García-Peñalvo, Francisco José2026-03-122026-03-13F. J. García-Peñalvo, “Automatización con IA,” presentado en la III Jornada de Innovación Docente Interuniversitaria (JIDUCYL) - De la experiencia a la evidencia: hacia la universidad del futuro. Burgos, España, 13 de marzo de 2026. Disponible: https://d66z.short.gy/j2JpNG. doi: 10.5281/zenodo.19008842.https://repositorio.grial.eu/handle/123456789/3296Impartición del taller “Automatización con IA”, en la III Jornada de Innovación Docente Interuniversitaria (JIDUCYL) - De la experiencia a la evidencia: hacia la universidad del futuro, organizada por las cuatro universidades públicas de Castilla y León y celebrada en la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Burgos el 13 de marzo de 2026. Se ofrece una guía práctica para que el profesorado incorpore inteligencia artificial generativa en su rutina con un enfoque de “delegar–controlar–decidir”. El material parte de un marco común de conceptos (IA generativa, LLM, prompting y asistentes) y plantea tres objetivos: aplicar patrones de automatización a tareas habituales, mejorar la calidad del resultado mediante prompting y contexto, y operar con criterios éticos y de privacidad. Tras la introducción, el taller propone un recorrido por las automatizaciones. En “tareas cotidianas”, se muestra cómo usar un asistente para revisar y priorizar el correo, preparar borradores de respuesta, extraer compromisos, proponer acciones y convertirlas en recordatorios o eventos, manteniendo la validación humana antes de ejecutar. Se enfatizan los prompts estructurados (rol, objetivo, restricciones, formato) y el uso de ejemplos para lograr la consistencia. La sección de “preparación de materiales” se aborda mediante dos enfoques complementarios. Con Deep Research se ilustra un flujo para planificar una búsqueda, recopilar y contrastar fuentes externas, sintetizar hallazgos y producir materiales docentes trazables (esquemas, actividades, preguntas de evaluación) con recomendaciones de verificación. Con NotebookLM se trabaja con recursos propios (PDF, guías, artículos, transparencias) para convertir una misma base documental en múltiples salidas: resúmenes, guiones de clase, FAQs, bancos de preguntas, listas de lectura y variantes por nivel, destacando la reutilización y la coherencia interna. La parte de “creación de asistentes” explica el ciclo de vida: definir el propósito y la audiencia, fijar límites y políticas, aportar conocimiento (documentos), diseñar acciones, probar con casos extremos, evaluar y revisar periódicamente. En “integración en herramientas ofimáticas” se presentan escenarios de apoyo en documentos, hojas de cálculo y presentaciones (borradores, reformulación, tablas, gráficos, estructuras de diapositivas) y criterios para decidir cuándo conviene automatizar dentro de la suite y cuándo fuera de ella. Como hilo conductor, se introduce un marco de uso responsable (privacidad del estudiantado, minimización de datos, propiedad intelectual, transparencia y trazabilidad), junto con “puntos de control” para evitar errores: revisión humana, muestreo, contraste con fuentes y recomendación final (“listo para imprimir” vs. “requiere ajustes”).esInteligencia ArtificialInteligencia Artificial GenerativaLLMEducación superiorAutomatizaciónPresentation