Uso Responsable de la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA)
está transformando la forma en que se produce y se gestiona el conocimiento en el ámbito académico. Herramientas basadas en IA pueden ayudar a redactar textos, resumir artículos, analizar grandes volúmenes de datos y mejorar la productividad investigativa. No obstante, su uso requiere responsabilidad.
Es importante reconocer que, aunque la IA puede facilitar muchas tareas, no reemplaza el pensamiento crítico, la ética ni la rigurosidad científica. Usarla sin criterio puede llevar a problemas como el plagio, la falta de transparencia o la dependencia tecnológica. Por eso, es clave que los investigadores comprendan cómo y cuándo usarla, citando adecuadamente sus aportes y validando siempre la información generada.
¿Que es la herramiente IA conversacional?
Una herramienta de IA conversacional es un programa diseñado para interactuar con personas mediante lenguaje natural, simulando una conversación humana
Ejemplos
ChatGPT (de OpenAI): responde preguntas, redacta textos, traduce, programa y mucho más.
• Copilot (de Microsoft): ayuda especialmente en tareas de programación y trabajo con herramientas como Word o Excel.
• Bard (de Google, ahora llamado Gemini): combina la búsqueda con IA para dar respuestas informativas y creativas.
• Otros: Claude (Anthropic), Mistral, Perplexity AI, etc.
Como funcionan en general
Estas herramientas se basan en lo que se conoce como IA generativa y procesamiento del lenguaje natural (PLN). En términos simples:
• IA generativa: permite crear texto, código, imágenes, etc., a partir de una instrucción o pregunta.
• PLN: es la capacidad de una máquina para entender, interpretar y generar lenguaje humano.
• Están entrenadas con grandes cantidades de información (libros, artículos, sitios web) y aprenden patrones para dar respuestas relevantes.
McKinsey & Company. (2023). What is Generative AI?
https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai
2. Wikipedia. (2024). Microsoft Copilot.
https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Copilot
3. GeeksforGeeks. (2024). Google Bard vs ChatGPT vs Copilot.
https://www.geeksforgeeks.org/artificial-intelligence/google-bard-vs-chatgpt-vs-copilot
4. Sprinklr. (2023). ChatGPT vs Conversational AI.
https://www.sprinklr.com/blog/chatgpt-conversational-ai
5. arXiv. (2023). GPT-4 Technical Report.
https://arxiv.org/abs/2304.09103
¿Que ayuda puede ofrecer la IA en una investigacion?
-Busqueda de informacion:
• Ayuda a encontrar fuentes relevantes rápidamente.
• Resume artículos científicos o textos largos.
• Sugiere palabras clave o temas relacionados.
-organizacion de Ideas
• Genera esquemas o mapas conceptuales.
• Sugiere cómo estructurar el trabajo (introducción, desarrollo, conclusión).
• Ayuda a formular preguntas de investigación o hipótesis.
Redaccion y edicion
• Sugiere frases más claras o formales.
• Corrige errores de gramática y estilo.
• Traduce textos o los reescribe en otro tono.
Analisis de datos
• Aplica modelos estadísticos simples o avanzados (con ayuda humana).
• Interpreta resultados y genera gráficos.
• Automatiza tareas repetitivas con datos (ordenar, comparar, agrupar).
Citas y referencias
• Genera bibliografías en formato APA, MLA o IEEE.
• Organiza tus fuentes.
• Verifica si una fuente es confiable o académica.
Cabe recalcar que la IA nos ofrece varios tipos de ayuda en una investigacion academica, desde la preparacion hasta la redaccion final
Sobre todo mencionar que “LA IA NO REEMPLAZA LA VALIDACION ACADEMICA”
1. ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666990024000120
2. Cornell University – Office of the Vice President for Research and Innovation
https://research-and-innovation.cornell.edu/generative-ai-in-academic-research
3. Nature – Encuesta sobre el uso de IA en la investigación
https://www.nature.com/articles/d41586-025-01463-8
4. arXiv – César França (2023)
https://arxiv.org/abs/2307.10265
5. PMC (NIH) – Uso ético de IA en redacción científica
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10636627
Limites o riesgos del uso de la IA
1. Falsedad o invención de datos (alucinaciones)
• La IA puede generar contenido que suena confiable pero es falso: citas inexistentes, datos inventados o combinaciones irreales.
2. Plagio o falta de autoría clara
• Si se usa IA para redactar sin citarla, puede considerarse plagio.
• No siempre es claro quién es el “autor” del texto cuando interviene una IA.
3. Pérdida de pensamiento crítico
• La sobredependencia en la IA puede hacer que el investigador deje de analizar o cuestionar por sí mismo.
• Puede reducir la capacidad de redactar, argumentar o sintetizar ideas originales.
7. Manipulación de revisiones por pares
• Se han detectado casos donde autores usan IA para engañar sistemas de revisión científica (prompt injection).
• Esto pone en riesgo la calidad y confianza del sistema editorial.
La IA puede ser una gran aliada, pero no sustituye la reflexión humana, la ética ni la verificación rigurosa. Usarla sin control puede generar errores académicos graves o incluso fraude.
1. Bolaños, F., Aranda-Camacho, J., González, G., & Peña, C. (2024). Artificial intelligence for literature reviews: Opportunities and challenges. arXiv. https://arxiv.org/abs/2402.08565
2. Susnjak, T., Rai, R., Patel, M., & Ramesh, A. (2024). Automating research synthesis with domain-specific large language model fine-tuning. arXiv. https://arxiv.org/abs/2404.08680
3. Perkins, M., & Roe, J. (2024). Generative AI tools in academic research: Applications and implications for research design, methodology, and writing. arXiv. https://arxiv.org/abs/2408.06872
4. ScienceDirect. (2024). Using artificial intelligence in academic writing and research. Elsevier. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666990024000120
Buenas practicas para utilizar IA en la investigacion
1. Verifica siempre la información
• Nunca aceptes una respuesta generada por IA sin revisarla tú mismo.
• Contrasta datos, cifras y referencias con fuentes académicas reales (revistas, bases de datos, libros).
2. Cita la IA cuando sea necesario
• Si usaste una herramienta de IA para redactar, traducir o resumir partes del trabajo, indícalo en una nota o apéndice, según las normas de tu institución.
3. Úsala como apoyo, no como reemplazo
• La IA debe ayudarte a pensar mejor, no pensar por ti.
• Utilízala para tareas como: lluvia de ideas, revisión de estilo, organización de temas o síntesis de textos, pero redacta tú tus análisis y conclusiones.
5. Evita el plagio automatizado
• No copies textos generados por IA sin adaptarlos ni citarlos.
• Reescribe con tus propias palabras, usando la IA como guía, no como fuente definitiva.
1. Lin, Z. (2024). Beyond principlism: Practical strategies for ethical AI use in research practices. arXiv. https://arxiv.org/abs/2401.15284
2. Eacersall, D., Bunt, A., & Matthewman, D. (2024). Navigating ethical challenges in generative AI-enhanced research: The ETHICAL framework. arXiv. https://arxiv.org/abs/2501.09021
3. Bo, L., Chang, K. W., Cheng, Y., Chen, P. Y., & Song, D. (2021). Trustworthy AI: From principles to practices. arXiv. https://arxiv.org/abs/2110.01167
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