Inteligencia Artificial en Revisiones Sistemáticas de Literatura: experiencias de estudiantes en el contexto universitario

Abstract

Este artículo explora la integración de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en Revisiones Sistemáticas de Literatura (RSL) realizada por estudiantes de licenciatura en Ingeniería de Software. El objetivo fue analizar cómo la IA, tanto horizontal como vertical, pudo o no apoyar la búsqueda, análisis y síntesis de literatura en las distintas fases del proceso de la RSL. La indagación se llevó a cabo en la Universidad Veracruzana, México, con estudiantes de la Licenciatura en Ingeniería de Software inscritos en la Experiencia Educativa de Proyecto Guiado. Se analizaron los productos generados por los estudiantes y se recopilaron informes sobre los usos que realizaron de la IA en las diferentes fases de la RSL. Los resultados preliminares muestran que la IA optimizó la eficiencia de ciertas tareas rutinarias. Sin embargo, también se identificó el riesgo de dependencia excesiva, lo que podría limitar el desarrollo de habilidades críticas en los estudiantes. En algunas etapas, como la conducción y documentación de la RSL, se observó una adopción acrítica de sugerencias de la IA sin una validación adecuada, lo que podría considerarse incluso como plagio. Además, se considera que este fenómeno de aceptación acrítica de resultados de IA podría limitar el desarrollo de habilidades fundamentales en los estudiantes. Por ello, un enfoque balanceado entre automatización con IA y desarrollo de capacidades humanas sigue siendo esencial para la conformación de los saberes necesarios en los futuros profesionales. Se recomienda promover un enfoque integral, donde la IA complemente, pero no reemplace habilidades como el pensamiento crítico, la interpretación contextual y la validación de datos. Por lo anterior, se considera necesario desarrollar lineamientos claros sobre el uso ético y responsable de la IA, así como enfatizar a los estudiantes que la IA es una herramienta de apoyo y no un sustituto de su criterio. Se sugiere continuar la investigación para explorar el potencial y los desafíos de la IA en otros contextos de la educación superior.