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Sinergias y desafíos en la era de la inteligencia artificial

Juan Crescenciano Cruz-Victoria* iD

Programa Académico de Ingeniería Mecatrónica, Universidad Politécnica de Tlaxcala. Avenida Universidad Politécnica No. 1, San Pedro Xalcaltzinco. Tepeyanco, Tlaxcala, 90180, México. *juancrescenciano.cruz@uptlax.edu.mx

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Editado por:

Dr. Jesús Muñoz-Rojas (Instituto de Ciencias, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla).

Recibido: 1 de noviembre 2025. Aceptado: 25 de noviembre 2025. Fecha de publicación: 26 noviembre 2025

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Referencia: V

RESUMEN

La inteligencia artificial está redefiniendo la colaboración tradicional entre academia e industria, transitando de un modelo lineal a una dinámica de "doble hélice" de co-evolución e innovación compartida. Los avances recientes, desde la arquitectura Transformer hasta las iniciativas de código abierto, democratizan el conocimiento y aceleran el desarrollo tecnológico. Asimismo, los desafíos críticos —desde la ética hasta la brecha de habilidades— deben abordarse para consolidar un ecosistema robusto. Este número especial presenta tres investigaciones que ilustran este panorama: un asesor académico digital basado en IA generativa, la aplicación de redes neuronales en robótica industrial y la optimización de algoritmos para la biosorción de metales tóxicos.

Palabras clave: Colaboración Academia-Industria; Inteligencia Artificial; Innovación.

ABSTRACT

Artificial intelligence is redefining the traditional collaboration between academia and industry, shifting from a linear model to a "double helix" dynamic of co-evolution and shared innovation. Recent advances, from the Transformer architecture to open-source initiatives, democratize knowledge and accelerate technological development. Likewise, critical challenges—ranging from ethics to the skills gap—must be addressed to consolidate a robust ecosystem. This special issue presents three investigations illustrating this landscape: a generative AI-based digital academic advisor, the application of neural networks in industrial robotics, and the optimization of algorithms for toxic metal biosorption.

Palabras clave: Academia-Industry Collaboration; Artificial Intelligence; Innovation.