Marco Ético del Uso de IA en Tesis Doctorales 2026: Principios y Aplicación
El marco ético del uso de IA en tesis doctorales es hoy uno de los debates más urgentes en las escuelas de doctorado españolas. El doctorando que en 2024 usaba ChatGPT discretamente para revisar un párrafo, en 2026 se enfrenta a un entorno normativo que exige declaración explícita, supervisión documentada y responsabilidad intelectual sobre cada línea del texto final. No es una restricción caprichosa: es la respuesta institucional a una transformación que pone en juego la integridad del conocimiento científico.
Este artículo desarrolla los principios éticos fundamentales que deben guiar el uso de inteligencia artificial en la elaboración de tesis doctorales, analizando el marco regulatorio vigente en España —incluyendo el Reglamento EU AI Act 2024/1689, las directrices CRUE y el futuro Real Decreto universitario—, con aplicaciones prácticas para doctorandos, directores de tesis y comités de ética de la investigación.
Contexto normativo 2026
España vive en 2026 un momento de transición normativa acelerada. A nivel europeo, el Reglamento de IA (EU AI Act, 2024/1689) entró en vigor el 1 de agosto de 2024, con aplicación progresiva. A nivel nacional, el Ministerio de Universidades y la CRUE negocian un Real Decreto que introducirá, por primera vez en la legislación española, la obligación de que cada universidad cuente con un código ético para el uso académico de la IA, aplicable tanto a la docencia como a la investigación y la elaboración de tesis (El Debate, 2026).
Este marco se articula sobre tres capas normativas:
- Nivel europeo: EU AI Act 2024/1689 y las directrices de la Comisión Europea para IA confiable (HLEG, 2019), que definen los requisitos de transparencia, rendición de cuentas y supervisión humana.
- Nivel nacional: Ley Orgánica del Sistema Universitario (LOSU, 2023), futura regulación vía Real Decreto, y los criterios de acreditación de la ANECA.
- Nivel institucional: Reglamentos de doctorado, códigos de integridad académica y guías de uso de IA propias de cada universidad.
La panorámica completa sobre IA generativa en la investigación española 2026 ofrece el contexto institucional más amplio en el que se inscribe este marco ético.
Los cuatro principios éticos fundamentales
Más allá de la normativa concreta, existe un consenso académico emergente sobre cuatro principios que deben guiar el uso de IA en cualquier tesis doctoral. Estos principios son compatibles con las directrices de la UNESCO (2023), la OCDE (2023) y las recomendaciones de la CRUE.
1. Transparencia activa
El doctorando debe declarar de forma proactiva —no reactiva— qué herramientas de IA utilizó, en qué fases del proceso investigador y con qué propósito. Esta declaración no es un trámite burocrático: es un acto de honestidad científica que permite a los evaluadores calibrar el peso de la contribución original del investigador. La transparencia debe abarcar tanto el uso productivo (generación de texto o análisis) como el uso verificativo (comprobación de cálculos, detección de errores).
2. Supervisión y responsabilidad intelectual
La IA es una herramienta; el doctorando, el responsable intelectual. Todo contenido generado o asistido por IA debe ser críticamente evaluado, verificado y, en última instancia, asumido como propio por el investigador. Ninguna conclusión científica puede sustentarse exclusivamente en la autoridad de un LLM, cuya propensión a las “alucinaciones” (generación de información plausible pero errónea) es bien documentada (Ji et al., 2023). Esta responsabilidad es intransferible y se extiende a los errores que pudiera introducir la herramienta.
3. Originalidad auténtica
Una tesis doctoral es, por definición, una contribución original al conocimiento. El uso de IA no puede comprometer esta originalidad. La distinción crucial es entre usar la IA para amplificar el pensamiento propio (revisar redacción, formatear referencias, explorar literatura) frente a usarla para sustituirlo (generar argumentos, formular hipótesis o construir marcos teóricos sin reflexión crítica previa). El primero es una extensión legítima de las herramientas académicas; el segundo vulnera la esencia del doctorado.
4. Reproducibilidad y trazabilidad
El proceso investigador debe ser reproducible o, al menos, trazable. Cuando se usa IA, esto implica documentar: la herramienta utilizada y su versión, la fecha de la consulta, los prompts empleados y una muestra representativa de las respuestas obtenidas. Véase el análisis detallado en el artículo sobre reproducibilidad científica e IA generativa.
Usos permitidos vs. usos prohibidos
La distinción entre usos éticos e inaceptables no siempre es nítida, pero la siguiente clasificación orientativa recoge el consenso emergente en las universidades españolas y europeas:
Usos generalmente permitidos
- Corrección ortográfica, gramatical y estilística del texto propio
- Traducción de fragmentos para lectura (no para citar sin verificar)
- Búsqueda y síntesis bibliográfica exploratoria (siempre verificando fuentes primarias)
- Asistencia en la estructura formal de secciones (índice, formato)
- Generación de código de análisis estadístico o visualización de datos
- Transcripción asistida de entrevistas o grupos de discusión
- Gestión y formateo automático de referencias bibliográficas
Usos que requieren declaración explícita
- Síntesis de literatura que forme parte del cuerpo de la revisión bibliográfica
- Análisis de datos cualitativos con codificación asistida por IA
- Generación de apartados introductorios o de discusión con posterior revisión y reescritura sustancial
- Uso de herramientas de análisis estadístico con módulos de IA integrados
Usos inaceptables (fraude académico)
- Presentar texto generado por IA como propio sin declaración ni revisión crítica
- Fabricar o falsear datos con ayuda de IA
- Usar IA para responder preguntas en defensas o evaluaciones sin conocimiento previo
- Ocultar deliberadamente el uso de IA cuando la normativa institucional exige declararlo
Consulta también el análisis sobre el marco jurídico del uso de IA en trabajos académicos en España para la dimensión legal de estas distinciones.
La declaración de uso de IA en la tesis
La “Declaración de Tecnologías de Asistencia” que la Universidad Carlos III de Madrid exige desde el curso 2025-2026 es el modelo más avanzado en España. Esta declaración debe incluir:
- Nombre y versión de la herramienta (ej.: Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Grammarly Premium)
- Fase del proceso investigador en que se utilizó
- Propósito específico del uso (revisión estilística, búsqueda bibliográfica, análisis de datos, etc.)
- Nivel de supervisión aplicado y modificaciones realizadas
- Impacto en el contenido final (auxiliar, sustancial, ninguno)
Un modelo de declaración podría redactarse en los siguientes términos: “Para la revisión gramatical y estilística del texto en castellano, se utilizó [herramienta, versión] durante [fase]. Todo el contenido fue generado originalmente por el doctorando y revisado críticamente antes y después del proceso de mejora estilística asistida. La herramienta no fue utilizada para generar ideas, argumentos ni contenido conceptual.”
Herramientas como Tesify están diseñadas para mantener al investigador en control del proceso académico, ofreciendo asistencia estructurada que facilita precisamente esta trazabilidad.
Autoría, responsabilidad y plagio
La cuestión de la autoría es el núcleo del debate ético. El sistema de autoría científica moderno se basa en la responsabilidad —quien firma un trabajo asume su veracidad y originalidad—. Los LLMs no pueden asumir responsabilidad: no tienen personalidad jurídica, no pueden ser sancionados y sus “decisiones” no son deliberadas. Por tanto:
- La IA no puede ser coautora de una tesis doctoral ni de un artículo científico (posición unánime de ICMJE, Elsevier, Springer, Wiley y CSIC).
- El doctorando es el único responsable del contenido, incluido el generado con asistencia de IA que haya revisado y asumido como propio.
- El uso no declarado de IA para generar contenido sustancial equivale a plagio en la mayoría de los reglamentos universitarios españoles vigentes en 2026.
Respecto al plagio: las herramientas de detección de contenido generado por IA presentan tasas de error del 8-23% (Perkins et al., 2024). Su uso como evidencia disciplinaria única es metodológicamente cuestionable, lo que ha llevado a la mayoría de universidades españolas a adoptar enfoques de evaluación integral que incluyen la defensa oral. Para más datos, véase el artículo sobre detección de IA en universidades españolas: datos y tasas.
El papel del director de tesis
El director de tesis tiene un papel activo en la configuración del marco ético del uso de IA por parte del doctorando. Sus responsabilidades incluyen:
- Establecer expectativas claras desde el inicio del doctorado sobre qué usos son aceptables en el grupo de investigación y en la disciplina.
- Supervisar activamente que el doctorando mantiene la comprensión profunda y el control intelectual sobre todos los aspectos de su tesis.
- Orientar sobre la declaración de uso de IA siguiendo los protocolos institucionales y los estándares de las revistas o editoriales objetivo.
- Actualizar su propio conocimiento sobre las herramientas de IA relevantes para la disciplina, para poder supervisar con criterio su uso.
El Real Decreto en negociación contempla también responsabilidades explícitas para los directores de tesis en relación con la supervisión del uso ético de IA, equiparables a las ya existentes en materia de integridad científica general.
Comités de ética y revisión institucional
Los comités de ética de la investigación (CEI) de las universidades españolas están ampliando su mandato para incluir la revisión de protocolos de uso de IA en proyectos de investigación con sujetos humanos, datos sensibles o aplicaciones de alto riesgo según la clasificación del EU AI Act.
Específicamente, los CEI deben revisar los proyectos que utilicen IA para:
- Análisis de datos personales o sensibles (historiales médicos, datos biométricos, perfiles psicológicos)
- Toma de decisiones que afecten a personas identificables
- Generación de materiales de intervención en investigación con seres humanos
- Sistemas clasificados como de alto riesgo bajo el EU AI Act (Anexo III)
La articulación entre los comités de ética y las políticas institucionales de IA es uno de los ámbitos de mayor desarrollo normativo en 2026, con importantes diferencias entre universidades. La CRUE está trabajando en un marco de referencia común para los CEI españoles.
Preguntas frecuentes
¿Estoy obligado a declarar el uso de IA en mi tesis doctoral?
Depende de tu universidad. En 2026, universidades como la UC3M ya lo exigen formalmente. El futuro Real Decreto lo hará obligatorio en toda España. Independientemente de la normativa concreta, declarar el uso es la práctica ética recomendada por la CRUE, la UNESCO y las principales editoriales científicas. En caso de duda, la transparencia siempre protege al doctorando.
¿Puedo usar ChatGPT para escribir secciones de mi tesis si las reviso después?
El uso de IA para generar secciones sustanciales —incluso con revisión posterior— es cuestionable éticamente en el contexto de una tesis doctoral. La revisión y reescritura debe ser tan profunda que el texto resultante sea genuinamente tuyo. Si el texto generado por IA constituye la estructura conceptual y argumentativa del apartado, con independencia de los ajustes estilísticos, se compromete la originalidad requerida. Usa la IA para amplificar tu pensamiento, no para sustituirlo.
¿Qué ocurre si la IA introduce errores en mi tesis sin que me dé cuenta?
La responsabilidad recae enteramente en el doctorando. Los LLMs tienen una alta propensión a las “alucinaciones” —citas bibliográficas inventadas, datos estadísticos incorrectos, afirmaciones plausibles pero falsas—. Por ello, cualquier información factual procedente de una herramienta de IA debe verificarse en las fuentes primarias. Nunca cites un artículo que no hayas leído directamente, aunque la IA te lo haya proporcionado.
¿Qué debo hacer si mi director de tesis me prohíbe usar cualquier IA?
El director tiene autoridad para establecer las condiciones de uso de IA en el marco de la supervisión doctoral. Si la restricción es completa, debe respetarse. Puedes solicitar una conversación para aclarar exactamente qué herramientas son aceptables (por ejemplo, un procesador de texto con corrector ortográfico vs. un LLM). La negativa a cualquier herramienta de asistencia digital sería inusual; lo más frecuente es que la prohibición se refiera a los LLMs generativos, no a todas las herramientas digitales.
¿Cómo afecta el EU AI Act 2024 a mi tesis doctoral?
El EU AI Act tiene aplicación directa en la investigación doctoral principalmente en dos casos: si usas sistemas de IA de alto riesgo (definidos en el Anexo III, como los usados en evaluación educativa o sistemas biométricos), y si trabajas con modelos de IA de uso general (GPAI) que generan contenido a escala. Para la mayoría de los doctorandos, el impacto práctico en 2026 se traduce en la obligación de documentar el uso de herramientas de IA y asegurar la transparencia ante evaluadores y comités de ética.
¿Existe diferencia entre el uso ético de IA en una tesis de máster y en una tesis doctoral?
Sí, hay diferencias de grado aunque no de principio. Una tesis doctoral debe realizar una contribución original al conocimiento, lo que exige un estándar más elevado de originalidad e independencia intelectual. Una tesis de máster es un trabajo académico avanzado pero no siempre requiere contribución completamente original. En ambos casos se aplican los mismos principios éticos, pero el umbral de lo que constituye contribución propia es más alto en el doctorado.
Referencias
- CRUE Universidades Españolas. (2024). La Inteligencia Artificial Generativa en la Docencia Universitaria: Oportunidades, desafíos y recomendaciones. CRUE.
- El Debate. (2026, abril 15). Universidades elabora una ley para que haya un código ético sobre uso académico de la inteligencia artificial. El Debate. https://www.eldebate.com/sociedad/20260415/universidades-elabora-ley-haya-codigo-etico-sobre-academico-inteligencia-artificial_406959.html
- European Parliament & Council. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 on Artificial Intelligence. Official Journal of the European Union, L 2024/1689.
- HLEG (High-Level Expert Group on AI). (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI. European Commission.
- ICMJE. (2023). Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals. ICMJE. http://www.icmje.org/recommendations
- Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1-38. https://doi.org/10.1145/3571730
- Ministerio de Universidades. (2023). Ley Orgánica del Sistema Universitario (LOSU). BOE núm. 65, de 17 de marzo de 2023.
- OECD. (2023). OECD Principles on AI. Organisation for Economic Co-operation and Development. https://oecd.ai/en/ai-principles
- Perkins, M., Roe, J., Postma, D., McGaughran, J., & Hickerson, D. (2024). Detection of GPT-4 generated text in higher education: Combining academic judgement and software to identify generative AI tool misuse. Journal of Academic Ethics, 22(1), 89-113.
- UNESCO. (2023). Guidance for Generative AI in Education and Research. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
- Universidad Carlos III de Madrid. (2025). Normativa sobre uso de herramientas de inteligencia artificial en tesis doctorales: Declaración de Tecnologías de Asistencia. Escuela de Doctorado UC3M.
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