Investigar con máquinas: la inteligencia artificial y el futuro de la ciencia en la universidad

Facultad de Ciencias · Universidad Industrial de Santander · Bucaramanga, Colombia

Modalidad mixta — Sesión virtual: 2 de octubre de 2026 · Jornadas presenciales: 15 y 16 de octubre de 2026

El evento

La Facultad de Ciencias de la UIS organiza Investigar con máquinas, un encuentro transdisciplinario para examinar el impacto de la IA generativa en la investigación científica y en la formación de investigadores. 

Durante dos días y medio, organizados en tres bloques, investigadores, docentes y estudiantes pondrán a prueba las herramientas, debatirán sus alcances y reflexionarán sobre las oportunidades, los riesgos y los desafíos éticos de hacer ciencia con IA en las ciencias básicas.

¿Qué significa hacer ciencia con inteligencia artificial? En torno a esta pregunta, nuestra facultad se reúne para explorar cómo la IA generativa está transformando los procesos de descubrimiento, la enseñanza universitaria y la manera misma en que se produce y se valida el conocimiento. A partir de la práctica directa, la discusión abierta y la reflexión crítica, el evento busca construir una visión compartida sobre el papel de estas tecnologías en la Biología, la Química, la Matemática y la Física, atendiendo tanto a sus posibilidades como a sus límites y a las condiciones para una adopción responsable en una universidad pública del Sur Global.

Informaciones claves

Registro y costos

• Los cupos son limitados y todos los participantes deben registrarse. El comité organizador local confirmará la aceptación del/de la  aspirante registrada
• Se les dará preferencia en la aceptación a quienes contribuyan con un póster en el cual describan el uso de la IA en su tema de investigación
• Los miembros de la comunidad UIS están exentos del pago de matrícula, pero deben registrarse y contar con la aceptación del Comité Organizador Local
• El costo de la matrícula para los aspirantes externos, registrados y aceptados por el Comité Organizador Local es de $100.000 

Fechas importantes

• Los resúmenes de los pósteres y los registros se aceptarán hasta el 21 de septiembre
• Las aceptaciones se informarán el 28 de septiembre
• Las matrículas podrán pagarse hasta el 1 de octubre.

Estructura: dos días y medio, en tres bloques: 
Practicar, discutir y reflexionar.

• 2 de octubre · Virtual · Media jornada — Práctica. Las personas participantes exploran las herramientas y alcanzan una base común antes de los debates presenciales. 
• 15 de octubre · Presencial — Descubrimiento. La IA como nueva herramienta para el descubrimiento científico a través de las distintas disciplinas científicas.
• 16 de octubre · Presencial — Reflexión. Ética, capacidades y gobernanza.

Objetivos

• Discutir el impacto de la inteligencia artificial, en especial de la IA generativa, en los procesos de investigación científica y en la formación de investigadores.
• Identificar oportunidades, riesgos y desafíos éticos asociados a la integración de herramientas de IA en la generación de conocimiento y en la educación universitaria.
• Propiciar espacios de diálogo transdisciplinario entre investigadores, docentes y estudiantes para construir una visión compartida del papel de la IA en las ciencias básicas.
• Promover la alfabetización crítica en IA, el desarrollo profesional continuo y el uso estratégico de estas tecnologías en la Facultad de Ciencias.

Ejes temáticos

• La IA en la investigación en ciencias básicas: posibilidades y límites. Modelos generativos, aprendizaje profundo y aplicaciones específicas en Biología, Química, Matemática y Física.
• Transformar la I+D con socios de IA.
  • ¿Qué papel comienza a desempeñar la IA en la generación de hipótesis, el diseño experimental, la medición y la validación de hipótesis?
  • ¿Qué impacto tendrá la «agentificación» —el auge de los agentes autónomos de IA— en los descubrimientos científicos?
• Transformar la docencia universitaria con IA.
  • Nuevas competencias, riesgos de dependencia tecnológica y el papel del docente.
  • Diseño de entornos de aprendizaje asistidos por IA y adaptación curricular.
  • ¿Cómo formar investigadores capaces de seguir el ritmo acelerado de la IA?
• Epistemología y ética de la ciencia aumentada.
  • ¿Qué significa investigar con IA? Autoría, juicio científico, sesgos, autonomía y creatividad.
  • El lugar del pensamiento crítico, la intuición y el razonamiento abductivo frente a los algoritmos.
• Desigualdades en el acceso a la IA y gobernanza del conocimiento en el Sur Global.
  • Infraestructura, software, datos y capacidades humanas para integrar la IA en las instituciones.
  • Políticas institucionales para una adopción responsable, equitativa y abierta.
• Proyecciones de futuro: ¿cómo será la ciencia dentro de cinco años?
  • Escenarios de investigación semiautónoma o autónoma.
  • Posibles trayectorias para la ciencia abierta, la economía del conocimiento y el papel de las universidades públicas. 

Conferencistas invitados

El encuentro contará con la participación de destacadas voces de la academia, la industria y la sociedad civil:

• Rafael Martínez-Galarza Center for Astrophysics | Harvard & Smithsonian · Cambridge, EE. UU.
• Raúl Ramos-Pollán Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia
• Fabio González Universidad Nacional de Colombia, Colombia (TBC)
• Leonardo Pachón Guane Emerging Technologies, Colombia
• Carolina Botero Cabrera Fundación Karisma, Bogotá, Colombia (TBC)
• Carlos Sandoval-Usme Universidad Nacional de Colombia, Colombia

Comité Científico

• Rafael Martínez-Galarza Centre for Astrophysics | Harvard & Smithsonian, EE. UU.
• Fabio Martínez, Universidad Industrial de Santander, Colombia.
• José Ocariz, Université de Paris, Francia.
• Leonardo Pachón Guane, Emerging Technologies · Colombia
• Raúl Ramos-Pollán Universidad de Antioquia, Colombia
• Camila Rangel-Smith, Turing Institute, Reino Unido. 
• Arnold Romero Universidad Industrial de Santander, Colombia
• Camilo Ruiz, Universidad de Salamanca, España.
• Christian Sarmiento Cano Universidad Autónoma de Bucaramanga, Colombia
• Mauricio Suárez-Durán Universidad de La Costa, Colombia
• David Sierra-Porta Universidad Tecnológica de Bolívar, Colombia
• Alex Tapia Casanova Universidad de Medellín, Colombia
• Carlos Uzcátegui. Universidad Industrial de Santander, Colombia.
• Manuel Vielma EPisteme Tech España

Comité Organizador Local

• Gilberto Arenas Díaz
• Luz Nayibe Garzón Gutiérrez
• Andres Felipe Castaño González
• Ronald Eduardo Paternina Salguedo
• Julio Roberto Pinzón Joya
• Luis A. Núñez 

Talleres pre encuentro

Taller · OpenEvolve: descubrimiento de algoritmos con evolución guiada por IA

2 de octubre · Sesión virtual · Bloque práctico, R. Ramos Pollan (Univ Antioquia)

OpenEvolve es un agente de codificación evolutiva de código abierto, inspirado en AlphaEvolve de Google DeepMind. Combina grandes modelos de lenguaje (LLM) con algoritmos evolutivos para hacer evolucionar programas completos: a partir de una solución inicial y de una función que mide su desempeño, el sistema propone variantes de código con un LLM, las evalúa automáticamente y selecciona las mejores, repitiendo el ciclo hasta descubrir soluciones cada vez más eficientes —y en ocasiones novedosas— con mínima intervención humana.

Para la investigación científica, esto abre una vía concreta hacia el descubrimiento automatizado: optimizar algoritmos numéricos, explorar el espacio de posibles soluciones a un problema y proponer construcciones matemáticas o diseños experimentales que superen a los concebidos a mano. En este taller conoceremos su lógica y lo pondremos a funcionar sobre un caso práctico.

En el taller:

• Comprender el bucle evolutivo: población de programas, mutación con LLM, evaluación y selección.
• Definir un problema y su función de evaluación (fitness).
• Ejecutar OpenEvolve en un ejemplo y analizar las soluciones que surgen.
• Discutir alcances, límites, costos computacionales y buenas prácticas para su uso en investigación.

Taller · Agentes para el descubrimiento en ciencia

2 de octubre · Sesión virtual · Bloque práctico — Dicta: Rafael Martínez-Galarza (Center for Astrophysics | Harvard & Smithsonian)

Los agentes de IA son sistemas construidos sobre grandes modelos de lenguaje que no se limitan a responder: planifican, razonan, usan herramientas (ejecutar código, consultar bases de datos y literatura, manejar instrumentos o simulaciones) y actúan en ciclos, evaluando sus propios resultados para decidir el siguiente paso. Este taller explora cómo pasar de un asistente que da respuestas a un colaborador capaz de realizar tareas de investigación de varios pasos.

Veremos cómo estos agentes pueden intervenir a lo largo del ciclo científico —revisar la literatura, generar y refinar hipótesis, diseñar y ejecutar análisis, interpretar datos e iterar— y qué significa la agentificación para el descubrimiento en las ciencias básicas. A partir de ejemplos aplicados, discutiremos tanto su potencial como sus límites de confiabilidad y el papel que conserva el investigador.

En el taller:

• Anatomía de un agente: planificación, herramientas, memoria y evaluación.
• Agentes aplicados a un problema científico real: del dato a la interpretación.
• Construir o ejecutar un agente de descubrimiento sencillo y observar su comportamiento.
• Verificación, reproducibilidad, límites de la autonomía y criterio humano en la investigación asistida por agentes.