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

Artificial intelligence in scientific research: a critical review of bibliographic and data analysis tools in higher education

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.56712/latam.v6i4.4537

Palabras clave:

inteligencia artificial, investigación científica, educación superior, revisión bibliográfica, análisis de datos

Resumen

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.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Juri Evelyn Núñez Portilla, Universidad Estatal de Milagro

Marcos Francisco Guerrero Zambrano, Universidad Estatal de Milagro

Citas

Alastor, E., Sánchez-Vega, E., Martínez-García, I., & Rubio-Gragera, M. (2023). TIC en educación en la era digital: propuestas de investigación e intervención. UMA Editorial. https://doi.org/10.24310/mumaedmumaed.65

Almeida-Blacio, J. H., Naranjo-Armijo, F. G., Maldonado-Pazmiño, H. O., & Rodríguez-Lara, A. D. (2024). Inteligencia artificial como mecanismo eficiente de la contabilidad. Código Científico Revista de Investigación, 5(E3), 334–364. https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v5/ne3/320

Ayuso del Puerto, D., & Gutiérrez Esteban, P. (2022). La Inteligencia Artificial como recurso educativo durante la formación inicial del profesorado. RIED Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 25(2). https://doi.org/10.5944/ried.25.2.32332

Basantes Ortega, M. M., Miranda Castillo, A. M., Lara Luzuriaga, E. E. L. L., Zamora Altamirano, H. C., & Corozo Nazareno, M. M. (2025). Desafíos y retos de la inteligencia artificial en la educación ecuatoriana: Una mirada desde la enseñanza y el rol del docente. Arandu UTIC, 12(1), 1551–1566. https://doi.org/10.69639/arandu.v12i1.694

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? ????. Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency.

Bernilla Rodriguez, E. B. (2024). Docentes ante la inteligencia artificial en una universidad pública del norte del Perú. Educación, 33(64), 8–28. https://doi.org/10.18800/educacion.202401.m001

Blandón Andrade, J. C. (2022). Aplicaciones del Procesamiento de Lenguaje Natural. Entre ciencia e ingenieria, 16(31), 7–8. https://doi.org/10.31908/19098367.2847

Bolaño-García, M., & Duarte-Acosta, N. (2023). Una revisión sistemática del uso de la inteligencia artificial en la educación. Revista Colombiana de Cirugía. https://doi.org/10.30944/20117582.2365

Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., Duan, Y., Dwivedi, R., Edwards, J., Eirug, A., Galanos, V., Ilavarasan, P. V., Janssen, M., Jones, P., Kar, A. K., Kizgin, H., Kronemann, B., Lal, B., Lucini, B., … Williams, M. D. (2021). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57(101994), 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002

Gallent Torres, C., Zapata González, A., & Ortego Hernando, J. L. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE - Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 29(2). https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134

Garcia-Mogollón, J. M., Rojas-Contreras, W. M., & Sanabria, M. (2025). El rol de la inteligencia artificial en la detección de tendencias emergentes en publicaciones científicas. Revista científica General José María Córdova, 23(49), 63–94. https://doi.org/10.21830/19006586.1411

Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2

Lengyel, Z. M. (2020). Círculo hermenéutico en comprensión: Sobre un vínculo original entre Hermenéutica y Lógica en el diálogo Heidegger–Gadamer. Andamios Revista de Investigación Social, 17(43), 117–136. https://doi.org/10.29092/uacm.v17i43.767

León-Gómez, B. B., Moreno-Gabriel, E., Carrasco-Ribelles, L. A., Fors, C. V., & Liutsko, L. (2023). Retos y desafíos de la inteligencia artificial en la investigación en salud. Gaceta sanitaria, 37(102315), 102315. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2023.102315

Minoletti Ríos, J. A. (2023). Inteligencia artificial en el sector público y la relevancia de la transparencia algorítmica. Universidad de Chile. https://doi.org/10.58011/Q7E6-MG60

Morales, V. C., Contreras, L. O. M., & Espinoza, I. (2025). Desafíos y estrategias en la apropiación tecnológica de las tic en la educación superior. https://doi.org/10.25112/rco.v1.4092

Müller, M. N., Makarchuk, G., Singh, G., Püschel, M., & Vechev, M. (2022). PRIMA: general and precise neural network certification via scalable convex hull approximations. Proceedings of the ACM on Programming Languages, 6(POPL), 1–33. https://doi.org/10.1145/3498704

OECD. (2019). OECD principles on artificial intelligence. https://www.oecd.org/ai/ai-principles/

Pinto Candenas, M. (2025). Kitcher, P. y Barker, G. (2024): Filosofía de la Ciencia: Una Nueva Introducción, Madrid, Guillermo Escolar Editor. 286 pp. Revista de Filosofía (Madrid), Avance en línea, 1–3. https://doi.org/10.5209/resf.102368

Ribeiro, B., & Shapira, P. (2020). Private and public values of innovation: A patent analysis of synthetic biology. Research Policy, 49(1), 103875. https://doi.org/10.1016/j.respol.2019.103875

Romero Sandoval, A. (2023). Mapeo de literatura sobre competencias investigativas en educación. Un análisis bibliométrico: Mapping the literature on research competencies in education. A bibliometric analysis. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 4(2). https://doi.org/10.56712/latam.v4i2.594

Sánchez, L., Reyes, A. M., Ortiz, D., & Olarte, F. (2017). El rol de la infraestructura tecnológica en relación con la brecha digital y la alfabetización digital en 100 instituciones educativas de Colombia. Calidad En La Educación, 47, 112–144. https://doi.org/10.4067/s0718-45652017000200112

UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379922

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1). https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Descargas

Publicado

2025-09-20

Cómo citar

Núñez Portilla, J. E., & Guerrero Zambrano, M. F. (2025). Inteligencia artificial en la investigación científica: una revisión crítica de las herramientas de análisis bibliográfico y de datos en la educación superior: Artificial intelligence in scientific research: a critical review of bibliographic and data analysis tools in higher education. LATAM Revista Latinoamericana De Ciencias Sociales Y Humanidades, 6(4). https://doi.org/10.56712/latam.v6i4.4537

Número

Sección

Ciencias de la Educación

Artículos más leídos del mismo autor/a