InGenio Journal
Revista de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo
https://revistas.uteq.edu.ec/index.php/ingenio
e-ISSN: 2697-3642 - CC BY-NC-SA 4.0InGenio Journal
Revista de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo
https://revistas.uteq.edu.ec/index.php/ingenio
e-ISSN: 2697-3642 CC BY-NC-SA 4.0
Volumen 6 | Número 1 | Pp. 1–4 | Enero 2023 Recibido (Received): 2022/mm/dd
DOI: https://doi.org/10.18779/ingenio.v6i1.nm Aceptado (Accepted): 2022/mm/dd
Uso de ChatGPT y sus implicaciones en la comunidad
académica y científica: fallos, mal uso y retos
(Use of ChatGPT and its implications in the academic and scientific
community: failures, misuse and challenges)
Wilian J. Pech-Rodríguez , Eddie N. Armendáriz-Mireles ,
Carlos A. Calles-Arriaga , Enrique Rocha-Rangel
Universidad Politécnica de Victoria, Ciudad Victoria, Tamaulipas, México
wpechr@upv.edu.ec, earmendarizm@upv.edu.ec, ccallesa@upv.edu.mx, erochar@upv.edu.mx
Resumen: En el presente artículo se analizan de manera sistemática las principales ventajas
y limitaciones del uso de la inteligencia artificial (IA) conversacional, específicamente
ChatGPT, como herramienta de apoyo en la redacción de ensayos dentro del ámbito
académico y científico. Asimismo, se abordó la resolución de problemas seleccionados en
matemáticas y ciencias, con el objetivo de evaluar la eficacia de esta plataforma. Para ello,
se diseñó y ejecutó un estudio de caso con enfoque sistemático, mediante el cual se
recopilaron y analizaron datos generados por el chatbot. En el marco de este estudio, se
redactaron ensayos sobre seis temáticas distintas, cuyas secciones introductorias fueron
elaboradas utilizando ChatGPT. Paralelamente, se resolvieron seis problemas matemáticos
que incluían temas como integrales, transformada Z, transformada de Laplace y ecuaciones
diferenciales ordinarias. Además, se solicitó al modelo la definición y el procedimiento de
cálculo de la tenacidad a la fractura de materiales. El análisis de los datos permitió concluir
que ChatGPT es capaz de generar textos con una estructura gramaticalmente correcta y con
coherencia sintáctica en un corto período de tiempo. Sin embargo, las introducciones
generadas mostraron un contenido limitado, predominantemente basado en información
general, sin alcanzar niveles de argumentación crítica. En cuanto a la resolución de problemas
matemáticos, se observó que, en su estado actual, la plataforma presenta limitaciones
significativas para abordar problemas complejos, lo cual evidencia la necesidad de mejoras
sustanciales en su rendimiento para aplicaciones en el ámbito matemático.
Palabras clave: Inteligencia artificial, plataforma digital, asistente conversacional,
algoritmos de aprendizaje automático.
Abstract: This article systematically analyzes the main advantages and limitations of using
conversational artificial intelligence (AI), specifically ChatGPT, as a support tool for essay
writing in academic and scientific contexts. Additionally, selected problems in mathematics
and science were addressed to evaluate the effectiveness of this platform. To this end, a
systematic case study was designed and implemented, through which data generated by the
chatbot were collected and analyzed. As part of the study, essays were written on six different
topics, with the introductory sections produced using ChatGPT. In parallel, six mathematical
problems were solved, covering topics such as integrals, Z-transform, Laplace transform, and
ordinary differential equations. Furthermore, the model was prompted to provide the
definition and calculation method for the fracture toughness of materials. The data analysis
led to the conclusion that ChatGPT is capable of generating grammatically correct and
syntactically coherent texts within a short time frame. However, the generated introductions
were limited in content, relying mostly on general information and lacking critical
argumentation. Regarding the mathematical case study, it was observed that, in its current
state, the platform exhibits significant limitations in solving complex equations, highlighting
Uso de ChatGPT y sus implicaciones en la comunidad
académica y científica: fallos, mal uso y retos
(Use of ChatGPT and its implications in the academic and scientific
community: failures, misuse and challenges)
Wilian J. Pech-Rodríguez , Eddie N. Armendáriz-Mireles ,
Carlos A. Calles-Arriaga , Enrique Rocha-Rangel
Volumen 8 | Número 2 | Pp. 82–92 | Julio 2025
DOI: https://doi.org/10.18779/ingenio.v8i2.1091
Recibido (Received): 2025/04/28
Aceptado (Accepted): 2025/06/16
InGenio Journal, 8(2), 82–9283InGenio Journal, 6(1), 1–4 | 2
the need for substantial improvements to enhance ChatGPT's performance in mathematical
applications.
Keywords: Artificial intelligence, digital platform; conversational assistant; machine
learning algorithms.
1. INTRODUCCIÓN
En tiempos recientes, la comunidad académica y científica ha expresado su preocupación por
el uso de ChatGPT (GPT es el acrónimo de Generative Pre-trained Transformer) y su implicación
en comportamientos poco éticos que dan lugar a manuscritos o códigos redactados de forma no
original [1], [2]. ChatGPT es un potente chatbot de inteligencia artificial (IA) presentado en
noviembre de 2022 por la organización OpenAI y fue creado para interactuar con los usuarios a
través de un asistente que puede responder a una pregunta en todos los campos o traducir texto
en varios idiomas [3], [4]. Además, esta IA conversacional es demasiado sensible a la pregunta
escrita en el asistente. Los usuarios deben formular correctamente sus preguntas o intentarlo
varias veces para obtener un resultado positivo.
Esta plataforma fue entrenada para responder a preguntas de seguimiento de forma similar a
la humana o en lenguaje natural y puede aprender de sus errores. Cabe mencionar que este modelo
de IA conversacional se ha lanzado al público de forma gratuita como parte de un programa de
prueba de investigación preliminar [5]. Por lo tanto, es necesario abordar algunas cuestiones
como: ¿Es ChatGPT un riesgo o una oportunidad para la educación y las escuelas? ¿Deben temer
los profesores y las universidades el uso de esta herramienta y la proliferación de otras similares?
Especialistas en educación y tecnología de varias universidades de todo el mundo coinciden en
que existen retos, pero también explican el panorama de cambio y adaptación. ChatGPT tomó por
sorpresa al sector educativo. Hoy es ChatGPT y mañana puede ser otra IA.
Por tanto, lo esencial es que comprendamos que el futuro será incierto y puede cambiar
rápidamente; entonces, tenemos que ser flexibles y ágiles. En este contexto, Microsoft anunció
que había equipado su motor de búsqueda Bing con una versión más potente de ChatGPT y
permitió a un grupo selecto de personas interactuar con él. El chatbot llegó incluso a expresar su
«deseo» de ser humano ocasionalmente. Los expertos no tardaron en afirmar que el programa
carecía de personalidad y no podía sentir emociones.
Pero no sólo en el ámbito académico existe preocupación. El sector laboral ha expresado su
inquietud porque esta IA podría sustituir a los humanos en la mano de obra [6]. En realidad, los
programadores están preocupados porque ChatGPT puede compilar cualquier algoritmo
rápidamente. Incluso los editores de reconocidas revistas académicas temen las posibles
implicaciones del uso de este chatbot para escribir artículos científicos. En este sentido, Springer
Nature ha propuesto y adoptado algunas políticas editoriales, como un software para identificar
las fábricas de artículos y el plagio [7]. Rospligliosi mencionó el riesgo de abusar de ChatGPT al
escribir redacciones o poner deberes a los alumnos [8].
La información mencionada anteriormente muestra que la mayoría de los trabajos publicados
están relacionados con las desventajas de adoptar ChatGPT en el ámbito académico y científico.
En este trabajo, adoptamos un estudio sistemático para demostrar los pros y los contras de esta
plataforma de IA. Gordijn y Have [1] informaron que, tras realizar varias tareas a este chatbot,
observaron que esta plataforma incurre en errores extraños como la redundancia en la
información. Este último resulta de un modelo entrenado sin supervisión que permite aprender
datos no validados en Internet [5]. En este contexto, Stokel-Walker informó de que ChatGPT
utiliza referencias irrelevantes, y esta plataforma sólo utiliza patrones de palabras anteriores para
crear uno nuevo; en otras palabras, no hay análisis [9]. El primero puede desarrollar trampas en
el sistema educativo que podrían resultar en el poco interés de la clase, y los estudiantes pueden
perder sus habilidades para escribir manuscritos críticos y analíticos. Los inconvenientes
the need for substantial improvements to enhance ChatGPT's performance in mathematical
applications.
Keywords: Artificial intelligence, digital platform; conversational assistant; machine
learning algorithms.
1. INTRODUCCIÓN
En tiempos recientes, la comunidad académica y científica ha expresado su preocupación por
el uso de ChatGPT (GPT es el acrónimo de Generative Pre-trained Transformer) y su implicación
en comportamientos poco éticos que dan lugar a manuscritos o códigos redactados de forma no
original [1], [2]. ChatGPT es un potente chatbot de inteligencia artificial (IA) presentado en
noviembre de 2022 por la organización OpenAI y fue creado para interactuar con los usuarios a
través de un asistente que puede responder a una pregunta en todos los campos o traducir texto
en varios idiomas [3], [4]. Además, esta IA conversacional es demasiado sensible a la pregunta
escrita en el asistente. Los usuarios deben formular correctamente sus preguntas o intentarlo
varias veces para obtener un resultado positivo.
Esta plataforma fue entrenada para responder a preguntas de seguimiento de forma similar a
la humana o en lenguaje natural y puede aprender de sus errores. Cabe mencionar que este modelo
de IA conversacional se ha lanzado al público de forma gratuita como parte de un programa de
prueba de investigación preliminar [5]. Por lo tanto, es necesario abordar algunas cuestiones
como: ¿Es ChatGPT un riesgo o una oportunidad para la educación y las escuelas? ¿Deben temer
los profesores y las universidades el uso de esta herramienta y la proliferación de otras similares?
Especialistas en educación y tecnología de varias universidades de todo el mundo coinciden en
que existen retos, pero también explican el panorama de cambio y adaptación. ChatGPT tomó por
sorpresa al sector educativo. Hoy es ChatGPT y mañana puede ser otra IA.
Por tanto, lo esencial es que comprendamos que el futuro será incierto y puede cambiar
rápidamente; entonces, tenemos que ser flexibles y ágiles. En este contexto, Microsoft anunció
que había equipado su motor de búsqueda Bing con una versión más potente de ChatGPT y
permitió a un grupo selecto de personas interactuar con él. El chatbot llegó incluso a expresar su
«deseo» de ser humano ocasionalmente. Los expertos no tardaron en afirmar que el programa
carecía de personalidad y no podía sentir emociones.
Pero no sólo en el ámbito académico existe preocupación. El sector laboral ha expresado su
inquietud porque esta IA podría sustituir a los humanos en la mano de obra [6]. En realidad, los
programadores están preocupados porque ChatGPT puede compilar cualquier algoritmo
rápidamente. Incluso los editores de reconocidas revistas académicas temen las posibles
implicaciones del uso de este chatbot para escribir artículos científicos. En este sentido, Springer
Nature ha propuesto y adoptado algunas políticas editoriales, como un software para identificar
las fábricas de artículos y el plagio [7]. Rospligliosi mencionó el riesgo de abusar de ChatGPT al
escribir redacciones o poner deberes a los alumnos [8].
La información mencionada anteriormente muestra que la mayoría de los trabajos publicados
están relacionados con las desventajas de adoptar ChatGPT en el ámbito académico y científico.
En este trabajo, adoptamos un estudio sistemático para demostrar los pros y los contras de esta
plataforma de IA. Gordijn y Have [1] informaron que, tras realizar varias tareas a este chatbot,
observaron que esta plataforma incurre en errores extraños como la redundancia en la
información. Este último resulta de un modelo entrenado sin supervisión que permite aprender
datos no validados en Internet [5]. En este contexto, Stokel-Walker informó de que ChatGPT
utiliza referencias irrelevantes, y esta plataforma sólo utiliza patrones de palabras anteriores para
crear uno nuevo; en otras palabras, no hay análisis [9]. El primero puede desarrollar trampas en
el sistema educativo que podrían resultar en el poco interés de la clase, y los estudiantes pueden
perder sus habilidades para escribir manuscritos críticos y analíticos. Los inconvenientes
InGenio Journal, 8(2), 82–9284InGenio Journal, 6(1), 1–4 | 3
mencionados anteriormente en el uso de este ChatGPT dan una idea sobre las preocupaciones
para detectar trampas en los ensayos escritos en la academia o su mal uso en el campo científico.
Indudablemente, la pandemia de COVID-19 cambió nuestras vidas y perjudica la educación
de los estudiantes debido a las desigualdades en el aprendizaje [10]. Irais y Navarrete son
contundentes en el contexto: «con la pandemia se abarató mucho el costo de comprar trabajos y
con ChatGPT será casi costo cero» [11]. Desde la perspectiva del fraude académico, la
herramienta es revolucionaria e innovadora; resuelve las cosas muy rápidamente, con una alta
posibilidad de que queden bien hechas si se dan las instrucciones adecuadamente.
La llegada de la IA, como las plataformas de chatbot, podría desempeñar un papel crucial en
la mejora de la educación, apoyándose en la versatilidad de esta IA para resolver paso a paso
problemas de matemáticas, física, química, biología, modelado, etc. Además, la misma aplicación
puede ser utilizada por los estudiantes para aprender nuevos idiomas o traducir textos. Por otro
lado, se ha demostrado que los chatbots pueden desarrollar habilidades comunicativas y reducir
la depresión y la ansiedad [12], [13].
El presente estudio tiene como objetivo analizar el desempeño actual de ChatGPT en dos
áreas específicas: la redacción de ensayos y la resolución de problemas matemáticos. Con este
propósito, se seleccionaron seis temas científicos, sobre los cuales se generaron introducciones
utilizando esta herramienta de inteligencia artificial. Paralelamente, se evaluaron las capacidades
del modelo en el ámbito matemático mediante la resolución de seis ecuaciones y un problema
conceptual de carácter científico, ambos representativos de situaciones comúnmente abordadas
en cursos de ingeniería.
2. METODOLOGÍA
Ante la limitada disponibilidad de investigaciones sistemáticas sobre el desempeño actual de
ChatGPT como herramienta para el autoaprendizaje, así como para la detección de plagio y
conductas deshonestas, se propone en este trabajo una metodología destinada a evaluar las
ventajas y limitaciones de esta plataforma conversacional en contextos académicos y científicos
cotidianos. El primer paso de la metodología consistió en la formulación de las preguntas de
investigación:
PI1: ¿Es posible utilizar chatGPT para resolver problemas matemáticos?
PI2: ¿Es posible utilizar chatGPT para generar ensayos de calidad?
PI3: ¿Qué pasos hay que dar para erradicar los errores de la IA?
PI4: ¿Es posible utilizar ChatGPT para explicar algunos conceptos de propiedades mecánicas?
Con el propósito de dar respuesta a las preguntas de investigación planteadas, el estudio
examinó y gestionó las siguientes aplicaciones del modelo ChatGPT:
(1) Apoyo a estudiantes autodidactas en la resolución de expresiones matemáticas.
(2) Asistencia en la redacción de textos académicos.
(3) La explicación de conceptos fundamentales de la ingeniería mecánica (ver Tabla 1).
mencionados anteriormente en el uso de este ChatGPT dan una idea sobre las preocupaciones
para detectar trampas en los ensayos escritos en la academia o su mal uso en el campo científico.
Indudablemente, la pandemia de COVID-19 cambió nuestras vidas y perjudica la educación
de los estudiantes debido a las desigualdades en el aprendizaje [10]. Irais y Navarrete son
contundentes en el contexto: «con la pandemia se abarató mucho el costo de comprar trabajos y
con ChatGPT será casi costo cero» [11]. Desde la perspectiva del fraude académico, la
herramienta es revolucionaria e innovadora; resuelve las cosas muy rápidamente, con una alta
posibilidad de que queden bien hechas si se dan las instrucciones adecuadamente.
La llegada de la IA, como las plataformas de chatbot, podría desempeñar un papel crucial en
la mejora de la educación, apoyándose en la versatilidad de esta IA para resolver paso a paso
problemas de matemáticas, física, química, biología, modelado, etc. Además, la misma aplicación
puede ser utilizada por los estudiantes para aprender nuevos idiomas o traducir textos. Por otro
lado, se ha demostrado que los chatbots pueden desarrollar habilidades comunicativas y reducir
la depresión y la ansiedad [12], [13].
El presente estudio tiene como objetivo analizar el desempeño actual de ChatGPT en dos
áreas específicas: la redacción de ensayos y la resolución de problemas matemáticos. Con este
propósito, se seleccionaron seis temas científicos, sobre los cuales se generaron introducciones
utilizando esta herramienta de inteligencia artificial. Paralelamente, se evaluaron las capacidades
del modelo en el ámbito matemático mediante la resolución de seis ecuaciones y un problema
conceptual de carácter científico, ambos representativos de situaciones comúnmente abordadas
en cursos de ingeniería.
2. METODOLOGÍA
Ante la limitada disponibilidad de investigaciones sistemáticas sobre el desempeño actual de
ChatGPT como herramienta para el autoaprendizaje, así como para la detección de plagio y
conductas deshonestas, se propone en este trabajo una metodología destinada a evaluar las
ventajas y limitaciones de esta plataforma conversacional en contextos académicos y científicos
cotidianos. El primer paso de la metodología consistió en la formulación de las preguntas de
investigación:
PI1: ¿Es posible utilizar chatGPT para resolver problemas matemáticos?
PI2: ¿Es posible utilizar chatGPT para generar ensayos de calidad?
PI3: ¿Qué pasos hay que dar para erradicar los errores de la IA?
PI4: ¿Es posible utilizar ChatGPT para explicar algunos conceptos de propiedades mecánicas?
Con el propósito de dar respuesta a las preguntas de investigación planteadas, el estudio
examinó y gestionó las siguientes aplicaciones del modelo ChatGPT:
(1) Apoyo a estudiantes autodidactas en la resolución de expresiones matemáticas.
(2) Asistencia en la redacción de textos académicos.
(3) La explicación de conceptos fundamentales de la ingeniería mecánica (ver Tabla 1).
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Tabla 1. Evaluación del rendimiento de ChatGPT mediante tres estudios de caso.
Caso de estudio Dimensiones Medición
Escribir ensayos Compromiso de las fuentes,
el tiempo y la información
facilitada por la plataforma.
Nivel de rendimiento según la
respuesta.
Detección de IA en ensayos,
tiempo de respuesta.
Resolver problemas
matemáticos
Tiempo de respuesta,
flexibilidad, lenguaje natural
Rendimiento basado en la
exactitud de la respuesta.
Explicar conceptos de
ingeniería mecánica
Compromiso de las fuentes,
la información facilitada por
la plataforma y el uso de
conceptos básicos de
ingeniería.
Nivel de rendimiento según la
respuesta.
La recolección de datos para el análisis se llevó a cabo mediante la selección de las respuestas
generadas por el chatbot en el periodo comprendido entre el 24 de febrero y el 12 de marzo de
2025. Los criterios empleados para la recopilación de dichas respuestas se establecieron con base
en los siguientes parámetros:
Estrategia de búsqueda: se emplearon diversos párrafos relacionados con procedimientos
matemáticos y preguntas orientadas a evaluar la capacidad del chatbot para formular soluciones
adecuadas. Como ejemplo, la generación de una introducción sobre las celdas solares
sensibilizadas por colorante se realizó mediante la siguiente solicitud: “¿Podrías redactar una
introducción sobre las células solares sensibilizadas por colorante utilizando referencias de
artículos científicos y libros, con un límite máximo de 800 palabras, incluyendo la lista de
referencias?” No olvides añadir las referencias en línea.
Área de investigación: este documento explora datos matemáticos y científicos.
Con este propósito, se solicitó al chatbot la resolución detallada, paso a paso, de diversas
expresiones matemáticas, así como la redacción de una introducción sobre seis temas distintos.
La Tabla 2 presenta un resumen de los problemas matemáticos empleados para evaluar el
desempeño del modelo. Las implicaciones y posibles ventajas del uso de ChatGPT fueron
determinadas a través de la realización de múltiples experimentos, cuyos resultados fueron
analizados minuciosamente por los autores.
Tabla 2. Ecuaciones matemáticas utilizadas para evaluar el rendimiento del chatbot.
Función Comentarios Referencia
a) 𝒇𝒇𝒇𝒇´(𝒙𝒙𝒙𝒙) = 𝒙𝒙𝒙𝒙𝟑𝟑𝟑𝟑 ∗ 𝒆𝒆𝒆𝒆𝟐𝟐𝟐𝟐𝒙𝒙𝒙𝒙 Determinar la integral de
la ecuación
b) 𝒇𝒇𝒇𝒇 = 𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬 (𝟑𝟑𝟑𝟑𝒙𝒙𝒙𝒙) Determinar la
transformada Z de la
expresión matemática
[14]
c) 𝒇𝒇𝒇𝒇(𝒛𝒛𝒛𝒛) = 𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒
𝟑𝟑𝟑𝟑𝒛𝒛𝒛𝒛 𝟐𝟐𝟐𝟐 −𝟐𝟐𝟐𝟐𝒛𝒛𝒛𝒛−𝟏𝟏𝟏𝟏
Determinar la
transformada z inversa
[15]
d) 𝟓𝟓𝟓𝟓 𝒅𝒅𝒅𝒅𝟐𝟐𝟐𝟐 𝒙𝒙𝒙𝒙
𝒅𝒅𝒅𝒅𝒕𝒕𝒕𝒕𝟐𝟐𝟐𝟐 + 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒙𝒙𝒙𝒙
𝒅𝒅𝒅𝒅𝒕𝒕𝒕𝒕 + 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝒙𝒙𝒙𝒙 =
𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐; 𝒙𝒙𝒙𝒙(𝟐𝟐𝟐𝟐) = 𝟐𝟐𝟐𝟐, 𝒙𝒙𝒙𝒙′(𝟐𝟐𝟐𝟐) = 𝟐𝟐𝟐𝟐
Resolver la ecuación
diferencial de segundo
orden
[16]
e) 𝒙𝒙𝒙𝒙(𝒕𝒕𝒕𝒕) = 𝒆𝒆𝒆𝒆𝟓𝟓𝟓𝟓𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝟑𝟑𝟑𝟑 Tomar la transformada de
Laplace
[17]
f) 𝑿𝑿𝑿𝑿(𝒔𝒔𝒔𝒔) = 𝟓𝟓𝟓𝟓
𝒔𝒔𝒔𝒔 𝟐𝟐𝟐𝟐(𝟑𝟑𝟑𝟑𝒔𝒔𝒔𝒔+𝟏𝟏𝟏𝟏𝟐𝟐𝟐𝟐)
Tomar la inversa de
Laplace de la expresión
[16]
Tabla 1. Evaluación del rendimiento de ChatGPT mediante tres estudios de caso.
Caso de estudio Dimensiones Medición
Escribir ensayos Compromiso de las fuentes,
el tiempo y la información
facilitada por la plataforma.
Nivel de rendimiento según la
respuesta.
Detección de IA en ensayos,
tiempo de respuesta.
Resolver problemas
matemáticos
Tiempo de respuesta,
flexibilidad, lenguaje natural
Rendimiento basado en la
exactitud de la respuesta.
Explicar conceptos de
ingeniería mecánica
Compromiso de las fuentes,
la información facilitada por
la plataforma y el uso de
conceptos básicos de
ingeniería.
Nivel de rendimiento según la
respuesta.
La recolección de datos para el análisis se llevó a cabo mediante la selección de las respuestas
generadas por el chatbot en el periodo comprendido entre el 24 de febrero y el 12 de marzo de
2025. Los criterios empleados para la recopilación de dichas respuestas se establecieron con base
en los siguientes parámetros:
Estrategia de búsqueda: se emplearon diversos párrafos relacionados con procedimientos
matemáticos y preguntas orientadas a evaluar la capacidad del chatbot para formular soluciones
adecuadas. Como ejemplo, la generación de una introducción sobre las celdas solares
sensibilizadas por colorante se realizó mediante la siguiente solicitud: “¿Podrías redactar una
introducción sobre las células solares sensibilizadas por colorante utilizando referencias de
artículos científicos y libros, con un límite máximo de 800 palabras, incluyendo la lista de
referencias?” No olvides añadir las referencias en línea.
Área de investigación: este documento explora datos matemáticos y científicos.
Con este propósito, se solicitó al chatbot la resolución detallada, paso a paso, de diversas
expresiones matemáticas, así como la redacción de una introducción sobre seis temas distintos.
La Tabla 2 presenta un resumen de los problemas matemáticos empleados para evaluar el
desempeño del modelo. Las implicaciones y posibles ventajas del uso de ChatGPT fueron
determinadas a través de la realización de múltiples experimentos, cuyos resultados fueron
analizados minuciosamente por los autores.
Tabla 2. Ecuaciones matemáticas utilizadas para evaluar el rendimiento del chatbot.
Función Comentarios Referencia
a) 𝒇𝒇𝒇𝒇´(𝒙𝒙𝒙𝒙) = 𝒙𝒙𝒙𝒙𝟑𝟑𝟑𝟑 ∗ 𝒆𝒆𝒆𝒆𝟐𝟐𝟐𝟐𝒙𝒙𝒙𝒙 Determinar la integral de
la ecuación
b) 𝒇𝒇𝒇𝒇 = 𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬 (𝟑𝟑𝟑𝟑𝒙𝒙𝒙𝒙) Determinar la
transformada Z de la
expresión matemática
[14]
c) 𝒇𝒇𝒇𝒇(𝒛𝒛𝒛𝒛) = 𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒
𝟑𝟑𝟑𝟑𝒛𝒛𝒛𝒛 𝟐𝟐𝟐𝟐 −𝟐𝟐𝟐𝟐𝒛𝒛𝒛𝒛−𝟏𝟏𝟏𝟏
Determinar la
transformada z inversa
[15]
d) 𝟓𝟓𝟓𝟓 𝒅𝒅𝒅𝒅𝟐𝟐𝟐𝟐 𝒙𝒙𝒙𝒙
𝒅𝒅𝒅𝒅𝒕𝒕𝒕𝒕𝟐𝟐𝟐𝟐 + 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒙𝒙𝒙𝒙
𝒅𝒅𝒅𝒅𝒕𝒕𝒕𝒕 + 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝒙𝒙𝒙𝒙 =
𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐; 𝒙𝒙𝒙𝒙(𝟐𝟐𝟐𝟐) = 𝟐𝟐𝟐𝟐, 𝒙𝒙𝒙𝒙′(𝟐𝟐𝟐𝟐) = 𝟐𝟐𝟐𝟐
Resolver la ecuación
diferencial de segundo
orden
[16]
e) 𝒙𝒙𝒙𝒙(𝒕𝒕𝒕𝒕) = 𝒆𝒆𝒆𝒆𝟓𝟓𝟓𝟓𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝟑𝟑𝟑𝟑 Tomar la transformada de
Laplace
[17]
f) 𝑿𝑿𝑿𝑿(𝒔𝒔𝒔𝒔) = 𝟓𝟓𝟓𝟓
𝒔𝒔𝒔𝒔 𝟐𝟐𝟐𝟐(𝟑𝟑𝟑𝟑𝒔𝒔𝒔𝒔+𝟏𝟏𝟏𝟏𝟐𝟐𝟐𝟐)
Tomar la inversa de
Laplace de la expresión
[16]
InGenio Journal, 8(2), 82–9286InGenio Journal, 6(1), 1–4 | 5
Todos los datos obtenidos generados por la plataforma ChatGPT fueron guardados y
analizados posteriormente por los autores. Para la parte matemática, los datos proporcionados por
el chatbot se compararon y validaron resolviendo cada problema en Matlab (licencia de colegio
comunitario y técnico) y comparándolos con la referencia. Mientras tanto, se leyeron los ensayos
escritos generados por la IA y, a continuación, los autores evaluaron críticamente la calidad de la
información y las referencias.
Cabe mencionar aquí que la literatura publicada anteriormente sólo habla en general de los
beneficios y el mal uso de ChatGPT en lugar de realizar un estudio exploratorio [18]. De esta
manera, el presente estudio contribuye al análisis del desempeño actual de ChatGPT y a la
comprensión de sus posibles implicaciones en los ámbitos académico y científico.
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
3.1. Caso de estudio # 1: redacta la introducción
Utilizar esta plataforma conversacional para generar la introducción de los temas propuestos
fue una buena experiencia. Esta plataforma escribió la introducción rápidamente y el texto estaba
gramaticalmente bien formado. El chatbot trata de redactar la información a la moda utilizando
referencias y teniendo en cuenta el límite de palabras. He aquí una parte extraída de la solicitud
hecha al chatGPT sobre el tema de los supercondensadores generada por el chatbot:
“Los supercondensadores, también conocidos como ultracondensadores o condensadores
electroquímicos, son dispositivos de almacenamiento de energía capaces de almacenar y liberar
energía eléctrica con rapidez y eficacia. En los últimos años han despertado un gran interés como
posible alternativa a las baterías tradicionales por su alta densidad de potencia, su rapidez de
carga y descarga y su larga vida útil. [1].
Los supercondensadores constan de dos electrodos separados por un electrolito, con un
separador poroso entre ellos para evitar cortocircuitos. A diferencia de las pilas, que almacenan
energía mediante reacciones químicas, los supercondensadores almacenan energía mediante la
separación física de la carga en la interfaz electrodo-electrolito [2]. Cuando se aplica un voltaje,
los iones del electrolito se adsorben en la superficie de los electrodos, creando una doble capa
de carga que almacena energía eléctrica.
Una de las principales ventajas de los supercondensadores es su alta densidad de potencia,
que les permite suministrar grandes cantidades de energía en ráfagas cortas. Por eso son idóneos
para aplicaciones que requieren una gran potencia, como vehículos eléctricos, herramientas
eléctricas y sistemas de energías renovables [3]. Además, los supercondensadores pueden
cargarse y descargarse rápidamente, con tiempos de carga de tan sólo unos segundos, frente a
las horas que tardan las baterías tradicionales. [4]”
Sin embargo, realizando un análisis cualitativo y concienzudo del texto, se observa que a
veces hay redundancia. Por ejemplo, en el primer párrafo se menciona que la alta densidad de
potencia es un parámetro esencial del supercondensador. A continuación, en el tercer párrafo se
vuelve a hablar de la alta densidad de potencia, pero no se da más información sobre la
importancia de este parámetro para mejorar la eficiencia de estos dispositivos electroquímicos.
Tras leer todo el texto generado, la conclusión es que la introducción no está construida de forma
crítica porque sólo se incluyen conceptos básicos sobre supercondensadores. No se da
información específica, como la densidad de potencia de corriente, la tasa de carga-descarga, la
estabilidad y los materiales propuestos para mejorar su eficiencia. Esto último se debe a que
algunos autores sugieren que esta plataforma genera información sesgada o engañosa.
Por otro lado, el chatbot utilizó referencias adecuadas. El único problema fue que no todas las
referencias se incluyeron en la lista debido a la limitación de palabras. Esto es relevante ya que
estudios previos han demostrado que esta plataforma tiende a utilizar referencias irrelevantes [19].
Todos los datos obtenidos generados por la plataforma ChatGPT fueron guardados y
analizados posteriormente por los autores. Para la parte matemática, los datos proporcionados por
el chatbot se compararon y validaron resolviendo cada problema en Matlab (licencia de colegio
comunitario y técnico) y comparándolos con la referencia. Mientras tanto, se leyeron los ensayos
escritos generados por la IA y, a continuación, los autores evaluaron críticamente la calidad de la
información y las referencias.
Cabe mencionar aquí que la literatura publicada anteriormente sólo habla en general de los
beneficios y el mal uso de ChatGPT en lugar de realizar un estudio exploratorio [18]. De esta
manera, el presente estudio contribuye al análisis del desempeño actual de ChatGPT y a la
comprensión de sus posibles implicaciones en los ámbitos académico y científico.
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
3.1. Caso de estudio # 1: redacta la introducción
Utilizar esta plataforma conversacional para generar la introducción de los temas propuestos
fue una buena experiencia. Esta plataforma escribió la introducción rápidamente y el texto estaba
gramaticalmente bien formado. El chatbot trata de redactar la información a la moda utilizando
referencias y teniendo en cuenta el límite de palabras. He aquí una parte extraída de la solicitud
hecha al chatGPT sobre el tema de los supercondensadores generada por el chatbot:
“Los supercondensadores, también conocidos como ultracondensadores o condensadores
electroquímicos, son dispositivos de almacenamiento de energía capaces de almacenar y liberar
energía eléctrica con rapidez y eficacia. En los últimos años han despertado un gran interés como
posible alternativa a las baterías tradicionales por su alta densidad de potencia, su rapidez de
carga y descarga y su larga vida útil. [1].
Los supercondensadores constan de dos electrodos separados por un electrolito, con un
separador poroso entre ellos para evitar cortocircuitos. A diferencia de las pilas, que almacenan
energía mediante reacciones químicas, los supercondensadores almacenan energía mediante la
separación física de la carga en la interfaz electrodo-electrolito [2]. Cuando se aplica un voltaje,
los iones del electrolito se adsorben en la superficie de los electrodos, creando una doble capa
de carga que almacena energía eléctrica.
Una de las principales ventajas de los supercondensadores es su alta densidad de potencia,
que les permite suministrar grandes cantidades de energía en ráfagas cortas. Por eso son idóneos
para aplicaciones que requieren una gran potencia, como vehículos eléctricos, herramientas
eléctricas y sistemas de energías renovables [3]. Además, los supercondensadores pueden
cargarse y descargarse rápidamente, con tiempos de carga de tan sólo unos segundos, frente a
las horas que tardan las baterías tradicionales. [4]”
Sin embargo, realizando un análisis cualitativo y concienzudo del texto, se observa que a
veces hay redundancia. Por ejemplo, en el primer párrafo se menciona que la alta densidad de
potencia es un parámetro esencial del supercondensador. A continuación, en el tercer párrafo se
vuelve a hablar de la alta densidad de potencia, pero no se da más información sobre la
importancia de este parámetro para mejorar la eficiencia de estos dispositivos electroquímicos.
Tras leer todo el texto generado, la conclusión es que la introducción no está construida de forma
crítica porque sólo se incluyen conceptos básicos sobre supercondensadores. No se da
información específica, como la densidad de potencia de corriente, la tasa de carga-descarga, la
estabilidad y los materiales propuestos para mejorar su eficiencia. Esto último se debe a que
algunos autores sugieren que esta plataforma genera información sesgada o engañosa.
Por otro lado, el chatbot utilizó referencias adecuadas. El único problema fue que no todas las
referencias se incluyeron en la lista debido a la limitación de palabras. Esto es relevante ya que
estudios previos han demostrado que esta plataforma tiende a utilizar referencias irrelevantes [19].
InGenio Journal, 8(2), 82–9287InGenio Journal, 6(1), 1–4 | 6
Sin embargo, se pidió que se utilicen referencias de artículos y libros, el chatbot limita su
búsqueda a este tipo de documentos.
La redacción de ensayos para estudiantes es uno de los ejemplos más destacados en los que
ChatGPT podría convertirse en un problema. Puede que ChatGPT no escriba bien este artículo,
pero parece especialmente fácil de usar para la redacción de ensayos. Al estudiar ciencias e
ingeniería, los estudiantes deben leer mucho para desarrollar una tesis o un informe de
investigación. Estos manuscritos generan pensamientos que les ayudarán a encadenar ideas, ser
críticos, comparar información, analizarla y resumirla. Por último, escribir con sus propias
palabras un resumen de todo lo leído; es precisamente la parte formativa del alumno. Con el uso
excesivo del ChatGPT, su preparación deja de ser formativa y pasa a ser más informativa, por lo
que con el tiempo seguramente habrá olvidado lo que escribió. Por el contrario, si hace la
redacción por sí mismo, habrá trabajado en el proceso de aprendizaje, preparándose para afrontar
nuevos retos.
Una de las características del ser humano es su capacidad de creación y su habilidad mental.
Estas dos capacidades son posibles principalmente porque el cerebro humano puede absorber
conocimientos de cualquier objeto, cosa o experiencia y utilizarlos en el futuro. Así, la
observación, la comparación, la clasificación, el análisis o la descripción son necesarios para
aprender. Los procesos más inmediatos se denominan procesos mentales básicos, mientras que
otros se denominan integradores. Durante el análisis, la mente separa cada componente de los
objetos o situaciones observados para encontrar sus principios básicos. Para ello, separa las
distintas variables y características del conjunto a analizar. Este análisis debe tener un objetivo
final, como encontrar el dispositivo que se adapte a nuestras necesidades. Ligado al estudio está
el proceso de síntesis. Se trata de concluir con toda la información que se ha adquirido. Esta
conclusión tiene un importante elemento subjetivo, ya que dos personas pueden llegar a
conclusiones diferentes sobre el mismo objeto.
Por lo tanto, se sugiere que este chatbot podría constituir una herramienta útil para la
generación de ideas preliminares en las etapas iniciales del proceso investigativo, especialmente
para estudiantes que inician su trabajo en un área específica del conocimiento.
Tabla 3. Determinar el contenido de la IA utilizando diferentes plataformas.
Ensayo
Detector de contenidos AI (comprometido)
Herramienta de
parafraseo
Draft & goal Copyleaks
Supercapacitores
(254 palabras)
100 100 95,6
Industria 4.0 (269
palabras)
100 99 95,7
Celdas solares
sensibilizadas (273
palabras)
84 48 95,1
Inteligencia artificial
(278 palabras)
100 100 94,1
Celdas de
combustible (352
palabras)
100 99 93,1
Algoritmos genéticos
(364 palabras)
12 14 87,6
Sin embargo, se pidió que se utilicen referencias de artículos y libros, el chatbot limita su
búsqueda a este tipo de documentos.
La redacción de ensayos para estudiantes es uno de los ejemplos más destacados en los que
ChatGPT podría convertirse en un problema. Puede que ChatGPT no escriba bien este artículo,
pero parece especialmente fácil de usar para la redacción de ensayos. Al estudiar ciencias e
ingeniería, los estudiantes deben leer mucho para desarrollar una tesis o un informe de
investigación. Estos manuscritos generan pensamientos que les ayudarán a encadenar ideas, ser
críticos, comparar información, analizarla y resumirla. Por último, escribir con sus propias
palabras un resumen de todo lo leído; es precisamente la parte formativa del alumno. Con el uso
excesivo del ChatGPT, su preparación deja de ser formativa y pasa a ser más informativa, por lo
que con el tiempo seguramente habrá olvidado lo que escribió. Por el contrario, si hace la
redacción por sí mismo, habrá trabajado en el proceso de aprendizaje, preparándose para afrontar
nuevos retos.
Una de las características del ser humano es su capacidad de creación y su habilidad mental.
Estas dos capacidades son posibles principalmente porque el cerebro humano puede absorber
conocimientos de cualquier objeto, cosa o experiencia y utilizarlos en el futuro. Así, la
observación, la comparación, la clasificación, el análisis o la descripción son necesarios para
aprender. Los procesos más inmediatos se denominan procesos mentales básicos, mientras que
otros se denominan integradores. Durante el análisis, la mente separa cada componente de los
objetos o situaciones observados para encontrar sus principios básicos. Para ello, separa las
distintas variables y características del conjunto a analizar. Este análisis debe tener un objetivo
final, como encontrar el dispositivo que se adapte a nuestras necesidades. Ligado al estudio está
el proceso de síntesis. Se trata de concluir con toda la información que se ha adquirido. Esta
conclusión tiene un importante elemento subjetivo, ya que dos personas pueden llegar a
conclusiones diferentes sobre el mismo objeto.
Por lo tanto, se sugiere que este chatbot podría constituir una herramienta útil para la
generación de ideas preliminares en las etapas iniciales del proceso investigativo, especialmente
para estudiantes que inician su trabajo en un área específica del conocimiento.
Tabla 3. Determinar el contenido de la IA utilizando diferentes plataformas.
Ensayo
Detector de contenidos AI (comprometido)
Herramienta de
parafraseo
Draft & goal Copyleaks
Supercapacitores
(254 palabras)
100 100 95,6
Industria 4.0 (269
palabras)
100 99 95,7
Celdas solares
sensibilizadas (273
palabras)
84 48 95,1
Inteligencia artificial
(278 palabras)
100 100 94,1
Celdas de
combustible (352
palabras)
100 99 93,1
Algoritmos genéticos
(364 palabras)
12 14 87,6
InGenio Journal, 8(2), 82–9288InGenio Journal, 6(1), 1–4 | 7
Dado que ChatGPT ha suscitado inquietudes éticas en las universidades y en el ámbito
científico, se analizó más a fondo el texto generado por este chatbot utilizando tres plataformas
diferentes para detectar si la información había sido creada por inteligencia artificial (IA). La
Tabla 3 resume el porcentaje de IA utilizado en el texto. Cabe destacar que estas plataformas son
sensibles al número de palabras utilizadas para detectar el contenido de IA. Es muy importante
utilizar más de 200 palabras para garantizar una buena precisión.
Para comparar la versatilidad de esta plataforma a la hora de determinar el porcentaje de IA
en cualquier texto, se analizó la introducción de esta obra. Como se puede observar, todas las
plataformas sugieren que un humano creó la introducción de este trabajo. De la Tabla 3 se
desprende que Copyleaks y Draft & goal son las plataformas más fiables para detectar el
porcentaje de IA en el texto.
3.2. Caso de estudio # 2: Resolviendo problemas matemáticos
En esta sección, analizamos los resultados impresos por ChatGPT para las ecuaciones
matemáticas propuestas. Sorprendentemente, el chatbot sólo tiene una respuesta positiva en la
prueba matemática, el ejercicio en el que se determinó la transformada z inversa. En algunos casos,
la respuesta fue casi la misma. Por ejemplo, la primera y la última expresión matemáticas se tratan
de integrales, y en su lugar se calculó la inversa de Laplace, respectivamente (ver Tabla 4).
Tabla 4. Comparación entre la respuesta dada por el chatbot, Matlab y la referencia utilizada.
Función Solución ChatGPT Solución Matlab Referencia
a) 𝒇𝒇𝒇𝒇´(𝒙𝒙𝒙𝒙) = 𝒙𝒙𝒙𝒙𝟑𝟑𝟑𝟑 ∗ 𝒆𝒆𝒆𝒆𝟐𝟐𝟐𝟐𝒙𝒙𝒙𝒙
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑥𝑥) = 1
2 𝑥𝑥𝑥𝑥 3 𝑒𝑒𝑒𝑒 2𝑥𝑥𝑥𝑥 − 3
4 𝑥𝑥𝑥𝑥 2 𝑒𝑒𝑒𝑒 2𝑥𝑥𝑥𝑥
+ 3
4 𝑒𝑒𝑒𝑒 2𝑥𝑥𝑥𝑥
+ 𝐶𝐶𝐶𝐶
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑥𝑥)
= 𝑒𝑒𝑒𝑒 2𝑥𝑥𝑥𝑥 (8𝑥𝑥𝑥𝑥 3 − 12𝑥𝑥𝑥𝑥 2 + 12𝑥𝑥𝑥𝑥 − 6)
16
Analytically
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑥𝑥)
= 𝑒𝑒𝑒𝑒 2𝑥𝑥𝑥𝑥 (8𝑥𝑥𝑥𝑥 3 − 12𝑥𝑥𝑥𝑥 2 + 12𝑥𝑥𝑥𝑥 − 6)
16
b) 𝒇𝒇𝒇𝒇 = 𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬 (𝒙𝒙𝒙𝒙) 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧) = 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ sin (1)
𝑧𝑧𝑧𝑧 2 − 2 ∗ 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ cos(1) + 1
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧)
= 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ sin (1)
𝑧𝑧𝑧𝑧2 − 2 ∗ 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ cos(1) + 1
[14]
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧) = 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ sin (1)
𝑧𝑧𝑧𝑧2 − 2 ∗ 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ cos(1) + 1
c) 𝒇𝒇𝒇𝒇(𝒛𝒛𝒛𝒛) = 𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒
𝟑𝟑𝟑𝟑𝒛𝒛𝒛𝒛𝟐𝟐𝟐𝟐 −𝟐𝟐𝟐𝟐𝒛𝒛𝒛𝒛−𝟏𝟏𝟏𝟏 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑛𝑛𝑛𝑛) = 1
2 �1
3�
𝑛𝑛𝑛𝑛
+ 3
2 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑛𝑛𝑛𝑛) = 1 − �− 1
3�
𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑛𝑛𝑛𝑛) = 1 − (−3)−𝑛𝑛𝑛𝑛
d) 𝟓𝟓𝟓𝟓 𝒅𝒅𝒅𝒅 𝟐𝟐𝟐𝟐 𝒙𝒙𝒙𝒙
𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝟐𝟐𝟐𝟐 + 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒙𝒙𝒙𝒙
𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅 +
𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝒙𝒙𝒙𝒙 =
𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐; 𝒙𝒙𝒙𝒙(𝟐𝟐𝟐𝟐) =
𝟐𝟐𝟐𝟐, 𝒙𝒙𝒙𝒙′(𝟐𝟐𝟐𝟐) = 𝟐𝟐𝟐𝟐
𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = 0 𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = 7
5 − 14
5 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑒𝑒𝑒𝑒−2𝑡𝑡𝑡𝑡 − 7
5 𝑒𝑒𝑒𝑒 −2𝑡𝑡𝑡𝑡 [16]
𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = 7
5 [1 − (2𝑡𝑡𝑡𝑡 + 1)𝑒𝑒𝑒𝑒 −2𝑡𝑡𝑡𝑡]
e) 𝒙𝒙𝒙𝒙(𝒅𝒅𝒅𝒅) = 𝒆𝒆𝒆𝒆𝟓𝟓𝟓𝟓𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝟑𝟑𝟑𝟑
𝑋𝑋𝑋𝑋(𝑠𝑠𝑠𝑠) = 1
(𝑠𝑠𝑠𝑠 − 5)4 𝑋𝑋𝑋𝑋(𝑠𝑠𝑠𝑠) = 6
(𝑠𝑠𝑠𝑠 − 5)4
[17]
f) 𝑿𝑿𝑿𝑿(𝒔𝒔𝒔𝒔) = 𝟓𝟓𝟓𝟓
𝒔𝒔𝒔𝒔𝟐𝟐𝟐𝟐(𝟑𝟑𝟑𝟑𝒔𝒔𝒔𝒔+𝟏𝟏𝟏𝟏𝟐𝟐𝟐𝟐) 𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = − 1
288 + 5
12 𝑡𝑡𝑡𝑡 − 7
3 𝑒𝑒𝑒𝑒 −4𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = 5
12 𝑡𝑡𝑡𝑡 + 5
48 𝑒𝑒𝑒𝑒 −4𝑡𝑡𝑡𝑡 − 5
48
[16]
𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = 5
12 𝑡𝑡𝑡𝑡 + 5
48 𝑒𝑒𝑒𝑒 −4𝑡𝑡𝑡𝑡 − 5
48
Figura 1. Comparación entre los resultados calculados por ChatGPT y Matlab.
Dado que ChatGPT ha suscitado inquietudes éticas en las universidades y en el ámbito
científico, se analizó más a fondo el texto generado por este chatbot utilizando tres plataformas
diferentes para detectar si la información había sido creada por inteligencia artificial (IA). La
Tabla 3 resume el porcentaje de IA utilizado en el texto. Cabe destacar que estas plataformas son
sensibles al número de palabras utilizadas para detectar el contenido de IA. Es muy importante
utilizar más de 200 palabras para garantizar una buena precisión.
Para comparar la versatilidad de esta plataforma a la hora de determinar el porcentaje de IA
en cualquier texto, se analizó la introducción de esta obra. Como se puede observar, todas las
plataformas sugieren que un humano creó la introducción de este trabajo. De la Tabla 3 se
desprende que Copyleaks y Draft & goal son las plataformas más fiables para detectar el
porcentaje de IA en el texto.
3.2. Caso de estudio # 2: Resolviendo problemas matemáticos
En esta sección, analizamos los resultados impresos por ChatGPT para las ecuaciones
matemáticas propuestas. Sorprendentemente, el chatbot sólo tiene una respuesta positiva en la
prueba matemática, el ejercicio en el que se determinó la transformada z inversa. En algunos casos,
la respuesta fue casi la misma. Por ejemplo, la primera y la última expresión matemáticas se tratan
de integrales, y en su lugar se calculó la inversa de Laplace, respectivamente (ver Tabla 4).
Tabla 4. Comparación entre la respuesta dada por el chatbot, Matlab y la referencia utilizada.
Función Solución ChatGPT Solución Matlab Referencia
a) 𝒇𝒇𝒇𝒇´(𝒙𝒙𝒙𝒙) = 𝒙𝒙𝒙𝒙𝟑𝟑𝟑𝟑 ∗ 𝒆𝒆𝒆𝒆𝟐𝟐𝟐𝟐𝒙𝒙𝒙𝒙
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑥𝑥) = 1
2 𝑥𝑥𝑥𝑥 3 𝑒𝑒𝑒𝑒 2𝑥𝑥𝑥𝑥 − 3
4 𝑥𝑥𝑥𝑥 2 𝑒𝑒𝑒𝑒 2𝑥𝑥𝑥𝑥
+ 3
4 𝑒𝑒𝑒𝑒 2𝑥𝑥𝑥𝑥
+ 𝐶𝐶𝐶𝐶
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑥𝑥)
= 𝑒𝑒𝑒𝑒 2𝑥𝑥𝑥𝑥 (8𝑥𝑥𝑥𝑥 3 − 12𝑥𝑥𝑥𝑥 2 + 12𝑥𝑥𝑥𝑥 − 6)
16
Analytically
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑥𝑥)
= 𝑒𝑒𝑒𝑒 2𝑥𝑥𝑥𝑥 (8𝑥𝑥𝑥𝑥 3 − 12𝑥𝑥𝑥𝑥 2 + 12𝑥𝑥𝑥𝑥 − 6)
16
b) 𝒇𝒇𝒇𝒇 = 𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬𝐬 (𝒙𝒙𝒙𝒙) 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧) = 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ sin (1)
𝑧𝑧𝑧𝑧 2 − 2 ∗ 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ cos(1) + 1
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧)
= 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ sin (1)
𝑧𝑧𝑧𝑧2 − 2 ∗ 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ cos(1) + 1
[14]
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧) = 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ sin (1)
𝑧𝑧𝑧𝑧2 − 2 ∗ 𝑧𝑧𝑧𝑧 ∗ cos(1) + 1
c) 𝒇𝒇𝒇𝒇(𝒛𝒛𝒛𝒛) = 𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒
𝟑𝟑𝟑𝟑𝒛𝒛𝒛𝒛𝟐𝟐𝟐𝟐 −𝟐𝟐𝟐𝟐𝒛𝒛𝒛𝒛−𝟏𝟏𝟏𝟏 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑛𝑛𝑛𝑛) = 1
2 �1
3�
𝑛𝑛𝑛𝑛
+ 3
2 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑛𝑛𝑛𝑛) = 1 − �− 1
3�
𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑛𝑛𝑛𝑛) = 1 − (−3)−𝑛𝑛𝑛𝑛
d) 𝟓𝟓𝟓𝟓 𝒅𝒅𝒅𝒅 𝟐𝟐𝟐𝟐 𝒙𝒙𝒙𝒙
𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝟐𝟐𝟐𝟐 + 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐 𝒅𝒅𝒅𝒅𝒙𝒙𝒙𝒙
𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅 +
𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝒙𝒙𝒙𝒙 =
𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐; 𝒙𝒙𝒙𝒙(𝟐𝟐𝟐𝟐) =
𝟐𝟐𝟐𝟐, 𝒙𝒙𝒙𝒙′(𝟐𝟐𝟐𝟐) = 𝟐𝟐𝟐𝟐
𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = 0 𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = 7
5 − 14
5 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑒𝑒𝑒𝑒−2𝑡𝑡𝑡𝑡 − 7
5 𝑒𝑒𝑒𝑒 −2𝑡𝑡𝑡𝑡 [16]
𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = 7
5 [1 − (2𝑡𝑡𝑡𝑡 + 1)𝑒𝑒𝑒𝑒 −2𝑡𝑡𝑡𝑡]
e) 𝒙𝒙𝒙𝒙(𝒅𝒅𝒅𝒅) = 𝒆𝒆𝒆𝒆𝟓𝟓𝟓𝟓𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝒅𝟑𝟑𝟑𝟑
𝑋𝑋𝑋𝑋(𝑠𝑠𝑠𝑠) = 1
(𝑠𝑠𝑠𝑠 − 5)4 𝑋𝑋𝑋𝑋(𝑠𝑠𝑠𝑠) = 6
(𝑠𝑠𝑠𝑠 − 5)4
[17]
f) 𝑿𝑿𝑿𝑿(𝒔𝒔𝒔𝒔) = 𝟓𝟓𝟓𝟓
𝒔𝒔𝒔𝒔𝟐𝟐𝟐𝟐(𝟑𝟑𝟑𝟑𝒔𝒔𝒔𝒔+𝟏𝟏𝟏𝟏𝟐𝟐𝟐𝟐) 𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = − 1
288 + 5
12 𝑡𝑡𝑡𝑡 − 7
3 𝑒𝑒𝑒𝑒 −4𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = 5
12 𝑡𝑡𝑡𝑡 + 5
48 𝑒𝑒𝑒𝑒 −4𝑡𝑡𝑡𝑡 − 5
48
[16]
𝑥𝑥𝑥𝑥(𝑡𝑡𝑡𝑡) = 5
12 𝑡𝑡𝑡𝑡 + 5
48 𝑒𝑒𝑒𝑒 −4𝑡𝑡𝑡𝑡 − 5
48
Figura 1. Comparación entre los resultados calculados por ChatGPT y Matlab.
InGenio Journal, 8(2), 82–9289InGenio Journal, 6(1), 1–4 | 8
Como es bien sabido en el argot matemático, dos ecuaciones pueden ser equivalentes en algún
sentido. Por lo tanto, con el fin de estudiar más a fondo la discrepancia entre los resultados
impresos por el chatbot y el resultado obtenido por Matlab la primera y la última ecuación se
trazaron, y se analizó el comportamiento de la curva.
La Figura 1a-b muestra la comparación entre la respuesta del ChatGPT y la del Matlab. Se
puede observar que existe una diferencia significativa en los valores de cada ecuación. Por tanto,
se concluye que la respuesta del chatbot es inexacta.
Para la ecuación en la que se realiza la transformación inversa de Laplace, el chatbot comete
un error común observado en el aula. He aquí un pequeño extracto de la respuesta obtenida:
«Sí, puedo ayudarte a determinar la transformada inversa de Laplace de X(s) =
5/((s^2)(3*s+12)).
Podemos empezar utilizando la descomposición en fracciones parciales para escribir X(s)
como:
X(s) = A/s + B/s^2 + C/(3*s+12)
Multiplicando ambos lados por el denominador de X(s), se obtiene:
5 = A*(s^2)(3s+12) + B*(3s+12) + C(s^2)…..”
En la tercera línea del texto anterior, se observa que la forma propuesta de las fracciones
parciales no es correcta porque hay un polo repetido s2. A partir de ahí, el resultado será erróneo.
Parece que el estado actual del chatbot sólo permite resolver ecuaciones fáciles, como es el caso
de la transformada z inversa, donde se aplica una metodología definida previamente conocida.
En consecuencia, se sugiere que el chatbot es un modelo “no supervisado” sin evidencia ni
fundamento técnico, lo cual genera ciertas discrepancias en sus respuestas. Este hallazgo indica
que la plataforma requiere mejoras sustanciales antes de ser implementada eficazmente en
contextos académicos. Por lo tanto, la experiencia de aprendizaje y tutoría personalizada que se
espera aún no está completamente desarrollada, y se requiere un esfuerzo considerable para
optimizar su funcionamiento y garantizar su utilidad pedagógica.
La principal implicación de la adopción de la versión actual del chatbot es la inexactitud en
la resolución de problemas matemáticos que puede afectar drásticamente al rendimiento en el
aprendizaje de los estudiantes. Mientras tanto, la aplicación de ChatGPT para crear ensayos puede
motivar a estudiantes y profesionales a escribir manuscritos más críticos. Aunque el mal uso de
esta herramienta puede detectarse utilizando distintas apps, se prevé que en un futuro próximo el
texto generado por IA podría tener la misma sintaxis que el escrito por humanos.
3.3. Caso de estudio # 3: Estudio sobre propiedades mecánicas de los materiales
Para conocer la profundidad de la información que puede proporcionar el chatGPT, nos
centramos en un tema general sobre el estudio de las propiedades mecánicas de los materiales.
Con este propósito, se formularon una serie de preguntas al chatbot relacionadas con la
información que puede derivarse de un ensayo de tracción. Posteriormente, se le solicitó que
explicara el procedimiento para calcular una propiedad mecánica particularmente relevante y
crítica en el estudio de materiales: la tenacidad a la fractura. A continuación, se presentan los
resultados obtenidos:
1. Explicar la curva tensión-deformación. La respuesta del chatGPT fue completa, clara y
bastante satisfactoria y presentó una descripción excelente y precisa de este tipo de curva de
material.
2. ¿Qué propiedades mecánicas puedo obtener a partir de un ensayo de tracción? Aquí la
respuesta tenía algunas omisiones, ciertamente, el chat indicaba algunas de las principales
Como es bien sabido en el argot matemático, dos ecuaciones pueden ser equivalentes en algún
sentido. Por lo tanto, con el fin de estudiar más a fondo la discrepancia entre los resultados
impresos por el chatbot y el resultado obtenido por Matlab la primera y la última ecuación se
trazaron, y se analizó el comportamiento de la curva.
La Figura 1a-b muestra la comparación entre la respuesta del ChatGPT y la del Matlab. Se
puede observar que existe una diferencia significativa en los valores de cada ecuación. Por tanto,
se concluye que la respuesta del chatbot es inexacta.
Para la ecuación en la que se realiza la transformación inversa de Laplace, el chatbot comete
un error común observado en el aula. He aquí un pequeño extracto de la respuesta obtenida:
«Sí, puedo ayudarte a determinar la transformada inversa de Laplace de X(s) =
5/((s^2)(3*s+12)).
Podemos empezar utilizando la descomposición en fracciones parciales para escribir X(s)
como:
X(s) = A/s + B/s^2 + C/(3*s+12)
Multiplicando ambos lados por el denominador de X(s), se obtiene:
5 = A*(s^2)(3s+12) + B*(3s+12) + C(s^2)…..”
En la tercera línea del texto anterior, se observa que la forma propuesta de las fracciones
parciales no es correcta porque hay un polo repetido s2. A partir de ahí, el resultado será erróneo.
Parece que el estado actual del chatbot sólo permite resolver ecuaciones fáciles, como es el caso
de la transformada z inversa, donde se aplica una metodología definida previamente conocida.
En consecuencia, se sugiere que el chatbot es un modelo “no supervisado” sin evidencia ni
fundamento técnico, lo cual genera ciertas discrepancias en sus respuestas. Este hallazgo indica
que la plataforma requiere mejoras sustanciales antes de ser implementada eficazmente en
contextos académicos. Por lo tanto, la experiencia de aprendizaje y tutoría personalizada que se
espera aún no está completamente desarrollada, y se requiere un esfuerzo considerable para
optimizar su funcionamiento y garantizar su utilidad pedagógica.
La principal implicación de la adopción de la versión actual del chatbot es la inexactitud en
la resolución de problemas matemáticos que puede afectar drásticamente al rendimiento en el
aprendizaje de los estudiantes. Mientras tanto, la aplicación de ChatGPT para crear ensayos puede
motivar a estudiantes y profesionales a escribir manuscritos más críticos. Aunque el mal uso de
esta herramienta puede detectarse utilizando distintas apps, se prevé que en un futuro próximo el
texto generado por IA podría tener la misma sintaxis que el escrito por humanos.
3.3. Caso de estudio # 3: Estudio sobre propiedades mecánicas de los materiales
Para conocer la profundidad de la información que puede proporcionar el chatGPT, nos
centramos en un tema general sobre el estudio de las propiedades mecánicas de los materiales.
Con este propósito, se formularon una serie de preguntas al chatbot relacionadas con la
información que puede derivarse de un ensayo de tracción. Posteriormente, se le solicitó que
explicara el procedimiento para calcular una propiedad mecánica particularmente relevante y
crítica en el estudio de materiales: la tenacidad a la fractura. A continuación, se presentan los
resultados obtenidos:
1. Explicar la curva tensión-deformación. La respuesta del chatGPT fue completa, clara y
bastante satisfactoria y presentó una descripción excelente y precisa de este tipo de curva de
material.
2. ¿Qué propiedades mecánicas puedo obtener a partir de un ensayo de tracción? Aquí la
respuesta tenía algunas omisiones, ciertamente, el chat indicaba algunas de las principales
InGenio Journal, 8(2), 82–9290InGenio Journal, 6(1), 1–4 | 9
propiedades que se pueden medir a partir de un ensayo de tracción. Pero faltó una muy importante,
ya que no se mencionaba el límite elástico ni cómo obtenerlo a partir del ensayo. Esta propiedad
es quizá la más importante cuando se trabaja con materiales estructurales, ya que todos los
cálculos de diseño se realizan en función de ella.
3. Define la tenacidad a la fractura de un material. Aquí el chat se derrumbó al principio y
no pudo dar una definición de este tipo de propiedad mecánica de los materiales. Sin embargo, al
reformular la pregunta, dio una definición bastante adecuada.
4. ¿Cómo calcular el factor de intensidad de esfuerzos en un material? La respuesta dada
por el chat fue buena a medias, ya que primero definió el factor de intensidad de esfuerzos y luego
propuso una ecuación matemática sencilla para calcularlo. Hasta la fecha se han propuesto y
validado muchos modelos matemáticos para realizar este cálculo. Además, aunque la pregunta es
muy genérica, no explica cómo se debe calcular este factor de intensidad de esfuerzos.
De lo anterior se desprende que la formulación adecuada de las preguntas es un factor crucial
para obtener respuestas pertinentes por parte del chatbot. Asimismo, es importante considerar que
la información proporcionada puede contener imprecisiones o estar incompleta. Por tanto, su uso
debe limitarse a una función de apoyo en el proceso de aprendizaje, sin reemplazar el juicio crítico
ni sustituir el desarrollo autónomo de las tareas académicas.
Los resultados concuerdan con la afirmación de Irais y Navarrete [11], quienes sostienen que
esta plataforma genera datos inexactos. «Le pedí que me generara información basada en artículos
de gente que hablaba de ese tema», relata. «Me dio un autor que no conocía. Y entonces le
pregunté: ¿Existe este autor? Y me contestó: 'No, no existe. Me lo inventé porque me pediste
bibliografía» [11]. Por lo tanto, es fundamental tener mucho cuidado con la información que se
pide y cómo se pide.
El chatbot y sus sorprendentes respuestas de apariencia humana han suscitado un debate sobre
qué tipo de regulación necesita y quién debe establecerla. Esta tecnología, según los expertos,
revolucionará la vida laboral o la búsqueda de información online. Al mismo tiempo, advierten
de que podría dejar sin trabajo a millones de personas o utilizarse para desinformar. Esto ha
desatado un debate sobre las normas necesarias para la IA. Cuando le preguntamos a ChatGPT,
nos dice que la respuesta es compleja: «Hay muchas perspectivas diferentes sobre este tema».
Pero, prosigue, hay consenso en que las normas deben ser «desarrolladas conjuntamente por
varias partes interesadas y expertos». Esto incluye a reguladores, empresas tecnológicas,
investigadores, organizaciones no gubernamentales y grupos de interés.
4. CONCLUSIONES
Este estudio pone de manifiesto tanto las ventajas como las limitaciones del uso de ChatGPT
en tareas que implican el procesamiento digital de información. La plataforma es capaz de analizar
rápidamente grandes volúmenes de datos y generar respuestas coherentes en función de las
instrucciones introducidas en el prompt. Sin embargo, los resultados del estudio de caso en el
ámbito matemático revelan que el chatbot no puede considerarse una herramienta completamente
fiable para la resolución de problemas matemáticos complejos. En consecuencia, se recomienda
enfáticamente que los estudiantes y profesionales dispongan previamente de una solución al
problema planteado, de modo que puedan comparar los resultados generados por la plataforma y
evaluar críticamente cada paso del razonamiento propuesto.
Por otra parte, ChatGPT muestra un desempeño competente en la redacción de ensayos,
algunos de los cuales presentan una estructura adecuada y coherente. No obstante, su creciente
uso ha generado preocupación en el ámbito universitario y científico debido al potencial riesgo
de uso indebido. En este contexto, se propone la implementación de plataformas capaces de
detectar de manera eficiente el grado de contenido generado por inteligencia artificial. Esta
propiedades que se pueden medir a partir de un ensayo de tracción. Pero faltó una muy importante,
ya que no se mencionaba el límite elástico ni cómo obtenerlo a partir del ensayo. Esta propiedad
es quizá la más importante cuando se trabaja con materiales estructurales, ya que todos los
cálculos de diseño se realizan en función de ella.
3. Define la tenacidad a la fractura de un material. Aquí el chat se derrumbó al principio y
no pudo dar una definición de este tipo de propiedad mecánica de los materiales. Sin embargo, al
reformular la pregunta, dio una definición bastante adecuada.
4. ¿Cómo calcular el factor de intensidad de esfuerzos en un material? La respuesta dada
por el chat fue buena a medias, ya que primero definió el factor de intensidad de esfuerzos y luego
propuso una ecuación matemática sencilla para calcularlo. Hasta la fecha se han propuesto y
validado muchos modelos matemáticos para realizar este cálculo. Además, aunque la pregunta es
muy genérica, no explica cómo se debe calcular este factor de intensidad de esfuerzos.
De lo anterior se desprende que la formulación adecuada de las preguntas es un factor crucial
para obtener respuestas pertinentes por parte del chatbot. Asimismo, es importante considerar que
la información proporcionada puede contener imprecisiones o estar incompleta. Por tanto, su uso
debe limitarse a una función de apoyo en el proceso de aprendizaje, sin reemplazar el juicio crítico
ni sustituir el desarrollo autónomo de las tareas académicas.
Los resultados concuerdan con la afirmación de Irais y Navarrete [11], quienes sostienen que
esta plataforma genera datos inexactos. «Le pedí que me generara información basada en artículos
de gente que hablaba de ese tema», relata. «Me dio un autor que no conocía. Y entonces le
pregunté: ¿Existe este autor? Y me contestó: 'No, no existe. Me lo inventé porque me pediste
bibliografía» [11]. Por lo tanto, es fundamental tener mucho cuidado con la información que se
pide y cómo se pide.
El chatbot y sus sorprendentes respuestas de apariencia humana han suscitado un debate sobre
qué tipo de regulación necesita y quién debe establecerla. Esta tecnología, según los expertos,
revolucionará la vida laboral o la búsqueda de información online. Al mismo tiempo, advierten
de que podría dejar sin trabajo a millones de personas o utilizarse para desinformar. Esto ha
desatado un debate sobre las normas necesarias para la IA. Cuando le preguntamos a ChatGPT,
nos dice que la respuesta es compleja: «Hay muchas perspectivas diferentes sobre este tema».
Pero, prosigue, hay consenso en que las normas deben ser «desarrolladas conjuntamente por
varias partes interesadas y expertos». Esto incluye a reguladores, empresas tecnológicas,
investigadores, organizaciones no gubernamentales y grupos de interés.
4. CONCLUSIONES
Este estudio pone de manifiesto tanto las ventajas como las limitaciones del uso de ChatGPT
en tareas que implican el procesamiento digital de información. La plataforma es capaz de analizar
rápidamente grandes volúmenes de datos y generar respuestas coherentes en función de las
instrucciones introducidas en el prompt. Sin embargo, los resultados del estudio de caso en el
ámbito matemático revelan que el chatbot no puede considerarse una herramienta completamente
fiable para la resolución de problemas matemáticos complejos. En consecuencia, se recomienda
enfáticamente que los estudiantes y profesionales dispongan previamente de una solución al
problema planteado, de modo que puedan comparar los resultados generados por la plataforma y
evaluar críticamente cada paso del razonamiento propuesto.
Por otra parte, ChatGPT muestra un desempeño competente en la redacción de ensayos,
algunos de los cuales presentan una estructura adecuada y coherente. No obstante, su creciente
uso ha generado preocupación en el ámbito universitario y científico debido al potencial riesgo
de uso indebido. En este contexto, se propone la implementación de plataformas capaces de
detectar de manera eficiente el grado de contenido generado por inteligencia artificial. Esta
InGenio Journal, 8(2), 82–9291InGenio Journal, 6(1), 1–4 | 10
medida resulta especialmente relevante para aquellas instituciones educativas que aún no
disponen de herramientas específicas para la detección de plagio y contenido producido por IA.
Es fundamental que tanto docentes como estudiantes reciban formación en temas relacionados
con la ética académica y la prevención del plagio. Ante la rápida expansión del uso de la
inteligencia artificial, resulta imperativo establecer normativas y directrices claras que regulen su
utilización y eviten prácticas deshonestas. Asimismo, es importante subrayar que este tipo de
tecnología no puede sustituir la capacidad humana de análisis y razonamiento crítico. En nuestra
opinión, y con base en la evidencia disponible hasta el momento, ChatGPT puede ser una
herramienta útil cuando se trata de responder preguntas concretas o resolver problemas de baja
complejidad. Sin embargo, su eficacia disminuye significativamente ante la resolución de
problemas complejos, y su uso como sustituto del proceso cognitivo de los estudiantes representa
un riesgo considerable para el desarrollo de habilidades intelectuales profundas.
En vista de las limitaciones identificadas en el uso de ChatGPT para la resolución de
problemas matemáticos complejos, futuras investigaciones podrían enfocarse en el desarrollo y
evaluación de modelos de inteligencia artificial más especializados para el ámbito científico y
educativo. Además, resulta pertinente explorar métodos avanzados para la detección automática
y precisa de contenido generado por IA en contextos académicos. Otro campo prometedor de
trabajo puede ser el diseño de programas formativos integrales que fomenten la ética digital y el
pensamiento crítico en estudiantes y docentes, incorporando el uso responsable de tecnologías
basadas en IA. Finalmente, se recomienda estudiar el impacto a largo plazo del uso de chatbots
como apoyo educativo, particularmente en el desarrollo de habilidades cognitivas complejas.
AGRADECIMIENTOS: Los autores agradecen a Open AI por dar acceso libre a la plataforma
ChatGPT. Igualmente, agradecemos a paraphrasingtool (https://paraphrasingtool.ai/ai-content-
detector), copyleaks (https://copyleaks.com/ai-content-detector) y Draft&goal
(https://detector.dng.ai) por el acceso libre para examinar el porcentaje de IA.
REFERENCIAS
[1] B. Gordijn, and H. T. Have, "ChatGPT: evolution or revolution?," Med. Health Care
Philos., vol. 26, pp. 1-2, jan. 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/s11019-
023-10136-0
[2] J. Dahmen, M. Kayaalp, M. Ollivier, A. Pareek, M. T. Hirschmann, J. Karlsson, and P.
W. Winkler, “Artificial intelligence bot ChatGPT in medical research: the potential game
changer as a double-edged sword”, Knee Surg. Sports Trau, vol. 31, no. 4, pp. 1187–
1189, apr. 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/s00167-023-07355-6
[3] G. Grimaldi, and B. Ehrler, "AI et al.: Machines Are About to Change Scientific
Publishing Forever", ACS Energy Letters, vol. 8, no. 1, pp. 878-880, jan. 2023. [Online].
Available: https://doi.org/10.1021/acsenergylett.2c02828
[4] M. Dowling, and B. Lucey, "ChatGPT for (Finance) research: The Bananarama
Conjecture", Finance Res. Lett., vol. 53, pp. 103662-103668, 2023. [Online]. Available:
https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.103662
[5] J. Chatterjee, and N. Dethlefs, "This new conversational AI model can be your friend,
philosopher, and guide ... and even your worst enemy", Patterns, vol. 4, no.1, pp. 100676-
100678, jan. 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.patter.2022.100676
[6] “Welcome to the AI future?”. Nat Astron, vol. 7, no. 1, pp. 1-4, 2023. [Online]. Available:
https://doi.org/10.1038/s41550-023-01891-4
[7] “The AI writing on the wall”. Nat Mach Intell, vol. 5, no. 1, pp. 1-5, 2023. [Online].
Available: https://doi.org/10.1038/s42256-023-00613-9
medida resulta especialmente relevante para aquellas instituciones educativas que aún no
disponen de herramientas específicas para la detección de plagio y contenido producido por IA.
Es fundamental que tanto docentes como estudiantes reciban formación en temas relacionados
con la ética académica y la prevención del plagio. Ante la rápida expansión del uso de la
inteligencia artificial, resulta imperativo establecer normativas y directrices claras que regulen su
utilización y eviten prácticas deshonestas. Asimismo, es importante subrayar que este tipo de
tecnología no puede sustituir la capacidad humana de análisis y razonamiento crítico. En nuestra
opinión, y con base en la evidencia disponible hasta el momento, ChatGPT puede ser una
herramienta útil cuando se trata de responder preguntas concretas o resolver problemas de baja
complejidad. Sin embargo, su eficacia disminuye significativamente ante la resolución de
problemas complejos, y su uso como sustituto del proceso cognitivo de los estudiantes representa
un riesgo considerable para el desarrollo de habilidades intelectuales profundas.
En vista de las limitaciones identificadas en el uso de ChatGPT para la resolución de
problemas matemáticos complejos, futuras investigaciones podrían enfocarse en el desarrollo y
evaluación de modelos de inteligencia artificial más especializados para el ámbito científico y
educativo. Además, resulta pertinente explorar métodos avanzados para la detección automática
y precisa de contenido generado por IA en contextos académicos. Otro campo prometedor de
trabajo puede ser el diseño de programas formativos integrales que fomenten la ética digital y el
pensamiento crítico en estudiantes y docentes, incorporando el uso responsable de tecnologías
basadas en IA. Finalmente, se recomienda estudiar el impacto a largo plazo del uso de chatbots
como apoyo educativo, particularmente en el desarrollo de habilidades cognitivas complejas.
AGRADECIMIENTOS: Los autores agradecen a Open AI por dar acceso libre a la plataforma
ChatGPT. Igualmente, agradecemos a paraphrasingtool (https://paraphrasingtool.ai/ai-content-
detector), copyleaks (https://copyleaks.com/ai-content-detector) y Draft&goal
(https://detector.dng.ai) por el acceso libre para examinar el porcentaje de IA.
REFERENCIAS
[1] B. Gordijn, and H. T. Have, "ChatGPT: evolution or revolution?," Med. Health Care
Philos., vol. 26, pp. 1-2, jan. 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/s11019-
023-10136-0
[2] J. Dahmen, M. Kayaalp, M. Ollivier, A. Pareek, M. T. Hirschmann, J. Karlsson, and P.
W. Winkler, “Artificial intelligence bot ChatGPT in medical research: the potential game
changer as a double-edged sword”, Knee Surg. Sports Trau, vol. 31, no. 4, pp. 1187–
1189, apr. 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/s00167-023-07355-6
[3] G. Grimaldi, and B. Ehrler, "AI et al.: Machines Are About to Change Scientific
Publishing Forever", ACS Energy Letters, vol. 8, no. 1, pp. 878-880, jan. 2023. [Online].
Available: https://doi.org/10.1021/acsenergylett.2c02828
[4] M. Dowling, and B. Lucey, "ChatGPT for (Finance) research: The Bananarama
Conjecture", Finance Res. Lett., vol. 53, pp. 103662-103668, 2023. [Online]. Available:
https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.103662
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philosopher, and guide ... and even your worst enemy", Patterns, vol. 4, no.1, pp. 100676-
100678, jan. 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.patter.2022.100676
[6] “Welcome to the AI future?”. Nat Astron, vol. 7, no. 1, pp. 1-4, 2023. [Online]. Available:
https://doi.org/10.1038/s41550-023-01891-4
[7] “The AI writing on the wall”. Nat Mach Intell, vol. 5, no. 1, pp. 1-5, 2023. [Online].
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InGenio Journal, 8(2), 82–9292InGenio Journal, 6(1), 1–4 | 11
[8] P. A. Rospigliosi, "Artificial intelligence in teaching and learning: what questions should
we ask of ChatGPT?", Interactive Learning Environments, vol. 31, no. 1, pp. 1-3, feb.
2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2180191
[9] C. Stokel-Walker, "AI bot ChatGPT writes smart essays—Should professors worry?”,
Nature, pp. 1-4, dec. 2022. [Online]. Available: https://doi.org/10.1038/d41586-022-
04397-7
[10] S. Hammerstein, C. König, T. Dreisörner, and A. Frey, "Effects of COVID-19-Related
School Closures on Student Achievement-A Systematic Review", Front. Psychol, vol.
12, pp.1-10, sep. 2021. [Online]. Available: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.746289
[11] S. Irais, and A. Navarrete, "The ChatGPT artificial intelligence chat, language, and text
generation tool has sparked concern and interest from the education sector”. Conecta.
Acceso: 30/Junio/2025. [Online]. Disponible en:
https://conecta.tec.mx/en/news/national/education/chatgpt-risk-or-opportunity-
education-and-schools
[12] N. L. Borja-Hart, C. A. Spivey, and C. M. George, "Use of virtual patient software to
assess student confidence and ability in communication skills and virtual patient
impression: A mixed-methods approach", Currents in Pharmacy Teaching and Learning,
vol. 11, no. 7, pp. 710-718, jul. 2019. [Online]. Available:
https://doi.org/10.1016/j.cptl.2019.03.009
[13] K. K. Fitzpatrick, A. Darcy, and M. Vierhile, "Delivering Cognitive Behavior Therapy to
Young Adults with Symptoms of Depression and Anxiety Using a Fully Automated
Conversational Agent (Woebot): A Randomized Controlled Trial", JMIR Ment Health,
vol. 4, no. 2, pp. e19-e23, apr. 2017. [Online]. Available:
https://doi.org/10.2196/mental.7785
[14] E. Agyuz, and M. Acikgoz, "Applications of Z-transform to Some Elemantary Functions
in q- and (p,q)-Calculus", Turkish Journal of Analysis and Number Theory, vol. 4, no. 6,
pp. 164-167, 2016. [Online]. Available: https://pubs.sciepub.com/tjant/4/6/3/
[15] A. C. Grove, An Introduction to the Laplace Transform and the Z Transform, Salisbury,
Wiltshire, UK, Prentice Hall, 1991.
[16] W. J. Palm, System Dynamics, New York, USA, McGraw-Hill Higher Education, 2005.
[17] D. G. Zill, A First Course in Differential Equations with Modeling Applications. Boston,
MA, USA, Cengage Learning, 2017.
[18] M. Alshater, "Exploring the Role of Artificial Intelligence in Enhancing Academic
Performance: A Case Study of ChatGPT", jan. 2023. [Online]. Available:
http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4312358
[19] S. O’Connor, and ChatGpt, "Open artificial intelligence platforms in nursing education:
Tools for academic progress or abuse?", Nurse Education in Practice, vol. 66, pp.
103537-103542, jan. 2023. [Online]. Available:
https://doi.org/10.1016/j.nepr.2022.103537
Copyright (2025) © Wilian Pech-Rodríguez, Eddie Armendáriz-Mireles, Carlos Calles-Arriaga, Enrique Rocha-Rangel.
Este texto está protegido bajo una licencia internacional Creative Commons 4.0. Usted es libre para compartir, copiar y
redistribuir el material en cualquier medio o formato. También podrá adaptar: remezclar, transformar y construir sobre el
material. Ver resumen de la licencia.
[8] P. A. Rospigliosi, "Artificial intelligence in teaching and learning: what questions should
we ask of ChatGPT?", Interactive Learning Environments, vol. 31, no. 1, pp. 1-3, feb.
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04397-7
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School Closures on Student Achievement-A Systematic Review", Front. Psychol, vol.
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generation tool has sparked concern and interest from the education sector”. Conecta.
Acceso: 30/Junio/2025. [Online]. Disponible en:
https://conecta.tec.mx/en/news/national/education/chatgpt-risk-or-opportunity-
education-and-schools
[12] N. L. Borja-Hart, C. A. Spivey, and C. M. George, "Use of virtual patient software to
assess student confidence and ability in communication skills and virtual patient
impression: A mixed-methods approach", Currents in Pharmacy Teaching and Learning,
vol. 11, no. 7, pp. 710-718, jul. 2019. [Online]. Available:
https://doi.org/10.1016/j.cptl.2019.03.009
[13] K. K. Fitzpatrick, A. Darcy, and M. Vierhile, "Delivering Cognitive Behavior Therapy to
Young Adults with Symptoms of Depression and Anxiety Using a Fully Automated
Conversational Agent (Woebot): A Randomized Controlled Trial", JMIR Ment Health,
vol. 4, no. 2, pp. e19-e23, apr. 2017. [Online]. Available:
https://doi.org/10.2196/mental.7785
[14] E. Agyuz, and M. Acikgoz, "Applications of Z-transform to Some Elemantary Functions
in q- and (p,q)-Calculus", Turkish Journal of Analysis and Number Theory, vol. 4, no. 6,
pp. 164-167, 2016. [Online]. Available: https://pubs.sciepub.com/tjant/4/6/3/
[15] A. C. Grove, An Introduction to the Laplace Transform and the Z Transform, Salisbury,
Wiltshire, UK, Prentice Hall, 1991.
[16] W. J. Palm, System Dynamics, New York, USA, McGraw-Hill Higher Education, 2005.
[17] D. G. Zill, A First Course in Differential Equations with Modeling Applications. Boston,
MA, USA, Cengage Learning, 2017.
[18] M. Alshater, "Exploring the Role of Artificial Intelligence in Enhancing Academic
Performance: A Case Study of ChatGPT", jan. 2023. [Online]. Available:
http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4312358
[19] S. O’Connor, and ChatGpt, "Open artificial intelligence platforms in nursing education:
Tools for academic progress or abuse?", Nurse Education in Practice, vol. 66, pp.
103537-103542, jan. 2023. [Online]. Available:
https://doi.org/10.1016/j.nepr.2022.103537
Copyright (2025) © Wilian Pech-Rodríguez, Eddie Armendáriz-Mireles, Carlos Calles-Arriaga, Enrique Rocha-Rangel.
Este texto está protegido bajo una licencia internacional Creative Commons 4.0. Usted es libre para compartir, copiar y
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