La IA te cita un estudio. Ahora comprueba que exista

Le pides a una inteligencia artificial que te ayude a preparar un trabajo, una clase o un artículo. Si utiliza una función de búsqueda, puede localizar publicaciones, enlazarlas y ayudarte a comprender qué relación tienen con tu pregunta. Es una posibilidad valiosa: abre caminos que quizá no conocías y facilita una parte del trabajo que antes podía ocupar bastante tiempo. Después llega el momento de utilizar esas fuentes. Ahí conviene detenerse, porque encontrar una referencia y saber qué podemos afirmar a partir de ella son tareas relacionadas, pero distintas.

El problema empieza cuando confundimos el aspecto de una investigación con la investigación misma. Puede haber errores al generar una referencia, al seleccionar una publicación o al interpretar sus resultados; también los cometemos nosotros sin ayuda de ninguna máquina. La tipografía académica tiene algo de uniforme: nos predispone a reconocer autoridad antes de preguntar quién lo lleva. Merece la pena revisar cómo se ha construido la respuesta sin dar por hecho ni que toda bibliografía de IA es sospechosa ni que un enlace resuelve por sí solo la cuestión.

Una referencia convincente todavía no es una prueba

Conviene situar las cosas en su momento. William H. Walters y Esther Isabelle Wilder publicaron en 2023 un estudio sobre referencias bibliográficas generadas por ChatGPT, basado en respuestas de GPT-3.5 y GPT-4 obtenidas aquel año. Encontraron citas inventadas y errores en referencias reales. Es un antecedente de aquellas primeras herramientas, no una fotografía de las que utilizamos hoy: trasladar sus resultados a modelos y funciones posteriores, sin evaluarlos, sería precisamente utilizar una fuente para afirmar algo que no demuestra.

Desde entonces han cambiado los modelos y también las formas de trabajar con ellos. Es importante distinguir una respuesta generada sin consultar fuentes externas de otra que utiliza búsqueda para localizar documentos. La documentación de Google sobre respuestas apoyadas en su buscador describe ese segundo funcionamiento, con acceso a contenido web y citas enlazadas. Esa capacidad es un avance práctico, aunque su descripción no nos diga cuánto acierta cada herramienta. Debemos examinar el sistema, la función y el resultado concretos, en lugar de hablar de «la IA» como si todo siguiera funcionando igual.

También la Biblioteca de la Universidad Complutense recomienda verificar la información y las fuentes producidas por la IA. Me parece una precaución bastante razonable, aunque conviene convertirla en algo más concreto que «ten pensamiento crítico». Esa expresión queda muy bien en los documentos educativos, pero ayuda poco cuando tienes delante siete referencias y media hora para entregar el trabajo. Necesitamos saber qué comprobar, dónde buscar y en qué momento debemos reconocer que todavía no tenemos una fuente utilizable.

Yo distinguiría tres preguntas que suelen mezclarse: ¿existe el documento?, ¿sus datos bibliográficos son correctos?, ¿respalda la afirmación para la que quiero citarlo? Podemos superar la primera y fallar en las otras dos. Encontrar un artículo sobre memoria no demuestra que confirme una explicación sobre la lectura, del mismo modo que conocer a alguien que trabaja en un hospital no lo convierte en especialista en cualquier cosa que nos duela. El parecido temático abre una posibilidad; todavía no proporciona el respaldo que buscamos.

Salir de la conversación y buscar el documento

El primer paso puede ser utilizar la propia herramienta para que busque y enlace las publicaciones originales, comprobando que esa función está disponible y se ha utilizado. A partir de ahí, abramos la fuente en la web de la revista, en un catálogo bibliotecario o en un repositorio académico. No necesitamos repetir por orgullo una búsqueda que ya nos ha facilitado; necesitamos revisar el documento al que conduce. Si una referencia no aparece, podemos buscar por autor y palabras del título o acudir a la biblioteca, en lugar de conformarnos con que el asistente insista en que existe.

Si encontramos un DOI, conviene abrirlo y comparar el resultado con la referencia recibida. Ese identificador permite localizar una publicación, pero una cadena con aspecto de DOI también puede estar equivocada o conducir a otro trabajo. Revisemos el título, los autores, la revista y el año. No hace falta convertirse en bibliotecario para advertir que el supuesto estudio sobre adolescentes resulta ser un artículo sobre jubilación. Hace falta abrir la página, algo que parece obvio hasta que descubrimos cuánto tiempo llevamos sin hacerlo.

Cuando la búsqueda no da resultado, la conclusión honrada es que no hemos podido verificar la referencia. Tal vez exista y no sepamos encontrarla; tal vez no. Lo que no podemos hacer es citarla como si la hubiéramos consultado. Podemos acudir a la biblioteca, buscar otra fuente o retirar la afirmación si dependía de ese apoyo. Reconocer un límite no estropea un trabajo serio: muestra que sabemos distinguir lo que tenemos comprobado de lo que aún está pendiente.

Que exista no significa que diga eso

Ahora viene la parte que más fácilmente nos saltamos: leer lo que hemos encontrado. El resumen orienta, pero puede no bastar para sostener una afirmación concreta. Hay que identificar qué estudiaron los autores, con quién, cómo y con qué limitaciones, y localizar el pasaje pertinente. Un trabajo realizado con estudiantes de una universidad no describe automáticamente a toda la humanidad. Tampoco encontrar una asociación entre dos cosas demuestra, sin más, que una cause la otra. El mundo tiene la mala costumbre de ser más complejo que el titular que nos apetece escribir.

Podemos pedir a la IA que nos ayude a entender un documento que ya hemos localizado, explicando un término o señalando dónde se trata una cuestión. Pero conviene volver al pasaje original y a su contexto antes de atribuirle una conclusión. Si solo hemos leído el resumen, digámoslo cuando sea relevante y no aparentemos haber examinado el trabajo completo. La honestidad intelectual se juega también en esas pequeñas precisiones que nadie suele aplaudir y que, sin embargo, sostienen la confianza de quien nos lee.

Supongamos que queremos defender que aprender una habilidad exige práctica y encontramos un estudio que mide el resultado de un ejercicio muy específico. Puede ayudarnos a pensar, pero no nos autoriza a convertir cualquier recomendación educativa en una ley universal. Esa diferencia importa especialmente cuando discutimos si usar IA equivale a hacer trampas: utilizar una herramienta no elimina la responsabilidad de comprender qué estamos afirmando ni de reconocer de dónde procede lo que entregamos.

Investigar es poder explicar por qué te lo crees

Una costumbre sencilla consiste en guardar, junto a cada afirmación importante, el enlace a la fuente y unas líneas propias explicando qué respalda y qué no. No una frase copiada que apenas entendemos, sino una explicación que seríamos capaces de dar en voz alta. Si no podemos hacerlo, probablemente necesitamos seguir leyendo. Una bibliografía extensa puede impresionar durante un minuto; después alguien pregunta qué relación tiene con nuestra conclusión y se acaba la ceremonia.

La exigencia alcanza también a quienes enseñamos, evaluamos o comunicamos. En la reflexión sobre evaluar con IA y mantener la lectura humana aparece una responsabilidad parecida: no aparentar una atención que no hemos prestado. Citar una obra sin comprobarla permite simular trabajo intelectual con bastante elegancia, pero deja al lector sin una razón sólida para confiar. Y si además se trata de salud, decisiones económicas u otras cuestiones delicadas, el daño puede ir bastante más allá de una nota al pie mal puesta.

La próxima vez que una IA te ayude a encontrar un estudio, aprovecha esa posibilidad y continúa el trabajo: abre el documento, contrasta sus datos y mira qué afirma realmente antes de hacerlo tuyo. La evolución de las herramientas puede facilitarnos mucho la investigación, y merece ser reconocida sin atribuirle garantías que no hemos comprobado. En la formación «¿Cómo usar la IA para estudiar?» ese es el criterio que quiero poner en el centro: aprender a sacar partido de la ayuda disponible y comprender lo que entregamos. La responsabilidad de citar con rigor sigue siendo nuestra.