Es probable que los 361 estudiantes de posgrado de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China (USTC) nunca imaginaran que un trabajo final entregado para una asignatura terminaría convirtiéndose en la muestra de investigación para un artículo académico.
Estos textos no fueron escritos originalmente con la intención de ser publicados.
En el semestre de primavera de 2025, Guo Yusong, profesor de la Escuela de Marxismo de la USTC, impartió a estudiantes de posgrado un curso titulado «Introducción a la dialéctica de la naturaleza». Para el trabajo final, en lugar del tradicional ensayo de curso, pidió a los alumnos que llevaran un «diario de investigación científica». A lo largo de varias semanas, registraron sus experiencias utilizando inteligencia artificial como apoyo a su investigación, documentando los problemas que encontraron, las ideas que obtuvieron y cualquier confusión o duda que tuvieran sobre la IA.
Cada estudiante redactó un relato de aproximadamente 2.000 palabras. Un año después, estos diarios se habían transformado en 361 muestras de investigación. Guo Yusong buscaba responder a una pregunta fundamental: a medida que los grandes modelos de lenguaje se adentran en el ámbito de la investigación científica, ¿cómo interactúan exactamente con ellos los jóvenes investigadores?.
En mayo de 2026, el estudio, titulado «¿Hasta qué punto ha avanzado la domesticación de la inteligencia artificial?», se publicó en la revista *Research on Intelligent Society*.
Para Guo Yusong, este estudio no fue una idea improvisada. Ya desde sus estudios de doctorado venía explorando una cuestión específica: ¿qué sucede realmente cuando una nueva tecnología entra en la vida de la gente común?.
Finalmente, encontró una palabra clave para describir este proceso: «domesticación».
«La tecnología no se acepta simplemente; se transforma a través de la vida cotidiana».
¿Por qué centrarse en la «domesticación»?.
La historia comienza con la investigación doctoral de Guo Yusong.
En 2014, Guo Yusong inició sus estudios de sociología en el Instituto de Tecnología de Harbin. Durante sus años de licenciatura, realizó investigaciones en el campo de los Estudios de Ciencia y Tecnología (CTS) bajo la supervisión de Wu Suran. Su primer contacto con esta disciplina se produjo durante una estancia en el Laboratorio Conjunto de Ingeniería Eólica y de Nieve, perteneciente a la Escuela de Ingeniería Civil.
Más tarde, ingresó en el Departamento de Sociología de la Universidad Tsinghua para cursar un programa de doctorado directo. Entre 2018 y 2024, su investigación se centró en la transición hacia tecnologías limpias en zonas rurales. En octubre de 2021, Guo Yusong viajó a una aldea de la provincia de Shandong para realizar seis meses de trabajo de campo, participando en un programa de voluntariado docente. No regresó a su ciudad natal, en Anhui, para celebrar la Fiesta de Primavera.
Inicialmente, creía que se enfrentaba a una cuestión sencilla de difusión tecnológica: ¿por qué ciertas tecnologías limpias, bien diseñadas, no funcionaban como se esperaba una vez que llegaban a las zonas rurales?.
Sin embargo, al sumergirse en la vida de la aldea, descubrió que la situación era mucho más compleja de lo que había imaginado.
Tras la instalación de sistemas de calefacción de gas natural, los habitantes no se limitaban a encenderlos o apagarlos. Por el contrario, experimentaban para encontrar la estrategia óptima: ¿cuántos radiadores debían estar activos para lograr la mayor rentabilidad?. ¿Cuánto aumentaría la factura si se subía ligeramente la temperatura?. ¿Cómo debían ajustarse los controles cuando recibían visitas?.
En realidad, estaban llevando a cabo experimentos para alcanzar un nuevo equilibrio entre la tecnología y su vida cotidiana.
«No se trataba simplemente de una transacción económica; era una forma de gestión doméstica», recordaría más tarde Guo.
Lo que más le llamó la atención fue ver cómo los aldeanos modificaban la instalación —conectando las tuberías de las calderas de gas natural a las estufas tradicionales de carbón o a las camas de ladrillo con calefacción (*kang*)— para crear un sistema de calefacción personalizado, adaptado a las necesidades específicas de sus hogares.
En ese momento, Guo comprendió que la introducción de tecnología en la sociedad no es un proceso lineal de «difusión y adopción». Los usuarios adaptan las tecnologías, les confieren nuevos significados y, finalmente, las integran en el tejido de la vida cotidiana. En el ámbito de los Estudios de Ciencia y Tecnología (CTS), este proceso se conoce como «domesticación tecnológica».
Años después, cuando surgió ChatGPT en el ámbito de la investigación científica, Guo observó un fenómeno similar. La IA no fue simplemente adoptada por los investigadores; Más bien, mediante su uso reiterado, fue reevaluado, adaptado y reformulado.
Convertir el aula en un espacio de investigación.
Tras completar su doctorado en 2024, Guo Yusong se incorporó al cuerpo docente de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China (USTC).
Prefiere extraer preguntas de investigación de experiencias concretas en lugar de participar en debates teóricos abstractos. «No quiero limitarme a una interpretación puramente teórica», afirmó.
En su opinión, la investigación en ciencias sociales debe, en última instancia, volver a la realidad; requiere datos empíricos e interacción humana. Esto le llevó a plantearse una pregunta: ¿podría su aula servir como lugar de investigación?.
«Introducción a la dialéctica de la naturaleza» es una asignatura obligatoria para los estudiantes de posgrado. La clase reúne a alumnos de diversas disciplinas —como informática, ciencias de la vida e ingeniería—, muchos de los cuales se encaminan hacia carreras en la investigación científica.
Al mismo tiempo, los grandes modelos de lenguaje empezaban a transformar el panorama de la formación en investigación. Los estudiantes recurren cada vez más a la IA para buscar bibliografía, organizar materiales y redactar trabajos. Ante este cambio, los educadores mantienen dos posturas radicalmente opuestas: algunos abogan por adoptar plenamente la tecnología y permitir que los estudiantes la utilicen con libertad, mientras que otros sostienen que la IA socava la formación académica y debería prohibirse estrictamente.
Guo Yusong no se adhirió a ninguna de estas opciones simplistas. Quería evitar que los estudiantes dejaran que la IA generara sus trabajos completos, pero tampoco deseaba que rechazaran esta nueva tecnología. «Aunque la redacción sea sencilla o consista enteramente en frases cortas, tiene valor siempre que refleje experiencias genuinas y un pensamiento auténtico».
En consecuencia, para el semestre de primavera de 2025, diseñó una tarea especial titulada «Mis opiniones sobre la IA en la ciencia».
Pidió a los estudiantes que documentaran su proceso de uso de la IA como apoyo a la investigación a lo largo de varias semanas consecutivas, empleando un formato de diario de investigación semiestructurado.
Inicialmente, Guo no sabía qué tipo de respuestas presentarían los estudiantes. Sin embargo, los resultados le sorprendieron. Al finalizar el semestre, muchos estudiantes habían escrito sobre experiencias muy concretas: la IA les ayudaba a comprender rápidamente campos desconocidos, pero también revelaba problemas como las «alucinaciones» (generación de información falsa) y la falta de experiencia práctica.
Posteriormente, la tarea se convirtió en un elemento permanente del curso. En total, Guo recopiló 361 muestras válidas a lo largo de los semestres de primavera y otoño.
Algunas expectativas se vieron trastocadas.
Por aquel entonces, la revista *Studies on Intelligent Society* estaba organizando un proyecto de investigación especial sobre grandes modelos de lenguaje. Guo se dio cuenta de que los diarios de los estudiantes que había recopilado podían constituir un conjunto excepcional de fuentes primarias.
Estos textos provenían de situaciones de investigación reales, y no de encuestas o cuestionarios.
Recopiló todas las entradas de los diarios en una hoja de cálculo de Excel y codificó los datos manualmente, extrayendo declaraciones representativas durante el proceso. Todo el trabajo se realizó sin recurrir a herramientas complejas de análisis de datos.
Al redactar sus conclusiones, Guo retomó el marco teórico de la «domesticación de la tecnología» —que ya había utilizado en su tesis doctoral—, aunque esta vez el objeto de estudio cambió: pasó de los equipos de calefacción a los grandes modelos de lenguaje.
Su objetivo era comprender cómo los estudiantes de posgrado redefinían la relación entre los seres humanos y la tecnología al utilizar la IA.
Los resultados de la investigación fueron algo inesperados. Los estudiantes utilizaban la IA principalmente de tres formas: para mejorar la eficiencia de la investigación, para reflexionar sobre los riesgos tecnológicos y para obtener apoyo emocional.
Inicialmente, Guo había supuesto que los estudiantes de posgrado, dada su formación académica superior, abordarían la nueva tecnología con mayor cautela y racionalidad. Sin embargo, los diarios revelaron una realidad distinta. Ante las presiones de la investigación científica, la publicación de artículos y el estudio interdisciplinario, lo primero que se les ocurre a muchos estudiantes es utilizar la IA para aumentar su eficiencia.
Otro hallazgo sorprendente fue la escasez de referencias al acompañamiento emocional.
Aunque el discurso público suele destacar el valor emocional de la IA, este aspecto no constituía una necesidad primordial para los estudiantes que escribieron estos diarios.
Guo Yusong sugiere dos razones para ello: en primer lugar, cuando se encuentran bajo presión, los estudiantes de posgrado prefieren confiar en personas de su entorno real, como compañeros de clase o supervisores; En segundo lugar, aunque los grandes modelos actuales pueden generar un lenguaje reconfortante, los estudiantes detectan fácilmente el carácter formularico de tales expresiones.
«El volante debe permanecer en nuestras propias manos».
Una lectura atenta de los diarios revela numerosos detalles vívidos.
Un estudiante de ingeniería biomédica comparó el proceso de utilizar la IA para cribar artículos de investigación con «elegir la mejor espiga de trigo en un campo inmenso». Anteriormente, leer bibliografía para identificar líneas de investigación prometedoras consumía mucho tiempo; la IA, sin embargo, le ayuda a acotar rápidamente el alcance y mejora la eficiencia del diseño experimental.
Un estudiante llamado Yin, de la especialidad de Ingeniería de Energía y Potencia, describió la IA como un «copiloto». «Ejecuta mis órdenes con eficiencia, ofrece una visión general y orientación introductoria en campos desconocidos, y sugiere diversos enfoques posibles. Pero debo ser yo quien sostenga firmemente el volante».
Otro caso dejó una profunda huella en Guo Yusong.
Un estudiante de ciencias e ingeniería utilizó la IA para buscar parámetros destinados a un experimento de microscopía electrónica, pero los resultados reales estuvieron muy por debajo de lo esperado. Más tarde, un técnico de laboratorio veterano —próximo a jubilarse— giró casualmente media vuelta la válvula de presión de aire y le dijo: «La junta de tu cámara de vacío se cambió hace poco, así que debes bombear durante dos minutos más de lo habitual». Efectivamente, el rendimiento del segundo lote de muestras se duplicó.
Este incidente hizo comprender al estudiante que, si bien la IA puede recopilar enormes cantidades de conocimiento público, no puede sustituir la experiencia acumulada a lo largo del tiempo en el entorno real del laboratorio.
Las habilidades, los juicios y las intuiciones que desafían una descripción textual precisa siguen transmitiéndose a través de la interacción humana.
Volviendo al entorno del mundo real.
A juicio de Guo Yusong, el valor de estos 361 diarios de estudiantes de posgrado no reside meramente en describir cómo utilizan la IA. Más importante aún, documentan cómo los seres humanos y la tecnología se han adaptado mutuamente desde que la inteligencia artificial entró en el ámbito de la investigación científica. Esto también se hace eco de una conclusión de su investigación doctoral: la tecnología nunca se introduce en la sociedad de manera unidireccional; más bien, se remodela constantemente a través del proceso de uso. En el pasado, la teoría de la domesticación tecnológica se centraba principalmente en tecnologías de consumo como los teléfonos móviles y los ordenadores; sin embargo, a medida que la IA ha entrado en el ámbito de la producción de conocimiento, la relación entre los seres humanos y la tecnología ha experimentado un cambio.
Para Guo Yusong, el atractivo de la investigación sociológica reside precisamente en su incertidumbre. «Hay muchas cosas —afirma— que solo pueden percibirse estando allí, sobre el terreno».
En su opinión, cuanto más potente se vuelve la IA, más deben centrarse los investigadores en experiencias que desafían una simple codificación: las interacciones humanas, los juicios emitidos en contextos específicos y el conocimiento tácito que se adquiere mediante la práctica a largo plazo.
Lo que documentaron los 361 estudiantes de posgrado va más allá de simples relatos sobre cómo utilizan la IA. Registraron cómo los seres humanos están redefiniendo su lugar en una era de vertiginosos cambios tecnológicos.
