Revisión Bibliografica en la Era de la IA Generativa

Luis Enrique Lescano Borrego  2º

Bibliotecario de Datos e Inteligencia Artificial | Repositorios, Metadatos e IA para universidades de América Latina | FAIR & Ciencia Abierta | Embajador de Crossref | PhD Candidate

6 días

📚 ¿La revisión bibliográfica está cambiando con la inteligencia artificial? Las revisiones de literatura han sido uno de los procesos más exigentes en la investigación académica: búsqueda, selección, análisis y síntesis de grandes volúmenes de información que, tradicionalmente, dependían por completo del criterio del investigador. Un reciente artículo en Biblios propone una actualización interesante del método SSF (Systematic Search Flow), incorporando inteligencia artificial generativa como apoyo en el proceso de revisión. 🧠 La idea no es reemplazar al investigador, sino potenciar su trabajo en etapas clave como: Definición de estrategias de búsqueda Filtrado y selección de literatura Análisis de grandes volúmenes de información Apoyo en la redacción científica 📌 El aporte más relevante del estudio es claro: La IA puede hacer el proceso más rápido y estructurado, pero el juicio crítico sigue siendo indispensable. ⚠️ Sin embargo, también se advierte algo importante: La IA puede introducir sesgos, errores o referencias inexistentes si no se usa con supervisión académica. 💡 En otras palabras: No estamos ante una sustitución del investigador, sino ante una transformación del flujo de trabajo académico. 📖 Referencia: Ferenhof & Fernandes (2025), Biblios, DOI: 10.5195/biblios.2025.1317 #InteligenciaArtificial #Bibliotecología #CienciaDeLaInformación #InvestigaciónAcadémica #RevisiónBibliográfica #Bibliometría #IAGenerativa #OpenScience #GestiónDelConocimiento #Bibliotecas #Investigación #Academia

Politica de uso de Inteligencia Artificial IA

Revista Española de Pedagogía

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6 días

El uso de Inteligencia Artificial en la investigación académica plantea nuevos retos en términos de ética, transparencia y responsabilidad. La Revista Española de Pedagogía establece lineamientos claros para garantizar la integridad científica en el uso de estas herramientas: 🔍 Puntos clave: ✔ La IA no puede ser reconocida como autor o coautor. ✔ Su uso se limita a la mejora del lenguaje y la legibilidad. ✔ Debe citarse conforme a normativa APA vigente. ✔ El uso de modelos como LLM o LMM debe declararse en la sección de Métodos. ✔ Los autores son responsables de la validez del contenido generado. La adopción responsable de la IA solo fortalece la calidad de la investigación y además protege la credibilidad del conocimiento científico. #InteligenciaArtificial #InvestigaciónCientífica #ÉticaAcadémica #PublicaciónCientífica #Transparencia #IA #Académico #REP #REPpedagogía #UNIR UNIR-Universidad Internacional de La Rioja