Presentación de los puntos cardinales de utilización de sistemas de inteligencia artificial en tesis doctorales, de los que se desprende la necesidad de marcos de actuación que preserven la integridad de la autoría humana y las buenas practicas académicas en materia de plagio y cadena de atribución.
La presentación propone modelos como la interacción crítica escalonada (“human-in-the-loop”) y el marco Veritas de evaluación, verificación, atribución y edición de los contenidos generados por IA, como forma a la vez ética y eficiente de utilizar sistemas de inteligencia artificial en tesis doctorales.
La razón es que, aunque se reconoce la utilidad de la IA en tareas exploratorias y en determinadas fases metodológicas, la IA no puede aportar contenidos de forma directa a una tesis doctoral, ni en general a trabajos académicos evaluativos. La IA tampoco puede sustituir el análisis ni la síntesis a cargo del investigador en revisiones de la literatura en tesis doctorales.
La IA puede ofrecer asistencia significativa y agilizar tareas como búsqueda de referencias, exploración inicial de marcos teóricos y metodológicos, así como asistencia en análisis y síntesis de documentos, pero genera riesgos cognitivos cuando reemplaza 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 en una tesis. Dado que el trabajo académico es evaluativo, cualquier uso sustancial de IA debe declararse conforme a normativas institucionales y recomendaciones internacionales.
La presentación analiza los principales sistemas de IA tanto generalistas como especializados que pueden ser útiles en tesis doctorales y trabajos académicos en general. Se analizan con detalle algunos sistemas de IA en especial NotebookLM, Consensus, Undermind y Elicit. Se proponen modelos de prompts especializados en ideación para tesis doctorales y de clarificación conceptual para trabajos académicos en general.
Adicionalmente, hay apartados dedicados a ilustrar temas de adaptación y personalización de los sistemas de inteligencia artificial y a la deuda cognitiva. Diversas diapositivas contienen enlaces a recursos útiles sobre los temas tratados. La sección de referencia incluye enlaces a normativas y guías, así como una lista de referencias relacionadas con los temas tratados.
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REFERENCIAS
Guías y normativas
- ICMJE 2025: Key Changes in Authorship, AI Use, and Ethical Publishing
- Chatbots, generative AI, and scholarly manuscripts: WAME recommendations on chatbots and generative artificial intelligence in relation to scholarly publications
- Recommendations on the Use of AI in Scholarly Communication
- COPE Authorship and AI tools
- Living guidelines on the responsible use of generative AI in research
- AI Tools for Academic Research: Criteria to Identify Academic-Grade Tools
- Navigating AI Policies for PhD Students in 2025: A Doctoral Researcher’s Guide
- Generative AI Policies at the World’s Top Universities: October 2025 Update
- GUÍA PARA USO Y CITACIÓN DE HERRAMIENTAS DE IA EN TESIS DOCTORALES (UGR)
- CARPETA DRIVE CON GUÍAS EDITORIALES Y OTRAS
Generador de declaraciones (disclosure)
- GAIDeT (Generative AI Delegation Taxonomy): A taxonomy for humans to delegate tasks to generative artificial intelligence in scientific research and publishing
- GAIDeT Declaration Generator
Referencias
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