Inteligencia artificial en la investigación científica: una revisión crítica de las herramientas de análisis bibliográfico y de datos en la educación superior

Abstract

La inteligencia artificial IA se ha convertido en una herramienta transformadora en la investigación científica optimizando procesos como la revisión bibliográfica y el análisis de datos en educación superior Su capacidad para procesar grandes volúmenes de información democratiza el acceso al conocimiento aunque plantea desafíos éticos y metodológicos El objetivo de este estudio será analizar el impacto de las herramientas de IA en la investigación científica evaluando sus beneficios eficiencia accesibilidad y limitaciones sesgos brechas digitales para proponer lineamientos de uso responsable Se adoptó un enfoque hermenéutico documental revisando fuentes académicas 2019 2024 sobre herramientas de IA para revisión bibliográfica Semantic Scholar Connected Papers y análisis de datos KNIME Orange Se analizaron funcionalidades ventajas y limitaciones mediante triangulación de evidencias Dando como resultado que las herramientas de IA reducen hasta un 60 el tiempo de búsqueda bibliográfica pero presentan sesgos algorítmicos y cobertura limitada Para análisis de datos plataformas como Google Colab facilitan el procesamiento avanzado aunque requieren capacitación técnica Se identificaron brechas en adopción especialmente en humanidades y contextos con recursos limitados Como conclusión se expone que las herramientas de IA son valiosas para agilizar la investigación pero su implementación requiere supervisión humana capacitación técnica y regulaciones que equilibren innovación con integridad académica La colaboración interdisciplinaria es clave para maximizar su potencial