Segun arXiv q-fin, un estudio reciente analiza las actitudes de 3.785 estudiantes de posgrado en ciencias, ingeniería y salud frente al uso de inteligencia artificial (IA) en sus tareas académicas. La encuesta, parte del Graduate Survey 2025 de Nature, evalúa el nivel de confort de estos investigadores al utilizar herramientas de IA en cinco actividades clave: redacción de artículos, recolección y análisis de datos, diseño de experimentos, seguimiento de literatura científica y síntesis de informes. A través de un modelo de análisis de clases latentes, se identifican cuatro perfiles distintos de actitud hacia el uso de IA, cada uno con un enfoque diferente a la integración tecnológica en el trabajo científico.
El perfil dominante muestra una separación clara entre tareas que son aceptadas, como el manejo de literatura científica, y otras que enfrentan resistencia, como la redacción, el análisis de datos o el diseño experimental. Este patrón sugiere que los investigadores no ven la IA como una alternativa universal, sino como una herramienta que debe ser asignada según el tipo de actividad. En este escenario, la IA se posiciona más como un asistente en tareas repetitivas o de búsqueda, que como un actor en procesos que implican juicio crítico o creatividad. Otra línea de actitud, denominada "estado de quo", revela que los estudiantes sienten inseguridad en la mayoría de las aplicaciones. Por su parte, un grupo considera la IA como una herramienta universalmente útil, mientras que otro se mantiene en estado de incertidumbre, mostrando dudas sobre su validez o ética en contextos académicos.
Estos resultados indican que las actitudes no se basan en una simple división entre aceptación y rechazo, sino en límites definidos por el tipo de tarea. El uso de IA no es una cuestión de "sí o no", sino de cómo se distribuye entre funciones que requieren creatividad, juicio o responsabilidad. La encuesta no evalúa si el uso de IA es ético o válido, sino cuán cómodo es para los investigadores. Por tanto, los perfiles descritos reflejan más una configuración de actitudes que una afirmación de legitimidad. Esto implica que las políticas sobre IA en el ámbito académico deben ser diseñadas con precisión, adaptadas a cada actividad específica, y no aplicadas de forma uniforme.
Para los investigadores y estudiantes en el Perú, este hallazgo es particularmente relevante. Muchas universidades aún no han establecido guías claras sobre el uso de IA en tareas como la redacción de tesis o la revisión de literatura. Este estudio advierte que una aproximación global puede generar confusiones sobre quién asume responsabilidad en cada paso del proceso. Los estudiantes deben entender que no todos los procesos pueden delegarse a IA, especialmente aquellos que implican análisis crítico, toma de decisiones o contribuciones originales. Asimismo, las evaluaciones de tesis o proyectos deberán considerar no solo el contenido, sino también el papel que desempeña la IA en cada fase, para mantener la integridad académica y la calidad del trabajo científico.