Investigación e Innovación

Uso académico y profesional de ChatGPT

La guía enseña a formular y evaluar instrucciones para ChatGPT. No sustituye manuales metodológicos, políticas institucionales, asesoría jurídica, dictámenes editoriales ni la consulta de fuentes primarias. Los ejemplos son modelos adaptables y deben contextualizarse antes de utilizarse en decisiones académicas o institucionales.

Por Maynor Reynado1 min de lectura

La inteligencia artificial generativa comprende modelos capaces de producir contenido sintético derivado de los patrones y características de los datos con los que fueron entrenados; dicho contenido puede incluir texto, imágenes, audio, video y otros formatos digitales (NIST, 2024). En educación e investigación, su utilización debe sostenerse en una perspectiva centrada en las personas, con protección de datos, desarrollo de capacidades, validación pedagógica y responsabilidades claramente definidas (Miao & Holmes, 2023).

ChatGPT es un asistente conversacional que puede responder preguntas, explicar conceptos, redactar, reescribir, resumir, traducir y, según la configuración y el plan, utilizar herramientas adicionales como búsqueda web o análisis de archivos (OpenAI, n.d.-a). Estas capacidades no convierten sus respuestas en evidencia por sí mismas: los resultados pueden ser incompletos, imprecisos o inadecuados para el contexto, por lo que deben ser sometidos a revisión humana y contraste documental (NIST, 2024).

Esta obra adopta una distinción fundamental. Un prompt es una entrada —habitualmente textual, aunque también puede ser visual o sonora— que inicia una interacción o solicita una respuesta a un modelo de lenguaje (OpenAI, n.d.-b). Una herramienta oficial es una capacidad integrada en la plataforma; un atajo ejecuta una acción de interfaz; y un código personalizado, como /formal o /APA7, es una convención didáctica creada por la persona usuaria. Esta diferenciación evita presentar abreviaturas personales como si fueran una sintaxis universal de ChatGPT.

El contenido se organiza en nueve capítulos integrados. Los dos primeros desarrollan los fundamentos de la inteligencia artificial generativa y la formulación de instrucciones. El tercer capítulo presenta un catálogo didáctico autónomo de códigos personalizados. Los capítulos del cuarto al séptimo trasladan estos fundamentos a la investigación, la docencia, la gestión profesional y la integridad académica. Los capítulos octavo y noveno ofrecen talleres autónomos y un sistema de evaluación de competencias.

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