Cheng, Adam, Aaron Calhoun y Gabriel Reedy. “Artificial Intelligence-Assisted Academic Writing: Recommendations for Ethical Use.” Advances in Simulation 10, n.º 1 (2025): 22. https://doi.org/10.1186/s41077-025-00350-6

Se analiza de manera profunda el impacto de las herramientas de inteligencia artificial generativa —especialmente los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT— en la escritura académica y científica. Los autores, Adam Cheng, Aaron Calhoun y Gabriel Reedy, abordan una cuestión central en el ecosistema universitario contemporáneo: cómo aprovechar las capacidades de la IA sin comprometer la integridad académica, la calidad científica ni la autoría intelectual.

El texto parte de una constatación evidente: desde la aparición pública de ChatGPT en 2022, el uso de herramientas de IA generativa se ha extendido rápidamente entre investigadores, estudiantes y docentes. Estas aplicaciones permiten resumir información, redactar borradores, corregir estilo, traducir textos, generar ideas e incluso estructurar artículos científicos completos. Sin embargo, los autores advierten que esta expansión se ha producido más rápido que la creación de marcos éticos y normativos claros. La comunidad académica se encuentra así ante un escenario ambiguo, en el que conviven enormes posibilidades de mejora de la productividad intelectual con riesgos serios para la credibilidad científica.

Uno de los aspectos más relevantes del artículo es la identificación de los principales peligros asociados al uso indiscriminado de la IA en la escritura académica. Los autores subrayan que los modelos generativos pueden producir “alucinaciones”, es decir, afirmaciones aparentemente verosímiles pero falsas, además de referencias bibliográficas inventadas o inexactas. Este fenómeno resulta especialmente problemático en contextos científicos, donde la verificabilidad y el rigor documental constituyen pilares fundamentales. También se aborda el riesgo de plagio involuntario, la reproducción de sesgos presentes en los datos de entrenamiento y la tendencia a generar textos estilísticamente homogéneos que pueden empobrecer la diversidad discursiva y crítica de la producción científica.

El artículo dedica una parte importante a examinar cómo las editoriales académicas y las revistas científicas están reaccionando frente a la irrupción de la IA generativa. Los autores señalan que muchas publicaciones científicas ya exigen transparencia explícita sobre el uso de herramientas de IA en la redacción de manuscritos. Algunas revistas prohíben considerar a la IA como autora de un trabajo, argumentando que carece de responsabilidad ética y legal sobre el contenido producido. Otras instituciones, en cambio, aceptan el uso de IA como herramienta auxiliar, siempre que exista supervisión humana y se informe claramente de su utilización. Este debate refleja una transformación profunda de los criterios tradicionales de autoría, originalidad y responsabilidad intelectual en la ciencia contemporánea.

Los autores no adoptan una postura tecnófoba. Por el contrario, reconocen que la IA puede aportar beneficios reales cuando se utiliza de manera crítica y controlada. El artículo describe tres grandes categorías de uso éticamente aceptable de la inteligencia artificial en la escritura académica. La primera es el apoyo lingüístico y editorial: mejorar gramática, claridad, estilo o traducción de textos, especialmente útil para investigadores que escriben en una lengua distinta de la materna. La segunda categoría incluye la organización y síntesis de información, como la generación de esquemas, resúmenes preliminares o estructuras de artículos. Finalmente, la tercera categoría contempla el apoyo creativo y cognitivo, por ejemplo en la generación de ideas iniciales o en la reformulación de conceptos complejos. En todos los casos, los autores insisten en que la supervisión humana es imprescindible y que la IA nunca debe sustituir el juicio crítico del investigador.

Uno de los aportes más importantes del trabajo es la formulación de cuatro principios éticos fundamentales para orientar el uso responsable de la IA en la escritura científica.

1. El primero es la transparencia: los investigadores deben declarar de manera explícita cuándo y cómo han utilizado herramientas de IA.
2. El segundo es la verificación humana: todo contenido generado debe ser revisado críticamente para garantizar exactitud, coherencia y autenticidad.
3. El tercero es la responsabilidad intelectual: el autor humano sigue siendo plenamente responsable de los errores, sesgos o falsedades presentes en el texto final.
4. El cuarto principio es la preservación de la integridad académica, evitando que la automatización sustituya procesos esenciales de reflexión, análisis y construcción de conocimiento. Estos principios buscan equilibrar innovación tecnológica y rigor científico en un contexto de cambio acelerado.

El artículo también plantea una reflexión más profunda sobre la naturaleza misma de la escritura académica. Los autores advierten que escribir no es simplemente producir texto, sino un proceso intelectual de elaboración de pensamiento, argumentación y aprendizaje. Si los investigadores delegan excesivamente estas funciones en sistemas automáticos, existe el riesgo de una “descapacitación académica”, es decir, una pérdida progresiva de habilidades críticas, analíticas y argumentativas. Esta preocupación conecta con debates actuales sobre alfabetización en IA, pensamiento crítico y el papel de las universidades en una sociedad crecientemente automatizada.

Otro aspecto relevante es que el artículo se centra especialmente en el ámbito de la simulación sanitaria y la investigación en salud, aunque sus conclusiones son extrapolables a prácticamente cualquier disciplina académica. Los autores consideran que el entorno científico necesita desarrollar urgentemente políticas institucionales claras, programas de formación en uso ético de IA y nuevas competencias de alfabetización digital que permitan a estudiantes e investigadores comprender tanto el potencial como las limitaciones de estas tecnologías. La IA deja de ser vista únicamente como una herramienta técnica y pasa a convertirse en un desafío cultural, educativo y epistemológico.

En conjunto, el trabajo constituye una de las aportaciones más relevantes y equilibradas sobre inteligencia artificial y escritura académica publicadas recientemente. Frente a posiciones extremas —ya sea de entusiasmo acrítico o de rechazo absoluto—, el artículo propone una vía intermedia basada en el uso responsable, transparente y supervisado de la IA. Los autores defienden que estas tecnologías pueden enriquecer el trabajo académico siempre que permanezcan subordinadas a la capacidad humana de análisis, interpretación y juicio ético. En definitiva, el texto plantea que el verdadero reto no es decidir si la IA debe utilizarse o no en la investigación científica, sino aprender a integrarla de forma que fortalezca, y no debilite, la integridad intelectual y la calidad del conocimiento producido.