- Primero, la política de IA de tu institución
- Las universidades y las revistas fijan sus propias reglas sobre qué usos de la IA se permiten y cuáles hay que declarar. Algunas permiten solo pulir el idioma, otras piden una declaración de cada herramienta usada. Consulta la política de tu curso o de la revista a la que apuntas antes de apoyarte en nada de esto.
- Referencias inventadas o mal atribuidas
- Los sistemas de IA generales pueden producir referencias que parecen reales y no lo son, o atribuir un artículo real a una afirmación que nunca hace. Abre cada fuente que cites y comprueba tú mismo el pasaje, aunque la herramienta te dé un enlace.
- Las puntuaciones de similitud y de IA son indicadores
- Un detector de plagio informa de textos coincidentes, no de intenciones, y los resultados pueden diferir de los del programa de tu universidad. Los detectores de texto escrito por IA dan una probabilidad y pueden equivocarse en los dos sentidos, así que toma una puntuación como una señal para revisar, no como una prueba.
- Datos sin publicar y confidencialidad
- Subir transcripciones de entrevistas, datos de pacientes o un manuscrito sin publicar a una herramienta en línea puede incumplir tu aprobación ética o la confianza de un coautor. Lee cómo almacena y usa los archivos el servicio antes de enviar nada delicado.
- Un resumen no es leer
- Un resumen de IA sirve para decidir qué leer y es un mal sustituto de leerlo. Las limitaciones, el tamaño de las muestras y las conclusiones matizadas son los detalles que más se pierden, y son justo lo que preguntan los revisores.