2 of 23

Un panorama cambiante en la investigación académica

Se define como la capacidad de comprender, utilizar y evaluar críticamente las tecnologías de IA y su impacto en la sociedad y la Academia.

Está revolucionando la manera en que abordamos la investigación, ofreciendo capacidades potentes para la ideación, el resumen y el análisis de datos. Sin embargo, es una herramienta para aumentar, y no reemplaza el pensamiento crítico humano.

El auge de la IA introduce cuestiones éticas significativas en torno a la integridad académica, la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico, la inundación del “nuevo conocimiento” generado por ella y publicado en revistas científicas, las publicaciones depredadoras, entre otros.

3 of 23

¿Por qué no confiar en la IA para obtener fuentes?

Los modelos de IA generativa pueden producir información inexacta o completamente inventada, presentándola como factual. Esto incluye la creación de fuentes y citas falsas que parecen reales pero no existen. Citar una fuente inexistente constituye una grave violación de la integridad académica.

La IA es entrenada con enormes conjuntos de datos existentes en internet, los cuales contienen y amplifican los sesgos sociales existentes. Sus resultados no son neutrales y pueden reforzar estereotipos, afectando la equidad y objetividad de su investigación.

4 of 23

¿Por qué no confiar en la IA para obtener fuentes?

La conclusión para los investigadores: Utilizar fuentes generadas por IA sin una verificación rigurosa socava los principios fundamentales del trabajo académico: exactitud, rigor y confianza.

El dilema de la "caja negra": Los procesos internos de la mayoría de los grandes modelos de lenguaje son opacos. A menudo no podemos saber por qué una IA proporcionó una respuesta determinada o de dónde obtuvo la información, lo que hace imposible su verificación.

5 of 23

¿Qué hacemos?

En este contexto, la biblioteca académica debe evolucionar, asumiendo un papel protagónico en la promoción de la alfabetización en IA (AI Literacy) como una competencia fundamental para navegar un mundo dominado por algoritmos

6 of 23

Una ruta metodológica

7 of 23

Mito: La IA reemplazará al bibliotecario.

Realidad: La IA, con herramientas como los chatbots, puede asumir tareas rutinarias y predecibles como responder preguntas frecuentes sobre horarios o servicios. Esto libera al personal para enfocarse en tareas más complejas que requieren juicio humano, pensamiento crítico y creatividad, como la formación en alfabetización informacional avanzada.

Mito: La IA siempre proporciona respuestas objetivas y precisas.

Realidad: Los resultados de la IA, incluyendo ChatGPT, �pueden contener "alucinaciones" (información falsa pero �expresada convincente). Su precisión depende de la calidad de �los datos de entrenamiento, los cuales pueden contener �sesgos. La labor del bibliotecario es fundamental para �enseñar a los usuarios a verificar y validar la información �generada por la IA.

Desmitificando la IA en la práctica bibliotecaria

8 of 23

Sesgo Algorítmico: Los algoritmos de clasificación de un software de catalogación pueden perpetuar sesgos existentes en los esquemas de clasificación tradicionales, como el de Dewey.
Privacidad del Usuario: La personalización de los servicios de IA (ej., sistemas de recomendación) puede crear un "sentimiento de vigilancia" que disuade a los usuarios de explorar ciertos temas.
Transparencia: Es crucial exigir a los proveedores de servicios que sean transparentes sobre cómo funcionan sus algoritmos y con qué �datos fueron entrenados.
Autonomía Humana: (human in the loop) El bibliotecario debe ayudar �a los usuarios a entender que la IA es una herramienta de apoyo, no �un sustituto de su propio juicio y habilidades.

Consideraciones éticas en la práctica bibliotecaria

9 of 23

Consideraciones éticas en la práctica bibliotecaria: Publicación académica

10 of 23

¿Por qué no usar directamente estas IAs?

11 of 23

¿Por qué no usar directamente estas IAs?

12 of 23

¿Por qué no usar directamente estas IAs?

13 of 23

PROMPT

Rol: La IA asume un rol en particular para operar como si tuviese una experiencia concreta, por ejemplo, un investigador académico experto en bibliotecología - un asesor de tesis metodólogo experto en escritura académica, etc.
Contexto: La IA necesita saber para qué se necesita la información o el contenido que está generando, el desarrollo de una tesis, de una nueva investigación, peer review, etc.
Instrucciones claras y detalladas para poder realizar un mejor trabajo
Ejemplo: claro y específico de cómo esperamos los resultados
Formato de salida o resultado

Construcción de prompts

14 of 23

Construcción de prompts

Eres un experto investigador de [tema general]. En la universidad, estás iniciando la elaboración del estado del arte para tu tesis. Tu tarea es elaborar estrategias de búsqueda que permitan encontrar información en [Scopus, Google Scholar, entre otros] sobre [tema específico o relación de variables de estudio]. Usa operadores de búsqueda de como AND, OR, "" y (). Presenta cinco alternativas de ecuaciones de búsqueda complejas que incluyan términos en inglés.

Estructura prompt ROCEF

R: rol

O: objetivo

C: contexto

E: ejemplos

F: formato

15 of 23

Delimitación de Temas de Investigación 2

Prompt para ChatGPT: Crea un mapa conceptual sobre el uso de la IA en la investigación con tres niveles de desagregación.
Segundo Prompt: convierte el mapa conceptual a formato Markdown.
Prompt avanzado: Agrega keywords para buscar en una base de datos académica específica al mapa conceptual
Uso de Markmap: Introducción a la plataforma y cómo pegar el código generado para visualizar interactivamente

Construcción mapa conceptual con Chat GPT

16 of 23

Construcción mapa conceptual con Chat GPT

17 of 23

Connected Papers: Análisis de redes de citaciones. https://www.connectedpapers.com/
Litmaps: Mapas interactivos de literatura relacionada.

Citation search: ampliando la búsqueda

Research Rabbit: Exploración visual de literatura. https://www.researchrabbit.ai/

18 of 23

Herramientas como Scispace, Elicit, Consensus, etc. pueden generar resúmenes coherentes y bien estructurados de documentos largos. Esto es ideal para la fase de revisión de la literatura.
La limitación de estas herramientas está en su modelo de pago, con funciones de análisis limitadas
Notebook LM por otro lado, ofrece modelos más avanzados de procesamiento y cantidades de interacciones mayores a los anteriormente citados

Síntesis de información para revisiones de literatura

19 of 23

Dos herramientas complementarias para la síntesis de información académica

Síntesis de información para revisiones de literatura

20 of 23

Síntesis de información para revisiones de literatura

Feature
Primary Function	Interactive research and knowledge synthesis based on your uploaded sources.	Comprehensive academic workflow management, from literature review to writing.
Summarization	Provides flexible, AI-generated summaries and structured outputs like briefing docs, study guides, and outlines. Less optimized for quick summaries of single academic papers.	Excels at generating fast, structured summaries of research papers. Can summarize key findings and complex sections with high accuracy.
Source Handling	Handles a wide variety of sources, including PDFs, Google Docs, Slides, web URLs, and YouTube video transcripts.	Focuses primarily on academic papers and PDFs. Also has a database of over 200 million peer-reviewed papers for literature review.
User Interaction	Acts as an interactive AI research assistant. Users can ask questions and generate new content grounded in their sources, with in-line citations. Also offers features like "Audio Overview" and "Mind Maps."	Includes an "AI Copilot" for interacting with a PDF, allowing you to ask questions about the paper, get explanations for jargon, and clarify complex concepts.
Core Strengths	Synthesizes information from multiple diverse sources, organizes research, and facilitates creative thinking and learning with features like audio summaries. Responses are grounded strictly in your provided sources.	Streamlines the academic workflow. Its strengths are in its specialized features for researchers, such as its semantic search for discovering relevant papers, citation management, and AI writing tools for formatting manuscripts.
Key Limitations	Can have a more complex interface and requires more user input. Its summaries may be less structured than SciSpace's and require refinement. Does not have a built-in library of academic papers and can occasionally generate incorrect or unsupported claims.	Not designed for freeform note organization. The free plan has significant limitations on features and quality. It is a more specialized tool, so it may not be as versatile for general research with non-academic sources.

21 of 23

Síntesis de información para revisiones de literatura

Autor / fecha	Marco teórico / conceptual	Pregunta(s) de investigación / hipótesis	Metodología	Análisis y resultados	Conclusiones	Implicaciones para futuras investigaciones	Implicaciones prácticas

1 of 23

2 of 23

3 of 23

4 of 23

5 of 23

6 of 23

7 of 23

8 of 23

9 of 23

10 of 23

11 of 23

12 of 23

13 of 23

14 of 23

15 of 23

16 of 23

17 of 23

18 of 23

19 of 23

20 of 23

21 of 23

22 of 23

23 of 23