Academic Jobs - Home of Higher Ed Logo

El investigador de la UFG, Sávio Teles, advierte sobre los riesgos de la IA en la producción y evaluación científica brasileña

Publicar una historia
912Opinión
Native advertising — guest articles from $400See packages
Chapter 6 Regression Models for Overdispersed CountResponse book page
Photo by Enayet Raheem on Unsplash

La huella creciente de la IA en la investigación brasileña

La rápida adopción de herramientas generativas de inteligencia artificial ha transformado la forma en que los investigadores en Brasil y en todo el mundo abordan el trabajo científico.En la Universidade Federal de Goiás (UFG), el profesor Sávio Teles del Centro de Excelencia em Inteligencia Artificial (CEIA) ha emitido una clara advertencia sobre los dos riesgos de la IA que forman tanto la creación como la evaluación de la producción científica en el país.

Teles señala un estudio de 2026 publicado en Organization Science que documentó un aumento del 42 por ciento en las presentaciones científicas desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022. Aproximadamente el 10 por ciento de los 4.715 artículos analizados mostraron una fuerte influencia de la IA, con disminuciones mensurables en las puntuaciones de legibilidad utilizando la métrica Flesch Reading Ease.

Las fábricas de impresión y papel de Publish-or-Perish

Los investigadores se enfrentan a una presión intensa para producir volumen para la promoción profesional, financiamiento de agencias como el Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) y la Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), y clasificaciones institucionales. Teles señala que este entorno crea un terreno fértil para “fabricas de papel” – operaciones automatizadas que manejan análisis de datos, generación de código e incluso el diseño de manuscritos con una intervención humana mínima.

Mientras que la IA puede acelerar tareas rutinarias, Teles enfatiza que saltar el trabajo intelectual de la formulación de hipótesis, el análisis profundo y la interpretación contextual deja a los investigadores mal equipados para juzgar la calidad de los resultados. “Si el investigador no pasa por la generación de ese contenido, no puede evaluar y juzgar si el resultado es bueno o no, porque nunca vivió ese proceso”, dijo al Jornal Opção.

AI en la revisión de pares: un riesgo de ciclo cerrado

El estudio Organization Science encontró que más del 30 por ciento de las revisiones de revistas ya incorporan algún nivel de asistencia de IA. Teles advierte que sin una vigilancia humana robusta, la ciencia corre el riesgo de entrar en un ciclo de auto-referencia: “Si escribimos y juzgamos los textos con IA, entonces, al final, todo lo que consumimos de la ciencia será producido y mantenido por las IA”.

Este escenario amenaza la integridad del sistema Qualis de Brasil, que clasifica las revistas e influye en todo, desde evaluaciones de programas de posgrado hasta métricas de productividad de investigadores.

Guías éticas emergentes de los investigadores brasileños

En respuesta a estos desafíos, los estudiosos brasileños han comenzado a desarrollar marcos prácticos. Ricardo Limongi, también en la UFG y editor jefe de la Revisión de la Administración Brasileña, co-autor de “Diretrizes para o uso ético e responsável da Inteligência Artificial Generativa: um guia prático para pesquisadores”, publicado a finales de 2024 por Intercom. Las directrices enfatizan la divulgación obligatoria del uso de la IA, la prohibición de presentar contenido generado por IA como trabajo de autor humano, y la retención de la plena responsabilidad del investigador por los resultados finales.

Los esfuerzos similares aparecen en las discusiones y talleres de SciELO en instituciones de todo el país, donde los profesores debaten si la formación debe centrarse en la ingeniería rápida o en preservar el proceso científico completo.

Artificial intelligence concept within a human head

Photo by Zach M on Unsplash

Evolución de la normativa a nivel nacional

Las directivas y debates recientes del CNPq en el Conselho Nacional de Educación (CNE) requieren la declaración del uso de la IA generativa en cada etapa de la investigación, prohíben la presentación de contenido de IA como autoría original y desalentan las revisiones de pares generadas por IA debido a riesgos para la calidad e imparcialidad.

Impacto en la formación de la próxima generación

Las apuestas se extienden más allá de las publicaciones actuales a la formación de futuros investigadores. Estudiantes de postgrado y académicos de primera carrera corren el riesgo de desarrollar habilidades críticas superficiales si la IA maneja tareas intelectuales claves. Teles y colegas abogan por currículos que traten a la IA como un asistente poderoso mientras requieren que los estudiantes demuestren razonamiento independiente, desarrollo de hipótesis y evaluación rigurosa.

Universidades como la UFG ya están realizando talleres piloto que combinan la formación de herramientas con la reflexión orientada al proceso, con el objetivo de evitar que la “cultura de cortometrajes” se arraigue en los programas de doctorado.

Perspectivas de las partes interesadas en todo el sector

Los administradores universitarios expresan su preocupación de que la adopción no controlada de la IA pueda distorsionar las métricas de rendimiento utilizadas en las evaluaciones CAPES y las asignaciones de fondos.Los editores de revistas se preocupan por mantener los estándares en medio del aumento de los volúmenes de envíos. Las agencias de financiación como CNPq enfatizan la necesidad de algoritmos audibles y transparentes.

Soluciones prácticas y mejores prácticas

Los expertos recomiendan varios pasos concretos:

  • Divulgación obligatoria de las herramientas de IA y sus contribuciones específicas en cada manuscrito y revisión.
  • Retención de la responsabilidad humana por todas las reivindicaciones y conclusiones intelectuales.
  • Programas de capacitación que enseñan la evaluación crítica de las salidas de IA en lugar de meras promesas.
  • El desarrollo de políticas institucionales que recompensen la calidad y la reproductibilidad sobre el volumen puro.
  • Inversión en prácticas de ciencia abierta que hagan verificable el trabajo asistido por IA.

Estos enfoques hacen eco a las recomendaciones de las directrices de Intercom y los diálogos en curso de SciELO.

the word ai spelled in white letters on a black surface

Photo by Markus Spiske on Unsplash

Perspectivas futuras para la ciencia brasileña

Si se aborda de forma proactiva, la IA puede acelerar el descubrimiento, mejorar la accesibilidad de la literatura y apoyar a los investigadores en entornos restringidos por los recursos. Sin embargo, sin salvaguardas deliberadas, Brasil corre el riesgo de una producción científica homogénea de menor calidad que socava su creciente presencia internacional.La advertencia de Sávio Teles de la UFG sirve como un llamamiento oportuno para que toda la comunidad de educación superior -de laboratorios individuales a agencias nacionales- reafirme el juicio humano en el centro de la empresa de investigación.

Mirando hacia adelante: pasos factibles para las instituciones

Actualizar los criterios del programa de posgrado para incluir la alfabetización de IA junto con las habilidades de investigación tradicionales, pilotar protocolos de auditoría de IA para revistas y fomentar grupos de trabajo interinstitucionales sobre el uso responsable son prioridades inmediatas.

Retrato de Prof. Isabella Crowe
Sobre el autor

Prof. Isabella CroweVer autor

Academic Jobs In House Author

Los reconocimientos:

Discusión

por lo menos:

Sé el primero en comentar este artículo!

tú

Se le pedirá que se conecte antes de publicar su comentario.

Nuevo0 comments

¡Únete a la conversación!

¡Añade sus comentarios ahora!

Tenga su palabra

Nivel de compromiso

Browse por Facultad

Browse por tema

Frequently Asked Questions

⚠️¿Qué riesgos específicos identifica el profesor Sávio Teles con la IA en la producción científica?

Teles advierte de que la excesiva dependencia de la IA puede eludir el pensamiento crítico necesario para el desarrollo de hipótesis y el análisis en profundidad, lo que lleva a resultados de menor calidad y a investigadores que no pueden evaluar adecuadamente los resultados. También destaca la aparición de fábricas de artículos que automatizan procesos de investigación completos.

📈¿Cómo ha influido la IA en los volúmenes de envíos según el estudio de 2026?

El estudio de Organization Science informó un aumento del 42% en los envíos desde el lanzamiento de ChatGPT, con aproximadamente el 10% de los artículos que muestran una fuerte influencia de la IA y una disminución notable en las métricas de legibilidad.

🔍¿Cuál es el papel que está desempeñando la IA en los procesos de revisión por pares?

Más del 30% de las revisiones de revistas incorporan ahora asistencia de IA. Teles advierte que esto riesgo crear un bucle cerrado donde la IA produce, revisa y valida la investigación con una supervisión humana insuficiente.

📜¿Cómo están respondiendo los investigadores brasileños con pautas éticas?

Ricardo Limongi de UFG coescribió pautas prácticas que requieren la divulgación del uso de la IA, prohíben presentar contenido generado por IA como obra humana y enfatizan la responsabilidad del investigador por todas las salidas.

🏛️¿Qué medidas regulatorias ha tomado Brasil con respecto a la IA en la investigación?

Las directivas de CNPq ahora exigen la declaración del uso de IA generativa en cada etapa, prohíben presentar contenido de IA como obra original y desalientan las revisiones por pares generadas por IA para proteger la calidad y la imparcialidad.

🎓¿Cómo podría afectar la IA la formación de posgrado en las universidades brasileñas?

Sin currículos deliberados que equilibren el uso de herramientas con pensamiento crítico orientado al proceso, los estudiantes corren el riesgo de desarrollar habilidades superficiales. Instituciones como UFG están pilotando talleres para abordar esta brecha.

📚¿Cuál es la conexión entre la cultura de publicar o perecer y los riesgos de la IA?

La intensa presión por la cantidad que ejercen las evaluaciones de CAPES y CNPq fomenta los atajos. La IA se convierte en una solución tentadora, pero puede exacerbar los problemas de calidad cuando la cantidad prima sobre la profundidad.

✅¿La IA todavía puede ser beneficiosa si se utiliza de manera responsable?

Sí. Cuando se trata como una herramienta de apoyo en lugar de un sustituto, la IA puede acelerar tareas rutinarias, sugerir conexiones y mejorar la accesibilidad mientras los investigadores retienen el control crítico y creativo total.

🛠️¿Qué medidas prácticas pueden tomar las universidades de inmediato?

Las instituciones deben exigir la divulgación de la IA, actualizar los criterios de evaluación para recompensar la calidad y la reproducibilidad, invertir en la formación en alfabetización en IA y desarrollar protocolos de auditoría para trabajos asistidos por IA.

🔗¿Dónde pueden encontrar los lectores las pautas éticas mencionadas?

Las pautas de Intercom coautorizadas por Ricardo Limongi están disponibles a través de la editorial de la Sociedad Brasileña de Estudios de Comunicación Interdisciplinaria en portcom.intercom.org.br.