Haz que tus investigaciones fluyan con Inteligencia Artificial: criterios y métodos para la asistencia automatizada en la academia

El Dr. Lugo Sánchez, coordinador académico de Tesicafé, nos presenta un flijo de trabajo que integra a la IA para buscar, organizar y analizar literatura científica aplicada en el marca teórico para tesis.

En la nota anterior, se habló sobre Perplexity y ResearchRabbit para la recopilación de información actualizada y de fuentes académicas. En esta ocasión, las retomamos y sumamos otras herramientas extra como lectores de PDF automatizados para agilizar la extracción de definiciones y conceptos. 

Como sabrás Perplexity y ResearchRabbit sirve para la recopilación de información actualizada y de fuentes académicas. En esta ocasión, las retomamos y sumamos otras herramientas como lectores de PDF automatizados para agilizar la extracción de definiciones y conceptos. A continuación, te mostramos las etapas para desarrollar un marco teórico con IA:

Etapa 1: Identificación de categorías y búsqueda inicial.

Como ya lo habíamos identificado anteriormente, Perplexity puede utilizarse como una herramienta de búsqueda avanzada a partir de fuentes científicas, ya que te permite obtener investigaciones que luego puedes validar, descartar o integrar según su pertinencia para tu tema de estudio.

Además, este motor de respuestas sirve como puente para llegar al documento original que, a diferencia de otros buscadores, facilita el enlace directo al archivo PDF u otros formatos para realizar una lectura completa y directa de la fuente.

Ejemplo de visualización de búsqueda en Perplexity.

¡Recuerda siempre contextualizar a la IA en tus prompts! Estudios como el de Del Single, profesor y director de psicología educativa en la Escuela de Educación Neag de la Universidad de Connecticut en Using AI Prompt Engineering to Improve Gifted Students’ Questioning (2024), han encontrado que el diseño intencional de prompts —una práctica conocida como prompt engineering— demuestra que indicaciones bien formuladas pueden guiar a las plataformas hacia respuestas alineadas con los objetivos del escritor.  Aquí te dejamos la metodología de prompts efectivos, sugerida por el Dr. Lugo en Innovación social académica en tiempos de capitalismo cognitivo: El caso de la Biblioteca de Prompts Colaborativos (2025) para obtener resultados que se aproximen más a tus intereses.

Imagen propia de Tesicafé

Para obtener más recursos como este, te recomendamos seguirnos en Facebook, donde encontrarás más información similar a esta. 

Etapa 2: Localización de fuentes.

Un punto crítico en el uso de la inteligencia artificial en la investigación es transitar del simple apoyo automatizado a un proceso que incorpore validación académica. Este paso garantiza que el marco teórico tenga un sustento científico y no se limite a una recopilación de información generada por algoritmos. En este sentido, si decides copiar y pegar los resúmenes producidos por la IA, implicaría que citaras a la herramienta —por ejemplo, “Perplexity, 2023”— en lugar de al autor correspondiente. Sin embargo, un marco teórico exige rastrear la fuente original y consultar directamente los artículos científicos a través de bases de datos especializadas como Semantic Scholar, Redalyc o SciELO.

Aunado a lo anterior, el investigador del Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades (CEIICH), señala que podrías correr riesgo de citar información “inventada” por la IA por no realizar la búsqueda manual en el repositorio original para verificar los datos.

Etapa 3: Lectura asistida por IA para extraer definiciones.

Una vez obtenido el documento original (el cual tiene que estar en formato PDF) puedes utilizar “lectores” que funcionan con IA, como AskYourPDF, ChatPDF y por supuesto Google NotebookLM —la cual abordaremos en próximas notas—. Al proveer a estos programas el artículo de tu investigación, podrás agilizar tu proceso de las siguientes maneras:

• Preguntar definiciones o teorías que utiliza el autor en su artículo específicamente.

• Rastrear teorías. Esto ayuda a encontrar rápidamente conceptos como la definición de "Inteligencia Artificial" o cómo el autor concibe ciertos fenómenos.

Visualización de Google NotebookLM donde del lado izquierdo se encuentran las fuentes proporcionadas, en el medio el chatbot, y a la derecha herramientas para transformar la información a medios visuales o auditivos.

Etapa 4: Redacción y citación académica.

Enlazado con las problemáticas mencionadas en la etapa 2, sabemos que a pesar de que la IA te puede facilitar algunos procesos al redactar tu marco teórico debes citar a los autores originales y no a la IA: de no validarse la información, se tendría que citar como una "comunicación personal" con la IA, lo cual podría reflejarse como académicamente deficiente. 

Herramienta extra: Expansión del conocimiento.

Se sugiere el uso de ResearchRabbit, ya que tiene la función “articulos semilla” que al seleccionar un artículo de tu interés, la herramienta muestra automáticamente trabajos relacionados, facilitando la expansión de la bibliografía de manera rápida. Ayuda incluso a identificar autores que son fundamentales en el área de estudio. Y, al igual que Perplexity, permite descargar archivos en PDF para que puedas proceder a la lectura y validación de la información.

Ejemplo de búsqueda en ResearchRabbit donde el punto verde representa el artículo semilla que se diversifica en artículos similares

Aquí te mostramos de manera sintetizada y “de bolsillo” la guía para la investigación:

Imagen hecha con ayuda de Google NotebookLM.

Ten en cuenta que no citar al autor original, además de ser una práctica poco profesional que incurre en plagio, tiene consecuencias a nivel psicológico, de acuerdo con el estudio La IA como Herramienta Precursora del Plagio en la Era Digital y su Impacto en el Ámbito Educativo.

Según los investigadores  Garza-García, Camacho-Rodríguez y Chavarría-Alvarado (2024) de la Universidad Autónoma de Nuevo León, el 37.3% de los estudiantes encuestados están de acuerdo con tener sentimientos negativos —como vergüenza— por plagiar; mientras que un 11.4% están totalmente de acuerdo en esto. Lo anterior ha llevado a la desmotivación académica y la dependencia a herramientas de IA que deterioran el desarrollo de habilidades propias, al mismo tiempo que contribuye a la formación de una ética académica deficiente. 

Si deseas conocer el contenido, puedes visitar el video completo  Haz tu tesis con apoyo de IA 2: "El marco teórico", donde el Dr. Lugo se centra en el análisis crítico sobre delegar a la IA la organización y el rastreo de información, pero manteniendo siempre el control sobre la veracidad del conocimiento, así como evitar el plagio a través de la IA. 

Declaración: Esta nota fue escrita con ayuda de ChatGPT para la redacción de este texto y Google NotebookLM para resumir información. Sin embargo, se hizo bajo los criterios éticos de uso, donde hubo intervención y supervisión humana, principalmente para las tareas de redacción final y revisión de resultados de la IA por Andrea Oropeza, así como la revisión final por Arlette Morales.