El empleo de inteligencia artificial (IA) en investigación plantea una tensión constante entre la eficiencia tecnológica y la integridad académica. Según Anderson & Anderson (2007), una ética computacional rigurosa debe guiar el uso de estos instrumentos. La automatización de búsquedas, revisión bibliográfica y análisis de contenido permite ahorrar tiempo, pero no puede reemplazar la interpretación crítica del investigador. Bourdieu (2003) subraya que la producción de conocimiento implica posicionamiento epistemológico, algo que ninguna herramienta puede replicar autónomamente. Por tanto, utilizar IA implica comprender sus límites y sus alcances metodológicos. Como enfatiza Zuboff (2019), el control sobre los algoritmos debe permanecer en manos humanas, especialmente cuando se trata de decisiones epistemológicas. El investigador debe ser consciente de que estas herramientas son medios, no fines. Asimismo, la transparencia en la trazabilidad de los datos utilizados por la IA garantiza que no se vulnere el principio de replicabilidad. Mantener la integridad académica no es oponerse a la tecnología, sino utilizarla de manera crítica, reflexiva y conforme a las normas científicas.
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Referencias
Anderson, M., & Anderson, S. L. (2007). Machine Ethics. Cambridge University Press.
Bourdieu, P. (2003). La ciencia de la ciencia y los reflejos. Anagrama.
Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs.
