Modelo replicable de ingeniería de prompts para la recuperación de literatura científica con ChatGPT

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5007/1518-2924.2026.e109140

Palabras clave:

Inteligencia artificial generativa, Ingeniería de prompts, Recuperación de información, Bibliotecas universitarias, Ciencia abierta

Resumen

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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Biografía del autor/a

Carlos Andrés Castillo Badilla, Universidade das Américas

Bibliotecaria y Documentalista, Licenciada en Ciencias de la Información por la Universidad Católica de la Santísima Concepción (Chile), con más de ocho años de experiencia en la gestión de bibliotecas académicas y apoyo a la docencia. Actualmente, curso una Maestría en Investigación y Desarrollo Social en la Universidad de Concepción, donde fortalezco mi perfil investigador con el objetivo de publicar en revistas indexadas.

Diplomada en Investigación-Acción Aplicada a la Docencia Universitaria (Vicerrectoría Académica – Facultad de Educación), que refuerza mis habilidades en investigación aplicada y alfabetización informacional.

Especializada en la gestión de bases de datos académicas, normalización de referencias bibliográficas (APA, Vancouver, ISO 690), desarrollo de habilidades informacionales, formación de usuarios, análisis de colecciones y evaluación de recursos electrónicos. Cuento con experiencia avanzada en gestores de referencias (EndNote, Zotero, Mendeley), formación de la comunidad académica, alfabetización informacional y asesoramiento en procesos de publicación científica. Además, he trabajado en la digitalización de colecciones, la implementación de software bibliotecario, el desarrollo de indicadores de desempeño en bibliotecas académicas y métricas de investigación. Mi experiencia también incluye liderazgo de equipos, coordinación de procesos de acreditación, optimización de infraestructura y proyectos orientados a la mejora continua de los servicios de información.

Lidero proyectos de digitalización de bibliotecas y participado activamente en procesos de acreditación institucional, incluyendo la coordinación de visitas de pares evaluadores designados por la Comisión Nacional de Acreditación (CNA). Me destaco por mis habilidades de liderazgo, gestión de equipos y optimización de procesos, desempeñando roles estratégicos en la Universidad de Las Américas, donde superviso la actualización de la bibliografía curricular y el mantenimiento de los registros del profesorado. Mi experiencia en tecnologías de la información aplicadas a bibliotecas, junto con la gestión avanzada de sistemas y software especializados, me ha permitido impulsar mejoras innovadoras en la infraestructura y la gestión bibliotecaria.

Formo parte de redes profesionales relacionadas con la bibliotecología y la investigación en ciencias sociales, promoviendo el intercambio de conocimiento y las mejores prácticas.

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Publicado

2026-08-06

Cómo citar

CASTILLO BADILLA, Carlos Andrés. Modelo replicable de ingeniería de prompts para la recuperación de literatura científica con ChatGPT. Encontros Bibli: Revista electrónica de bibliotecología, archivística y ciencias de la información., Florianópolis/SC, Brasil, v. 31, p. 1–30, 2026. DOI: 10.5007/1518-2924.2026.e109140. Disponível em: https://periodicos.ufsc.br/index.php/eb/article/view/109140. Acesso em: 28 ago. 2026.