Una tesis, una tesina o Trabajo Final Integrador (TFI) puede entenderse como un trabajo académico de carácter investigativo que se elabora para demostrar la capacidad del estudiante para formular un problema científico, analizar evidencia y sostener conclusiones fundamentadas. Este tipo de producción académica integra conocimientos previos, aplica métodos validados y genera un aporte verificable dentro de un campo disciplinar, ya sea en estudios de grado, posgrado o formación profesional.

La tesis, tesina o TFI marca un punto de inflexión en la trayectoria formativa, porque representa el cierre de la etapa educativa y la apertura de un escenario profesional donde suelen aparecer nuevas oportunidades. La tarjeta de presentación cambia, el título se vuelve visible y las responsabilidades académicas adquieren otra dimensión. En este tránsito aparece con frecuencia la resistencia al cambio, acompañada de dudas y presión, motivo por el cual resulta relevante evitar la postergación indefinida de este paso final.

En Alegorías Tesis se asume con responsabilidad la necesidad de abordar un tema que todavía suele tratarse como un tabú académico: el uso de herramientas de inteligencia artificial en la elaboración de una tesis, tesina o TFI. La experiencia cotidiana con los trabajos que llegan para revisión muestra que la IA ya forma parte del proceso, tanto en los borradores iniciales como en muchas correcciones realizadas por distintas instituciones. Su estructura probabilística, su forma particular de sintetizar ideas y su modo de organizar párrafos hacen visible esa presencia, lo que obliga a tratar el tema con claridad y sin estigmas.

La presencia de inteligencia artificial en el ámbito académico ya es habitual y forma parte de las herramientas que acompañan el trabajo de tesis. Su uso no se limita a los estudiantes: en muchos casos, tutores y jurados también recurren a estos sistemas para obtener resúmenes rápidos, revisar coherencia argumental o identificar posibles inconsistencias en la redacción. Esta doble circulación vuelve aún más importante comprender cómo interviene la IA en el proceso formativo, ya que algunas observaciones que aparecen en las devoluciones pueden provenir de análisis automáticos y no necesariamente de una evaluación técnica profunda. En este escenario, resulta prudente que los estudiantes presenten sus trabajos finales con un nivel de consistencia que soporte eventuales revisiones automatizadas, dado que es frecuente que los documentos sean procesados con herramientas basadas en IA para detectar incoherencias o problemas de formato.

La cuestión relevante no es su disponibilidad, sino el impacto que produce en la calidad del trabajo final. Desde Alegorías Tesis se considera que la IA puede resultar útil cuando se emplea con criterio académico y un propósito definido, y problemática cuando introduce errores que después requieren un esfuerzo considerable para corregir, como referencias inexistentes, enlaces generados por el propio modelo, citas mal formateadas o interpretaciones construidas sin el contexto disciplinar necesario. También puede generar revisiones superficiales cuando se la utiliza para producir listados extensos o señales de alerta sin sustento metodológico, algo que suele detectarse por la forma estandarizada y descontextualizada de ciertos comentarios. Este artículo fue desarrollado para orientar en qué momentos la IA aporta valor y en cuáles conviene prescindir de ella para preservar la solidez metodológica del proyecto.

En algunos casos, la IA puede proponer diseños de investigación que parecen técnicamente correctos, pero que no se ajustan a la realidad del proyecto. Un caso ilustrativo aparece cuando se solicita un esquema metodológico básico y el modelo responde con un estudio probabilístico a nivel nacional, con una muestra de 2.500 un margen de error muestral que ronda el 2 % algo inviable para la mayoría de los trabajos de grado o maestría. La propuesta puede incluir un enfoque mixto, combinando análisis cuantitativos y cualitativos, lo que incrementa aún más el tiempo, el costo y la complejidad operativa. El problema surge cuando el tutor, al ver un diseño bien redactado, sugiere continuar bajo ese esquema; en ese escenario, el estudiante queda obligado a cumplir requisitos metodológicos imposibles, aun cuando el planteo sea técnicamente correcto en abstracto. Este tipo de desajuste evidencia que la IA no evalúa factibilidad, recursos ni contexto institucional, por lo que cada propuesta debe revisarse con criterio profesional antes de adoptarla.

La inteligencia artificial puede comprenderse como una herramienta de trabajo: aporta precisión, acelera procesos y amplifica la capacidad de análisis, siempre que el criterio humano permanezca activo. El desafío surge cuando se confunde la potencia de la herramienta con la idea de que puede reemplazar la responsabilidad investigativa. Una herramienta útil puede facilitar el camino, pero solo adquiere sentido cuando quien la utiliza mantiene el control sobre las decisiones metodológicas y el rumbo del proyecto.

La tecnología acompaña, pero la tesis permanece como una construcción intelectual propia. Su valor depende del uso que se haga de la herramienta y de la capacidad de sostener filtros críticos en cada etapa del proceso.

La IA puede utilizarse para mejorar el proceso de trabajo sin reemplazar el razonamiento propio. Su aporte resulta valioso en tareas de organización, explicación y contraste, porque libera tiempo para la reflexión disciplinar y la toma de decisiones informadas.

Para incorporar la inteligencia artificial de manera cuidadosa, proponemos un esquema de cinco pasos que mantiene el juicio académico en el centro del proceso. La IA acompaña, pero las decisiones permanecen en manos del investigador.

1. Explorar

El punto de partida consiste en definir con claridad el problema de investigación y comprender el territorio conceptual donde se inscribe.

Cómo puede ayudar la IA:

• sugerir posibles preguntas de investigación,
• identificar vacíos temáticos,
• reformular hipótesis preliminares.

Enlace de referencia:

Antes de avanzar, puede resultar útil revisar nuestro artículo Cómo redactar una pregunta científica para un trabajo de tesis, donde se expone el Decálogo de Bernal y se explican criterios para delimitar un tema de manera precisa.

2. Rastrear

La búsqueda bibliográfica exige distinguir fuentes válidas, confiables y pertinentes para el marco teórico.

Cómo puede ayudar la IA:

• proponer categorías,
• generar palabras clave,
• sugerir posibles marcos teóricos.

Todo lo que la IA indique debe verificarse en bases académicas reales.

3. Leer

La revisión de la literatura requiere comprensión profunda y criterio interpretativo.

Cómo puede ayudar la IA:

• elaborar resúmenes,
• comparar autores,
• clarificar argumentos complejos.

La lectura del texto original sigue siendo indispensable para sostener un análisis riguroso.

4. Estructurar

La organización del contenido da forma al argumento y define la lógica interna de la tesis.

Cómo puede ayudar la IA:

• generar esquemas,
• sugerir índices tentativos,
• visualizar la arquitectura del trabajo.

La estructura final debe ser una decisión reflexiva del investigador, no una propuesta automática.

Enlace sugerido:

Consejos para elaborar una Tesis | Alegorías Tesis

5. Escribir con criterio

La redacción constituye la etapa en la que se integran ideas, datos y conclusiones.

Cómo puede ayudar la IA:

• sugerir mejoras de estilo,
• reformular frases,
• facilitar la cohesión textual.

La coherencia conceptual, la validez metodológica y la precisión argumental dependen del investigador.

Lectura recomendada:

Podés consultar nuestra guía Cómo citar bajo normas APA en una Tesis, Tesina o Proyecto, donde se detallan los estándares para presentar referencias con precisión.

La inteligencia artificial puede integrarse al proceso de tesis siempre que su uso se sustente en un propósito claro y en una comprensión adecuada de los límites de la herramienta. Su aporte resulta valioso cuando facilita la organización de ideas, acelera la comprensión de conceptos complejos o permite visualizar alternativas metodológicas sin reemplazar la reflexión propia. Sin embargo, su intervención se vuelve problemática cuando genera referencias inexistentes, interpretaciones sin contexto o decisiones técnicas que no se ajustan a la factibilidad real del proyecto.

El desafío consiste en mantener el juicio académico como eje del trabajo, utilizando la IA como apoyo y no como sustituto. Cada etapa del proceso —desde la formulación de la pregunta hasta la redacción final— exige decisiones fundamentadas que ninguna herramienta automática puede tomar por el investigador. Integrar IA con prudencia permite aprovechar su potencial sin comprometer la coherencia, la precisión y la rigurosidad que requiere un trabajo de tesis, tesina o TFI.

Lectura resumida sobre el uso de la IA en tesis: alcances, límites y perspectivas metodológicas.

Ver y Guardar