IA

Revisa qué normas aplican a tu trabajo, qué dicen algunos documentos ya publicados sobre declarar el uso de IA en una tesis y qué puedes dejar por escrito de una decisión propia antes de una reunión de supervisión.

Elige una guía según lo que necesitas hacer: estudiar, enseñar, comprobar, evaluar o cuidar información.

La declaración de uso de IA se ha vuelto obligación de quien es evaluado y cortesía opcional de quien evalúa. Mientras esa asimetría persista, la transparencia funcionará como control y no como norma compartida.

La pregunta ambiental que cabe en una decisión docente: ¿hace falta un modelo grande para esta tarea? Qué sabemos de la huella energética e hídrica de la IA, qué sigue opaco y qué decisión razonable puede tomarse hoy.

Lectura metodológica del primer censo nacional sobre IA generativa en la educación superior mexicana: uso extendido, normativa desconocida, demanda masiva de formación y datos que ninguna institución debe trasladar a su comunidad sin diagnóstico propio.

Disposiciones, directrices y marcos para el uso ético, transparente e íntegro de la IA en la docencia y la investigación universitaria.

Posibilidad de reconstruir y mostrar cómo se produjo un trabajo, incluido el papel que tuvo la IA.

Capacidad de una institución para conservar opciones sobre las tecnologías que adopta: recuperar sus datos, cambiar de servicio y evitar dependencias que comprometan su misión.

Expresión usada en algunos debates para ampliar las preguntas sobre autoría, transparencia y responsabilidad cuando interviene IA.