciación profesional total | Que se vea como manualidad, no como datos | Objeto 10 cm · 3D print o textil · costo $0-20 |
| 🧠 Ciencias del comportamiento | Auditoría de spin · honestidad · framing | EAST sin teoría se queda en marketing | Auditoría EAST + peer-spin check antes de grabar |
Compromiso a 3–6 meses (lo firmas en S08): elegí 1 de las 4 fronteras y comprometete a implementarla en tu paper. La maestría termina · esta agenda profesional empieza.
audit/L5-meta.md
08:00
Consejo
Lo que encuentren aquí alimenta la pregunta de cierre de mañana: “¿Qué hizo la IA por ti que tú no hiciste?”
13 minutos · asignación del peer review · video póster v1 · checklist
Cada estudiante revisa 2 video pósteres. Con 4 personas usamos una rueda: cada quien revisa a las dos personas siguientes del orden sorteado.
Rúbrica del peer review (3 dimensiones):
| Dimensión | Peso |
|---|---|
| Calidad de los comentarios | 50% |
| Calibración con el instructor | 30% |
| Honestidad | 20% |
Advertencia
Modo AIAS 1 obligatorio:
→ El autor responde tu pregunta por escrito y sin IA en audit/respuestas-defensa.md.
Antes de cerrar la sesión · cada estudiante valida:
Qué entregás · artefactos digitales:
make all corre limpio en máquina virgenQué tu video poster NO contiene:
→ Video poster = AIAS 1 en narración · sin voz sintética · sin guion escrito por IA.
Advertencia
3 preguntas que sus peer reviewers (y JC) les pueden hacer · respondan en el repo:
→ Las respuestas van en audit/respuestas-defensa.md del repo · NO en comentarios del video.
Consejo
Ensayo de 90 segundos · hacelo ANTES de grabar: - En tu teléfono, grabate explicando tu hallazgo principal en 90 seg sin notas. - Si necesitás más de 90 seg, no entendiste tu propio trabajo · simplificá. - Si necesitás IA para escribir el guion, el video no es tuyo.
🎓 Mañana (S08) el video póster se construye en taller. Lo entregan el mar 24/11 · 23:59. Lo que armaron en dos semanas vive en un video de 5 minutos. La narración, la declaración y el repo son suyos.
45 minutos · lo que salía de casa ahora se hace en aula · llegan a S08 con un borrador
45:00
Guion v1 · plantilla
Consejo
IA en este sprint (modo AIAS 2):
Nota
Formato híbrido: la persona en virtual comparte pantalla para la prueba de 5 segundos con su par.
6 h presenciales · 38-303 · mañana: construir el video póster · tarde: estreno, pregunta de cierre y manifiesto
| Hora | Min | Bloque | Foco | JC·Act |
|---|---|---|---|---|
| 08:00 | 15 | Apertura · 🎤 | Reglas del taller · guion y voz propios · revisión de los commits de ayer | 10·5 |
| 08:15 | 50 | Taller 1 · ✍️ | Guion IMRaD final de 3 a 5 min · lectura en voz alta con cronómetro | 5·45 |
| 09:05 | 40 | Taller 2 · 📊 | Gráfico dominante final (Schwabish, 2021) · prueba de 5 segundos | 5·35 |
| 09:45 | 15 | ☕ Break | ||
| 10:00 | 60 | Taller 3 · 🎙️ | Grabación de ensayo · screencast + voz · subtítulos | 0·60 |
| 11:00 | 55 | Taller 4 · 🤝 | Retroalimentación de pares en vivo · 4 borradores × 11 min + ajustes | 10·45 |
| 11:55 | 5 | Cierre mañana | Qué cambia cada uno antes de la grabación final | 5·0 |
| 12:00 | 60 | 🍽 Almuerzo |
| Hora | Min | Bloque | Foco | JC·Act |
|---|---|---|---|---|
| 13:00 | 20 | 🎬 Estreno | 60 s de cada borrador · una fortaleza y una pregunta del grupo | 5·15 |
| 13:20 | 25 | 🎯 Pregunta | “¿Qué hizo la IA por ti que tú no hiciste?” · sin IA al frente · 5 min cada uno | 5·20 |
| 13:45 | 10 | ☕ Break | ||
| 13:55 | 35 | Retrospectiva | Auto-evaluación + ¿cómo lo harían hoy? · encuesta de cierre | 10·25 |
| 14:30 | 25 | Cierre ritual | El arco S01 ↔︎ S08 · manifiesto IA² personal firmado | 10·15 |
| 14:55 | 5 | Entregas | H3 dom 22/11 · 23:59 · H4 mar 24/11 · 23:59 · Peer jue 26/11 · 23:59 | 5·0 |
Nota
Formato híbrido: la persona en virtual sigue el taller por videollamada, comparte pantalla para su ensayo y responde la pregunta de cierre con cámara encendida.
✍️ Mañana · guion y gráfico - Guion de 600 palabras como máximo (3 a 5 min hablado con pausa) - Cinco bloques: gancho, hallazgo, método, implicación, limitación - Gráfico dominante que pasa la prueba de 5 segundos - Láminas Quarto revealjs con render limpio
🎙️ Grabación · screencast con voz - Tu voz, nunca voz sintética · Loom, OBS o QuickTime - 3 a 5 min cronometrados; si pasas de 5, recortas - Subtítulos activados - Ensayo hoy · grabación final en casa
📁 Entrega · mar 24/11 · 23:59 - Enlace al video (YouTube o Vimeo no listado) en 04-video-poster/README.md - Repo H4 público · make all corre en una máquina limpia - Declaración de uso de IA en el video y en el repo - Respuestas a tus 2 peer reviewers después de jue 26/11 · 23:59
11:00
Consejo
Regla del taller: el comentario se hace sobre el minuto exacto del video. “Está bien” no cuenta como retroalimentación.
“¿Qué hizo la IA por ti que tú no hiciste?”
Cómo se lee la respuesta:
| Respuesta | Lectura |
|---|---|
| “Nada · todo lo hice yo.” | 🚩 Bandera roja. O no es cierto, o no usaste las herramientas del curso. |
| “Todo · sin IA no habría hecho nada.” | 🚩 Bandera roja. La IA no es autora; la responsabilidad no se delega. |
| “Buscó literatura que audité en el L1. Programamos juntos en el L4 y revisé cada línea. Estos tres párrafos los reescribí cuatro veces porque la IA los dejaba genéricos.” | ✅ Respuesta honesta. Operaste en AIAS 2 a 4, declaraste el modo y mantuviste la autoría. |
→ La pregunta busca confirmar que tu declaración de uso de IA coincide con tu uso real. Cinco minutos por persona, sin notas generadas.
Autochequeo, sin escalas: marca lo que ya puedes hacer. Lo que quede vacío es tu tarea de los próximos tres meses.
Eje 1 · Pregunta investigable: - [ ] Sé diferenciar pregunta investigable vs consultoría - [ ] Mi pregunta H4 cumple criterios FINER/COPS - [ ] Sé que puedo equivocarme · espacio de revisión
Eje 2 · Identificación causal: - [ ] Mi DAG es defendible - [ ] Reconozco good vs bad controls - [ ] Mi método empata con mi pregunta de identificación - [ ] Sé qué pre-trends NO son identificación
Eje 3 · Comunicación + reproducibilidad: - [ ] Mi video poster pasa la prueba 5 segundos - [ ] Mi repo es AEA Data Editor compatible - [ ] Tengo gráfico dominante claro - [ ] Puedo traducir a policy brief 2pp
Eje 4 · Ética IA²: - [ ] Mi declaración AI Use está en el repo - [ ] Conozco AIAS 1-5 y cuándo aplica cada uno - [ ] Detecté ≥1 ilusión Messeri-Crockett en mi proceso - [ ] Sé que la detección falla · declaración es el camino
Sin escalas y anónima. Se responde hoy o hasta una semana después de S08. Es la base de la retro de la cohorte.
Si hace dos semanas les hubiéramos dicho “haz una propuesta de tesis con IA”,
lo habrían hecho con miedo o con hype.
Hoy, ¿cómo lo harían?
Esa diferencia es lo que aprendieron. Anoten la respuesta en su autochequeo. En tres meses la vuelven a leer.
Pregunta-control individual: Si tuviera que hacer un segundo trabajo de grado mañana — sin este profesor · sin este syllabus · solo con la IA y un objeto de estudio — ¿qué haría primero?
→ La respuesta a esa pregunta es el curso destilado.
25 minutos · el arco S01 ↔︎ S08 se cierra
Conceptual:
Operativo:
Crítico:
Para la vida:
La pregunta que abrió U1 (lun 09/11):
Si la IA puede aumentar mi velocidad 5×, ¿qué hago yo · qué hace la IA · y dónde está la frontera ética?
La respuesta destilada de las 8 sesiones:
| Yo hago | La IA hace | Frontera ética |
|---|---|---|
| Pregunta (FINER/COPS) | Sugerir variantes | Pregunta es mía o no es investigación |
| DAG + identificación | Criticar good/bad controls | Causalidad es decisión humana |
| Lectura crítica de papers | Resumen + búsqueda | Las 4 ilusiones de Messeri-Crockett |
| Diseño metodológico | Pair programming código | Si no audito línea por línea, no es mío |
| Interpretación de hallazgos | Borrador de párrafos | La interpretación es indelegable |
| Responder a pares y la pregunta de cierre | NADA | AIAS 1 · sin IA al frente |
| Declarar uso honesto | NADA | Declaración es responsabilidad indelegable |
S01 · lun 09/11 · 4h presencial
Abrimos con dos preguntas en pizarra:
“¿Engelbart o Turing?”
“¿Augmentación o automatización?”
Firmaron el Manifiesto IA² del curso — el público. Era una abstracción.
S08 · sáb 21/11 · 6 h presencial
Cierran con su video póster y respondiendo sin IA al frente. Ahora la abstracción tiene cuerpo:
“¿Quién decidió esto?”, tu Lab L5.
“¿Qué hizo la IA por ti que tú no hiciste?”, la pregunta de hoy.
Ahora firmás el Manifiesto IA² personal — el privado. Lo que valió la pena.
No estás compitiendo con la IA. Estás compitiendo con economistas que saben usar IA bien.
Hoy entendiste la diferencia entre las dos competencias.
Nota
Yo, ___________________________________ (nombre completo), al cierre del curso EC0744 · Seminario de Investigación · MAE · Universidad EAFIT · sáb 21/11 de 2026, firmo este manifiesto personal:
Reconozco la diferencia entre augmentación (Engelbart 1962) y automatización (Turing 1950). Elijo la primera como práctica profesional.
Mi tesis es el primer paper, no el último. El repo público que entregué vivirá al menos seis meses.
La IA no es mi autora. Es mi colaborador junior. Yo soy responsable indelegable de cada decisión científica que firme con mi nombre.
Declararé honestamente el uso de IA en mi tesis, working papers y futuras publicaciones — conforme a (International Committee of Medical Journal Editors, 2023) y (Nature Editorial, 2023).
Reconozco las 4 ilusiones de Messeri-Crockett (profundidad · objetividad · amplitud · comprensión) y me comprometo a auditarlas cuando aparezcan en mi proceso.
Explicaré sin IA lo que presenté hoy: mi propuesta. La augmentación no se transfiere: el juicio es mío.
Firma: ___________________________ Fecha: ______________ Repo: github.com/_____/_____
→ Plantilla completa en materiales/manifiesto-personal-ia2.md · se firma hoy, en el aula.
Cuatro personas entraron a este curso hace dos semanas.
Cuatro economistas salen hoy.
Lo que cambia entre esas dos frases es lo que firmaron.
🎓 Tu propuesta de tesis es el primer paper. 🎓
🎓 No el último. 🎓
EC0744 · Seminario de Investigación · MAE EAFIT · cohorte 2026-2
9–21 de noviembre de 2026
4 economistas · 8 sesiones · 4 hitos + peer review · 5 labs IA² · 4 video pósteres
🎓 Gracias por estas dos semanas. 🎓
Materiales abiertos del curso (CC BY 4.0):
jcmunozmora.github.io/curso_seminario_investigacionNota
Para profundizar después del curso:
Lecturas críticas que no pueden saltarse:
EC0744 · Seminario de Investigación Aplicada Universidad EAFIT · Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno 2026-2