Inteligencia articial y redacción cientíca 1
Revista Killkana Sociales Vol. 8, No. 3, septiembre-diciembre, 2024
Artículo de Investigación. Revista Killkana Técnica. Vol. 6, No. 2, mayo-agosto, 2022.
ISSN 2528-8024. ISSN Elect. 2588-0888. Universidad Católica de Cuenca
Inteligencia artificial
y redacción científica:
Cómo las herramientas
tecnológicas están
revolucionando el mundo
académico
Artificial Intelligence and Scientific
Writing: How Technological Tools Are
Revolutionizing the Academic World
Marco Antonio Marín Guamán
Universidad Católica de Cuenca
mmarin@ucacue.edu.ec
Cuenca-Ecuador
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2210-6872
DOI:10.26871/killkanasocial.v8i3.1611
Artículo original. Revista Killkana Sociales. Vol. 8, No. 3, pp. 1-7, septiembre-diciembre, 2024.
p-ISSN 2528-8008 / e-ISSN 2588-087X. Universidad Católica de Cuenca
Editorial
Resumen
La inteligencia articial (IA) está transformando el ámbito de la redacción cientíca, ofrecien-
do herramientas que optimizan procesos, mejoran la calidad de los manuscritos y facilitan
la gestión del conocimiento académico. Este análisis explora las aplicaciones prácticas de
la IA, los desafíos éticos que plantea y las perspectivas futuras de su implementación en el
mundo académico.
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Entre las principales aplicaciones, destacan las herramientas de IA que asisten en la
generación de borradores, mejoran la estructura lógica de los textos y optimizan la claridad
y coherencia de los contenidos. Además, tecnologías avanzadas permiten realizar síntesis
de literatura cientíca, identicar estudios relevantes y resumir grandes volúmenes de
información, lo que resulta en un signicativo ahorro de tiempo para los investigadores. En
la etapa de revisión, la IA ha mostrado ecacia en la detección de errores gramaticales y
estilísticos, asegurando la calidad del texto nal.
Sin embargo, el uso de la IA no está exento de retos. Uno de los principales desafíos
éticos radica en la dependencia excesiva de estas herramientas, lo que podría disminuir la
creatividad y el pensamiento crítico en la redacción cientíca. Asimismo, la autoría de los
contenidos generados por IA sigue siendo un tema controversial, ya que plantea interrogantes
sobre la originalidad y los derechos de propiedad intelectual.
En cuanto a las perspectivas futuras, se espera que las herramientas de IA evolucio-
nen para ofrecer soluciones más personalizadas y precisas, adaptándose a las necesida-
des especícas de los investigadores. No obstante, su integración debe ir acompañada de
directrices éticas claras que promuevan el uso responsable, la transparencia y la equidad
en la producción cientíca.
Palabras claves: inteligencia articial, redacción cientíca, publicaciones académicas,
ética en la IA, optimización de procesos.
Abstract
Articial intelligence (AI) is transforming the eld of scientic writing by providing tools that
optimize processes, enhance the quality of manuscripts, and facilitate the management
of academic knowledge. This analysis explores the practical applications of AI, the ethical
challenges it presents, and the future prospects of its implementation in academia.
Among the main applications, AI tools stand out for assisting in draft generation,
improving the logical structure of texts, and optimizing the clarity and coherence of content.
Additionally, advanced technologies enable the synthesis of scientic literature, identication
of relevant studies, and summarization of large volumes of information, resulting in signi-
cant time savings for researchers. In the review stage, AI has proven effective in detecting
grammatical and stylistic errors, ensuring the quality of the nal text.
However, the use of AI is not without challenges. One of the main ethical issues lies
in the excessive reliance on these tools, which could diminish creativity and critical thin-
king in scientic writing. Furthermore, the authorship of AI-generated content remains a
controversial topic, as it raises questions about originality and intellectual property rights.
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Regarding future prospects, AI tools are expected to evolve to offer more personali-
zed and precise solutions, tailored to the specic needs of researchers. Nevertheless, their
integration must be accompanied by clear ethical guidelines that promote responsible use,
transparency, and equity in scientic production.
In conclusion, AI represents a revolutionary opportunity for scientic writing, provi-
ded it is used as a complementary tool to human effort and within an ethical framework that
ensures the integrity of the academic process.
Keywords: articial intelligence, scientic writing, academic publications, AI ethics, process
optimization.
Introducción a la inteligencia articial en la redacción cientíca
La inteligencia articial (IA) se ha consolidado como una de las herramientas más transfor-
madoras de las últimas décadas, con aplicaciones en diversos campos que abarcan desde
la industria hasta la educación y la investigación cientíca. En el ámbito académico, la IA
ha comenzado a revolucionar la forma en que se producen y gestionan los contenidos cien-
tícos, optimizando procesos complejos, mejorando la calidad de los textos y facilitando la
difusión del conocimiento.
En la redacción cientíca, las herramientas basadas en IA permiten asistir a los
investigadores en múltiples etapas del proceso. Estas tecnologías ofrecen soporte para
estructurar documentos, sintetizar literatura, corregir errores estilísticos y mejorar la clari-
dad de los manuscritos. Al mismo tiempo, la IA ha demostrado ser un recurso valioso para
analizar grandes volúmenes de datos, identicar patrones y generar resúmenes, lo que
acelera signicativamente el ritmo de la investigación.
Sin embargo, la integración de la IA en este contexto no está exenta de desafíos.
Cuestiones éticas como la originalidad del contenido generado, la dependencia excesiva
de estas herramientas y la posible pérdida de creatividad plantean interrogantes que deben
ser abordados con urgencia. Además, es fundamental garantizar que su implementación se
realice bajo un marco regulatorio que promueva la transparencia y la equidad.
Aplicaciones de la IA en la redacción cientíca
Las herramientas basadas en IA, especialmente aquellas que emplean modelos de lenguaje
de gran escala, han demostrado ser útiles en varias etapas de la redacción cientíca. Por
ejemplo, pueden asistir en la generación de borradores, sugerir estructuras lógicas para los
documentos y ofrecer recomendaciones estilísticas para mejorar la claridad y coherencia
del texto (Lin, 2023).
Además, la IA puede desempeñar un papel crucial en la revisión de literatura, ayudando
a los investigadores a identicar estudios relevantes y a sintetizar información de manera más
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eciente. Herramientas como ChatGPT han sido utilizadas para resumir artículos extensos,
facilitando una comprensión rápida de temas complejos (Ma et al., 2023).
Desafíos éticos
A pesar de sus ventajas, el uso de la IA en la redacción cientíca plantea desafíos éticos
signicativos. La generación de contenido por parte de IA puede dar lugar a preocupaciones
sobre la originalidad y la autoría. Es esencial que los investigadores utilicen estas herramien-
tas de manera responsable, asegurándose de que el contenido generado sea preciso y esté
debidamente citado (Fernández-Samos-Gutiérrez, 2023).
Además, la dependencia excesiva de la IA podría conducir a una disminución en la
calidad del pensamiento crítico y la creatividad en la escritura cientíca. Es fundamental
mantener un equilibrio, utilizando la IA como una herramienta complementaria en lugar de
un sustituto del esfuerzo humano (Lin, 2023).
La integración de la IA en la redacción cientíca está en sus primeras etapas, y se
anticipa que su papel se expandirá en el futuro. Con el desarrollo continuo de modelos de
lenguaje más avanzados, es probable que las herramientas de IA se vuelvan aún más sostica-
das, ofreciendo asistencia más personalizada y precisa a los investigadores (Ma et al., 2023).
Sin embargo, es crucial que la comunidad cientíca establezca directrices claras
para el uso de la IA en la redacción, asegurando que se mantengan los estándares éticos y
de calidad en las publicaciones cientícas.
La inteligencia articial en el ámbito académico
La inteligencia articial se ha convertido en un motor de cambio en diversos sectores, y el
ámbito académico no es una excepción. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de
datos, automatizar tareas repetitivas y ofrecer soluciones personalizadas está transformando
radicalmente la forma en que se enseña, aprende, administra y realiza investigación. Este
artículo explora cómo la IA está impactando en estas áreas, los retos éticos que plantea y
las perspectivas futuras de su implementación.
Transformación en la enseñanza y el aprendizaje
En el ámbito educativo, la IA está redeniendo el concepto de aprendizaje personalizado.
Los sistemas de tutoría inteligente, como los desarrollados en plataformas de aprendizaje en
línea, proporcionan retroalimentación en tiempo real, adaptando los contenidos y estrate-
gias pedagógicas a las necesidades especícas de cada estudiante. Estas tecnologías no
solo mejoran el rendimiento académico, sino que también fomentan una mayor motivación
y compromiso por parte de los estudiantes (Ojha et al., 2023).
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Además, la IA está posibilitando la creación de entornos virtuales inmersivos, como
los basados en realidad aumentada y realidad virtual, que complementan los métodos tradi-
cionales de enseñanza. Por ejemplo, los estudiantes de áreas como la medicina pueden
practicar procedimientos complejos en simulaciones controladas, lo que reduce el margen
de error en situaciones reales. Esta convergencia tecnológica promueve un aprendizaje
signicativo y contextualizado.
Otra aplicación relevante es el análisis predictivo del rendimiento académico. Los
sistemas de IA son capaces de identicar patrones en el desempeño de los estudiantes,
permitiendo a los docentes intervenir de manera temprana para prevenir el fracaso escolar.
Este enfoque proactivo está revolucionando la forma en que las instituciones educativas
gestionan el éxito estudiantil.
Optimización de procesos administrativos
La administración académica también ha experimentado un avance signicativo gracias a la
IA. Procesos como la inscripción de estudiantes, la asignación de horarios y la evaluación de
solicitudes han sido automatizados, reduciendo tiempos de respuesta y minimizando errores
humanos. Esto ha permitido a las instituciones educativas concentrarse en la mejora de la
calidad educativa y en la experiencia del estudiante.
La IA también está siendo utilizada para analizar tendencias institucionales. Por
ejemplo, herramientas de análisis predictivo pueden anticipar cambios en la matrícula,
facilitando la planicación de recursos y la toma de decisiones estratégicas. Además, los
chatbots impulsados por IA están mejorando la comunicación con los estudiantes al respon-
der preguntas frecuentes y proporcionar asistencia personalizada las 24 horas del día (Mello
et al., 2023).
Avances en la investigación académica
En el ámbito de la investigación, la IA está acelerando el descubrimiento de conocimientos al
procesar y analizar datos complejos con rapidez y precisión. Herramientas como el aprendi-
zaje automático y el procesamiento del lenguaje natural están ayudando a los investigadores
a identicar patrones, generar hipótesis y validar resultados con mayor eciencia.
Un área emergente es el uso de la IA para el análisis bibliográco. Las plataformas
impulsadas por IA pueden clasicar, resumir y extraer información clave de grandes volú-
menes de literatura cientíca, permitiendo a los investigadores mantenerse actualizados
en sus campos sin invertir tanto tiempo en la revisión de artículos (Aliabadi et al., 2023).
Además, estas tecnologías están impulsando colaboraciones interdisciplinarias al identi-
car conexiones entre investigaciones que podrían pasar desapercibidas para los humanos.
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Consideraciones futuras
A pesar de sus numerosos benecios, la integración de la IA en el ámbito académico plantea
desafíos signicativos. Uno de los principales retos es garantizar la equidad en el acceso
a estas tecnologías, ya que no todas las instituciones cuentan con los recursos necesarios
para implementarlas. Asimismo, los sesgos algorítmicos pueden perpetuar desigualdades
si no se diseñan con principios de equidad y justicia.
Otro desafío es la privacidad de los datos. La recopilación y análisis de información
personal de estudiantes, docentes e investigadores requiere marcos éticos y legales sólidos
que protejan los derechos de los individuos. La transparencia en el uso de datos y la super-
visión humana son esenciales para evitar abusos.
Finalmente, la creciente dependencia de la IA podría plantear problemas en términos
de sustitución laboral, especialmente en roles administrativos y docentes. Sin embargo, los
expertos argumentan que, en lugar de reemplazar a los humanos, la IA debe ser vista como
una herramienta que complementa sus habilidades y amplía sus capacidades (UNESCO, 2025).
Perspectivas futuras
El futuro de la IA en el ámbito académico es prometedor. Se espera que las tecnologías de
IA sigan evolucionando para ofrecer soluciones más avanzadas y accesibles. Por ejemplo,
el desarrollo de algoritmos más transparentes y explicables podría aumentar la conanza
en su uso, mientras que la democratización del acceso a estas herramientas podría reducir
las brechas tecnológicas entre las instituciones educativas.
Además, la integración de la IA con otras tecnologías emergentes, como el blockchain,
podría transformar áreas como la certicación académica y la gestión de credenciales. Estas
innovaciones no solo mejorarían la eciencia, sino que también garantizarían la seguridad y
la autenticidad de los documentos educativos.
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Referencias
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UNESCO. (2025). La inteligencia articial en la educación. Recuperado de https://www.
unesco.org/es/digital-education/articial-intelligence
Recibido: 1 de diciembre de 2024
Aceptado: 12 de diciembre de 2024
