Alejandro Egea (Universidad de Murcia), sobre la IA: “Estamos en un punto de inflexión para el rigor científico”

La inteligencia artificial generativa (IA) ha irrumpido en las universidades y plantea nuevos interrogantes sobre la autoría, la integridad académica y el rigor científico. Herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude permiten revisar textos, organizar información y agilizar tareas, pero también pueden generar artículos completos y elaborar argumentos que el investigador no ha desarrollado por sí mismo.

La entrada en vigor del nuevo Estatuto del Estudiantado Universitario, el pasado 23 de octubre, incorpora expresamente el uso inapropiado de estas tecnologías entre las prácticas fraudulentas que el alumnado debe evitar. La norma abre así una nueva etapa en el debate sobre los límites de la inteligencia artificial en la educación superior, aunque deja a las universidades un margen importante para concretar cómo aplicar estos principios en sus procedimientos académicos.

En el ámbito del doctorado, la cuestión adquiere una dimensión especial: una tesis no solo debe demostrar que su autor conoce una materia, sino también que es capaz de desarrollar una investigación original, justificar sus decisiones metodológicas y aportar conocimiento científico.

Alejandro Egea Vivancos, director de la Escuela Internacional de Doctorado de la Universidad de Murcia (UMU), abordó estos desafíos durante la XIV Conferencia Nacional de Directoras y Directores de Escuelas de Doctorado, celebrada los días 22 y 23 de octubre en el Paraninfo del Campus de la Merced de la capital murciana. El encuentro reunió a 150 representantes de universidades de España y Andorra y dedicó varias ponencias al impacto de la inteligencia artificial en la formación doctoral.

En una entrevista concedida a elDiario.es, Egea explica que el organismo que dirige está a la espera de las directrices institucionales que permitan abordar el uso de la inteligencia artificial de manera coordinada. “Ahora mismo lo que se está pidiendo es un uso ético y responsable de la IA, pero como Escuela de Doctorado no estamos haciendo nada en especial hasta contar con un protocolo por parte de la Universidad”, explica.

Y es que, la entrada en vigor del nuevo estatuto —una disposición estatal— establece el principio general de integridad académica, pero no resuelve por sí sola todas las dudas prácticas que surgen durante la elaboración de una tesis: qué herramientas pueden utilizarse, cómo debe declararse su uso, qué tareas requieren autorización del director o directora y qué consecuencias tendría incumplir las normas.

Por ello, uno de los asuntos pendientes es conocer cómo trasladará la UMU el nuevo marco a sus procedimientos internos y si desarrollará criterios específicos para los estudios de doctorado.

¿Dónde termina la ayuda de la inteligencia artificial y empieza el fraude académico?

No es lo mismo utilizar la IA para revisar un trabajo terminado que pedirle que sustituya al investigador en la elaboración de sus contenidos. Para Egea, la diferencia fundamental entre ayuda legítima y fraude reside en el papel que desempeña la herramienta dentro del proceso de investigación. “Tú acabas tu tesis doctoral y le pides a la IA que te la revise. No que te cree una nueva, sino que compruebe que no haya fallos”, explica.

En ese supuesto, la tecnología actúa como una herramienta auxiliar que puede ahorrar tiempo y facilitar tareas mecánicas. Su utilización no elimina necesariamente el trabajo intelectual realizado por el doctorando, siempre que este conserve el control sobre el contenido, compruebe las sugerencias y asuma la responsabilidad del resultado final.

Según el director de la Escuela Internacional de Doctorado de la UMU, el problema aparece cuando la IA deja de ser un instrumento de apoyo y pasa a desempeñar funciones esenciales de la investigación. La elaboración de argumentos, la interpretación de datos, la construcción de conclusiones o la redacción sustancial de un artículo plantean interrogantes sobre la autoría y la capacidad real del investigador para justificar lo que presenta como propio. En una tesis doctoral, además, las conclusiones deben desprenderse de los datos y del método empleado. Una respuesta bien redactada no garantiza que el razonamiento sea correcto, que las fuentes existan o que la interpretación de los resultados esté científicamente justificada.

Por eso, la responsabilidad del doctorando no desaparece cuando interviene una herramienta automatizada. “La revisión crítica, la comprobación de las fuentes y la defensa razonada de las decisiones metodológicas siguen siendo elementos centrales del trabajo académico”, recuerda Egea.

Declarar el uso de la IA para garantizar la transparencia

Una de las alternativas que se están planteando en el ámbito académico es incorporar declaraciones que identifiquen las herramientas utilizadas y expliquen para qué se han empleado. Egea señala que “algunas revistas científicas ya solicitan este tipo de información a los autores antes de publicar sus artículos”. La declaración permite conocer si se ha recurrido a la inteligencia artificial y delimitar las tareas en las que ha intervenido.

Aplicada a las tesis doctorales, una declaración de uso podría ayudar a distinguir entre la corrección lingüística, la traducción, la organización de información o el análisis asistido por herramientas tecnológicas y aquellas tareas que afectan directamente a la producción intelectual de la investigación.

No obstante, y algo de lo que Egea es defensor, es que declarar el uso de la IA no convierte automáticamente cualquier práctica en legítima. Para el director, la transparencia debe acompañarse de criterios sobre qué tareas pueden delegarse, cuáles requieren una supervisión especialmente rigurosa y qué responsabilidades conserva el investigador. Asimismo, también es importante que el doctorando conozca las reglas antes de comenzar su trabajo y que estas se apliquen de manera coherente.

¿Puede detectarse una tesis escrita con inteligencia artificial?

La identificación de posibles usos indebidos constituye otro de los grandes desafíos. Las herramientas de revisión académica permiten localizar coincidencias con textos publicados y detectar posibles casos de plagio, pero eso no equivale a determinar quién ha redactado un contenido.

Egea pone como ejemplo Turnitin, un programa utilizado en el ámbito universitario para comprobar la originalidad de los trabajos. “El programa puede detectar el plagio, pero no si el texto lo ha escrito la IA”, explica.

El director advierte de que estos sistemas pueden ofrecer indicios, pero no permiten establecer con certeza en qué partes de un documento se ha utilizado la inteligencia artificial ni con qué finalidad. “No hay manera de saber certeramente si un alumno ha hecho un uso indebido de estas herramientas, porque los programas también dan falsos positivos a veces”, señala. Es decir, la detección tecnológica, por sí sola, no resuelve el problema de la integridad académica.

Por eso, en el doctorado, la supervisión continuada, el seguimiento de los avances, la revisión de las fuentes y la capacidad del investigador para explicar sus decisiones pueden contribuir a evaluar la solidez del trabajo.

Un desafío también para el profesorado

La discusión no afecta únicamente a quienes preparan una tesis. El profesorado también está incorporando estas herramientas a su actividad docente e investigadora. Egea confiesa que conoce casos de docentes que recurren a la inteligencia artificial para elaborar materiales de clase, presentaciones o recursos audiovisuales. Algunas tareas que antes requerían varias horas pueden realizarse ahora en pocos minutos. Para él, esa posibilidad no le quita valor al trabajo docente “siempre y cuando el docente revise los materiales y los modifique cuando sea necesario”.

Esta perspectiva introduce una cuestión relevante: la responsabilidad en el uso de la inteligencia artificial debe abordarse desde el conjunto de la comunidad universitaria. La transparencia, la supervisión y la comprobación de los resultados no deberían exigirse únicamente al alumnado, sino también a quienes enseñan, investigan y publican.

Hacia criterios comunes entre las escuelas de doctorado

La necesidad de coordinar las respuestas universitarias ha sido uno de los asuntos abordados en la conferencia nacional celebrada en Murcia. Según Egea, las escuelas de doctorado están trabajando para avanzar en una dirección compartida y evitar diferencias de criterio que puedan generar inseguridad entre investigadores: “No tiene sentido que unas escuelas de doctorado sean más agresivas con la IA y otras no”, afirma al respecto.

La coordinación resulta especialmente importante en un sistema universitario en el que los investigadores publican en revistas de distintos países, colaboran con equipos internacionales y utilizan herramientas tecnológicas que evolucionan con rapidez. Una orientación común permitiría ofrecer mayor claridad sobre las obligaciones de los doctorandos y las responsabilidades de sus directores.

El objetivo no pasa necesariamente por excluir la inteligencia artificial de la investigación, sino por establecer condiciones para que su uso sea compatible con la originalidad, la trazabilidad del trabajo y la responsabilidad científica.

Egea resume el momento actual como un punto de inflexión para la comunidad académica. “Estamos ante un dilema, un punto de inflexión para el rigor científico que obliga a desarrollar compromisos éticos”, advierte.