Uso y valoración de la inteligencia artificial generativa en los estudios sociales. Reporte sobre la experiencia de la comunidad académica de la Flacso México
DOI:
https://doi.org/10.18504/pl3366-013-2025Palabras clave:
encuesta, inteligencia artificial generativa, tecnologías emergentes, investigación en ciencias sociales, transformación digital en investigaciónResumen
Ante la rápida expansión de las herramientas de la inteligencia artificial generativa (iag) y la incertidumbre sobre sus impactos en la docencia e investigación en las ciencias sociales, es necesario contar con datos empíricos para conocer cómo y en qué medida se utilizan dichas tecnologías. Con tal objetivo, este grupo de investigación realizó una encuesta sobre el uso y percepción sobre la iag entre la comunidad de docentes y estudiantes de la Flacso México. El instrumento indagó en tres dimensiones principales: uso, percepción y valoración de docentes y estudiantes de la iag en los procesos de investigación y enseñanza. Los resultados muestran un uso diferenciado de esta tecnología: el profesorado la emplea principalmente para la escritura, traducción y edición de lenguaje, mientras que las y los estudiantes para generar ideas y analizar datos. Aunque ambos grupos valoran positivamente el uso de la iag en ciertas fases de la investigación, prevalece una notable incertidumbre respecto a la adecuación ética y metodológica de su aplicación en el trabajo académico. Respecto a las demandas sobre posibles acciones institucionales ante el surgimiento de las herramientas de la iag, profesoras y profesores enfatizan en la regulación, mientras que el estudiantado prioriza la capacitación.
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Andersen, J. P., Degn, L., Fishberg, R., Graversen, E. K., Horbach, S. P., Schmidt, E. K., Schneider, J. W., & Sørensen, M. P. (2025). Generative Artificial Intelligence (GenAI) in the research process: A survey of researchers’ practices and perceptions. Technology in Society, 81, 102813. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2025.102813
Benbya, H., Strich, F., & Tamm, T. (2024). Navigating generative artificial intelligence promises and perils for knowledge and creative work. Journal of the Association for Information Systems, 25(1), 23-36. https://doi.org/10.17705/1jais.00861
Gao, C. A., Howard, F. M., Markov, N. S., Dyer, E. C., Ramesh, S., Luo, Y., & Pearson, A. T. (2023). Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to real abstracts with detectors and blinded human reviewers. NPJ Digital Medicine, 6(75). https://doi.org/10.1038/s41746-023-00819-6
Giray, L., Jacob, J., & Gumalin, D. L. (2024). Strengths, weaknesses, opportunities, and threats of using ChatGPT in scientific research. International Journal of Technology in Education, 7(1), 40-58. https://doi.org/10.46328/ijte.618
Ooi, K. B., Tan, G. W. H., Al-Emran, M., Al-Sharafi, M. A., Capatina, A., Chakraborty, A., Dwivedi, Y. K., Huang, T. L., Kar, A. K., Lee, V. H., Loh, X. M., Micu, A., Mikalef, P., Mogaji, E., Pandey, N., Raman, R., Rana, N. P., Sarker, P., Sharma, A., … (2025). The potential of generative artificial intelligence across disciplines: Perspectives and future directions. Journal of Computer Information Systems, 65(1), 76-107. https://doi.org/10.1080/08874417.2023.2261010
Peres, R., Schreier, M., Schweidel, D., & Sorescu, A. (2023). On ChatGPT and beyond: How generative artificial intelligence may affect research, teaching, and practice. International Journal of Research in Marketing, 40(2), 269-275. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2023.03.001
Qasem, F. (2023). ChatGPT in scientific and academic research: Future fears and reassurances. Library Hi Tech News, 40(3), 30-32. https://doi.org/10.1108/LHTN-03-2023-0043
Scherer, M. U. (2015). Regulating artificial intelligence systems: Risks, challenges, competencies, and strategies. Harvard Journal of Law & Technology, 29(2), 354-400. https://doi.org/10.2139/ssrn.2609777
Sok, S., & Heng, K. (2023). ChatGPT for education and research: A review of benefits and risks. Cambodian Journal of Educational Research, 3(1), 110-121. https://doi.org/10.62037/cjer.2023.03.01.06
Yeung, K., & Lodge, M. (Eds.). (2019). Algorithmic regulation. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780198838494.003.0001
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