10.24265/horizmed.2025.v25n2.01
Editorial
Aplicación de la IA en la elaboración de artículos científicos
Application of AI in scientific writing
Cornelio Gonzales Torres 1,a,b,c
1 Universidad de San Martín de Porres. Lima, Perú
a Docente universitario
b especialista en
investigación en entornos virtuales
c doctor en Educación
La idea central del editorial es tener en cuenta los principios fundamentales que se centran
en los valores éticos y
morales del investigador, al momento de emplear los aportes de la inteligencia
artificial (IA) en la redacción científica. Esto resulta especialmente
relevante debido al impacto disruptivo de estas herramientas, que, hoy en día,
superan las 24,000 IA, agrupadas en más de 300 categorías. Por ello, es
pertinente que los profesionales de las diversas carreras adopten un
pensamiento crítico sobre su uso y analicen las ventajas y desventajas que
conlleva su aplicación en la producción científica.
Igualmente,
en el análisis del contexto global, se observa que la IA está generando
procesos innovadores, tanto en empresas como en las diversas áreas de la
investigación científica; en Europa más del 70 % del sistema empresarial,
incluidas la educación, está usando herramientas basadas en la IA.
Los países de
América Latina y el Caribe (AL-C) han buscado siempre
estar a la vanguardia de las tecnologías emergentes, y en los
últimos tiempos, en la aplicación de la IA en distintos campos. Por ello, se
han emitido varias normas reguladoras para su implementación, siguiendo las
recomendaciones de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación la
Ciencia y la Cultura (UNESCO). Esta entidad plantea que la IA debe estar orientada al desarrollo del pensamiento
crítico y al desarrollo social en todas sus formas. Asimismo, las
organizaciones universitarias, siguiendo estos lineamientos normativos, han
iniciado de manera responsable la integración de diversos procesos
de la IA en sus actividades de producción científica, acciones enmarcadas en los
principios de la calidad total y la mejora continua (1).
De
la misma manera, con la finalidad de alcanzar el objetivo propuesto se realizó
un estado de arte. Se usó como asistentes algoritmos de la IA como Perplexity, ResearchRabbit, Consensus, Elicit, ChatHub, Copilot, Jenni AI, Scipace, también base de datos bibliográficos como Scopus, Web of Science (WoS) y SciELO, lo cual
ha permitido generar un amplio panorama de búsqueda; para el análisis de los datos,
se consideró como instrumento al NotebookLM. Se demostró
con estos procesos que el
desarrollo del pensamiento crítico, el pensamiento complejo, el pensamiento
paralelo, el pensamiento convergente y divergente, la investigación, desarrollo
científico e innovación (I+D+I) se ven favorecidos empleando procedimientos que
brinda la IA (2).
En este contexto, evaluando la aplicación de estos nuevos
algoritmos de la IA, se puede determinar que, en el Perú, estas
aplicaciones en la nube se encuentran en proceso de integración tanto para las
actividades administrativas de la industria como para las actividades de la
academia. Actualmente, el uso de los dominios de la IA se aplica en actividades básicas como la automatización
de procesos diversos,
tales como control
de matrículas, procesos
de evaluación formativa, control de personal y mejora de diversos procesos
administrativos. Estas actividades no aprovechan el verdadero potencial de la IA, ya que si estuvieran alineadas con la planificación de los docentes,
y los alumnos las aplicaran de manera permanente en procesos de búsqueda ágil de información, en diversas bases de datos, así como en el procesamiento y la producción científica, se fomentaría un salto cuantitativo hacia procesos de I+D+I. Por lo tanto,
surge una imperiosa
necesidad de analizar la importancia de la aplicación de estas categorías disruptivas, como la IA, el metaverso, la realidad
aumentada y la realidad mixta,
en la educación universitaria. Estos enfoques, al incorporar nuevos algoritmos y mejorar las redes neuronales para un aprendizaje profundo, buscan brindar
un mejor servicio en la redacción de literatura científica y en la revisión de grandes bases
de datos, lo que
permite optimizar tiempo, calidad y producción académica. Por ello, tanto la
industria como la academia deben integrar acciones para una aplicación
responsable que contribuya al desarrollo del país (3).
Además,
dentro de la coyuntura del cambio de paradigmas en los procesos de redacción científica, en el análisis de datos, y en las nuevas
formas de realizar
el estado del arte para la producción de artículos científicos alineados con los Journal Article Reporting Standards (JARS), así como con los protocolos de las diversas revistas científicas, los
modelos de las IA generan un efecto
disruptivo que va más allá del cambio en la redacción de artículos de
metaanálisis, artículos de revisión y artículos cualitativos o cuantitativos. La IA, cada vez con mayor rapidez, está promoviendo un cambio en la visión de la sociedad en la que vivimos. Por ello, para afrontar
los cambios radicales en la producción científica, que hace uso de la IA, las
editoriales han regulado sus normas de redacción. Entre estas normas se
encuentran las de APA, Vancouver,
IEEE Xplore, Harvard, entre otras. En este proceso de
análisis, se revisaron decenas de modelos de IA aplicados a los procesos de redacción científica, con el fin de
definir sus ventajas y la efectividad de estas herramientas en la realización
de diversas actividades académicas. Así,
en la visualización y generación de gráficos, los asistentes virtuales como Dall-E 3, Leonardo y MonkeyLearn
han demostrado ser efectivos. De igual forma, en la generación de temas e ideas de investigación, existen
modelos que están impulsando
una competencia entre las tecnologías
china y americana, como es el caso de algoritmos en la nube como Deepseek, que ha generado
gran aceptación entre los académicos, y que compite junto con
herramientas como ChatGPT, POE, ChatHub,
Bard y Bing. Estas tecnologías digitales procesan la
información en tiempo real y producen contenido, cada vez, más humanizado, y
responden con mayor efectividad según la calidad
de la instrucción (prompt). También para la revisión
de trabajos científicos, se recomienda el uso de herramientas como Paperpal, Ginger, Quillbot o Writefull, que permiten mejorar
los procesos de redacción
científica. Para la búsqueda mediante
mapas organizados por fechas y autores, existen
herramientas como Litmaps, Connected Papers, que permiten rastrear el artículo semilla, así como
los artículos vinculados a través de las citas relacionadas. Para la búsqueda de artículos por revista, números
de citas, año de publicación, tipo de artículo,
entre otras características, se cuenta con
herramientas como Consensus, Rayyan
y Elicit; sin embargo, la más destacada en este
proceso es SciSpace. Este prototipo de IA permite
realizar redacciones, generar resúmenes, validar trabajos en Turnitin, comprobar el porcentaje de contenido generado por
la IA en el proceso de redacción
científica, entre otras funcionalidades (4).
Asimismo, en el proceso de revisión de literatura se aplicaron criterios de inclusión, teniendo en cuenta los beneficios y prejuicios que genera el uso de estas
tecnologías en los procesos académicos, así como en la producción científica y desarrollo tecnológico. Se prestó especial
atención a aquellos
estudios con una visión global
y equilibrada sobre la aplicación de los modelos
disruptivos de IA (5).
En
conclusión, el uso de herramientas avanzadas de procesamiento de lenguaje
natural (NLP) abre un amplio espacio para la comunicación y el desarrollo del
lenguaje humanizado; además, durante los procesos de investigación, estas
herramientas permiten obtener información clasificada en tiempos muy cortos,
aunque esta debe ser aprobada por el investigador antes de su publicación en los medios.
La aplicación de diversos algoritmos, la mejora de la calidad
de las instrucciones, la mejora de las capas
de redes neuronales y la mejora en el procesamiento del lenguaje natural
(NLP) contribuyen notablemente a la calidad
de la redacción científica, así como a la revisión
de estilo de los documentos. Esto garantiza un ahorro de tiempo y mayor precisión en la publicación de la
producción científica.
La
academia y las empresas deben asumir con responsabilidad el uso de estas
tecnologías disruptivas como la IA, la realidad aumentada, la realidad virtual
y la realidad mixta, estableciendo medidas orientadoras para su aplicación
responsable, cuyo objetivo sea promover el pensamiento crítico, los valores
éticos y morales y el bien común, orientados al desarrollo de un entorno libre
de brechas sociales, basado en la justicia y la libertad. Si bien las
herramientas de la IA generan abundante información, es el hombre quien valida
y asume la responsabilidad de la información en su entorno académico.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
1. Martín-Marchante B. TIC e
inteligencia artificial en la revisión del proceso de escritura: su uso en las
universidades públicas valencianas. Realia [Internet]. 2022;28:16-31. Disponible en:
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2. Mazzucato
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practice. Proceedings of the World
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3. Ugwu
NF, Igbinlade AS, Ochiaka
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4. Muñoz AC, Villón A del P, Calvachi VA, Yagual NC, Peñafiel RE. El impacto de la
inteligencia artificial en la producción científica. Ciencia y Reflexión [Internet].
2025;4(1):632-67. Disponible en:
https://cienciayreflexion.org/index.php/Revista/article/view/126
5. Pilo-García MA, Romero-Gutiérrez
JM, de-Casas-Moreno P, Aguaded I. El impacto de la
inteligencia artificial en la comunicación. Revisión sistematizada de la
producción científica española en Scopus (2020-2023).
Razón y Palabra [Internet]. 2024;28(119):65-79. Disponible en:
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9699351
*Correspondencia: Cornelio
Gonzales Torres cgonzalest2@usmp.pe
Recibido:
10/3/2025
Evaluado:
20/3/2025
Aprobado:
21/3/2025