INTRODUCCIÓN

La inteligencia artificial (IA) en la educación superior constituye una de las innovaciones más prometedoras y relevantes de los últimos años, tanto por el crecimiento sustancial que ha experimentado como por su capacidad para intervenir directamente en los procesos de escritura académica. En efecto, existe evidencia de que estas tecnologías contribuyen de manera significativa a la mejora de la formación del alumnado (Zazueta-Medina & Zaldívar-Colado, 2026), al tiempo que configuran un campo de estudio emergente que requiere un análisis académico riguroso (Sanz-Tejeda et al., 2026).

En América Latina, la investigación sobre el impacto de la IA en la educación superior aún se encuentra en una etapa emergente. Sin embargo, se observa un crecimiento sostenido del interés científico por comprender cómo estas tecnologías están transformando las prácticas de escritura académica, la producción de conocimiento y los procesos de enseñanza y aprendizaje (Dai et al., 2023; Maturana, 2025). No obstante, dado los avances actuales, esta transformación no está exenta de grandes desafíos, entre los que destacan las consideraciones éticas relacionadas con el uso responsable de estas tecnologías en los contextos educativos (Santana-Soriano, 2024).

Existen diversas herramientas de IA; sin embargo, ChatGPT se ha consolidado como una de las aplicaciones más relevantes en el ámbito de la educación superior. Sus principales usos incluyen el apoyo en la elaboración de tareas, redacción y revisión de textos, generación de ideas y el desarrollo de actividades orientadas a la reflexión sobre el impacto de la IA en la sociedad (Mhlanga, 2023; Tlili et al., 2023). En esa misma línea, Cotton et al. (2024) se les atribuyen que fueron de los primeros en explorar este impacto potencial, y si bien, reconocen los problemas asociados a la posible generación automatizada de ensayos, dejan claro que también existen oportunidades para el uso de estas tecnologías en la educación superior (Johnston et al., 2024). No obstante, su implementación plantea desafíos éticos relacionados con la integridad académica y el uso responsable de estas herramientas por parte de los estudiantes (Baidoo-Anu et al., 2024).

Debido a lo anterior, se han incrustado debates importantes y urgentes sobre la autenticidad y la integridad académica a raíz de la integración de la IA (Demers, 2023). La capacidad de estas herramientas para producir textos coherentes y complejos plantea cuestiones esenciales acerca de la autoría y la originalidad del trabajo estudiantil (Zhang et al., 2024). Una de las competencias más afectadas es la escritura, tanto por la facilidad que ofrecen estas herramientas para la generación de texto como por los numerosos desafíos éticos que ello conlleva (Cordón García, 2023; Salas Acuña & Amador Solano, 2023).

La capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos, generar contenido y apoyar la toma de decisiones educativas ofrecen oportunidades significativas, pero también plantea riesgos asociados con los sesgos algorítmicos, la manipulación de la información, el uso de datos de baja calidad y la falta de transparencia (Memarian & Doleck, 2023). En términos generales, los estudios previos sobre la escritura académica asistida por IA en estudiantes de educación superior han permitido identificar avances importantes, aunque el análisis debe trascender una perspectiva meramente instrumental o pragmática (Soberano Serrano, 2024).

Mientras que, algunas universidades optaron inicialmente por prohibir el uso de ChatGPT, otras desarrollaron políticas, guías y lineamientos para promover su utilización responsable y transparente (Michel-Villarreal et al., 2023). De cara a esta tarea, Santana-Soriano (2024) sostiene que la incorporación de la IA en la educación superior debe ir acompañada del fortalecimiento de competencias éticas, alfabetización en IA y pensamiento crítico, con el propósito de maximizar sus beneficios en el proceso educativo y minimizar los riesgos asociados con su uso (Crawford et al., 2023).

En consonancia con ello, informes internacionales como la Recomendación sobre la Ética de la IA de la UNESCO (2021) resaltan la importancia de incorporar un componente crítico y ético en el diseño y la aplicación de estas herramientas. En ese mismo tenor, Memarian y Doleck (2023), a partir de una revisión sistemática, señalan la urgencia de consolidar marcos conceptuales y éticos que orienten la integración responsable de la IA en la educación superior. Asimismo, la evidencia muestra que las respuestas de las instituciones de educación superior frente a los desafíos que plantea la IA para la integridad académica han sido heterogéneas. Además, cabe destacar que la mayor parte de las investigaciones se concentra en el nivel superior.

Según lo expuesto por Parra Núñez y Castrillo De Larreta-Azelain (2025), los datos resultan favorables para ChatGPT, particularmente en lo referente a la organización, el vocabulario, la precisión lingüística y el contenido. Se recomienda que el aprovechamiento de estas tecnologías dependa de la formación de los usuarios y de la comprensión de sus implicaciones, lo que permitiría capitalizar sus beneficios según las condiciones de cada contexto (De Cremer & Narayanan, 2023). A pesar del crecimiento de la literatura científica, persisten vacíos relevantes en torno al uso ético de la IA generativa en la educación superior.

Al respecto, las investigaciones sobre las percepciones de los estudiantes respecto de las políticas institucionales que regulan el uso de estas tecnologías continúan siendo limitadas. En este contexto, la presente revisión sistemática analiza la evidencia científica publicada entre 2020 y 2026 sobre la escritura académica asistida por IA y su uso ético en estudiantes de educación superior. Asimismo, se pretende identificar las principales tendencias de investigación, los desafíos y las recomendaciones orientadas a favorecer una integración ética, responsable y pedagógicamente pertinente de estas tecnologías en el ámbito universitario.

METODOLOGÍA

Diseño de la investigación

El presente estudio se desarrolló bajo un enfoque cualitativo (tipo documental), mediante una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL), con el propósito de identificar y analizar la evidencia científica disponible sobre la escritura académica asistida por IA y su uso ético en estudiantes de educación superior durante el período 2020-2026. El proceso metodológico se estructuró a partir de una estrategia sistemática de búsqueda, selección, evaluación y análisis documental de estudios primarios, orientada por las preguntas de investigación definidas en la Tabla 1. Este diseño permitió integrar de manera rigurosa los hallazgos publicados, identificar tendencias de investigación, reconocer vacíos de conocimiento y generar una visión comprehensiva del estado actual del tema.

Nota. Elaboración propia.

El proceso de búsqueda y selección de los estudios siguió las directrices de Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA 2020), las cuales proporcionan un marco metodológico estructurado para garantizar la transparencia, la exhaustividad y la reproducibilidad para desarrollar las revisiones sistemáticas (Page et al., 2021), que ofrece un marco estructurado y riguroso para la realización de revisiones sistemáticas. La aplicación de este protocolo permitió documentar de manera sistemática cada una de las fases del proceso de identificación, cribado, evaluación de elegibilidad e inclusión de los estudios.

La búsqueda de estudios primarios se realizó durante el periodo 2020-2026 en las bases de datos. En la fase de identificación se recuperaron 332 registros, de los cuales el 28,9 % procedía de Scopus, el 23,5 % de Web of Science, el 16,3 % de ScienceDirect, el 12,3 % de Latindex y el 19,0 % de otras revistas científicas de alto impacto y de amplia citación en el campo de la educación superior, la lingüística aplicada y la ética de la IA. Tras el proceso de cribado y evaluación de elegibilidad, se incluyeron 28 estudios en la revisión sistemática. Una visión general de los años de publicación de los estudios revisados se presenta en la Figura 2.

Además, se emplearon combinaciones de los términos clave como "IA", "ChatGPT", "escritura académica", "integridad académica", "ética" y "educación superior", en español, inglés y portugués, utilizando los operadores booleanos AND y OR. Tras la identificación inicial de los registros, se aplicó un proceso de cribado por título y resumen, seguido de una lectura a texto completo de los artículos preseleccionados, conforme a los siguientes criterios de inclusión y exclusión. La integración de estos enfoques permitió una evaluación robusta y exhaustiva de los estudios más relevantes y con rigor científico. Esta combinación metodológica facilitó la identificación de tendencias emergentes, autores influyentes y líneas de investigación dominantes dentro del campo de estudio.

De los 28 estudios analizados, el 35,7 % fue publicado en 2024, el 32,1 % en 2023, el 28,6 % en 2025 y el 3,6 % en 2026, evidenciando una mayor producción científica durante el período 2023–2025 sobre la escritura académica asistida por IA y su uso ético en la educación superior.

Distribución geográfica de los estudios

Como parte de la caracterización del corpus documental, se analizó la distribución geográfica de los estudios incluidos en la revisión sistemática. Esta información permitió identificar los contextos nacionales y regionales en los que se ha desarrollado la investigación sobre la escritura académica asistida por IA y su uso ético en la educación superior. En particular, se examinó la representación de estudios procedentes de América Latina y del contexto nacional, con el propósito de determinar el grado de correspondencia de la evidencia disponible con las características educativas, culturales e institucionales de estos contextos.

La distribución geográfica de los estudios incluidos evidencia un alcance internacional de la producción científica analizada. De los 28 estudios que conformaron el corpus, 8 (28,6 %) corresponden a investigaciones desarrolladas en América Latina, 7 (25,0 %) en Europa, 6 (21,4 %) en Asia, 4 (14,3 %) en América del Norte y 2 (7,1 %) en África, mientras que 1 estudio (3,6 %) presentó un alcance multipaís o internacional. En el contexto latinoamericano se identificaron investigaciones procedentes principalmente de México, Ecuador y Argentina. No se localizaron estudios desarrollados específicamente en República Dominicana, lo que evidencia un vacío de investigación en el contexto nacional (Figura 3). Esta distribución geográfica resulta relevante para interpretar los hallazgos, debido a que las prácticas de uso, las percepciones estudiantiles y las políticas institucionales relacionadas con la IA pueden estar condicionadas por factores educativos, culturales, tecnológicos y normativos propios de cada contexto.

Criterios de elegibilidad

Criterios de inclusión:

CI1. Estudios empíricos, de revisión o documentales publicados entre 2020 y 2026 sobre el uso de la IA en la escritura académica y su uso ético en la educación superior.

CI2. Artículos publicados en revistas indexadas en bases de datos como Scopus, Web of Science (WoS), Elsevier y ScienceDirect, en el directorio Latindex, o en revistas científicas arbitradas de reconocida citación, disponibles en español, inglés o portugués.

CI3. Estudios centrados en estudiantes universitarios (de pregrado o posgrado) como población de estudio, o que aborden directamente las implicaciones éticas del uso de la IA generativa en contextos de educación superior.

Criterios de exclusión:

CE1. Documentos que no correspondan a artículos científicos arbitrados (por ejemplo, entradas de blog, notas de prensa o tesis no publicadas), salvo capítulos de libro con arbitraje editorial.

CE2. Estudios centrados exclusivamente en niveles educativos distintos a la educación superior (educación básica, media o bachillerato) sin relación directa con estudiantes universitarios.

CE3. Publicaciones duplicadas, resúmenes de congreso sin desarrollo metodológico completo o estudios que no aborden de manera directa el uso ético de la IA en la escritura académica.

Como resultado del proceso de identificación, cribado, evaluación de elegibilidad e inclusión, se seleccionaron 28 estudios, los cuales constituyeron el corpus final de análisis de la presente revisión sistemática, conforme al diagrama de flujo (PRISMA 2020) presentado en la Figura 1. Este procedimiento garantiza la trazabilidad del proceso de selección y fortalece la validez metodológica de los hallazgos reportados.

RESULTADOS

A continuación, se presentan los 28 estudios que conformaron el corpus final de esta revisión, seleccionados a partir de las bases de datos Scopus, Web of Science, Elsevier, ScienceDirect y Latindex, así como de revistas científicas de amplia citación en el campo de la escritura académica asistida por IA y la ética en la educación superior.

Nota. Elaboración propia.

DISCUSIÓN

La presente revisión sistemática permitió analizar la evidencia disponible sobre el uso de la IA en la escritura académica y sus implicaciones éticas entre estudiantes de educación superior. Los resultados muestran que ChatGPT se utiliza principalmente como herramienta de apoyo en diferentes etapas del proceso de escritura, aunque la intensidad, las finalidades y las formas de utilización varían según el contexto institucional y disciplinar. Esto sugiere que la incorporación de estas herramientas en las prácticas de escritura académica no constituye un fenómeno homogéneo, sino una práctica condicionada por factores relacionados con la formación de los estudiantes, las características del contexto educativo y las orientaciones institucionales que regulan su utilización.

Pregunta de búsqueda 1: ¿Cuál es el uso de la IA en la educación superior?

Los resultados obtenidos en la pregunta 1 respaldan la literatura existente sobre las percepciones positivas de los estudiantes de educación superior sobre modelos de IA como ChatGPT (Baidoo-Anu et al., 2024; Fiialka et al., 2023). De igual forma, estudios como los de Bonsu y Baffour-Koduah (2023) y Chan y Hu (2023) coinciden en que los estudiantes reconocen en la IA un apoyo relevante para la planificación, la generación de ideas y la retroalimentación de sus textos, aunque con distintos niveles de familiaridad según el contexto geográfico. No obstante, al contrastar estos hallazgos con los reportados por Singh et al. (2023), se advierte una brecha significativa entre el conocimiento declarado y el uso efectivo. Si bien, el 87,4 % de los estudiantes de informática afirmó conocer ChatGPT, solo el 34,9 % lo empleaba de manera regular con fines académicos.

Esta discrepancia sugiere que la familiaridad con la herramienta no se traduce automáticamente en una adopción sistemática, lo que podría explicarse por factores como la falta de formación específica, el desconocimiento de sus aplicaciones concretas para la escritura académica o la persistencia de dudas sobre su fiabilidad. Sobre esta línea, Shoufan (2023) también documentó una valoración positiva de ChatGPT entre estudiantes de ingeniería, matizada por incertidumbres respecto a la precisión de sus respuestas y al nivel de conocimiento previo necesario para utilizarlo de forma adecuada, lo que refuerza la idea de que el uso de estas herramientas no es homogéneo ni exento de fricciones cognitivas. Memarian y Doleck (2023) advierten que el principal desafío puede situarse en la capacidad de generar cambios e integrar estas tecnologías de manera ética y oportuna, lo que pone de manifiesto la necesidad de fortalecer las competencias necesarias para su utilización crítica y responsable.

Asimismo, Zamora Varela y Mendoza Encinas (2023) documentaron que la IA es ampliamente utilizada por los estudiantes para la búsqueda de información y la elaboración de trabajos académicos, lo que amplía el uso reportado más allá de la corrección lingüística hacia funciones de indagación y síntesis documental. Este hallazgo resulta relevante, ya que desplaza el foco del debate desde la IA como herramienta de edición textual hacia su intervención en etapas previas del proceso de escritura, particularmente en la búsqueda, selección y organización de información. Esta expansión funcional plantea, a su vez, nuevos desafíos y riesgos éticos relacionados con la autoría, la integridad académica y el uso responsable de estas tecnologías.

En paralelo, Singh et al. (2023) coinciden con la evidencia que reconoce a ChatGPT como una herramienta con potencial para apoyar el aprendizaje universitario. Sin embargo, su integración requiere políticas institucionales claras, formación en alfabetización en IA y lineamientos éticos que promuevan un uso responsable, preservando la integridad académica, el pensamiento crítico y la autonomía de los estudiantes. Esto implica que la IA está siendo utilizada principalmente como una herramienta de revisión y corrección de productos finales, más que como un recurso para favorecer la planificación, la autorregulación y la reflexión sobre el proceso de escritura, donde radica su mayor potencial pedagógico y formativo (Zazueta-Medina & Zaldívar-Colado, 2026).

En otro orden, Solís-Peña et al. (2025) señalan que el riesgo percibido tiene un impacto negativo y significativo en la intención de los alumnos de utilizar ChatGPT, surgiendo como un predictor más fuerte que otras variables que se estudian con frecuencia, tales como la facilidad de uso y la utilidad percibida (Sallam, 2023). Esta premisa resulta particularmente relevante porque desplaza el eje explicativo de los modelos clásicos de aceptación tecnológica centrados en la utilidad y la facilidad de uso hacia una dimensión valorativa vinculada con la percepción de riesgo ético, lo que sugiere que la adopción de la IA en contextos académicos no puede entenderse únicamente desde una lógica instrumental, sino que está mediada por juicios morales sobre su legitimidad.

Otro aspecto que emerge de manera recurrente en diversos estudios incluidos en la revisión como una de las principales preocupaciones de la comunidad científica es la relación entre el uso de la IA generativa y el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes de educación superior. Aunque este aspecto no constituyó una pregunta específica de la revisión, diversos estudios sugieren una relación ambivalente: herramientas como ChatGPT pueden favorecer la reflexión, la retroalimentación, la exploración de perspectivas y la autorregulación cuando se utilizan de manera activa y crítica (Wang, 2024; Yan & Zhang, 2024). Sin embargo, su uso indiscriminado puede generar dependencia tecnológica, reducir la autonomía intelectual y limitar la participación del estudiante en procesos de análisis, argumentación y evaluación de la información (Shoufan, 2023; Chan & Hu, 2023).

En este sentido, el impacto de la IA sobre el pensamiento crítico parece depender menos de su disponibilidad que de la finalidad y las condiciones pedagógicas de su utilización. Por ello, su integración en la educación superior debe acompañarse de alfabetización en IA, verificación de la información, reconocimiento de sesgos y estrategias que preserven la participación cognitiva del estudiante (Crawford et al., 2023; Yusuf et al., 2024). No obstante, debido a que los estudios incluidos no abordaron de manera homogénea el pensamiento crítico ni emplearon instrumentos específicos para medir sus efectos, no es posible establecer una relación causal entre el uso de IA y su fortalecimiento o debilitamiento.

Pregunta de búsqueda 2: ¿Existe uso ético de la IA en la escritura académica por parte de los estudiantes?

Al realizar un análisis minucioso sobre los hallazgos incorporados en las investigaciones elegidas sobre el uso de la IA generativa entre estudiantes de educación superior, señalan posibles riesgos estructurales que requieren atención prioritaria. Entre estos destacan la dependencia excesiva, la uniformidad en el discurso, el debilitamiento de la voz autoral y los dilemas éticos y de pensamiento crítico y creativo (Zazueta-Medina & Zaldívar-Colado, 2026). De este modo, los estudios analizados también resaltan desafíos relacionados con la dependencia excesiva por parte de los estudiantes de la IA (Parra Núñez & Castrillo De Larreta-Azelain, 2025; Walczak & Cellary, 2023).

Empero, estudios como el de Ortiz-Bonnin y Blahopoulou (2025) evidencian que una mayor percepción de deshonestidad académica se relaciona con una mayor percepción de riesgo y, en consecuencia, con un menor uso de ChatGPT. Esto sugiere que las convicciones éticas de los estudiantes pueden actuar como un mecanismo de autorregulación frente al uso indebido de estas herramientas (Cordón García, 2023; Sallam, 2023). De tal modo, la IA no es intrínsecamente buena ni mala; sus efectos dependen, en gran medida, de las condiciones y propósitos que orientan su utilización. Por ello, su incorporación en la educación superior requiere una atención especial a los posibles usos indebidos y a sus implicaciones éticas, particularmente en aspectos relacionados con la integridad académica, la autoría, la privacidad, la transparencia y los sesgos algorítmicos (Crawford et al., 2023; Cotton et al., 2024; Tlili et al., 2023; UNESCO, 2021).

Por ello, resulta necesario promover esfuerzos colaborativos entre los distintos actores educativos para afrontar los desafíos emergentes relacionados con la formación estudiantil, el diseño curricular y los procesos de evaluación, así como con el desarrollo y la gobernanza de estas tecnologías (Dai et al., 2023). Estas tecnologías tienen el potencial de mejorar significativamente nuestras vidas y varias áreas, pero también pueden ser empleadas con propósitos malintencionados, como hacer trampa en las tareas, exámenes o realizar otras acciones poco éticas (King, 2023).

Por otro lado, Zhang et al. (2024) señalan que la baja probabilidad de detección del contenido generado por IA reduce el costo percibido de la deshonestidad, favoreciendo conductas de mala praxis académica entre quienes presentan mayor desapego moral (Solís-Peña et al., 2025). Por otra parte, Waltzer et al. (2024) demostraron que tanto docentes como estudiantes tienen serias dificultades para distinguir un texto generado por IA de uno escrito por un ser humano, lo que complica la aplicación de políticas de integridad académica basadas exclusivamente en la detección. Sin embargo, Vera (2023) destaca que la implementación de estas herramientas plantea la necesidad de formar tanto a estudiantes como a profesores, ya que la falta de comprensión de su funcionamiento limita su efectividad.

Pregunta de búsqueda 3: ¿Cómo se relaciona el uso de la IA con la ética en la redacción académica?

Al observar el conjunto de estudios revisados en su dimensión temporal, se advierte una evolución en el enfoque de la investigación. Las investigaciones publicadas entre 2023 y 2024 (Barrett & Pack, 2023; Baidoo-Anu et al., 2024; Cotton et al., 2024) se concentran mayoritariamente en documentar percepciones iniciales, actitudes y preocupaciones emergentes frente a una tecnología relativamente nueva en el ámbito académico. De tal modo, la evidencia reciente indica que la IA generativa está modificando las prácticas de lectura y escritura académica, generando oportunidades para mejorar determinados procesos, nuevas exigencias relacionadas con la autoría, autonomía y el desarrollo de competencias académicas (Sanz-Tejeda et al., 2026).

Pero existen dos desafíos que no han sido ampliamente documentados en la literatura existente: corresponden al aprendizaje personalizado y al fortalecimiento de la comunicación y la colaboración entre los estudiantes, aspectos que requieren mayor investigación para comprender su impacto pedagógico (Michel-Villarreal et al., 2023). Por su parte, Walczak y Cellary (2023) son firmes al declarar que estos desafíos exigen la redefinición de los modelos de enseñanza, evaluación e integridad académica.

En la misma línea, Zamora Varela y Mendoza Encinas (2023) argumentan que la IA ofrece importantes oportunidades para fortalecer el aprendizaje y la producción del conocimiento, siempre que su incorporación esté respaldada por principios éticos y estrategias pedagógicas adecuadas. Asimismo, Yusuf et al. (2024) señalan que la IA generativa no debe entenderse únicamente como una amenaza para la integridad académica, sino también como una oportunidad para transformar las prácticas educativas mediante políticas institucionales, alfabetización en IA y formación ética.

En cambio, los estudios más recientes (2025-2026), como los de Jiménez León y Cisneros Chacón (2025), Santiago Ruiz y Páramo Chávez (2025) y Gurrola Rodríguez et al. (2026), tienden a proponer modelos de gobernanza, marcos normativos y evaluaciones más matizadas del uso ético, lo que sugiere un avance progresivo del campo, desde la exploración descriptiva hacia la construcción de respuestas institucionales más estructuradas. Es necesario destacar que el impacto de los sesgos que se pueden generar en la creación de textos por sistemas como ChatGPT es un asunto que preocupa cada vez más a la comunidad académica, pues tiene el potencial de afectar la imparcialidad y objetividad de la información generada (Maturana, 2025).

En conjunto, el enfoque riguroso adoptado en esta revisión exhaustiva proporciona una síntesis del estado actual del conocimiento sobre la aplicación de la IA en la educación superior. Al identificar las tendencias, los beneficios, los desafíos clave y las tensiones no resueltas entre el potencial pedagógico y el riesgo ético de estas herramientas, este estudio contribuye a fundamentar futuras investigaciones y a informar la toma de decisiones de los educadores y los responsables de la formulación de políticas en este campo emergente.

Consideraciones adicionales y limitaciones del corpus

El análisis del corpus evidencia una evolución en la investigación sobre la IA en la educación superior. Los estudios publicados entre 2023 y 2024 se centraron en explorar las percepciones, oportunidades y desafíos asociados al uso de herramientas como ChatGPT (Barrett & Pack, 2023; Chan & Hu, 2023; Salas Acuña & Amador Solano, 2023; Baidoo-Anu et al., 2024), mientras que las investigaciones de 2025 y 2026 avanzan hacia el desarrollo de marcos de gobernanza, lineamientos éticos y políticas institucionales para su integración responsable (Jiménez León & Cisneros Chacón, 2025; Santiago Ruiz & Páramo Chávez, 2025; Gurrola Rodríguez et al., 2026).

No obstante, la evidencia presenta algunas limitaciones. Como se ha señalado, predominan los estudios de diseño transversal basados en encuestas, lo que restringe el establecimiento de relaciones causales y el análisis longitudinal del uso ético de la IA. En definitiva, esta revisión sintetiza el estado actual del conocimiento sobre la escritura académica asistida por IA en la educación superior, identificando avances, desafíos y vacíos de investigación que pueden orientar futuras investigaciones y el diseño de políticas institucionales para promover un uso ético, responsable y académico de estas tecnologías.

CONCLUSIONES

A partir de la evidencia analizada, es posible concluir que el uso de la IA en la escritura académica de los estudiantes de educación superior es amplio, creciente y responde principalmente a funciones de apoyo en la organización, la redacción, la retroalimentación y la mejora lingüística de los textos (PB1). No obstante, el uso ético de estas herramientas sigue siendo parcial. Si bien existen estudiantes con niveles adecuados de autoeficacia y responsabilidad en su empleo, persisten zonas grises relacionadas con la autoría, la transparencia en la declaración de su uso y el riesgo de sustitución del esfuerzo intelectual propio (PB2).

En relación con la tercera pregunta de búsqueda, la evidencia muestra que el uso de la IA y la ética en la redacción académica están estrechamente vinculados. Cuanto mayor es la claridad normativa e institucional sobre su uso aceptable, menor es la ambigüedad ética percibida por los estudiantes (PB3). Si bien establecer un marco normativo es crucial, brindar orientación y apoyo específicos dentro de esas políticas resulta igualmente importante para garantizar su implementación y su impacto exitosos.

La evidencia revisada también permite destacar la relación entre el uso de la IA generativa y el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes de educación superior. Los estudios analizados sugieren una relación ambivalente: herramientas como ChatGPT pueden favorecer la reflexión, la retroalimentación, la exploración de perspectivas y la autorregulación cuando se utilizan de manera activa y crítica. Sin embargo, su uso indiscriminado puede generar dependencia tecnológica, reducir la autonomía intelectual y limitar la participación del estudiante en procesos de análisis, argumentación y evaluación de la información.

En consecuencia, el impacto de la IA sobre el pensamiento crítico parece depender menos de su disponibilidad que de la finalidad y las condiciones pedagógicas de su utilización. Por ello, su integración en la educación superior debe acompañarse de alfabetización en IA, verificación de la información, reconocimiento de sesgos y estrategias que preserven la participación cognitiva del estudiante. Debido a que los estudios incluidos no abordaron de manera homogénea el pensamiento crítico ni emplearon instrumentos específicos para medir sus efectos, no es posible establecer una relación causal entre el uso de IA y su fortalecimiento o debilitamiento.

Esta revisión marca un cambio de paradigma en el panorama de la educación superior, ya que apuesta por establecer un entorno seguro y eficiente para la integración de herramientas como ChatGPT. Por lo pronto, esto requiere la implementación de una estrategia integral centrada en la privacidad, la seguridad y la integridad académica que incluya capacitación sobre el uso ético, medidas de protección de datos como el cifrado, los mecanismos de consentimiento y procesos de moderación de contenido que garanticen la precisión y la idoneidad de los textos producidos con apoyo de la IA.

DECLARACIÓN DE CONTRIBUCIÓN DE AUTORES

Denny Pérez Beras asumió la conceptualización, el diseño metodológico, la organización y análisis del corpus, así como la redacción inicial del manuscrito. Elsa Beras Drullart participó en la revisión de la literatura, el análisis crítico, la revisión sustantiva del manuscrito y los aportes a la interpretación de los resultados. Ambos autores participaron en la revisión de las conclusiones, la edición final y aprobaron la versión definitiva del manuscrito, contribuyendo al desarrollo integral del artículo. El orden de autoría corresponde a Denny Pérez Beras y Elsa Beras Drullart.

Revisión y edición: Denny Pérez Beras y Elsa Beras Drullart (contribución equitativa).

DECLARACIÓN SOBRE EL USO DE IA GENERATIVA

Los autores declaran que utilizaron herramientas de IA generativa, como apoyo para la mejora de la redacción, la organización del contenido y la revisión del estilo académico del manuscrito. La IA no participó en la formulación de las preguntas de investigación, el diseño metodológico, la búsqueda y selección de la literatura, el análisis e interpretación de los resultados ni en la elaboración de las conclusiones. Todas las decisiones académicas, el juicio crítico, la verificación de la información, la interpretación de la evidencia científica y la versión final del manuscrito fueron responsabilidad exclusiva de los autores, quienes garantizan la originalidad, exactitud e integridad del contenido presentado.

DECLARACIONES ÉTICAS

Conflictos de interés: Los autores declaran no tener conflictos de interés financieros, académicos, institucionales o personales que pudieran haber influido en el desarrollo del estudio, la interpretación de los resultados o la redacción del presente manuscrito.

Financiación: Esta investigación no recibió financiación externa.