(Versión en español más abajo).
Today, while browsing LinkedIn (yes, I'm reactivating this network), I came across an interesting post. An acquaintance shared a list of about 12 artificial intelligence tools that can help write a complete scientific article: from the abstract to the conclusions, including the literature review, methodology, results, and references.
It's not new that AI helps in science. What is new is the speed at which these tools are changing how we work. But the question that caught my attention the most was this:
The Scientist's Role: Thinking the Prompt?
My answer was geared toward the idea that:
It's not all about the prompt. On the contrary, the task is redefined by having new technology to do the work.
AI as an Assistant, Not an Author
I think of AI as a secretary or an assistant that takes your ideas and organizes them into a coherent text. It's not about having AI think for you, but rather about having it help shape what's already in your mind.
The researcher remains the one who poses the question, chooses and designs the study, interprets the results, and makes ethical and scientific decisions.
Just as it's not questioned whether a scientist hires someone to transcribe their ideas, neither should it be questioned whether AI should be used if its role is understood: a tool, not a replacement.
What if the researcher's only job is to write prompts?
That's the question many ask. And the answer is:
No!
Writing good prompts is a skill, yes. But so is knowing what questions to ask, how to organize your thoughts, how to evaluate the quality of information, and how to use AI to reinforce, not replace, your own judgment.
That's what makes a researcher, not just the prompt.
Resistance to Technology? Yes, and that's normal.
The discussion that arose reminded me of the 1980s, when teachers would say, "Don't use a calculator on the exam."
The idea was that if you used a calculator, you wouldn't develop the mental ability to do calculations in your head. That was contrary to the goal of fostering logical-mathematical thinking.
But today, no one doubts that calculators are useful. What changed was the way they were taught: now students are taught to use them as a tool, not to avoid them.
AI is no different.
It's not a danger; it's a tool.
And like any tool, its value depends on how we use it.
Beware of biases and ethics
Of course, there are risks in using AI in research.
AI can reinforce biases, generate false information, or take results out of context.
That's why the researcher remains essential:
To verify what the AI produces.
To choose which data to use.
To decide which questions are important.
To maintain ethics in the process.
--
In summary
AI doesn't replace the researcher.
AI changes what the researcher does and what they need to know.
And that, instead of being frightening, should inspire:
It's time to rethink the role of the researcher as a thinker, critic, ethical, and creative.
Because true science remains a human endeavor.
AI only helps us make it clearer, faster… and more human (at least that's what I like to think)
If you want to see the list of tools my friend mentioned, here's the link to the original post: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7432134802968858625/?commentUrn=urn%3Ali%3Acomment%3A(activity%3A7432134802968858625%2C7432595772686381056)&dashCommentUrn=urn%3Ali%3Afsd\_comment%3A(7432595772686381056%2Curn%3Ali%3Aactivity%3A7432134802968858625)
(English version above).
¿La IA en la ciencia? ¿Fin del investigador?
Hoy, mientras revisaba LinkedIn (sí, estoy reactivando esta red), me topé con una publicación interesante. Un conocido compartía un listado de unas 12 herramientas de inteligencia artificial que pueden ayudar a redactar un artículo científico completo: desde el resumen hasta las conclusiones, pasando por la revisión de literatura, metodología, resultados y referencias.
No es novedad que la IA ayude en la ciencia. Lo que sí es nuevo es la velocidad con la que estas herramientas están cambiando cómo trabajamos. Pero la pregunta que más me llamó la atención fue esta:
¿El rol del científico: pensar el promt?
Mi respuesta fue orientada a la idea de:
No todo se reduce al prompt. Al contrario, se redefine la tarea al disponer de una nueva tecnología para hacer el trabajo.
La IA como ayudante, no como autor
Pienso en la IA como una secretaria o un asistente que toma tus ideas y las organiza en un texto coherente. No es que hagas que la IA piense por ti, sino que te ayude a darle forma a lo que ya tienes en la cabeza.
El investigador sigue siendo el que plantea la pregunta, elige y diseña el estudio, interpreta los resultados, y toma decisiones éticas y científicas.
Así como no se cuestiona que un científico contrate a alguien para transcribir sus ideas, tampoco debería cuestionarse usar IA si se entiende su papel: una herramienta, no un reemplazo.
¿Y si el único trabajo del investigador es escribir prompts?
Esa es la pregunta que muchos hacen. Y la respuesta es:
¡No!
Escribir buenos prompts es una habilidad, sí. Pero también lo es saber qué preguntas hacer, cómo organizar el pensamiento, cómo evaluar la calidad de la información, y cómo usar la IA para reforzar, no reemplazar, tu propio juicio.
Eso es lo que hace al investigador, no solo el prompt.
¿Resistencia a la tecnología? Sí, y es normal
La discusión que se presentó me recordó a los años 80, cuando los profesores decían: “No uses calculadora en el examen”.
La idea era que si usabas la calculadora, no desarrollabas la habilidad mental de hacer cuentas mentalmente. Eso era contrario al objetivo de potencial un pensamiento lógico matemático.
Pero hoy, nadie duda de que la calculadora es útil. Lo que cambió fue la forma de enseñar: ahora se enseña a usarla como herramienta, no a evitarla.
La IA no es diferente.
No es un peligro, es una herramienta.
Y como toda herramienta, su valor depende de cómo la usamos.
Cuidado con los sesgos y la ética
Claro, hay riesgos en el uso de la IA en investigación.
La IA puede reforzar sesgos, generar información falsa o descontextualizar resultados.
Por eso, el investigador sigue siendo esencial:
Para verificar lo que la IA produce.
Para elegir qué datos usar.
Para decidir qué preguntas son importantes.
Para mantener la ética en el proceso.
En resumen
La IA no reemplaza al investigador.
La IA cambia lo que el investigador hace y lo que debe saber.
Y eso, en lugar de asustar, debería inspirar:
Es momento de repensar el rol del investigador como pensador, crítico, ético y creativo.
Porque la verdadera ciencia sigue siendo una tarea humana.
La IA solo nos ayuda a hacerla más clara, más rápida… y más humana (al menos es lo que me gusta pensar).
Si quieres ver el listado de herramientas que mencionaba mi amigo, aquí está el enlace a la publicación original:
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7432134802968858625/?commentUrn=urn%3Ali%3Acomment%3A(activity%3A7432134802968858625%2C7432595772686381056)&dashCommentUrn=urn%3Ali%3Afsd\_comment%3A(7432595772686381056%2Curn%3Ali%3Aactivity%3A7432134802968858625)
