Escritura académica aumentada por IA generativa

• Autores: González, Alejandro Héctor
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Educación; inteligencia artificial generativa; plagio; Escritura; Lectura; generative artificial intelligence; plagiarism; writing; reading
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Este ensayo aborda el uso de la inteligencia artificial (IA) de manera responsable y ética. La aparición de la inteligencia artificial generativa (IAGen) transforma la investigación y la escritura académica, genera debates sobre la autenticidad y autoría en la educación. A través de preguntas se aborda la escritura, antes exclusiva de humanos, ahora asistida por IAGen y diluye la línea del plagio tradicional. La definición de plagio necesita una nueva interpretación, ya que la IA no es una persona.  Se introduce el concepto de realizar la atribución transparente de los contenidos generados por IAGen.La integración de IAGen y texto implica nuevas formas de "lectura distante" y de "escritura distante", que se realizan con análisis computacional de grandes volúmenes de datos para identificar patrones y generar contenido. Se  desarrollan algunas posibles respuestas para los procesos de investigación y se interpela el desafío de que la comunidad académica y los docentes se formen en el uso ético de estas herramientas, enfocándose en la integridad académica y la comprensión del contenido, más allá de la detección de plagio. Se presentan al final las primeras reflexiones a modo de conclusión inicial para comenzar a comprender la transformación en las formas de producir conocimiento.
This essay addresses the use of AI in a responsible and ethical way. The emergence of generative artificial intelligence (GenAI) transforms research and academic writing, generating debates about authenticity and authorship in education.Through questions, writing is addressed, formerly exclusive to humans, now assisted by GenAI and blurring the line of traditional plagiarism. The definition of plagiarism needs a new interpretation, since AI is not a person. The concept of making transparent attribution of content generated by GenAI is introduced.The integration of GenAI and text implies new forms of "distant reading" and "distant writing," which are performed with computational analysis of large volumes of data to identify patterns and generate content.Some possible responses for the research processes are developed and the challenge for the academic community and teachers to train in the ethical use of these tools is questioned, focusing on academic integrity and understanding the content, beyond plagiarism detection. Finally, the first reflections are presented as an initial conclusion to begin to understand the transformation in the ways of producing knowledge.
Especialización en Docencia Universitaria