Inteligencia artificial para diseñar proyectos de investigación
Palabras clave:
inteligencia artificial; proyectos de investigación; metodología de la investigación; diseño de investigación; herramientas inteligentesSinopsis
Este libro analiza el uso de la inteligencia artificial como herramienta de apoyo para diseñar proyectos de investigación de manera más estructurada, crítica y metodológicamente coherente. La obra examina cómo estas tecnologías pueden intervenir desde la identificación y delimitación de problemas científicos hasta la formulación de preguntas, la comparación de alternativas metodológicas, el diseño de instrumentos y la evaluación de riesgos asociados con el proceso investigativo.
A lo largo de cinco capítulos se estudian aplicaciones concretas de la inteligencia artificial para buscar y organizar antecedentes, detectar vacíos de conocimiento, analizar tendencias, generar y refinar preguntas científicas, simular decisiones sobre enfoque, diseño, población, muestra, técnicas de recolección y análisis de datos, así como revisar cuestionarios, escalas, entrevistas y protocolos de observación. También se abordan problemas relacionados con sesgos, errores, viabilidad, trazabilidad y confiabilidad de las decisiones asistidas.
La obra sostiene que la inteligencia artificial puede ampliar la capacidad de exploración, comparación y revisión del investigador, pero no sustituye el juicio científico, la validación metodológica ni la comprobación de las fuentes. Su uso exige supervisión humana, criterios explícitos y una evaluación constante de la calidad de la información empleada.
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Referencias
Andrade, D., Toapanta, M., Baño, M., y Gómez, E. (2024). Un enfoque de la inteligencia artificial para la protección de datos personales sustentando en la base legal. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 5(4), 3808-3820. https://doi.org/10.56712/latam.v5i4.2530
Arias, F., y Artigas, W. (2022). Cómo plantear problemas científicos relevantes identificando brechas de investigación. Mujer Andina, 1(1), 76-82. https://doi.org/10.36881/ma.v1i1.644
Attali, Y., Runge, A., LaFlair, G., Yancey, K., Goodwin, S., Park, Y., y Davier, A. v. (2022). The interactive reading task: Transformer-based automatic item generation. Frontiers in Artificial Intelligence, 5. https://doi.org/10.3389/frai.2022.903077
Ávila, E. (2024). Visualización de datos abiertos de investigación mediante grafos de conocimiento: metodología y aplicación de DDI-RDF y DataCite Ontology. Scire: Representación Y organización Del Conocimiento, 30(2), 59-71. https://doi.org/10.54886/scire.v30i2.4963
Barradas, J. (2023). Inteligencia artificial como elemento transformador de la investigación científica. Entrelíneas, 2(1), 113-122. https://doi.org/10.56368/Entrelineas213
Bautista, N. (2022). Proceso de la investigación cualitativa: epistemología, metodología y aplicaciones. Editorial El Manual Moderno. https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=yr2CEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PT4&dq=epistemologia+de+La+investigaci%C3%B3n+b%C3%A1sica&ots=1zM-pYLUJs&sig=VH5QaLnoknbVQ1dYtOpvdDPHxy8#v=onepage&q=epistemologia%20de%20La%20investigaci%C3%B3n%20b%C3%A1sica&f=false
Bienefeld, N., Boss, J., Lüthy, R., Brodbeck, D., Azzati, J., Blaser, M., . . . Keller, E. (2023). Solving the explainable AI conundrum by bridging clinicians’ needs and developers’ goals. npj Digital Medicine, 6. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00837-4
Bunge, M. (2017). El planteamiento científico. Revista cubana de salud pública, 43(3), 1-29. http://scielo.sld.cu/pdf/rcsp/v43n3/spu16317.pdf
Cabanillas-García, J., Sánchez-Gómez, M., y Brío-Alonso, I. d. (2025). Voices of researchers: Ethics and artificial intelligence in qualitative inquiry. Information, 16(11), 1-22. https://doi.org/10.3390/info16110938
Callirgos, L. A., Gamarra, P. C., y Cisneros, J. D. (2022). La investigación científica. Una aventura epistémica, creativa e intelectual. Religacion Press.
Castelo, E. M. (2025). Problemas de la investigación tecnológica y su aplicación en la generación de innovación. Journal of Economic and Social Science Research, 5(1), 146-160. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v5/n1/166
Castillo, W. (2023). The importance of human supervision in the use of ChatGPT as a support tool in scientific writing. Metaverse Basic and Applied Research, 2. https://doi.org/10.56294/mr202329
Cedeño, J., Maitta, I., Vélez, M., y Palomeque, J. (2024). Investigación universitaria con inteligencia artificial. Revista Venezolana De Gerencia, 29(106), 817-830. https://doi.org/10.52080/rvgluz.29.106.23
Christou, P. (2024). Thematic analysis through artificial intelligence (AI). The Qualitative Report, 29(2), 560-576. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2024.7046
Ciobanu, O., Aicher, A., Kernbach, J., Regli, L., Serra, C., y Staartjes, V. (2024). A critical moment in machine learning in medicine: on reproducible and interpretable learning. Acta Neurochirurgica, 166. https://doi.org/10.1007/s00701-024-05892-8
Contreras, L., Puma, I., Morales, J., Gil, C., y Chalco, N. (2024). Ética en el uso de la inteligencia artificial en la investigación científica: desafíos y consideraciones. Aula virtual, 5(12), 1-22. https://doi.org/10.5281/zenodo.14653199
Díaz, L. (2024). El uso de la inteligencia artificial en la investigación científica. Revista Historia De La Educación Latinoamericana, 26(43), 253-272. https://doi.org/10.19053/uptc.01227238.18014
Falcón, A. L., y Serpa, G. R. (2021). Acerca de los métodos teóricos y empíricos de investigación: significación para la investigación educativa. Revista Conrado, 17(S3), 22-31. https://conrado.ucf.edu.cu/index.php/Conrado/article/view/2133
Flemotomos, N., Martinez, V., Chen, Z., Singla, K., Ardulov, V., Peri, R., . . . Narayanan, S. (2022). Automated evaluation of psychotherapy skills using speech and language technologies. Behavior Research Methods, 54, 690-711. https://doi.org/10.3758/s13428-021-01623-4
Fushimi, K., Nakai, Y., Nishi, A., Suzuki, R., Ikegami, M., Nimura, R., . . . Hasunuma, T. (2025). Development of the autonomous lab system to support biotechnology research. Scientific Reports, 15, 1-13. https://doi.org/10.1038/s41598-025-89069-y
Gallent, C., Zapata, A., y Ortego, J. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 29(2), 1-21. https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134
Gao, C., Howard, F., Markov, N., Dyer, E., Ramesh, S., Luo, Y., y Pearson, A. (2023). Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to real abstracts with detectors and blinded human reviewers. NPJ digital medicine, 6. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00819-6
Garzón, M., Campo, G. D., y Loor, B. (2025). Análisis sistemático sobre la eficiencia comunicativa entre humanos y sistemas de inteligencia artificial mediante procesamiento del lenguaje natural. Universitas-XX. Revista de ciencias sociales y humanas(42). https://doi.org/10.17163/uni.n42.2025.07
Gilbert, S., Kather, J., y Hogan, A. (2024). Augmented non-hallucinating large language models as medical information curators. npj Digital Medicine, 7(100). https://doi.org/10.1038/s41746-024-01081-0
Götz, F., Maertens, R., Loomba, S., y Linden, S. v. (2024). Let the algorithm speak: How to use neural networks for automatic item generation in psychological scale development. Psychological Methods, 29(3), 494-518. https://doi.org/10.1037/met0000540
Goyanes, M., Lopezosa, C., y Jordá, B. (2025). Thematic analysis of interview data with ChatGPT: Designing and testing a reliable research protocol for qualitative research. Quality & Quantity, 29, 5491-5510. https://doi.org/10.1007/s11135-025-02199-3
Hartung, T. (2025). AI, agentic models and lab automation for scientific discovery. The beginning of scAInce. Frontiers in Artificial Intelligence, 8. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1649155
Hernandez, I., y Nie, W. (2023). The AI-IP: Minimizing the guesswork of personality scale item development through artificial intelligence. Personnel Psychology, 76(4), 1011-1035. https://doi.org/10.1111/peps.12543
Hommel, B., Wollang, F.-J., Kotova, V., Zacher, H., y Schmukle, S. (2022). Transformer-based deep neural language modeling for construct-specific automatic item generation. Psychometrika, 87, 749-772. https://doi.org/10.1007/s11336-021-09823-9
Hua, C., Cao, X., Liao, B., y Li, S. (2023). Advances on intelligent algorithms for scientific computing: An overview. Frontiers in Neurorobotics, 17. https://doi.org/10.3389/fnbot.2023.1190977
Jalali, M., y Akhavan, A. (2024). Integrating AI language models in qualitative research: Replicating interview data analysis with ChatGPT. System Dynamics Review, 40(3), 1-9. https://doi.org/10.1002/sdr.1772
Joyce, D., Kormilitzin, A., Smith, K., y Cipriani, A. (2023). Explainable artificial intelligence for mental health through transparency and interpretability for understandability. npj Digital Medicine, 6. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00751-9
Kapoor, S., y Narayanan, A. (2023). Leakage and the reproducibility crisis in machine-learning-based science. Patterns, 4(9). https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100804
Keadle, S., Eglowski, S., Ylarregui, K., Strath, S., Martinez, J., Dekhtyar, A., y Kagan, V. (2024). Using computer vision to annotate video-recorded direct observation: Methods and validation. Sensors, 24(7), 1-15. https://doi.org/10.3390/s24072359
Kontiainen, L., Koulu, R., y Sankari, S. (2022). Research agenda for algorithmic fairness studies: Access to justice lessons for interdisciplinary research. Frontiers in Artificial Intelligence, 5. https://doi.org/10.3389/frai.2022.882134
Krenn, M., Pollice, R., Guo, S., Aldeghi, M., Cervera, A., Friederich, P., . . . Aspuru, A. (2022). On scientific understanding with artificial intelligence. Nature Reviews Physics, 4, 761-769. https://doi.org/10.1038/s42254-022-00518-3
Lee, V., Lubbe, S. v., Goh, L., y Valderas, J. (2024). Harnessing ChatGPT for thematic analysis: Are we ready? Journal of Medical Internet Research, 26. https://doi.org/10.2196/54974
Mata, K., Sancán, V., Káiser, I., y Kaiser, R. (2024). Una revisión sistemática del uso de la Inteligencia artificial en el desarrollo de investigaciones científicas. Reincisol, 3(6), 1642-1660. https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(6)1642-1660
Omiye, J., Lester, J., Spichak, S., Rotemberg, V., y Daneshjou, R. (2023). Large language models propagate race-based medicine. npj Digital Medicine, 6. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00939-z
Panfilova, A., Bolshev, V., Mozikov, M., Latynov, V., Vanin, A., Nestik, T., . . . Nikolenko, S. (2026). The AI interviewer: Multi-faceted evaluation of adaptive questioning by large language models. Scientific Reports, 16. https://doi.org/10.1038/s41598-026-46517-7
Paoli, S. D. (2024). Performing an inductive thematic analysis of semi-structured interviews with a large language model: An exploration and provocation on the limits of the approach. Social Science Computer Review, 42(4), 997-1019. https://doi.org/10.1177/08944393231220483
Penabad, L., Morera, M., y Penabad, M. (2024). Guía para uso y reporte de inteligencia artificial en revistas científico-académicas. Revista Electrónica Educare, 28(S), 1-41. https://doi.org/10.15359/ree.28-s.19830
Polo, L., y Casique, R. (2025). Propuesta metodológica para la recuperación de información documental: integración de grafos de conocimiento y redes neuronales. Investigación Bibliotecológica: Archivonomía, Bibliotecología e Información, 39(105), 141-163. https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2025.105.59051
Posso, R., Caicedo-Quiroz, R., Maqueira, G., Barzola, J., Barba, L., y Amancha, J. (2025). Methodological Proposal for the Design and Validation of Research Instruments Supported by Artificial Intelligence. Data and Metadata, 4. https://doi.org/10.56294/dm20251103
Salah, M., Abdelfattah, F., Halbusi, H. A., Jassem, S., Mohammed, M., Ismail, M., y Balghouni, A. A. (2025). Can generative AI craft scale items? A mixed-method study on AI's capability to adapt and create new scales with recommendations for best practices. Social Sciences & Humanities Open, 12. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2025.101698
Sánchez, M. (2024). Inteligencia artificial generativa y los retos en la protección de datos personales. Estudios en derecho a la información, 9(18), 179-205. https://doi.org/10.22201/iij.25940082e.2024.18.18852
Semmelrock, H., Ross, T., Kopeinik, S., Theiler, D., Haberl, A., Thalmann, S., y Kowald, D. (2025). Reproducibility in machine-learning-based research: Overview, barriers and drivers. AI Magazine, 46(2), 1-19. https://doi.org/10.1002/aaai.70002
Sigüenza, J., Andrade, C., y Chitacapa, J. (2024). Validación del cuestionario para docentes: Percepción sobre el uso de ChatGPT en la educación superior. Revista Andina de Educación, 8(1). https://doi.org/10.32719/26312816.2024.8.1.6
Tang, L., Sun, Z., Idnay, B., Nestor, J., Soroush, A., Elias, P., . . . Peng, Y. (2023). Evaluating large language models on medical evidence summarization. npj Digital Medicine, 6. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00896-7
Terry, J., Strait, G., Alsarraf, S., Weinmann, E., y Waychof, A. (2025). Artificial intelligence in scale development: Evaluating AI-generated survey items against gold standard measures. Current Psychology, 44, 16339–16350. https://doi.org/10.1007/s12144-025-08240-w
Tobias, A., y Wahab, A. (2025). Autonomous “self-driving” laboratories: A review of technology and policy implications. Royal Society Open Science, 12(7). https://doi.org/10.1098/rsos.250646
Vasquez, A., Chuquisengo, E., y Santos, P. (2025). Diseño y validación de un cuestionario para evaluar el impacto del asistente de voz de Chat GPT en estudiantes universitarios. Revista Espacios, 46(1), 138-147. https://doi.org/10.48082/espacios-a25v46n01p10
Williams, R., y Ingleby, E. (2025). The online survey in qualitative research: Can AI act as a probing tool? Frontiers in Research Metrics and Analytics, 10. https://doi.org/10.3389/frma.2025.1519008
Zárate, L. O. (2022). Explicabilidad (de la inteligencia artificial). EUNOMÍA. Revista en Cultura de la Legalidad(22), 328-344. https://doi.org/10.20318/eunomia.2022.6819
Zhang, H., Wu, C., Xie, J., Lyu, Y., Cai, J., y Carroll, J. (2025). Harnessing the power of AI in qualitative research: Exploring, using and redesigning ChatGPT. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 4, 1-20. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2025.100144
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Publicado
agosto 28, 2026
DERECHOS DE AUTOR 2026
David Israel Báez Herrera,
Galo Fernando Almeida Casanova,
Génesis Gissell Cabrera Salazar,
Julio Alfredo Castillo Guillin,
Ángel Patricio Herrera Carrión
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Detalles sobre esta monografía
ISBN-13 (15)
978-9907-9574-7-1
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Cómo citar
Báez Herrera, D. I., Almeida Casanova, G. F., Cabrera Salazar, G. G., Castillo Guillin, J. A., & Herrera Carrión, Ángel P. (2026). Inteligencia artificial para diseñar proyectos de investigación. CIDPROS EDITORIAL. https://doi.org/10.67166/saw3wf10
