México.- La inteligencia artificial (IA) ha emergido como un elemento crucial en la transformación de la investigación científica, ofreciendo herramientas que no sólo aceleran descubrimientos, sino que también amplían las fronteras del conocimiento. Desde su integración en procesos clave, la IA ha redefinido disciplinas como la medicina, la astronomía y la neurociencia, consolidándose como aliada indispensable en el avance del entendimiento humano.

Incorporar la IA en el rigor metodológico de la investigación científica supone un cambio trascendental. Esta tecnología no sólo facilita la obtención de resultados válidos y confiables, sino que también optimiza los procesos de análisis y reduce los tiempos de experimentación.

En la Coordinación de Universidad Abierta y Educación Digital (CUAED), por ejemplo, existen diversos productos desarrollados con inteligencia artificial, entre los que destaca el sistema virtual “Asistente IA”, cuyo objetivo es ayudar y apoyar tanto a estudiantes como docentes en sus actividades académicas y de investigación.

Sin embargo, la IA no está exenta de desafíos. A nivel técnico, los investigadores deben poseer conocimiento en torno a la alfabetización digital y comprender los principios fundamentales de su funcionamiento. Esto garantiza un uso óptimo y efectivo de estas herramientas. Como señaló Erik Carbajal-Degante, doctor en Ciencias de la Computación y académico de la CUAED, durante un episodio del pódcast Platicadito: “La clave está en usar la inteligencia artificial con bases prácticas y conocimiento técnico sólido”.

Desde una perspectiva ética, surge la necesidad de emplear la IA de manera responsable. Los científicos deben cuestionarse cómo pueden utilizar la IA y qué beneficios tiene sobre su investigación. El empleo excesivo o la dependencia completa de estos sistemas podría comprometer la autonomía del investigador, por lo que resulta esencial equilibrar la interacción con estas herramientas.

Además, los investigadores deben adaptar sus habilidades metodológicas a la integración de la IA, asegurándose de que las preguntas de investigación y los datos suministrados sean pertinentes y claros.

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