Inteligencia Artificial Generativa en la Investigación Académica: Una revisión de literatura desde la ética

Resumen

El objetivo de este estudio fue analizar la producción científica reciente sobre la ética de la inteligencia artificial generativa en la investigación académica, con el fin de identificar sus principales desafíos, tendencias y vacíos. Metodológicamente, se desarrolló una revisión de literatura con proceso de selección sistematizado y síntesis temática. La búsqueda se realizó en Scopus entre enero de 2019 y noviembre de 2024, utilizando los términos generative artificial intelligence, research y ethics. Se analizaron 20 artículos tras las etapas de identificación, cribado, elegibilidad e inclusión. La información se organizó en una matriz de extracción y se examinó con apoyo de NVivo 12, mediante una lógica inductivo-deductiva. Los hallazgos se agruparon en cuatro ejes: desafíos éticos, gobernanza y regulación, calidad, originalidad y reproducibilidad del conocimiento, e implicaciones sociales e institucionales. La evidencia revela una rápida expansión del debate, pero también vacíos regulatorios, criterios poco estandarizados y una limitada consolidación de marcos institucionales para el uso responsable de estas tecnologías. Se concluye que su integración ética en la investigación académica exige políticas explícitas, formación crítica y mecanismos de supervisión orientados por principios de transparencia, integridad, equidad y responsabilidad institucional.