La Investigación Acción impulsada por la Inteligencia Artificial era impensable cuando inicié mi camino como investigadora (más de 25 años atrás), no obstante, desde hace varios años he observado que emplear las tecnologías para agilizar procesos que anteriormente podrían llevarnos muchos años es beneficioso y permite generar resultados de manera más eficiente. De igual modo, es importante comprender que la esencia de la investigación acción es su espíritu innovador, transformador, socriocrítico y dinámico.

Esto quiere decir que en este tipo de investigación social no basta con observar la realidad desde la distancia, desde una visión estática, o dejar todo en manos de la máquina. En este tipo de investigación es necesario que el investigador y los sujetos que forman parte de la investigación y que a su vez se convierten en co-investigadores, en involucrarse, capturar momentos irrepetibles (la mayoría de las veces), motivar para transformar y escuchar.

La Inteligencia Artificial en la Investigación Acción

La investigación acción desde una visión paradigmática sociocrítica es el camino predilecto (no el único) que empleo para contribuir realmente en la transformación de realidades en diversos contextos. Es un enfoque que permite unir cabeza, corazón y comunidad: investigar con las personas, no sobre ellas.

Es por ello, que hoy, en medio de los cambios del mundo digital, me he detenido a valorar las bondades de la inteligencia artificial (IA) en los procesos de investigación y sobre todo observar las oportunidades que nos abre hacer de la investigación una práctica aún más significativa, eficiente, pertinente y transformadora. La IA no es solo un conjunto de algoritmos sofisticados: es una aliada que, bien utilizada, puede ayudarnos a analizar mejor, a detectar patrones, a automatizar tareas repetitivas y, sobre todo, a tomar decisiones más informadas y éticas.

En este artículo quiero compartir contigo que nos lees cómo la IA puede ayudarnos en el desarrollo de la investigación acción, desde mi propia experiencia acompañando a docentes, comunidades educativas y profesionales en sus procesos de indagación y mejora. Hablaremos de herramientas, de posibilidades concretas, y también de los valores que no podemos perder de vista en este camino: el respeto, la colaboración, la responsabilidad y la humanidad.

Porque investigar con IA no es solo avanzar tecnológicamente: es crecer como sociedad. Y tú, que estás leyendo, formas parte de esta transformación.

El paso a paso en la Investigación Acción y la IA

Detección del problema: cómo la IA me ayuda a ver más allá de lo evidente

Identificar con precisión el problema de investigación es un paso clave que marca la diferencia entre una indagación superficial y un proceso realmente transformador. En mi experiencia, la inteligencia artificial ha enriquecido profundamente esta fase diagnóstica. Herramientas como SciSpace y Consensus me permiten explorar con rapidez cientos de artículos académicos, identificar vacíos en la literatura y detectar patrones que, a simple vista, podrían pasar desapercibidos.

Además, con el apoyo de ChatGPT o Gemini, puedo formular preguntas detonadoras, organizar hallazgos iniciales o construir esquemas visuales para comprender mejor la complejidad del contexto. Incluso al aplicar encuestas o sondeos, plataformas como Google Forms con complementos inteligentes o Mentimeter con análisis automatizado me han facilitado recoger datos cualitativos y cuantitativos de manera ágil. Gracias a la IA, el diagnóstico deja de ser un paso aislado y se convierte en un proceso más dinámico, colaborativo y profundamente informado.

Diseñar estrategias participativas con IA: del diálogo al diagnóstico colectivo

Una de las riquezas de la investigación acción es su carácter participativo, donde el conocimiento se construye junto a la comunidad, no desde afuera. En mi práctica, la inteligencia artificial se ha convertido en una gran aliada para crear estrategias que favorecen la interacción real con los actores sociales involucrados.

Actualmente contamos con muchas herramientas de IA que pueden apoyarnos, en este apartado me refiero a herramientas como ChatGPT o Claude, puedo generar rápidamente guiones para entrevistas semiestructuradas, simulaciones de grupos focales o secuencias de preguntas abiertas que faciliten la reflexión crítica. Plataformas como Gamma App me permiten estructurar visualmente sesiones participativas, y aplicaciones como Kialo Edu o MindMeister con IA potencian la organización colaborativa de ideas en grupos de discusión.

de igual modo, el uso Perplexity para adaptar las estrategias a contextos culturales específicos, y Miro con funciones de IA para diseñar mapas de actores o trayectorias de cambio en conjunto con la comunidad. Estas herramientas no reemplazan la sensibilidad humana ni el compromiso ético con los participantes, pero sí agilizan el diseño, enriquecen los formatos de interacción y permiten que el proceso investigativo sea realmente compartido, horizontal y transformador.

Potenciar la recopilación y análisis de Datos

Uno de los aspectos más destacados de la IA es su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente. En la investigación acción, donde a menudo se recopilan datos cualitativos y cuantitativos, la IA puede facilitar el análisis mediante técnicas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (machine learning). Estas tecnologías permiten identificar patrones, tendencias y relaciones que pueden no ser evidentes a simple vista.

Para el análisis de datos puedes apoyarte en herramientas como Claude AI, ChatGPT versión 4o, Gemini. En estas herramientas puedes integrar los textos, las grabaciones puedes integrarlas como archivos en PinTpoint

Automatización de Tareas Repetitivas

La automatización es otro beneficio significativo que la IA ofrece a la investigación acción. Muchas tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, como la transcripción de entrevistas, la codificación de datos y la generación de informes, pueden ser automatizadas con herramientas de IA. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también reduce el margen de error humano, permitiendo a los investigadores centrarse en aspectos más críticos y creativos del proceso investigativo.

Facilitar la co-creación de texto y afinar detalles de estilo para crear documentos esenciales en investigación acción como son: actas de asambleas, crear textos para grupos de discusión, ayudar en la mejora o generación de ideas para actividades de motivación de acuerdo al grupo que forme parte de la investigación acción. Algunas herramientas en estas tareas: ChatGPT versión 4o, Claude.AI, Gemini

Creación de imágenes para recrear situaciones o representar momentos en el desarrollo de la investigación

Facilitar la Colaboración y la Participación

La IA también puede mejorar la colaboración y la participación de los stakeholders en la investigación acción. Herramientas de colaboración impulsadas por IA pueden facilitar la comunicación y la coordinación entre equipos dispersos geográficamente. Además, plataformas de IA pueden ofrecer interfaces amigables para los participantes, permitiendo una mayor inclusión y diversidad en el proceso de investigación.

Herramientas de IA Clave en la Investigación Acción

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

El NLP es una rama de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. En la investigación acción, el NLP puede ser utilizado para analizar grandes volúmenes de texto, identificar temas recurrentes y extraer insights significativos de datos cualitativos. Herramientas como análisis de sentimiento y análisis de contenido son ejemplos de cómo el NLP puede ser aplicado.

Algoritmos de Aprendizaje Automático

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de los datos y hacer predicciones o recomendaciones basadas en patrones identificados. En la investigación acción, estos algoritmos pueden ser utilizados para modelar escenarios futuros, evaluar el impacto de intervenciones y optimizar estrategias de acción. Por ejemplo, un algoritmo podría predecir cómo una determinada intervención educativa afectará los resultados de los estudiantes en diferentes contextos.

Plataformas de Colaboración Basadas en IA

Las plataformas de colaboración basadas en IA, como los asistentes virtuales y las herramientas de gestión de proyectos, pueden facilitar la coordinación y la comunicación entre los equipos de investigación. Estas plataformas pueden ayudar a gestionar tareas, asignar recursos y monitorizar el progreso de la investigación en tiempo real, asegurando que todos los participantes estén alineados y comprometidos con los objetivos del proyecto.

Valores Esenciales en el Uso de la IA

Ética y Transparencia

El uso de la IA en la investigación acción debe estar guiado por principios éticos y de transparencia. Es crucial que los investigadores sean transparentes sobre cómo se utilizan las herramientas de IA, cómo se recopilan y analizan los datos y cuáles son las posibles implicaciones de sus hallazgos. La ética en la IA implica garantizar la privacidad y la protección de los datos de los participantes, así como evitar sesgos y discriminaciones en los algoritmos.

Inclusión y Diversidad

La IA debe ser utilizada para promover la inclusión y la diversidad en la investigación acción. Esto significa diseñar herramientas que sean accesibles para todos los participantes, independientemente de sus habilidades técnicas o su contexto socioeconómico. Además, los algoritmos de IA deben ser desarrollados y entrenados con datos representativos y diversos para evitar la perpetuación de desigualdades y prejuicios.

Responsabilidad y Rendición de Cuentas

Los investigadores deben asumir la responsabilidad de los resultados generados por las herramientas de IA y estar dispuestos a rendir cuentas por sus decisiones. Esto implica monitorear y evaluar continuamente el desempeño de los algoritmos, así como estar abiertos a corregir errores y mejorar los procesos en base a retroalimentación constante.

Al final la IA siempre cambiará nuestro mundo

La inteligencia artificial ofrece un potencial inmenso para transformar la investigación acción, proporcionando herramientas avanzadas para el análisis de datos, la automatización de tareas y la facilitación de la colaboración. Sin embargo, es fundamental que el uso de la IA esté guiado por valores éticos, inclusivos y responsables. A pesar de las capacidades avanzadas de la IA, el ser humano sigue siendo insustituible en la investigación acción.

La creatividad, la empatía, el juicio crítico y la capacidad de adaptación son cualidades únicas del ser humano que deben complementarse con las herramientas tecnológicas, garantizando que la investigación acción siga siendo un proceso humano y significativo.

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