Plagio Académico y Herramientas de Inteligencia Artificial Generativa: Una Revisión Sistemática sobre Implicaciones Éticas y Normativas en Universidades Mexicanas

Las herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG) han establecido nuevos paradigmas para la detección del plagio académico ya que la tecnología avanza más rápido que la capacidad de construir marcos normativos al interior de las instituciones de educación superior (IES) para regular su uso. La investigación busca estudiar los problemas éticos que surgen cuando las IES mexicanas utilizan herramientas de IAG para la detección de plagio académico. Metodológicamente se utilizó el protocolo PRISMA para identificar estudios relevantes, seleccionados de las principales bases de datos como: Web of Science, Scopus, ERIC, SciELO, Redalyc y Google Scholar, utilizando palabras clave sobre plagio, IAG e instituciones de educación superior. Se realizó un análisis cualitativo de 42 artículos que se convirtieron en el material de investigación seleccionado. Los hallazgos de la investigación develaron que las IES enfrentan un estancamiento importante debido a su pausada implementación de herramientas de IAG dada la ausencia de reglamentaciones pertinentes sobre su uso, reconociendo que las existentes han quedado rebasadas y obsoletas. El estudio desarrolló cuatro dimensiones separadas que incluyeron cambios en la definición de plagio y los efectos de IAG en el trabajo académico, así como nuevos problemas éticos y la falta de regulación suficiente en los marcos normativos actuales. La investigación concluyó que el sistema disciplinario actual subsiste con un enfoque punitivo obsoleto. Las IES en México necesitan construir cuerpos normativos de rápida implementación que enseñen a los estudiantes pensamiento crítico y habilidades éticas en lugar de utilizar prohibiciones para tutelar los estándares de integridad académica.