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Introducción
En el mundo actual, el uso de la IA en el desarrollo de la investigación científica ha tomado especial relevancia. En ese contexto, la IA se entiende como la habilidad de los sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, percibir y resolver problemas. Este campo de la informática emplea algoritmos y modelos matemáticos para procesar datos y tomar decisiones, permitiendo que las máquinas imiten funciones cognitivas humanas (Alvarado et al., 2025).
En cambio, la investigación científica es un proceso sistemático que busca adquirir nuevos conocimientos y validar teorías existentes a través de la observación y el análisis de datos. Este proceso es riguroso y transparente, pues implica formular hipótesis, recolectar datos, aplicar estadísticas e interpretar resultados para generar nuevo conocimiento dentro de un estricto marco ético (Angulo-Bazán, 2024).
Es así que, ante la necesidad de investigar con mayor precisión y rapidez, los estudiantes y docentes se apoyan en la IA, ya que con esta se agilizan las labores, se potencia el estudio de datos extensos, se identifican tendencias confusas, se optimiza la exactitud, se elaboran pronósticos y se contribuye a hallar vínculos novedosos o datos importantes de manera ágil y eficaz. Esto resulta esencial para fortalecer la indagación académica, volviéndola más asequible y expandiendo la interpretación de sucesos en distintos campos.
Algunos autores, como Tinoco et al. (2025), concluyeron, entre otros, que la IA está revolucionando el modo en que se investiga y divulga la ciencia. Facilita la creación de documentos, optimiza la exactitud de los hallazgos y modifica los métodos de difusión y evaluación de la relevancia. A pesar de ello, es crucial preservar la claridad y las normas morales en la implementación de la IA.
Por otro lado, Morales (2025) concluyó que la IA no reemplaza el juicio humano, sino que lo apoya. Es un aliado que mejora el pensamiento crítico; esto eleva la calidad académica y metodológica, y permite realizar investigaciones más contextuales, inclusivas y socialmente relevantes. Así como estos estudios, se han identificado otros similares, los cuales son presentados a detalle en los resultados del presente documento.
Ahora bien, la IA está transformando radicalmente la investigación científica. Gracias a ella, se automatizan procesos, se examinan enormes cantidades de datos para descubrir tendencias complejas y se perfecciona la redacción y el análisis de trabajos académicos. Esto faculta a los investigadores para explorar datos a fondo, plantear nuevas teorías y mejorar la efectividad. No obstante, surgen dilemas éticos y la obligación de emplearla con responsabilidad para prevenir la difusión de resultados falsos y el plagio (Ramos, 2024).
Respecto a la información y las tendencias en el estudio, la IA tiene la capacidad de examinar y entender volúmenes enormes de datos (ya sean genómicos, sociológicos u otros) para identificar modelos, relaciones y direcciones que serían complicados de detectar para las personas. En el ámbito de la revisión y síntesis bibliográfica, las herramientas basadas en IA tienen la capacidad de examinar una gran cantidad de estudios académicos sobre un tema en particular, aislando los datos cruciales y creando resúmenes del saber existente, lo que representa un ahorro significativo de tiempo para los investigadores (Ernst y Young, 2024).
En cuanto al apoyo a la escritura y la redacción, la IA puede asistir en la elaboración de textos como ensayos, artículos y documentos académicos, además de ayudar a corregir errores y eliminar incoherencias. Respecto a la creación de nuevas perspectivas de indagación, la IA no se limita a facilitar la investigación, sino que impulsa la formulación de nuevas preguntas y enfoques, lo cual potencia la eficiencia del investigador (Mata et al., 2024).
En resumen, las herramientas basadas en IA acortan de manera importante el tiempo que se necesita para transcribir y traducir datos reales obtenidos de entrevistas y otros documentos. Además, los modelos de IA generativa facilitan la búsqueda de información, el análisis de datos y la programación, impulsando así la eficiencia del trabajo de investigación.
Por otro lado, es vital ser conscientes de las limitaciones de la IA, como su dificultad para entender el contexto a fondo, su vulnerabilidad a difundir datos erróneos o su carencia de ideas propias. Existe el riesgo de copiar contenido ajeno si se abusa del material creado por la IA, y confiar demasiado en estos recursos puede reducir la capacidad de análisis del investigador. Por último, es clave examinar el impacto ético y social de la IA, proteger la confidencialidad de la información y crear normas precisas para su aplicación (Duarte y Guerrero, 2024).
Por tanto, se justifica el estudio porque ayuda a comprender cómo la IA se ha convertido en una herramienta fundamental para la investigación científica en la educación universitaria. En consecuencia, se planteó como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la investigación científica y sus implicaciones éticas a través de su aplicación.
Metodología
Este estudio se llevó a cabo desde una perspectiva cualitativa, sustentada en un análisis minucioso de casos similares, que incluyeron elementos descriptivos e inferenciales. El propósito central radicó en indagar, analizar y plasmar información existente sobre la utilización de la IA en la investigación científica, resaltando los aspectos prácticos y desafíos éticos en el contexto de la educación universitaria. A fin de asegurar la claridad, el seguimiento y la integridad del procedimiento, se empleó el protocolo PRISMA, lo que contribuyó a la creación de una estructura metodológica clara y susceptible de ser repetida.
Para optimizar la identificación de estudios relacionados con el objetivo de la investigación, se utilizó la opción de búsqueda avanzada en SciELO y Dialnet, utilizando el operador booleano "AND" para identificar las palabras clave, tal es así que inicialmente se lograron identificar 120 artículos, los cuales serían considerados como la población.
Posteriormente, utilizando criterios de inclusión como artículos publicados entre enero de 2023 y agosto de 2025, publicaciones en idioma español, y estudios realizados en el contexto de la educación universitaria; y criterios de exclusión como artículos duplicados o en idioma diferente al español, y artículos que no contenían las variables estudiadas, se seleccionó a 22 de ellos para su revisión y análisis, tal como se muestra en el diagrama siguiente:
Resultados
Tabla 1 Análisis de los artículos de investigación identificados
| N° | Autor | Principal conclusión | País de publicación | Base de datos |
|---|---|---|---|---|
| 1 | (Tinoco et al., 2025) | La IA está cambiando la forma en que se hace investigación y se publica científicamente. Ayuda en la preparación de manuscritos, mejora la precisión de los resultados y transforma los procesos de publicación y medición del impacto. Sin embargo, es importante que se mantenga la transparencia y los estándares éticos en el uso de la IA. | México | SciELO |
| 2 | (García et al., 2025) | Es necesario un enfoque equilibrado entre la IA y la supervisión humana. Este equilibrio ayudará a maximizar beneficios y reducir riesgos. Así, se podrá establecer un marco adecuado y valioso para un uso ético y eficaz de la IA en la investigación científica. | Colombia | SciELO |
| 3 | (Castagnola et al., 2025) | La IA tiene un gran impacto en las habilidades de investigación y enseñanza de los profesores universitarios. La IA ayuda a los docentes a organizar y analizar información, así como a crear y compartir conocimiento científico. | Bolivia | SciELO |
| 4 | (Fontanelli et al., 2025) | Los docentes utilizan la IA generativa en las etapas finales de la investigación, como en la escritura y edición. En cambio, los estudiantes la emplean en las etapas iniciales, como la revisión de literatura y generación de ideas. Esta diferencia sugiere que hay intereses variados entre ambos grupos y que se deben crear capacitaciones específicas para satisfacer sus necesidades. | México | SciELO |
| 5 | (Morales, 2025) | La IA no sustituye el juicio humano, sino que lo complementa. Debe ser vista como un aliado estratégico que mejora el pensamiento crítico. Esto ayuda a aumentar la calidad académica y metodológica y a lograr investigaciones más contextuales, inclusivas y relevantes socialmente. | Ecuador | Dialnet |
| 6 | (Domínguez, 2025) | La IA ha ayudado mucho en las ciencias sociales. Facilita el análisis de datos, permitiendo interpretar grandes volúmenes de información de manera más rápida y precisa. Se reporta un 72% de impacto positivo. | Ecuador | Dialnet |
| 7 | (Alvarado et al., 2025) | Los sistemas de IA son capaces de recoger, examinar y resumir literatura académica, facilitando un proceso clave en la investigación. | Angola | Dialnet |
| 8 | (Morales et al., 2025) | La investigación muestra que hay una conexión clara e importante entre la IA y la investigación formativa. La IA ayuda a mejorar cómo se busca, organiza y maneja la información, además de facilitar la creación de nuevos conocimientos. Sin embargo, también plantea problemas éticos y contextuales que deben ser tenidos en cuenta. | España | Dialnet |
| 9 | (Díaz, 2024). | El uso de la IA mejora la investigación científica, pero tiene limitaciones e implicaciones éticas importantes. Es fundamental respetar a los sujetos de investigación. Los aspectos éticos clave incluyen la privacidad y protección de datos, la propiedad intelectual y los usos indebidos. | Colombia | SciELO |
| 10 | (Mena-Guacas et al.,2024) | La investigación muestra un aumento importante en la producción científica sobre la combinación de la IA y la educación. Los países que destacan en esta área son Estados Unidos, China, Reino Unido, España, Canadá e India. | Chile | SciELO |
| 11 | (Contreras et al.,2024) | La IA en la investigación científica ayuda a conseguir datos y a escribir artículos científicos. Se enfoca en apoyar la escritura y la revisión de textos. | Venezuela | SciELO |
| 12 | (Repiso, 2024) | La implementación de la IA debe ser ética y siempre supervisada por expertos. Esto es importante para evitar errores y abusos. La IA es una herramienta que está en constante evolución y cada avance debe ser estudiado y aplicado de manera crítica. | Colombia | SciELO |
| 13 | (Pérez y Perdomo, 2024). | El estudio de la IA en comunicaciones es una nueva área de investigación que está creciendo. Hay muchas temáticas que necesitan ser exploradas para abordar las brechas existentes y fortalecer los temas fundamentales. También es importante fomentar la investigación en Latinoamérica y promover colaboraciones entre diferentes instituciones y a nivel internacional. | México | SciELO |
| 14 | (Angulo-Bazán, 2024) | Todos los actores que participan en el desarrollo del conocimiento científico deben comprometerse a evitar el uso indebido y proteger a los investigadores y a los sujetos de estudio. La IA y las empresas que la desarrollan también son parte de estos actores, por lo que es fundamental que mantengan posturas éticas y responsables. | Perú | SciELO |
| 15 | (Ramos, 2024) | El empleo de la inteligencia artificial en la creación, corrección y modificación de artículos científicos influye considerablemente y plantea retos éticos. Esta herramienta contribuye a optimizar aspectos como la redacción científica y el proceso de revisión entre colegas, sin embargo, también trae consigo peligros, tales como el sesgo, la ausencia de originalidad y la producción de información errónea. La inteligencia artificial es un recurso valioso, pero su uso requiere de una vigilancia humana ética y analítica para preservar la integridad en la ciencia. | Perú | SciELO |
| 16 | (Ernst y Young, 2024) | Es responsabilidad de todos asegurar que la IA se desarrolle y se utilice para beneficiar a las personas, respetando los derechos humanos. Como autores y usuarios, debemos comprometernos con la transparencia, documentando adecuadamente el uso de IA en nuestro trabajo para garantizar resultados confiables y válidos. | Argentina | SciELO |
| 17 | (Mata et al.,2024) | El uso de la IA en investigación científica tiene muchas ventajas. Puede procesar grandes cantidades de datos de forma eficiente, identificar patrones difíciles y hacer análisis avanzados rápidamente y con precisión. | Ecuador | Dialnet |
| 18 | (Duarte y Guerrero, 2024) | El uso de la IA en la investigación científica presenta aspectos positivos y negativos. Por un lado, la IA mejora la búsqueda de literatura, el análisis de datos y la redacción académica, aumentando la eficiencia en campos como la medicina y la educación. Por otro lado, la adopción de la IA presenta desafíos como sesgos en los resultados, dependencia excesiva de estas herramientas y la falta de innovación. | Paraguay | Dialnet |
| 19 | (Ruiz, 2024) | La IA está cambiando la manera en que se lleva a cabo la investigación científica. Este cambio está redefiniendo los métodos tradicionales y creando nuevas oportunidades en la generación y el uso del conocimiento. Un análisis de fuentes primarias muestra que la IA puede revolucionar muchas etapas importantes de la investigación, desde la formulación de preguntas hasta la comunicación de los resultados. | España | Dialnet |
| 20 | (Quispe et al.,2024) | La producción científica sobre IA en la educación universitaria peruana ha sido limitada en los últimos cinco años. Esto resalta la necesidad de establecer nuevas líneas de investigación que se adapten a la realidad nacional. A pesar del creciente interés en la educación, todavía hay áreas no exploradas que necesitan atención. | México | Dialnet |
| 21 | (Padilla-Caballero et al.,2023) | El método integral y equilibrado entre la inteligencia artificial y la comprensión humana, sustentado por una organización meticulosa, genera una colaboración inteligente en la investigación científica, elevando la calidad y la novedad de los hallazgos. La comunicación que se adapta de manera ética, impulsada por tácticas inclusivas, promueve una comprensión y colaboración más amplias en la investigación, favoreciendo una sociedad más educada y comprometida con la ciencia. | Venezuela | SciELO |
| 22 | (Ariza, 2023) | ChatGPT es una herramienta muy útil para crear instrumentos de recolección de información en la investigación. Esto incluye cuestionarios, encuestas, entrevistas, y otros que son de gran relevancia en los estudios de investigación. | Colombia | SciELO |
Los 22 artículos resaltan la utilidad de la IA en la incubación de nuevo conocimiento, ya que proporciona herramientas innovadoras para analizar datos, generar información y mejorar la eficiencia en la investigación científica. No obstante, es importante tener presente la intervención humana como el principal artífice de la investigación, sin descuidar los aspectos éticos, lo cual asegura un mejor desarrollo y una mayor calidad de los productos de investigación.
Discusión
En línea con el objetivo del estudio, Tinoco et al. (2025) indican que la IA ayuda significativamente en la elaboración de artículos de investigación. Al respecto, García et al. (2025) manifiestan que en el uso de la IA es necesaria la supervisión humana para maximizar sus beneficios. De manera similar, Castagnola et al. (2025) refieren que la IA ayuda a los docentes a crear y publicar nuevo conocimiento. Asimismo, Fontanelli et al. (2025) precisa que es necesario capacitar a docentes y estudiantes en la utilización de la IA en el proceso de investigación, ya que dicha herramienta es un aliado estratégico en la investigación académica (Morales, 2025).
Por otro lado, Domínguez (2025) sostiene que la IA tiene un impacto positivo en la investigación en ciencias sociales. Asimismo, Alvarado et al. (2025) indican que la IA facilita el proceso clave de la investigación. Además, Morales et al. (2025) destacan que la IA y la investigación muestran una conexión clara e importante. Complementariamente, Díaz (2024) precisa que la IA mejora la investigación, pero que es necesario tener en cuenta los aspectos éticos de su utilización. De todo ello se concluye que la investigación se ha visto fortalecida con el uso de la IA en la educación (Mena-Guacas et al., 2024).
Contreras et al. (2024) afirman que la IA ayuda a obtener datos y a redactar manuscritos, pero, como lo indica Repiso (2024), en el marco de la ética es necesaria la supervisión de expertos. En ese mismo sentido, Pérez y Perdomo (2024) señalan la importancia del uso de la IA en la investigación en comunicaciones. Sin embargo, como ya se indicó, Angulo-Bazán (2024) recalca que todos los actores de la ciencia deben estar comprometidos con su adecuado uso, mitigando cuidadosamente los riesgos de sesgo y falta de originalidad en la investigación (Ramos, 2024).
Ernst y Young (2024) afirman que todos somos responsables de asegurar que la IA beneficie a la sociedad con resultados válidos y confiables. La IA en la investigación presenta numerosas ventajas (Mata et al., 2024). Asimismo, según Duarte y Guerrero (2024), la IA ofrece muchos beneficios, pero también implica sesgos y falta de innovación. De manera similar, Ruiz (2024) señala que la IA ha cambiado para bien la forma de investigar. Por otro lado, Quispe et al. (2024) advierten que hay áreas no exploradas que necesitan atención a través de la IA. Finalmente, Padilla-Caballero et al. (2023) subrayan la necesidad de un enfoque holístico y equilibrado entre la IA y el pulso humano, de tal manera que herramientas como ChatGPT faciliten el trabajo mediante la creación de diversos instrumentos, pero no reemplacen por completo el trabajo de los estudiantes y docentes (Ariza, 2023).
En definitiva, lo encontrado en el estudio, permite inferir que la IA es una herramienta muy valiosa y efectiva en diferentes áreas de la investigación, ya que ha permitido a los investigadores encontrar y analizar grandes datos, automatizar actividades, generar hipótesis, construir nuevos instrumentos, y principalmente mejorar la eficiencia en la investigación científica.
Es así que sus aplicaciones en diversas áreas han llevado a avances significativos y prometen seguir transformando la manera en que se realiza la investigación científica, de la mano de la supervisión humana para evitar sesgos, garantizando la generación y transmisión de conocimiento sólido y ético a las generaciones venideras.
Conclusiones
De la revisión sistemática se concluye que la inteligencia artificial es una herramienta poderosa en la investigación científica, ya que, entre otras funciones, facilita la búsqueda y el análisis de metadatos, permite la automatización de tareas y ayuda a descubrir nuevos patrones. Sin embargo, es importante abordar los desafíos éticos y las limitaciones asociadas con su utilización para maximizar su potencial.
La inteligencia artificial ha revolucionado sustancialmente la investigación científica, facilitando la construcción de instrumentos, el procesamiento y el análisis de datos; no obstante, es necesaria la supervisión humana durante el proceso a fin de evitar sesgos y garantizar resultados sólidos y confiables para la sociedad y la comunidad científica.
