Lic. Pablo Arturo Díaz González

El avance del uso de la inteligencia artificial (IA) ha comenzado a permear los procesos de producción y circulación del conocimiento. Herramientas como ChatGPT, Gemini, SciNote o Grammarly, están siendo incorporadas en diversas etapas de la elaboración de textos académicos y científicos: desde la redacción inicial hasta la edición de estilo y la revisión de la estructura de los textos. Ante este fenómeno se hace necesario analizar críticamente sus implicaciones.

En términos funcionales las IA pueden constituirse en herramientas valiosas para la mejora de la expresión escrita. Su capacidad para sugerir correcciones gramaticales, mejorar la claridad argumentativa y generar resúmenes automáticos puede favorecer la producción de textos. No obstante, es preciso señalar que dichas herramientas deben entenderse como apoyos y no como sustitutos del razonamiento crítico ni del juicio epistémico. El riesgo radica en la delegación de funciones cognitivas esenciales, lo cual puede afectar la calidad y profundidad del pensamiento científico, pues es importante recordar que la inteligencia humana, a diferencia de las IA, no se reduce a procesar texto, sino que está profundamente enraizada en la experiencia, la percepción y la interacción con el entorno.

El uso de IA en la redacción plantea interrogantes relevantes en torno a la autoría intelectual. ¿Deben estas herramientas ser reconocidas en la sección de métodos o en los agradecimientos? ¿Qué límites éticos y académicos se deben establecer ante la posibilidad de generar textos estructuralmente correctos pero carentes de sustancia? En un entorno en el que los criterios de evaluación priorizan la forma sobre el contenido, el uso de IA puede acentuar la simulación de calidad. Esto exige repensar las nociones de originalidad, autoría y responsabilidad académica en un nuevo contexto tecnológico.

Al igual que ocurre con el acceso a bases de datos, publicaciones científicas o sistemas de indexación, las herramientas avanzadas de IA están mediadas por barreras económicas, tecnológicas y lingüísticas. Esto puede reproducir, e incluso intensificar, las asimetrías existentes entre centros académicos del norte global y comunidades científicas de las demás regiones. En este sentido, la promesa de democratización que muchas veces acompaña el discurso tecnológico debe ser cuidadosamente examinada, ya que su apropiación efectiva no está garantizada en contextos con recursos más limitados.

A pesar de los riesgos mencionados, la IA también puede ofrecer oportunidades para consolidar iniciativas editoriales no comerciales y de acceso abierto. Revistas y editoriales académicas con pocos recursos podrían automatizar algunos procesos editoriales repetitivos, como la corrección de estilo, y concentrar sus esfuerzos en la evaluación de la calidad del contenido. Además, las herramientas de traducción asistida por IA podrían facilitar la circulación del conocimiento en diversos idiomas, contribuyendo así a una mayor internacionalización de las publicaciones y del conocimiento en general.

La incorporación de inteligencia artificial en la redacción científica plantea desafíos complejos que no pueden abordarse únicamente desde la eficiencia o la innovación técnica. Se requiere una reflexión crítica que considere las implicaciones éticas, políticas y epistémicas del uso de estas herramientas. Más que preguntar cómo incorporar la IA, es necesario preguntarnos el para qué y desde dónde se le integra. Su utilización, si bien inevitable, no debe reforzar los modelos hegemónicos, sino contribuir a la construcción de un ecosistema académico más equitativo, plural y centrado en la calidad intrínseca del conocimiento.