María del Mar Camacho, profesora e investigadora con amplia experiencia académica, abría su correo una mañana como cualquier otra. Un mensaje con título sugerente había llegado desde una dirección desconocida: un estudiante interesado en realizar un doctorado bajo su dirección. Acompañaban al correo dos archivos adjuntos, uno con un currículum y otro con una propuesta de investigación. En principio, nada fuera de lo común: es habitual que los docentes senior reciban solicitudes de este tipo. Pero la historia que seguiría no solo pondría en jaque sus expectativas, sino que la impulsaría a plantearse preguntas profundas sobre la inteligencia artificial en la investigación académica.
Primeras impresiones: una propuesta tentadora
La carta estaba redactada en un inglés académico impecable, con una claridad y precisión que, a primera vista, resultaban respetables. El remitente mencionaba con detalle cómo sus intereses de investigación convergían con los de María, citando objetivos, metodología y potencial contribución del trabajo futuro. Según el estudiante, su proyecto era una extensión natural de investigaciones previas de la profesora. Hasta ese punto, el correo parecía bien formulado.
María, por curiosidad profesional, buscó en internet el nombre y datos del estudiante. Aunque el origen del remitente sugería una persona de China, no pudo confirmar género ni ubicación exacta, un detalle menor pero indicativo de que no se trataba de un conocido en su ámbito. Aun así, la propuesta parecía respetuosa y plausible.
La primera señal: referencias inconsistentes
La primera señal de alerta llegó al revisar las referencias bibliográficas de la propuesta. El estudiante citaba un artículo de la profesora, pero con ligeras variaciones en el título y en los autores. La publicación original pertenecía a la British Accounting Review, coescrita con colegas de otras instituciones. Pero en la propuesta, ni el título ni los autores coincidían con la realidad, pese a que mantenían semejanzas sospechosas. Algo no cuadraba.
Intrigada, María buscó el artículo citado en bases de datos académicas. El título original y la revista eran distintos, y los autores listados en la propuesta no coincidían con los verdaderos investigadores. Además, las citas bibliográficas parecían inventadas o generadas por un algoritmo sin verificación adecuada.
Confirmando lo inesperado
Al avanzar en la lectura del documento, se confirmó lo que María empezaba a sospechar: la propuesta, aunque coherente en apariencia, estaba sostenida sobre referencias incorrectas, mezclando nombres reales con invenciones que resultaban plausibles pero falsos. Más allá de la redacción, el documento carecía de la veracidad académica mínima esperable de una propuesta doctoral.
En ese momento, María entendió que la propuesta no había sido fruto del análisis y la lectura personal de literatura relevante por parte del estudiante. En lugar de eso, estaba ante un texto generado por una herramienta de inteligencia artificial, que había ensamblado frases, referencias y argumentos sin verificar la autenticidad de las fuentes.
El impacto de la IA en la investigación: más allá del atajo
La experiencia llevó a María a reflexionar profundamente sobre el papel que están ocupando las herramientas de IA en la investigación académica. Como cualquier tecnología emergente, estas herramientas no son neutras: ofrecen posibilidades de eficiencia y apoyo, pero también pueden distorsionar el proceso académico si se utilizan sin rigurosidad.
En la investigación, el uso de IA para estructurar ideas, generar borradores o buscar literatura puede ser útil, pero también plantea desafíos importantes sobre la veracidad de las fuentes, la originalidad del pensamiento y la responsabilidad del investigador. Una IA puede sugerir una estructura lógica o incluso redactar frases bien formuladas, pero no sustituye el juicio crítico ni la verificación humana de cada dato y referencia.
La importancia de las citas y la integridad académica
Una pieza clave que María destaca en su reflexión es el valor de las citas bibliográficas. Tal como señalaba el sociólogo Robert Merton, las citas son fundamentales para dar crédito a quienes desarrollaron las ideas sobre las que se basa una investigación. Se apoya “en hombros de gigantes”, y solo a través de referencias precisas se puede avanzar con rigor científico. Cuando una IA genera citas sin verificar, no solo desvirtúa la investigación, sino que pone en riesgo la cadena de conocimiento que sustenta la academia.
Citar correctamente no es un trámite: es un acto de reconocimiento hacia quienes contribuyeron al campo, y una garantía para quienes leen y evalúan la investigación. En este sentido, el trabajo académico no se reduce a redactar textos convincentes, sino a construir conocimiento verificable y reproducible.
La IA como copiloto, no como piloto
La conclusión de María es contundente: no pretende erigir a los profesores en “policías del plagio” ni demonizar la IA. La inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa de apoyo, un copiloto que agiliza procesos, sugiere ideas o ayuda a organizar contenidos. Pero si las coordenadas que provee ese copiloto son erróneas, la ruta académica se desvirtúa.
La verdadera cuestión no es prohibir la IA, sino educar sobre su uso adecuado, desarrollar habilidades críticas para interpretar y verificar la información que genera, y mantener siempre el compromiso con la integridad académica. La tecnología debe ayudar a incrementar la calidad y profundidad de la investigación, no a sustituir el pensamiento independiente ni el rigor metodológico.
Fuente: ¿Policía o guía? Cuando la IA escribe tu propuesta de tesis, Universidad, sí.
