Seis tareas cortas

Usos de la IA en Investigación Académica — Clase 2, jueves 01-10-2026

La primera la hacemos juntos en clase. Las otras cinco son el menú de la semana: elige al menos dos y llega el 8 de octubre con un caso donde te sirvió y uno donde falló.

Todos los prompts están para copiar y pegar. Cámbialos: son un punto de partida, no una receta.

1. La cita que no existe EN CLASE

La tarea más corta y probablemente la más importante. La hacemos juntos, al final del primer bloque.

Primero, pídele las referencias

Dame cinco artículos académicos revisados por pares sobre [TU TEMA DE TESIS].
Para cada uno: autores, año, título, revista y DOI.

Ahora, hazlo verificar

Verifica uno por uno que cada DOI resuelve a un artículo real y que
los metadatos coinciden con lo que me dijiste. Usa una fuente
independiente, no tu memoria. Dime explícitamente cuáles no pudiste
confirmar.

Contrasta tú mismo un par en doi.org o Crossref. Toma treinta segundos.

Lo que enseña: el modo de falla más conocido, encontrado por ti en cinco minutos. Fíjate sobre todo en el tono: las referencias inventadas vienen con la misma seguridad que las reales. No hay ninguna señal en el texto que te avise. La señal tiene que venir de afuera, y la tienes que pedir tú.

2. Diez eventos en tu calendario EN CASA

Hasta ahora el agente miró una carpeta. Esto es lo primero que hace fuera de tu computador.

Antes: activar el conector

En la aplicación, en la configuración de conectores, autoriza Google Calendar con la cuenta que uses de verdad. Te va a pedir permiso en el navegador.

El prompt

Lee el programa del curso en
https://naimbro.github.io/teaching/2026_programa_ai_research.html

Agenda en mi Google Calendar diez eventos:
- las cinco sesiones del módulo, con su fecha, hora de inicio y término reales
- cinco bloques de dos horas para leer, uno antes de cada sesión

Ponle a cada evento un título que empiece con "[AI in Research]" para que
pueda encontrarlos todos después. Antes de crear nada, muéstrame la lista
completa y espera a que yo apruebe.

Revisa la lista antes de aprobar. Compárala contra el programa: las cinco fechas están ahí y son verificables. Si inventó una, la acabas de atrapar.

Y ahora deshaz

Borra todos los eventos cuyo título empiece con "[AI in Research]".
Muéstrame cuáles vas a borrar antes de hacerlo.

Lo que enseña: que el agente actúa sobre servicios reales, y que por eso el prefijo en el título no era un capricho. Marcar lo que un agente crea es lo que te permite revertirlo después. En un calendario da lo mismo; en tus datos de tesis, no.

3. Mandar un correo EN CASA

Solo a ti mismo o al profesor. Nunca a un tercero en un ejercicio. Un correo enviado no se puede deshacer, y el destinatario no sabe que fue una práctica.

El prompt

Escríbeme un correo dirigido a mí mismo con el asunto
"Prueba: resumen de la clase del 1 de octubre".

En el cuerpo, tres párrafos cortos: qué es un agente, en qué se diferencia
de un chatbot, y una cosa que quiero probar esta semana con mi propia
investigación.

Muéstrame el borrador completo. No lo envíes hasta que yo te diga.

Lo que enseña: la frontera entre leer y actuar. Leer una carpeta es reversible; enviar un correo, no. Fíjate en que el prompt separa explícitamente redactar de enviar — esa separación la pones tú, y conviene que sea un reflejo.

4. Bajar artículos de Event Registry EN CASA

Event Registry es una base global de eventos de prensa. Acá el agente tiene que leer documentación que no conoce, conseguir credenciales y escribir el código que las usa.

Necesitas una API key. Es gratis, pero hay que registrarse en eventregistry.org. El plan libre solo cubre los últimos 30 días de contenido y tiene un tope de operaciones. Regístrate antes de empezar.

Y no pegues tu key en el prompt. Guárdala en un archivo .env y dile al agente que la lea de ahí. Una clave pegada en un chat queda en el historial.

El prompt

Quiero bajar artículos de prensa desde Event Registry sobre [TU TEMA],
de los últimos 30 días.

Mi API key está en un archivo .env de esta carpeta, en la variable
EVENTREGISTRY_API_KEY. Léela de ahí y nunca la imprimas en pantalla.

Antes de escribir código: lee la documentación de la API y explícame
en cinco líneas cómo funciona una consulta, qué es un "concept URI"
y qué límites tiene el plan gratuito.

Después escribe un script que baje hasta 200 artículos y los guarde en
un CSV con fecha, título, medio, país y URL. Córrelo y dime cuántas
filas quedaron.

Lo que enseña: el agente maneja la cadena completa — documentación, credenciales, código, ejecución, resultado. Y que pedirle la explicación antes del código te deja en condiciones de juzgar si lo que hizo tiene sentido.

5. De PDFs a una tabla EN CASA

Junta tres o cuatro papers que estés leyendo en una carpeta y ábrela con el agente.

El prompt

Esta carpeta tiene varios papers en PDF. Hazme una tabla con una fila
por paper y estas columnas: autores, año, pregunta de investigación,
datos, método, hallazgo principal, y una limitación que los propios
autores reconozcan.

Regla estricta: si no puedes determinar algo leyendo el paper, escribe
"?" en esa celda. No completes con lo que te parezca probable.

Guarda la tabla como revision.md en esta carpeta.

Después, elige una fila y verifícala contra el PDF. Ojo especialmente con la columna de limitaciones: es la que más se inventa, porque suena plausible.

Lo que enseña: la regla del ?. Un agente al que no le das permiso explícito para decir «no sé» va a rellenar el hueco. Dárselo cambia la calidad de todo lo que entrega.

6. Que te escriba una herramienta, no una respuesta EN CASA

Las cinco tareas anteriores piden un resultado. Esta pide un instrumento, y es la que más rinde a la larga.

El prompt

Tengo una carpeta con PDFs de papers con nombres inútiles
(1-s2.0-xxx.pdf, descarga(3).pdf).

Escríbeme un script que lea cada PDF, extraiga autor y año, y lo renombre
como apellido_año_palabraclave.pdf.

Requisitos:
- que no borre ni sobrescriba nada: si no puede determinar el autor,
  deja el archivo como está y lo reporta al final
- que primero me muestre qué cambios haría, sin hacerlos, y solo
  renombre cuando yo se lo confirme
- comentado en español, para que yo pueda modificarlo después

Escríbelo, córrelo en modo de prueba y muéstrame el resultado.

Lo que enseña: la diferencia entre pedir un output y construir algo que reutilizas. El script queda tuyo y funciona la semana que viene sin volver a pedir nada. Fíjate además en los dos requisitos de seguridad — no destruir, y mostrar antes de hacer: esos son tuyos, no del agente. Si no los pides, no aparecen.

Lo que se repite en las seis

Muéstrame antes de hacer. Está en casi todos los prompts. Es la costumbre más barata y la que más problemas evita.
Dale permiso para no saber. El ?, el «dime cuáles no pudiste confirmar». Sin eso, rellena.
Pide la verificación por separado. Nunca viene sola.
Marca lo que el agente crea — un prefijo, una carpeta aparte, un commit — para poder revertirlo.

Para el 8 de octubre: haz al menos dos de las tareas 2 a 6 con material tuyo de verdad, y llega con un caso donde te sirvió y uno donde falló. El que falló es el que vamos a discutir.