DEL PROMPT AL PROTOCOLO: IA GENERATIVA PARA DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN REPRODUCIBLES

Resumen

La crisis de reproducibilidad científica, agudizada por la proliferación de datos poco fiables y metodologías opacas, constituye un desafío estructural para la credibilidad de la investigación contemporánea, con especial resonancia en las ciencias sociales y educativas. Este trabajo analiza la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) no como una amenaza a la integridad epistémica, sino como un andamiaje estratégico para subsanar estas brechas. Se propone un flujo de trabajo que evoluciona desde la ingeniería de prompts hacia la consolidación de protocolos de investigación auditables. A través de una revisión documental y el análisis crítico de herramientas emergentes, se delinea un modelo metodológico híbrido: la IA asume un rol de "copiloto" en las fases de ideación y estructuración lógica, mientras que el juicio humano mantiene su soberanía en la recolección empírica y la interpretación hermenéutica. Se discuten tácticas de "prompting socrático" para validar vacíos de conocimiento y la implementación de búsquedas semánticas vectoriales en revisiones sistemáticas. Los resultados indican que una integración transparente de la IAG, bajo la premisa de "human-in-the-loop", optimiza la eficiencia investigativa y, fundamentalmente, eleva los estándares de trazabilidad metodológica, redefiniendo al investigador como un arquitecto de preguntas más que un mero gestor de información.