Biblioteca de Económicas
¿Piensas tú o el algoritmo? El antídoto de la UAM contra la 'pereza mental' tecnológica
La inteligencia artificial (IA) representa un salto cualitativo en la historia de la humanidad comparable a la Revolución Industrial. Sin embargo, su irrupción en las aulas ha encendido las alarmas: voces como la de Niall Ferguson advierten que un uso acrítico de estas herramientas amenaza con fomentar una "pereza mental masiva" y una dependencia capaz de debilitar las capacidades cognitivas del alumnado. Ante este escenario, el libro Que los alumnos usen crítica, innovadora y éticamente las inteligencias artificiales. Guía para hacer trabajos de calidad propone un enfoque disruptivo: no se trata de prohibir, sino de enseñar a integrar la tecnología de forma rigurosa, responsable e innovadora.
La IA como herramienta, no como sustituto del pensamiento
La metodología que plantean los autores parte de un problema real: parte del alumnado ya está usando IA para trabajos evaluables, pero a menudo sin citar, sin contrastar y sin cuestionar los resultados. Esto genera, además, un reto de equidad en la evaluación ya que no siempre es fácil distinguir qué se ha hecho con o sin IA.
Frente a este panorama, el texto propone un objetivo central: enseñar a elaborar trabajos académicos en los que el estudiante “mejore” a la IA, aportando valor añadido mediante contraste de fuentes, verificación y creatividad.
En términos prácticos, se propone que el alumnado sea capaz de:
- Usar varias IAs (al menos tres) para desarrollar un mismo trabajo, integrando y comparando sus resultados y no aceptándolos sin más.
- Documentar instrucciones y respuestas, y especificar la procedencia de la información empleada (incluido el modelo de IA utilizado).
- Detectar errores (“alucinaciones”) y sesgos, verificando datos, citas y enfoques aportados por la IA.
- Aportar innovaciones propias: ideas, enfoques, mejoras o propuestas que vayan más allá de lo que ofrecen los modelos.
Así, el texto resume sus objetivos en tres ejes centrales: capacidad crítica, capacidad de innovación y aprovechamiento ético de las IAs.
Una guía paso a paso para realizar trabajos académicos con IA
El contenido más práctico del libro se concentra en el capítulo 3, concebido como una guía para que el alumnado aprenda a elaborar trabajos de calidad con apoyo de las IAs. Entre los recursos prácticos que aporta el libro, destacan:
- Recomendaciones para formular buenas preguntas/instrucciones (prompts) y mejorar iterativamente las respuestas.
- Plantillas y tablas para registrar prompts y valorar la utilidad de lo obtenido de cada IA comparando modelos y resultados.
- Tablas para buscar precedentes en Google y en bases de datos académicas, con el fin de comprobar si una idea realmente aporta novedad.
- Propuestas de análisis crítico: identificación de sesgos (ideológicos, de género, raciales/étnicos, geográficos/lingüísticos) e incluso preguntas metacognitivas para “interpelar” a la IA sobre sus supuestos.
En conjunto, el enfoque insiste en algo clave: hay que documentar todo el proceso, no solo el resultado final, indicando qué se preguntó, qué se obtuvo, qué se descartó, qué se verificó y qué se aportó de elaboración propia.
Ética académica: citas, bibliografía y reproducibilidad
Uno de los puntos que destaca el libro es la importancia de la trazabilidad y transparencia en el uso de la IA. En investigación académica cualquier persona debería poder comprobar el origen de los datos y afirmaciones; por eso, la guía recalca que citar correctamente y elaborar una bibliografía rigurosa es imprescindible.
En particular, establece que:
- Cada contribución de una IA debe citarse, indicando versión y proveedor y dejando constancia de la instrucción usada o una descripción de ella.
- Se deben guardar las respuestas obtenidas de las IAs para facilitar verificación y contraste posterior.
- Se recomienda seguir normas académicas como APA, u otras indicadas por el profesorado, para la correcta citación de la herramienta.
El mensaje es contundente: si no se cita bien, hay plagio y se pierde la base metodológica de lo que supone un trabajo académico.
El papel de la Biblioteca: fuentes fiables frente a texto generado por IA
La guía subraya la importancia de complementar y verificar la información mediante Bases de Datos de Bibliografía Científica y otros recursos que ofrecen las Bibliotecas Universitarias de la UAM. En concreto, explicita el uso de:
- Bun! como buscador para localizar bibliografía impresa y electrónica.
- Acceso a bases de datos desde el listado “A–Z Bases de Datos”, y la necesidad de usar VPN UAM fuera del campus para recursos de pago.
- Bases de datos como Dialnet (en español) o Academic Search Premier (en inglés), además de otras orientadas a investigación.
Finalmente, se mencionan herramientas IA gratuitas o freemium enfocadas a búsqueda de bibliografía académica como Consensus, Elicit y ResearchRabbit, como apoyo adicional.
Un proyecto con ambición institucional
Lejos de quedar en una mera propuesta teórica, las estrategias didácticas que acabamos de abordar ya se están poniendo a prueba sobre el terreno. Esperamos con gran interés sus resultados para definir el futuro de la excelencia académica en la era digital.
Desde la Biblioteca de Ciencias Económicas, os animamos a aprovechar este enfoque como una oportunidad para mejorar la calidad de vuestros trabajos: usar la IA con criterio, contrastar con bibliografía científica y mantener una citación y trazabilidad impecables. Para ello, podemos acompañarte en este proceso asesorándote, facilitándote el acceso a recursos y apoyándote en el aprendizaje de competencias informacionales mediante nuestras formaciones.
¡Nos vemos en la Biblioteca!