La expansión sostenida de la producción científica ha convertido la identificación, organización y síntesis de literatura en un problema de escala. En campos con miles o decenas de miles de registros, la lectura manual exhaustiva deja de ser suficiente para construir una visión amplia, trazable y actualizada del conocimiento disponible.
El curso propone una formación aplicada para integrar el rigor metodológico de las revisiones de literatura con técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático. El énfasis no estará en reemplazar el juicio experto, sino en desplazarlo hacia tareas de diseño, supervisión, interpretación y validación de resultados computacionales.
La propuesta resulta especialmente pertinente para estudiantes de posgrado, quienes deben delimitar problemas de investigación, construir estados del conocimiento, identificar tendencias y vacíos, y documentar procedimientos reproducibles. Los ejemplos y ejercicios podrán contextualizarse en ciencias marinas, costeras, ambientales y áreas relacionadas con las líneas de investigación de los participantes.