Divagaciones de la IA generativa y la escritura académica

Resumen:

La inteligencia artificial (IA) ofrece grandes oportunidades para mejorar la eficiencia, accesibilidad y calidad de la escritura académica, pero su adopción irresponsable o excesiva puede conducir a la disminución de habilidades humanas fundamentales, la perpetuación de sesgos y desigualdades, y la producción de “contenido basura” sin valor real. Para aprovechar al máximo el potencial de la IA en la escritura académica, es necesario abordar los desafíos éticos, epistemológicos y sociales que plantea su uso. La IA debe utilizarse para potenciar habilidades humanas fundamentales y no para reemplazarlas, adaptarse a las necesidades académicas y no viceversa, y garantizar la integridad, calidad y valor social del conocimiento producido.

La escritura académica es una actividad humana compleja que requiere juicio crítico, intuición y creatividad. La IA no puede reemplazar estas capacidades humanas fundamentales, solo complementarlas. Debe promoverse la colaboración humano-IA y no la sustitución de habilidades. Para maximizar los beneficios de la IA en la escritura académica, es necesario abordar sus desafíos y limitaciones de forma responsable, equitativa y centrada en las personas, y encontrar el equilibrio adecuado entre automatización y trabajo manual para potenciar las habilidades humanas en lugar de sustituirlas.

A continuación, presento un análisis y prospectiva sobre la inteligencia artificial y el futuro (y el presente) de la escritura académica. Todo este furor de ver qué pasará con la escritura académica me ha venido del nuevo libro de Hugo Pardo “Los futuros inevitables de la Universidad: ideas para los gestores hacia la consolidación híbrida” y más concretamente su sección “2. Sobre la inteligencia artificial y el futuro de la escritura académica” . Dividido en 7 partes:

I. Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa (IAG o GenAI) y la escritura académica.

La inteligencia artificial ha avanzado rápidamente en las últimas décadas. Hoy en día, los sistemas de IA pueden generar texto, imágenes, videos y más de manera automática. Esta rama de la IA se conoce como IA generativa y promete tener un profundo impacto en muchos campos, incluida la escritura académica.

La escritura académica es una actividad humana fundamental que ha permanecido mayormente sin cambios durante siglos. Los académicos realizan investigaciones, analizan ideas, interpretan resultados y argumentan puntos de vista. Luego, comunican sus hallazgos y pensamientos a través de ensayos, artículos, libros y otras formas de escritura académica.

A medida que la IA generativa continúa progresando, es probable que transforme varios aspectos de la escritura académica. Algunas tareas repetitivas y que consumen tiempo se automatizarán, mientras que otras partes del proceso de escritura se verán potenciadas por las herramientas de IA. Sin embargo, la escritura académica seguirá requiriendo un pensamiento humano creativo y análisis crítico de profundidad.

En este artículo, exploramos cómo la IA generativa podría cambiar la naturaleza de la escritura académica. Analizamos tres formas clave en que la IA podría mejorar la productividad y eficiencia de los académicos al mismo tiempo que mejora la eficacia de su escritura. También consideramos lo que es poco probable que la IA pueda replicar.

La IA generativa promete ser una herramienta poderosa para mejorar y ampliar la escritura académica, no para reemplazarla. Los humanos y las máquinas colaborarán, aprovechando lo mejor de ambos: la productividad automatizada de la IA y las habilidades intelectuales únicamente humanas. Juntos, pueden fortalecer y acelerar el ciclo de generación y difusión de conocimientos.

En resumen, este artículo explora cómo la IA generativa podría transformar la naturaleza de la escritura académica, argumentando que la colaboración humano-IA fortalecerá el corazón intelectual de la escritura académica mientras mejora su alcance y productividad.

La escritura académica del futuro combinará lo mejor de las habilidades humanas y artificiales.

La inteligencia artificial está transformando muchos ámbitos de la sociedad, incluyendo la educación y la escritura académica. Los avances en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la generación de textos y la minería de datos están permitiendo el desarrollo de herramientas de IA para apoyar y mejorar la investigación y la escritura académica. Sin embargo, también plantean desafíos e interrogantes sobre el futuro de actividades como la lectura, la escritura de artículos o la evaluación entre pares. Algunos puntos a tratar son:

El impacto de la IA en la búsqueda y gestión de información

La IA está facilitando el acceso a grandes volúmenes de información a través de técnicas como la minería de datos y textos, la clasificación automática y los motores de búsqueda inteligentes. Estas herramientas permiten a los investigadores encontrar y analizar más rápidamente publicaciones relevantes, datos y conceptos interesantes para sus trabajos. También posibilitan la generación de mapas de conocimiento que ayudan a obtener una visión general de un campo de estudio.

La generación automática de borradores y textos

Los modelos de lenguaje desarrollados por empresas como OpenAI y Anthropic son capaces de generar borradores de texto, resúmenes y hasta breves artículos de forma automática. Si bien la calidad aún no es comparable a la de un humano, las herramientas de generación de lenguaje pueden ayudar a los autores a producir mejores “primeros borradores” e incluso sugerir ideas y estructuras alternativas. Esto plantea preguntas sobre el futuro de la escritura humana y el valor de la creatividad.

La evaluación automatizada de la escritura académica, más allá de los “peer reviews”

La IA también puede aplicarse a la evaluación automática de artículos, ensayos o tesis académicas. Algoritmos de “peer review” automatizada analizan características como la cohesión, articulación de ideas, citación de fuentes y ausencia de plagio. Si bien la revisión por pares humana seguirá siendo fundamental, estas herramientas pueden ayudar a filtrar y clasificar un gran volumen de envíos, aligerando la carga de trabajo de los revisores.

Es difícil que la IA pueda reemplazar por completo a los revisores humanos en el futuro, por varias razones:

• La revisión por pares requiere juicios complejos y cualitativos que son difíciles de emular para una máquina. Cuestiones como la importancia de las contribuciones de un artículo, su impacto potencial o los aspectos éticos involucrados son difíciles de evaluar automáticamente.
• La revisión humana también agrega un componente social y de conexión humana que sería difícil de replicar con la IA. Los buenos revisores no solo evalúan la calidad de un artículo, sino que también pueden mentorear y aconsejar a los autores para mejorar su trabajo.
• Existe desconfianza y resquemor hacia los sistemas automatizados de revisión y evaluación. Muchos autores e investigadores preferirían recibir reseñas de otros expertos humanos en su campo. Convencerlos de confiar plenamente en la IA podría ser complicado.
• La IA todavía tiene limitaciones importantes, como sesgos implícitos en los datos, dificultades con el razonamiento causal o la generalización de conocimientos. Esto podría impactar en la equidad y precisión de sus evaluaciones.

Sin embargo, la IA sí podría complementar y mejorar el proceso de revisión por pares humana: filtrando envíos, sugiriendo mejoras, detectando plagio o sesgos evidentes. Un sistema mixto, que combine la IA y los revisores expertos humanos, parece el camino más prometedor para mejorar la calidad y eficiencia de la evaluación académica en el futuro. La clave será encontrar el equilibrio adecuado entre ambos.

Aquí presento un análisis prospectivo más arriesgado y creativo sobre la IA y el futuro de la escritura académica:

La revolución de la IA: el fin de la escritura tal como la conocemos

La inteligencia artificial avanza a pasos agigantados. Los modelos de lenguaje generan texto de forma automática, los algoritmos de machine learning producen papers académicos más persuasivos y los motores de búsqueda entienden consultas complejas. La escritura humana, tal como la hemos conocido, está llegando a su fin.

En una década, la mayoría de los artículos, ensayos e incluso libros serán generados por IA. Los humanos solo definiremos los parámetros: tema, longitud, audiencia. Las máquinas se encargarán del resto, produciendo múltiples borradores para nuestra selección. ¿Hacia dónde nos lleva esto? ¿Perderemos la esencia de la creatividad y las ideas originales? ¿O seremos libres para dedicarnos a tareas de mayor valor?

El advenimiento de la ciencia ficción-factual automatizada

Los algoritmos de deep learning ya generan Papers complejos con razonamiento lógico, discusión de evidencias y propuestas de experimentos. Alimentados con toda la información de la Web y bases de datos académicas, estos sistemas producirán theory-fictions: papers rigurosos pero especulativos. Explorarán teorías exóticas, hipótesis atrevidas e inesperadas conexiones transdisciplinares. La ciencia-ficción-factual, escrita por máquinas pero asombrosamente coherente, será una nueva fuente de ideas disruptivas e innovación.

La evaluación por pares: un relicto del pasado

La revisión por pares está obsoleta. Algoritmos de evaluación automática utilizan tu historial académico, citaciones e impacto potencial para clasificar y valorar papers en cuestión de segundos. Estos sistemas determinarán qué trabajos se publican y cuáles se ignoran. Se acabaron los juicios subjetivos y sesgos humanos. Por otra parte, las revistas académicas desaparecerán, reemplazadas por repositorios inteligentes que dan visibilidad sólo a los mejores trabajos según su impacto y calidad absolutas.

Mentes ampliadas: la última frontera

En última instancia, las máquinas no reemplazarán a los humanos, sino que se fusionarán con nuestras mentes. Implantes cerebrales de IA nos permitirán descargar conocimientos instantáneamente, acceder a prodigiosas capacidades de cálculo cognitivo e incluso subcontratar partes de nuestro pensamiento a sistemas externos. La escritura será un diálogo entre lo artificial y natural en nuestra mente. Y daremos la bienvenida a estas mentes ampliadas, capaces de una creatividad y expresión como nunca antes. Este será el último y más profundo impacto de la IA en la producción de conocimiento.

La IA puede aumentar la eficiencia en la escritura académica. Y ¿dónde? Veamos los siguientes puntos:

• La IA permite explorar grandes cantidades de fuentes de información de manera automatizada para encontrar rápidamente los estudios y teorías más relevantes sobre un tema. Esto agiliza la revisión de literatura y fundamentación teórica de un trabajo académico.
• Los asistentes virtuales basados en IA pueden ayudar a organizar las ideas, estructurar los borradores y verificar que la línea argumental sea coherente. Esto hace más eficiente el proceso de planificación y redacción.
• La generación automática de borradores utilizando IA puede acelerar la escritura, especialmente en las primeras etapas. Si bien estos borradores requieren edición y corrección humana, ahorran el tiempo de crearlos desde cero.
• La detección automática de plagio utilizando IA analiza grandes cantidades de texto en busca de coincidencias que podrían indicar plagio. Esto hace más eficiente la verificación de originalidad y atribución adecuada de fuentes.
• Las herramientas de edición y corrección automáticas basadas en IA pueden detectar errores gramaticales, de ortografía y estilo en grandes volúmenes de texto de forma rápida. Aunque la corrección humana es necesaria, estas herramientas aceleran el proceso de edición.
• La IA facilita la colaboración entre investigadores al permitir compartir, analizar y resumir automáticamente grandes cantidades de documentos académicos. Esto potencia el intercambio de conocimiento entre especialistas, incluso si pertenecen a diferentes disciplinas o hablan distintos idiomas.
• La IA puede personalizar y adaptar los textos académicos según las características y necesidades específicas de los lectores, haciéndolos más accesibles y fáciles de comprender. Esto amplía el alcance y utilidad de la producción académica.

En conclusión, la IA representa múltiples oportunidades para aumentar la eficiencia, productividad y calidad de la escritura académica de maneras que amplían el alcance y profundidad del conocimiento generado.

II. Eficiencia en la escritura académica

Los puntos a tratar en esta sección son

A. Procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático: Las herramientas de IA como el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático pueden ayudar a los escritores académicos de varias maneras:

• Corrección automática de gramática, ortografía y puntuación. Esto puede ahorrar mucho tiempo de edición y revisión.
• Sugerencias de palabras y frases. Los modelos de lenguaje pueden sugerir palabras, frases y posiblemente incluso oraciones completas mientras el escritor escribe. Esto puede acelerar el proceso de redacción.
• Resumen automático. La IA puede generar resúmenes de artículos, capítulos de libros, etc. Esto ahorra al escritor tener que leer y resumir manualmente grandes cantidades de contenido. Los resúmenes se pueden usar como punto de partida para la escritura.
• Traducción automática. Las herramientas de traducción neuronales pueden traducir rápidamente grandes cantidades de texto, lo que permite a los escritores acceder a una amplia gama de fuentes en otros idiomas.

B. Automatización de tareas que consumen tiempo: Muchas tareas repetitivas y que consumen tiempo, como la creación de índices, bibliografías, tablas de contenido, etc., se pueden automatizar con herramientas de IA. Esto permite que los escritores se enfoquen en tareas de mayor nivel como el análisis, la interpretación y la argumentación.

C. Mayor enfoque en análisis e interpretación: Con más tareas automáticas, los escritores pueden dedicar más tiempo a desarrollar ideas más profundas, realizar análisis críticos y presentar argumentos bien pensados. La IA no puede reemplazar estas tareas que requieren un razonamiento humano complejo, creatividad y discernimiento. Por lo tanto, los escritores pueden aprovechar la IA para potenciar su trabajo más analítico e interpretativo.

III. Accesibilidad en la escritura académica

A. Traducción automática de textos en diferentes idiomas. La traducción automática de textos académicos utilizando IA hace la producción científica mucho más accesible para investigadores de todo el mundo. La traducción automática de documentos y publicaciones permite a los autores difundir sus ideas entre una audiencia global, mientras que los investigadores tienen acceso a conocimiento relevante para su trabajo independientemente del idioma en que fue escrito originalmente. Esto amplía el intercambio de conocimiento entre culturas y comunidades académicas.

B. Facilitación de la colaboración internacional. Al eliminar las barreras del idioma, la IA facilita la colaboración entre investigadores e instituciones académicas de diferentes partes del mundo. Los investigadores pueden conectarse y trabajar conjuntamente con mayor facilidad en temas de interés común, incluso si hablan idiomas distintos. Las universidades y centros de investigación pueden establecer alianzas estratégicas de colaboración con socios internacionales para abordar problemas complejos desde múltiples perspectivas.

C. Impulso a la innovación y el progreso científico. La IA potencia la comunicación y colaboración entre disciplinas, culturas e idiomas en la comunidad académica global. Esto conduce a la integración de enfoques, al surgimiento de nuevas preguntas y problemas de investigación, y a soluciones creativas e inesperadas. La disponibilidad de conocimiento relevante para los investigadores, independientemente de fronteras geográficas o idiomáticas, amplía las oportunidades para la innovación.

En resumen, la IA aplicada a la traducción y análisis de textos académicos tiene el potencial de ampliar el alcance global de la producción científica, facilitar la colaboración internacional y promover la innovación. Si bien la traducción automática no es perfecta, ya ha demostrado ser de gran utilidad para potenciar el intercambio de conocimiento entre culturas y la integración de la comunidad académica global. La IA puede ayudar a construir puentes entre investigadores de diferentes partes del mundo, lo que conduce a nuevas preguntas, enfoques creativos y soluciones inesperadas.

IV. Calidad en la escritura académica

A. Herramientas de corrección y edición automáticas. La IA permite el desarrollo de herramientas que corrigen errores gramaticales, de ortografía y estilo en textos académicos de forma automática. Aunque estas herramientas no pueden reemplazar por completo la edición humana, ayudan a mejorar la calidad y precisión de los textos al detectar errores que pueden pasar desapercibidos para los autores. Al corregir estos errores desde las primeras etapas de escritura, se ahorra tiempo en las revisiones posteriores.

B. Detección de plagio y garantía de originalidad. Los sistemas de detección de plagio basados en IA analizan grandes cantidades de información para encontrar coincidencias entre un nuevo texto y contenidos existentes. Esto ayuda a garantizar la originalidad y adecuada atribución de fuentes en la escritura académica. La detección temprana de plagio permite a los autores realizar citas y referencias de forma apropiada, lo que aumenta la integridad, calidad y valor de los nuevos conocimientos aportados.

C. Claridad, coherencia y legibilidad mejoradas. La IA puede ayudar a mejorar aspectos relacionados con la claridad, coherencia y legibilidad de los textos académicos. Por ejemplo, los asistentes virtuales pueden analizar la estructura y línea argumental de un texto para verificar su coherencia y sugerir formas de mejorarla. También existen herramientas que analizan la legibilidad de un texto y proponen formas de simplificar su estructura y lenguaje para hacerlo más accesible y fácil de comprender para los lectores.

En resumen, la IA representa múltiples oportunidades para mejorar la calidad de la escritura académica. Las herramientas basadas en IA de corrección y edición de textos permiten mejorar su precisión y legibilidad. Los sistemas de detección de plagio garantizan la originalidad y adecuada atribución de fuentes, aumentando la integridad y valor del conocimiento producido. Y los asistentes virtuales ayudan a mejorar coherencia, claridad y accesibilidad a través de análisis de estructura y contenido. Si bien estas tecnologías no sustituyen la revisión humana, pueden optimizar muchos aspectos de control de calidad en la escritura académica.

V. Personalización del contenido

A. Adaptación a las necesidades y características de los lectores. La IA permite personalizar los textos académicos según las necesidades y características específicas de los lectores, como su disciplina, nivel de experiencia, cultura e idioma. Por ejemplo, un mismo texto podría adaptarse para lectores expertos en un tema y para público en general; o traducirse automáticamente a diferentes idiomas para llegar a audiencias diversas.

La personalización de contenidos académicos amplía su utilidad, alcance y valor para diferentes tipos de lectores. Los autores pueden adaptar su mensaje según el público objetivo, en lugar de producir textos universales que pueden no satisfacer completamente a ningún grupo de lectores. Y los lectores acceden a conocimiento relevante adaptado a sus necesidades e intereses específicos.

B. Facilitación de la comprensión y el aprendizaje. La IA permite adaptar los textos académicos para facilitar su comprensión y apoyar el aprendizaje de los lectores. Por ejemplo, se pueden generar versiones simplificadas de un texto para público no especializado, con una estructura, lenguaje y contenido más accesibles. También se pueden desarrollar materiales complementarios personalizados, como resúmenes, mapas conceptuales, preguntas de reflexión o ejercicios.

La generación de estos materiales de apoyo de forma automatizada reduce la carga de trabajo de los autores, permite enfocarse en la creación de contenido de alto valor, y amplía las oportunidades de aprendizaje para lectores con diversos estilos y necesidades. Los estudiantes, educadores y público en general se benefician de versiones de textos académicos y materiales de aprendizaje adaptados a sus características y objetivos específicos.

En conclusión, la personalización de contenidos académicos basada en IA permite a autores y lectores aprovechar al máximo el valor de la producción científica. Los autores pueden adaptar un mismo texto para diferentes audiencias, ampliando su alcance e impacto. Y los lectores acceden a conocimiento relevante y materiales de apoyo personalizados según sus necesidades de comprensión y aprendizaje. La IA facilita este proceso de personalización, permitiendo la generación automática de distintas versiones de un texto y contenido complementario para enriquecer la experiencia del lector.

VI. Desafíos y limitaciones

A. Dependencia excesiva de la IA y disminución de habilidades académicas. Un uso irreflexivo de la IA en la escritura académica podría conducir a una dependencia excesiva de la tecnología y a la disminución de habilidades fundamentales como la lectura crítica, la argumentación y la escritura. Si bien la IA optimiza y acelera muchos procesos, no puede reemplazar por completo la labor humana. Es necesario encontrar el equilibrio adecuado entre automatización y trabajo manual para potenciar las habilidades humanas en lugar de sustituirlas.

B. Perpetuación de sesgos y desigualdades en la producción y distribución del conocimiento. La IA se basa en grandes volúmenes de datos e información producidos por humanos, que inevitablemente contienen sesgos y reflejan desigualdades. Si no se abordan adecuadamente, estos sesgos pueden perpetuarse e incluso amplificarse en los sistemas y aplicaciones de IA. En el ámbito académico, esto puede afectar la producción y diseminación de conocimiento, concentrándolo en ciertos enfoques, autores o grupos privilegiados. Es necesario un compromiso activo para reducir sesgos y promover la inclusión.

C. Abordar los desafíos éticos y epistemológicos. El uso de IA en la escritura académica plantea importantes preguntas éticas y epistemológicas que deben analizarse y debatirse ampliamente. ¿Cómo afecta la IA a la autoría y autoridad epistémica en la producción de conocimiento? ¿Cómo garantizar la transparencia, responsabilidad e integridad de conocimiento generado con IA? ¿Qué implicaciones tienen los sistemas de IA “caja negra” en la escritura académica? Estos son sólo algunos de los complejos desafíos éticos y epistemológicos que es necesario abordar.

En conclusión, si bien la IA ofrece grandes oportunidades para mejorar la eficiencia, accesibilidad y calidad de la escritura académica, existe un número importante de desafíos éticos, epistemológicos y sociales que deben considerarse seriamente. Es necesaria una reflexión profunda sobre estos temas y el establecimiento de lineamientos y políticas que orienten el uso responsable y equitativo de la IA en la producción de conocimiento. Solo así se podrá aprovechar su potencial para enriquecer la escritura académica, al tiempo que se mitigan posibles efectos adversos como pérdida de habilidades, sesgos y desigualdad. La IA debe entenderse como una herramienta poderosa que amplifica y complementa la labor humana, pero no puede sustituirla.

Aquí algunos puntos adicionales sobre los desafíos y limitaciones de la IA en la escritura académica:

• La IA se basa en algoritmos y grandes cantidades de datos que están sujetos a los sesgos y errores de sus creadores. Es necesario asegurar la diversidad, inclusión y equidad en los equipos que desarrollan sistemas de IA para la academia.
• Los modelos de IA de “caja negra” dificultan determinar cómo se generan exactamente sus predicciones o recomendaciones. Esto plantea desafíos para la transparencia, auditabilidad y responsabilidad de los sistemas de IA aplicados a la escritura académica.
• La generación automática de texto puede facilitar la producción de “contenido basura” sin valor real. Es necesario asegurar altos estándares de calidad, integridad y veracidad del conocimiento producido con IA.
• Muchas habilidades fundamentales para la escritura académica, como la lectura crítica, la argumentación compleja o la escritura persuasiva, son muy difíciles de automatizar. La IA debe utilizarse para potenciar estas habilidades humanas y no para reemplazarlas.
• Los sesgos y errores en los conjuntos de datos y sistemas de IA pueden afectar la evaluación de textos, ideas o autores, concentrando atención y oportunidades en algunos grupos privilegiados. Es necesario abordar la equidad en la evaluación y asignación de prestigio en la academia.
• La dependencia excesiva en herramientas de autocorrección y traducción automática basadas en IA puede conducir a la pérdida de habilidades de escritura y llevar a una reducción de calidad literaria y complejidad conceptual. La revisión humana experta sigue siendo fundamental.
• Las tecnologías de IA desarrolladas principalmente en contextos comerciales pueden no adaptarse fácilmente a las necesidades específicas de la escritura académica. Es importante una estrecha colaboración entre expertos en IA y en investigación académica.
• La privacidad y seguridad de la información son preocupaciones importantes en el uso de IA para analizar y generar textos académicos. Es necesario garantizar la protección de datos sensibles y derechos de autor.

En resumen, maximizar los beneficios de la IA en la escritura académica requiere esfuerzos activos y colaborativos para abordar sus desafíos y limitaciones de forma responsable, equitativa y centrada en las personas. La tecnología debe adaptarse a las necesidades humanas y no a la inversa.

VII. Conclusiones

La inteligencia artificial (IA) representa un campo en constante evolución que ofrece múltiples oportunidades para mejorar la eficiencia, accesibilidad y calidad de la escritura académica. La IA puede agilizar la revisión de literatura, la planificación y redacción, la corrección y edición, la detección de plagio, la colaboración entre investigadores, y la personalización de contenidos. La IA también permite la traducción automática de textos en diferentes idiomas, facilitando la difusión del conocimiento entre culturas y comunidades académicas. Sin embargo, el uso irresponsable o excesivo de la IA en la escritura académica puede conducir a la disminución de habilidades humanas fundamentales, a la perpetuación de sesgos y desigualdades, y a la producción de “contenido basura” sin valor real.

Para aprovechar al máximo el potencial de la IA en la escritura académica, es necesario abordar los desafíos éticos, epistemológicos y sociales que plantea su uso. Es crucial encontrar el equilibrio adecuado entre automatización y trabajo manual para potenciar las habilidades humanas en lugar de sustituirlas. También es fundamental garantizar la diversidad, inclusión y equidad en los equipos que desarrollan sistemas de IA para la academia, así como la transparencia, auditabilidad y responsabilidad de los sistemas de IA aplicados a la escritura académica. Es necesario asegurar altos estándares de calidad, integridad y veracidad del conocimiento producido con IA y abordar la equidad en la evaluación y asignación de prestigio en la academia, que son más propio de la ética (aunque es un término que está en desuso por que es un concepto amplio y que no dice o expresa nada para lo que estamos tratando)

Estas herramientas de IA son muy poderosas, y tanto amplifican como complementan la labor humana, pero no puede sustituirla. La IA debe entenderse como una herramienta que permite mejorar la eficiencia, accesibilidad y calidad de la escritura académica, al tiempo que se mitigan posibles efectos adversos como pérdida de habilidades, sesgos y desigualdad. La IA debe utilizarse para potenciar habilidades humanas fundamentales y no para reemplazarlas. Para maximizar los beneficios de la IA en la escritura académica, es necesario abordar sus desafíos y limitaciones de forma responsable, equitativa y centrada en las personas.

A. Potencial de la IA para transformar la escritura académica. La inteligencia artificial ofrece oportunidades sin precedentes para mejorar la escritura académica. La IA puede aumentar la eficiencia, accesibilidad y calidad de la producción científica, liberando tiempo valioso para que los investigadores se concentren en tareas de mayor valor agregado e impacto. También permite personalizar contenidos para distintos tipos de lectores, ampliando el alcance y utilidad de los textos académicos. En general, la IA potencia la colaboración, acelera la difusión de nuevas ideas y facilita el progreso de la investigación académica. Sin embargo, su potencial debe aprovecharse de forma responsable y equitativa.

B. Importancia de abordar desafíos éticos y epistemológicos. Es fundamental analizar a profundidad los complejos desafíos éticos y epistemológicos que plantea el uso de IA en la escritura académica. Cuestiones como la autoría y autoridad en la producción de conocimiento, los sesgos y su perpetuación en sistemas de IA, la transparencia y rendición de cuentas, o la pérdida de habilidades humanas fundamentales requieren atención urgente. Debe promoverse un debate amplio y plural sobre estos temas entre investigadores, desarrolladores tecnológicos, profesionales de la educación, encargados de políticas y público en general.

C. Uso responsable y equitativo de la IA en el ámbito académico. Para que la IA cumpla su promesa de mejorar y no únicamente transformar la escritura académica, es crucial su uso responsable y equitativo. Esto requiere: abordar activamente desafíos éticos y epistemológicos; reducir sesgos en datos y sistemas; promover la transparencia, inclusión y diversidad; favorecer la complementariedad sobre la sustitución de las capacidades humanas; adaptar la tecnología a las necesidades académicas y no viceversa; y garantizar la integridad, calidad y valor social del conocimiento producido. Sólo así se podrá aprovechar el gran potencial de la IA para enriquecer la investigación y escritura académica de forma justa, responsable y centrada en las personas.

Resumiendo algunos aspectos, la inteligencia artificial ofrece oportunidades sin precedentes para mejorar la eficiencia, accesibilidad y calidad de la escritura académica. Sin embargo, su adopción irreflexiva conlleva importantes riesgos éticos, epistemológicos y sociales. Es imperativo un debate amplio y plural que guíe el uso de IA en la academia de forma responsable, transparente y equitativa. La tecnología debe entenderse como una herramienta para potenciar y complementar el trabajo humano, y no como un sustituto de las capacidades, habilidades y juicio humanos. Sólo así se podrá aprovechar su potencial para ampliar y enriquecer la investigación y escritura académica, ámbitos fundamentales para el avance del conocimiento y el desarrollo social.

Y, para concluir, algunos de los puntos a tratar y a tener en cuenta:

• La escritura académica es una actividad humana compleja que requiere juicio crítico, intuición y creatividad. La IA no puede reemplazar estas capacidades humanas fundamentales, solo complementarlas. Debe promoverse la colaboración humano-IA y no la sustitución de habilidades.
• El potencial de la IA depende de la calidad y diversidad de los datos y las perspectivas que se incluyan en su desarrollo. Es necesaria la colaboración interdisciplinaria para construir sistemas de IA inclusivos, libres de sesgos y adaptados a las necesidades académicas.
• La IA aplicada a la escritura académica debe ser un facilitador y no un obstáculo. No debe introducir barreras al intercambio abierto de ideas ni limitar la creatividad y libertad intelectual. Su objetivo debe ser potenciar la productividad y el impacto social de la investigación, y no únicamente la eficiencia o rentabilidad.
• Deben establecerse altos estándares éticos (o regulatorios, cuando hablamos de regulatorios no es un plan de los gobiernos para acabar con las innovaciones posibles de la IA. El ideal sería una autorregulación dentro de un ecosistema de la IA, pero no un cercenar y prohibir hacer tal cosa) para el uso de datos e información en (eco)sistemas de IA académica, asegurando su integridad, confiabilidad y veracidad. La producción de “contenido basura” debe evitarse.
• Es importante encontrar el equilibrio entre tradición e innovación en la incorporación de IA a la escritura académica. Las nuevas herramientas no deben introducir cambios drásticos en prácticas efectivas, sino adaptarse a ellas, potenciándolas.
• La adopción de IA en la escritura académica debe guiarse por los valores fundamentales de la educación superior: libertad de pensamiento, inclusión, diversidad, creatividad y responsabilidad social. La tecnología debe estar al servicio de estos ideales y no a la inversa.
• Decimos y creemos que será posible desarrollar e implementar la IA en el ámbito académico de forma efectiva, responsable y justa, a través de la colaboración entre múltiples agentes de la IA (hasta los usuarios), pluralidad de opiniones y debate informado. Recordando que las soluciones tecnológicas no son neutrales, por lo que su construcción y adopción requieren amplia participación humana.

En conclusión, la promesa de la IA para mejorar la escritura académica solo se cumplirá si se utiliza y desarrolla de forma humana, es decir, ética, transparente, inclusiva y socialmente responsable. Su objetivo debe ser ampliar las fronteras del conocimiento y promover el bienestar social, no reemplazar o limitar las capacidades humanas. La tecnología debe construirse con y para las personas, y no centrada principalmente en la eficiencia o rentabilidad.

Herramientas:

Smodin.io: https://smodin.io/es/escritor (no soluciona problemas de los profesionales de la escritura académica como es la referencialidad, ya que no integra APA u otro formato bibliográfico.)

Write Wise: https://web.writewise.io. Pasa lo mismo, queda muchos cuestiones por resolver.

Freeessaywriter: https://freeessaywriter.net/

PerfectEssayWriter: https://www.perfectessaywriter.ai/ (bien pero es de alto coste y no te deja probarlo). Ver captura:

Otros listados de herramientas, pero que no son propiamente académicas: https://www.adamenfroy.com/ai-writing-software

https://www.unite.ai/best-ai-writing-tools/

https://renaissancerachel.com/best-ai-writing-tools/

Referencias bibliográficas:

Anthropic. (2021). AI safety research. https://www.anthropic.ai/research (la ayuda de Claude+ fue fundamental para escribir este medio artículo, junto a Notion IA).

Baker, M. (2021). Ethics of AI in education: Towards a community-wide framework. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 31(4), 430–448. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00241-3

Bello, C. (2023, abril 7). Las mejores herramientas de IA para una investigación académica. euronews. https://es.euronews.com/next/2023/04/07/las-mejores-herramientas-de-ia-para-potenciar-una-investigacion-academica

Bengi, İ. C. (2023, abril 1). Las 10 mejores herramientas de inteligencia artificial para la investigación académica (2023). HashDork. https://hashdork.com/es/Las-mejores-herramientas-de-inteligencia-artificial-para-la-investigación-académica./

Bieser, J. (2023, febrero 20). How can AI support human creativity? Here’s what a new study found. World Economic Forum. https://www.weforum.org/agenda/2023/02/ai-can-catalyze-and-inhibit-your-creativity-here-is-how/

Dergaa, I., Chamari, K., Zmijewski, P., y Saad, H. B. (2023). From human writing to artificial intelligence generated text: Examining the prospects and potential threats of ChatGPT in academic writing. Biology of Sport, 40(2), 615–622. https://doi.org/10.5114/biolsport.2023.125623

Golan, R., Reddy, R., Muthigi, A., y Ramasamy, R. (2023). Artificial intelligence in academic writing: A paradigm-shifting technological advance. Nature Reviews Urology, 1–2. https://doi.org/10.1038/s41585-023-00746-x

Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., Holstein, K., Sutherland, E., Baker, T., Shum, S. B., Santos, O. C., Rodrigo, M. T., Cukurova, M., Bittencourt, I. I., y Koedinger, K. R. (2022). Ethics of AI in Education: Towards a Community-Wide Framework. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 504–526. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1

Ingle, P. (2023, abril 16). Best AI Tools To Power Your Academic Research (2023). MarkTechPost. https://www.marktechpost.com/2023/04/16/best-ai-tools-to-power-your-academic-research-2023/