1. Introducción

El uso de herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG) (entendidas como aquellas que aprenden patrones de grandes modelos de lenguaje y bases de datos para generar texto, imágenes y video( ha crecido aceleradamente en diversos ámbitos de la sociedad y la investigación académica no ha sido la excepción (^{Ooi et al., 2025}). Aunque este tipo de tecnologías existían desde hace algunos años, el lanzamiento en noviembre de 2022 de ChatGPT, un chatbot desarrollado por la empresa estadounidense OpenAI, marcó un punto de inflexión e impulsó su adopción en la investigación científica (^{Qasem, 2023}). En pocos meses, algunas revistas de circulación internacional reportaron casos en los que el ChatGPT aparecía como coautor de artículos de investigación (^{Peres et al., 2023}), mientras que otros estudios mostraban la dificultad que los revisores humanos tenían para distinguir entre resúmenes científicos o abstracts escritos por personas y los generados con esa tecnología (^{Gao et al., 2023}).

En los años subsecuentes han surgido nuevas herramientas de IAG que se han popularizado rápidamente. Entre ellas podemos mencionar a Gemini, Microsoft Copilot y Deepseek, para la generación de texto; Midjourney y DALL-E 3 en la creación de contenido visual; y GitHub Copilot, en el desarrollo de código, por citar ejemplos. La creciente integración de estas herramientas en la investigación académica ha suscitado intensos debates sobre sus beneficios y riesgos, sus alcances y limitaciones, así como sobre cuestiones fundamentales como la transparencia, la responsabilidad científica, la desinformación y los sesgos inherentes a estas tecnologías (^{Benbya et al., 2024}; ^{Giray et al., 2024}; ^{Sok & Heng, 2023}). Todo esto ha venido acompañado de discusiones sobre cómo (si es que es posible) regular el desarrollo y aplicación de algoritmos y herramientas de inteligencia artificial (^{Scherer, 2015}; ^{Yeung & Lodge, 2019}).

A pesar de la relevancia de estas discusiones, existe poca evidencia empírica sobre el uso de la IAG en la investigación científica. Una revisión de la literatura muestra que, hasta ahora, los estudios empíricos se han realizado principalmente en países desarrollados, como Dinamarca (^{Andersen et al., 2025}). Dado el creciente debate sobre los alcances y el uso ético de la IAG, resulta fundamental conocerla mejor, especialmente en torno a dos preguntas clave: ¿en qué medida se emplea la IAG en los procesos de investigación? y ¿de qué manera específica se integra en dicho proceso?

En el caso de las ciencias sociales, tales interrogantes adquieren un peso particular, debido a sus objetos de estudio, la naturaleza de sus métodos, sus enfoques de análisis y las poblaciones a examinar. A diferencia de las ciencias exactas, donde el uso de IAG puede centrarse en la automatización de cálculos o en la programación de modelos, en las ciencias sociales su comprensión y aplicación puede tener consecuencias en la producción, interpretación y validación de conocimientos sobre fenómenos sociales. La generación de textos, el análisis de datos cualitativos y cuantitativos, así como la síntesis de información, son procesos capitales en la investigación social y la incorporación de herramientas de IAG plantea interrogantes cruciales sobre la originalidad, la transparencia metodológica, los posibles sesgos en la producción científica y, en general, la ética de los procesos de investigación realizados. Además, dado que el estudio de las dinámicas sociales implica el análisis de discursos, narrativas y contextos específicos, el uso de IAG en estas áreas puede influir en la forma en que se construyen y comunican los hallazgos, lo que hace aún más urgente comprender cómo estas tecnologías son adoptadas y qué implicaciones tienen para el futuro de las ciencias sociales y las sociedades mismas.

Estas inquietudes, entre muchas más, han venido ocupando el trabajo de nuestro grupo de investigación y de varios docentes de la Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, Sede México (Flacso México), que mediante numerosas actividades de formación, investigación y foros han impulsado una renovación de la agenda científica institucional, para examinar desde las ciencias sociales los procesos de transformación digital y, en específico, el papel disruptivo de la IA. Con ese fin se elaboró y aplicó una encuesta que se ha convertido en una pieza fundamental de tales acciones, en aras de alimentar el debate sobre estos temas.

Inspirados por un reciente ejercicio en universidades danesas (^{Andersen et al., 2025}), en este estudio generamos evidencia empírica sobre cómo se emplean estas herramientas de IAG en la docencia e investigación social entre la comunidad académica de la Flacso México. Para ello realizamos una encuesta entre estudiantes y profesores, que recolectó información sobre el uso, su percepción entre pares y la valoración de la IAG en las prácticas de investigación y docencia. Con este estudio pretendemos capturar el estado actual sobre el uso y la percepción de la IAG dentro de una comunidad académica específica, en un momento que corresponde al inicio de lo que puede convertirse en un auge en el uso de estas tecnologías. Si bien el estudio se enfoca en la comunidad de Flacso México, los resultados pueden servir de base para comparar la evolución del tema en los próximos años. Por otro lado, esta investigación puede replicarse en otras instituciones del país y de la región, lo que permitiría comparaciones interesantes entre instituciones, países, campos del conocimiento, etc. De manera más general, buscamos aportar información empírica relevante para documentar y analizar cómo la IAG se está usando (o no) en la investigación científica social, para contribuir al debate tanto sobre su uso ético, responsable y transparente, así como desarrollar principios y lineamientos que ayuden a normar y potenciar su aplicación en las actividades académicas.

En las siguientes secciones del documento presentamos, primero, las bases metodológicas del estudio. Después describimos los principales hallazgos de la encuesta, y mostramos las diferencias y similitudes más notorias entre las respuestas del profesorado y del alumnado. El apartado de discusión comparte algunas lecciones del ejercicio. Finalmente, el documento cierra con las conclusiones.

2. Metodología

Entre los meses de marzo y abril de 2025 se realizó una encuesta sobre el uso y la percepción de IAG entre la comunidad académica de la Flacso México. La población objetivo estuvo conformada por el profesorado de tiempo completo y el estudiantado de posgrado de la institución. El instrumento fue distribuido de forma digital entre ambas subpoblaciones, abarcando, en el caso de estudiantes, tanto a cursantes de maestrías semipresenciales (cinco programas), como a quienes participan en la modalidad de dedicación exclusiva (tres maestrías y un doctorado). La encuesta se construyó a partir de otra similar, previamente aplicada en las universidades de Dinamarca (^{Andersen et al., 2025}). El instrumento metodológico se discutió a lo largo de varias sesiones dentro del grupo de trabajo para adaptarlo a las características institucionales de la Flacso México y sus poblaciones. Antes de su aplicación, se validó por medio de una prueba piloto en una muestra de docentes y estudiantes, lo cual permitió ajustar detalles técnicos adicionales, como el esquema de distribución electrónica.

La encuesta abarcó tres dimensiones principales: uso de IAG en actividades de investigación, la percepción de dicho uso entre pares, y la valoración general sobre las herramientas de IAG. Para estructurar estas dimensiones, siguiendo el modelo de la encuesta original, se dividió el proceso de investigación en cinco fases: generación de ideas, diseño de investigación, recolección de datos, análisis de datos, y redacción y publicación. Cada etapa incluyó preguntas específicas sobre el uso y valoración de las diferentes tareas asociadas a ella. Estas tareas pueden consultarse en la tabla A.1 del apéndice A.

Como ya hemos dicho, la encuesta se aplicó de forma diferenciada en función de dos tipos de perfiles: docentes y estudiantes. Para el profesorado se incluyeron preguntas sobre el uso de IAG en la enseñanza, mientras que entre las y los estudiantes se indagó sobre el uso de esa tecnología en sus procesos de estudio y aprendizaje. La distribución del documento se realizó a través de los correos institucionales (Secretaría Académica para profesores y estudiantes de tiempo completo, y coordinaciones académicas de los programas semipresenciales para este perfil de estudiantes) el 25 de marzo de 2025; se enviaron dos recordatorios y se cerró el 2 de abril del mismo año. El instrumento se elaboró y aplicó por medio de una licencia institucional de la plataforma Survey Monkey. Los resultados se analizaron con el lenguaje de programación R, versión 4.3.2.

Se incluyó un formato de consentimiento informado para las y los participantes, quienes respondieron la encuesta de manera voluntaria y anónima. El equipo investigador no tuvo acceso a sus datos personales, quedando los datos generados al resguardo exclusivo en equipos de cómputo de la Flacso México.

3. Resultados

Al final del ejercicio obtuvimos una tasa de respuesta de 41.4%, dividida en 66.7% del profesorado y 38.6% del estudiantado, lo cual corresponde a 24 respuestas de profesores y 130 de estudiantes. De entre las personas que respondieron, la totalidad de profesores dijeron haber escuchado antes el término “inteligencia artificial generativa”, mientras que 20% de los estudiantes reportó nunca haberlo escuchado. El 82% de los profesores dice haber sostenido conversaciones informales sobre el uso de IAG con sus colegas. En cambio, solo 52% de los estudiantes reporta haberlo hecho con sus pares.

El 58% de los profesores y 49% de los estudiantes señalaron utilizar la IAG con regularidad (es decir, por lo menos una vez a la semana) en sus labores académicas. Por otra parte, 21% de profesores y 14% de estudiantes dijeron no usar nunca la IAG en sus tareas académicas. En ambos grupos, las personas que no usan IAG señalaron como principales razones el desconocimiento sobre cómo hacerlo (40% de profesores, 27% de estudiantes) o expresaron su oposición al uso de dichas herramientas (40% de profesores, 12% de estudiantes). La figura 1 presenta los principales resultados generales del estudio.

Nota: A) Porcentaje de profesores y estudiantes que respondieron que utilizan IAG para las distintas fases del proceso de investigación. B) Métrica de valoración de uso de la IAG en cada fase. Esta métrica es un número entre -100 y +100, donde -100 es una valoración completamente negativa, 0 es neutral y +100 es completamente positiva. C y D) Nube de palabras de las respuestas de profesores y estudiantes a la pregunta sobre las acciones institucionales esperadas.

Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta.

Figura 1 Principales resultados del estudio 

Respecto al tipo de uso que los encuestados dan a la IAG, mostramos en la figura 1-A el porcentaje de personas en cada grupo que la utilizan en cada una de las cinco fases en que dividimos el proceso de investigación: generación de ideas, diseño de la investigación, recolección de datos, análisis de datos, escritura y publicación. Aquí vemos que los profesores recurren a ella sobre todo en diseño de investigación y escritura, mientras que los estudiantes se valen de ella en especial para generar ideas. Esta fase muestra la mayor diferencia de uso entre profesores y estudiantes. Vemos también, para ambos grupos, un uso moderado para el análisis de datos y uno bajo para la recolección de datos.

Cada una de esas cinco fases consta de diferentes tareas específicas. Del grupo de profesores que usa la IAG, las que obtuvieron mayor frecuencia son: traducir texto (76%), editar o refinar lenguaje con fines de legibilidad (65%), proponer títulos y palabras clave (53%), resumir y analizar literatura (47%), y crear código para analizar datos (47%). Por su parte, las principales tareas en que la usan los estudiantes son: identificar literatura y autores (65%), refinar o editar lenguaje con fines de legibilidad (54%), traducir texto (54%), crear código para analizar datos (50%), identificar vacíos en la literatura (45%) y dar formato a citas y referencias (44%).

Con relación a la valoración del uso de la IAG, mostramos en la figura 1-B una métrica construida a partir de la diferencia entre el porcentaje de valoraciones positivas (buenas o muy buenas) y el de valoraciones negativas (malas o muy malas). Así, un valor cercano a 100 indica una percepción ampliamente positiva; un valor cercano a 0, una percepción neutral; y un valor negativo, una percepción en esencia negativa.

Los resultados muestran que el profesorado valora de manera positiva el uso de la IAG en las fases finales del proceso de investigación, especialmente en el análisis de datos y la escritura. Por su parte, los estudiantes dan una valoración muy positiva al uso de IAG para el análisis de datos y moderadamente positiva en las fases de generación de ideas, recolección de datos y escritura. El profesorado expresa valoraciones mayormente neutrales respecto al uso de la IAG en las fases de generación de ideas, recolección de datos y diseño de la investigación, percepción compartida por el estudiantado en esta última fase. No obstante, en todas las etapas del proceso, la respuesta más frecuente de ambos grupos ante la pregunta sobre la valoración del uso de la IAG fue “No sabría decir”. Esto sugiere un alto grado de incertidumbre o desconocimiento sobre su aplicación. Por último, los resultados no muestran valoraciones globalmente negativas en ninguna de las fases para ninguno de los grupos.

Hablando de tareas específicas, las que reciben valoración más positiva por parte del grupo de profesores son: editar o refinar lenguaje con fines de legibilidad (71.4%), traducir texto (68.2%) y proponer un título, resumen o palabras clave (54.5%), todas ellas ligadas a la escritura y publicación. Por el contrario, este mismo grupo otorga valoraciones negativas a las tareas de ayudar a desarrollar modelos teóricos o marcos conceptuales (-18.2%), ayudar a diseñar la metodología de la investigación (-18.2%) e identificar cuestiones éticas en la investigación (-13.6%).

Por su parte, el grupo de estudiantes valora de manera fundamentalmente positiva las tareas de crear o editar código para el análisis de datos (63.4%), transcribir y resumir grabaciones de entrevistas, talleres o grupos focales (56.2%), ayudar a limpiar datos (53.6%) y apoyar en la identificación de tendencias en los datos (52.5%). Todas estas tareas, salvo la segunda, pertenecen al análisis de datos. Este grupo solo otorga una valoración negativa a la tarea de ayudar a desarrollar modelos teóricos o marcos conceptuales (-12.8%) y una valoración neutra a la de ayudar a redactar informes durante la revisión de pares (0%).

En la encuesta también incluimos una pregunta en formato abierto: “¿Qué tipo de acciones espera usted por parte de la institución para utilizar la IAG de manera adecuada en las actividades académicas?”. En la figura 1-C y en la figura 1-D se presentan las nubes de palabras correspondientes a las respuestas del profesorado y del estudiantado, respectivamente.

Ambos grupos coincidieron en la necesidad de establecer lineamientos institucionales claros para el uso de la IAG, así como en la importancia de recibir orientación sobre su empleo adecuado. Sin embargo, se observan diferencias en sus prioridades: mientras que el profesorado enfatiza en la regulación del uso de estas herramientas, proponiendo normas, reglamentos y límites, el estudiantado destaca recibir capacitación a través de talleres, cursos o guías prácticas. Además, entre las respuestas estudiantiles surge con más fuerza la preocupación por preservar el criterio propio y evitar el uso de la IAG en actividades creativas, lo que revela un interés por un uso complementario y no sustitutivo. Sobre esto mismo, solo alrededor de 15% de las personas encuestadas en ambos grupos afirmó conocer alguna normativa institucional sobre el uso de la IAG con fines académicos.

Otros hallazgos interesantes de la encuesta fueron los siguientes: primero, de manera generalizada, tanto profesores como estudiantes reportaron no tener información sobre el uso que hacen sus colegas o compañeros, respectivamente, de estas herramientas, ni en términos de frecuencia ni de modalidades de uso; segundo, de manera generalizada, los profesores dijeron no usar la IAG para su labor docente. Por último, los estudiantes reportaron usar la IAG en sus labores de estudio, sobre todo para resumir lecturas, identificar literatura y autores, y aclarar conceptos que les son confusos.

4. Discusión

Los resultados de la encuesta revelaron diferencias en el conocimiento, uso y percepción de la IAG entre profesorado y estudiantado. Mientras que la totalidad de los primeros está familiarizada con el término, 20% de estudiantes lo desconocen, lo cual puede sugerir brechas en la difusión de tecnologías emergentes según el rol académico. Esto se ve reflejado también en las conversaciones informales sobre IAG, que son más frecuentes entre profesores que entre estudiantes. Sin embargo, esto podría obedecer a que las personas que no conocen el término son menos propensas a responder.

La diferencia anterior se expresa en el uso práctico de la IAG, donde 58% de profesores y 49% de estudiantes reportaron usarla al menos una vez a la semana. El tipo de uso que le dan ambos grupos muestra asimismo diferencias: mientras que los profesores priorizan fases avanzadas del proceso de investigación (escritura y edición de lenguaje), las y los estudiantes la emplean de forma importante para generar ideas. Esto se ve reflejado en las tareas específicas que prioriza cada grupo: ambos destacan traducción y edición de lenguaje, pero los estudiantes enfatizan en la identificación de literatura y análisis de datos.

La valoración de la IAG es predominantemente neutral o positiva en ambos grupos, pero con matices. Los profesores aprueban su uso en escritura, edición y traducción, pero son más escépticos respecto de su aplicación en aspectos del desarrollo teórico o el diseño metodológico. Los estudiantes, en cambio, valoran en especial su uso en el análisis de datos (limpieza de datos, creación de código, etc.) y prácticamente no reportan valoraciones negativas en ninguna fase del proceso de investigación. Sin embargo, la alta frecuencia de respuestas “No sabría decir” (en todas las fases) indica incertidumbre generalizada sobre su impacto real. Estos datos deberán ser analizados en mayor profundidad, a la luz de la necesidad de promover usos responsables y éticos de estas tecnologías en la generación de conocimiento científico.

Finalmente, las demandas institucionales son coincidentes en la urgencia de lineamientos claros, pero divergen en sus enfoques: el profesorado enfatiza regulación y límites, mientras el estudiantado prioriza la formación práctica. La muy baja conciencia de normativas existentes (15%) y la falta de conocimiento sobre cómo usan sus pares la IAG apuntan a un vacío institucional que debería atenderse para no obstaculizar, sino potenciar, la integración del uso adecuado, productivo, ético y transparente de la IAG.

5. Conclusiones

Este estudio aporta evidencia empírica y novedosa sobre cómo una comunidad académica, como la de la Flacso México, ha ido adoptando el uso de la IAG, y qué percepciones tiene sobre su aplicación para investigar fenómenos sociales. Entre los múltiples hallazgos destacan tres centrales.

En primer lugar, encontramos una adopción diferenciada por roles académicos. El profesorado usa la IAG preferentemente en las etapas finales del proceso de investigación (escritura y edición de lenguaje). En cambio, las y los estudiantes la usan también en las etapas iniciales de revisión de la literatura y en la generación de ideas. Esta divergencia pareciera reflejar la diversidad de intereses entre ambos grupos, y que se requiere diseñar procesos de capacitación diferenciados, que respondan a las necesidades específicas de cada grupo.

En segundo lugar, aunque las percepciones de ambos grupos, en su mayoría, son neutrales o positivas (por ejemplo, en edición de texto y análisis de datos), los resultados revelan que la incertidumbre (“No sabría decir”) prevalece en todas las fases del proceso de investigación. Esto pareciera apuntar a que se deben desarrollar capacitaciones prácticas que enseñen el uso técnico de la IAG, incluyendo una discusión de criterios éticos y de responsabilidad académica. Esto es en particular importante para las tareas más conceptuales y de desarrollo teórico, que preocupan más a los profesores.

En tercer lugar, la encuesta revela tanto el desconocimiento general sobre lineamientos, normas o indicaciones institucionales para el uso de la IAG, como la necesidad de que la institución atienda un tema tan novedoso como urgente. Por un lado, la formación, una prioridad indicada por los estudiantes; y, por el otro, la regulación, subrayada por los profesores. Esta dualidad de preocupaciones sugiere que se requiere impulsar prácticas que combinen los dos enfoques y garanticen la integridad en el uso de la IAG, y la confianza de todos los integrantes de la comunidad académica.

Por supuesto, los hallazgos de este estudio tienen numerosas limitaciones que habrá que considerar antes de extrapolarlo a otros entornos académicos de México, América Latina u otras partes del mundo: se trata de un ejercicio que refleja el momento actual de una sola institución; la población estudiada es relativamente pequeña, en comparación con las poblaciones de otras instituciones de educación superior; y, aunque las tasas de respuesta obtenidas son bastante altas, quizás podríamos haber obtenido resultados ligeramente distintos si la encuesta se hubiera dejado abierta más tiempo, o si la muestra hubiera incluido a otros integrantes de la comunidad (e. g., generaciones previas, profesores de asignatura o investigadores de tiempo parcial). No obstante la singularidad de la muestra, no se descarta que existan importantes puntos en común con otras experiencias, lo cual deberá ser explorado en futuros trabajos comparados, ya sea con el ejercicio original danés o con otras comunidades afines. La comparabilidad de estos hallazgos es fundamental para comprender con mayor extensión y profundidad este tema tan crucial.

En cualquier caso, creemos que este ejercicio cumplió con los objetivos que nuestro grupo de investigación se planteó al inicio. Primero, producir una “fotografía” de cómo la comunidad de la Flacso México usa y piensa acerca de la IAG, en momentos en que dichas tecnologías empiezan a volverse una herramienta “normal” en los estudios de fenómenos sociales, tanto en México como en el resto del mundo. Se trata de una fotografía pensada como línea base que permitirá comparar la evolución del tema a lo largo del tiempo. Segundo, brindar un ejemplo que pudiera llegar a replicarse tanto en las otras sedes de la Flacso en América Latina, como en otras instituciones académicas mexicanas o de la región. Esto nos permitiría generar interesantes comparaciones institucionales, nacionales y regionales. Tercero, aportar evidencia concreta y útil para reflexionar y debatir sobre qué tipo de capacitación y regulación será necesario para, por una parte, potenciar los beneficios de la IAG en los estudios sociales y, por la otra, normar y contener sus posibles riesgos éticos, combinando autonomía con responsabilidad. Finalmente, contribuir con hallazgos empíricos acerca de la realidad mexicana a la creciente literatura internacional sobre el papel que tiene la IA en las sociedades contemporáneas, buscando abrir nuevos espacios de diálogo interdisciplinario que ayuden a valorar crítica y cuidadosamente las posibles consecuencias que la IAG tendrá en nuestros entornos académicos y de investigación social.

7. Disponibilidad de materiales

La encuesta aplicada en el estudio está disponible previa solicitud al autor de correspondencia.