Libro de Actas del III Congreso Latinoamericano y del Caribe e Investigación en Educación Superior- LatinSoTL- 2025

212 46 Docentes utilizando iag: una autoetnografía en modo “Academic Survivors” Julio Ernesto Rojas Mesa, juliorojas@usta.edu.co.Luis Felipe Gonzalez Gutierrez, luisgonzalez@usta.edu.co . University of santo Tomás, Bogotá, Colombia. Introducción Los procesos académicos, inmersos ya en gran medida en la era digital han sido impactados de diferentes maneras que han sido poco estudiadas o no lo han sido. Este trabajo se orienta en dicha perspectiva, y hace parte del proyecto de investigación titulado: “Performatividad e inteligencia artificial en programas de doctorado de Perú y Colombia: Una transformación etnográfica”, el cual busca formular rutas comprensivas y performativas de las competencias de inteligencia artificial (IA), en los procesos académicos de dos doctorados, de la Universidad Santo Tomás (Colombia) y uno de la Universidad César Vallejo (Perú). Se considera importante describir las experiencias de interacción que tienen los diferentes actores académicos de procesos de formación doctoral con el uso de la IAG en sus procesos de aprendizaje y de enseñanza. Más aún se considera fundamental, identificar las experiencias de interacción de los investigadores que pretenden analizar la investigación de los actores educativos. En consecuencia, la primera etapa del estudio ha iniciado por retroceder la discusión a un punto que los investigadores consideran “el punto cero”, es decir, el lugar de posicionamiento del investigador para pensar y hacer investigación antes de utilizar la tecnología como soporte (Anderson & Rainie, 2025). Esta es la principal razón del método autoetnográfico seleccionado, y significa la necesidad de reconstruir una postura crítica y ética para construir una interacción con la IAG (Mühlhoff, 2025). A partir de una reflexión antropológica de la relación entre seres humanos y agentes no humanos, se analiza cómo se construye un espacio de interacción que puede desembocar en diferentes lugares de enunciación del conocimiento, del manejo de los datos y de la definición de autoría en y de la investigación (Earp et al., 2025). Este problema es particularmente crítico en los ciclos de formación en maestría y doctorado, en los cuales los estudiantes deben construir un proceso de transformación que los promociona desde un escenario de usuarios del conocimiento a otro en el que se convierten en constructores de conocimiento especializado y enmarcado en representaciones de Ciencia, Tecnología e Innovación (Castillo Bustos et al., 2023; Luis et al., 2020).