Enfoque de esta guía
La introducción de la inteligencia artificial generativa (IA-G) a finales de 2022, ha supuesto un antes y un después en la búsqueda, gestión, acceso y utilización de información y conocimiento en el mundo académico. En 2023 se generalizó su uso y, hoy en día, ya no se concibe la IA-G como una curiosidad o tecnología emergente, sino que es una realidad que afecta profundamente a la enseñanza, aprendizaje e investigación.

La integración de la IA-G en la educación académica plantea desafíos importantes. En primer lugar, se presentan cuestiones como la integridad académica, la integración de la IA-G en la docencia, aprendizaje e investigación y la declaración de su uso. También hay necesidad de conocer las herramientas disponibles, saber evaluar y discernir la veracidad, fiabilidad y trazabilidad de la información suministrada, así como hacer un uso correcto y adecuado de las posibilidades de la IA-G. Por último, es necesario poner sobre la mesa una serie de cuestiones, como la soberanía cognitiva y el uso ético y responsable de la IA-G.

La biblioteca, desde su posición de centro de apoyo a la docencia y la investigación, como eje sobre el que se articula la alfabetización informacional y como garante de la calidad de la información que se consume, tiene el compromiso de apoyar a la comunidad universitaria en el uso ético, razonable y responsable de la información procedente de herramientas de IA-G.

La necesidad de esta guía temática surge de la premisa de que la eficiencia en el uso de la IA-G no reside en la potencia de las herramientas, sino en la competencia crítica que esgrima el usuario para aprovechar al máximo las potencialidades de estas herramientas y, al mismo tiempo, ser conscientes de los riesgos que implican, para poder evitarlos o minimizarlos.

Consideramos que la alfabetización informacional en IA-G debe abarcar tres dimensiones:
  1. Dimensión técnica. Conocimiento de las herramientas disponibles, de sus posibilidades y de su manejo.
  2. Dimensión crítica. Capacidad de evaluar, contrastar, validar y someter a juicio crítico los resultados obtenidos.
  3. Dimensión ética. Compromiso con la trazabilidad de la información, la mención de las fuentes, las buenas prácticas en información, el respeto por el medio ambiente, los valores de nuestra sociedad y la propiedad intelectual de la información.
Esta guía se ha intentado estructurar sobre estas tres dimensiones, cuyo conocimiento conjunto e indivisible creemos que está en la base del uso ético, responsable y eficiente de la IA-G.

La IA-G tiene múltiples facetas e implicaciones en el mundo académico. El espíritu de esta guía es examinar la IA-G como parte del ciclo de obtención de información, pero, no obstante, las dimensiones técnicas, crítics o éticas, son comunes para todas las facetas de la IA-G. Aunque esta guía se centre en los aspectos de la IA-G que tienen que ver con la información, sus conclusiones también pueden ser aplicables o aprovechables en otros usos de estas herramientas.
Introducción a la IA
Inteligencia artificial (IA) es la rama de la informática que se dedica a desarrollar herramientas y sistemas que realizan tareas que, si las hiciera un ser humano, diríamos que son fruto de su inteligencia. 

Esta es la definición más consensuada, e incluye tareas como razonamiento, aprendizaje, toma de decisiónes y generación de contenido nuevo.

Se lleva trabajando en inteligencia artificial desde los años 50 del siglo XX, partiendo de una IA simbólica, basada en lógica formal y sistema de reglas y decisiones.  Desde, aproximadamente, 1980 a 2010, avances como el Machine Learning (autoaprendizaje de los propio sistemas) y el Deep Learning (redes neuronales profundas) permitieron que estos sistemas realizaran tareas que, anteriormente, estaban reservadas para los humanos. Desde el 2018, con el surgimiento de la arquitectura Transformers, nace la IA generativa (IA-G) que no solo realiza tareas rutinarias y clasifica información; también crea contenido (textos, imágenes, vídeo, código...) y puede mantener un diálogo con seres humanos en lenguaje natural.
La inteligencia artificial generativa (IA-G)
IA-G es una parte de la inteligencia artificial que se especializa en crear nuevo contenido, ya sean textos, imágenes, códigos, audios, etc. El contenido se genera a partir de patrones aprendidos en vastos conjuntos de datos, que son procesados y sintetizados para ofrecer nuevo contenido basado en las preguntas, orientaciones o prompts que se le han suministrado.

La IA-G elabora ese contenido a partir de sus componentes internos, que son: un modelo de lenguaje (LLM) sustentado en los datos y el entrenamiento que se han introducido. Estos recursos se complementan con búsqueda en fuentes externas, con el Retrieval Augmented Generation (RAG), que permite al LLM aumentar y recibir nueva información conectándose a través de Internet a otros recursos de información.

Se recibibirá como salida un contenido que puede ser fijo y muy estructurado o semiestructurado, que permita nuevas interacciones para modificarlo. También puede haber herramientas que permitan una salida variable dependiendo de la petición que se haya hecho.
 
Conceptos básicos
Aprendizaje automático (Machine Learning)

El aprendizaje automático (Machine Learning) es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar su desempeño sin ser programadas explícitamente. En lugar de seguir reglas fijas, detectan patrones y hacen predicciones a partir de la información que reciben.

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Aprendizaje profundo (Deep Learning)

El aprendizaje profundo (Deep Learning) es un tipo de inteligencia artificial basado en redes neuronales artificiales con múltiples capas. Su objetivo es que las máquinas aprendan de forma autónoma a partir de grandes volúmenes de datos, reconociendo patrones complejos sin necesidad de instrucciones explícitas.

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Inteligencia artificial - IA (Artificial Intelligence - AI)

La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de las computadoras y máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, tomar decisiones y resolver problemas.
En lugar de seguir solo instrucciones predefinidas, la IA aprende de los datos y se adapta para mejorar su rendimiento.

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Inteligencia artificial generativa - IA-G (Generative AI - GAI)

La Inteligencia Artificial Generativa (Generative AI) es un tipo de IA que crea contenido nuevo a partir de los datos con los que ha sido entrenada. Puede generar textos, imágenes, música, videos e incluso código, imitando estilos y estructuras aprendidas.

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LLM - Modelo grande de lenguaje (Large Language Model)

Un LLM es un tipo de inteligencia artificial diseñada para procesar y generar lenguaje natural, es decir, el lenguaje que usamos para comunicarnos. Estos modelos son extremadamente grandes porque han sido entrenados con cantidades masivas de datos textuales, como libros, artículos, sitios web, y otros recursos escritos. Al analizar este texto, los LLM aprenden patrones del lenguaje, permitiéndoles predecir qué palabras o frases vendrían después en una conversación o texto.

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RAG - Generación aumentada por recuperación (Retrieval Augmented Generation)

La generación aumentada por recuperación (RAG) es una técnica que permite a los grandes modelos de lenguaje (LLM) generar contenido recuperando e incorporando nueva información, que complementan la información de los datos de entrenamiento preexistentes del LLM

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Transformers

Un transformador es un tipo de modelo de red neuronal diseñado para procesar secuencias de datos, como texto o audio. Fue introducido en 2017 por investigadores de Google en el artículo "Attention Is All You Need" y ha revolucionado el campo del procesamiento de lenguaje natural (PLN) y otras áreas de la inteligencia artificial .

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Para saber mas
  • Glosario IA de Autoritas Consulting Recurso no restringido
    Glosario de términos relacionados con la IA. En castellano. Actualizado constantemente. Para cada término se ofrece definición, funcionamiento, aplicaciones y ejemplos.
  • Glossary of Artificial Intelligence Recurso no restringido
    Glosario de inteligencia artificial de la Wikipedia en inglés. Se actualiza constantemente y remite a los enlaces de la Wikipedia donde se trata con profundidad el concepto.
IA-G y la información académica
La IA-G puede ser una herramienta muy útil para estudiantado y personal investigador, sirviendo de ayuda en la búsqueda, manejo y utilización de la información académica. No obstante, la IA-G no puede sustituir al humano ni hacer su trabajo. La clave consiste en conocer las posibilidades y límites de la IA-G, no perder el espíritu crítico y usar la IA-G como asistencia, no para que haga nuestro trabajo.

Hay muchas tareas relacionadas con la investigación en las que puede ayudar la IA:
  • Planificación: aportar ideas, ayudar a organizar el trabajo o sugerir temas de investigación.
  • Búsqueda de información: ayudar a estructurar las búsquedas bibliográficas, sugerir palabras clave o estrategias de búsqueda o señalar posibles fuentes.
  • Cribado y selección: definir criterios inclusión/exclusión, cribado automático y apoyo en decisiones de selección.
  • Análisis y síntesis: extraer y analizar datos, código y fuentes, y realizar síntesis de literatura.
  • Redacción y traducción: ayudar en la redacción, traducción y presentación de los resultados de investigación.
No hay que perder nunca de vista que la IA-G es una herramienta para ayudar a la persona investigadora, pero nunca puede hacer su trabajo ni debe operar sin control o supervisión humana en cada una de las fases del proceso.
Prompts
¿Qué son los prompts?

En la IA-G hay un principio básico y es que la calidad de la respuesta está condicionada, entre otras cosas, por la calidad de la instrucción que suministremos. No podemos esperar una buena respuesta con una mala instrucción.

Las instrucciones que se suministran a la IA-G se conocen como prompts. No se trata de una simple búsqueda o la formulación de una pregunta: son instrucciones detalladas sobre lo que esperamos obtener de la IA-G. Cuanto más detalladas y precisas sean las instrucciones, más se acercará la respuesta a lo que buscamos.
 
Estructura del prompt (ICRAFT framework):
  • Input: lo que nosotros aportamos, además del prompt, un texto, una tabla, una imagen...
  • Contexto: información sobre para qué queremos esa información, a quién va dirigida, tono, estilo, etc.
  • Rol: se trataría de indicar a la IA su papel, qué debe hacer y qué no debe hacer.
  • Acción: indicar la tarea que debe realizar la IA, indicar los pasos de que consta, los procesos que la componen, etc.
  • Formato: indicar el formato de salida, el producto final que queremos.
  • Test: hay que verificar si la salida es lo que queremos y responde a lo que hemos pedido.
Iteración

Es muy probable que no tengamos éxito con el primer prompt que suministremos. Debemos ser capaces de corregir las desviaciones de la respuesta con nuevas instrucciones, más precisas o aclaratorias.
 
Inputs y ejemplos

Un aspecto que se suele descuidar en los prompts es el de suministar información a la IA-G para que su respuesta se ajuste a lo que buscamos. Para ello, es muy útil aportar información, documentación y todo lo que pueda servirle para afinar la respuesta. También es muy útil suministrar ejemplos de cómo queremos que haga las cosas o de cómo no queremos que las haga.
Aunque las herramientas de IA-G sean nuevas, las reglas de integridad y conducta responsable en la investigación siguen vigentes.
Aplícalas al uso de IA-G.
La regulación del uso responsable y ético de la inteligencia artificial generativa en el contexto de la investigación académica y científica resulta imprescindible para establecer un marco que permita identificar sus limitaciones y riesgos. La Universidad Pública de Navarra ha establecido, mediante Acuerdo del Consejo de Gobierno del 28 de abril de 2026,  las directrices y orientaciones en el uso responsable de herramientas de Inteligencia Artificial para toda la comunidad universitaria.
Principios rectores UPNA
  • Transparencia: el uso de herramientas de IA debe declararse y documentarse, especificando cuándo, cómo y para qué se han utilizado.
  • Ética: la IA es una herramienta de apoyo, no un sustituto del trabajo y aprendizaje personal. El trabajo intelectual propio debe quedar reflejado en cada tarea. Igualmente, es necesario respetar la propiedad intelectual y los derechos de autoría, así como evitar la generación de contenidos discriminatorios, ofensivos o perjudiciales. Dado que las herramientas de inteligencia artificial pueden reproducir o amplificar sesgos, es fundamental identificarlos y mitigarlos de forma activa.
  • Pensamiento crítico: todo contenido generado por IA debe revisarse, verificarse y contrastarse con fuentes fiables. Debemos conocer las limitaciones de cada herramienta en aspectos como la comprensión contextual, el razonamiento causal, la creatividad genuina y el juicio moral, y complementar siempre su uso con el criterio humano.
  • Responsabilidad: no debe introducirse información personal, confidencial o sensible en herramientas de IA públicas o externas. Es necesario cumplir con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y con las políticas de privacidad institucionales. Por otro lado, es nuestra responsabilidad tener presente el impacto ambiental asociado al uso de estas herramientas y promover un uso proporcionado y eficiente.
  • Equidad: la UPNA adoptará las medidas necesarias para evitar las desigualdades en el acceso y uso de herramientas de IA en la comunidad universitaria.
  • Seguridad:  deben utilizarse herramientas que cumplan con los estándares de seguridad apropiados. Hay que evitar compartir credenciales o contraseñas y prestar especial atención a la información sensible, datos de investigación no publicados o material sujeto a acuerdos de confidencialidad,

Consejo de Gobierno de la UPNA. (2026). Directrices sobre el uso de la inteligencia artificial en la Universidad Pública de Navarra (UPNA). https://shorturl.at/tS6R9

Alumnado
Personal docente
Personal investigador
Propiedad intelectual y derechos de autoría
Debemos observar algunas precauciones en el uso de herramientas IAG con respecto a los derechos de Propiedad intelectual.
 
Cuando subimos información

Nos aseguraremos que no infringimos derechos de autoría subiendo materiales de los que no tengamos el permiso para hacerlo a herramientas "públicas". Se corre el riesgo de que sea almacenada, utilizada para entrenamiento y de perder confidencialidad. Tampoco deberíamos pedirle a la herramienta que genere una obra derivada de otra si esta tiene copyright ni alterar el contenido de una obra (parafrasear) con el objetivo de ponerla a disposición de otras personas. Tampoco podemos proporcionar a estas herramientas datos personales, información confidencial o resultados que puedan comprometer futuras patentes.
 
Cuando recibimos la respuesta

Las respuestas generadas por IA-G no se consideran obra original y pueden infringir los derechos de propiedad intelectual de materiales ya publicados, por ejemplo cuando su respuesta es una variación o copia directa de un documento utilizado en su entrenamiento. Por ello, debemos verificar de dónde ha obtenido esa información y evitar copiar y pegar respuestas de IAG en nuestros trabajos.
Riesgos
Sostenibilidad e IA-G
El uso de herramientas de IA-G consume grandes cantidades de energía y agua. Su uso responsable incluye las medidas que, como personas individuales, permitan reducir nuestra huella de carbono.

Las interacciones más costosas para el medioambiente son la iteración innecesaria y la longitud de la respuesta. En nuestra mano está adoptar las mejores prácticas que minimicen el impacto producido por el uso de esta tecnología:
  1. Procurar obtener la respuesta más precisa en un solo prompt: incluiremos, si es necesario, el contexto, el rol, la acción, el formato y proporcionaremos ejemplos de cómo queremos que nos responda o  la fuentes en las que queremos que busque. El uso de delimitadores, como "_" o #_#, para separar la instrucción de los datos que incluimos reduce la ambigüedad. (Ver Prompt)
  2. Limitar la longitud de la respuesta: podemos dar instrucciones al respecto en nuestro prompt o configurar la herramienta para que evite los parafraseos, las sugerencias, las redundancias y las expresiones de cortesía. Controlar la extensión de la respuesta es la acción individual de mayor impacto positivo en la reducción del consumo.
  3. Incluir una claúsula de fiabilidad: así minimizaremos las alucinaciones y los errores, reduciendo la necesidad de iteraciones. Podemos hacerlo en el mismo prompt o en la configuración de la herramienta, simplemente haciéndole saber que si algo no consta en su material de entrenamiento o en el que le hayamos suministrado, no lo invente y confiese que no dispone de la información.
  4. Preindexar documentos: trabajar en modo proyecto nos permite subir materiales que podemos utilizar en varios hilos de conversación para hacer tareas diferentes con ellos. Esta acción reduce el consumo en la fase de inferencia y nos aseguramos que utilice únicamente las fuentes que nos interesan.
Es difícil calcular cuánto consumimos en relación a lo que lo haríamos sin utilizar herramientas IA-G. Aún así, lo deseable es implementar buenas prácticas en todo lo que emprendamos.
Para saber más
Codina, L., Freixa Font, P., Peña-Fernández, S., y Lopezosa, C. (2026). Criterios para el uso transparente, ético y responsable de la inteligencia artificial en publicaciones científicas (CRITERIA). https://doi.org/10.31009/coc.05.2026
Consejo de Gobierno de la UPNA. (2026). Directrices sobre el uso de la inteligencia artificial en la Universidad Pública de Navarra (UPNA). https://shorturl.at/tS6R9
European Comission. (2024). Living guidelines on the responsible use of generative AI in research (ERA Forum Stakeholders). https://bit.ly/eu_guidelines
¿Puede ser la IA autora de contenidos?
A veces se define la IA-G como aplicaciones informáticas que crean "contenido original". Esto no es exacto: no se debe confundir contenido nuevo con contenido original. El nuevo contenido que ofrece la IA-G no "resulta de la inventiva de su autor", que sería la definición de "original" que ofrece el diccionario de la RAE. Es decir, el contenido que ofrece la IA-G procede de fuentes primarias que han sido procesadas, analizadas y sintetizadas por la IA-G, no es una invención original.

La IA-G nunca puede ser considerada como autora del contenido generado:
  • No es una fuente primaria. La salida que produce es una combinación de diferentes fuentes primarias, sin que sepamos de dónde procede exactamente. Por lo tanto, no aparece en la bibliografía ni como cita ni como referencia.
  • El responsable del contenido de un trabajo es la persona autora y, en todo caso, las fuentes primarias que cite y referencie adecuadamente. En ningún caso se puede atribuir autoría y/o responsabilidad sobre un contenido a la IA-G aunque esta se haya utilizado en su redacción.
  • Si se ha hecho un uso legítimo de la IA, esta utilización debe declararse, si fuera el caso, en el apartado de metodología o en un apartado específico.
¿Cita o declaración?
La IA-G no se considera autora por lo que no puede ser citada como fuente de información. Por otro lado, aunque algunos estilos permiten citación de software, esto no es equiparable a la citación de IA. A diferencia del software, cuyos resultados son reproducibles y verificables, las herramientas de IA-G producen contenidos variables y no trazables, y, por lo tanto, su citación no asegura la reproducibilidad.
 
DECLARAMOS, NO CITAMOS

No se debe citar la IA como persona autora, pero sí declarar su uso siguiendo las razones esgrimidas en:
  • REIN, JAN OVE y LETICIA ANTUNES-NOGUEIRA. (2024, junio 20). The case for not citing chatbots as information sources. The Scholarly Kitchen.
    https://tinyurl.com/hhvn3b94
 
Pautas a seguir:

* En los trabajos académicos, seguir las Directrices sobre el uso de la inteligencia artificial en la Universidad Pública de Navara o, en su caso, las recomendaciones de la facultad o de la tutoría o dirección del trabajo.

* En trabajos para publicación, seguir las indicaciones de la revista o editorial.

* En cualquier caso, tener en cuenta estos principios básicos:

          - La IA-G (o la empresa), nunca puede ser citada como autoría o fuente primaria.
          - La persona autora es la única responsable de los contenidos, salvo que cite y referencie otra fuente primaria.
          - Se debe declarar el uso de herramientas de IA-G. Preferiblemente, en la sección de metodología.
Recomendaciones
Declaración de uso de la IA-G
¿Todos los usos de la IA-G están permitidos?

No, determinados usos de la IA-G se consideran malas prácticas. Por ejemplo, la generación de texto sin intervención de quien firma el trabajo, el parafraseo de texto o ideas ajenas para presentarlas como propias, la generacción de citas o referencias falsas, o la redacción íntegra de partes del trabajo. Aunque se declaren, siguen siendo malas prácticas y deben evitarse.
 
IMPORTANTE: Esto son sugerencias generales sobre el uso y declaración de los usos de la IA-G. Ante cualquier duda, se estará a lo que disponen las Directrices sobre el uso de la inteligencia artificial en la Universidad Pública de Navarra. Además, para trabajos académicos, se debe atender a lo que estipulen las normas de la facultad o las directrices de la tutoría; para publicaciones, se estará a la normativa de la revista o editorial.
 
¿Cuándo hay que declarar el uso de la IA-G?

No siempre hay que declarar el uso de la IA-G. Hay determinados usos de la IA-G que no es necesario declarar. Por ejemplo, la simple corrección de un texto redactado por nosotros, la transcripción de una fuente, el formateo de documentos, una consulta o una búsqueda básica. Son de declaración obligatoria todos aquellos usos que influyan en los resultados del trabajo o en sus procesos de manera fundamental, por ejemplo el análisis de datos o la síntesis de la evidencia realizada por la IA-G.
 
¿Dónde se declara el uso de la IA-G?

Generalmente la declaración de uso de IA-G se debe realizar en el apartado de metodología. No obstante, en el caso de TFG, TFM y tesis se debe consultar la normativa de la facultad y, en el caso de publicaciones, la normativa de la revista o editorial.
 
¿Cómo se declara el uso de la IA-G?

Si existe un modelo de declaración, ya sea en la facultad o suministrado por la revista o editorial, deberemos utilizarlo. En caso de que no tengas un modelo normalizado a tu disposición, puedes utilizar alguno de los que te proponemos aquí:

GaiDeT Declaration Generator
Artificial Intelligence Disclosure (AID) – Statement Builder
AITD Generator

o puedes usar nuestro propio Generador UPNA de declaraciones de uso de IA-G.
 
Abrir infografía: Taxonomía GAIDeT

 
SUCHIKOVA, YANA; NATALIA TSYBULIAK; JAIME A. TEIXEIRA DA SILVA y SERHII NAZAROVETS. (2025). GAIDeT (Generative AI Delegation Taxonomy): A taxonomy for humans to delegate tasks to generative artificial intelligence in scientific research and publishing. Accountability in Research.
DOI: 10.1080/08989621.2025.2544331
Conclusiones
Como resumen sobre el uso de la IA-G en las publicaciones académicas y su identificación y declaración, nos parece muy esclarecedora la posición del Committee on Publication Ethics (COPE):
 
"El uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT o los modelos grandes de lenguaje en publicaciones de investigación se está expandiendo rápidamente. COPE se une a organizaciones como WAME y JAMA Network, entre otras, para declarar que las herramientas de IA no pueden figurar como autoras de un artículo.

Las herramientas de IA no pueden cumplir con los requisitos de autoría, ya que no pueden asumir la responsabilidad del trabajo presentado. Al no ser entidades jurídicas, no pueden declarar la presencia o ausencia de conflictos de interés, ni gestionar los acuerdos de derechos de autoría y licencias.

Quien utilice herramientas de IA en la redacción de un manuscrito, producción de imágenes o elementos gráficos, o en la recopilación y análisis de datos, debe ser transparente y revelar en la sección de materiales y métodos (o similar) del artículo cómo se utilizó la herramienta de IA y qué herramienta se empleó. Las personas autoras son totalmente responsables del contenido de su manuscrito, incluidas las partes producidas por una herramienta de IA, y serían, por tanto, responsables de cualquier infracción de la ética de la publicación."

COMMITTEE ON PUBLICATION ETHICS. (2023, febrero 13). Authorship and AI tools. COPE. https://doi.org/10.24318/cCVRZBms
Esquema declaración de uso IA-G

Codina,L. (2026, enero 21). Sistemas de IA y tesis doctorales -3: Veritas y transparencia.https://www.lluiscodina.com/inteligencia-artificial-generativa-tesis-doctorales-3/
 

Declaración y uso de la IA-G
 
IMPORTANTE: Esto son sugerencias de tareas o fases cuya declaración de uso consideramos que puede ser innecesaria u obligatoria. Los usos no permitidos de IA-G seguirán siéndolo incluso aunque se declaren. Ante cualquier duda, se estará a lo que disponen las Directrices sobre el uso de la inteligencia artificial en la Universidad Pública de Navarra. Además, para trabajos académicos, se debe atender a lo que estipulen las normas de la facultad o las directrices de la tutoría; para publicaciones, se estará a la normativa de la revista o editorial..
 

Aquí pretendemos ofrecer a estudiantado y personal investigador una panorámica de las herramientas de IA-G integradas en el ciclo de la búsqueda, gestión y utilización de la información, señalando sus aplicaciones y sus inconvenientes.

En la infografía de panorama general, se presenta una tabla resumen de las herramientas IA-G que pueden ser de ayuda para cada tarea.
Panorama general â–¼
Planificación ▼
En la fase inicial o planificación de nuestro trabajo, la IA-G nos puede ayudar suministrando ideas, proponiendo metodologías o estructurando nuestra investigación bibliográfica.
  1. Aplicación: generación de ideas y preguntas de investigación, diseño de esquemas, estructuras (PICO, PCC) y sugerencia de palabras clave.
  2. Inconvenientes: riesgo de sesgo, posibilidad de alucinaciones (datos o informaciones inexistentes) y problemas en temas  muy recientes.
  • ChatGPT
    Inteligencia artificial basada en modelos de lenguaje. Está desarrollada por OpenAI, laboratorio de investigación de IA. Su objetivo es resolver dudas y responder a las preguntas en lenguaje natural y sobre una amplia gama de temas. Contesta en el idioma en el que se inicia la conversación, aunque su idioma nativo es el inglés. Responde a preguntas generales, resuelve ejercicios y es capaz de aportar datos. También comete errores y es incapaz de llevar la contraria. Su uso es gratuito y requiere registro. Usa una knowledge base que solo abarca hasta una determinada fecha.
  • Claude
    Inteligencia artificial generativa de propósito general, basada en modelos de lenguaje, orientado a tareas de escritura, síntesis, análisis de documentos (incluidas imágenes) y programación. Lo desarrolla Anthropic. Dispone de plan gratuito con bastantes funcionalidades —chat, generación de código/visualizaciones, búsqueda web y creación de archivos— sujeto a límites de uso. Su punto fuerte es la generación de código, en un lienzo separado del chat.
  • Gemini
    Inteligencia Artificial generativa de Google. Permite interrogar con lenguaje natural. Las conversaciones con Gemini están revisadas por personas, por lo que se recomienda no aportar información que no quieras que se vea o que sirva para mejorar los modelos de aprendizaje automático.
  • Perplexity Recurso no restringido
    Inteligencia artificial generativa y rastreador de fuentes. Funciona como otros modelos de lenguaje respondiendo a preguntas que se le formulan. Trabaja con ChatGPT, Claude-2, generando las respuestas de manera diferente según el modo utilizado. Tiene varias funciones de valor añadido como la capacidad de hacer resúmenes de documentos y sugerir fuentes.
Gestión y selección ▼
La IA-G puede ayudar en la organización de la información recuperada, así como en el cribado y la selección de documentos relevantes.
  1. Aplicación: clasificación y organización de las referencias y sus metadatos, cribado inteligente, ayuda en la selección de la literatura más relevante, elaboración de resúmenes.
  2. Inconvenientes: errores en extracción de metadatos, problemas en aplicación de criterios de inclusión/exclusión, dificultades de replicabilidad.
 
Gestores bibliográficos e IAG â–¼
 
  • Beaver - Zotero Recurso no restringido
    Extensión de inteligencia artificial generativa para Zotero. Permite interrogar a los documentos almacenados en nuestra biblioteca y obtener respuestas y explicaciones de conceptos basadas los textos seleccionados. Versión gratuita con limitaciones. Requiere registro.
  • Inciteful - Zotero Recurso no restringido
    Extensión para Zotero de la herramienta de inteligencia artificial Inciteful de Michael Weishuhn, que permite el descubrimiento de literatura a través de documentos relacionados. Gratuita y no requiere registro.
Evaluación y cribado â–¼
 
  • Rayyan Recurso no restringido
    Herramienta web destinada a facilitar los procesos de una revisión sistemática. Permite la importación de colecciones de referencias, establecer filtros personalizados, etc. Muy útil en el proceso de cribado por título y resumen. Versión gratuita operativa con algunas limitaciones. Desarrollada por Qatar Computing Research Institute (QCRI). 
  • EvidenceHunt Recurso no restringido
    Plataforma de búsqueda asistida por inteligencia artificial desarrollada para profesionales sanitarios que permite encontrar, analizar y utilizar evidencia médica rápidamente mediante técnicas de aprendizaje automático sobre literatura científica. Ofrece versión web y está orientada a mejorar la eficiencia en la localización de estudios clínicos y evidencia basada en datos.
  • Elicit Recurso no restringido
    Herramienta que incorpora un modelo de lenguaje para formular preguntas de investigación en lenguaje natural, sin necesidad de usar palabras clave. Recupera artículos de una base de datos de más de 100 millones de publicaciones (Semantic Scholar). Ofrece un resumen de los artículos e información de síntesis sobre los mismos. Se ofrece de modo gratuito en su modo "basic" y tiene una versión "plus" de pago.
  • Consensus Recurso no restringido
    Aplicación que utiliza inteligencia artificial para responder preguntas basándose en la evidencia científica presente en las publicaciones académicas. Utiliza GPT-4 para su modelo de lenguaje y Semantic Scholar para la búsqueda de publicaciones. Funciona bien respondiendo a preguntas sí o no, verdadero o falso, o si existe evidencia científica de una determinada proposición. Ofrece una síntesis del consenso. De pago, ofrece una versión gratuita limitada pero bastante funcional.
  • Covidence Recurso restringido
    Plataforma de software basada en la web, comercial, creada para acelerar y gestionar el proceso de revisión sistemática (importación de referencias, cribado, selección, extracción de datos, colaboración entre revisores). Ofrece modalidad de prueba gratuita pero para uso pleno requiere suscripción institucional o de pago.
  • ASReview Recurso no restringido
    ASReview es una herramienta de código abierto desarrollada por el equipo de Utrecht University que utiliza inteligencia artificial para acelerar el proceso de revisiones sistemáticas de literatura. Ayuda a identificar artículos relevantes, reduciendo el tiempo de cribado manual. Requiere instalación.
Sumarizar y organizar documentos â–¼
 
  • NotebookLM Recurso no restringido
    Desarrollada por Google Labs sobre el modelo de IA Gemini, funciona como un cuaderno inteligente que permite subir documentos (PDF, Google Docs, páginas web, diapositivas) y dialogar con ellos para generar resúmenes, explicaciones y materiales de estudio, incluso en formato de audio. Dispone de versión gratuita y modalidades premium. Está concebida como herramienta de apoyo a la comprensión y organización de información, aunque requiere verificar las respuestas debido a las limitaciones propias de los modelos generativos.
  • Scholarcy Recurso no restringido
    Servicio que facilita el análisis de documentos científicos, resumiéndolos, sumarizándolos, extrayendo las referencias y analizando sus puntos más importantes. Versión gratuita y versión de prueba. Para poder almacenar los resultados de los análisis en carpetas es necesaria una versión de pago.
  • Paper Digest Recurso no restringido
    Herramienta de inteligencia artificial que resume y organiza literatura científica y ayuda en la escritura académica, entre otras funcuinalidades. Tiene versión gratuita con limitaciones.
Extracción de metadatos â–¼
 
  • NotebookLM Recurso no restringido
    Desarrollada por Google Labs sobre el modelo de IA Gemini, funciona como un cuaderno inteligente que permite subir documentos (PDF, Google Docs, páginas web, diapositivas) y dialogar con ellos para generar resúmenes, explicaciones y materiales de estudio, incluso en formato de audio. Dispone de versión gratuita y modalidades premium. Está concebida como herramienta de apoyo a la comprensión y organización de información, aunque requiere verificar las respuestas debido a las limitaciones propias de los modelos generativos.
  • Scholarcy Recurso no restringido
    Servicio que facilita el análisis de documentos científicos, resumiéndolos, sumarizándolos, extrayendo las referencias y analizando sus puntos más importantes. Versión gratuita y versión de prueba. Para poder almacenar los resultados de los análisis en carpetas es necesaria una versión de pago.
Detección de duplicados y limpieza â–¼
 
  • Zotero Recurso no restringido
    Gestor gratuito desarrollado por la comunidad de usuarios y que se ofrece de modo gratuito. Funciona con la versión de escritorio y en la red. Permite almacenar, organizar, recuperar y utilizar las referencias bibliográficas. También puede almacenar los textos completos de las referencias.
  • Mendeley Recurso restringido
    Gestor bibliográfico que permite almacenar, recuperar y utilizar en forma de cita y referencia las referencias bibliográficas. Imprescindible para el trabajo de investigación y la realización de citas y referencias bibliográficas. Se conecta con Microsoft Word para realizar directamente la bibliografía según se redacta el trabajo. También permite almacenar los documentos PDF del texto completo de las referencias bibliográficas y trabajar sobre ellos con subrayados o anotaciones. Aunque el programa original es gratuito, en la UPNA se dispone de la versión institucional, que facilita más capacidad de almacenamiento y más posibilidades para compartir bibliografías.
  • Rayyan Recurso no restringido
    Herramienta web destinada a facilitar los procesos de una revisión sistemática. Permite la importación de colecciones de referencias, establecer filtros personalizados, etc. Muy útil en el proceso de cribado por título y resumen. Versión gratuita operativa con algunas limitaciones. Desarrollada por Qatar Computing Research Institute (QCRI). 
Redacción ▼
La IA-G puede ayudar en la redacción del informe o memoria de investigación.
  1. Aplicación: corrección de ortografía, gramática y estilo, traducción técnica, ajuste del tono, parafraseo.
  2. Inconvenientes: riesgo de plagio involuntario, se pierde originalidad, integridad y voz propia, puede haber conflictos con políticas de revistas y universidades.
Redacción â–¼
 
  • Grammarly Recurso no restringido
    Aplicación que verifica la gramática, ortografía y puntuación de frases o textos en inglés. Disponible como una extensión del navegador o como aplicación en dispositivos móviles. En su versión gratuita, incluye la corrección gramatical, ortográfica y de puntuación, así como un asistente de IA para mejorar y detectar brechas en el texto o sugerir nuevas ideas. La versión de pago también ofrece sugerencias de mejora del vocabulario, definiciones, reglas gramaticales y revisión de plagios. Versión gratuita limitada.
  • Paperpal Recurso no restringido
    Herramienta de inteligencia artificial de ayuda a la escritura académica. Revisa y optimiza escritos, corrige gramática y estilo, adapta al lenguaje académico y ayuda a la consistencia y claridad. Tiene extensiones para Word, Google Docs y Chrome. Desarrollado por Cactus Communications, tiene una versión gratuita con limitaciones. Es mecesario registrarse.
  • Paper Digest Recurso no restringido
    Herramienta de inteligencia artificial que resume y organiza literatura científica y ayuda en la escritura académica, entre otras funcuinalidades. Tiene versión gratuita con limitaciones.
  • Jenni AI Recurso no restringido
    Asistente de escritura desarrollado por inteligencia artificial para ayudar en la redacción académica. Permite generar esquemas, elaborar párrafos y citas con formatos bibliográficos (APA, MLA) de forma automática y añade las fuentes evitando el plagio. Versión gratuita limitada.
  • DeepL Translate Recurso no restringido
    Servicio de traducción automática, promovido por la empresa alemana DeepL. Permite la traducción introduciendo el texto directamente o cargando un archivo .pdf, .docx o .pptx. Entre los 26 idiomas disponibles no se encuentra el euskera. Hay una versión gratuita que permite usar la utilidad con algunas limitaciones.  
  • Writefull Recurso no restringido
    Herramienta de inteligencia artificial diseñada para mejorar la redacción en contextos académicos y científicos. Sirve para corregir gramática, estilo y vocabulario. Incluye otras funciones como revisión de títulos, resúmenes o terminología técnica. Puede usarse online o integrado en Word y Overleaf. Versión gratuita con limitaciones. Requiere registro.
 
Verificación de plagio y originalidad â–¼
 
  • Ithenticate
    Servicio ofrecido por UPNA para la identificación de plagio y uso de inteligencia artificial generativa en documentos destinados a su publicación. Consulte con la biblioteca: referencia.bupna@unavarra.es
  • ZeroGPT Recurso no restringido
    Herramienta online de detección de contenido generado por inteligencia artificial. Proporciona un porcentaje para indicar la posibilidad de que un texto haya sido generado por una inteligencia artifial o escrito por una persona. Puede dar falsos positivos o no detectar textos camuflados. Versión gratuita con limitaciones.
Búsqueda y descubrimiento ▼
En una búsqueda exploratoria, podemos sustituir la búsqueda tradicional a base de palabras clave y operadores booleanos por una interrogación en lenguaje natural y prompts complejos y explicativos.
  1. Aplicación: localización de artículos mediante interrogación en lenguaje natural, hallazgo inmediato de evidencias científicas y descubrimiento de redes de citación.
  2. Inconvenientes: sesgos en la selección de las fuentes y falta de transparencia en los criterios de selección y ordenación de los resultados.
Bases de datos con IA integrada â–¼
 
  • Dimensions Recurso no restringido
    Base de datos que recoge unos 148 millones de registros: artículos de revista, capítulos de libro y ponencias en congresos, principalmente. Producida por Digital Science, una división de Springer. Ofrece datos de citas de las publicaciones y otra información sobre su rendimiento. Se pueden usar varios filtros en las búsquedas. Es necesario registrarse (gratuito) para acceder a ella. 
  • Scopus AI Discovery Recurso restringido
    (NO SUSCRITA POR LA UPNA) Herramienta de inteligencia artificial integrada en la base de datos bibliográfica Scopus de Elsevier. Permite el descubrimiento de bibliografía y la identificación de patrones a través de contenido curado y revisado por pares indexado en Scopus. Presenta un informe basado en el resumen de los artículos que considera más relevantes, un mapa conceptual para expandir o concretar el tema de la búsqueda y oportunidades de investigación.
  • Web of Science AI Research Assistant Recurso restringido
    (NO SUSCRITA POR LA UPNA) Herramienta de inteligencia artificial integrada en la base de datos bibliográfica Web of Science de Clarivate. Permite explorar temas e identificar subtemas relacionados, además de encontrar lagunas en la investigación y revistas confiables en las que encaja nuestro tema de investigación.
Asistentes de búsqueda â–¼
 
  • Elicit Recurso no restringido
    Herramienta que incorpora un modelo de lenguaje para formular preguntas de investigación en lenguaje natural, sin necesidad de usar palabras clave. Recupera artículos de una base de datos de más de 100 millones de publicaciones (Semantic Scholar). Ofrece un resumen de los artículos e información de síntesis sobre los mismos. Se ofrece de modo gratuito en su modo "basic" y tiene una versión "plus" de pago.
  • Consensus Recurso no restringido
    Aplicación que utiliza inteligencia artificial para responder preguntas basándose en la evidencia científica presente en las publicaciones académicas. Utiliza GPT-4 para su modelo de lenguaje y Semantic Scholar para la búsqueda de publicaciones. Funciona bien respondiendo a preguntas sí o no, verdadero o falso, o si existe evidencia científica de una determinada proposición. Ofrece una síntesis del consenso. De pago, ofrece una versión gratuita limitada pero bastante funcional.
  • scite_ Recurso no restringido
    Servicio que porporciona las citas que ha recibido un determinado trabajo científico, indicando si la cita es para respaldar, contradecir o simplemente mencionar. Recoge más de 35 millones de artículos y analiza más de 640 millones de citas. El proyecto está financiado, entre otros, por la National Science Foundation de Estados Unidos. 
  • Scispace Recurso no restringido
    Suite de herramientas con Inteligencia Artificial creada por la empresa india Typeset para acelerar los procesos en la investigación científica y automatizar tareas. Mantiene acceso a un repositorio multidisciplinar de más de 200 millones de metadatos de artículos y 50 millones de registros a texto completo en acceso abierto. Ofrece herramientas para la revisión bibliográfica, chatear con publicaciones en pdf, parafrasear y crear resúmenes en vídeo a partir de pdf (sólo para artículos con DOI). La versión gratuita limita a 100 las páginas de un documento y a 100MB el peso máximo de cada archivo. También hay un límite de preguntas en las conversaciones y de búsquedas. Requiere registro.
  • EvidenceHunt Recurso no restringido
    Plataforma de búsqueda asistida por inteligencia artificial desarrollada para profesionales sanitarios que permite encontrar, analizar y utilizar evidencia médica rápidamente mediante técnicas de aprendizaje automático sobre literatura científica. Ofrece versión web y está orientada a mejorar la eficiencia en la localización de estudios clínicos y evidencia basada en datos.
  • Asta Recurso no restringido
    Creada por el Allen Institute for AI (AI2), es una plataforma de inteligencia artificial aplicada a la investigación científica que integra agentes especializados en búsqueda, análisis y síntesis de literatura académica con trazabilidad de las fuentes. Su acceso es mayoritariamente gratuito y de código abierto, orientado a la investigación avanzada y la reproducibilidad científica, aunque aún se encuentra en expansión y evaluación en cuanto a fiabilidad y precisión.
  • Undermind Recurso no restringido
    Asistente de investigación para descubrimiento y síntesis de literatura científica: busca documentos en bases de datos bibliográficas, genera informes y configura alertas de novedades. Lo produce Undermind AI. Ofrece versión gratuita, con algunos usos limitados, y planes de pago que amplían las funcionalidades. Su punto fuerte es que repregunta para centrar el tema.
  • Edison (FutureHouse) Recurso no restringido
    Herramienta de inteligencia artificial desarrollada por FutureHouse. Está  enfocada en el descubrimiento de literatura, análisis de datos, diseño de moléculas e identificación de lagunas en la investigación mediante agentes diferenciados. Obtiene los textos de arXiv, bioRxiv y Semantic Scholar. Tiene versión gratuita con limitaciones. Requiere registro.
Redes de citación â–¼
 
  • Research Rabbit Recurso no restringido
    Asistente para la investigación que permite la búsqueda y análisis de informaciónr elevante sobre un tema determinado. También permite iniciar la búsqueda desde un artículo dado. Tiene varias herramietas para el filtrado, mapeo y análisis de los docuemntos obtenidos.Es gratuito y se puede conectar con el gestor bibliográfico Zotero.
  • Connected Papers Recurso no restringido
    Utilidad que proporciona un mapa visual de citas a partir de un solo artículo. Sin necesidad de instalar nada, realiza un análisis del artículo que le suministremos y nos proporciona los artículos más citados por trabajos similares, los trabajos derivados que coinciden en citar el artículo dado y mapas. Mantenido por investigadores independientes, usa el Semantic Scholar Open Research Corpus para construir los mapas y realizar los análisis. Es útil para identificar visualmente las relaciones entre los artículos de un campo o, simplemente, para encontrar bibliografía.
  • Inciteful Recurso no restringido
    Herramienta para mapear información bibliográfica. A partir de un artículo se puede obtener un mapa de citas y todos los artículos relacionados. También se puede analizar cómo o a través de qué publicaciones se relacionan dos artículos dados. Es gratuito y tiene un plugin que pertmite operar directametne desde Zotero.
  • Litmaps Recurso no restringido
    Herramienta para el análisis bibliográfico que permite descubrir publicaciones similares a partir de un artículo o un tema. También permite obtener recuentos de citas y mapas de un tema o de un conjunto de documentos. Es de pago, pero hay una versión gratuita con algunas limitaciones.
Sí­ntesis y análisis ▼
La IA-G puede procesar textos densos y complejos, analizando, sintetizando y extrayendo datos.
  1. Aplicación: resúmenes de artículos complejos, extracción de datos, análisis y síntesis de información de varias fuentes.
  2. Inconvenientes: excesiva simplificación que omite matices, pérdida de la visión de conjunto, riesgo de mala interpretación de datos complejos, pérdida de trazabilidad.
 
Resumen de textos â–¼
 
  • ChatPDF Recurso no restringido
    Herramienta que te permite chatear con inteligencia artificial sobre el contenido de un documento PDF que le has proporcionado, ya sea subiéndolo, o proporcionándole la URL. La herramienta utiliza ChatGPT (Microsoft, OpenAI) para procesar tus preguntas y proporcionar respuestas. Se le puede pedir que haga un resumen del documento, que exponga las conclusiones o que realice un análisis de lo que le solicitemos, todo ello en cualquiera de los cerca de cien idiomas que maneja. Es de pago, pero también cuenta con una versión gratuita, limitada a tres análisis diarios y ficheros de menos de 10 Mb.
  • Scispace Recurso no restringido
    Suite de herramientas con Inteligencia Artificial creada por la empresa india Typeset para acelerar los procesos en la investigación científica y automatizar tareas. Mantiene acceso a un repositorio multidisciplinar de más de 200 millones de metadatos de artículos y 50 millones de registros a texto completo en acceso abierto. Ofrece herramientas para la revisión bibliográfica, chatear con publicaciones en pdf, parafrasear y crear resúmenes en vídeo a partir de pdf (sólo para artículos con DOI). La versión gratuita limita a 100 las páginas de un documento y a 100MB el peso máximo de cada archivo. También hay un límite de preguntas en las conversaciones y de búsquedas. Requiere registro.
  • Humata Recurso no restringido
    Herramienta de inteligencia artificial que permite subir documentos e interrogar al programa sobre ellos. Puede generar resúmenes, corregir o mejorar la redacción, ver similitudes, diferencias entre documentos, etc. De pago pero con versión gratuita limitada.
  • Paper Digest Recurso no restringido
    Herramienta de inteligencia artificial que resume y organiza literatura científica y ayuda en la escritura académica, entre otras funcuinalidades. Tiene versión gratuita con limitaciones.
Análisis y síntesis de textos â–¼
 
  • NotebookLM Recurso no restringido
    Desarrollada por Google Labs sobre el modelo de IA Gemini, funciona como un cuaderno inteligente que permite subir documentos (PDF, Google Docs, páginas web, diapositivas) y dialogar con ellos para generar resúmenes, explicaciones y materiales de estudio, incluso en formato de audio. Dispone de versión gratuita y modalidades premium. Está concebida como herramienta de apoyo a la comprensión y organización de información, aunque requiere verificar las respuestas debido a las limitaciones propias de los modelos generativos.
  • Elicit Recurso no restringido
    Herramienta que incorpora un modelo de lenguaje para formular preguntas de investigación en lenguaje natural, sin necesidad de usar palabras clave. Recupera artículos de una base de datos de más de 100 millones de publicaciones (Semantic Scholar). Ofrece un resumen de los artículos e información de síntesis sobre los mismos. Se ofrece de modo gratuito en su modo "basic" y tiene una versión "plus" de pago.
  • Consensus Recurso no restringido
    Aplicación que utiliza inteligencia artificial para responder preguntas basándose en la evidencia científica presente en las publicaciones académicas. Utiliza GPT-4 para su modelo de lenguaje y Semantic Scholar para la búsqueda de publicaciones. Funciona bien respondiendo a preguntas sí o no, verdadero o falso, o si existe evidencia científica de una determinada proposición. Ofrece una síntesis del consenso. De pago, ofrece una versión gratuita limitada pero bastante funcional.
  • Undermind Recurso no restringido
    Asistente de investigación para descubrimiento y síntesis de literatura científica: busca documentos en bases de datos bibliográficas, genera informes y configura alertas de novedades. Lo produce Undermind AI. Ofrece versión gratuita, con algunos usos limitados, y planes de pago que amplían las funcionalidades. Su punto fuerte es que repregunta para centrar el tema.
Extracción de datos y tablas â–¼
 
  • NotebookLM Recurso no restringido
    Desarrollada por Google Labs sobre el modelo de IA Gemini, funciona como un cuaderno inteligente que permite subir documentos (PDF, Google Docs, páginas web, diapositivas) y dialogar con ellos para generar resúmenes, explicaciones y materiales de estudio, incluso en formato de audio. Dispone de versión gratuita y modalidades premium. Está concebida como herramienta de apoyo a la comprensión y organización de información, aunque requiere verificar las respuestas debido a las limitaciones propias de los modelos generativos.
  • Elicit Recurso no restringido
    Herramienta que incorpora un modelo de lenguaje para formular preguntas de investigación en lenguaje natural, sin necesidad de usar palabras clave. Recupera artículos de una base de datos de más de 100 millones de publicaciones (Semantic Scholar). Ofrece un resumen de los artículos e información de síntesis sobre los mismos. Se ofrece de modo gratuito en su modo "basic" y tiene una versión "plus" de pago.
  • Consensus Recurso no restringido
    Aplicación que utiliza inteligencia artificial para responder preguntas basándose en la evidencia científica presente en las publicaciones académicas. Utiliza GPT-4 para su modelo de lenguaje y Semantic Scholar para la búsqueda de publicaciones. Funciona bien respondiendo a preguntas sí o no, verdadero o falso, o si existe evidencia científica de una determinada proposición. Ofrece una síntesis del consenso. De pago, ofrece una versión gratuita limitada pero bastante funcional.
Herramientas de lectura críticaâ–¼
 
  • Asta Recurso no restringido
    Creada por el Allen Institute for AI (AI2), es una plataforma de inteligencia artificial aplicada a la investigación científica que integra agentes especializados en búsqueda, análisis y síntesis de literatura académica con trazabilidad de las fuentes. Su acceso es mayoritariamente gratuito y de código abierto, orientado a la investigación avanzada y la reproducibilidad científica, aunque aún se encuentra en expansión y evaluación en cuanto a fiabilidad y precisión.
  • Consensus Recurso no restringido
    Aplicación que utiliza inteligencia artificial para responder preguntas basándose en la evidencia científica presente en las publicaciones académicas. Utiliza GPT-4 para su modelo de lenguaje y Semantic Scholar para la búsqueda de publicaciones. Funciona bien respondiendo a preguntas sí o no, verdadero o falso, o si existe evidencia científica de una determinada proposición. Ofrece una síntesis del consenso. De pago, ofrece una versión gratuita limitada pero bastante funcional.
  • Explainpaper Recurso no restringido
    Herramienta online de inteligencia artificial. Ayuda a entender textos complejos mediante explicaciones de conceptos en contexto y la interrogación a documentos. Permite importar nuestras colecciones desde Zotero. Versión gratuita con limitaciones. Requiere registro.
  • scite_ Recurso no restringido
    Servicio que porporciona las citas que ha recibido un determinado trabajo científico, indicando si la cita es para respaldar, contradecir o simplemente mencionar. Recoge más de 35 millones de artículos y analiza más de 640 millones de citas. El proyecto está financiado, entre otros, por la National Science Foundation de Estados Unidos. 
Generación de mapas conceptuales â–¼
 
  • NotebookLM Recurso no restringido
    Desarrollada por Google Labs sobre el modelo de IA Gemini, funciona como un cuaderno inteligente que permite subir documentos (PDF, Google Docs, páginas web, diapositivas) y dialogar con ellos para generar resúmenes, explicaciones y materiales de estudio, incluso en formato de audio. Dispone de versión gratuita y modalidades premium. Está concebida como herramienta de apoyo a la comprensión y organización de información, aunque requiere verificar las respuestas debido a las limitaciones propias de los modelos generativos.
  • Scopus AI Discovery Recurso restringido
    (NO SUSCRITA POR LA UPNA) Herramienta de inteligencia artificial integrada en la base de datos bibliográfica Scopus de Elsevier. Permite el descubrimiento de bibliografía y la identificación de patrones a través de contenido curado y revisado por pares indexado en Scopus. Presenta un informe basado en el resumen de los artículos que considera más relevantes, un mapa conceptual para expandir o concretar el tema de la búsqueda y oportunidades de investigación.
  • Web of Science AI Research Assistant Recurso restringido
    (NO SUSCRITA POR LA UPNA) Herramienta de inteligencia artificial integrada en la base de datos bibliográfica Web of Science de Clarivate. Permite explorar temas e identificar subtemas relacionados, además de encontrar lagunas en la investigación y revistas confiables en las que encaja nuestro tema de investigación.
¿Qué puedo encontrar bajo esta pestaña?

En este apartado se recoge una selección de guías, recursos, modelos y otros materiales sobre inteligencia artificial disponibles en el ámbito universitario.
Se trata de un apartado vivo, que se actualizará y ampliará de forma continua.
El objetivo es ofrecer un punto de partida para descubrir buenas prácticas y ejemplos de uso de la IA en docencia, estudio e investigación.



 
Normativa UPNA
Guías temáticas
Guías IA en bibliotecas universitarias españolas
​
Guías de usos académicos (Estudio, docencia, investigación, citación, prompts, integridad académica)
Guías centradas en recursos y herramientas: (listados comentados de apps, servicios y utlidades de IA)
 
Guías marco (politicas, marco legal, posicionamiento institucional)
 
Guías IA en bibliotecas universitarias extranjeras
​
Australia
​
Canadá
​
Estados Unidos
​
Francia
​
Nueva Zelanda
​
Suecia
Portales de recursos
Guías y modelos de declaración de IA
  • La Biblioteca de la Universidad Carlos III de Madrid ha publicado las guías y modelos de declaración de uso de IA en TFG, TFM y tesis doctoral, en colaboración con UC3M Digital y los vicerrectorados correspondientes.​
Otros
  • The MIT AI Risk Repository una base de datos abierta y actualizada que cataloga y clasifica más de 1700 riesgos de inteligencia artificial para facilitar su análisis y gestión.
  • OECD AI Policy Observatory (OECD.AI) Permite explorar bases de datos de iniciativas de IA, compararlas entre países y acceder a informes de alto nivel sobre gobernanza, mercado laboral, educación, etc.
Libros en la biblioteca de la UPNA
Puedes consultar el Catálogo de la biblioteca de la UPNA para encontrar las últimas novedades que nos han llegado sobre Inteligencia Artificial

 
Glosarios IA
 
  • Glosario IA de Autoritas Consulting Recurso no restringido
    Glosario de términos relacionados con la IA. En castellano. Actualizado constantemente. Para cada término se ofrece definición, funcionamiento, aplicaciones y ejemplos.
  • Glossary of Artificial Intelligence Recurso no restringido
    Glosario de inteligencia artificial de la Wikipedia en inglés. Se actualiza constantemente y remite a los enlaces de la Wikipedia donde se trata con profundidad el concepto.


 

Cursos y tutoriales
Podemos encontrar una gran cantidad de cursos gratuitos en Intenet, hemos destacado los que se imparten desde las universidades de :

- Universidad de Deusto Inteligencia Artificial Generativa:
   Sesión 1: Fundamentos y bases técnicas de la IAg y los LLM
   Sesión 2: Cómo conversar con un LLM
   Sesión 3: Funcionalidades actuales de los LLMs
   Sesión 4: LLMs y aprendizaje universitario
   Sesión 5: Otras IAg
   Sesión 6: Futuro de la IAg: aspectos éticos y legales

- Universidad Politécnica de Madrid 

 Videotutoriales de Inteligencia Artificial en la educación superior
 Videotutorial de uso de NotebookLM

- Universidad de Sevilla

Formación en IA en la Universidad de Sevilla: aprender, innovar y colaborar

- Lluis Codina

Curso de utilización de bases de datos académicas y de buscadores con inteligencia artificial

- El Podcast académico de Alejandro Medina (más divulgativo) Publicar o Perecer 

¿La IA te hace pensar o te evita pensar? - Lluís Codina
Divulgación
Una forma de estar al día de manera menos académica pero con rigor científico es a través de newsletter, podcast, etc. de divugación científica.
Os recomendamos estos tres.

    - Aaron Tay
    - Carlos Guadian
    - IA en español



 
Introducción
El apartado de preguntas frecuentes (FAQ) recoge una selección de las cuestiones que nos han ido planteando sobre inteligencia artificial. Las hemos agrupado en cuatro secciones para facilitar su acceso.
Este apartado de la guía está en continuo crecimiento, por lo que se recomienda consultarlo con frecuencia.
Integridad y ética académica
¿Tiene la UPNA directrices sobre el uso de herramientas de Inteligencia Artificial ?

Si, la UPNA ha aprobado en Acuerdo de Gobierno de 28 de abril de 2026, las directrices que rigen el uso de inteligencia artificial para todos los miembros de la comunidad universitaria. Recogen los usos adecuados e inadecuados para cada tipo de usuario y los principios rectores para un uso responsable de este tipo de herramientas.

¿Se considera plagio usar la IA para redactar parte de un trabajo?

El uso de inteligencia artificial (IA) para redactar un trabajo puede no encajar en la definición tradicional de plagio (que consiste en presentar como propio un contenido ajeno), ya que la IA genera contenido "nuevo" algorítmicamente en lugar de hacer una copia exacta. Sin embargo, copiar de forma literal el contenido producido por una IA y presentarlo como propio sin la debida atribución se considera una mala práctica y constituye una infracción ética grave asimilable al plagio.

¿Es seguro pasar un artículo, capítulo de libro u otros trabajos inéditos por la IA?

El uso de herramientas de IA-G públicas para procesar documentos inéditos no es recomendable ni seguro, ya que al subir material original existe el riesgo de que la IA -G lo incorpore para entrenar sus algoritmos. Esto compromete gravemente la confidencialidad de la investigación y pone en peligro la propiedad intelectual y la  autoría. Si quieres analizar trabajos no publicados, usa exclusivamente entornos institucionales protegidos y aprobados.

¿Es obligatorio declarar el uso de imágenes y gráficos generados por IA en mi trabajo académico?

Sí, debes declarar la producción de imágenes o elementos gráficos de forma transparente, detallando qué herramienta has usado, generalmente en la sección correspondiente a la Metodología. La IA nunca puede figurar como autora. Tu autoría sobre la imagen dependerá del trabajo en el prompt y su edición posterior, si el contenido generado no se modifica, la autoría original no es propiamente tuya, aunque sigas asumiendo la responsabilidad total ante cualquier infracción. Por todo ello, te recomendamos guardar el prompt utilizado para demostrar que has participado activamente en la creación y evidenciar tu grado de intervención. Finalmente, debes consultar siempre la normativa específica: sigue las directrices de tu facultad o la persona que te tutorice para trabajos académicos, y las políticas de la revista o editorial para publicaciones.

Búsqueda y fiabilidad de la información
¿Es fiable usar la IA para que haga la búsqueda y lectura de artículos académicos por mí?

La IA puede ser un recurso muy útil en la fase de planificación y búsqueda para sugerir palabras clave, orientar sobre un tema o generar lluvias de ideas. Sin embargo, la IA debe actuar como un asistente y nunca como un sustituto de tu propio trabajo y juicio crítico. No debes depender exclusivamente de los resúmenes generados por la IA sin haber leído los artículos originales para comprender sus matices y contexto profundo. Además, nunca debes utilizar la IA para generar análisis de hechos o tareas para las que no tengas los conocimientos necesarios para comprobar su veracidad de forma independiente.

¿Cómo puedo comprobar si una respuesta generada por IA es correcta?

Para comprobar la exactitud de una respuesta de IA, adopta siempre una postura de escepticismo y evaluación crítica. Primero, exige a la herramienta que proporcione sus fuentes. Localiza en buscadores académicos, catálogos y webs institucionales la autoría, títulos o enlaces que menciona la IA y verifica que realmente existen y dicen lo mismo. Si no ofrece fuentes reales, descarta la información. Segundo, contrasta los hechos y estadísticas con múltiples fuentes externas y fiables, como revistas académicas o publicaciones gubernamentales. Tercero, aplica el test TRAAP (actualidad, relevancia, autoridad, exactitud y propósito de la información). Finalmente, evalúa la coherencia lógica y la presencia de sesgos.

¿Qué bases de datos académicas integran ya inteligencia artificial nativa?

Varias bases de datos académicas tradicionales han integrado inteligencia artificial nativa en sus plataformas, destacando principalmente Scopus (mediante Scopus AI), Web of Science (con su Web of Science AI Research Assistant) y Dimensions (Dimensions AI). Junto a estas, han surgido buscadores y plataformas de investigación científica impulsados específicamente por IA, como Semantic Scholar, Microsoft Academic, Consensus, Elicit, Scispace y Scite AI. Estas herramientas permiten realizar búsquedas en lenguaje natural, mapeo de referencias, extracción de metadatos y síntesis rápida de la literatura científica.

Redacción académica (TFG/TFM y Tesis)
¿Puedo usar IA para mejorar el estilo, la ortografía o la claridad de mi texto?

Si, puedes utilizar la IA para editar y revisar la ortografía, la gramática, la puntuación y mejorar tanto el estilo como la claridad de tus borradores, pero debes revisar todas las sugerencias de forma crítica, mantener tu propia voz académica y evitar copiar y pegar cambios que no comprendas. Actúa con honestidad académica e indica explícitamente qué herramientas has empleado para la revisión de tu trabajo.

¿Me puede ayudar la IA a estructurar ideas o superar el folio en blanco?

Sí. La IA puede ayudarte a generar ideas iniciales, proponer esquemas de capítulos o apartados, formular preguntas guía y ofrecer ejemplos de frases de inicio, lo que resulta útil para superar el “folio en blanco” y organizar mejor tus ideas. Úsala como apoyo para impulsar tu creatividad: realiza lluvias de ideas, explora distintos enfoques y detecta posibles lagunas en tu tema, pero revisa y adapta siempre sus propuestas, verificando la información cuando aporte datos. La planificación, la argumentación y la redacción final deben ser tuyas, conserva tu autoría y declara con transparencia qué herramientas de IA has utilizado.

¿En qué apartado del TFG/TFM o tesis se suele recomendar incluir la declaración de uso de IA?

Como norma general, se recomienda incluir la declaración de uso de inteligencia artificial en el apartado de Metodología o de Materiales y métodos de tu TFG, TFM o tesis. En esta sección debes detallar de forma transparente qué herramientas se han empleado y con qué propósito. En algunos casos también se indica que puede situarse en la sección de Agradecimientos y que es posible añadir un anexo o apéndice con ejemplos de prompts y resultados generados. En cualquier caso, la regla de oro es consultar siempre la normativa específica de tu facultad y las directrices de tu tutor o tutora, ya que la ubicación puede variar. .

Análisis de datos y publicación científica
¿Puede la IA procesar y analizar mis datos de investigación de forma segura?

Sí, la IA puede analizar tus datos de investigación, pero debes tomar precauciones extremas. Nunca subas datos personales, confidenciales o institucionales sensibles a herramientas públicas, ya que estas plataformas podrían utilizar tu información para entrenar sus algoritmos, comprometiendo gravemente la privacidad y tu propiedad intelectual. Para operar de forma segura, emplea únicamente entornos institucionales protegidos que garanticen la encriptación de tu información y que no usarán tus datos para entrenar modelos externos. Además, verifica siempre los análisis numéricos generados por la IA-G cruzándolos con software estadístico tradicional.

¿Existen IAs específicas para cribar literatura en revisiones sistemáticas?

Sí, la inteligencia artificial puede ser muy útil en la fase de gestión y selección de documentos. Plataformas como Rayyan están diseñadas para facilitar las revisiones sistemáticas, permitiendo importar colecciones de referencias, establecer filtros personalizados y realizar un cribado inteligente por título y resumen. Otras opciones que también pueden ayudarte en este proceso son Zotero (con plugins de IA), Elicit, Consensus, EvidenceHunt o Scispace. Sin embargo, debes utilizarlas con precaución. Estas herramientas presentan ciertos inconvenientes, ya que pueden cometer errores en la extracción de los metadatos o fallar al aplicar los criterios de inclusión y exclusión. Esto puede ocasionar dificultades en la replicabilidad de tu investigación. Por tanto, la IA debe actuar siempre como un asistente bajo tu estricta supervisión y nunca como un sustituto de tu propio criterio. .

¿Cuáles son las políticas actuales de las editoriales científicas sobre manuscritos asistidos por IA-G?

En general, las editoriales científicas permiten usar IA para tareas concretas (mejora lingüística, corrección gramatical, apoyo en redacción), siempre con revisión crítica por parte de las personas autoras. Casi todas prohíben que la IA figure como coautora y recuerdan que la responsabilidad total del contenido recae en las personas responsables de la autoría. Muchas revistas exigen, además, declarar explícitamente qué herramientas de IA-G se han utilizado y con qué finalidad, normalmente en Metodología o Agradecimientos, pero la IA no se cita como fuente en la bibliografía. Antes de enviar un manuscrito, es imprescindible revisar la política específica de cada revista o editorial.

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