Introducción al análisis de datos cualitativos con inteligencia artificial: guía práctica para usar ChatGPT en la investigación social y educativa

Manuel Etesse. Introducción al análisis de datos cualitativos con inteligencia artificial: guía práctica para usar ChatGPT en la investigación social y educativa. Lima: Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024.

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La obra constituye una guía práctica orientada a investigadores del ámbito social y educativo que desean incorporar herramientas de inteligencia artificial, especialmente ChatGPT, en el análisis de datos cualitativos.

El texto parte de una premisa clara: la IA no sustituye el trabajo del investigador, sino que actúa como un apoyo técnico que permite optimizar tareas complejas como la organización, codificación e interpretación de grandes volúmenes de información textual. En este sentido, el manual combina fundamentos metodológicos con aplicaciones concretas, facilitando la integración de estas tecnologías en procesos de investigación rigurosos.

Uno de los ejes centrales del libro es la propuesta de un marco metodológico estructurado que organiza el análisis cualitativo en fases como la anotación, exploración y codificación de datos. A través de estrategias como el modelo AEXCO, el autor muestra cómo utilizar la IA para identificar patrones, extraer citas relevantes de entrevistas y sintetizar información compleja. Además, introduce procedimientos específicos —como el entrenamiento “cori-f”— que permiten configurar el comportamiento de la herramienta para obtener respuestas alineadas con los objetivos de investigación, destacando la importancia de diseñar instrucciones precisas (prompts) para mejorar la calidad del análisis.

El libro también subraya el valor de la IA en la eficiencia del proceso investigador. Gracias a estas herramientas, es posible reducir significativamente el tiempo dedicado a tareas como la transcripción, clasificación y organización de datos, especialmente en estudios con gran cantidad de material cualitativo. Sin embargo, el autor insiste en que estos beneficios deben ir acompañados de una supervisión constante por parte del investigador, quien mantiene la responsabilidad sobre la interpretación final y la validez de los resultados.

Un aspecto especialmente relevante es la dimensión ética del uso de la inteligencia artificial. La guía propone un protocolo que incluye la anonimización de los տվյալos, la protección de la privacidad de los participantes y el uso de sistemas en entornos controlados para evitar la exposición de información sensible. Este enfoque refuerza la idea de que la incorporación de la IA en la investigación no solo es una cuestión técnica, sino también metodológica y deontológica.

En conjunto, el libro de Manuel Etesse se presenta como una herramienta accesible —sin requerir conocimientos avanzados de programación— que democratiza el uso de la inteligencia artificial en la investigación cualitativa. Su principal aportación radica en ofrecer un equilibrio entre innovación tecnológica y rigor científico, mostrando cómo la IA puede integrarse de forma crítica y responsable en las prácticas investigadoras contemporáneas.

El 35 % de los nuevos sitios web contienen texto generado o asistido por IA

Jonas Dolezal, Sawood Alam, Mark Graham y Maty Bohacek. “The Impact of AI-Generated Text on the Internet.” 2025. https://ai-on-the-internet.github.io/

El estudio analiza cómo la rápida expansión del texto generado por inteligencia artificial ha transformado el ecosistema digital entre 2022 y 2025. A partir de una muestra representativa de páginas web obtenida mediante la Wayback Machine del Internet Archive, los autores estiman que hacia mediados de 2025 aproximadamente el 35 % de los nuevos sitios web contienen texto generado o asistido por IA, una cifra que contrasta con la inexistencia de este fenómeno antes del lanzamiento de ChatGPT en 2022. Este crecimiento evidencia la velocidad con la que la IA se ha integrado en la producción de contenidos en línea.

Uno de los aportes más relevantes del trabajo es su intento de medir empíricamente los efectos reales de este fenómeno frente a la percepción social. Para ello, combina análisis computacional del contenido web con una encuesta a 853 adultos en Estados Unidos. Metodológicamente, el estudio afronta dos retos clave: obtener una muestra representativa de internet —algo complejo por su naturaleza descentralizada— y distinguir entre texto humano y generado por IA, utilizando varios detectores y seleccionando el más robusto (Pangram v3).

En cuanto a los resultados, el estudio confirma dos efectos significativos. Por un lado, se observa una contracción semántica, es decir, una reducción en la diversidad de ideas y perspectivas: los textos generados por IA muestran mayor similitud entre sí. Por otro, se detecta un aumento del tono positivo, con contenidos más “amables” o emocionalmente optimistas, lo que sugiere una cierta tendencia hacia la homogeneización afectiva del discurso digital.

Sin embargo, el trabajo desmonta varias creencias extendidas. No encuentra evidencia estadísticamente significativa de que el uso de IA reduzca la precisión factual, ni de que provoque una pérdida clara de diversidad estilística, ni tampoco que genere textos más largos pero menos densos o que disminuya el uso de enlaces externos. Estos resultados contrastan fuertemente con la percepción pública: una mayoría de los encuestados cree que todos estos efectos negativos sí están ocurriendo.

En conjunto, el estudio pone de relieve una brecha importante entre evidencia empírica y opinión social. Aunque la IA sí está modificando el ecosistema textual de internet —especialmente en términos de diversidad semántica y tono—, muchos de los temores más extendidos no están respaldados por los datos. Esto sugiere la necesidad de un análisis más matizado del impacto de la inteligencia artificial, evitando tanto el alarmismo como la complacencia.

La inteligencia artificial no es peligrosa por ser artificial

“La inteligencia artificial no es peligrosa por ser artificial, sino porque piensa fuera del sujeto. El riesgo no es la máquina, sino la renuncia humana a pensar.”

Giorgio Agamben 

Giorgio Agamben (Roma, 22 de abril de 1942) es un filósofo italiano de renombre internacional, miembro de una familia veneciana de origen armenio

Explorar la inteligencia artificial en educación: guía práctica para una integración pedagógica crítica y creativa

Arbó Trabado, Andreu, Mònica Blasco Paüls, Maria de Lluc Coli Mulet, Mar Fernández Montenegro, Jordi Planes Cid, Gerard Santiveri Ribalta, Cristina Torrent Pujol, Javier Badia Clavera, Oriol Capdevila Morro, Anna de Dios Pifarré, et al. Guia: Explorant la Intel·ligència Artificial (IA). Lleida: Universitat de Lleida, Institut de Ciències de l’Educació, 2025.

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La obra Guia: Explorant la Intel·ligència Artificial (IA) constituye un recurso educativo desarrollado por el grupo de trabajo del Institut de Ciències de l’Educació de la Universitat de Lleida con el propósito de acercar la inteligencia artificial al ámbito docente desde una perspectiva práctica, aplicada y pedagógicamente fundamentada. El documento se enmarca en un contexto de creciente digitalización de la educación y responde a la necesidad de dotar al profesorado de herramientas que faciliten la integración efectiva de tecnologías emergentes en el aula, no solo como instrumentos técnicos, sino como elementos que transforman los procesos de enseñanza-aprendizaje.

Uno de los ejes centrales de la guía es su orientación práctica. A diferencia de aproximaciones teóricas o meramente conceptuales, el documento recopila experiencias reales de aplicación de la inteligencia artificial en distintos niveles educativos y áreas curriculares. Estas experiencias incluyen propuestas para mejorar la comprensión lectora, el aprendizaje de lenguas, la resolución de problemas matemáticos o incluso la creación musical mediante herramientas de IA. Cada actividad está cuidadosamente estructurada, incorporando objetivos pedagógicos, instrucciones paso a paso, resultados obtenidos y una reflexión crítica sobre sus fortalezas y limitaciones, lo que convierte la guía en un instrumento directamente transferible al aula.

Además, la guía no se limita a promover el uso instrumental de la inteligencia artificial, sino que insiste en la necesidad de desarrollar una actitud crítica y reflexiva hacia estas tecnologías. En este sentido, plantea la importancia de que tanto docentes como estudiantes comprendan las implicaciones éticas, sociales y educativas de la IA, fomentando un uso responsable, creativo y consciente. La propuesta pedagógica subyacente apuesta por una integración equilibrada en la que la tecnología no sustituya al docente, sino que amplifique sus capacidades y enriquezca la experiencia educativa.

Otro aspecto relevante es la organización de los contenidos, que facilita su accesibilidad y aplicabilidad. Las actividades están clasificadas tanto por áreas de conocimiento como por herramientas de inteligencia artificial, lo que permite a los docentes seleccionar fácilmente aquellas propuestas más adecuadas a sus necesidades. Asimismo, la inclusión de materiales complementarios, como presentaciones para trabajar con el alumnado, refuerza el carácter didáctico de la obra y su vocación de ser utilizada como guía de referencia en contextos educativos diversos.

En conjunto, la guía representa una aportación significativa al campo de la innovación educativa, al ofrecer un modelo concreto de incorporación de la inteligencia artificial en el aula basado en la experimentación, la reflexión crítica y la mejora continua. Su enfoque combina la dimensión técnica con la pedagógica, contribuyendo a preparar al profesorado para afrontar los retos y oportunidades que plantea la inteligencia artificial en la educación contemporánea.

Carlos Ross y los desordenados presentan «El Inútil Combate». Viviendo en la era pop 2026/04/10

Carlos Ross y los desordenados presentan «El Inútil Combate».

Viviendo en la era pop 2026/04/10

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En la entrevista de Radio USAL, Carlos Guervós, que firma su trabajo como “Carlos Ross y Los Desordenados”, presenta El inútil combate, un proyecto multidisciplinar que fusiona música, poesía e imágenes generadas. A lo largo de las 17 piezas que componen la obra, el autor reflexiona críticamente sobre la precariedad económica, la deshumanización del trabajo y la crisis de la vivienda en la sociedad actual. Asimismo, aborda la alienación, la pérdida de libertades y la necesidad de la rutina como refugio frente al vacío existencial. La obra incorpora influencias literarias, con textos de Miguel de Unamuno y Miguel Hernández, para profundizar en temas como el tiempo, la identidad y la relación con la tierra. Finalmente, el proyecto concluye con una reflexión sobre la vulnerabilidad, el perdón y el amor como únicas fuerzas auténticas frente a un mundo dominado por el control y el éxito material.

Inteligencia artificial y edición científica en el contexto de la Ciencia Abierta: desafíos, riesgos y oportunidades

Vechi, Bernardo Dionízio, Milton Shintaku, Maria Aniolly Queiroz Maia y Rosilene Paiva Marinho de Sousa. 2026. Inteligência artificial na editoração científica em Ciência Aberta. Brasília: Ibict Editora. https://omp-editora.prd.ibict.br/index.php/edibict/catalog/book/385

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La obra analiza de manera sistemática el impacto de la inteligencia artificial, especialmente la generativa, en los procesos de edición científica dentro del marco de la Ciencia Abierta.

Los autores parten de la constatación de que estas tecnologías están transformando profundamente todas las etapas del ciclo editorial, desde la redacción de manuscritos hasta la evaluación por pares, la normalización de contenidos y su posterior difusión. En este sentido, el libro no solo describe las posibilidades técnicas de la IA, sino que también se adentra en sus implicaciones estructurales para el ecosistema de la comunicación científica.

Uno de los ejes centrales del análisis es la tensión entre eficiencia y calidad. La inteligencia artificial permite acelerar procesos editoriales, automatizar tareas repetitivas y mejorar la accesibilidad a los contenidos científicos. Sin embargo, esta misma automatización introduce riesgos significativos, como la generación de textos con errores o “alucinaciones”, la pérdida de originalidad y la posible homogeneización del discurso académico. Los autores advierten que el uso indiscriminado de estas herramientas puede afectar negativamente a la integridad científica si no se establecen mecanismos de control adecuados.

El libro también aborda con profundidad las implicaciones éticas del uso de la IA en la edición científica. Entre los problemas más destacados se encuentran la falta de transparencia en el uso de estas herramientas, la dificultad para rastrear la autoría real de los textos generados y los desafíos relacionados con la responsabilidad editorial. En este contexto, se subraya la necesidad de desarrollar políticas claras que regulen el uso de la inteligencia artificial, así como de establecer criterios que permitan identificar cuándo y cómo ha sido utilizada en la producción de contenidos científicos.

Otro aspecto relevante es la cuestión de la gobernanza de los datos y la protección de la información. La integración de sistemas de inteligencia artificial en plataformas editoriales implica el tratamiento de grandes volúmenes de datos, lo que plantea interrogantes sobre la privacidad, la seguridad y el control de dichos datos. Los autores insisten en que estas cuestiones deben ser abordadas desde una perspectiva crítica, especialmente en un entorno de Ciencia Abierta que promueve el acceso y la reutilización de la información.

Finalmente, la obra propone un enfoque equilibrado que reconoce tanto las oportunidades como los riesgos de la inteligencia artificial. Se defiende que, aunque estas tecnologías pueden mejorar significativamente los procesos editoriales, las decisiones clave deben seguir siendo responsabilidad de los seres humanos. En este sentido, el libro aboga por una integración ética y responsable de la IA, basada en principios de transparencia, rendición de cuentas y preservación de la calidad científica. En conjunto, se trata de una contribución relevante para editores, bibliotecarios, investigadores y gestores de información que buscan comprender y gestionar el impacto de la inteligencia artificial en la comunicación científica contemporánea.

Integridad académica en la era de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG). Planeta biblioteca 2026/04/09.

Integridad académica en la era de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG)

Planeta biblioteca 2026/04/09.

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En esta ocasión, Julio Alonso Arévalo analiza el impacto de la inteligencia artificial generativa en la integridad académica, destacando su rápida adopción y su utilidad en la investigación y la escritura. Señala que estas herramientas plantean riesgos como el plagio, la falta de originalidad, la generación de información falsa (alucinaciones) y el uso no declarado en publicaciones científicas. Asimismo, expone evidencias del aumento de textos académicos asistidos por IA y de problemas reales derivados de su uso indebido. Aborda también las limitaciones de los detectores de contenido generado por IA, subrayando su falta de fiabilidad y sus sesgos. Propone, además, medidas como el desarrollo de políticas claras, el uso de herramientas tecnológicas de detección y la alfabetización en IA para fomentar un uso ético y crítico. Concluye que la IA es una herramienta valiosa, pero no sustituye el pensamiento humano, siendo fundamentales la transparencia, la formación y la responsabilidad en su uso.

Inteligencia artificial vs. inteligencia artificial: herramientas de detección aplicadas a la evaluación educativa

Durán Benavides, Arturo, Claudia Rita Estrada Esquivel y Karen Quintero Álvarez. “Inteligencia artificial vs. inteligencia artificial: herramientas de detección aplicadas a la evaluación educativa.” En Inteligencia artificial: experiencias y reflexiones sobre la investigación educativa, editado por Alexandro Escudero-Nahón y Emma Patricia López, 2026. https://doi.org/10.56162/transdigitalbc13.29

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La detección de contenidos generados por IA no puede abordarse exclusivamente desde la tecnología. Aunque las herramientas actuales son útiles, su fiabilidad es limitada y no sustituyen el juicio crítico del docente. El verdadero reto reside en redefinir la evaluación educativa, pasando de un enfoque punitivo basado en la detección a un modelo formativo que promueva la ética, el pensamiento crítico y el uso responsable de la inteligencia artificial.

La incorporación de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación ha supuesto una transformación profunda tanto en la producción académica como en los sistemas de evaluación. Más allá de una simple innovación tecnológica, se trata de un cambio pedagógico que obliga a replantear el papel del docente y los mecanismos tradicionales de verificación de la autoría. El uso generalizado de herramientas como ChatGPT ha intensificado las preocupaciones sobre el plagio y la deshonestidad intelectual, introduciendo nuevas formas de generación automatizada de textos que amplían el concepto clásico de copia.

En paralelo, diversos autores advierten que el uso excesivo de estas herramientas puede afectar negativamente al desarrollo del pensamiento crítico y la metacognición. Al ofrecer respuestas inmediatas y elaboradas, la IAG reduce la necesidad de análisis autónomo, lo que puede derivar en una dependencia tecnológica y en una pérdida de habilidades fundamentales para el aprendizaje profundo. Esto obliga a las instituciones a redefinir el concepto de plagio y a formar al alumnado en un uso ético y consciente de estas tecnologías.

Ante este escenario, han surgido herramientas de detección de contenido generado por IA, como Turnitin y Copyleaks, que emplean modelos estadísticos, lingüísticos y de aprendizaje automático para identificar patrones de escritura. Sin embargo, su eficacia es limitada: presentan márgenes de error significativos, especialmente frente a modelos generativos más avanzados, y existe un riesgo relevante de falsos positivos que puede derivar en acusaciones injustas. Además, las estrategias de evasión —como el parafraseo, la traducción o la manipulación textual— dificultan aún más la detección fiable.

Los resultados del estudio muestran que, aunque la IA ofrece oportunidades de personalización y mejora del aprendizaje, también incrementa prácticas deshonestas si no se regula adecuadamente. En este sentido, el problema no puede resolverse únicamente mediante herramientas tecnológicas, sino que exige una transformación de los modelos de evaluación hacia enfoques más auténticos, centrados en procesos, reflexión y participación activa del estudiante.

Desde una perspectiva pedagógica, se propone combinar el uso de la IA con estrategias evaluativas más complejas, como exámenes orales, proyectos colaborativos o actividades que valoren el proceso de aprendizaje. Asimismo, se subraya la importancia de la formación docente en inteligencia artificial y ética digital, ya que el profesorado debe estar preparado para integrar estas herramientas sin perder el control sobre la evaluación y el acompañamiento educativo.

En cuanto a las perspectivas futuras, destaca el desarrollo de la inteligencia artificial explicativa (XAI), orientada a hacer comprensibles los procesos de decisión de los sistemas automatizados. Esta línea permite avanzar hacia una evaluación más transparente y formativa, donde no solo importe el resultado, sino también la comprensión del proceso. Paralelamente, se señala la necesidad urgente de marcos normativos claros que regulen el uso de la IA en educación, como ya ocurre en la Unión Europea, frente a contextos donde aún existe un vacío legal.

Exposición «Que inventen ellos. Miguel de Unamuno y la ciencia» con Marta García Gasco y Ana Chaguaceda. Planeta Biblioteca 2026/04/08

Exposición «Que inventen ellos. Miguel de Unamuno y la ciencia» con Marta García Gasco y Ana Chaguaceda.

Planeta Biblioteca 2026/04/08

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La entrevista aborda la exposición «Que inventen ellos. Miguel de Unamuno y la ciencia» como una oportunidad para redescubrir la relación del pensador con el conocimiento científico. Marta García Gasco y Ana Chaguaceda explican que la muestra desmonta el tópico de un Unamuno contrario a la ciencia, mostrando su interés crítico y reflexivo por la ciencia. Destacan el enfoque divulgativo de la exposición, que combina documentos, contexto histórico y recursos accesibles para todo tipo de público. También subrayan la importancia de conectar humanidades y ciencia, un diálogo clave en el pensamiento unamuniano. En conjunto, la entrevista presenta la exposición como un espacio de reflexión sobre el papel de la ciencia en la cultura y la sociedad actual.