Aunque su uso aún es limitado, la IA está ganando terreno entre los investigadores. La falta de guías claras frena su adopción, pero en los próximos dos años se espera una aceptación masiva en la academia.
En un mundo donde la inteligencia artificial (IA) está transformando industrias enteras, el ámbito de la investigación académica no es una excepción. Wiley, una de las editoriales académicas más reconocidas, ha publicado recientemente un estudio titulado «ExplanAItions: An AI study by Wiley», que ofrece una visión profunda sobre cómo los investigadores están utilizando la IA, sus expectativas y los desafíos que enfrentan. Este estudio, basado en las respuestas de casi 5,000 investigadores, proporciona datos valiosos sobre el presente y el futuro de la IA en la investigación académica.
How Are Researchers Using AI? Survey Reveals Pros and Cons For Science. Wileym, 2025
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Uso actual de la IA en la investigación: una herramienta en crecimiento
El estudio revela que, aunque el uso de la IA entre los investigadores es aún limitado, hay un creciente interés en adoptar estas tecnologías. Actualmente, solo el 45% de los investigadores ha utilizado alguna herramienta de IA en su trabajo, y el uso se concentra principalmente en tareas relacionadas con la escritura, como la traducción y la corrección de textos. Herramientas como ChatGPT de OpenAI son las más conocidas y utilizadas, mientras que otras, como Google Gemini y Microsoft Copilot, tienen una adopción mucho menor.
Sin embargo, los investigadores reconocen que el desarrollo de habilidades en IA será crucial en los próximos años. El 69% de los encuestados cree que estas habilidades serán algo importantes en los próximos dos años, y más de la mitad considera que serán muy importantes en un plazo de cinco años. A pesar de este interés, la falta de guías claras y consenso sobre qué usos de la IA son aceptables en sus campos es un obstáculo importante para su adopción. El 63% de los investigadores menciona que la falta de orientación y formación les impide utilizar la IA de manera más amplia.
Explorando casos de uso de la IA
El estudio identifica 43 casos de uso potenciales de la IA en el proceso de investigación, desde la determinación de temas de investigación hasta la promoción de artículos publicados. Algunos de los hallazgos más interesantes incluyen:
- Interés generalizado en la IA: Para 39 de los 43 casos de uso, la mayoría de los investigadores expresaron interés en utilizar la IA en el futuro cercano. Esto sugiere que, aunque el uso actual es limitado, no se debe a una falta de interés, sino a la falta de orientación y confianza en las herramientas disponibles.
- Capacidad percibida de la IA: En más de la mitad de los casos de uso (23 de 43), los investigadores creen que la IA ya supera a los humanos en términos de eficiencia y precisión, especialmente en tareas que implican el procesamiento de grandes volúmenes de información.
- Aceptación rápida de la IA: La mayoría de los investigadores espera que el uso de la IA se generalice en los próximos dos años. Esto indica que la adopción de la IA en la investigación podría acelerarse rápidamente, incluso entre aquellos que se consideran adoptantes tardíos.
El marco de IA de Wiley
Basándose en los datos recopilados, Wiley ha desarrollado un marco de recomendaciones para ayudar a los investigadores a integrar la IA en su trabajo. Este marco se divide en tres categorías principales:
- Actuar: Casos de uso donde la IA ya está lista para marcar la diferencia y el interés es alto. Esto incluye tareas como la preparación de manuscritos, la visualización de datos y la generación de resúmenes en lenguaje sencillo. Aunque el interés es alto, el uso actual de estas herramientas es bajo, lo que representa una oportunidad para los investigadores que buscan expandir su uso de la IA.
- Observar: Oportunidades a corto plazo donde el interés es alto, pero la tecnología aún no supera a los humanos. Aquí se incluyen tareas como la predicción de tendencias en la literatura y la asistencia en la solicitud de fondos. Los investigadores esperan que estas herramientas mejoren en los próximos años.
- Imaginar: Casos de uso más ambiciosos que aún no son viables, pero que podrían abordar necesidades futuras. Esto incluye la generación automatizada de contenido multimedia para aumentar el alcance de los artículos y la optimización de los procesos de revisión por pares con la ayuda de la IA.
El papel de los editores académicos
Uno de los hallazgos más interesantes del estudio es el papel que los investigadores esperan que jueguen los editores académicos en la adopción de la IA. Aunque actualmente no hay un consenso claro sobre a quién acudir para obtener orientación sobre el uso de la IA, los investigadores expresan un fuerte deseo de que los editores proporcionen guías claras sobre qué usos de la IA son aceptables en la publicación de investigaciones. El 70% de los encuestados quiere que los editores ayuden a evitar errores, sesgos y problemas éticos relacionados con el uso de la IA.
Además, los investigadores esperan que los editores compartan mejores prácticas y recomendaciones sobre el uso responsable de la IA. Esto incluye la creación de herramientas para detectar el mal uso de la IA y la organización de eventos y talleres para fomentar el intercambio de ideas.
¿Qué sigue?
El estudio concluye con una reflexión sobre el futuro de la IA en la investigación académica. Wiley destaca la importancia de implementar soluciones prácticas que empoderen a los autores para utilizar herramientas de IA de manera segura y efectiva. La transparencia y la ética deben ser prioritarias, y los editores deben colaborar con los desarrolladores de IA para garantizar que se protejan los intereses de los autores, especialmente en lo que respecta a la protección de la propiedad intelectual y la atribución.
En resumen, «ExplanAItions: An AI study by Wiley» ofrece una visión detallada y basada en datos sobre cómo la IA está transformando la investigación académica. Aunque los desafíos son significativos, las oportunidades son aún mayores. Con la orientación adecuada y un enfoque responsable, la IA tiene el potencial de revolucionar la forma en que se realiza y se comparte el conocimiento científico.
¿Qué opinas sobre el uso de la IA en la investigación? ¿Crees que las editoriales académicas deberían tener un rol más activo en esta transformación? ¡Déjame tu comentario!
Nota: para resumir este documento me he servido de la IAGen, pero los elementos críticos corresponden a mi propia autoría.
