Del tema al objeto de estudio: ¿Cómo integrar IA en el diseño de tu investigación?

Como tesista, seguramente te has preguntado ¿Cómo delimito mi tema de tesis sin perderme en el intento? ¿Cómo construyo una pregunta, un objetivo o incluso una hipótesis que realmente tenga sentido?

Estas no son dudas menores: son parte de uno de los momentos más complejos del proceso tesístico, donde la incertidumbre, la sobreinformación y la presión por “hacerlo bien” pueden paralizar el avance. No es casual que un número significativo de tesistas se queden justo aquí.  En esta nota exploraremos cómo abordar estos retos desde un enfoque metodológico claro y, al mismo tiempo, cómo integrar la inteligencia artificial como herramienta de apoyo para la verificación crítica, sin perder de vista que la decisión, interpretación y validación siguen siendo responsabilidad del investigador.

“La inteligencia artificial puede ayudarte a ver lo que no estás viendo, pero no puede decidir por ti”

Explicó el Dr. Lira durante la sesión Construcción de Diseños de Investigación en el Seminario de IA para la Investigación, segunda edición.

El Marco Epistémico como punto de partida

De acuerdo con el #Tesilibro, el Marco Epistémico es un atajo metodológico que permite pasar de un tema amplio a un objeto de estudio investigable mediante cuatro dimensiones:

 Fuente: Tesilibro

• Sujeto u objeto: actores, prácticas o productos de estudio

• Proceso o problema: dinámica concreta por analizar

• Tiempo: periodo específico

• Espacio: lugar físico o virtual

El proceso es secuencial. Se construyen versiones preliminares y se someten a revisión crítica en otra, lo que permite detectar inconsistencias que el investigador podría no advertir en una primera lectura.

De acuerdo con la propuesta metodológica de #Tesilibro, el Caleidoscopio Metodológico y los planteamientos de Creswell, destacamos algunos ejemplos prácticos: 

1. Construcción del objeto de estudio

El objeto de estudio se construye delimitando un tema mediante dimensiones de tiempo, espacio, proceso/problema y sujeto

Ejemplo: 

Identidad y consumo: "El café como signo de identidad cultural entre estudiantes de la UNAM en el periodo 2018"

2. Formulación de objetivos

Los objetivos deben comenzar con un verbo en infinitivo, indicar qué se va a estudiar y precisar un para qué

Ejemplo: 

Derecho familiar: "Analizar los criterios jurídicos que aplican los jueces del Tribunal Superior de Justicia de la CDMX para determinar la preferencia maternal con el objeto de identificar si son acordes al Interés Superior del Menor"

3. Elaboración de hipótesis

La hipótesis es una respuesta tentativa y fundamentada a la pregunta de investigación que debe ser susceptible de comprobación

Ejemplo: 

Comunicación organizacional: "Con la transición de lo análogo a lo digital en la Secretaría de Salud, se modificó la manera de transmitir mensajes, permitiendo una comunicación instantánea y una retroalimentación mayor por parte de un público más crítico"

Claves éticas y metodológicas para investigar con IA

La inteligencia artificial permite identificar vacíos en la información; sin embargo, su utilidad depende de contar con un acompañamiento que posibilite validar los datos y fortalecer la investigación. En este sentido, es fundamental reconocer que los resultados dependen en gran medida de cómo se formulen los prompts: estos deben orientarse éticamente hacia la validación y el análisis crítico, y no únicamente hacia la elaboración automática de contenidos.

Proponemos el siguiente flujo de trabajo para integrar una validación cognitiva/humana desde el inicio del proyecto:

¿Qué herramientas puedes incorporar en tus procesos?

El ecosistema incluye asistentes generativos como ChatGPT y Gemini; Claude; plataformas de búsqueda como Perplexity; herramientas de literatura científica como SciSpace, Undermind, Research Rabbit y Connected Papers; y gestores como NotebookLM y Zotero. Todas requieren criterio metodológico y supervisión humana.

Con bases metodológicas sólidas, el proyecto deja de ser un conjunto de ideas aisladas y adquiere coherencia, permitiendo que la investigación fluya de manera orgánica. En este proceso, la hipótesis es una herramienta dinámica que se transforma conforme avanza el análisis y el diálogo con la realidad, ajustándose a los hallazgos y al posicionamiento del investigador. 

Así, más que depender de herramientas, el sustento del proyecto radica en sus fundamentos metodológicos y en la capacidad reflexiva de quien investiga, lo que le otorga sentido  y viabilidad.

Si deseas profundizar en el uso ético de IA te recomendamos el video disponible en nuestro canal de youtube  Uso ético de IA en tu investigación: Validación cognitiva humana. Objetivos y preguntas

Y si te interesa aprender a construir tu diseño de investigación con acompañamiento metodológico y uso ético de la inteligencia artificial, puedes conocer los seminarios, asesorías personalizadas y servicios de Tesicafé, pensados para que desarrolles #MásQueUnaTesis.

Esta nota fue elaborada con el apoyo de herramientas de inteligencia artificial (ChatGPT), utilizadas para mejorar el tono periodístico, la sintaxis y la creación de infografías. Asimismo, se empleó Google Notebook para identificar los puntos clave (bullets) de la sesión Construcción de Diseños de Investigación del Seminario de IA para la investigación, 2.ª edición, así como para apoyar la redacción de la infografía principal.

No obstante, el proceso contó con una intervención humana sustantiva. Diana López participó en la selección de la información, su apropiación y la redacción del blog. Además, con el apoyo de Angelina Mijares y Arlette Morales, se realizó la adaptación del lenguaje, así como la supervisión y revisión del texto final.