Por qué seguimos investigando
La IA ya supera a la mayoría de nosotros en muchas tareas de investigación. Aun así, no recomiendo delegarle el pensar. Estas son las cuatro ideas que sostienen todo el taller.
1. El producto no es la tesis: eres tú
Esta idea es poco conocida y vale la pena explicarla con calma, porque todo lo demás se apoya en ella.
Casi todos llegamos a la tesis pensando que el objetivo es el documento: un archivo de cien páginas que el comité aprueba y que nos da el título. Con esa idea en la cabeza, usar la IA para escribirlo parece lo más razonable. Si lo que importa es el documento, ¿por qué no producirlo de la forma más rápida?
Pero piensa qué pasa con ese documento después de la defensa. Casi nadie lo vuelve a leer (carita triste). Lo que sí se queda es lo que te pasó a ti mientras lo hacías: aprendiste a plantear un problema, a buscar y leer evidencia, a defender un argumento frente a alguien que no está de acuerdo y a terminar algo largo y difícil. Eso es lo que te llevas al trabajo, al posgrado o a tu consultoría. La tesis es la evidencia de esa transformación.
Por eso usar la IA para que escriba tu tesis es como pagarle a alguien para que tenga una experiencia en tu lugar: el resultado existe, pero tú no cambiaste. Y escribir es justo donde ocurre el cambio, porque es el proceso que te obliga a aclarar lo que piensas.
Con esta idea, la pregunta sobre la IA cambia. Deja de ser "¿la IA puede hacer esto?" (casi siempre puede) y pasa a ser "¿esta tarea es parte de lo que necesito aprender?". Si lo es, la haces tú. Si no, la puedes delegar y revisar. Toda esta guía está construida sobre esa pregunta.
2. Investigar vale aunque otros (o la IA) lo hagan mejor
Desde siempre han existido personas que hacen mejor investigación que yo, y no por eso dejaría de hacerla. De nada sirve que exista la información, los libros y la IA si nadie la usa de forma activa.
Hacer investigación es como bailar. De nada sirve que exista la salsa si no hay nadie que la baile. Lo que importa es bailar, aunque no seas el mejor bailador. El conocimiento solo permanece si hay personas que lo practican.
3. Hoy todos tienen el equipo del SNII 9000
De repente, cualquier estudiante tiene lo que antes tenía un investigador SNII nivel 3 con tres asistentes de doctorado: alguien que busca literatura toda la noche, alguien que programa, alguien que limpia datos y hace gráficas.
La imagen que uso es la de un becario muy inteligente: tiene mucho conocimiento y habilidad técnica, pero no conoce los objetivos de tu investigación, tiene mala memoria y nunca te va a llevar la contraria si no se lo pides. Le delegas la ejecución. El criterio, la pregunta y la responsabilidad se quedan con quien firma. Y como con cualquier asistente, hay que revisar todos los pasos intermedios.
4. Delegar para entrar en flow
Para mí, el mayor valor de la IA en investigación no está en que "haga la tesis". Está en que me deja pensar de forma fluida. Puedo dictar o escribir mis ideas sin detenerme, sabiendo que alguien más le dará seguimiento a los pasos intermedios (buscar, ordenar, programar, formatear) y que no se me va a ir el día en eso. Ese estado de flow es donde ocurre el pensamiento que sí es tuyo.
La paradoja es que esos pasos intermedios también enseñan. Mi intuición estadística salió de horas moviendo números a mano. Por eso este taller insiste en dos cosas a la vez: delega la ejecución, pero conserva el oficio (ver "Ideas para conservar el oficio" en Qué es recomendable y qué no).