Retos metodológicos en la ciencia política computacional: sesgos, reproducibilidad y validación. Los métodos computacionales están transformando la investigación en todos los ámbitos de la ciencia y están impulsando avances significativos en la ciencia política y en nuestra vida cotidiana. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis masivo de datos han ampliado de manera sustancial las posibilidades de investigación, permitiendo abordar empíricamente preguntas previamente inaccesibles y analizar volúmenes de información sin precedentes. Estos avances están reconfigurando la manera en que investigamos, enseñamos y nos relacionamos con nuestros objetos de estudio. Como toda innovación metodológica, estos desarrollos conllevan tanto oportunidades como retos. Técnicas basadas en IA, como NLP, LLMs, RAG, agentes, data augmentation, grafos y modelos multimodales, ofrecen oportunidades evidentes para el análisis del comportamiento político, el discurso público, las políticas públicas y las dinámicas institucionales. Al mismo tiempo, plantean interrogantes fundamentales sobre la validez de los resultados, los sesgos algorítmicos, la reproducibilidad de la investigación y las implicaciones éticas de su aplicación. Además, en las ciencias sociales resulta especialmente relevante considerar las desigualdades que se generan en el acceso a estas tecnologías. Este panel reúne, por un lado, investigaciones que exploran la aplicación y el desarrollo de nuevos métodos que aprovechan los avances en inteligencia artificial y análisis computacional en ciencia política y, por otro, trabajos que reflexionan de manera crítica sobre la dirección y el impacto de estos enfoques en la forma en que producimos conocimiento científico. Se enfatizará la discusión en torno a los retos asociados al uso y la validación de estas metodologías computacionales en diferentes áreas de la ciencia política, buscando identificar buenas prácticas y criterios sólidos para su implementación. El objetivo es conocer y debatir nuevas aproximaciones computacionales para el estudio de la ciencia política, al tiempo que se genera un espacio de reflexión crítica y aprendizaje colectivo. El panel busca compartir experiencias prácticas, discutir buenas prácticas metodológicas, identificar limitaciones y riesgos, y explorar cómo estas herramientas pueden enriquecer el arsenal metodológico de nuestra disciplina.