La verdadera pregunta es: ¿Cómo podemos utilizarla sin delegar en ella responsabilidades que siguen siendo nuestras?

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La IA como una excelente herramienta para la ciencia

Para un investigador, la inteligencia artificial puede ahorrar tiempo y facilitar muchas tareas. Sin embargo no podemos dejar de lado nuestra responsabilidad de revisar el contenido, de modificarlo y pensar si esto es o no correcto.

Puede ayudar a:

• estructurar una propuesta de investigación
• mejorar la redacción científica
• resumir documentos
• traducir textos
• generar o revisar código
• organizar ideas
• identificar posibles preguntas de investigación
• preparar presentaciones
• revisar la claridad de un manuscrito
• proponer diferentes formas de explicar un concepto científico

Imaginemos, por ejemplo, que un investigador tiene una hipótesis y unos resultados preliminares, pero necesita organizar una propuesta para solicitar financiación.

Puede utilizar una herramienta de IA para preguntarle:

“Estos son mis objetivos y resultados preliminares. ¿Puedes identificar las debilidades de mi propuesta y sugerir cómo podría mejorar su estructura?”

Este tipo de utilización puede ser muy útil.

El problema aparece cuando pasamos de utilizar la IA para mejorar nuestro trabajo a utilizarla para sustituir el trabajo intelectual que nos corresponde. La IA puede ayudar a expresar mejor una idea científica. Pero no debería convertirse en el origen invisible de esa idea.

Esto es precisamente relevante en el contexto de las solicitudes de financiación. En 2025, el NIH publicó una política específica sobre el uso de IA en las solicitudes de investigación. La institución reconoce que la IA puede ser útil para determinados aspectos de la preparación, pero también advierte sobre problemas de originalidad y posibles usos que podrían comprometer la integridad del proceso de evaluación.

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Cuando una respuesta parece correcta… pero no lo es

Uno de los mayores problemas de la IA generativa es que puede producir información incorrecta con una apariencia extremadamente convincente.

El texto puede estar perfectamente estructurado.

Puede utilizar terminología especializada.

Puede incluso incluir referencias bibliográficas.

Y, sin embargo, la información puede ser incorrecta.

Este fenómeno suele denominarse “alucinación” de la IA.

¿Y qué ocurre cuando utilizamos IA para escribir un artículo científico?

Este es uno de los debates más interesantes actualmente.

Supongamos que un investigador ha realizado un estudio y utiliza una IA para mejorar la gramática y la claridad del manuscrito.

Esto es muy diferente de pedirle: “Escribe el artículo científico completo a partir de estos resultados.” La primera situación puede considerarse una herramienta de apoyo a la escritura. La segunda plantea preguntas mucho más profundas sobre autoría, responsabilidad y originalidad.

La IA puede participar en la producción de un texto, pero no puede asumir la responsabilidad científica por ese texto.

Si una IA introduce una afirmación incorrecta, un investigador no puede responder: “Fue culpa de ChatGPT, Gemini, Codex, etc” La responsabilidad sigue siendo del autor.

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El problema no son solamente los errores: también está la confidencialidad

Hay otro riesgo que a veces pasa desapercibido.

¿Qué información estamos introduciendo en una herramienta de IA?

Pensemos en un investigador que trabaja en un proyecto todavía no publicado.

Tiene:

• resultados preliminares
• una nueva metodología
• una hipótesis original
• información de colaboradores
• datos de participantes
• documentos internos

Y decide copiar todo el contenido en una herramienta de IA para que le ayude a redactar el proyecto.

Antes de hacerlo debería preguntarse:

¿Tengo autorización para compartir esta información con esta herramienta?

La misma pregunta se aplica a los manuscritos científicos.

Un científico que por ejemplo revisa un manuscrito para publicar, se le explica que NO puede introducir el documento en plataformas con IA y que su contenido es estrictamente confidencial.

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IA y medicina: cuando el error puede costar la vida y afectar a otros

En medicina, el problema adquiere otra dimensión. Un investigador puede descubrir posteriormente que una referencia bibliográfica era incorrecta. Pero una recomendación médica incorrecta puede afectar directamente a un paciente. Actualmente existen herramientas de IA capaces de resumir información clínica, ayudar en determinadas tareas diagnósticas, analizar imágenes, apoyar procesos administrativos o facilitar la búsqueda de información médica.

La OMS reconoce el potencial de la IA para mejorar la atención sanitaria, la investigación, el desarrollo de medicamentos y otros ámbitos de la salud. Pero también destaca riesgos relacionados con la seguridad, la privacidad, la equidad, los sesgos, la responsabilidad y la gobernanza.

Por eso, utilizar IA en medicina no debería significar: “La IA me ha dicho que el paciente tiene X.”

Debería significar: “La IA me proporciona información que voy a evaluar dentro del contexto clínico y contrastar con fuentes fiables.”

El peligro de una IA que “suena como un experto”

Uno de los aspectos más engañosos de los grandes modelos de lenguaje es que pueden comunicarse con mucha seguridad. Una respuesta puede comenzar diciendo: “Según la evidencia científica actual…” Y continuar con varios párrafos perfectamente redactados. Eso puede generar una falsa sensación de autoridad. Pero la calidad de la redacción no demuestra la calidad de la evidencia. Una IA puede combinar información correcta con información incompleta o incorrecta. Por eso, especialmente en medicina, el profesional debe mantener una actitud crítica.

Propiedad intelectual: ¿de quién es una idea creada con IA?

La propiedad intelectual añade otra capa de complejidad. ¿Qué ocurre cuando utilizamos una IA para generar una imagen? ¿Y si utilizamos una IA para desarrollar una parte de un texto? ¿Y si la herramienta nos ayuda a encontrar una solución técnica? ¿Dónde termina nuestra contribución y dónde comienza la de la herramienta?

No existe una respuesta única para todos los casos y las reglas pueden depender del país, de la institución, del contrato, de la herramienta utilizada y del tipo de creación. En investigación científica, además, existe una cuestión fundamental: la originalidad. Una herramienta puede generar un texto completamente nuevo desde el punto de vista superficial, pero eso no significa automáticamente que todo su contenido sea original ni que esté libre de problemas de atribución o derechos de terceros.

El ICMJE señala precisamente que los autores humanos deben asegurarse de que exista una atribución adecuada de las fuentes, que no haya plagio y que el material generado con IA haya sido revisado.

Por eso, utilizar IA no elimina nuestras obligaciones relacionadas con las fuentes. Al contrario. Puede hacer que la necesidad de verificarlas sea todavía mayor.

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Para saber más

El NIH — Policy on AI Use in Research Applications aborda específicamente el uso de IA en solicitudes de financiación científica.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) — Artificial Intelligence for Health ofrece información y recomendaciones sobre el uso seguro, ético y responsable de la IA en salud.

El International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE) recoge las recomendaciones actuales sobre IA y publicación científica, actualizadas en enero de 2026.

Por cierto, este artículo fue creado con IA, pero también leído, modificado y las fuentes fueron verificadas. Ves que sí se puede? Bien Panameño: «Desorden, pero con orden»…