¿Es ético usar inteligencia artificial para ahorrar horas de trabajo en la creación de un artículo científico?

La afirmación de que la inteligencia artificial (IA) ha inaugurado una era postplagio en la escritura académica, donde la colaboración entre humanos y máquinas podría considerarse legítima siempre que se respeten los límites éticos, marca un punto de inflexión en la forma en que la comunidad científica aborda la autoría y la integridad intelectual.

Esta perspectiva, defendida por algunos expertos y recopilada en recientes debates editoriales, sugiere que la co-creación intelectual asistida por algoritmos ya no es una anomalía, sino una realidad en expansión.

En este contexto, la pregunta central no es si la inteligencia artificial debe formar parte del proceso académico, es cómo garantizar que su integración se produzca de manera transparente y responsable.

La irrupción de la inteligencia artificial generativa ha transformado radicalmente la publicación y difusión de resultados científicos, según el análisis de un catedrático de la Universidad de Murcia.

En las últimas décadas, la digitalización y el acceso masivo a la información a través de internet ya habían modificado los cimientos de la investigación.

Sin embargo, la llegada de sistemas capaces de producir y analizar texto plantea desafíos inéditos para la ética y la integridad en la transmisión del conocimiento, como reconocen los consejos editoriales de revistas científicas de referencia.

Publicaciones como Science han ampliado sus normativas para delimitar los usos aceptables de estas tecnologías, en un esfuerzo por distinguir entre prácticas legítimas y conductas fraudulentas.

El impacto de la inteligencia artificial en la investigación y la escritura académica se manifiesta en múltiples etapas del proceso. Una de las tareas más laboriosas para cualquier investigador, la revisión de la literatura científica, ilustra el potencial de estas herramientas.

El uso de inteligencia artificial puede ahorrar hasta 80 horas de trabajo, lo que equivale a dos semanas completas dedicadas a la búsqueda y organización de referencias.

No obstante, la revisión bibliográfica sigue siendo un ejercicio de subjetividad, donde el criterio humano resulta insustituible para decidir qué estudios incluir y cómo articular un marco teórico coherente.

En la práctica, los investigadores disponen de una amplia gama de aplicaciones que optimizan la gestión de información. Herramientas como Perplexity AI destacan por su capacidad para buscar datos en tiempo real en internet, proporcionando respuestas actualizadas y precisas, a diferencia de los agentes conversacionales tradicionales, que dependen de bases de datos preentrenadas.

Por su parte, Scite.ai ofrece un análisis detallado de las citas, clasificando las referencias en favorables, contrarias o neutras, lo que permite evaluar el impacto real de un artículo en la comunidad científica.

Asimismo, el uso de estas plataformas exige una supervisión crítica, porque la automatización sin control humano puede conducir a interpretaciones simplificadas en áreas de alta especialización.

La barrera idiomática representa otro desafío relevante, sobre todo para quienes no tienen el inglés como lengua materna. Aplicaciones generalistas como ChatGPT o CoPilot pueden mejorar la redacción en inglés, siempre que se utilicen comandos precisos.

Un prompt eficaz sería: “Eres un investigador experto en [área de trabajo]. Tu función consiste en revisar y editar una parte de un trabajo académico titulado [nombre ] cuyo abstract es [redactar]. Necesito que mejores la claridad, la precisión y la coherencia de la redacción en lengua inglesa”.

Este tipo de instrucciones detalladas incrementa la calidad de los resultados, y se espera que en el futuro surjan recursos aún más especializados para optimizar los comandos.

La inteligencia artificial ha comenzado a transformar la divulgación científica, facilitando la adaptación de artículos académicos a formatos más accesibles como redes sociales y podcasts.

ChatGPT puede generar hilos en plataformas como X a partir de un artículo terminado, ayudando a los autores a difundir sus hallazgos en distintos idiomas.

Notebook LM permite crear podcasts en inglés a partir de investigaciones, con opciones de personalización que abarcan la selección de secciones y el ajuste del tono conversacional. La calidad de las voces generadas en inglés ha alcanzado altos niveles, ampliando las posibilidades de comunicación científica.