IA en los trabajos universitarios: guía para usarla de forma responsable (de la idea al control de similitud)

Se acerca la fecha de entrega, la pantalla sigue en blanco y en los grupos de clase ya circulan “trucos” con IA. Cada vez más estudiantes recurren a herramientas como ChatGPT o correctores avanzados para desbloquearse, ordenar ideas o pulir el estilo. Y no es raro: su uso se ha extendido rápidamente. Según Funcas (III Encuesta Funcas sobre Inteligencia Artificial, población general), el uso frecuente de ChatGPT en España pasó del 14% al 28% entre 2024 y 2025.

Pero junto con la oportunidad aparece la duda: ¿qué está permitido en la universidad y qué puede meterte en problemas? Este texto resume un enfoque práctico: usar la IA como apoyo, sin sustituir tu trabajo, y manteniendo transparencia. Para muchas personas, la IA para trabajos universitarios se ha convertido en una ayuda habitual, siempre que se use con criterio.

Lo que suele pedir la universidad: autoría y transparencia

Cuando hablamos de “IA” nos referimos a herramientas que analizan, reescriben o generan texto. En muchas universidades y asignaturas se repite una idea básica: la IA puede ser útil, pero hay que usarla con pensamiento crítico, cuidando ética, privacidad y manteniendo la integridad académica. CRUE (Crue Universidades Españolas) ha publicado orientaciones sobre IA generativa en docencia universitaria con ese enfoque de uso responsable.

En la práctica, la regla es sencilla: la IA puede ayudarte a organizar y mejorar tu proceso, pero la responsabilidad del contenido (ideas, argumentos, conclusiones, citas) es tuya. Si la IA ha tenido un papel relevante (por ejemplo, en estructura o borradores), conviene indicarlo con una frase breve, ajustada a tu centro. Por ejemplo:

“Se han utilizado herramientas de inteligencia artificial como apoyo para la lluvia de ideas y la estructuración del trabajo; la redacción final, el análisis y la verificación de fuentes son de elaboración propia.”

1) Tema y enfoque: empezar con claridad

Muchos bloqueos no nacen en la escritura, sino en la elección del tema. La IA puede ayudarte a acotar: convertir un tema amplio en una pregunta manejable y en un índice inicial. Eso ahorra tiempo, pero no sustituye lo importante: que tu pregunta sea viable, relevante y defendible con bibliografía.

Después, lo esencial es comprobar que existen fuentes serias y que el enfoque encaja con la asignatura. Para aclarar el nivel esperado, a veces ayuda revisar ejemplos de trabajos universitarios y compararlos con la guía o la rúbrica de evaluación.

2) Bibliografía: ayuda sí, pero con verificación

En trabajos como TFG/TFM o informes de asignatura, la búsqueda de literatura suele ser la parte más pesada. La IA puede servir como asistente para proponer palabras clave, sinónimos o subtemas y ayudarte a plantear una estrategia de búsqueda. En este punto, la IA para TFG puede ser útil para ordenar el inicio del proceso y ahorrar tiempo.

Pero aquí hay una regla de oro: la IA no es una base de datos académica. Puede inventar referencias o mezclar datos. Por eso, cualquier fuente sugerida debe verificarse: si no puedes localizarla en catálogos, bases de datos o editoriales fiables, no la uses.

Además, muchas personas la utilizan como IA para hacer resúmenes para estudiar, por ejemplo para sintetizar apuntes o artículos que ya tienen. Puede ayudar, siempre que no sustituya la lectura crítica ni la comprobación de la información.

3) Del bloqueo al borrador: sin perder tu voz

El momento típico: tienes esquema, pero no sale el texto. Aquí la IA puede ayudar si la tratas como arranque, no como producto final. Puede sugerir una estructura para una introducción, proponer conectores o ofrecer alternativas de redacción para frases tuyas. Aun así, la línea roja es clara: no entregues texto que no podrías defender. Si no puedes explicar por qué una afirmación está ahí o de dónde sale, entonces no está listo.

4) Revisión, citas y control de similitud

Uno de los usos más seguros de la IA es el pulido final: gramática, repeticiones, frases largas o claridad. Aun así, revisa que no cambie el sentido ni vuelva el texto demasiado genérico.

Los problemas serios no suelen venir por usar una herramienta, sino por citar mal o presentar como propio algo que no lo es. Cita cada idea que venga de una fuente; si parafraseas, no basta con cambiar palabras: debe ser tu explicación y con cita igualmente. Dos avisos clave: no uses IA para inventar bibliografía, datos o resultados, y la IA no es una fuente académica.

Antes de entregar, es habitual usar herramientas de similitud o que el centro aplique sistemas de detección. Son útiles para localizar coincidencias, citas ausentes o paráfrasis demasiado parecidas. Pero conviene entenderlo bien: un informe de similitud no decide por sí solo si hay plagio. Es un indicador. Una coincidencia puede deberse a citas correctas, bibliografía o formulaciones comunes. Úsalo como alerta: si marca coincidencias, revisa si falta una cita, si debes reescribir mejor o si necesitas comillas.

Conclusión

La IA ya forma parte del día a día académico y su adopción crece. La clave no es “usar o no usar”, sino cómo. Si la utilizas para organizarte, desbloquearte y revisar mejor, puede ahorrarte tiempo y estrés. Si la utilizas para sustituir lectura, análisis y argumentación, se convierte en un riesgo.

Dicho de forma simple: la IA puede ayudarte a escribir mejor, pero no puede hacerse responsable por ti. La responsabilidad (y el mérito) siguen siendo tuyos.