Registro de participantes Room: Aula Máxima de Ciencias

Bienvenida de las autoridades de la Facultad de Ciencias Room: Aula Máxima de Ciencias

De reconocer patrones a descubrir conocimiento: ¿qué puede aportar realmente la IA a la ciencia? (Fabio González — UNal) Room: Aula Máxima de Ciencias

Escuchar la Tierra con algoritmos: IA, grandes datos y descubrimiento en sismología (Manuel Alberto Flórez Torres — UIS) Room: Aula Máxima de Ciencias

Del detector al fenómeno físico: inteligencia artificial en astropartículas experimentales (Christian Andrés Sarmiento-Cano — UNAB) Room: Aula Máxima de Ciencias

Astronomía en la era de los grandes datos: de observar objetos a descubrir poblaciones (Mario Armando Higuera Garzón — OAN, UNal) Room: Aula Máxima de Ciencias

AstroAI: cuando los algoritmos empiezan a buscar lo inesperado (Juan Rafael Martínez-Galarza — CfA Harvard & Smithsonian) Room: Aula Máxima de Ciencias

IA y la lógica matemática — Carlos Uzcátegui Room: Aula Máxima de Ciencias

Foro:¿Qué puede descubrir una máquina con nosotros? Room: Aula Máxima de Ciencias 1. **¿Cómo están ocurriendo los descubrimientos?** ¿Qué puede encontrar hoy una máquina que antes de la IA era muy difícil o imposible de encontrar? 2. **¿Qué significa descubrir?** ¿Detectar un patrón nuevo equivale a descubrir? ¿Es suficiente predecir correctamente un fenómeno si no comprendemos por qué funciona el modelo? ¿En qué momento una correlación generada por una IA se convierte en conocimiento científico? ¿Puede una máquina generar una hipótesis científicamente interesante o solo explorar de manera eficiente un espacio definido por humanos? 3. **¿Cuál será el papel del investigador humano en el equipo de investigación?** ¿Qué parte del proceso sigue dependiendo esencialmente del investigador: formular la pregunta, seleccionar los datos, interpretar, validar, decidir qué es significativo? ¿Puede la IA sugerir preguntas que el científico no haya imaginado? ¿Qué sucede cuando una máquina produce un resultado inesperado que contradice nuestra intuición? ¿Debemos entender el mecanismo interno del modelo para aceptar un descubrimiento? 4. **¿Cómo validamos los descubrimientos?** ¿Cómo distinguimos un descubrimiento de un artefacto estadístico o de un sesgo aprendido por el modelo? ¿Cómo cambia la idea de reproducibilidad cuando intervienen modelos que evolucionan, servicios comerciales o agentes autónomos? ¿Qué nivel de evidencia deberíamos exigir a una hipótesis generada por IA? ¿Puede la automatización también aumentar la velocidad a la que producimos resultados incorrectos?

Sesión de pósteres Room: Aula Máxima de Ciencias

¿Quién conoce cuando investigamos con máquinas? Ciencia, agencia y juicio científico (Jorge Francisco Maldonado Serrano — UIS) Room: Aula Máxima de Ciencias

¿Cuándo podemos confiar en una IA científica? Sesgo, explicabilidad y supervisión humana (Maritza Liliana Calderón Benavides — UNAB) Room: Aula Máxima de Ciencias

El científico frente a la IA: qué debemos entender para no convertirnos en usuarios ciegos (Raúl Ramos-Pollán — UdeA) Room: Aula Máxima de Ciencias

Humanos y máquinas tomando decisiones: confianza, incentivos y nuevas reglas para la universidad (Luis Alejandro Palacio-García — UIS) Room: Aula Máxima de Ciencias

De la ciencia al ecosistema de IA: capacidades propias, dependencia tecnológica e innovación (Leonardo A. Pachón Contreras — Guane Emerging Technolog) Room: Aula Máxima de Ciencias

¿Qué capacidades necesita Colombia para hacer ciencia en la era de la IA? (César Darío Guerrero Santander — MinCiencias) Room: Aula Máxima de Ciencias

Foro: ¿Qué significa investigar con máquinas y qué exige investigar con ellas? Room: Aula Máxima de Ciencias **Si la IA nos ayuda a buscar bibliografía, escribir código, analizar datos, construir modelos, generar hipótesis y redactar resultados, ¿seguimos hablando simplemente de una herramienta?** 1. **¿Qué cambia en el oficio del investigador?** ¿Qué debe saber realmente un investigador sobre la IA que utiliza? ¿Es suficiente saber formular buenos prompts o necesitamos comprender los modelos, los datos, la incertidumbre y la validación? ¿Qué competencias científicas se vuelven más importantes precisamente porque existe la IA? ¿Qué capacidades corremos el riesgo de perder si delegamos demasiado? ¿Cómo cambia la formación de los estudiantes de pregrado, de maestría y de doctorado? 2. **¿Cómo construimos confianza en la comunidad académica, asumimos responsabilidades y definimos la autoría?** ¿Cuándo podemos confiar en un resultado generado por IA? ¿Quién es responsable cuando una IA introduce un error que pasa inadvertido y termina siendo publicado? ¿Debe declararse explícitamente qué tareas realizó la IA en un trabajo científico? Si una IA genera una hipótesis, escribe parte del código y propone la interpretación, ¿qué significa ser autor? ¿Dónde termina la asistencia y comienza la delegación del juicio científico? ¿Hay decisiones en una investigación que nunca deberíamos delegar a una máquina? 3. **¿Cómo cambia la universidad?** ¿Puede una universidad incorporar IA sin modificar sus currículos, sus formas de evaluación y sus normas de integridad académica? ¿Qué infraestructura debería garantizar institucionalmente: cómputo, modelos, datos, repositorios, capacitación?¿Necesitamos políticas sobre trazabilidad y uso de IA en tesis, artículos y proyectos?¿Quién debe formar a los docentes y a los investigadores? ¿Debería existir una capacidad institucional propia de IA o podemos depender de plataformas comerciales? 4. **¿Cómo abordar la desigualdad de acceso y la soberanía de uso al diseñar una política científica?** ¿La IA democratiza la capacidad de investigar o aumenta las diferencias entre instituciones? ¿Qué ocurre con las universidades que no pueden pagar el acceso a modelos, GPU, datos o servicios especializados?¿Qué significa la soberanía o la autonomía científica cuando los principales modelos pertenecen a unas pocas empresas? ¿Debe el Estado financiar infraestructura de IA compartida para la ciencia? ¿Qué datos y qué conocimiento científico deberían permanecer abiertos? ¿Cómo evitar que nuestros investigadores sean solo consumidores de sistemas desarrollados fuera de la región?

Foro La Voz de los estudiantes Room: Aula Máxima de Ciencias

Cierre y conclusiones Room: Aula Máxima de Ciencias