Estoy preparando un nuevo semestre con estudiantes de investigación de posgrado, y en este contexto quiero compartir una reflexión inicial, abierta y sensible, que sirva para orientar sus primeros pasos. El objetivo no es imponer una ruta rígida, ni comenzar con tosudos tratados o descrestantes revelaciones, sino despertar una actitud investigativa y crítica, sobre todo en nuestra era de inteligencia artificial generativa (IAG).
Comencemos por lo esencial: investigar no es buscar respuestas definitivas sino aprender a formular buenas preguntas. Un buen punto de partida es comprender quiénes serán el foco de tu atención: la población de estudio. A partir de ahí, tu tarea es identificar el problema: ¿por qué es un problema y para quién lo es? A menudo las respuestas están en la literatura, en datos, en experiencias previas. Pero conviene compartir algo aprendido en la ética aplicada a la tecnología. Tal como advierte Adela Cortina, no podemos dejar que la IA se asuma como una solución universal sin consideraciones éticas profundas. Ella alerta que una IA orientada únicamente por intereses técnicos o económicos puede desplazar valores como la autonomía, la justicia o la emancipación; por ello insiste en principios como la no maleficencia, la trazabilidad y la explicabilidad (El País).
Desde nuestra mirada en inteligencia artificial generativa, conviene entonces preguntar: ¿cómo puede esta tecnología servirnos sin perder de vista nuestra autonomía como investigadores? ¿En qué momentos del proceso (acceso a fuentes, organización de ideas, redacción) podríamos explorar su uso responsable, sin que reemplace el juicio crítico ni el trabajo reflexivo?
No estás solo en esta reflexión. Santiago Bilinkis ha señalado que la IAG ofrece oportunidades tremendas para personalizar procesos educativos, permitir reflexiones más profundas y liberar tiempo de los docentes hacia lo realmente humano: cultivar pensamiento crítico, complejidad y creatividad (Ceballos Serra, Wikipedia). Paralelamente, expertos en educación superior alertan que la IAG exige cambios en el currículo, métodos de evaluación y un ejercicio deliberado de las tareas educativas: ahora más que nunca, las competencias humanas profundas —creatividad, ética, aprender a aprender— son clave (El País).
Y es en ese momento donde Luciano Floridi aporta una mirada indispensable, si lo que haces con IA necesita de tu inteligencia es porque alguno de los dos no es tan capaz de resolver un problema con éxito: hay una brecha persistente entre los principios éticos y su implementación real en sistemas de IA. Su propuesta de “ética como servicio” busca precisamente ese puente, para que principios como justicia, transparencia, rendición de cuentas o explicabilidad no queden en abstracto sino se traduzcan en pautas concretas de diseño y uso (arXiv).
Entonces, ¿cómo unir estas ideas en una primera entrada reflexiva para tus estudiantes?
Invítalos a humildemente reconocer que la tecnología no suple la inteligencia, sino que la amplifica cuando se usa críticamente. Que preguntar “¿qué puede ayudarme esta herramienta?” es tan importante como saber cuándo desconectarse y confiar en el análisis propio. Que el espíritu autónomo de la investigación, la sensibilidad ética y la curiosidad son más necesarios que nunca.
En definitiva, esta entrada inicial no busca enseñar protocolos tecnológicos, sino encender una actitud: plantearse la IAG como una aliada, no como musa irrebatible; entender que investigar con IA es también educar para la emancipación, no para la delegación. Nuestra misión como académicos hoy es acompañar ese proceso con responsabilidad, imaginación y rigor.
Te dejo esta reflexión, con la lista de chequeo a continuación, como puente entre la bienvenida al semestre y la cultura investigativa que queremos inspirar.
| Nivel | Aspecto a verificar | Pregunta orientadora | Respuesta / Chequeo |
|---|---|---|---|
| 1. Básico | Población | ¿Está confirmada la población de estudio? | Sí ___ No ___ |
| 1. Básico | Identificación de la población | ¿Cuál es la población concreta (personas, instituciones, contextos)? | _________________________ |
| 1. Básico | Acceso a la población | ¿Tienes acceso real y factible a esa población? | Sí ___ No ___ |
| 1. Básico | Problema | ¿Está formulado claramente el problema de investigación? | Sí ___ No ___ |
| 1. Básico | Descripción del problema | ¿Cuál es el problema que se desea investigar? | _________________________ |
| 1. Básico | Relevancia del problema | ¿Cómo sabemos que es realmente un problema? | _________________________ |
| 1. Básico | Perspectiva | ¿Para quién es un problema y por qué? | _________________________ |
| 1. Básico | Evidencias | ¿Qué evidencias existen del problema (datos, observaciones, literatura)? | _________________________ |
| 1. Básico | Objetivo preliminar | ¿Qué se busca lograr investigando este problema? | _________________________ |
| 1. Básico | Viabilidad | ¿Cuentas con los recursos (tiempo, acceso, apoyo) para abordar esta investigación? | Sí ___ No ___ |
| 1. Básico | Ética | ¿Se han considerado aspectos éticos para trabajar con esta población? | Sí ___ No ___ |
| 2. Profundización | Pertinencia con el posgrado | ¿Cómo se conecta este problema con la línea de formación de la maestría? | _________________________ |
| 2. Profundización | Contribución académica | ¿Qué aporta esta investigación a tu campo de estudio y al posgrado? | _________________________ |
| 2. Profundización | Revisión de antecedentes | ¿Qué investigaciones previas has identificado relacionadas con el problema? | _________________________ |
| 2. Profundización | Reconocimiento conceptual | ¿Qué teorías, modelos o conceptos ayudan a comprender este problema? | _________________________ |
| 2. Profundización | Estado del arte inicial | ¿Existen vacíos o limitaciones en las investigaciones ya publicadas que justifiquen la tuya? | _________________________ |
| 2. Profundización | Pertinencia social | ¿Qué impacto tendría tu investigación más allá del ámbito académico? | _________________________ |
| 2. Profundización | Originalidad | ¿En qué se diferencia tu planteamiento de otros ya existentes? | _________________________ |
| 2. Intro IAG | Familiaridad | ¿Conoces o has usado alguna vez herramientas de inteligencia artificial generativa (como ChatGPT, Gemini, Copilot u otras)? | Sí ___ No ___ ¿Cuáles? __________ |
| 2. Intro IAG | Posibles apoyos iniciales | ¿En qué parte del proceso investigativo (por ejemplo, lectura de artículos, redacción, organización de ideas) imaginas que podría ayudarte una herramienta de IAG? | _________________________ |
| 2. Profundización (IA Generativa) | Uso responsable | ¿Qué uso responsable y ético de herramientas de IA generativa podría facilitar la búsqueda de información, el análisis de datos o la escritura académica en tu investigación? | _________________________ |
| 2. Profundización (IA Generativa) | Limitaciones y riesgos | ¿Qué riesgos, sesgos o vacíos podrían surgir si recurres a la inteligencia artificial generativa en este campo? | _________________________ |
Este ejercicio inicial de sensibilización no se agota en la lista de chequeo. El maestrante, orientado por su tutor, debe continuar bajo las condiciones de contexto con la construcción de su propuesta y canalizar enfoque, paradigma, tipo de investigación; lo que reconocemos como metodología, lo más importante.
Cada contexto es diferente y exige un diseño pertinente. Lo que aquí he compartido se enmarca y refuerza con un marco más amplio en el que proponemos pensar la investigación y la enseñanza con inteligencia artificial generativa desde la responsabilidad, la ética y la innovación pedagógica. De ello, invito a revisar nuestra propuesta de Política de Uso de Inteligencia Artificial Generativa disponible aquí, que busca orientar a docentes y estudiantes en escenarios académicos. Y asimismo, quienes deseen profundizar encontrarán en escrituradigital.net/a los avances de una investigación colaborativa sobre la formación de formadores con, en y sobre IAG, que abre un horizonte necesario para comprender cómo estas tecnologías transforman la práctica educativa y la formación docente.
¿Qué haces con inteligencia artificial generativa en educación? Te invito a que construyamos, te apoyo en tu construcción.
