Descripción
La aplicación de Inteligencia Artificial (IA) en la investigación y en la gestión de instituciones de ciencia y tecnología (CyT) es un tema actual. La bibliografía señala el potencial de la IA para incrementar la productividad de grupos de investigación (automatización de revisiones bibliográficas, manejo de datos, escritura de propuestas de investigación y trabajos) pues se estaría generando espacio para el pensamiento crítico, nuevos análisis, mayor creatividad. Asimismo, existen reparos tanto sobre la fiabilidad de los resultados como con aspectos éticos de la investigación. Los investigadores deben ser “cautelosos con la información generada por la IA y mantener la integridad académica al incorporarla” (Madanchian y Taderhoost, 2025; pp 26). Ekundayo et al (2024) encontraron que, si bien existe potencial para incrementar y mejorar el diseño y la ejecución de trabajos experimentales, abundan preocupaciones respecto de los límites para interpretar información, además de las ya mencionadas cuestiones éticas.
En Research Management in the Era of Artificial Intelligence (2025) (https://globalresearchcouncil.org/grc-publications/) se sostiene el potencial de la IA para automatizar procesos de investigación y mejorar la gestión de instituciones, siempre respetando marcos éticos y legales. Según el RoRi Working Paper No 13 (2024) los financiadores se encuentran explorando el uso de IA para abordar desafíos de escala y eficacia en la financiación y evaluación de la investigación. Algunas instituciones, como United Kingdom Research and Innovation, están incorporando el uso de IA generativa en la creación de propuestas de investigación y su evaluación.
En esta oportunidad hacemos foco en la incorporación de IA en la gestión de la evaluación. Este tema es relevante para una institución como el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) de Argentina pues se dispone de bases de datos consolidadas y repositorios institucionales con las cuales es posible alimentar programas de IA basados en el lenguaje natural.
El antecedente más directo para encuadrar los objetivos de este trabajo es Bentura, Jeppesen (2024) donde analizamos la implementación de la Evaluación Responsable de la Ciencia (ERC) en las evaluaciones de trayectorias de investigación; y en Jeppesen et al (2025) en donde se aborda un primer análisis de la experiencia piloto para la producción de indicadores.
Teniendo como marco los conceptos de la ERC, el objetivo de este trabajo consiste en evaluar la experiencia del trabajo piloto realizado en el último trimestre de 2025 en donde se aplicó IA basada en lenguaje natural como instrumento para acompañar a las comisiones asesoras en la evaluación del concurso de becas doctorales 2025.
Palabras clave:
evaluación responsable de la ciencia - inteligencia artificial
