S15

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Formación para la investigación 
Semana 15 - sesión 1
Revisión y mejora de la introducción de la RSL 
Finalizar la redacción de la introducción de una RSL: Objetivo y
Estructura del estudio
Objetivos de la sesión
Identificar las características y estructura de la introducción de la RSL
La introducción de una RSL se escribe al final del proceso de redacción (una vez que se define lo que 
contendrá el documento y cómo se estructurará) para garantizar que no se pase nada por alto.
En la ATI1 entregaste una versión inicial de la introducción de la RSL, que incluía:
• Contexto
• Problema
• Justificación
En esta sesión se revisará y ajustará esa primera versión de la Introducción, incluyendo los dos 
contenidos faltantes:
• Objetivo
• Estructura del estudio
RECUERDA
01
Introducción: 
Estructura y 
características 
La introducción es una de las secciones principales de una RSL.
En esta sección, los lectores pueden averiguar de qué trata la RSL, qué motivó al autor a
llevar a cabo el estudio y por qué el tema de investigación es importante.
La introducción también proporciona información básica relevante y pone el estudio en
contexto, guiando a los lectores a través del resto del manuscrito.
Introducción de la RSL
Debe abordar el objetivo
Contiene citas 
Tiene escritura formal e impersonal
Al afirmar hechos o verdades aceptadas, o describir una situación permanente, se utiliza el 
tiempo presente simple; por ejemplo: “el oro es un metal noble…”
Al describir un resultado en particular o una situación temporal, es preferible utilizar el pasado 
simple y proporcionar la referencia apropiada: “En ese estudio, [1] el oro catalizó la reacción …”
Al abordar un problema que no se haya resuelto o examinado anteriormente puede ser 
conveniente usar el tiempo presente perfecto; por ejemplo:
“Aunque las propiedades del material son bien conocidas, se ha prestado poca atención a …”
“El mecanismo exacto no ha sido reportado antes …”
Introducción de la RSL: Características 
La introducción incluye estas 5 partes:
1. Contexto: definiciones generales y lo que ya se sabe hasta la fecha acerca del tema
a tratar, basado en evidencias, es decir se debe realizar las citaciones en las que se
basa la información.
2. Problema: tendencias o nuevas perspectivas que carecen de una visión
panorámica, discrepancias existentes, vacíos de conocimiento, basado en
evidencias.
3. Justificación: ¿Qué motiva al autor o autores para desarrollar este tema? ¿Cómo
podría utilizarse los resultados de la revisión? ¿Para que la escriben?
4. Objetivo de la RSL: se indica el objetivo de la investigación.
5. Organización del contenido: cómo se organizará el contenido de la revisión
Introducción de la RSL: Estructura
IMPORTANTE:
Revisa y completa la introducción de la RSL para su entrega final en el Trabajo de
Investigación (TI).
02
Pautas para la 
redacción de la 
introducción de 
la RSL
Consejos para redactar una buena introducción
1. Contexto
• Para respaldar las afirmaciones y poner el estudio en contexto, la introducción
debe incluir una síntesis de las publicaciones relevantes y actualizadas en el
campo.
• Es recomendable no incluir información innecesaria y proporcionar solo lo que
ayudará a los lectores a comprender mejor la importancia del tema investigado.
• El uso de frases como “recientemente”, “durante los últimos 10 años” o “desde el
descubrimiento de …” puede ayudar a anclar el contexto en el tiempo.
Consejos para redactar una buena introducción
1. Contexto
• Los autores también pueden ubicar su trabajo dentro de un campo de
investigación específico (por ejemplo, “en el campo biomédico, …” o “los
polímeros conductores han recibido mucha atención porque …”).
• Hay muchas formas de enfatizar la contribución de los autores. Por ejemplo:
“El material A ha recibido mucha atención en los últimos años debido a
sus propiedades ópticas. Sin embargo, su baja estabilidad ha limitado su
uso generalizado. Para abordar este problema, diseñamos un … ”
Consejos para redactar una buena introducción
1. Contexto
Ejemplo (parte 1 de 3):
“Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) es una con muchas aplicaciones prácticas y temas de
investigación activos. En los primeros días de la inteligencia artificial, la disciplina abordó y resolvió
rápidamente problemas que son intelectualmente difíciles para los seres humanos, pero
relativamente sencillos para las computadoras, que pueden describirse mediante una lista de reglas
matemáticas formales. El verdadero desafío para la inteligencia artificial fue resolver las tareas que
son fáciles de realizar para las personas, pero difíciles de describir formalmente: problemas que
resolvemos intuitivamente, que se sienten automáticos, tales como reconocer el habla o rostros en
imágenes, Goodfellow et al., (2016). Esta dicotomía dio lugar a dos enfoques predominantes pero
muy diferentes entre sí: la Inteligencia Artificial simbólica, que está inspirada en la lógica
matemática y se basa en la manipulación de representaciones lingüísticas abstractas, y la
Inteligencia Artificial no simbólica, que se centra en la construcción de modelos matemáticos
predictivos a partir de grandes conjuntos de datos de muestra.”
Consejos para redactar una buena introducción
1. Contexto
Ejemplo (parte 2 de 3):
“El aprendizaje profundo o Deep Learning (DL) es un tipo particular de Inteligencia Artificial no
simbólica, el cual propone un enfoque biológicamente inspirado que aporta el poder de las redes
neuronales profundas al influir en la tarea genérica del aprendizaje por prueba y error, donde su
eficacia se ha demostrado de manera convincente en una amplia variedad de ámbitos, Garnelo et
al., (2016). A pesar de su éxito innegable, varias investigaciones han hecho evidencia de
importantes deficiencias en el aprendizaje profundo contemporáneo (Garnelo et al., 2016; Lake et
al., 2017; Marcus, 2018; P. W. Battaglia et al., 2018; Yann LeCun, Yoshua Bengio, 2015), en
particular: Ineficiencia de datos (alta complejidad de la muestra); poca generalización, dado que las
redes neuronales de hoy son propensas a fallar desastrosamente cuando se exponen a datos fuera
de la distribución en la que fueron entrenadas; o falta de capacidad para razonar en un nivel
abstracto, lo que dificulta la implementación de funciones cognitivas de alto nivel como el
aprendizaje de transferencia, el razonamiento analógico y el razonamiento basado en hipótesis.”
Consejos para redactar una buena introducción
1. Contexto
Ejemplo (parte 3 de 3):
“Considerando estas limitaciones, actualmente está surgiendo una clara dicotomía dentro del área
de la IA. Mientras que el éxito abrumador de las técnicas no-simbólicas como Deep Learning
básicamente ha borrado la mayoría de las objeciones contra la IA, la preocupación pública sobre el
papel que los sistemas inteligentes tendrán en la sociedad ha planteado nuevos interrogantes,
como la necesidad de explicar el comportamiento de tales sistemas y hacerlos comprensibles para
los humanos, particularmente cuando la IA juega un papel fundamental dentro de las
organizaciones (Calegari et al., 2020). En tal sentido, el enfoque general sobre la capacidad de la IA
de explicarse requerirá la adopción extensiva de técnicas simbólicas (posiblemente integradas con
no-simbólicas) para alcanzar sus objetivos principales, como la observabilidad, interpretabilidad,
explicabilidad y responsabilidad (Barredo Arrieta et al., 2020).”
Adaptado de: Negro, P., & Pons, C. (2022). Artificial intelligence techniques based on the integration of symbolic logic and deep
neural networks: A systematic literature review. Inteligencia Artificial, 25(69), 13-41. doi:10.4114/intartif.vol25iss69pp13-41
2. Problema
• Los autores deben asegurarse de describir el problema lo más claramente
posible.
• Los autores deben comenzar discutiendo la situación actual y luego indicar qué
les gustaría lograr, cambiar o estudiar. Enfatiza el contraste entre la situación
actual y la deseada.
•El uso de conectores como “pero”, “sin embargo”, "aunque" o
“desafortunadamente” puede ayudar a enfatizar el contraste entre la situación
actual y la deseada.
Consejos para redactar una buena introducción
Consejos para redactar una buena introducción
“Como resultado de lo anterior, exactamente cuando el enfoque general de la IA está en las 
técnicas no-simbólicas, como las que han hecho que la IA funcione en aplicaciones del mundo real, 
los enfoques simbólicos están comenzando a ser examinados cuidadosamente, dado que esto 
podría hacer que la IA también se adaptara al entendimiento humano (Domingos, 2018). Dado el 
estado actual de las tecnologías de IA, en su mayoría exitosas en escenarios de aplicaciones bien 
delimitados, un problema clave para la ingeniería de sistemas inteligentes es la integración de los 
diversos enforques de IA: en términos de ingeniería de software, no sólo cómo integrar diversas 
tecnologías, sino también cómo preservar la integridad conceptual cuando se combinan enfoques 
altamente heterogéneos, que dan lugar a múltiples abstracciones de diversa naturaleza (Battaglia
et al., 2016).
Adaptado de: Negro, P., & Pons, C. (2022). Artificial intelligence techniques based on the integration of symbolic logic and deep
neural networks: A systematic literature review. Inteligencia Artificial, 25(69), 13-41. doi:10.4114/intartif.vol25iss69pp13-41
2. Problema
Ejemplo:
3. Justificación
• La elección del tema debe, por sí misma, estar justificada por su importancia científica,
técnica, social, económica, etc. (no es obligatorio presentar múltiples justificaciones)
• Es necesario justificar la necesidad práctica de hacer una RSL, por ejemplo: para
resumir y organizar un volumen vasto de literatura o proporcionar una guía selectiva de
esta, si es imposible de analizar en su totalidad; para resumir la investigación realizada
en campos de investigación que tiene un desarrollo rápido; para identificar aportes
importantes pasados por alto; para identificar su impacto en
• La justificación de la revisión implica que no hay revisiones de literatura recientes o
adecuadas que respondan las preguntas de investigación seleccionadas, de tal forma
que la primera tarea antes de realizar una RSL es determinar si ya existen revisiones de
literatura sobre el tópico de interés y si satisfacen los cuestionamientos planteados en
esta investigación. De no ser así, debe declararse su ausencia o describirse sus hallazgos,
limitaciones y vacíos que justifiquen realizar una nueva RSL.
Consejos para redactar una buena introducción
3. Justificación
Ejemplo:
Consejos para redactar una buena introducción
“Las soluciones basadas en esta combinación de enfoques podrían abrir nuevas formas de diseñar
sistemas inteligentes explicables, con capacidades de razonamiento lógico. La creación de un
modelo que combine ambos enfoques podría darnos lo mejor de ambos mundos: sus
representaciones estarían fundamentadas y aprendidas de datos con mínimos antecedentes. Una
arquitectura que combine todas estas características podría dar soporte a las propiedades deseadas
de eficiencia de datos, poder de generalización e interpretabilidad humana (Domingos, 2018). Al
respecto, existe un volumen creciente de publicaciones que han avanzado en ese intento de
integración de enfoques, pero se carece de una visión panorámica de sus logros y desafíos
pendientes, ya que no se dispone de estudios de revisión que sinteticen de manera sistemática sus
resultados.”
Adaptado de: Negro, P., & Pons, C. (2022). Artificial intelligence techniques based on the integration of symbolic logic and deep
neural networks: A systematic literature review. Inteligencia Artificial, 25(69), 13-41. doi:10.4114/intartif.vol25iss69pp13-41
4. Objetivo
• Una forma efectiva de expresar el objetivo del estudio es combinar el
problema con lo que se ha hecho para resolverlo y presentarlo en una sola
oración.
• Considerando que no se busca obtener resultados empíricos con una RSL, hay
muchos verbos que se pueden usar para describir el objetivo de un estudio de
revisión: investigar, estudiar, analizar, identificar, describir, clasificar, etc.
• El objetivo de la investigación está asociado con la formulación de la pregunta
PICO, que se realizará en la segunda unidad del curso, por lo que la redacción del
objetivo no es parte de este avance de la Introducción (ATI1)
Consejos para redactar una buena introducción
4. Objetivo
Ejemplo:
Consejos para redactar una buena introducción
"En la presente revisión, se pretende entender y representar el estado actual de las tecnologías de
Deep Learning potenciadas con sistemas basados en lógica que son realmente utilizables en la
ingeniería de sistemas inteligentes. Por lo tanto, el objetivo de este documento es identificar y
clasificar soluciones y arquitecturas que utilizan técnicas de Inteligencia Artificial aplicada, basadas
en la integración de lógica simbólica y no-simbólica (en particular aprendizaje automático con redes
neuronales artificiales), para proporcionar una visión exhaustiva y organizada de las soluciones
disponibles en la literatura, haciéndolas objeto de una RSL cuidadosamente implementada sobre el
tema.”
Adaptado de: Negro, P., & Pons, C. (2022). Artificial intelligence techniques based on the integration of symbolic logic and deep
neural networks: A systematic literature review. Inteligencia Artificial, 25(69), 13-41. doi:10.4114/intartif.vol25iss69pp13-41
5. Estructura del estudio
• Una buena introducción debe preparar a los lectores para comprender la
organización de la estructura del documento y establecer sus expectativas con
respecto a su contenido.
• Describe en pocas líneas la estructura de la revisión sistemática, incluyendo:
metodología, resultados, discusión, principales desafíos y futuras direcciones de
la investigación sobre el problema abordado.
Consejos para redactar una buena introducción
5. Estructura del estudio
Ejemplo:
Consejos para redactar una buena introducción
"En tal sentido, el documento está organizado de la siguiente manera. La sección
2, Metodología, presenta el método utilizado para la RSL, describiendo los detalles técnicos desde
las preguntas de investigación planteadas hasta las operaciones que conducen a la selección del
material discutido en el documento. La sección 3, Resultados, presenta y organiza los resultados
obtenidos luego del análisis de los trabajos primarios sobre las tecnologías desarrolladas de
acuerdo con una perspectiva basada en modelos híbridos que integran lógica simbólica y no-
simbólica. En la sección 4, Discusión, se plantea la discusión sobre las fuentes y las tecnologías
seleccionadas con una visión general de las tecnologías basadas en Lógica para Deep Learning,
ofreciendo algunos criterios de interpretación sobre el estado de la técnica, perspectivas actuales y
limitaciones. Finalmente, en la sección 5, Conclusiones, se sintetizan los principales hallazgos y las
limitaciones de este estudio de RSL, con una indicación de la dirección de futuros trabajos de
investigación sobre el tema."
Adaptado de: Negro, P., & Pons, C. (2022). Artificial intelligence techniques based on the integration of symbolic logic and deep
neural networks: A systematic literature review. Inteligencia Artificial, 25(69), 13-41. doi:10.4114/intartif.vol25iss69pp13-41
Antes de la 
próxima sesión
Culmina con la redacción de la introducción de la
RSL, que incluya estos cinco contenidos:
• Contexto
• Problema
• Justificación
• Objetivo
• Estructura del estudio
Gracias
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