La presentación aborda el uso de inteligencia artificial (IA) en tesis doctorales, especialmente su aplicación en revisiones de la literatura y scoping reviews. Se destaca que la IA puede ofrecer asistencia significativa en tareas como búsquedas exploratorias, exploración de marcos teóricos y metodológicos, y categorización de documentos, pero advierte sobre los riesgos de reemplazar competencias humanas, lo que genera una “deuda cognitiva” y debilita el proceso de formación investigadora.
Se subraya la importancia ética de que el investigador mantenga responsabilidad total sobre el contenido, aplicando pensamiento crítico, verificación de fuentes y edición personalizada antes de incorporar aportes de IA. El trabajo académico debe ser evaluativo y cualquier uso sustancial de IA debe declararse conforme a normativas institucionales y recomendaciones internacionales.
La presentación analiza los riesgos del uso de sistemas de inteligencia artificial para generar revisiones de la literatura completas y señala que estas carecen de validez y de fiabilidad al ser generadas enteramente sin control humano. Además, con las revisiones de la literatura generadas por IA se pierden los bienes de proceso, esto es, la formación del doctorando.
La presentación propone modelos como la interacción humano-IA en ciclos escalonados (“human-in-the-loop”) y el marco Veritas para transformar, verificar y atribuir los contenidos generados por IA. Aunque se reconoce la utilidad de la IA en tareas exploratorias y metodológicas, se concluye que no puede sustituir el análisis ni la síntesis en revisiones de la literatura en tesis doctorales.
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