Los Prompts de IA: Herramientas para la Optimización de la Investigación Científica
DOI:
https://doi.org/10.37843/rted.v18i1.616
Contenido principal del artículo
Resumen
In the last decade, artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative agent in producing scientific knowledge, impacting multiple disciplines in a transversal way. The research's purpose is to analyze the impact of AI-based prompts in optimizing data processing and structuring. A qualitative approach was adopted, based on the interpretive paradigm and hermeneutic method, with a descriptive cross-sectional design. The sample representative consisted of 25 academic researchers. For information collection, semi-structured interviews were used, whose analysis was carried out through open coding and NVivo software, allowing the identification of emerging patterns and significant trends. The results show that AI increases efficiency in data management and favors the identification of new lines of scientific inquiry. In addition, a notable reduction in processing times and increased precision in analyzing large volumes of information were observed. Consequently, the tools are consolidated as notable resources for contemporary research, particularly in contexts where the management of massive data and the optimization of comparative methodologies are decisive. It is recommended that they be incorporated into all phases of the knowledge-generation process and that ethical and regulatory frameworks be established to regulate the use of AI in research, promoting its integration as a complementary tool and not as a substitute for human reasoning in the construction of scientific knowledge.
Descargas
Métricas
Detalles del artículo

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Aquellos autores que tengan publicaciones en nuestra revista aceptan los términos siguientes:
- En el momento en que una obra es aceptada para su publicación, el autor conserva los derechos de reproducción, distribución de su artículo para su explotación en todos los países del mundo en el formato proporcionado por nuestra revista, así como en cualquier otro soporte magnético, óptico y digital.
- Los autores conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cual estará simultáneamente sujeto a la Licencia de reconocimiento de Creative Commons (Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)) que permite a terceros copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato, Bajo las condiciones siguientes: Reconocimiento — Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. NoComercial — No puede utilizar el material para una finalidad comercial. SinObraDerivada — Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado. No hay restricciones adicionales — No puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que legalmente restrinjan realizar aquello que la licencia permite.
- Los autores podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales, repositorios, bibliotecas, o en su página web), lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada.
- El retiro de un artículo se solicitará por escrito al Editor, haciéndose efectivo luego de respuesta escrita de este. Para tal efecto, el o los autores enviarán correspondencia vía E-mail: [email protected].
- El autor no recibirá compensación económica por la publicación de su trabajo.
- Todas las publicaciones de la Revista Docentes 2.0, están bajo la plataforma Open Journal System (OJS) en dirección: https://ojs.docentes20.com/
Citas
Agrawal, A., McHale, J., & Oettl, A. (2024). Artificial intelligence and scientific discovery: a model of prioritized search. Research Policy, 53(5), 104989. https://doi.org/10.1016/j.respol.2024.104989. DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2024.104989
Brown, A. (2019). The impact of AI tools on the research process: Challenges and opportunities. Journal of Advanced Research, 28 (3), 215-227. https://doi.org/10.1016/j.jare.2019.02.013 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jare.2019.02.013
Creswell, J. W. (2013). Qualitative Inquiry and Research Design: Choosing Among Five Approaches (3rd ed.). SAGE Publications.
Denzin, N. K., & Lincoln, Y. S. (2018). The Sage Handbook of Qualitative Research. Sage Publications.
Ekundayo, T., Khan, Z., & Nuzhat, S. (2024). Evaluating the Influence of Artificial Intelligence on Scholarly Research: A Study Focused on Academics. Hindawi Human Behavior and Emerging Technologies, 8713718, 13. https://doi.org/10.1155/2024/8713718. DOI: https://doi.org/10.1155/2024/8713718
Gadamer, H. G. (1997). Verdad y método. Ediciones Sígueme.
Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59-82. https://doi.org/10.1177/1525822X05279903 DOI: https://doi.org/10.1177/1525822X05279903
Glaser, B., & Strauss, A. (1967). The Discovery of Grounded Theory: Strategies for Qualitative Research. Aldine Transaction. DOI: https://doi.org/10.1097/00006199-196807000-00014
Johnson, L. (2020). AI prompts as a driving force in hypothesis generation and data analysis. Advances in Data Science, 34 (4), 102-118. https://doi.org/10.1016/j.ads.2020.04.015
Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación. McGraw-Hill.
Kerlinger, F. (1986). Investigación del comportamiento: Métodos de investigación en ciencias sociales. McGraw-Hill.
Merriam, S. B. (2009). Qualitative research: A guide to design and implementation. Jossey-Bass.
Morse, J. M. (1994). Designing funded qualitative research. In Denzin, N. K., & Lincoln, Y. S. (Eds.), Handbook of Qualitative Research (pp. 220-235). SAGE Publications.
Mujica-Sequera, R. M. (2022). Trascender Metodológico: Epistemología, Perspectivas Teóricas y Metodológicas de la Investigación Digital. Revista Docentes 2.0, 13(2), 26–36. https://doi.org/10.37843/rted.v13i2.289 DOI: https://doi.org/10.37843/rted.v13i2.289
Nilsson, N. J. (1991). Logic and artificial intelligence. Artificial Intelligence, 47(1–3), 31-56. https://doi.org/10.1016/0004-3702(91)90049-P. DOI: https://doi.org/10.1016/0004-3702(91)90049-P
Patton, M. Q. (1999). Enhancing the quality and credibility of qualitative analysis. Health Services Research, 34(5), 1189–1208. https://n9.cl/ovgilb
Quivy, R., & Campenhoudt, L. (2006). Manual de investigación en ciencias sociales. McGraw-Hill.
Sandoval, C. (2002). Investigación cualitativa. McGraw-Hill.
Smith, J. (2021). Artificial Intelligence and the future of academic research: The role of AI prompts in accelerating discovery. Journal of Technology in Education, 17 (2), 45-60. https://doi.org/10.1016/j.jte.2021.01.005
Strauss, A., & Corbin, J. (2002). Basics of qualitative research: Techniques and procedures for developing grounded theory. Sage Publications.
Taylor, S., & Bogdan, R. (1986). Introducción a los métodos cualitativos de investigación. Paidós.