Cómo funciona el programa.
Una beca de seis meses para investigadores y estudiantes argentinos, con modalidades full-time y part-time.
Descripción general
AISAR es un programa diseñado para apoyar a investigadores académicos argentinos en la adopción de líneas de investigación en AI Safety, a la vez que brinda a estudiantes talentosos la oportunidad de incursionar en este mismo campo. Cada becario trabaja en un proyecto de investigación en un tema específico de AI Safety durante 6 meses, eligiendo entre las modalidades full-time y part-time. Los becarios reciben mentoría de un profesor o investigador de Argentina. El programa también cuenta con un fondo para cómputo destinado a correr experimentos, y seminarios con investigadores internacionales que trabajan en temas de AI Safety.
En la edición 2025, el programa se enmarcó en la Universidad de Buenos Aires (UBA), supervisado por la Secretaría de Investigación del Instituto UBA-CONICET de Ciencias de la Computación (ICC).
Perfil de los becarios
Buscamos estudiantes avanzados o recientemente graduados de las carreras de Licenciatura en Ciencias de la Computación o Licenciatura en Ciencia de Datos de Exactas-UBA.
Serán consideradas positivamente las siguientes características:
- Sólida formación académica que evidencie un profundo conocimiento en su área de estudio en relación a la temática de la beca.
- Experiencia previa o marcado interés en participar en proyectos de investigación vinculados a la Inteligencia Artificial (IA) y/o el Aprendizaje Automático.
- Capacidad para comprender e incorporar rápidamente conceptos técnicos avanzados del estado del arte en IA.
- Conocimientos previos o fuerte motivación por contribuir a AI Safety, en particular a la mitigación de riesgos catastróficos asociados con el desarrollo y despliegue de sistemas de IA autónomos avanzados.
- Demostrar fortalezas técnicas en disciplinas de las Cs. de la Computación o Cs. de Datos que, con la orientación adecuada, puedan contribuir a la investigación o el desarrollo de enfoques orientados a la reducción de riesgos en sistemas de IA.
- Tener un manejo de inglés adecuado para la lectura de artículos académicos y para participar de seminarios con investigadores internacionales en AI Safety.
- Disponibilidad y compromiso para sostener la modalidad elegida, full-time (~40 horas/semana) o part-time (~20 horas/semana), durante los 6 meses del programa.
Si bien el perfil está orientado principalmente a estudiantes avanzados o graduados recientes en carreras de Computación, Inteligencia Artificial, o Datos, también estamos abiertos a considerar otras disciplinas afines en casos excepcionales. Si este es tu caso, te pedimos que incluyas una nota contándonos por qué creés que tu perfil es adecuado para esta convocatoria.
Temas de investigación
Los temas de cada proyecto de investigación los propone cada potencial mentor y se refinan con los organizadores de AISAR antes del proceso de selección de becarios, asegurando la alineación con el campo de AI Safety. Nuestra visión es que la investigación debería mejorar nuestra capacidad de entender, predecir o reducir riesgos específicamente introducidos o amplificados por sistemas de IA. Esto incluye tanto el estudio de sistemas de IA como la investigación en áreas donde la IA introduce nuevos riesgos.
Algunas agendas de investigación en AI Safety son:
- Interpretabilidad. Desarrollo de métodos para entender y explicar el comportamiento interno y externo de los modelos de IA: ingeniería inversa de su arquitectura, análisis de metas o valores implícitos, evaluación de la fidelidad de sus procesos de razonamiento, estudio de sus sesgos inductivos.
- Evaluaciones. Pruebas sistemáticas, tanto conductuales como mecanísticas, para detectar capacidades peligrosas, propensiones dañinas y la robustez de las medidas de seguridad, creando "puertas" basadas en evidencia que determinen si y cómo un modelo puede escalarse o desplegarse.
- Supervisión y control escalable. Técnicas como la descomposición de tareas, supervisión de procesos, debate, amplificación iterada y "evaluaciones de control" adversarias que permiten a los humanos (o a IAs más débiles) monitorear y restringir modelos mucho más capaces.
- Gobernanza. Políticas, regulaciones, instituciones y mecanismos técnicos y de coordinación para evitar o morigerar dinámicas dañinas en el desarrollo de IA avanzada (trampas multipolares, maldición unilateralista, proliferación de capacidades peligrosas).
- Agencia de la IA. Teoría matemática de la agencia, optimización, corregibilidad y toma de decisiones embebida, para sustentar las estrategias de alineamiento en principios válidos incluso para agentes radicalmente superhumanos.
- IA segura por diseño. Sistemas de IA diseñados para operar de manera segura, con garantías formales y verificables de que evitarán resultados perjudiciales.
También se tendrá como referencia las agendas y proyectos de AI Safety definidos en otros programas o instituciones de financiamiento:
Preguntas frecuentes
Los becarios reciben un estipendio mensual basado en su modalidad: $1.600 USD/mes para becarios full-time (~40 horas/semana) y $800 USD/mes para becarios part-time (~20 horas/semana), durante los 6 meses del programa.
Los becarios cuentan con un fondo mensual para gastos de compute: $1.000 USD/mes para full-time y $500 USD/mes para part-time, reflejando la mayor capacidad de los becarios full-time para correr experimentos. Como referencia, en 2025 estos fondos se destinaron aproximadamente a APIs de IA y suscripciones (~66%), cómputo de GPU (~19%), y herramientas de desarrollo y otros (~15%).
Los mentores reciben $50 USD/hora durante los 6 meses del programa, con un compromiso de entre 2 y 8 horas semanales según su nivel de involucramiento. El mínimo de 2 horas semanales cubre la supervisión directa del proyecto: reuniones con el becario y feedback sobre el avance de la investigación. Los mentores con mayor compromiso dedican horas adicionales a su propio desarrollo en AI Safety: lectura de literatura, asistencia a seminarios, escritura de propuestas de investigación y financiamiento, y colaboración con los Research Advisors.
El equipo del programa incluye dos roles clave de acompañamiento:
- Research Advisors: trabajan con los mentores para definir y refinar sus agendas de investigación en AI Safety, los conectan con investigadores internacionales del área, dan feedback en propuestas de financiamiento, y los acompañan en su crecimiento como líderes de investigación.
- Research Managers: tienen reuniones semanales con los becarios y reuniones bisemanales con los mentores, y coordinan el grupo de lectura semanal del programa.
El programa tiene una duración de 6 meses.
Los becarios eligen entre dos modalidades: full-time (~40 horas/semana) o part-time (~20 horas/semana). Apuntamos a que aproximadamente la mitad participe en cada modalidad, según la disponibilidad y la situación académica de cada postulante. La modalidad part-time está diseñada para que estudiantes activos puedan compaginar el programa con sus cursadas, e incluso usar el proyecto como tesis. La modalidad full-time está pensada para graduados recientes y otros que puedan dedicarse exclusivamente al programa.
Las fechas exactas para la edición 2026 se anunciarán próximamente. Como referencia, la estructura del programa contempla:
- Apertura y cierre de postulaciones (~2 semanas).
- Proceso de selección de becarios (~1 mes).
- Notificación de aceptación e inicio del programa.
- Mes 1: entrega del plan de investigación.
- Mes 3: entrega del informe de medio término.
- Mes 6: workshop final con presentaciones de los becarios y entrega del informe final.
El número de becarios para la edición 2026 dependerá del financiamiento confirmado, con un máximo de 16. Como referencia, en 2025 seleccionamos 6 becarios entre 51 postulantes (12% de aceptación). El proceso se basa en:
- Análisis del CV y carta de presentación: grado de avance en la carrera, promedio (sin aplazos y sin CBC), experiencias previas laborales o de investigación, conocimiento de Machine Learning, conocimiento de agendas de AI Safety, conocimiento de inglés, premios recibidos.
- Examen remoto de programación en Python (90 minutos).
- Examen remoto de lectura de papers de AI Safety (120 minutos).
- Entrevista con los organizadores del programa (en caso de pasar un primer filtro).
- Proceso de matching entre becarios y mentores (en caso de pasar a la ronda final).
Durante el programa, se llevan a cabo los siguientes eventos:
- Reunión de inicio del programa.
- Actividades de integración y networking.
- Reuniones de seguimiento de proyectos con mentores y research managers.
- Seminarios con investigadores internacionales.
- Seminario sobre formas de financiar proyectos de AI Safety (LTFF, Coefficient Giving).
- Workshop interno con presentaciones de los becarios.
- Presentación final de los resultados.
En el marco del programa, se solicita a los becarios:
- Completar dentro del primer mes un plan de investigación tentativo para el proyecto.
- Completar dentro del primer mes el curso de AI Safety Fundamentals de Blue Dot.
- Entregar un informe de avance al medio término.
- Realizar una presentación final en un workshop interno del programa, mostrando los resultados obtenidos para el proyecto.
- Entregar un informe al final del programa.
No, no hace falta tener un proyecto pensado para presentarse.