Integridad académica en la era de inteligencia artificial, por Percy Mayta-Tristán

La inteligencia artificial (IA) es una herramienta que nos debe potenciar para ser mejores, sin embargo, cuando se usa en etapas formativas sin estrategias de aprendizaje puede generar brechas cognitivas.

Por otro lado, uno de los mayores problemas de su uso está vinculado con la integridad académica. El uso de IA es cada vez más extendido, donde su avance es más rápido de la capacidad de regulación de las instituciones académicas.

Los estudiantes exploran y desarrollan estrategias que muchos docentes y autoridades escolares y universitarias ignoran. Las IA generativas hoy son de acceso masivo (Chatgpt, Gemini, etc) y permiten generación de textos, imágenes, audios, videos, entre otros que son entregables de producción académica escolar y universitaria. En algunos casos es difícil determinar cuando hay un uso correcto y cuando no de la IA para la entrega de trabajos académicos.

Analizar una falta común en el ámbito académico como el plagio ayuda a entenderlo mejor. El uso del trabajo ajeno sin el crédito al autor está descrito como una falta de integridad desde hace siglos, de hecho, fue el motivo por el cual se crearon las revistas científicas, la primera en 1665.

Sin embargo, plagiarios contemporáneos (como varias ex autoridades y políticos peruanos) aducen que no sabían que era plagio porque no existía la herramienta para detectarlos (como el Turnitin u otros). Y es que, la ausencia de un mecanismo certero de detección no significa que la falta no exista.

Por ello, la recomendación básica para un uso íntegro de IA es ante todo ser transparente. Mencionar siempre en el trabajo académico/tesis si se usó o no IA, en caso de uso, especificar cuales se usaron, para qué se usó, incluso como anexo se podrían incluir los prompts. Así mismo, dado que uno es autor del trabajo, debe siempre revisar y corregir lo que obtuvo con la IA, ya que es solo una herramienta y nosotros los autores del trabajo a entregar.

Si bien hoy las herramientas y normas para detectar el uso de IA no son las mejores, nada niega que a futuro estas sean mucho más precisas. Por lo que una evaluación retrospectiva, podría traer desagradables sorpresas y consecuencias para aquellos que la usen, por ejemplo, para hacer sus tesis. Ya que, como sucede con plagio o compra de tesis, podría terminar en una retractación o anulación de esta.

Por ello, las universidades deben trabajar más en campañas de integridad académica, como hoy lo hacen la PUCP (#IntegridadAcadémica) o la Científica del Sur (#MiTesisNoTienePrecio), así como revisar y actualizar sus normativas sobre el uso íntegro de IA.