Introducción

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) han incrementado la producción académica, facilitando la redacción y el análisis de textos mediante modelos de lenguaje avanzados. . La IA fomenta la innovación y la eficiencia en sectores como la educación y la investigación. Según la Comisión ^{Europea (2020}), mejora la redacción de artículos científicos, la productividad y simplifica el análisis automatizado de datos. También, herramientas como ChatGPT permiten la selección y parafraseo de información en la investigación académica, lo que contribuye a una enseñanza eficaz y adaptada a las necesidades individuales (^{Aydın & Karaarslan, 2023}). Además, el uso de la IA en la educación ha crecido desde 2015, resaltando en 2021 (^{Dogan et al., 2023}). Así mismo, la IA permite personalizar el aprendizaje, adecuando el contenido a los requisitos individuales de los estudiantes (^{Holmes et al., 2021}) a través de Plataformas de aprendizaje adaptativas que evalúan las fortalezas y debilidades del estudiante para acoplar el contenido y optimizar su rendimiento (^{Rashid et al., 2024}).

Por otro lado, muchos estudios se enfocan solo en los aspectos técnicos, sin adentrarse a las cuestiones éticas (^{Dogan et al., 2023}). Por ello, es fundamental integrar estas perspectivas y desarrollar regulaciones éticas para asegurar que la IA se use de forma responsable en la Comunidad científica, respetando los valores elementales del proceso de enseñanza-aprendizaje. Igualmente, el uso de la IA en la redacción de artículos académicos ha generado un debate sobre su validez ética y académica debido a que herramientas como ChatGPT agilizan la producción de textos de calidad, permitiendo que los investigadores se concentren sólo en el análisis e interpretación de datos. Por esto, su uso plantea preocupaciones respecto al plagio y la falta de originalidad en los trabajos científicos. Por esta razón, se considera fundamental establecer directrices éticas claras para garantizar un uso responsable de estas herramientas, promoviendo la transparencia en la investigación.

Así mismo, a medida que la IA avanza en la generación de textos que imitan el estilo humano, surgen nuevos desafíos en la identificación de contenidos creados con estas herramientas, lo que exige una adaptación en las estrategias de enseñanza y evaluación. Por tanto, es importante que los educadores fomenten el pensamiento crítico, la creatividad y el uso responsable de la IA en el ámbito académico. También, ^{Vera (2023)} menciona en sus resultados de investigación que la IA viene fomentando la investigación en la Educación Superior, proporcionando herramientas de análisis de datos para grandes volúmenes de información permitiendo identificar patrones y tendencias, lo cual facilita la producción de conocimiento. En ese sentido, ^{Román et al. (2023)} evidencian que en la actualidad la capacitación en el aspecto ético es escasa, generando la necesidad de programas de formación oportuna.

Finalmente, con base en los párrafos señalados anteriormente, surge la siguiente pregunta de investigación: ¿Cuál es la percepción de estudiantes de Administración sobre la utilidad de la Inteligencia Artificial en Artículos Científicos?. Esta interrogante responde a la necesidad de entender no sólo la opinión sobre el uso de la IA sino también, cómo los estudiantes experimentan y valoran su utilidad. Con base en esta pregunta, se planteó como objetivo general de la investigación el cual consiste en la identificación de las percepciones de estudiantes de Administración sobre la utilidad de la IA en artículos científicos, y como objetivos específicos: Describir la utilidad sobre la IA en artículos científicos en estudiantes de Administración y describir las principales dimensiones sobre la IA en artículos científicos en estudiantes de Administración.

Metodología

Este estudio se enmarca dentro del paradigma pragmático, que es un enfoque de investigación enfocado en el fenómeno bajo estudio, el cual permite la combinación de métodos cuantitativos y cualitativos con la finalidad de obtener una comprensión integral del fenómeno de estudio (^{Creswell & Plano Clark, 2018}). A diferencia del paradigma transformativo, que se orienta hacia el cambio social y la justicia, el pragmatismo prioriza la utilidad de los resultados y la solución de problemas prácticos (^{Morgan, 2007}). Además, ^{Arias (2023}) concluye que este tipo de paradigma es usado como sustento del enfoque mixto.

En este marco, se adopta un enfoque metodológico mixto específicamente el diseño convergente de triangulación. Este diseño permite la recolección y el análisis simultáneo de datos cualitativos y cuantitativos, cuya integración proporciona una visión más completa del fenómeno estudiado (^{Hernández-Sampieri & Mendoza, 2018}). Así, se triangulan los resultados para comparar las percepciones subjetivas (expresadas mediante técnicas cualitativas) con los datos obtenidos a través de escalas o frecuencias (técnicas cuantitativas), fortaleciendo la credibilidad y profundidad interpretativa.

La población estuvo conformada por estudiantes universitarios de las carreras de Administración de 03 (tres) universidades privadas de Lima Metropolitana. Según ^{Bisquerra Alzina (2009}), la población se refiere al conjunto de personas u objetos con características comunes sobre las que se desea obtener información. La muestra estuvo compuesta por 75 estudiantes universitarios seleccionados mediante un muestreo intencional no probabilístico, priorizando el acceso y la disponibilidad de los participantes.

Por otro lado, esta muestra se distribuyó en tres universidades privadas de Lima Metropolitana, cuyos nombres han sido reservados por un tema de criterios éticos. Además, se detallan sus principales características sociodemográficas las que se pueden ver en las Figura 1, incluyendo género y rango de edad, siendo predominante la participación femenina con un 58.66% y la mayor cantidad de estudiantes están concentrados en el rango de edad de entre 25 y 31 años con un 41.33% (ver Figura 1).

Para la recolección de datos, se aplicó una encuesta estructurada que incluyó ítems relativos al nivel de conocimiento, frecuencia de uso y actitudes frente al uso de herramientas de inteligencia artificial en la elaboración de artículos científicos. El instrumento fue elaborado por los autores del estudio y validado mediante juicio de expertos, quienes evaluaron la validez de contenido. Además, se calculó la confiabilidad interna a través del coeficiente alfa de Cronbach, obteniendo un valor de 0.92 (ver Figura 2), lo cual indica una alta confiabilidad del instrumento y consistencia interna (^{George & Mallery, 2003}).

En cuanto a la triangulación metodológica, se compararon las percepciones expresadas en los ítems abiertos (análisis cualitativo temático) con los resultados obtenidos en los ítems cerrados (análisis estadístico descriptivo). Este cruce permitió identificar coincidencias y contradicciones entre los datos cualitativos y cuantitativos, integrando los hallazgos para una mejor interpretación del fenómeno. Así mismo, el uso de la triangulación de datos posibilitó el contraste de los hallazgos y así poder conseguir una visión más completa del fenómeno estudiado (^{Aydın & Karaarslan, 2023}).

Resultados

Las universidades afrontan el reto de adaptarse a la sociedad de la información incorporando IA a sus métodos de enseñanza. Este cambio obliga a aplicar tecnologías que personalicen la educación e integrar de manera efectiva la interacción humana con la tecnología digital. Para ^{García Ocaña et al. (2019}) existe una notable brecha entre los “nativos digitales”, y los “migrantes digitales”, por ello se requiere que la educación superior no sólo integre las habilidades digitales en el plan de estudios, sino también que evalúe cómo estas tecnologías pueden reducir o ampliar la brecha digital y generacional.

El hallazgo principal fue que los estudiantes encuestados manifestaron que el uso de herramienta IA reduce el nivel de esfuerzo para la elaboración de Artículos Científicos por ende se agiliza y facilita el proceso de investigación científica. Sin embargo, se destacan algunos aspectos como la generación de sesgos y poco uso ético de este tipo de herramientas lo cual podría conllevar a la poca originalidad de las investigaciones, así como resultados poco fiables. De acuerdo con lo indicado, se proponen dos categorías, y dentro de cada una de ellas se abordarán los siguientes hallazgos:

En la categoría 1, como hallazgos generales de la presente investigación, se tiene que todos los estudiantes entrevistados poseen una buena autopercepción sobre sus niveles de aptitud para la elaboración de artículos científicos con Herramientas IA. Con respecto a la categoría 2, los hallazgos muestran la percepción de utilidad con respecto a la progresión de su alfabetización digital. Así mismo, los estudiantes manifestaron que fue relativamente sencillo la adopción de herramientas IA dentro del desarrollo de sus actividades académicas.

También, dentro de cada dimensión definida se muestran los hallazgos que se explican a continuación. Además, en esta sección, se presentan los resultados derivados a partir del análisis de los datos recopilados mediante los 75 cuestionarios aplicados, los cuales exploraban la percepción de utilidad de los estudiantes universitarios con respecto al empleo de herramientas IA en la elaboración de sus trabajos académicos específicamente sus artículos de investigación. Así mismo, los estudiantes manifestaron “la aptitud que han tenido frente a la integración de IA en su proceso de aprendizaje”.

Categoría 1: Percepción de Nivel de Aptitud de los Estudiantes en la Elaboración de Artículos Científicos con Herramientas IA

A continuación, en la Tabla 1, se muestran las áreas abordadas para definir el nivel de Aptitud de estudiantes en específico para el área 1 - información y alfabetización digital del Marco DigComp (^{Carretero et al., 2017}). En relación con ello, y tomando en cuenta los niveles de aptitud que van del 1 al 8, los estudiantes se percibieron, de manera general en lo que respecto al área 1, con un nivel de Aptitud mínimo 3 y, como máximo en el nivel 4, esto conlleva a pensar que cuentan con un nivel de intermedio, lo que podría deberse al hecho de ser nativos digitales y de su capacidad de adaptación a las nuevas tecnologías. Adicionalmente, porque manejan de forma autónoma la resolución de problemas concretos.

En el Área 1 - información y alfabetización digital (DigComp), los participantes manifestaron haber hecho uso de las tecnologías educativas para mejorar la comunicación con sus pares, y, para impulsar el trabajo colaborativo con sus compañeros de equipo de trabajo e incluso con pares de otras secciones y carreras afines, lo que facilitó el intercambio de ideas y conocimientos. Además, generó una red “networking” para el intercambio de ideas y opiniones sobre la información recolectada. También permitió la mejora de su nivel de competencia digital ya que traspasaron las fronteras de sólo usar redes sociales al uso de herramientas IA, entre algunas respuestas tenemos a la del participante P20 que indica que “el intercambio de ideas dentro de la revisión de literatura me permitió validar y priorizar dicha información”. Asimismo, el participante P54 manifiesta “la integración de Herramientas IA dentro de mi proceso de redacción me ha facilitado mucho el parafraseo de los párrafos de textos”.

En cuanto, a las dimensiones 3 - Uso y 4 - Accesibilidad - se observa que, si bien la mayoría señala que la IA permite generar contenido adaptable y resulta intuitiva, existen discrepancias en la percepción sobre la calidad de la información producida, evidenciando opiniones divididas que pueden relacionarse con distintos niveles de competencia digital.

Dimensión 3: Uso. En la dimensión Uso, está conformada por 03 preguntas cerradas las cuales buscan medir criterios como: información-alfabetización digital, creación de contenido digital, calidad de la escritura, generación de contenido y comunicación- colaboración digital, entre otros. De igual forma, todas las preguntas de esta dimensión trabajan con escala de Likert de cinco niveles las cuales permitirán medir el nivel de percepción concerniente al uso o manejo de las herramientas IA en lo que respecta a la elaboración de artículos científicos.

En este punto se puede mencionar los hallazgos de la investigación cuantitativa de ^{Chao & Rivera (2024)} en el que se determinó que el 74% de estudiantes percibe que las herramientas de IA impulsan el desarrollo de aprendizajes y el 81% ha generado un gran impacto positivo en su vida académica. Además, el 33% de estudiantes manifiesta que usan alguna herramienta IA para desarrollar sus tareas escolares en actividades variadas. Así pues, el 15.2% de ellos las usa para la búsqueda de información. No obstante, en el estudio realizado por ^{Keles & Aydin (2021)} evidenciaron que la percepción de los estudiantes universitarios sobre la IA se inclina más a ser negativa que positiva.

Por lo que se considera que, un aspecto relevante en el proceso de alfabetización digital en la Educación Superior universitaria corresponde para tener en cuenta el desarrollo de prácticas con IA enfocadas a la búsqueda de información, creación de contenido digital y análisis de datos entre las más relevantes, resaltando “la importancia del juicio humano y la toma de decisiones desde una mirada crítica y consciente” (Chao & Rivera, 2024, p. 70).

En la dimensión 3 - Uso, en la primera pregunta de esta dimensión, es interesante el resultado obtenido ya que el mismo porcentaje de estudiantes participantes (37,33%) ha elegido la opción “Ni de acuerdo ni en desacuerdo” y “De acuerdo” lo cual representaría el que, si bien hay un resultado significativo en el número de participantes que opina que este tipo de herramienta genera una alta calidad de información, no obstante, hay otro grupo que aún cuenta con opinión reservada sobre este tema. Sobre la segunda pregunta, la mayoría de los encuestados (52,00%) señala que el uso de estas herramientas facilita la generación de contenidos que pueden adaptar a sus investigaciones. De igual forma, en la tercera pregunta, la mayoría de los participantes (54,67%) indica que la IA se adapta fácilmente tanto a sus tareas como a campos de investigación (ver Figura 3).

Por tanto, a diferencia de las dimensiones anteriores en esta dimensión sí se recalca una opinión mayoritaria sobre todo en las preguntas 2 y 3 para la opción “De acuerdo”, en efecto los participantes consideran que el contenido generado por este tipo de herramienta es fácil de adaptar a sus documentos de trabajo, mientras que por el contrario para la pregunta 1 existe un grupo dividido entre las opciones “De acuerdo” y “Ni de acuerdo ni en desacuerdo” en cuanto a la calidad de información generada por las herramientas IA, inclusive el porcentaje de respuesta en ambas opciones es el mismo representando un 37.33%, en nuestra opinión valoran la calidad del contenido generado por este tipo de herramientas.

Dimensión 4: Accesibilidad. En la dimensión Accesibilidad, se tiene que está conformada por 02 preguntas cerradas las cuales buscan medir el criterio de Facilidad de uso. También, todas las preguntas de esta dimensión trabajan con escala de Likert de cinco niveles que permitirán medir el nivel de percepción concerniente a la accesibilidad de las herramientas IA en lo que respecta a la elaboración de artículos científicos de estudiantes universitarios.

Con respecto a esta dimensión, los participantes mencionaron que es importante que las herramientas IA puedan ser accesibles para todos y que fomente una equidad estudiantil, entre las opiniones más saltantes tenemos a la de los participantes P34, P51 y P70 indican que tecnologías como la IA ayudarán a integrar a todos los estudiantes y facilitarán su acceso a su proceso de enseñanza-aprendizaje (E-A), esto coincide con lo encontrado por ^{Ríos et al (2024)} quienes destacaron la importancia de una perspectiva inclusiva y equitativa en la implementación de la IA en la educación superior, fomentando un entorno educativo accesible para todos el cual garantice que las TICs se integren de forma ética y efectiva para elevar la calidad y la personalización del proceso E-A. Además, ^{Mendoza et al. (2024)} resalta una orientación positiva con una mayoría del 74.59% quienes defienden que la IA puede ayudar a la equidad en el acceso educativo.

También, ^{Berrones & Salgado (2023)} señalan que la IA puede brindar soluciones personalizadas, las cuales se adapten a las necesidades de cada estudiante, mejorando su experiencia de E-A. así como proporcionar herramientas y recursos más accesibles para los estudiantes. En efecto, el crecimiento acelerado de las TIC fomenta su inclusión con base en IA en el entorno educativo, generando cambios representativos en la manera en que se imparte la enseñanza y adquiere conocimientos en la era digital.

En la dimensión 4 - Accesibilidad, en la pregunta 1, hay una mayoría rotunda de participantes (52,00%) ha elegido la opción “De acuerdo” lo cual significa que la facilidad de uso de este tipo de herramienta es para todas las personas en general. En cuanto a la pregunta 2, también la mayoría de los encuestados (56,00%) señala estar de acuerdo con el hecho de que estas herramientas son intuitivas y fáciles de usar (ver Figura 4). También, se puede observar que muy de cerca a la segunda opción más votada se encuentra “Ni de acuerdo ni en desacuerdo” lo cual nos hace pensar que aún hay un pequeño grupo de encuestados que no percibe por completo la facilidad de uso de las herramientas IA.

En cuanto a la opción menos votada, podemos observar que para ambas preguntas 1 y 2 el porcentaje equivale a 2,67% y 1.33% correspondientemente. Además, los participantes señalan estar “Totalmente en desacuerdo”, por lo cual presumimos que este grupo de participantes podría no contar con un nivel de competencia digital inferior al medio. No obstante, en nuestra opinión también podrían existir otros factores asociados a esta respuesta. como problemas de conexión de internet, falta de resiliencia, entre otros.

Categoría 2: Progresión de la Percepción de Alfabetización Digital y su Relación con la Mejora de Experiencia de Aprendizaje

En esta categoría se muestra la percepción estudiantil con respecto al progreso de su nivel de alfabetización digital en el área 1 del DigComp y el impacto que ha tenido en la mejora de su experiencia de aprendizaje, teniendo en consideración los desafíos generados por el uso de la IA. En ese punto, ^{Moreno (2019)} indica que hay retos pendientes en la actualidad, entre ellos, la alfabetización digital para que permita desarrollar competencias digitales con respecto a la aplicación de la IA y esta se transforme en una herramienta de ayuda y no en un reemplazo.

En la dimensión 1 - Eficiencia la mayoría de los participantes manifestó de forma positiva los criterios evaluados, aunque se observa una tendencia neutral en un grupo considerable, lo que sugiere que la adopción de estas tecnologías aún no es universal ni completamente valorada en la práctica académica. Por otro lado, en la dimensión 2 - Gestión de la información cerca de la mitad de los participantes destacó que la IA mejora el acceso a datos, identifica tendencias y facilita la integración de ideas. Sin embargo, la presencia de respuestas neutrales apunta a que algunos estudiantes no reconocen completamente el potencial de estas herramientas para optimizar la organización y el análisis de la información.

Por último, para la dimensión 5 - Consideraciones éticas los estudiantes recalcan la importancia de mantener la originalidad en las investigaciones y muestran preocupación por los posibles sesgos y el uso poco ético de la IA. Estos resultados subrayan la necesidad de promover prácticas responsables y desarrollar directrices claras que integren tanto los beneficios como los desafíos asociados al uso de estas tecnologías en el ámbito académico.

Dimensión 1: Eficiencia. Esta dimensión está conformada por 03 preguntas cerradas las cuales buscan medir criterios como: tiempo, cumplimiento de plazos y resolución de esfuerzo. Así mismo, todas las preguntas de esta dimensión trabajan con escala de Likert de cinco niveles que permitirán medir el nivel de percepción estudiantil de los estudiantes de Administración en lo referente a la eficiencia del uso de las herramientas IA en lo que respecta a la elaboración de artículos científicos.

En lo que concierne a esta dimensión, la mayoría de los participantes entrevistados coincidieron en que “la IA puede mejorar la eficiencia en la investigación científica”. De igual forma, Gilber (2019) en su investigación descriptiva obtuvo como resultado que la IA puede promover el proceso E-A, así como mejorar la eficiencia en el proceso de investigación científica, sin embargo, es importante una adopción meticulosa, ética y responsable. Además, señala también que la IA “mejora la eficiencia en la búsqueda de información” (p. 70), generando resúmenes de contenido y enriqueciendo la redacción de los trabajos académicos.

En la dimensión 1 - Eficiencia, en la primera pregunta, se tiene que casi la mitad de los estudiantes participantes (46,67%) indica que el uso de herramientas IA en la elaboración de artículos científicos reduce significativamente el esfuerzo invertido por ende permite generar resultados a la brevedad. También, para la segunda pregunta la mayoría de los encuestados (54,67%) revela que el uso de estas herramientas mejora su nivel de eficiencia en la elaboración de este tipo de trabajo. Así mismo, en la última pregunta la mayoría de los participantes (53,33%) también menciona que este tipo de herramientas les facilitan el cumplimiento de plazos para la elaboración de este tipo de trabajos.

En efecto, la mayoría de los estudiantes participantes considera que el uso de herramientas minimiza los tiempos de elaboración de artículos científicos garantizando así el cumplimiento de dichos trabajos de forma oportuna (ver Figura 5). No obstante, para todas estas preguntas se observa también que la escala más votada es “Ni de acuerdo ni desacuerdo” lo cual nos indica que existe un grupo de estudiantes con una opinión neutral, lo cual nos podría llevar a presumir que quizás aún no existe un valor de importancia de integrar / adoptar este tipo de herramientas dentro de la práctica académica de los estudiantes.

Por otro lado, podemos observar que aún existe un pequeño grupo de encuestados: 4,00 % (pregunta 1), 4,00% (pregunta 2) y 2,67% (pregunta 3) que está en total desacuerdo en lo que respecta a la eficiencia de las herramientas IA para la elaboración de artículos científicos. Así pues, observamos también que la segunda alternativa más votada fue “Ni de acuerdo ni en desacuerdo” lo cual nos hace creer que aún no existe un valor de importancia de integrar / adoptar este tipo de herramientas dentro de la práctica académica de los estudiantes.

Dimensión 2: Gestión de Información. Esta dimensión está conformada por 04 preguntas cerradas las cuales buscan medir criterios como: solución de problemas digitales, acceso a la información relevante, identificación de tendencias y patrones, integración con trabajos existentes y extracción de información clave. De igual forma, todas las preguntas de esta dimensión trabajan con escala de Likert de cinco niveles que permitirán medir el nivel de percepción concerniente a la Gestión de la información de las herramientas IA en lo que respecta a la elaboración de artículos científicos.

Así mismo, los participantes P2, P20 y P39 refieren que “en la actualidad el manejo de grandes volúmenes de información se torna complejo sobre todo cuando se revisa literatura…”. Igualmente, ^{Moreno (2019)} indica en su estudio que en el contexto actual los estudiantes poseen acceso a gran cantidad de información por medio de herramientas como Big Data. No obstante, Gilbert et al. (2023) señala que la IA permite analizar grandes cantidades de información, como artículos científicos y documentos de investigación; así como determinar patrones y tendencias en la literatura científica (^{Kooli, 2023}).

En la dimensión 2 - Gestión de Información, en la primera pregunta de esta dimensión, se tiene que casi la mitad de los estudiantes participantes (49,33%) manifiesta que el uso de herramientas IA facilita el acceso a la información para la elaboración de artículos científicos. Con respecto a la segunda pregunta, también casi la mitad de los encuestados (42,67%) señala que el uso de estas herramientas permite identificar tendencias y patrones. También, en la tercera pregunta, cerca de la mitad de los participantes (48,00%) indica que la IA facilita la integración de sus ideas con respecto a investigaciones previas (ver Figura 6).

Por su parte, en la pregunta 4, más de la mitad de los participantes (53,30%) indica que la IA facilita la integración de sus ideas en investigaciones previas. En otras palabras, cerca de la mitad de los estudiantes participantes es consciente de que este tipo de herramientas les facilita el proceso de generación de analítica de datos como parte de la gestión de la información de su investigación (ver Figura 4). Sin embargo, para las preguntas de esta dimensión (1 y 2) se observa que la segunda alternativa más votada es “Ni de acuerdo ni desacuerdo” lo cual nos indica que existe un grupo de estudiantes con una opinión neutral, lo cual nos podría hacer pensar que los participantes no las consideran importante para la organización y análisis de datos. Por el contrario, con respecto a las preguntas 3 y 4 si reafirmaron estar “Totalmente de acuerdo” con la integración de hallazgos en investigaciones previas.

Además, podemos observar en la Figura 7 que aún existe un pequeño grupo de encuestados: 1,33 % “En desacuerdo” (pregunta 1), 2,67% “Casi nunca” (pregunta 2), 1,33% “Totalmente en desacuerdo” (pregunta 3) y 1,3% tanto para “En desacuerdo” y “Totalmente en desacuerdo” que está en total desacuerdo, por lo cual consideramos existe aún un bajo nivel de aceptación en el uso de este tipo de herramientas para la elaboración de investigaciones científicas.

Dimensión 5: Consideraciones Éticas

En la dimensión Consideraciones éticas, se tiene que está conformada por 04 preguntas cerradas las cuales buscan medir criterios como: plagio y originalidad, sesgos algorítmicos, dependencia excesiva y uso responsable. De igual forma, todas las preguntas de esta dimensión trabajan con escala de Likert de cinco niveles que permitirán medir el nivel de percepción concerniente a cuestiones éticas y transparencia de las herramientas IA en lo que respecta a la elaboración de artículos científicos (ver Tabla 7).

Con respecto a esta dimensión, cerca de la mitad de los participantes coinciden en que el tema del uso ético de las herramientas IA es aún un gran reto para todo y que es de suma importancia tenerlo en cuenta, es así que hubieron opiniones cómo “a veces siento que hago uso indiscriminado de las Herramientas IA en especial para redactar mis Informes y no sé si es poco ético” (P70), “la practicidad de la IA a veces me malacostumbra de no aportar nada más sobre mis trabajos académicos porque considero que la calidad es alta pero creo que mi nivel de dependencia se ha disparado” (P33), entre los más resaltantes. Igualmente, ^{Naranjo et al (2023}) en su investigación mixta obtuvo como uno de los principales resultados que los participantes consideran la ética en la implementación de la IA representa un aspecto "muy importante", indicando una conciencia compartida con respecto a la importancia de los principios éticos en la integración de TIC dentro del proceso E-A.

Por otro lado, ^{Mendoza et al (2024}) obtuvo entre sus resultados que la confianza de estudiantes universitarios en lo que respecta a la gestión ética de datos recopilados a través de herramientas IA, es resaltada por la mayoría de ellos, con un 54.05%. Así pues, en la presente investigación se sugiere la existencia de una gran preocupación sobre el uso ético de la IA por parte de los estudiantes participantes debido a que vienen enfrentando una serie de desafíos éticos en el contexto actual de la IA.

En la dimensión 5 - Consideraciones Éticas, en la primera pregunta de esta dimensión, se tiene que cercar de la mitad de los participantes (44,00%) considera que es importante mantener la originalidad de sus investigaciones y por ello prefieren evitar el uso de herramientas IA. Con respecto a la pregunta 2, el 38,67% señala estar de acuerdo en que el uso de este tipo de herramientas genera sesgos en sus investigaciones, lo cual podría conllevar a conclusiones incorrectas sobre los resultados del estudio. En cuanto a la pregunta 3, casi la mitad de los participantes indica que la dependencia del uso de este tipo de herramientas afectaría en su desarrollo académico. Por otro lado, para la pregunta 4 muy cerca de la mitad de los participantes señala que es importante el uso responsable de estas herramientas en las investigaciones para así asegurar la integridad de los resultados (ver Figura 7).

Por tanto, en las preguntas de esta dimensión en particular para la pregunta 1 podemos ver que el 80% de los participantes considera “Importante” y “Muy importante” la originalidad de las investigaciones académicas. Asimismo, para las preguntas 2 (“De acuerdo” y “Ni de acuerdo ni en desacuerdo”), 3 (“De acuerdo” y “Ni de acuerdo ni en desacuerdo”) y 4 (“Bueno” y “Regular”) que las opciones más votadas fueron la segunda y tercera, tal vez porque la mayoría de ellos tiene en claro el aspecto ético de la IA.

Así pues, para las preguntas Filtro (ver Figura 8) en específico para la pregunta 1 se puede visualizar que la opción más votada es la cuarta lo cual significa que al igual que en la dimensión de Consideraciones Éticas los participantes califican como “Malo” el poco uso ético de estas herramientas. Mientras que para la pregunta 2 el resultado es similar al de la pregunta 3 de la Dimensión Uso en la que se indica la facilidad de uso de este tipo de herramientas.

En general, los resultados de la presente investigación complementan otras investigaciones peruanas en cuanto a la percepción estudiantil sobre la utilidad de herramientas IA. Entre las cuantitativas se encuentra ^{Esteves (2023}) que descubrió un alto uso de herramientas IA dentro de sus trabajos académicos por parte de los estudiantes. En principio, esta investigación busca que se amplíe el horizonte, abarcando también de manera cualitativa la percepción de utilidad de un grupo de estudiantes universitarios. Así, se estableció deliberadamente realizar la inspección con estudiantes de las carreras de administración, tomando como punto de partida el supuesto de que están familiarizados con el uso de herramientas digitales.

En este contexto, se determinó que los estudiantes percibieron contar con cierto conocimiento y poseer un manejo previo de herramientas digitales, ya que, de acuerdo con lo que indican, son parte de sus actividades diarias tanto a nivel personal como académico ya que las integran dentro de su proceso E-A. También, manifestaron que la universidad proporciona un Curso de Desarrollo de Competencias Digitales, además incluye cursos electivos de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en especial de IA dentro de su malla curricular.

Finalmente, es importante mencionar que esta investigación complementa ensayos como la de ^{Castillejos (2022)} , que identificó como problema los valores de los estudiantes con respecto al uso de IA. Así, para completar dicho proceso, se elaboró un instrumento mixto. De esta manera, abordar esos resultados, a través del análisis cuantitativo y cualitativo de cinco dimensiones, que busca abordar todas las aristas existentes. Además, se destaca que no se han encontrado estudios peruanos de este tipo.

Análisis Inferencial: Prueba de Chi-cuadrado y la relación entre Variables Sociodemográficas y Percepciones sobre la IA

Resultado obtenido:

Chi-cuadrado (χ²): 3.29

Grados de libertad: 4

Valor p: 0.510

Se aplicó una prueba de chi-cuadrado para analizar la relación entre el género de los participantes y su percepción sobre la facilidad de uso de herramientas de inteligencia artificial (ítem vinculado a la dimensión de Accesibilidad). El análisis no evidenció una diferencia estadísticamente significativa (χ²=3.29, p=0.510), lo cual sugiere que dicha percepción no varía según el género. Esto indica que la accesibilidad percibida de las herramientas IA es transversal en la muestra, independiente de la variable sexo (ver Tabla 2).

La prueba de chi-cuadrado arrojó un valor de χ² = 26.66, con 36 grados de libertad, y un valor p = 0.8715, lo que no indica una diferencia estadísticamente significativa. Este resultado sugiere que la percepción sobre la facilidad e intuición de uso de la inteligencia artificial no varía significativamente entre estudiantes de distintos ciclos académicos. En otras palabras, estudiantes tanto de ciclos iniciales como avanzados muestran percepciones similares en cuanto a la accesibilidad de estas herramientas, lo cual podría deberse a una familiaridad generalizada con tecnologías digitales o a que el diseño de estas herramientas realmente facilita su adopción por usuarios con diversos niveles de experiencia (ver Tabla 3).

La prueba de chi-cuadrado arrojó un valor de χ² = 25.43, con 32 grados de libertad y un valor p = 0.788, lo que no indica significancia estadística entre las variables. El resultado sugiere que la percepción sobre la reducción de esfuerzo gracias a la IA no difiere significativamente según el grupo etario. Esto podría interpretarse como un consenso transversal entre los estudiantes, independientemente de su edad, en cuanto a que la IA efectivamente representa una herramienta útil para facilitar las tareas investigativas. Este hallazgo refuerza la idea de que la dimensión de Eficiencia, en lo relativo a la reducción de esfuerzo, es valorada de manera bastante homogénea entre los diferentes rangos de edad de los encuestados (ver Tabla 4).

La prueba de chi-cuadrado arrojó un valor de χ² = 21.97, con 24 grados de libertad, y un valor p = 0.581, lo que no indica significancia estadística. Los resultados sugieren que la percepción sobre la importancia del uso responsable de la IA no varía significativamente entre los distintos grupos de edad. Esto puede interpretarse como un acuerdo generalizado entre los estudiantes universitarios sobre la necesidad de mantener estándares éticos en el uso de herramientas de IA para la investigación. La dimensión Consideraciones Éticas, por tanto, parece tener una valoración constante en cuanto a la responsabilidad académica, sin importar el rango etario del encuestado (ver Tabla 5).

La prueba de chi-cuadrado arrojó un valor de χ² = 17.71, con 8 grados de libertad, y un valor p = 0.0235, lo que indica una diferencia estadísticamente significativa. El análisis evidencia que la percepción sobre la capacidad de la IA para organizar e integrar hallazgos en investigaciones varía significativamente entre carreras. Los estudiantes de áreas administrativas mostraron mayor inclinación hacia respuestas afirmativas (“De acuerdo” o “Totalmente de acuerdo”), en comparación con estudiantes de ingeniería u otras disciplinas. Esto podría deberse a que en carreras administrativas la redacción, sistematización y vinculación de fuentes es una tarea más frecuente, por lo que valoran más esta capacidad organizativa de la IA (ver Tabla 6).

La prueba de chi-cuadrado arrojó un valor de χ² = 8.79, con 8 grados de libertad, y un valor p = 0.360, lo que no indica significancia estadística. Los resultados muestran que no hay diferencias significativas entre carreras en cuanto a la percepción de la IA como herramienta para fomentar el trabajo colaborativo en la investigación. Esto sugiere que esta función de la IA es reconocida de manera bastante homogénea entre estudiantes de distintas disciplinas, lo cual podría reflejar una aceptación generalizada del potencial de la IA para facilitar dinámicas colaborativas en entornos académicos y digitales (ver Tabla 7).

Análisis de Medidas de Tendencia Central

Además del análisis porcentual por dimensiones, se incorporaron medidas de tendencia central (media, mediana y moda) para cada uno de los ítems del instrumento. Estas medidas permiten identificar el comportamiento central de las respuestas de los estudiantes, otorgando mayor precisión al análisis de sus percepciones sobre el uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en la elaboración de artículos científicos.

En la Dimensión 1 - Eficiencia, los valores medios oscilaron entre 3.8 y 4.2, lo cual indica una tendencia positiva hacia la percepción de que la IA reduce el esfuerzo y mejora el cumplimiento de plazos. La media más alta (4.2) se observó en el ítem relacionado con la agilización del trabajo académico. La mediana y la moda se ubicaron de forma consistente en el valor 4 (correspondiente a la categoría "de acuerdo"), lo que confirma una apreciación favorable por parte de la mayoría de los encuestados. En lo concerniente a la Dimensión 2 - Gestión de la Información, las medias se mantuvieron entre 3.7 y 4.1. Aunque los estudiantes reconocieron que la IA facilita el acceso y organización de la información, la moda en algunos ítems se ubicó en 3, lo que refleja una presencia considerable de respuestas neutrales. Esto podría indicar la necesidad de fortalecer las competencias digitales de ciertos grupos.

Respecto a la Dimensión 3 - Uso, la media general fue de 3.9, con moda en 4 para la mayoría de las preguntas. Sin embargo, la presencia de valores igualmente distribuidos entre respuestas neutras y positivas en ciertos ítems sugiere una percepción ambivalente, posiblemente relacionada con la experiencia previa con este tipo de herramientas. Con respecto a la Dimensión 4 - Accesibilidad, las medias alcanzaron hasta 4.3, lo cual evidencia una valoración mayoritaria sobre la facilidad e intuición en el uso de estas herramientas. La moda se mantuvo en 4 en ambos ítems, con una mínima proporción de respuestas negativas.

Finalmente, en la Dimensión 5 - Consideraciones Éticas, las medias oscilaron entre 3.5 y 4.0. Aunque se identificó una tendencia general hacia el reconocimiento de la importancia del uso ético de la IA, algunas modas en valor 3 reflejan incertidumbre o falta de posicionamiento frente a temas como el plagio, los sesgos algorítmicos o la dependencia tecnológica.

En conjunto, estos resultados permiten concluir que la percepción estudiantil es mayoritariamente positiva respecto al uso de la IA en el ámbito académico, aunque persisten zonas de ambigüedad en lo relativo a la ética, la originalidad y la confianza en los contenidos generados. Estas conclusiones respaldan la necesidad de implementar estrategias pedagógicas que promuevan no solo el uso instrumental de estas tecnologías, sino también una formación crítica y ética respecto a sus implicancias. El análisis estadístico en investigaciones cuantitativas no solo debe limitarse a frecuencias, sino también a medidas de tendencia (ver Tabla 8) central que permitan comprender con mayor profundidad las características de las respuestas (^{Hernández-Sampieri, 2006}, p. 4).

Discusiones

En respuesta a la pregunta de investigación: ¿Cuál es la percepción de la utilidad de las herramientas de inteligencia artificial en la elaboración de artículos científicos entre los estudiantes universitarios peruanos de las carreras de Administración?, los hallazgos evidencian que, en términos generales, los estudiantes perciben dichas herramientas como útiles y facilitadoras del proceso investigativo. En particular, consideran que las herramientas de IA contribuyen a reducir el esfuerzo requerido, agilizar la producción de contenido académico y cumplir con los plazos establecidos.

Esta percepción positiva se refleja principalmente en la dimensión de eficiencia, donde casi la mitad de los encuestados manifestó estar de acuerdo con los beneficios percibidos. No obstante, la presencia significativa de respuestas neutrales sugiere que aún persisten niveles variables de familiaridad y confianza con estas tecnologías. Asimismo, los estudiantes que han integrado la IA en sus procesos académicos destacan el fortalecimiento de sus competencias digitales, especialmente como resultado de cursos obligatorios y electivos vinculados a tecnologías de la información. Sin embargo, también se evidencian reservas relacionadas con la fiabilidad de la información generada por IA, lo cual plantea desafíos éticos y metodológicos en su adopción plena.

La investigación evidenció que en general, los estudiantes perciben que las herramientas de IA facilitan la elaboración de artículos científicos al reducir el esfuerzo, acelerar la producción y garantizar el cumplimiento de plazos, casi la mitad de los encuestados manifestó opiniones positivas en la dimensión de Eficiencia, aunque la presencia de respuestas neutrales sugiere que la adopción plena de estas tecnologías aún no está generalizada en la práctica académica. Asimismo, aquellos que han experimentado su uso como parte de una investigación científica sí las han integrado dentro de su proceso de investigación manifestaron un desarrollo de sus competencias digitales al integrar este tipo de herramientas. Este avance se debe en gran parte a los cursos obligatorios y electivos integrados dentro de sus carreras, No obstante, también mencionaron es que aún existe un recelo en el uso de este tipo de herramientas para la elaboración de sus artículos científicos debido entre algunos factores a la poca fiabilidad de la información.

De igual forma, estos resultados se alinean con investigaciones recientes que resaltan el potencial de la IA en la optimización de procesos académicos (^{Aydın & Karaarslan, 2023}; ^{Juca-Maldonado, 2023}). Sin embargo, se evidencia una disparidad similar a la observada en estudios que distinguen entre “nativos digitales” y “migrantes digitales”, donde la brecha en competencias digitales puede influir en la percepción y aprovechamiento de estas herramientas (^{García Ocaña et al., 2019}). La tendencia neutral en algunas dimensiones respalda la necesidad de integrar formación en competencias digitales en el currículo, tal como proponen investigaciones previas (^{Holmes et al., 2021}; ^{Kadry, 2024}).

También, ^{Pizarro & Lovón (2025)} concluyeron que la integración de la IA en cursos de redacción académica universitaria es factible y fomenta la mejora de competencias comunicativas. Asimismo, ^{Franco (2024)} concluyó que la IA puede mejorar la creatividad humana al brindar herramientas que simplifican el desarrollo de actividades a profesionales, mejorando tareas repetitivas. No obstante, entre las investigaciones recientes, ^{Christou et al. (2023)} indica que la IA ha generado un gran impacto en la investigación y el mundo académico, pero destaca el bajo grado de confiabilidad y ética. Así pues, ^{Zhu et al. (2024}) afirma que la herramienta IA denominada ChatGPT ha generado preocupación sobre su impacto en la integridad académica.

Igualmente, ^{Cotton et al. (2024)} remarca también la preocupación con respecto a la honestidad académica y el plagio. Asimismo, ^{Kohnke (2024)} revela que las herramientas GenIA representan una gran ayuda, pero señala la preocupación existente por la dependencia excesiva. Igualmente, ^{Dergaa et al. (2023}) destaca la necesidad de analizar los aspectos éticos involucrados en su uso para la investigación. De ahí que ^{Tapullima et al. (2024)} subraya la preocupación creciente sobre la ética en el uso de IA en el ámbito educativo, a lo que propone la creación de modelos éticos y de gobernanza que aseguren la privacidad y la equidad en el acceso a las TIC.

Como se observa, las investigaciones señaladas, se enfocan en conocer tanto los pros como contra de las aplicaciones de la IA tanto en el proceso de investigación como E-A, pero coinciden con que existe una preocupación en cuanto a la ética e integridad académica. En todas ellas se hace uso de un instrumento tipo encuesta o entrevista. Sin embargo, en nuestra investigación, se busca conocer las percepciones de manera cualitativa y valorarla de manera cuantitativa. Por esta razón, es importante el desarrollo de una investigación que permita conocer y analizar las percepciones estudiantiles universitarias sobre la utilidad de las herramientas de IA en la elaboración de artículos científicos, así como su nivel de importancia (mediante las respuestas con escala Likert). Esto podría ayudar a fijar los lineamientos para la creación de políticas educativas-digitales que impulsen el desarrollo de programas de capacitación a los estudiantes universitarios en respuesta a los desafíos educativos actuales.

De acuerdo con los resultados obtenidos con respecto a la utilidad de las herramientas IA para la elaboración de artículos científicos se podría indagar la efectividad de programas formativos específicos en competencias digitales para mejorar la integración de herramientas IA en el proceso académico. la cual debe ir acompañada de estrategias que refuercen el uso ético y la calidad académica. También, la personalización del aprendizaje y la adaptación tecnológica en las universidades se presentan como ejes fundamentales para cerrar la brecha digital y potenciar el desarrollo integral de los estudiantes.

Entre las limitaciones se destaca la muestra relativamente pequeña y la concentración en universidades privadas de Lima Metropolitana, lo cual puede limitar la generalización de los resultados a otros contextos educativos o regiones. Asimismo, la percepción neutral observada en varias dimensiones sugiere la existencia de factores no explorados en profundidad que podrían influir en la adopción de estas herramientas.

Se recomienda ampliar el estudio a diferentes instituciones educativas de nivel superior universitario y contextos culturales, así como incorporar variables que permitan explorar en mayor detalle los factores que condicionan la percepción y el uso ético de la IA. Asimismo, futuros trabajos podrían evaluar la efectividad de programas formativos específicos en competencias digitales para mejorar la integración de la IA en el proceso académico.

Conclusiones

La presente investigación evidencia que las herramientas de IA representan un recurso transformador en la redacción científica para estudiantes de Administración, al optimizar tiempo y esfuerzo en la elaboración de artículos académicos. Sin embargo, su percepción de utilidad está matizada por preocupaciones críticas: riesgos de plagio, sesgos algorítmicos y dependencia excesiva, lo que subraya la necesidad de integrar estas tecnologías con criterios éticos y metodológicos claros. Este estudio aporta una base empírica para que instituciones educativas y estudiantes equilibren innovación con integridad académica.

De acuerdo con los objetivos específicos del estudio, que buscan describir la utilidad y dimensiones del uso IA en artículos científicos según la percepción de estudiantes de Administración, se anticipa un futuro académico transformado. Además, la percepción positiva de la IA favorecerá su adopción en los procesos de investigación, facilitando la generación de ideas y la organización de contenidos. Esto implicará su inclusión en la formación académica y profesional, así como la necesidad de generar programas de capacitación para un uso crítico y creativo. Por su parte, las universidades deberán adaptar sus métodos de enseñanza y evaluación, diferenciando entre producción asistida y original. Asimismo, se requerirán normas éticas claras que regulen su uso, promoviendo la integridad académica y democratizando el acceso a la producción científica.

Para futuras investigaciones, se sugiere profundizar en cómo las herramientas de IA afectan específicamente la calidad académica mediante estudios comparativos que analicen trabajos realizados con y sin su asistencia. Además, sería valioso desarrollar lineamientos éticos institucionales que regulen su uso, estableciendo, por ejemplo, porcentajes máximos de contenido generado por IA permitidos en trabajos académicos. Finalmente, se recomienda explorar cómo factores como la disciplina de estudio o el nivel de formación influyen en la percepción y uso de estas tecnologías, lo que permitiría crear guías de uso más personalizadas y efectivas.

Agradecimientos

Queremos dedicar este trabajo a nuestros seres queridos, familiares y amigos en especial a este pequeño equipo de investigación conformado por docentes y estudiantes universitarios multidisciplinarios.