Guía para uso y reporte de inteligencia artificial en revistas científico-académicas

Penabad-Camacho, L., Morera-Castro, M., & Penabad-Camacho, M. A. (2024). Guía para uso y reporte de inteligencia artificial en revistas científico-académicas. Revista Electrónica Educare, 28(S), 1-41.https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/19830/31511

Aquí comparto algunos de los consejos más importantes para investigadores que se pueden extraer de este documento sobre el uso y reporte de la inteligencia artificial (IA) en revistas científicas incluyen:

1. Transparencia en el uso de IA: Es fundamental reportar de manera clara y transparente el uso de herramientas de IA en todas las fases del proceso de investigación y publicación, ya sea en la redacción, análisis o revisión de manuscritos. Esto asegura la integridad académica y permite a otros investigadores reproducir o verificar el trabajo.

2. Comprensión de la IA como herramienta de apoyo: La IA debe verse como un complemento para mejorar la eficiencia del trabajo científico, pero no debe reemplazar las funciones clave que deben realizar los seres humanos, como la interpretación crítica y la toma de decisiones éticas.

3. Delimitación del rol de la IA: Es importante definir en qué secciones de un artículo se ha utilizado IA y el tipo de tareas en las que se empleó (redacción, análisis de datos, generación de gráficos, etc.). Además, los investigadores deben asegurarse de que el uso de IA no introduce sesgos o desinformación.

4. Aplicación de principios éticos: Los investigadores deben estar comprometidos con el uso ético de la IA, evitando la introducción de sesgos, respetando la propiedad intelectual y los derechos de autor, y asegurándose de que los datos tratados sean confidenciales y manejados de manera responsable.

5. Reporte estructurado del uso de IA: Se sugiere una metodología específica para reportar el uso de IA en las publicaciones científicas, que incluye el uso de diagramas y flujogramas para mostrar las relaciones entre los diferentes prompts utilizados y las etapas del trabajo científico que han sido asistidas por IA.

6. Capacitación continua: Los investigadores, así como los editores y revisores, deben formarse continuamente sobre el uso responsable de la IA en el ámbito académico, de manera que puedan mantenerse al día con las mejores prácticas y garantizar la calidad científica de sus publicaciones.

7. Rigor en la evaluación de los productos generados por IA: Es vital que los productos generados por IA, como textos o análisis, sean revisados cuidadosamente por seres humanos para verificar su precisión y relevancia en el contexto de la investigación científi