ENCUENTS
Revista de Ciencias Humanas,
Teoría Social y Pensamiento Crítico
Universidad Nacional Experimental Rafael María Baralt
Maracaibo, Venezuela
N°Septiembre - Diciembre
Abstract
This article examines the transformation of university research cul-
ture through the integration of digital technologies and Generative
Artificial Intelligence into science communication processes. Emplo-
ying a hermeneutic-documentary research design, the study traces
the evolution of digital ecosystems over the past five years and ex-
plores the redefinition of science communication as a dialogic and
multidirectional endeavor. It argues that digital literacy, institutional
transparency policies, and a commitment to digital sovereignty are
indispensable conditions for ensuring that technology serves social
and human purposes. The article further contends that transforming
university research culture entails a paradigmatic shift in researcher
identity. It concludes that reshaping research culture depends not
on the uncritical adoption of these tools, but rather on the capacity
to subject technological innovation to non-negotiable ethical prin-
ciples.
Keywords: Science Communication, Research Culture, Generative
Artificial Intelligence, Ethics, University.
RESUMEN
El artículo analiza la transformación de la cultura investigativa uni-
versitaria a partir de la integración de las tecnologías digitales y
la Inteligencia Artificial Generativa en los procesos de divulgación
científica. Llevando a cabo un diseño de investigación hermenéuti-
co-documental, se examina cómo ha sido la evolución de los eco-
sistemas digitales en el último quinquenio, así como la redefinición
del concepto de divulgación científica, como un proceso dialógico
y multidireccional. Se argumenta que la alfabetización digital, las
políticas institucionales de transparencia y el compromiso con la so-
beranía digital constituyen condiciones ineludibles para que la tec-
nología opere al servicio de fines sociales y humanos. Asimismo, se
reconoce que la cultura investigativa universitaria implica un cambio
paradigmático en la identidad del investigador. Se concluye que la
transformación de la cultura investigativa no depende de la adop-
ción acrítica de estas herramientas, sino de la capacidad de condi-
cionar la innovación tecnológica a principios éticos irrenunciables.
Palabras claves: Divulgación científica, cultura investigativa, Inteli-
gencia Artificial Generativa, ética, universidad.
RECIBIDO:13/02/2026
ACEPTADO: 29/05/2026
Divulgación científica a través De las
tecnologías Digitales: transformanDo la
cultura investigativa universitaria
Science communication through digital technolo-
gies: transforming university research culture
Gustavo Adolfo González Roys
Universidad Popular del Cesar /
Universidad Mariana
Valledupar, Colombia.
gustavogonzalez@unicesar.edu.co
Este trabajo está depositado en Zenodo:
https://doi.org/10.5281/zenodo.21895676
Luis José Verdecía Miranda
Universidad Popular del Cesar
Valledupar, Colombia.
luisverdecia@unicesar.edu.co
Alberto Alonso Orozco González
Universidad Popular del Cesar Valledupar, Colombia.
aaorozco@unicesar.edu.co
Gustavo González, Luis Verdecía y Alberto Orozco
Divulgación científica a través de las tecnologías digitales:...
ENCUENTS
359
INVESTIGACIÓN
I
ntroDuccIón
La irrupción de la Inteligencia Ar-
tificial Generativa en los últimos años,
ha hecho evolucionar el ecosistema
investigativo, de modo que las pre-
tensiones futuristas que se tenían
sobre el mismo, se han convertido
en un hecho cotidiano a nivel global.
No obstante, esta transformación
conduce a la confrontación entre la
automatización de los procesos y la
permanente necesidad de reflexión
crítica, particularmente en escena-
rios asimétricos como América Latina,
donde las tensiones históricas con las
tecnologías se encuentran mediadas
por el poder institucional y por la per-
sistencia de la colonialidad del saber.
En este escenario, el artículo di-
lucida cómo se puede transformar la
cultura investigativa para dejar de ver
las herramientas de Inteligencia Artifi-
cial Generativa como simples máqui-
nas que ejecutan tareas, sin perder
de vista que su funcionamiento no es
neutral, sino que obedece a una lógi-
ca instrumental de trasfondo. Su in-
clusión dentro de las universidades no
responde solo a la urgencia de opera-
cionalizar procesos, sino por intereses
globales de trasfondo, como lo es la
apropiación del saber, ampliando las
brechas entre el Norte y el Sur Global.
Por lo tanto, el problema que se
aborda va más allá de la instrumenta-
lización de la técnica, sino que, frente
a las narrativas hegemónicas que pre-
sentan la Inteligencia Artificial como
una herramienta pasiva, se sostiene
que el desafío real radica en la trans-
formación de la cultura investigativa
universitaria, lo cual implica desplazar
la mirada de la tecnología como eje-
cutoras de procesos, hacia una com-
prensión dialógica y relacional, donde
la Inteligencia Artificial opera como un
agente autónomo que valida y difun-
de el conocimiento.
Empero, esta integración debe
ser condicionada estrictamente por
el hecho de que el sujeto investiga-
dor actúe como agente crítico y éti-
camente responsable, no delegando,
en ningún momento, su capacidad
reflexiva, sus juicios valorativos y su
esencia humana en la producción del
saber. El reto en torno a la Inteligen-
cia Artificial no radica en su uso, sino
en integrarla estratégicamente. Con
ello, se busca un escenario donde la
tecnología sea una copartícipe en la
creación, validación y difusión de la
ciencia.
evolucIón De las tecno-
logías DIgItales en el
ÚltImo QuInQuenIo
Para poder tener una idea del
impacto de la divulgación científica,
primeramente, es necesario cono-
cer cómo ha sido la evolución de las
herramientas que han permitido la
transformación de la ciencia y de los
medios a través de los cuales esta es
difundida, pues en los últimos cinco
años, los cambios han supuesto cam-
bios significativos de paradigmas en
lo tocante al procesamiento, almace-
namiento y transmisión de la infor-
mación. En el último quinquenio han
surgido una serie de ecosistemas de
tecnologías digitales y se ha dado lu-
gar a la consolidación definitiva de la
como eje de la llamada Cuarta Revo-
lución Industrial.
En el ámbito de la ciencia y la in-
-
tienen que la transformación digital
ha dejado de ser un supuesto futu-
rista, para convertirse en un recurso
cotidiano que redefine las prácticas
investigativas, pedagógicas y de go-
bernanza a nivel global. No obstante,
se reconoce las limitaciones en cier-
tas locaciones periféricas del planeta,
la falta de desarrollo en competencias
digitales y la necesaria adaptación de
infraestructuras tecnológicas en dis-
tintos espacios investigativos, como
las universidades. Congruentemente,
tecnologías digitales representan una
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INVESTIGACIÓN
Revista de Ciencias Humanas,Teoría Social y Pensamiento Crítico
N° 28 Septiembre – Diciembre (2026). PP: 358-368
oportunidad para personalizar y pro-
fundizar los alcances de la educación
y la divulgación científica.
En esencia, las tecnologías digi-
tales se precisan como el conjunto
integrado de hardware, software y re-
des informáticas que funcionan sobre
una base de datos discretos o valores
binarios que, a diferencia de las tec-
nologías analógicas, no mantienen un
rango de valores continuo. Las tecno-
logías digitales no son homogéneas,
sino que se forman por medio de in-
terrelaciones paradigmáticas que ac-
túan de manera sinérgica.
El ecosistema digital se conforma
por un entramado complejo de tecno-
logías que actúan de forma interde-
pendiente, abarcando la infraestruc-
tura de conectividad (5G e Internet),
la Inteligencia Artificial y el Big Data,
hasta el surgimiento de los sistemas
e interfaces de realidad aumentada e
interacción humana. Esto representa
una proyección hacia el futuro a través
del empleo de modelos computaciona-
les emergentes como la computación
cuántica, lo que permitiría la consolida-
ción definitiva de lo digital, la conectivi-
dad, el procesamiento y la interacción
de forma simultánea y continuada.
De acuerdo con Pourmadadi
comenzaron a darse a partir del año
de consolidación de la autonomía y
aplicabilidad de las tecnologías digi-
tales, avanzando hacia la toma de de-
cisiones inteligentes. Para Anderson y
-
aceleramiento de la transformación
digital en todos los sectores, inclu-
yendo los educativos e investigativos,
trayendo consigo el surgimiento de
la Inteligencia Artificial Integrada; es
decir, aquella que funciona como una
estructura tecnológica y no como un
simple producto, sino como parte in-
tegral de la investigación.
Posterior a la pandemia, se dio un
avance de los modelos tecnológicos
matemáticos hacia la construcción de
arquitecturas complejas que operan
mediante el Deep Learning o aprendi-
zaje profundo. En la actualidad, esto
ha evolucionado por el uso de Redes
Neuronales Convolucionales y las
Redes Generativas Antagónicas, las
cuales permiten optimizar el proce-
samiento de datos. Además, uno de
los aspectos más relevantes de este
quinquenio radica en la implementa-
ción de los sistemas de bucle cerra-
do (closed-loop systems), mediante
la integración entre biosensores y
términos prácticos, esto puede visua-
lizarse en el uso de nanodispositivos
los cuales, en décadas anteriores
operaban como una respuesta a estí-
mulos químicos, pero en la actualidad
funcionan como agentes autónomos
que son capaces de captar las varia-
ciones en los microambientes tumo-
rales, sirviendo de forma efectiva a
la investigación clínica (Pourmadadi,
Desde el pensamiento crítico la-
tinoamericano, esta evolución no
puede concebirse lejos de la pro-
blematización de la realidad científi-
co-tecnológico de la región. Ruiz et al.
los efectos de la implementación Inte-
ligencia Artificial, es necesario consi-
derar la dependencia y la informalidad
que han caracterizado la relación de
América Latina con las tecnologías,
particularmente en el ámbito univer-
sitario, donde se carece de la forma-
ción técnica integral para fomentar
las competencias digitales. En esta
línea argumentativa, la corriente cen-
trada en la edu-comunicación sostie-
ne que las tecnologías digitales nunca
son neutras y, como tal, su inserción
dentro del mundo de la ciencia y en
las universidades no responde exclu-
sivamente a la búsqueda de eficiencia
o a la automatización; por el contrario,
se encuentra guiada por los intereses
individuales y colectivos, así como
por la colonialidad del saber (Salgado
A tal efecto, las universidades de la
Gustavo González, Luis Verdecía y Alberto Orozco
Divulgación científica a través de las tecnologías digitales:...
ENCUENTS
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INVESTIGACIÓN
región tienen el reto de cuestionar los
modelos de dependencia y promover
una soberanía digital. Se trata de que
la tecnología esté al servicio de los
fines sociales, culturales y humanos,
respetando nuestra identidad y auto-
nomía.
Según la Conferencia de las Na-
ciones Unidas sobre Comercio y De-
tecnologías emergentes presenta un
crecimiento exponencial, con un valor
de mercado de 2.5 billones de dóla-
res para el año 2023, con proyeccio-
nes que estiman un ascenso hasta
este
escenario, la inversión masiva en
Inteligencia Artificial se desarrolla en
una escala impensable. En el ámbito
académico, la Inteligencia Artificial
Generativa está cambiando las for-
mas en las que se definen el aprendi-
zaje, la enseñanza y la investigación.
Gracias a los Modelos de Lenguaje
-
tificar patrones de datos que antes
eran inabarcables, estableciendo la
posibilidad de una divulgación cientí-
fica mucho profunda.
Lo anterior significa que el proce-
samiento de datos no ocurre en cen-
tros de datos remotos, sino a través
de dispositivos bordes, como los ce-
lulares inteligentes, los sensores de
IoT, entre otros aspectos. Esto repre-
senta un gran avance para la inves-
tigación social y humanística, pues
permite el uso de aplicaciones para
la transcripción y automatización de
entrevistas, apoyados en asistentes
investigativos virtuales.
Para el científico social o huma-
nista, esto permite aplicaciones antes
impensables, como la transcripción
y análisis automático de entrevistas
en campo sin necesidad de conexión
permanente a internet, o el despliegue
de asistentes de investigación con IA
estimaciones, el próximo paso lógico
de la Inteligencia artificial consiste en
ir más allá del contenido generativo y
convertirse en un agente macro o en
una Inteligencia Artificial general; es
decir, aquellas que resuelven proble-
mas a través de múltiples respuestas.
La humanidad se encuentra en
presencia de sistemas que han de-
jado de ser simples asistentes para
convertirse en entidades autónomas,
capaces de planificar y actuar deli-
beradamente en diversos entornos
-
tido, el concepto de agente de Inte-
ligencia Artificial adquiere una nueva
connotación en estos últimos años,
pues mientras los sistemas generati-
vos se limitan a crear patrones o bu-
cles cerrados, los agentes autónomos
son capaces de percibir el entorno,
procesar información y planificar una
serie de acciones y ejecutarlas con
autonomía, de modo que puedan al-
canzar objetivos establecidos. Esta
definición cambia el rumbo de lo que
son las tecnologías y, en consecuen-
cia, de la propia ciencia, de modo que,
en el ámbito investigativo, la tecnolo-
gía deja de ser una herramienta pasi-
va para convertirse en un agente ac-
tivo que ejecuta tareas de divulgación
y análisis con una mínima supervisión
humana.
En el ámbito de la indagación
científica, esto crea un panorama
donde las cualidades humanas po-
drían ser sustituidas por agentes que
se encargan del trabajo de rastrear
publicaciones, resumir descubrimien-
tos, crear infografías o incluso gene-
rar pódcast de forma automática para
diferentes audiencias. La idea, en
principio, no es reemplazar al investi-
gador, sino liberarlo de las tareas ruti-
narias y de divulgación para que pue-
da concentrarse en la investigación.
En definitiva, las tecnologías digitales
son actores que añaden valor real al
conocimiento. Para la universidad, el
gran reto consiste en dejar de ver a
la tecnología como un utensilio e inte-
grarla como un agente en el proceso
o de crear, validar y promocionar la
ciencia.
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INVESTIGACIÓN
Revista de Ciencias Humanas,Teoría Social y Pensamiento Crítico
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A nivel internacional, el mercado
de la Inteligencia Artificial proyecta
en la próxima década. Sin embargo,
si no se logran fortalecer los escena-
rios digitales y reducir la latencia o la
demora en la respuesta tecnológica,
los beneficios de la innovación se
quedarán en manos del Norte Global,
impidiendo que el progreso se distri-
buya de manera equitativa en todo el
mundo.
Para la Conferencia de las Nacio-
nes Unidas sobre Comercio y Desa-
nivel global son responsables del 40%
del gasto global en investigación y
desarrollo corporativo. Lo anterior
deja al descubierto cómo las econo-
mías avanzadas o del primer mundo
consolidan marcos regulatorios en
esta materia, mientras que el Sur Glo-
bal no cuenta con lineamientos es-
pecíficos para el uso y disfrute de las
tecnologías emergentes, como la In-
teligencia Artificial, lo que, según Al-
-
to de las estructuras neoliberales en
el entorno global. Esto afecta a más
-
bates globales y con ello se refuerza
la urgencia de implementar infraes-
tructuras tecnológicas que minimicen
los riesgos del monopolio tecnológico
y garanticen la participación equitati-
va de las naciones del Sur en la nueva
economía digital.
La producción de conocimien-
to científico deja al descubierto una
polarización geoestratégica. China y
Estados Unidos lideran la generación
de patentes y publicaciones acadé-
micas, dando lugar a un desequilibrio
que afecta la divulgación del saber,
proyectando a su vez impactos en el
mercado laboral, donde se estima que
un 40% de los empleos a nivel mun-
dial podrían verse impactados por la
automatización.
En síntesis, lo que se ha vivido en
estos últimos cinco años no es solo
un avance tecnológico, sino un cam-
bio de era definido por la Inteligencia
Artificial Generativa, que se ha insta-
lado como el soporte de todas las ac-
tividades humanas y el procesamien-
to de datos, ocurre en tiempo real y
de forma descentralizada.
la DIvulgacIón cIentífIca
En la era digital, superar las con-
cepciones teóricas que reducen la
divulgación científica a la mera tec-
nificación del lenguaje en el que se
comunica la ciencia, es una tarea in-
eludible, pues en el contexto presen-
te, la divulgación se redefine como
un proceso comunicativo, dialógico,
multidireccional, mediado por las tec-
nologías, cuyo propósito radica en in-
formar y, a la vez, en educar y generar
participación ciudadana vinculada a
Esta nueva definición de la divul-
gación científica desplaza la idea ori-
ginaria de traductor hacia el lenguaje
de la ciencia y se orienta más hacia
los encuentros entre diversos públicos
con el conocimiento científico, sirvién-
dose de distintas plataformas digitales
para facilitar su interacción, persona-
lización y retroalimentación en tiempo
real. Desde esta visión, la Inteligencia
Artificial se presenta como una herra-
mienta que no desplaza la actividad
humana en la divulgación científica,
sino que potencia sus capacidades
para así poder llegar a audiencias más
diversas, manteniendo claramente los
límites éticos de su intervención.
En los últimos cinco años, la divul-
gación científica ha experimentado
una profunda transformación gra-
cias al surgimiento de las tecnologías
emergentes, las cuales no solo han
acelerado el análisis y producción
de conocimientos, sino que también
plantean la posibilidad de democrati-
zación del mismo, enriqueciendo los
medios y estrategias para mejorar la
comunicación y la interacción con el
público no especializado.
Atendiendo a la presencia de un
contexto hiper cargado de informa-
Gustavo González, Luis Verdecía y Alberto Orozco
Divulgación científica a través de las tecnologías digitales:...
ENCUENTS
363
INVESTIGACIÓN
ción, la Inteligencia Artificial funcio-
na como una mediadora que facilita
la síntesis, personalización y difusión
del saber. Ello sin dejar de lado los
riesgos epistemológicos y éticos que
esto supone y lo cual requiere de
una reflexión crítica interdisciplinaria
Ahora bien, existen numerosas
herramientas de Inteligencia Artificial
Generativa, las cuales permiten auto-
matizar tareas de divulgación. Elicit,
ResearchRabbit, Scite.ai o Scopus
AI, son algunas que asisten en la re-
visión bibliográfica, analizan las citas
contextualizadas, además de buscar
patrones en la lectura seleccionada,
lo que reduce el tiempo de espera,
proveyendo síntesis de la informa-
ción. En consecuencia, estas herra-
mientas optimizan el trabajo de inves-
tigadores, facilitando la creación de
resúmenes de materiales, infografías,
materiales multimedia, entre otros
En el ámbito de la redacción asis-
tida, herramientas de inteligencia
artificial generativa como ChatGPT
-
mini (Google), junto con aplicaciones
especializadas como Paperpal y No-
tebookLM, facilitan la generación de
textos claros y coherentes, la traduc-
ción de contenidos científicos y la op-
timización de palabras clave para au-
mentar la visibilidad en redes sociales
y plataformas digitales. Estas tecno-
logías contribuyen a agilizar proce-
sos tradicionalmente demandantes,
permitiendo a los investigadores y di-
vulgadores enfocar sus esfuerzos en
aspectos más creativos y analíticos
de la comunicación del conocimiento
De igual forma, la Inteligencia Ar-
tificial facilita la elaboración de ma-
teriales audiovisuales, transcripcio-
nes, subtitulación, síntesis de voz, lo
que permite convertir conferencias o
artículos académicos complejos en
formatos más humanizados, como
podcasts o vídeos cortos, saliendo de
la convencionalidad de la academia
tradicional. En América Latina, estas
aplicaciones se perciben, en términos
generales, como aliadas, pero a la vez
como parte de la barrera idiomática y
de acceso a la información (Lopezo-
En tal sentido, la Inteligencia Arti-
ficial hace de la divulgación científica
un hecho comunicativo más huma-
no, personalizado y responsable. Los
adaptan contenidos al perfil investi-
gativo, al nivel educativo, a los inte-
reses, idiomas, entre otros aspectos,
generando un mayor engagement en
plataformas como YouTube, TikTok o
-
nocimiento, identificación de tenden-
cias emergentes y la sugerencia de
conexiones interdisciplinarias, enri-
queciendo el relato científico sin sus-
tituir el juicio crítico del comunicador
o investigador (Canavire & Balceda,
El uso de la Inteligencia Artificial
en la ciencia es una realidad que está
transformando la capacidad de enten-
der el mundo tal y como se presenta.
En disciplinas como la astronomía o la
meteorología, los modelos actuales
no solo procesan datos inabarcables,
sino que estas herramientas ayudan
a convertir las observaciones en pre-
dicciones válidas y certificadas. Esta
evolución representa la capacidad
para traducir hallazgos complejos en
mensajes claros y cercanos sobre
temas vitales y de interés prioritario
Desde la comunicación social, la
Inteligencia Artificial se ha convertido
en una herramienta de precisión, lo
cual permite escuchar a la audiencia
en tiempo real, entender qué mensa-
jes resuenan y ajustar las estrategias
de divulgación para que el conoci-
miento no se quede relegado, sino
que realmente impacte. Sin embargo,
no se puede olvidar que estas herra-
mientas pueden generar información
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INVESTIGACIÓN
Revista de Ciencias Humanas,Teoría Social y Pensamiento Crítico
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inexacta o “alucinaciones”. Por ello, el
papel del investigador es más crítico
que nunca, pues tiene que construir
marcos de transparencia que eviten
sesgos y garanticen que la integri-
dad de la ciencia permanezca in-
tacta, asegurando que la tecnología
sea siempre una aliada de la ciencia
A pesar de sus promesas, la lle-
gada de la Inteligencia Artificial a la
ciencia en América Latina, abre de-
bates profundos sobre el significado
de la tecnología; se trata de enfrentar
la brecha digital y del riesgo de que
los contenidos automáticos gene-
ren desinformación o, peor aún, que
terminen por homogeneizar nuestras
historias científicas, borrando la ri-
queza de las narrativas propias. Por
eso, la alfabetización en Inteligencia
Artificial debe ir más allá de apren-
der a usar una herramienta; debe ser
un ejercicio ético y crítico para todo
investigador (Canavire & Balceda,
En la actualidad, ya no basta con
dominar los algoritmos; se requiere
unir esa destreza técnica con una re-
flexión ética profunda sobre la equi-
dad y la responsabilidad. Solo a tra-
vés de esta unión se garantiza que
el conocimiento sea accesible para
todos y, sobre todo, que siga siendo
profundamente humano (Lopezosa,
-
nos éticos, el uso de la Inteligencia
Artificial en la divulgación científica
no puede basarse exclusivamente en
la buena voluntad de los individuos,
sino que ha de responder a una serie
de lineamientos éticos y normativos
que apuesten por el beneficio huma-
no.
-
man que las sociedades científicas
y académicas coinciden en que los
chatbots y los Modelos de Lenguaje
-
siderados autores en publicaciones
científicas, puesto que no pueden
asumir responsabilidad legal ni ética
por el contenido generado. Aunado
a esto, no puede pasarse por alto los
sesgos políticos e ideológicos pre-
sentes en estas herramientas y que
han sido incorporados en sus algorit-
mos de entrenamiento, lo cual puede
afectar los contenidos producidos.
En América Latina, la Comisión
Económica para América Latina y el
región se enfrenta a la baja capaci-
dad de crecimiento, alta desigualdad
y debilidad institucional, lo cual pue-
de ser exacerbado o mitigado por la
transformación digital. Ello obedece
al horizonte que adopten las políticas
públicas en la región.
Por esta razón, la formación en
Inteligencia Artificial dentro de las
universidades no puede limitarse al
dominio técnico, sino que debe incluir
una formación integral y una mirada
valorativa sobre el rumbo de estas
tecnologías a nivel global. Un referen-
te ineludible es el Marco Normativo
de la Unión Europea, pionero en cla-
sificarlas según el riesgo que repre-
sentan para los derechos humanos
Entender este marco es vital,
puesto que la mayoría de herramien-
tas de Inteligencia Artificial que se
utilizan a diario se ubican en la cate-
goría de riesgo limitado, lo que de-
manda el cumplimiento de estánda-
res claros de transparencia. Integrar
estos conocimientos en la universi-
dad latinoamericana no es solo una
cuestión de cumplimiento legal; es el
camino para asegurar que la innova-
ción sea honesta, transparente y res-
petuosa con la sociedad. En síntesis,
las herramientas de IA presentan una
oportunidad para renovar la divulga-
ción científica, haciéndola más ágil e
inclusiva. No obstante, para que esto
sea tangible, se requiere de institu-
ciones universitarias que promuevan
un uso responsable de las tecnologías
y mantengan el carácter humano en la
investigación.
Gustavo González, Luis Verdecía y Alberto Orozco
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ENCUENTS
365
INVESTIGACIÓN
transformacIón De la
cultura InvestIgatIva
Como se ha afirmado a lo largo de
la investigación, la Inteligencia Artifi-
cial ha transformado las estructuras
de la ciencia y de la cultura investi-
gativa, la cual es entendida, desde los
espacios universitarios y académicos,
como el conjunto de valores, prácti-
cas, normas y hábitos que se compar-
ten y que dan forma a la universidad,
a la vez que validan el saber que di-
funden. Ahora bien, la transformación
emprendida no queda limitada a la
optimización de procesos tecnológi-
cos, sino que representa un cambio
en los paradigmas y en la dualidad
investigador humano-herramientas
Con ello, se comprende que la In-
teligencia Artificial ha modificado de
forma drástica las prácticas investi-
gativas, pues las herramientas gene-
rativas realizan análisis pormenoriza-
dos y automatizados de bibliografía
exhaustiva en segundos. Con ello, se
pueden generar hipótesis asistidas
por patrones que se detectan en los
datos recabados, procesar informa-
ción compleja y agilizar los procesos
de redacción y alcance de resultados.
Esto ha reducido considerable-
mente el tiempo dedicado a estas ta-
reas, permitiendo que el investigador
se centre en las tareas netamente hu-
manas, como lo es el análisis reflexi-
vo, crítico, interpretativo y creativo.
En consecuencia, la cultura investi-
gativa se encuentra en una etapa de
constante evolución hacia una Inteli-
gencia Artificial Aumentada o General
afecta la identidad del investigador y
los procesos de formación de la ge-
neración de relevo.
A tal efecto, el investigador deja
de ser percibido como un sujeto au-
tónomo que domina de forma manual
distintos métodos y técnicas investi-
gativas, para convertirse en un plani-
ficador de sistemas inteligentes que,
con un juicio crítico-reflexivo, verifica,
de forma ética y contextualizada, los
outputs generados por la Inteligencia
Artificial. Desde la función formativa,
las universidades se están orientando
hacia la alfabetización digital y a la
incorporación explícita de una cultura
digital que demanda un componente
crítico y ético. De esta manera, se-
metodológicos, centrados en la me-
morización y reproducción fidedigna
de los métodos, hacia una cultura
más enfocada en la formación digital
y en el diálogo reflexivo permanente
sobre la misma.
No obstante, la irrupción de la In-
teligencia Artificial deja una serie de
problemas éticos por revisar en la di-
vulgación científica, como la autoría,
la originalidad, la integridad, entre
otros. Asimismo, las alucinaciones,
los sesgos algorítmicos, la dependen-
cia de las tecnologías, constituyen
elementos medulares que no pueden
dejarse de lado a la hora de evaluar
estas herramientas.
Por otra parte, no puede perderse
de vista la capacidad de adquisición
tecnológica entre las universidades
de élite del Norte Global y aquellas
con menor acceso a infraestructura
tecnológica, lo que podría acentuar
las desigualdades estructurales en la
producción y acceso al conocimiento,
particularmente en la región latinoa-
mericana (Muñoz et al., 2025; Cana-
Desde una mirada reflexiva, la In-
teligencia Artificial está acelerando
los procesos investigativos y acen-
tuando la relevancia de la responsa-
bilidad del investigador, la transpa-
rencia de los métodos y la forma en la
que se construye el saber. El reto de
las universidades consiste en prote-
ger la voz humanística y reflexiva que
define al ser humano, a la vez que se
integran estas herramientas de tra-
bajo con la madurez y responsabili-
dad requerida. Esto no se logra por
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INVESTIGACIÓN
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azar, pues según la Organización de
las Naciones Unidas para la Educa-
ción, la Ciencia y la Cultura (UNESCO,
docentes formados y, sobre todo, una
cultura donde la ética y la equidad no
sean negociables.
conclusIón
A lo largo de esta investigación,
se ha sostenido que la transforma-
ción de la cultura investigativa exi-
ge de una reconfiguración profunda
y éticamente responsable sobre las
formas en las que se produce, vali-
da y divulga el conocimiento. En este
escenario, la Inteligencia Artificial
Generativa, consolidada en el último
quinquenio, ha demostrado ser más
que la integración de distintos dispo-
sitivos tecnológicos, sino parte esen-
cial de la Cuarta Revolución Industrial
y un agente autónomo que, según su
uso, puede mejorar la calidad de vida
humana.
Bajo las narrativas hegemónicas
globales, el pensamiento crítico lati-
noamericano subraya la urgencia de
transformación y soberanía desde el
Sur, atendiendo que la divulgación del
saber es un campo en disputa, donde
entran en juego los modelos de desarro-
llo, los proyectos sociales y las formas
en las que se define el conocimiento.
En la era digital, la divulgación
científica ha experimentado cambios
sustanciales, principalmente, aque-
llos surgidos desde las herramientas
basadas en Modelos de Lenguaje
Extensos, que dependen del apren-
dizaje profundo y de su capacidad
comunicativa, lo que permite traducir
hallazgos complejos en mensajes ac-
cesibles sin perder el rigor académico.
Sin embargo, esa posible democrati-
zación en el acceso al conocimiento
también encierra riesgos concretos
como las alucinaciones, los sesgos
ideológicos, la desinformación, entre
otros aspectos.
Por ende, de no aplicarse políti-
cas públicas capaces de fortalecer
las infraestructuras digitales, no se
podrán reducir las brechas de acceso
al saber y a sus beneficios tecnoló-
gicos. En el ámbito concreto de las
universidades en la región, la trans-
formación de la cultura investigativa
presenta elementos dicotómicos. Por
un lado, la Inteligencia Artificial libe-
ra a los investigadores de lo rutinario.
Por otro lado, esa misma sensación
de liberación encierra el riesgo de la
dependencia tecnológica y el despla-
zamiento de la mentoría humana.
En tal sentido, se apuesta por una
soberanía digital, reelaborada desde
las premisas del pensamiento crítico
latinoamericano, como un horizonte
ético y normativo a seguir. No se tra-
ta de infundir ilusiones tecnológicas,
sino de tomar decisiones informadas
en función de los fines de la naturale-
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