El impacto de la inteligencia artificial generativa en la docencia universitaria de las disciplinas jurídicas y sociales

44 El impacto de la Inteligencia Artificial generativa en la docencia universitaria de las disciplinas jurídicas y sociales A continuación, describiremos diferentes herramientas, que pueden ser poderosas, de- pendiendo de la etapa del proceso en la que se encuentre el autor, en la redacción de artículos, TFGs, TFMs o tesis doctorales. Etapa 1. Búsqueda y síntesis de información Este apartado se focaliza en la búsqueda de literatura científica, la síntesis de información y la identificación de lagunas en la investigación. 1. Acceso a literatura científica Google Scholar 10 , Semantic Scholar 11 y Connected Papers 12 utilizan algoritmos avanzados y técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para optimizar la búsqueda, organiza- ción y recomendación de artículos académicos. 2. Resúmenes y síntesis Herramientas generativas como ChatGPT, basadas en modelos de lenguaje avanzados para analizar artículos y sintetizar sus puntos clave. El proceso consiste en: a. Análisis del texto Capaz de discernir los componentes fundamentales de la investigación, como la hipó- tesis, la metodología y los hallazgos. b. Identificación de información relevante La IA detecta las ideas centrales del texto, eliminando detalles secundarios o redundantes. c. Generación del resumen La IA genera el resumen, destacando las conclusiones clave, los métodos utilizados y los resultados más importantes de la investigación. d. Destacar puntos clave Descubriendo los hallazgos significativos, las implicaciones del estudio o los métodos innovadores empleados. 3. Identificación de lagunas en la investigación Herramientas como ChatGPT permiten identificar áreas poco exploradas dentro de un cam- po de estudio. Este proceso conlleva las siguientes etapas: a. Análisis de tendencias actuales datos con los que fueron entrenados, lo que puede generar respuestas parciales o discriminatorias. También plan- tean riesgos de privacidad, por almacenar información sensible. Además, pueden generar información incorrecta, ya que no comprenden el mundo, sino que predicen palabras basándose en patrones. Para un uso ético y seguro de los LLM, es clave la supervisión humana, especialmente en áreas sensibles como la medicina o el derecho. También es necesario filtrar contenido inapropiado para evitar la difusión de violencia, discriminación o información falsa. 10  https://scholar.google.es/ 11  https://www.semanticscholar.org/ 12  https://www.connectedpapers.com/