Entrena asistentes de IA que sí ayuden a investigar

Diana López García 

El auge de herramientas de inteligencia artificial (IA) ha transformado las dinámicas de búsqueda, organización y escritura académica. Pero uno de los principales desafíos sigue siendo aprovechar al máximo estas herramientas de manera que contribuyan al proceso que involucra investigar. 

El enfoque que se propone en el Seminario de IA para la Investigación es construir asistentes personalizados capaces de acompañar procesos de análisis, revisión crítica y organización investigativa. La diferencia es que no se trata de delegar la investigación, sino de diseñar sistemas que ayuden a pensar mejor.

Del uso automático a la experienciación con prompts 

Uno de los aportes metodológicos más relevantes consiste en entender que un asistente de IA no se configura una sola vez ni funciona correctamente desde el primer intento. Su construcción requiere una metodología iterativa basada en observación, prueba y ajuste.

En otras palabras, el investigador diseña instrucciones específicas (conocidas como system prompts) para indicar qué debe hacer la IA, cómo debe responder y cuáles son sus límites. Posteriormente, el usuario evalúa críticamente las respuestas para detectar inconsistencias, ambigüedades o errores de enfoque.

Este proceso rompe con la idea de la IA como herramienta “mágica” y la sitúa en un entorno técnico que debe ser entrenado metodológicamente. De esta manera la IA deja de considerarse un generador de texto y se convierte en un espacio de apoyo para revisar coherencia interna, detectar vacíos argumentativos o generar visualizaciones.

Construir identidad: el primer paso para un buen asistente

El Dr. Abraham Lira, quien funge como tesisasesor, en el marco del Seminario de IA para la Investigación, enfatiza que uno de los errores más comunes al crear asistentes personalizados es pedir ayuda de manera genérica. Las respuestas vagas suelen derivar de instrucciones poco precisas.

Por ello, la configuración inicial requiere definir una identidad clara para el asistente: nombre, función y especialización.

Por ejemplo, un asistente puede configurarse como:

• Revisor metodológico en ciencias sociales.

• Asesor de coherencia argumentativa.

• Analista de categorías cualitativas.

• Revisor de estructura APA.

• Observador crítico de diseño metodológico.

  
  

Nota: Es importante evitar datos personales dentro de la configuración pública del asistente, especialmente en plataformas abiertas.

El valor metodológico de establecer límites

En muchos casos, los problemas éticos aparecen cuando el investigador no establece bien las restricciones.

Algunos de los principales límites a especificar en el system prompt recomendados por el Dr. Lira, se encuentran:

• No redactar capítulos completos.

• No tomar decisiones finales sobre el diseño de investigación.

• No inventar referencias.

• No sustituir la interpretación crítica del investigador.

• No responder fuera de la base documental proporcionada.

  
  

Estas restricciones ayudan a mantener la autoría intelectual y a reducir prácticas cercanas al plagio académico. 

La mayor diferencia es que mientras una IA genérica puede producir respuestas superficiales o imprecisas, un asistente puede incluso entrenarse con bibliografía seleccionada (como lo veremos más adelante con Poe) para detectar contradicciones, vacíos conceptuales o problemas de coherencia entre capítulos.

Poe y Napkin

Dentro de este ecosistema de herramientas de IA, dos plataformas destacan por sus posibilidades aplicadas al trabajo académico en la investigación. Descrubre sus características en la siguiente infografía ➜

Aunque las plataformas son accesibles, existen errores recurrentes que reducen la utilidad de los asistentes personalizados. Por ejemplo, cuando la bibliografía está mal delimitada el sistema responde desde información genérica reduce precisión y coherencia académica. O creer que el primer prompt funcionará perfectamente es uno de los errores más frecuentes. La configuración requiere ajustes constantes.

Fuente: Lira, A. (2026) Crea tu asistente de IA | Seminario de IA para la investigación (2° edición)

Investigar también implica diseñar herramientas

Coincidiendo con la Guía para Uso Ético de la Inteligencia Artificial: Una Propuesta para la Investigación y Educación, consideramos que el verdadero desafío consiste en comprender que la investigación contemporánea exige nuevas competencias: sí consiste en saber escribir o analizar, pero también se tiene que aprender a configurar herramientas digitales bajo criterios metodológicos y éticos.

La discusión de fondo no gira únicamente alrededor de qué puede hacer la inteligencia artificial. Más bien, consiste en qué tipo de prácticas académicas queremos construir con ella.

Declaración de uso de IA: 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 Estado del arte con apoyo de IA 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, Arlette Morales y Andrea Oropeza, se realizó la adaptación del lenguaje, así como la supervisión y revisión del texto final.