Uso de inteligencia artificial (IA) en tesis doctorales, especialmente aplicada a revisiones de la literatura y síntesis de la evidencia. Se destaca que la IA puede ofrecer asistencia significativa en tareas como búsquedas exploratorias para marcos teóricos y metodológicos; así como análisis y síntesis 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 principales sistemas de IA tanto generalistas como especializados que pueden ser útiles en tesis doctorales y trabajos académicos. Se analizan con detalle algunos sistemas de IA en especial NotebookLM y Consensus. Se proponen modelos de prompts especializados en tesis doctorales y genéricos para trabajos académicos.
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.
Adicionalmente, hay un apartado de bonus dedicado a ilustrar temas de adaptación y personalización de los sistemas de inteligencia artificial, así como diversas diapositivas contienen enlaces a recursos útiles sobre los temas tratados.
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SECCIÓN REFERENCIAL
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
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- Inteligencia artificial y revisiones de la literatura: validez, fiabilidad e implicaciones cognitivas
- Cómo utilizar contenidos generados por IA en trabajos académicos: el marco Veritas de verificación, evaluación, atribución y edición
- Interacción crítica escalonada con inteligencia artificial: explorando caminos para usar la IA en la academia
- La externalización de la mente: análisis integral de la atrofia, deuda y sedentarismo cognitivo en la era de la inteligencia artificial generativa [Informe generado por Google Gemini]
- Atrofia cognitiva, deuda cognitiva y sedentarismo cognitivo por el uso de chatbots y sistemas de IA generativa [Informe generado por ChatGPT]
Referencias
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