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a
Inteligencias Artificiales Generativas y prácticas de
escritura académica en la Educación Superior: un
estado del arte desde aportes publicados en
América Latina en 2022-2023.
Generative Artificial Intelligence and Academic Writing
Practices in Higher Education: A State-of-the-Art Review of
Contributions Published in Latin America 2022–2023.
Por Alfredo Jesús MATURANA
1
Maturana, A.J. (2025). Inteligencias Artificiales Generativas y prácticas de escritura académica en la Educación Superior: Un
estado del arte desde aportes publicados en América Latina en 2022-2023. Revista RAES, XVII(30), pp. 98-113.
Resumen
El presente artículo, que recupera la producción realizada en el marco del Trabajo Final Integrador presentado en
la Especialización en Producción de Contenidos y Ambientes Digitales Educativos -carrera que se dicta desde la
Facultad de Ciencias de la Educación de la Universidad Nacional de Entre Ríos-, explora las relaciones entre el uso
de Chat GPT y las prácticas de escritura académica en docentes y estudiantes del nivel superior. A través del análisis
de diversas fuentes bibliográficas, se reconstruye un panorama teórico que abarca conceptos como cogniciones
distribuidas, alfabetismos fluidos, escritura académica, escritura artificial y escritura centauro. El objetivo es
examinar los antecedentes sobre el impacto reciente de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la producción
de contenidos escritos en el ámbito académico latinoamericano.
En este sentido, el texto se estructura en torno a un análisis de la literatura académica relevante publicada en
América Latina durante los años 2022 y 2023, con el objetivo de identificar tendencias, debates y perspectivas
emergentes en torno al uso de IAG en la escritura académica en la región. A través del cual se pretende ofrecer una
visión panorámica de la situación actual, así como identificar áreas clave para futuras indagaciones y reflexiones en
este campo en constante y acelerada transformación.
Palabras Clave inteligencia artificial generativa / educación superior / prácticas de escritura académica / escritura
artificial
1
Facultad de Ciencias de la Educación – Universidad Nacional de Entre Ríos. Argentina / alfredo.maturana@uner.edu.ar /
https://orcid.org/0009-0000-2511-9145
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Abstract
This article draws upon the work conducted as part of the Final Integrative Project submitted for the Specialization
in Production of Content and Digital Educational Environments— a program offered by the Faculty of Educational
Sciences at the National University of Entre Ríos. It explores the relationships between the use of Chat GPT and
academic writing practices among higher education teachers and students. Through the analysis of various
bibliographic sources, it reconstructs a theoretical framework encompassing concepts such as distributed cognition,
fluid literacies, academic writing, artificial writing, and centaur writing. The objective is to examine the existing
literature on the recent impact of generative artificial intelligence (GAI) on the production of written content within
the Latin American academic context.
In this regard, the text is organized around an analysis of relevant academic literature published in Latin America
during 2022 and 2023. The aim is to identify trends, debates, and emerging perspectives regarding the use of GAI
in academic writing in the region. This analysis seeks to offer a comprehensive overview of the current situation
while identifying key areas for further research and reflection in this rapidly evolving field.
Key words generative artificial intelligence / higher education / academic writing practices / artificial writing
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Planteamiento del problema
En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un elemento omnipresente en diversos aspectos
de nuestra vida cotidiana. Desde los motores de búsqueda que utilizamos para obtener información hasta los
sistemas de recomendación que personalizan nuestras experiencias en línea, la IA está transformando la forma en
que interactuamos con la tecnología, a la vez que transforma el mundo que conocemos. Este fenómeno no solo ha
generado un cambio radical en la industria y en la economía, sino que también plantea preguntas fundamentales
sobre el futuro de la sociedad y la naturaleza misma de la inteligencia humana. Jorge Carrión (2023) señala que:
Lo que define a la inteligencia artificial, como nos ha recordado la pensadora Amy Ireland, es la velocidad.
Su aceleración exponencial e imparable inaugura un tiempo nuevo. Los sistemas de aprendizaje automático
–como el Big Bang– crean con su expansión espacio y tiempo. Su capacidad de transformación de la
industria, la sociedad y la cultura es parecida a la de la electricidad, que revolucionó la realidad en el cambio
del siglo XIX al XX. La inteligencia artificial es la electricidad de nuestra época, pero a una velocidad
hiperbólica. (Carrión, 2023, pp.19-20)
El desarrollo acelerado de las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural ha dado lugar a la creación de
herramientas como ChatGPT, que son modelos de lenguaje generativos basados en inteligencia artificial. Estos
modelos están diseñados para comprender y generar texto de manera similar a la capacidad humana. Su progreso
ha sido notable en los últimos años, impulsado por el desarrollo en el campo del procesamiento del lenguaje natural
(PLN) y el acceso a grandes volúmenes de datos.
Un logro destacado en este ámbito ha sido la introducción de modelos de lenguaje basados en redes neuronales,
como ChatGPT, desarrollado por OpenAI. Estos modelos aprovechan arquitecturas de aprendizaje profundo para
identificar patrones en los datos textuales, produciendo respuestas coherentes y contextualmente relevantes. Un
elemento fundamental del éxito de estos modelos radica justamente en su capacidad para capturar la complejidad
y diversidad del lenguaje humano. Esto se logra mediante el entrenamiento con amplios conjuntos de textos
provenientes de diversas fuentes, permitiendo que los modelos asimilen la estructura gramatical, el estilo y el
contenido temático.
En este sentido, la intersección entre las Inteligencias Artificiales Generativas
2
(IAG) y las prácticas de escritura
académica emerge como un campo de estudio cada vez más relevante y dinámico. Según la nota realizada por el
diario El Cronista, un estudio llevado adelante por el Instituto Universitario para el Desarrollo Productivo y
Tecnológico Empresarial de la Argentina (IUDPT), señala que 9 de cada 10 estudiantes usan el ChatGPT. A través de
una encuesta realizada entre docentes y estudiantes del instituto universitario, se pudo determinar que el 92% de
los estudiantes usa el ChatGPT para ayudarse con las tareas académicas.
El trabajo se centró por tanto en explorar el estado del arte de la IAG y su relación con las prácticas de escritura
académica en el contexto de la Educación Superior, focalizando particularmente en los aportes publicados en
América Latina durante los años 2022-2023. Esta región ofrece un terreno fértil para examinar cómo la IAG está
siendo utilizada, debatida y adoptada en el ámbito educativo, así como las implicaciones que esto conlleva para la
producción y evaluación del conocimiento en el contexto latinoamericano caracterizado por profundas
desigualdades sociales y educativas, entre otras.
2
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es un tipo de IA capaz de crear contenido original, como música, videos, texto, audio o imágenes.
Aprende patrones y estructuras de los datos con los que ha sido entrenada y, a partir de ellos, genera nuevos contenidos con características
similares. A diferencia de otras formas de IA, como la analítica o discriminativa, que se enfocan en analizar o clasificar datos existentes, la
IAG sobresale por su capacidad creativa, produciendo información nueva en lugar de limitarse a procesar la ya conocida.
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El estudio de la IAG en relación con la escritura académica plantea una serie de interrogantes y desafíos que
merecen una atención detallada: ¿Cómo está siendo integrada la IAG en los procesos de enseñanza y aprendizaje
en la Educación Superior en América Latina? ¿Qué transformaciones implica la inclusión de esta tecnología en la
escritura de textos académicos? ¿Cuáles son las preocupaciones éticas y pedagógicas asociadas con el uso de IAG
en la escritura académica? ¿Qué aportes hace la IAG a las prácticas de escritura académica? ¿Qué dispositivos de
escritura con IAG se están diseñando? ¿Cuáles serán necesarios?
La delimitación temporal que comprende el período 2022-2023 responde al momento histórico en el que la IA es
puesta a disposición en la web para el usuario común y su uso comienza a ser un tema de debate en ámbitos
educativos. En este período, es llamativa la cantidad de charlas, videoconferencias, conversatorios, entre otros, en
los que se analiza el fenómeno. Se buscó por tanto reconocer las contribuciones de los primeros análisis de las
tendencias emergentes en lo que respecta particularmente a la IA y la escritura académica.
Antecedentes
En la última década, el uso de la IA en la educación ha experimentado una evolución notable. Sin embargo, es en
los años recientes, particularmente entre 2022 y 2023, cuando la IAG, representada por tecnologías como ChatGPT,
ha adquirido un rol protagónico en las prácticas educativas. En este marco, resulta imprescindible examinar cómo
estas herramientas están transformando la escritura académica, especialmente en el contexto de la educación
superior en América Latina.
A nivel internacional, la literatura sobre la implementación de la IAG en el ámbito académico ha crecido de manera
exponencial. Investigadores como Amy Ireland (2023) destacan que la rapidez con la que avanzan las tecnologías
de inteligencia artificial está inaugurando un nuevo paradigma en la creación y procesamiento del conocimiento.
Los sistemas de IAG, como ChatGPT, que se basan en modelos generativos entrenados previamente, han
demostrado su capacidad para producir textos complejos y coherentes, lo que ha generado discusiones sobre la
autoría, la creatividad y la originalidad en la escritura académica.
En América Latina, los estudios sobre el impacto de la IAG en la educación superior son aún recientes, pero
muestran un interés creciente en explorar cómo estas tecnologías influyen en la escritura académica y la producción
de conocimiento en la región. Entre los antecedentes más relevantes, se destacan: los aportes de Acuña y Solano
(2023) sobre el potencial de ChatGPT para asistir en la revisión de textos académicos en universidades
latinoamericanas; el artículo de Galli y Kanobel (2023) donde abordan los sesgos inherentes a la IAG, en particular
en términos de género y confirmación, y proponen enfoques para mitigar estos problemas; y Espinosa y otros
(2022) quienes examinan cómo la IA puede utilizarse para preservar la integridad académica, a la vez que subrayan
los desafíos éticos que su uso plantea en la producción de textos académicos.
Fundamentación teórica
El trabajo se fundamenta en teorías contemporáneas que exploran la intersección entre la IAG y las prácticas de
escritura académica. Desde la perspectiva de las Cogniciones Distribuidas (Salomon, 1993), la inteligencia y el
conocimiento no están confinados al individuo, sino que se distribuyen a través de redes sociotécnicas que incluyen
herramientas tecnológicas. En este contexto, los sistemas de IAG, como ChatGPT, actúan como extensiones de la
cognición humana, colaborando en la producción de textos y transformando las dinámicas de generación de
conocimiento en el ámbito académico.
El concepto de Alfabetismos Fluidos (Lion, Kap y Ferrarelli, 2023) se incorpora para describir cómo las habilidades
de lectura y escritura se adaptan a los entornos digitales, caracterizados por su dinamismo y fragmentación. Estas
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habilidades son esenciales para navegar y aprovechar las potencialidades de la IAG en la escritura académica, al
tiempo que promueven una comprensión crítica de las interacciones con estas tecnologías.
En cuanto a la Escritura Académica, autores como Carlino (2005) y Brailovsky (2014) destacan que esta no es solo
una herramienta de comunicación, sino un proceso complejo de generación y estructuración del pensamiento. En
la actualidad, la inclusión de IAG en la escritura académica plantea nuevos desafíos, particularmente en lo que
respecta a la originalidad y la autoría, al mismo tiempo que ofrece oportunidades para enriquecer el proceso
creativo y reflexivo.
La noción de Escritura Artificial (Carrión, 2023) se refiere a la producción de textos asistida por IA, lo que genera
debates sobre la autoría y la ética en la creación de contenido académico. En este sentido, la IA se convierte en un
agente activo en la generación de textos, lo que exige reflexiones sobre la autenticidad y la creatividad en la era
digital.
Por otra parte, el concepto de Escritura Centauro (Piscitelli, 2022) aporta una visión simbiótica de la interacción
entre humanos y máquinas en el proceso de escritura. Esta colaboración híbrida permite expandir las posibilidades
creativas y repensar las nociones tradicionales de autoría y producción de conocimiento en la academia. Sin
embargo, también plantea desafíos éticos que deben ser abordados desde una perspectiva crítica y responsable.
Diseño y metodología
La realización del trabajo que se recupera en el presente artículo se basó en una revisión bibliográfica cualitativa,
que se caracteriza por el uso de diversas fuentes documentales para recopilar información. La misma consiste en
la recopilación de lo existente para seleccionar lo relevante, atendiendo a dos criterios para determinar de esta
manera la relevancia de publicaciones precedentes: afinidad temática y afinidad contextual (Coria y Massuco,
2011).
Esta metodología implicó por tanto la búsqueda, identificación y selección de documentos relevantes relacionados
con la integración de herramientas de escritura impulsadas por IA en el ámbito académico. En este sentido, según
Suter (2013) las revisiones de literatura tienen como fin resumir, compilar, criticar y sintetizar la investigación
existente sobre un área temática o fenómeno de interés, a partir de un proceso de búsqueda, catalogación,
ordenamiento, análisis, crítica y síntesis. Por lo tanto, las revisiones de literatura contribuyen al conocimiento actual
al ofrecer hallazgos que solo pueden obtenerse mediante un análisis integral de la literatura más relevante, en lugar
de limitarse a la lectura de documentos de manera aislada. En sintonía con esto último, Juan Velásquez (2014)
reconoce que:
las revisiones de literatura pueden clarificar el estado del arte, identificar tendencias de investigación, dar
soporte para nuevas investigaciones, identificar variables importantes, establecer la importancia de un
problema de investigación o fenómeno de interés, identificar puntos de controversia, recopilar evidencias
que apoyen o contradigan las hipótesis actuales sobre un fenómeno de interés y generar nuevas hipótesis.
(Velásquez, 2014, p. 9)
Por tanto, se seleccionaron aproximadamente 20 artículos relevantes para una exploración cualitativa más
profunda. Estos artículos, aunque variados en sus enfoques, permitieron la construcción de una categorización
descriptiva y exploratoria sobre la educación híbrida. Las dimensiones categorizadas incluyeron modalidades
(presencial, virtual, blended), temporalidad (sincronía y asincronía), herramientas tecnológicas (plataformas y
aplicaciones) y modelos educativos que integran estas dimensiones junto con experiencias y actividades educativas.
Construcción de datos digitales desde un enfoque cualitativo
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Orellana López y Sánchez Gómez (2006) sostienen que: “...las TIC, especialmente Internet, proporcionan
enormemente facilidades de búsqueda y acceso a diferentes fuentes documentales en formato digital…” (p.207).
Siguiendo a las autoras, Internet representa un avance significativo en el ámbito de la investigación,
proporcionando una amplia gama de herramientas, recursos y fuentes bibliográficas que anteriormente solo
estaban disponibles para un grupo reducido y selecto de investigadores. Además, garantiza la disponibilidad de
información actualizada que anteriormente podía ser difícil de acceder o simplemente no existía.
A partir de la revisión realizada en los buscadores de Google Académico, Redalyc, Dialnet y en la plataforma de
videos YouTube, se sistematizaron no solo los artículos publicados (documentos textuales), sino también las
conferencias referidas al tema en cuestión (materiales en formato video) del período 2022-2023, recuperando sus
aportes en favor del análisis propuesto como objetivo general de este trabajo. Para ello, se ha llevado adelante -
como técnica de construcción de datos- una revisión bibliográfica descriptiva, que permite proporcionar una visión
general del estado del arte, es decir, de los antecedentes sobre el tema que aparecen en la Web.
A su vez, es necesario señalar que se distinguió un aumento de publicaciones sobre el tema a partir del año 2023.
Publicaciones como la “Guía de inicio rápido: ChatGPT e Inteligencia Artificial en la educación superior” (2023) del
Instituto Internacional de la UNESCO para la Educación Superior en América Latina y el Caribe; “El futuro de la
Inteligencia Artificial en educación en América Latina” (2023) de la Organización de Estados Iberoamericanos para
la Educación, la Ciencia y la Cultura (OEI); las diversas propuestas de formación de la Facultad Latinoamericana de
Ciencias Sociales (FLACSO), entre las que se encuentra el Laboratorio: “Inteligencia Artificial y Educación” (2024), y
el reciente número publicado de la revista “Actualidad universitaria” del Consejo Interuniversitario Nacional
titulado “El futuro es ahora” (2024), en el que se presenta a la IA como “un recurso educativo válido” (p.4) para la
formación universitaria, se presentan hallazgos de investigaciones realizadas en universidades nacionales sobre “las
interacciones con el mundo digital” (p.12), y se exponen “reflexiones y aplicaciones prácticas de iniciativas en
inteligencia artificial que expanden los alcances de la tecnología más allá de las fronteras de las aulas” (p.22). Sin
dudas, todas estas publicaciones dan cuenta de que la temática avanza con celeridad en la agenda universitaria.
Este sondeo representa una delimitación en torno a los dos primeros años después de la puesta a disposición de
este desarrollo tecnológico al usuario común, sin desconocer que los estudios en el campo tienen más de ocho
décadas de desarrollo. A partir de la búsqueda que se llevó adelante, se realizó una muestra con nueve
publicaciones y tres conferencias que, por su relevancia epistemológica y documental, resultaron de interés para
sistematizar, a partir de la profundización cualitativa exploratoria, que se presenta a continuación.
Revisión y discusión en torno a la literatura recopilada
La revisión de la literatura recopilada revela una diversidad de aportes que intentan contribuir a la comprensión de
la integración de herramientas de escritura impulsadas por IA en entornos académicos. En este sentido, a
continuación se retomarán los aportes de los materiales encontrados (tanto audiovisuales como bibliográficos), en
sintonía con el marco teórico de referencia anteriormente explicitado.
En cuanto a lo que refiere a los aportes Cammertoni, Secul Giusti, Viñas y Viñas (2023), en su ponencia titulada: “La
escritura académica y el rol de la Inteligencia Artificial (IA)”, se aborda la influencia de los avances tecnológicos en
los hábitos de lectura y escritura, así como en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Se menciona además la
diversidad de prácticas letradas en diferentes niveles educativos y la necesidad de repensar el discurso académico,
especialmente en la educación superior. Asimismo, reflexionan –siguiendo aportes de Huergo (2001)- sobre la
creciente presencia de la IA en el ámbito académico y su potencial impacto en la comunicación y educación:
Comunicación/Educación significan un territorio común, tejido por un estar en ese lugar con otros,
configurados por memorias, por luchas, por proyectos. Significan el reconocimiento del otro en la trama
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del “nos-otros”. Significa un encuentro y reconstrucción permanente de sentidos, de núcleos arquetípicos,
de utopías, transidos por un magma que llamamos cultura. (Huergo, 2001, en Cammertoni, Secul Giusti,
Viñas y Viñas, 2023, p. 4)
En este sentido, discuten el concepto de IA y su papel en la sociedad actual, así como su aplicación en diversos
campos, incluida la educación, abordando cuestiones éticas relacionadas con el uso de la IA en la escritura
académica, como el plagio y la manipulación de la información.
En la línea de lo que se viene señalando y del objetivo propuesto en esta producción, sería interesante pensar
entonces: ¿Cómo influye la conversación con los chatbots en el proceso de escritura académica? Si bien estos
sistemas además pueden detectar errores gramaticales y ofrecer sugerencias para mejorar la redacción, ¿pueden
realmente potenciar nuestras prácticas escriturarias en términos de producción de conocimiento?, ¿cuáles serían
los riesgos? Sería importante por tanto pensar qué es lo que caracteriza a la escritura académica para luego indagar
–desde las diferentes publicaciones halladas- su relación con el “arte de conversar con los chatbots”.
Federico Navarro (2018) señala que la escritura académica:
podría definirse como aquella que se produce en el ámbito formativo de la educación superior. Se trata de
una tecnología semiótica compleja de construcción de conocimiento y de comunicación mediata que
interviene en los procesos de enseñanza y de aprendizaje, de comunicación y de evaluación, en
instituciones terciarias y universitarias. Definida de esta manera, la escritura académica se encuadra en el
sistema de actividad (Bazerman, 2012) de formación académica y en las culturas disciplinares (Hyland,
2004), que incluyen diversos actores (estudiantes, profesores, funcionarios, personal administrativo) y
múltiples propósitos y actividades. (Navarro, 2018, p.23)
Las prácticas de producción de textos académicos adquieren por tanto –y siguiendo a Sánchez Upegui (2011)-
ciertas características que las distinguen de otras: se trata de escrituras precisas fundamentadas y que cuentan con
un rigor científico. Ahora bien, se podría problematizar la existencia de un “canon de escritura académica”, indagar
en las reglas tácitas que regulan los textos que buscan inscribirse en el “discurso académico”. En este sentido, y en
sintonía con lo que se viene diciendo, cabe preguntarse: ¿De qué manera el ChatGPT contribuye (o no) a la
reproducción de “las políticas de la verdad dominantes en el mundo académico” (Larrosa, 2003)? Es importante
por lo tanto analizar cómo la adopción de tecnologías de inteligencia artificial puede tanto reforzar como desafiar
las convenciones establecidas de la escritura académica. ¿Estamos entonces presenciando una transformación
radical en las formas de comunicación académica o simplemente una evolución de prácticas ya existentes? Al
respecto, Cristian Martín Jofre (2023) reconoce la necesidad de reflexionar en torno a la autoría de los textos
académicos, planteando lo siguiente:
¿Es posible co-escribir un artículo académico o incluso un libro utilizando ChatGPT? La respuesta breve es
sí, y en lo efectivo, estaría co-escrito. Sin embargo, algunos enfoques sitúan la problemática mucho más
allá del texto escrito. La autoría en los artículos académicos implica asumir la responsabilidad ética del
contenido intelectual expresado, los objetivos implícitos y los alcances de las conclusiones a los que se
arribó en determinada investigación o estudio (Pulido, 2006). No obstante, estos son aspectos que por el
momento un software no puede asumir. (Jofre, 2023, pp.5-6)
Ahora bien, hace falta señalar que estas “escrituras centauro” se generan a partir de iniciar una conversación. Ahora
bien, ¿cómo se conversa con los chatbots?, ¿existe una sola manera de hacerlo? Sigman y Bilinkis (2023) sostienen
que:
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La interacción con el chat suele comenzar con una pregunta. La entrada de texto que proporcionamos como
disparador para que la IA genere una respuesta se conoce en inglés como prompt. Es un término que podría
traducirse como «instrucción», aunque todavía no sabemos qué expresión del castellano será la que se
estandarizará para referirse a esto. La calidad del prompt que ingresemos es la clave para determinar el
valor del resultado que obtengamos. Por lo tanto, aprender a dar buenas instrucciones se convertirá pronto
en una habilidad fundamental. (Sigman y Bilinkis, 2023, p.68)
Abordar estas cuestiones resulta esencial para comprender la dinámica cambiante de la escritura académica en la
era de la inteligencia artificial. Promover el desarrollo de marcos normativos, metodológicos e investigativos
permitirá recrear las prácticas de escritura y adaptarlas a los nuevos desafíos y oportunidades que presenta la IA.
Luis Medina Gual (2023) en el marco del Café Tecnopedagógico titulado: “#ChatGPT en la Educación Superior” (y
publicado en el Canal de YouTube de la Sociedad Mexicana de Computación en la Educación) advierte sobre las
posibilidades y limitaciones en el uso de ChatGPT. El autor (2023) inicia el encuentro reconociendo que detrás del
enorme potencial que guarda esta herramienta, existen ciertos riesgos en lo que refiere a la confiabilidad en su
uso, atendiendo particularmente lo que sucede con los sesgos:
Si yo le digo a Chat GPT: me puedes decir por favor qué porcentaje de textos por idioma lo nutrieron,
piensen que el mayor porcentaje de textos que nutrieron ChatGPT fueron textos en inglés. Ocho de cada
diez documentos que nutrieron su lenguaje fueron textos en inglés, eso nos habla de un contexto sobre el
cual está entrenado este modelo. (Fragmento retomado de la exposición de Luis Medina Gual, 2023)
Los aportes de Medina Gual (2023) resaltan la necesidad de abordar de manera crítica y reflexiva el uso de
herramientas basadas en IA, especialmente en contextos académicos donde la diversidad lingüística y cultural es
fundamental. La influencia de los sesgos en la generación de textos por parte de sistemas como ChatGPT es un
tema de preocupación creciente en la comunidad académica, ya que puede impactar en la objetividad y equidad
de la información producida. Al respecto, Galli y Kanobel (2023) –recuperando aportes de Chen (2017)- reconocen
que como un subcampo de la IA a la Inteligencia Artificial Conversacional (IAC) que “…se centra en la creación e
implementación de sistemas capaces de comunicarse de manera natural y efectiva con los seres humanos utilizando
el lenguaje natural…” (p.176). La misma utiliza técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y,
particularmente, aquellas de comprensión del lenguaje natural.
En sintonía con estos planteos se vuelve necesario indagar en las cuestiones éticas que se ponen en juego al
momento de decidir interactuar con dichos sistemas de IAG. Al respecto, Galli y Kanobel (2023) reconocen que:
Los sesgos en la IAC son una suerte de desviación sistemática en las respuestas generadas por el modelo
de IA. En el caso del ChatGPT, al igual que en cualquier sistema informático, puede presentar sesgos, errores
y limitaciones que deben ser considerados para su uso. (Galli y Kanobel, 2023, p.184)
Al abordar la cuestión de los sesgos en la IAC, las autoras señalan que estos pueden manifestarse de diversas formas
y tener un impacto significativo en la calidad y precisión de las respuestas generadas por el sistema. Entre los
mismos mencionan tres: sesgo de datos, sesgo de confirmación y sesgos de género. En cuanto a los primeros,
aluden a la posibilidad de que los modelos de IAC generen información errónea.
Estos desafíos fueron abordados durante un seminario en línea organizado por UNESCO titulado: “ChatGPT,
inteligencia artificial y educación superior: ¿Qué deben saber las IES?”, donde se analizó el impacto del Chat GPT
en la educación superior. Expertos como Ariana Valentini, Francesc Pedró y Axel Rivas discutieron en torno a las
oportunidades como los desafíos asociados con el uso de esta tecnología en el ámbito académico. Allí, se resaltó la
capacidad del Chat GPT para asistir en la investigación, brindar tutorías virtuales, generar contenido y resúmenes,
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lo que puede significar un ahorro significativo de tiempo y esfuerzo para estudiantes y docentes. Asimismo, se
destacó también la importancia de comprender los sesgos inherentes al chat GPT y su posible influencia en la
calidad de la información proporcionada, especialmente en el contexto de la enseñanza y la investigación
universitaria.
Por otra parte, el sesgo de confirmación, siguiendo los planteos de Galli y Kanobel (2023):
ocurre cuando el modelo solo busca información en su base de datos para ratificar sus creencias y descartar
información contradictoria, lo puede llevar a respuestas inexactas. Además, esta clase de inconsistencias
puede deberse a que el ChatGPT utiliza fuentes académicas y no académicas, no diferenciando el tipo de
información según su nivel de evidencia. (Galli y Kanobel, 2023, p.186)
Al respecto, Livberber (2023) no deja de reconocer que ChatGPT es capaz de generar artículos de forma rápida y
eficaz, pero carece de la capacidad de crear citas y referencias precisas y completas. Por su parte, Juca-Maldonado
(2023) también reconoce entre los desafíos que presenta la integración de la IA en la redacción de documentos
académicos e investigaciones, asegurar la precisión y fiabilidad, promoviendo una evaluación y prueba constante
de los algoritmos de IA antes de utilizarlos:
es importante asegurar la interpretabilidad y la transparencia de la inteligencia artificial. A medida que se
la utiliza para generar contenido, es sustancial poder entender cómo y por qué se está generando ese
contenido, para poder evaluar su precisión y validez. Así también se debe pensar en desarrollar métodos
para hacer que los algoritmos de que esta utiliza sean interpretables y transparentes, y así poder evaluar y
comprender mejor su funcionamiento. (Juca-Maldonado, 2023, p.292)
En cuanto a los sesgos de género, los mismos se refieren a la tendencia de los sistemas de IA a reflejar y perpetuar
estereotipos de género en el lenguaje y en la información que generan. Las IAC pueden estar entrenadas en
conjuntos de datos que reflejan sesgos de género arraigados en la sociedad, lo que puede resultar en la
reproducción de estereotipos de género en la escritura académica. Al respecto, Eleonora Lamm (2024) señala que:
El sesgo de sexo y género se encuentra en los datos con los que se diseña el algoritmo o con los que aprende
el programa. La cuestión es cómo evitar que aparezca este sesgo y, en el caso de que haga acto de presencia,
cómo eliminarlo. Las posibles soluciones se dan esencialmente desde la propia tecnología, pero más
profundamente desde los cambios culturales que devienen fundamentales y que repercuten
ineludiblemente en la tecnología. (Fragmento de Entrevista realizada a Eleonora Lamm en Página 12, 2024)
Además, estos sesgos pueden manifestarse a través del uso de pronombres masculinos genéricos o la asociación
de ciertas palabras o conceptos con un género específico. Estas tendencias pueden influir entonces en la
presentación de información en la escritura académica, lo que podría comprometer de alguna manera la percepción
de equidad de género en el contenido generado. Además, los mismos pueden impactar la representación y
diversidad en la escritura académica, afectando la inclusión y equidad en el ámbito educativo. Por tanto, las
prácticas de escritura al interior de la academia aparecen como una oportunidad para problematizar los modos de
nombrar que legitiman los algoritmos, así como su postura frente a las cuestiones de género que se evidencian en
sus respuestas que nada tienen de neutrales.
Asimismo, Deleon Villagrán (2023) plantea la necesidad de problematizar en torno al sesgo sobre la autoría de los
contenidos que generan los sistemas de IAG. ¿Es el sistema de IA el verdadero autor, o es el usuario humano que
proporciona las instrucciones para generar el contenido? Esta reflexión sobre la autoría en el contexto de la
escritura académica se convierte así en un aspecto crucial a considerar en el desarrollo de habilidades para
interactuar efectivamente con los chatbots. Al respecto, Juca-Maldonado (2023) afirma que:
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el uso de la inteligencia artificial en la redacción de artículos académicos puede ser muy beneficioso debido
a su capacidad para aprender y procesar grandes cantidades de información y seguir estrictamente las
normas y reglas de estilo. Sin embargo, es importante tener en cuenta que no tiene la capacidad de generar
ideas originales o creativas, por lo que los artículos redactados por una inteligencia artificial pueden ser
menos innovadores o creativos que los de un ser humano. (Juca-Maldonado, 2023, p.292)
Esta problemática plantea interrogantes éticos y epistemológicos sobre la atribución de la autoría y la originalidad
en las producciones escritas en el ámbito académico: ¿Puede considerarse original un texto generado por un
sistema de IA, incluso si se basa en instrucciones proporcionadas por un ser humano? ¿Qué valor tiene la creatividad
en un contexto donde la generación de contenido está mediada por algoritmos?
Por su parte, en relación con la investigación científica, Pizarro Romero (2023) afirma que:
ChatGPT por sí solo es incapaz de realizar investigación científica original y tampoco tiene conocimientos
especializados en un campo particular de la ciencia, lo cual lo haría útil tan solo “para recopilar y resumir
artículos científicos y otras publicaciones relevantes de manera automatizada” (Pizarro Romero, 2023, p.1)
Estas afirmaciones subrayan la limitación fundamental de los sistemas de IA en la producción de conocimiento
científico. Las IA pueden entonces procesar, recopilar y resumir datos de manera rápida y efectiva, pero carecen de
la capacidad de llevar adelante el complejo proceso que implica investigar en el campo científico.
Más allá de las limitaciones mencionadas, Moreno May (2023) pone el énfasis en las posibilidades que trae
aparejada la inclusión de IAG en las prácticas de escritura, reconociendo que éstas:
pueden generar ideas y conceptos que antes no hubiéramos considerado por nosotros mismos, lo que nos
permitirá explorar territorios creativos desconocidos y expandir nuestros horizontes. Estas nuevas
tecnologías también pueden liberar tiempo y recursos para que nos enfoquemos en tareas más
significativas y desafiantes. Al automatizar ciertos aspectos de la escritura, los modelos de lenguaje pueden
permitirnos dedicar más tiempo a actividades que requieran habilidades más especiales y únicas, el tener
un estilo y una perspectiva propia de escritura, la construcción de una visión de mundo, el desarrollo de
nuevas ideas y la puesta a punto de otras existentes. (Moreno May, 2023, p.15)
Asimismo, el autor afirma que:
Los modelos de lenguaje, antes que castrar la creatividad, pueden incentivar la especial valoración, en todos
los ámbitos de la escritura, de la creatividad, lo improbable, lo desconocido, el caos de sentido, lo
inesperado, el juego, la singularidad estilística, la subversión semántica e incluso el error virtuoso. Por otro
lado, estos modelos pueden empezar a ser vistos como asistentes de redacción, más que como sustitutos.
Para aquellos con dificultades de estructurar su propio pensamiento y presentarlo de una manera ordenada
pueden representar un cambio positivo en sus relaciones. (Moreno May, 2023, p.15)
Según estos planteamientos, recursos como ChatGPT pueden enriquecer las prácticas de escritura, ampliando el
horizonte de posibilidades para quienes se dedican a esta tarea. Estas escrituras centauro tensionan los límites de
la creatividad y la autoría en un contexto donde la tecnología desempeña un papel cada vez más significativo en el
proceso de escritura. En este sentido, se vuelve imprescindible preguntarnos cómo pueden aprenderse y
optimizarse estas interacciones.
Sobre esto último, la noción planteada anteriormente de alfabetismos fluidos permitiría imaginar qué saberes se
constituyen como importantes al momento de escribir en el marco del contexto actual. Al respecto, Andión Gamboa
y Cárdenas Presa (2023), reconocen como uno de los retos de la educación superior la obsolescencia de los planes
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de estudio frente al avance de las IAG, reconociendo una falta de oportunidades de formación en torno a la escritura
mediada por estas tecnologías por parte de las instituciones de educación superior.
La IA está transformando no solo cómo escribimos, sino también cómo pensamos y resolvemos problemas
complejos. En este sentido, la formación universitaria debe adaptarse para preparar a los estudiantes para un futuro
donde la colaboración entre humanos y máquinas será fundamental. En esta línea, Cammertoni, Secul Giusti, Viñas,
M. y Viñas, R. (2023) también reconocen como necesario repensar el discurso académico y repensar la organización
de la escritura académica, problematizando la relación entre la formación universitaria y el aprendizaje de lo que
se escribe y el cómo se escribe en el contexto laboral implica.
Si bien ante este escenario Andión Gamboa y Cárdenas Presa (2023) sostienen que la alfabetización digital resulta
una estrategia clave para poder convivir con las IA en contextos educativos, (particularmente en instituciones de
educación superior), los aportes de Lion, Kap y Ferrarelli (2023) sobre los alfabetismos fluidos permiten complejizar
aún más la cuestión ya planteada. Ellas reconocen que:
en el contexto de experiencias desmaterializadas por lo digital, la fragmentación de las informaciones y la
ruptura de relatos lineales, nos encontramos frente a doble fuerza motriz con un mundo (analógico) y un
“ultramundo digital” que conviven en simultáneo y a través de una suma de presencias y de experiencias
(Baricco,2019) que coexisten y que hoy se resignifican frente a desarrollos cuyos límites borran las fronteras
de una humanidad aumentada. Las hibridaciones, por tanto, se conciben desde estos puentes entre
experiencias combinadas y se tejen entre espacios no siempre visibles y muy porosos analógico-digitales
multiespacio y con temporalidades simultáneas. (Lion, Kap y Ferrarelli, 2023, p.135)
Esta perspectiva plantea la necesidad de desarrollar competencias que permitan a los individuos moverse
fluidamente entre estos mundos híbridos. Los alfabetismos fluidos suponen entender y navegar las complejas
interacciones entre lo analógico y lo digital, lo lineal y lo fragmentado. Es en este contexto que se vuelve crucial
fomentar una educación que prepare a los estudiantes no solo para utilizar herramientas digitales, sino para
entender y gestionar las implicaciones culturales y filosóficas de estas tecnologías en la producción de conocimiento
y creatividad.
En relación al aprendizaje que tiene lugar a partir de la IA (respecto a la escritura), Román Acosta (2023) afirma
que: “...En el ámbito de la experiencia de aprendizaje, la integración de herramientas de IA en la escritura
académica se muestra prometedora…” (p.44) reconociendo a su vez desafíos y oportunidades en su inclusión. La
pregunta que podría entonces plantearse refiere a cómo pensamos la relación entre cognición e IA.
A propósito de esto último, Jofre (2023) en su artículo sostiene que:
la utilización de ChatGPT en el ámbito educativo podría conceptualizarse como un espacio de aprendizaje
colaborativo, no con un “otro humano” sino con un “artefacto tecnológico” (Muñoz Rojas, 2016) que funge
como asistente, reuniendo información y orientando las respuestas de forma notoriamente más
significativa y pertinente para quien realiza la consulta. En otras palabras, emerge allí un “espacio de
configuración del futuro para la creación de oportunidades y alternativas posibles dentro de un encuadre
sociocultural altamente pragmático”. (Jofre, 2023, p.7).
En la línea de lo que se viene diciendo, podrían retomarse algunos planteos de Richard Sosa (2023) quien en una
de sus presentaciones reconoce entre las ventajas del uso de la IA en la escritura académica la posibilidad de
colaborar con otros escritores que utilizan la IA, interviniendo con ideas y trabajando en proyectos en conjunto. Por
tanto, sería interesante problematizar en torno a la construcción colaborativa de producciones escritas a partir del
uso de la IA en el ámbito académico, promoviendo una mirada crítica al respecto.
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Otra de las cuestiones que es posible advertir en los artículos recopilados tiene que ver con la gran predominancia
de un lenguaje técnico/instrumental al momento de referirse a estas tecnologías. Este enfoque, si bien necesario
para describir y entender las funcionalidades y capacidades de las IAG, puede limitar la comprensión más amplia
de sus implicaciones culturales, éticas y filosóficas. En este sentido, se vuelve fundamental articular el lenguaje
técnico con un análisis crítico que abarque las dimensiones más profundas de la integración de IAG en nuestras
vidas. Esto implica explorar preguntas sobre cómo estas tecnologías afectan nuestra percepción de la creatividad,
la autoría y la propia naturaleza de la comunicación. Un enfoque más integral permitirá una comprensión más rica
y matizada de las IAG, reconociendo no solo sus beneficios y capacidades, sino también sus limitaciones y riesgos.
Además, la predominancia de un lenguaje técnico puede alienar a quienes no están familiarizados con los términos
y conceptos específicos, creando una barrera que impide una discusión profunda sobre el tema, promoviendo una
falsa idea de neutralidad sobre las IAG. Es crucial por tanto fomentar un diálogo interdisciplinario, facilitando una
comprensión más integrada y diversa.
Por otro lado, la tecnificación del discurso también refleja una tendencia a priorizar la eficiencia y la funcionalidad
sobre otros aspectos. Kate Crawford (2023) plantea que:
Hay razones significativas que explican por qué el campo se ha concentrado tanto en el aspecto técnico –
avances en los algoritmos, mejoras crecientes del producto y mayor conveniencia-. Las estructuras de poder
que se ubican en la intersección entre tecnología, el capital y el gobierno están bien cubiertas por este
análisis limitado y abstracto. Pero, para entender que la IA es fundamentalmente política, debemos ir más
allá de las redes neuronales y el reconocimiento de patrones estadísticos y preguntarnos, en cambio, qué
se está optimizando, para quién y quién toma esas decisiones. (Crawford, 2023, p.30)
Al considerar las IAG solo desde una perspectiva instrumental, se corre el riesgo de minimizar cuestiones críticas
relacionadas con el uso de estas tecnologías. García Ramírez y Valle Giménez (2020) señalan la importancia de:
reconocer cómo se estructuran las nuevas relaciones de poder, que se basan siempre en decisiones
humanas, pues la elección o creación de algoritmos tiene siempre ciertos efectos y provoca desigualdades
y manipulaciones que no son visibles a primera vista y que en muchos casos tienen como finalidad
direccionar nuestras decisiones, comportamientos y formas de consumo. (García Ramírez y Valle Giménez,
2020, p.20)
Es fundamental entonces reconocer el desconocimiento generalizado que existe sobre las lógicas de
funcionamiento de las IAG y las perspectivas sociotécnicas en las que se inscriben. Por tanto, el desafío está en
promover un entendimiento respecto a cómo operan estas tecnologías.
Además, las IAG no existen en un vacío social; están inscritas como decíamos en una perspectiva sociotécnica que
incluye relaciones de poder, intereses económicos y normas culturales. Comprender esta dimensión es esencial
para evaluar el verdadero impacto de estas tecnologías. Al respecto, Tomás Balmaceda (2024) sostiene que:
no se puede entender a la tecnología sin prestar atención a la sociedad que la crea y en donde se pone en
juego. Las tecnologías no determinan unidireccionalmente ni cambios ni formas sociales, sino que sus
efectos dependen precisamente de las configuraciones sociales y culturales en que tienen lugar; además,
estas configuraciones no sólo catalizan los efectos de las tecnologías, sino que influyen significativamente
en los desarrollos tecnológicos mismos. Hay factores sociales, culturales, organizativos y políticos, entre
otros, que influyen en los desarrollos y las innovaciones tecnológicas. Es por eso que siempre debemos
tener en cuenta el carácter contingente y situado de los desarrollos tecnológicos sin dejar de tener en
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cuenta las fuertes influencias del contexto en el diseño y desarrollo de los dispositivos técnicos. (Balmaceda,
2024, p. 50)
A su vez es importante pensar estas cuestiones en sintonía con el auge de ciertos discursos que promueven la
necesidad de concebir la educación sólo a partir del desarrollo de determinadas “competencias” que le permitan
al estudiantado adaptarse a las necesidades del mercado actual y futuro. En este sentido, el desafío radica en pensar
a la educación superior como un espacio de problematización y reflexión sobre dichas tecnologías, ampliando las
posibilidades en cuanto a su uso.
Conclusiones
El trabajo recuperado exploró las interacciones entre el uso de ChatGPT y las prácticas de escritura en docentes y
estudiantes de nivel superior, basándose en una revisión exhaustiva de la literatura sobre el impacto de la
inteligencia artificial generativa (IAG) en la producción de contenidos académicos en América Latina. La
investigación ha revelado que la integración de IAG en la escritura académica transforma significativamente las
dinámicas tradicionales de autoría y colaboración, introduciendo tanto nuevas posibilidades como desafíos.
La evidencia sugiere que la IAG puede mejorar el proceso de escritura al proporcionar acceso a una vasta cantidad
de información y herramientas avanzadas. Sin embargo, también plantea preguntas cruciales sobre la originalidad,
la ética y el papel del ser humano en la producción académica. Uno de los aspectos más destacados es el papel del
"prompt", que inicia la interacción con la IA. La calidad del prompt es esencial para obtener resultados efectivos,
pero el riesgo de caer en un "promptismo generalizado" puede limitar la creatividad y la profundidad del
pensamiento crítico.
Además, el estudio ha demostrado que las tecnologías digitales han evolucionado más allá de herramientas de
gestión de información, adquiriendo la capacidad de influir en nuestras decisiones cotidianas mediante
evaluaciones y recomendaciones. Esto plantea un desafío para expandir el uso del lenguaje en la interacción con la
IA, evitando que se reduzca a simples instrucciones mecánicas y buscando reflejar la complejidad de la
comunicación humana.
Una observación importante es la predominancia de un lenguaje técnico/instrumental en la discusión sobre IAG, lo
que limita la comprensión de sus implicaciones culturales, éticas y filosóficas. Es crucial combinar el análisis técnico
con una reflexión crítica que aborde cómo estas tecnologías afectan la creatividad, la autoría y la naturaleza de la
comunicación. La crítica de Eric Sadin (2024) sobre el "lenguaje necrosado" de la IA subraya la necesidad de
preservar la riqueza del lenguaje humano frente a la estandarización tecnológica.
En última instancia, la adopción de recursos como ChatGPT en la educación superior requiere una perspectiva crítica
y multidisciplinaria. En lugar de ver la IA como una amenaza o un simple sustituto de las capacidades humanas,
debemos explorar las sinergias que pueden surgir de la colaboración entre humanos y máquinas. La comunidad
académica debe involucrarse activamente en la formulación de políticas y estrategias que promuevan un uso
efectivo de estas tecnologías, reconociendo tanto sus potencialidades como sus limitaciones.
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Fecha de recepción: 04-09-2024
Fecha de aceptación: 10-12-2024
