INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA COMO APOYO EXPLORATORIO EN LA REVISIÓN DE TESIS DE POSGRADO

Generative Artificial Intelligence as Exploratory Support Resource in the Process of Reviewing Thesis Drafts within the Graduate Context

Resumen

La revisión académica de tesis de posgrado constituye un proceso complejo que requiere rigurosidad metodológica, coherencia estructural y validación científica. En este contexto, la inteligencia artificial generativa puede constituirse en una herramienta de apoyo para la identificación preliminar de inconsistencias metodológicas, problemas estructurales, errores de citación y debilidades argumentativas. La presente investigación analiza, desde un enfoque exploratorio y descriptivo basado en un estudio de caso, el comportamiento de distintos modelos de inteligencia artificial generativa en tareas de revisión académica de una tesis de posgrado se utilizó un prompt estructurado de revisión académica aplicado a modelos como ChatGPT, Claude, Gemini, Qwen y Kimi. Las observaciones generadas fueron clasificadas en categorías metodológicas, estructurales y bibliográficas, permitiendo comparar de manera descriptiva el tipo, cantidad y profundidad de los hallazgos producidos por cada modelo. Los resultados evidenciaron diferencias observables entre los modelos evaluados respecto a la profundidad analítica, trazabilidad de las observaciones, detección de inconsistencias académicas y revisión de aspectos bibliográficos, se observó que la estructura del prompt influye directamente en la calidad de las respuestas generadas, aunque los resultados no deben interpretarse como generalizables debido al carácter exploratorio del estudio y al uso de un único caso de análisis. La inteligencia artificial generativa puede contribuir a los procesos preliminares de revisión académica, siempre que sea utilizada como herramienta de apoyo y bajo supervisión humana especializada, debido a limitaciones relacionadas con alucinaciones, validación científica, sesgos y razonamiento contextual.