Investigar con IA: entre el dato y la ilusión, por Omar Manky

*Por Omar Manky, profesor de Humanidades Digitales de la Universidad del Pacífico y Fiorella Ramírez, egresada de la Universidad del Pacífico

Un año atrás realizamos un experimento para cuantificar el potencial impacto de la tecnología sobre el mercado laboral peruano. Analizamos más de dos mil tareas vinculadas a cerca de 400 ocupaciones para comprender cómo podrían ser impactadas por tecnologías de automatización y/o robotización. Inspirados por trabajos previos, utilizamos grandes modelos de lenguaje como jueces de la exposición de cada tarea ante reemplazo parcial o total. Intentarlo cinco años atrás habría sido muy costoso. Hacerlo manualmente, además, abriría la puerta a sesgos de diferentes tipos por parte de nuestro propio equipo.

Este es un camino que se está explorando de forma cada vez más consistente. Recientemente, un equipo de economistas analizó más de 600,000 pinturas con inteligencia artificial para tratar de capturar sentimientos en diferentes épocas y países, lo que prueba que la multimodalidad de estas tecnologías permite análisis novedosos desde las ciencias sociales. Es un momento de enormes cambios en la investigación académica. Estas herramientas abaratan la posibilidad de revisar datos no usados hasta ahora de forma masiva, probar múltiples modelos en poco tiempo y comprobar hipótesis con menores costos.

Pero requerimos cautela. Hace unas semanas la revista Nature reportó que solo en 2025 se identificaron más de 140,000 citas inventadas en cuatro grandes repositorios académicos. El riesgo subyacente está en usar un prompt para generar análisis sin entender la base de datos, de dónde viene, cuáles son sus límites o interpretaciones posibles. U omitir la revisión manual y detallada de sus resultados. En esos casos se obtienen respuestas que, debido a la forma como operan los modelos actuales, son las que el usuario desea y no necesariamente las que se aproximan a la realidad.

Aprovechar estas herramientas, entonces, requiere también saber cuándo dudar de ellas. Algunos repositorios de trabajos académicos han empezado a instaurar sanciones para promover un uso de esta tecnología más consciente y responsable. Es un primer paso, pero la tarea es mayor: estos cambios ocurren junto a un declive cognitivo a nivel global, como discute el reciente libro de César Guadalupe, Concreto, breve, discreto, efímero y adictivo. Es fundamental volver al aula. No necesitamos inventar la pólvora; sabemos investigar sin muletas. Se trata de leer con atención, dudar de los datos y contrastar interpretaciones. Mantener esas prácticas es lo que vuelve útil cualquier herramienta nueva.