Modelo replicable de ingeniería de prompts para la recuperación de literatura científica con ChatGPT
DOI:
https://doi.org/10.5007/1518-2924.2026.e109140Palabras clave:
Inteligencia artificial generativa, Ingeniería de prompts, Recuperación de información, Bibliotecas universitarias, Ciencia abiertaResumen
La expansión de la inteligencia artificial generativa ha transformado los procesos de recuperación de literatura científica, generando oportunidades de eficiencia y accesibilidad, pero también cuestionamientos sobre verificabilidad, rigor y generación de referencias ficticias en contextos académicos. En Bibliotecología y Ciencia de la Información, persiste un vacío metodológico respecto de protocolos replicables que permitan evaluar el desempeño operativo de estas herramientas en búsquedas bibliográficas.
Objetivo: Evaluar la eficacia de ChatGPT, modelo GPT-5.2, en entorno ChatGPT Plus, mediante un protocolo estructurado de ingeniería de prompts aplicado en nueve búsquedas controladas realizadas en febrero de 2026, distribuidas en tres niveles geográficos: global, latinoamericano y chileno.
Método: Se adoptó un diseño exploratorio–descriptivo documental con predominio cuantitativo y componente interpretativo complementario, operacionalizando indicadores dicotómicos de precisión, trazabilidad, coherencia conceptual y eficiencia temporal, junto con validación manual de DOI o URL.
Resultados: El corpus final consolidó 130 referencias únicas verificadas, sin registros de alucinaciones tras la aplicación del protocolo, con coherencia conceptual y trazabilidad del 100 % en las tres zonas analizadas. Los tiempos promedio oscilaron entre 14 y 22 minutos por búsqueda.
Conclusiones: Estos resultados evidencian que la ingeniería de prompts, bajo control metodológico explícito, puede mitigar riesgos documentados en la literatura, aportar un modelo replicable para bibliotecas universitarias y constituirse en una contribución sustantiva para el mapeo sistemático de la literatura, así como para la detección fundamentada de brechas y vacíos de conocimiento en distintos niveles geográficos.
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