Por: Tamara Pequeño y ChatGPT.
Suele ser una práctica común mantenerse en silencio sobre ciertos temas que pueden causar temor, como si, por acto de magia, la realidad pudiera ser transformada y la amenaza, simplemente, pudiera desaparecer.
Esto está sucediendo en muchos espacios académicos donde se teme hablar del uso de la IA para no estimular el uso de ellas. Pero la inteligencia artificial (IA) ha llegado y es una herramienta poderosa en la investigación académica, ofreciendo nuevas posibilidades para el análisis de datos, generación de hipótesis y desarrollo de estudios innovadores, pero se requiere tener varias consideraciones para su uso responsable.
Desde el análisis de textos hasta la simulación de modelos complejos, las aplicaciones son vastas y variadas. Modelos como GPT-4 de OpenAI pueden generar resúmenes, proporcionar referencias bibliográficas y ayudar en la elaboración de marcos teóricos, agilizando, así, el proceso investigativo.
Sin embargo, es crucial que los investigadores, además de conocer la tecnología, también manejen con destreza los métodos y enfoques metodológicos pertinentes. La definición clara de prompts es esencial para garantizar la precisión en las respuestas generadas por la IA.
Un prompt bien formulado debe ser claro, específico y contextualizado. No se debe esperar respuestas perfectas en el primer intento; la interacción con el modelo obliga a afinar preguntas considerando las respuestas obtenidas para mejorar la calidad de la información y el usuario deberá siempre cotejar las fuentes y hacer un seguimiento general de lo entregado por la IA, porque es el investigador, siempre, el responsable del producto.
Una recomendación para iniciar la interacción con una IA es ubicar a la herramienta con el rol que deberá desempeñar, así, indicarle que tendrá como función responder desde su conocimiento como asesor especializado en inversiones, como metodólogo en investigación científica o como un experimentado pedagogo, ayudará a la herramienta a aterrizar desde la perspectiva en que realizará sus aportes.
En términos éticos, la transparencia sobre el uso de IA en la investigación es fundamental. Informar a los lectores sobre cómo y en qué medida se ha utilizado la IA promueve la integridad académica. Además, se debe asegurar que el uso de la IA no conduzca al plagio. No es común que la IA realice redacciones citando fuentes, si es que no se lo pedimos. De considerarlo, podemos exigir que las mismas sean señaladas con citas usando, específicamente, las normas que requiramos sean incorporadas.
Aunque, antes de integrar la IA en la metodología de la investigación, es fundamental haber definido, previamente, la posición metodológica, paradigmática y epistemológica desde donde queremos hacer el abordaje de nuestra investigación y, como en todo proceso de investigación, tener identificada nuestra batería bibliográfica previa. Esto guiará el tipo de análisis que se puede realizar con la IA. Dependiendo del enfoque epistemológico, las preguntas y el uso de la IA variarán significativamente.
Además de ChatGPT, existen otras herramientas de IA gratuitas que pueden ser útiles en la investigación académica. Zotero, un gestor de referencias gratuito, utiliza IA para organizar y citar fuentes bibliográficas de manera eficiente, Connected Papers utiliza IA para visualizar y explorar la conexión entre trabajos académicos relacionados, Semantic Scholar, emplea IA para resaltar los artículos más influyentes y relevantes. En la actualidad, ATLAS, ti ha incorporado en su última versión la IA.
La inteligencia artificial ofrece un vasto potencial para revolucionar la investigación académica. Sin embargo, su uso debe ser manejado con precisión técnica y consideraciones éticas. Al combinar la inteligencia humana con la artificial, podemos abrir nuevas fronteras en el conocimiento académico.
