Tunjos para la IA
Razonamiento, validación e inteligencia artificial en ciencias sociales y humanidades.
Quien investiga con modelos de lenguaje necesita tres cosas que se enseñan por separado o no se enseñan. Saber qué tipo de inferencia hace la máquina y cuál hace el investigador. Saber construir un flujo técnico que deje rastro auditable. Saber validar y responder por el resultado ante una comunidad. El programa integra las tres sobre corpus reales del estudiante.
El principio de diseño es que cada curso se enseña con el método que enseña. El estudiante configura con la máquina, valida, registra la frontera entre ambos y entrega el registro. La evidencia de aprendizaje no es el producto sino el registro de validación. El programa nace de la investigación doctoral Agencia sin imputación y del concepto de prótesis hermenéutica: un sistema en el que la máquina configura, el investigador valida, y la frontera entre ambos es el principio de diseño.
Todos los cursos tienen ocho sesiones en modalidad híbrida, y se adaptan al formato de microcredencial o de educación continua de cada institución: una sesión presencial semanal con participación remota sincrónica y trabajo asincrónico guiado. Quien dicta el programa se presenta en la página del docente.
Por qué el nombre
El nombre viene del tunjo, la pequeña figura de oro o tumbaga que los muiscas del altiplano cundiboyacense ofrecían en lagunas y santuarios para pedir algo y hablar con sus deidadesa. Cada tunjo lleva una escena, un oficio, un gesto; por eso en el Museo del Oro se dice que los tunjos hablan. Un tunjo es un acto hecho con oficio, un mensaje que queda como registro y alguien que lo entrega y responde ante su comunidad.
Hoy muchos le ofrecen el tunjo a la inteligencia artificial: le entregan la pregunta y esperan el favor, como ante una laguna. Este programa propone lo contrario. El tunjo no es lo que se le da a la máquina; es lo que el investigador hace con oficio, deja como registro y por lo que responde. La máquina configura; quien ofrece el tunjo, valida.
El nombre se toma como homenaje a la tradición muisca y a quienes la estudian y la conservan. No designa ningún objeto sagrado de uso restringido ni pretende hablar por los pueblos del altiplano.
Cursos
- Curso 1 · FundamentosValidación del razonamiento con IA en ciencias socialesmaterial completo
Cuando un investigador trabaja con un modelo de lenguaje, ¿qué tipo de razonamiento está haciendo la máquina, cuál está haciendo él, y cuál de los dos puede validarse sin un sujeto que responda?
- Curso 2 · OficioCorpus de textos con procedencia en ciencias socialesmaterial completo
¿Cómo convierte un investigador de humanidades un conjunto disperso de documentos en un corpus con procedencia, reproducible y listo para ser analizado, sin que la máquina decida por él qué entra y qué no?
- Curso 3 · OficioDescripción auditada de imágenes en investigación socialmaterial completo
¿Cómo convierte un investigador cientos de imágenes dispersas en archivos, museos, prensa y plataformas en un corpus descrito, trazable y éticamente manejable, y qué parte de la descripción puede delegar a un modelo multimodal sin perder el juicio?
- Curso 4 · OficioCodificación cualitativa con IA en ciencias socialesmaterial completo
Cuando un modelo de lenguaje propone códigos, categorías o temas sobre un material cualitativo, ¿qué está haciendo, con qué criterio se juzga cada propuesta, cuándo se termina, y quién responde por el libro de códigos resultante?
- Curso 5 · JuicioPatrones estables en datos de las ciencias socialesmaterial completo
Cuando un método computacional encuentra un patrón en textos o imágenes, un grupo, una red, una tendencia, ¿cuándo ese patrón es una hipótesis que vale la pena perseguir y cuándo es un artefacto del método?
- Curso 6 · JuicioValidar y defender investigación social asistida por IAmaterial completo
Cuando el trabajo de configuración ya está hecho, con o sin máquina, ¿qué significa validarlo, con qué criterios, y cómo se escribe un hallazgo de modo que quien lo firma pueda responder por él?
- Curso 7 · JuicioExterioridad y gobernanza de la IA en ciencias socialesmaterial completo
¿Qué excluye, a quién expone y a quién exime un flujo de investigación asistido por modelos, y qué reglas debe darse un investigador, un equipo o una institución para que el uso de IA sea defendible ante quienes estudia y ante quienes lo leen?
Rutas apilables
| Ruta | Cursos | Para quién |
|---|---|---|
| Fundamentos | 1, 6 | Quien ya investiga y quiere criterio, no herramientas |
| Texto | 1, 2, 4, 6 | Sociología, historia, comunicación, derecho |
| Imagen | 1, 3, 4, 6 | Estudios visuales, museos, archivos |
| Computacional | 2, 3, 5 | Quien ya tiene método y quiere escala |
| Programa completo | 1 a 7 y proyecto integrador | Posgrado y grupos de investigación |
Un estudiante puede tomar un curso solo, una ruta, o el programa completo con un proyecto integrador: una investigación propia, pequeña pero completa, ejecutada como prótesis hermenéutica y defendida ante pares.
Por qué es distinto
Los cursos de IA para investigación enseñan a pedirle cosas a la máquina. Los cursos de método cualitativo ignoran la máquina. Los cursos de programación para humanidades enseñan a programar sin preguntar qué se valida. Este programa parte de una tesis filosófica sobre qué puede y qué no puede validar un sistema artificial, y convierte esa tesis en un oficio.
Todo el material es de acceso abierto bajo CC BY-SA 4.0 y está en GitHub. Se elaboró con ayuda de modelos de lenguaje bajo la guía y la responsabilidad del autor: declaración de uso de IA.