Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 60
https://doi.org/10.69639/arandu.v13i1.1902
Inteligencia Artificial y producción escrita: una revisión
sistemática de estudios
Artificial Intelligence and written production: a systematic review of studies
Jéssica Elizabeth González Chacha
jegonzalez2@unae.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-0707-8097
Universidad Nacional de Educación – UNAE
Maestría en Pedagogía de la Lectura y la Escritura
Azogues – Ecuador
Diego Eduardo Apolo Buenaño
diego.apolo@unae.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-1123-1483
Universidad Nacional de Educación – UNAE
Maestría en Pedagogía de la Lectura y la Escritura
Azogues – Ecuador
Artículo recibido: 10 diciembre 2025 -Aceptado para publicación: 18 enero 2026
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar.
RESUMEN
Este artículo examina la creciente interrelación entre la educación y la Inteligencia Artificial en
los procesos de enseñanza y aprendizaje, destacando el papel de esta tecnología como una
herramienta de alto potencial para el desarrollo y la adquisición de competencias comunicativas.
Tuvo como objetivo analizar los beneficios y desafíos de la IA en la producción escrita que se
han documentado en los estudios a partir del año 2020 al 2025 en la base de datos de Scopus.
Para ello, se implementó el método Prisma que contribuyó a la revisión sistemática de estudios
seleccionados y sintetizados para el análisis. Los resultados resaltaron tantos los beneficios
sustanciales de la aplicación de la IA y los desafíos que se presentan como las limitaciones del
uso de esta herramienta por diferentes factores, éticos y por el poco reconocimiento tecnológico.
Para concluir, el análisis permitió obtener una visión clara y precisa de la literatura seleccionada
para la revisión sistemática dando así un panorama clave sobre las implicaciones que posee el uso
de la IA en contextos de producción escrita. Además, este estudio aportó elementos claves para
la toma de decisiones pedagógicas orientadas a la integración de la IA en las aulas.
Palabras clave: inteligencia artificial, literatura, producción escrita, revisión sistemática,
scopus
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 61
ABSTRACT
The examines the growing interrelationship between education and AI in teaching and learning
processes, highlighting the role of this technology as a high-potential tool for developing and
acquiring communicative skills. This study aimed to analyze the benefits and challenges of AI in
written production documented in studies from 2020 to 2025 in the Scopus database. To this end,
the Prisma methodology was implemented, contributing to the systematic review of selected and
synthesized studies for analysis. The results highlighted both the substantial benefits of applying
AI and the challenges it presents, as well as the limitations of using this tool due to various factors,
including ethical concerns and a lack of technological recognition. In conclusion, the analysis
provided a clear and precise overview of the literature selected for the systematic review, thus
offering a key perspective on the implications of using AI in written production contexts.
Furthermore, this study provided key elements for pedagogical decision-making aimed at
integrating AI into classrooms.
Keywords: artificial intelligence, literature, written production, systematic review, scopus
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
ABSTRACT
The examines the growing interrelationship between education and AI in teaching and learning
processes, highlighting the role of this technology as a high-potential tool for developing and
acquiring communicative skills. This study aimed to analyze the benefits and challenges of AI in
written production documented in studies from 2020 to 2025 in the Scopus database. To this end,
the Prisma methodology was implemented, contributing to the systematic review of selected and
synthesized studies for analysis. The results highlighted both the substantial benefits of applying
AI and the challenges it presents, as well as the limitations of using this tool due to various factors,
including ethical concerns and a lack of technological recognition. In conclusion, the analysis
provided a clear and precise overview of the literature selected for the systematic review, thus
offering a key perspective on the implications of using AI in written production contexts.
Furthermore, this study provided key elements for pedagogical decision-making aimed at
integrating AI into classrooms.
Keywords: artificial intelligence, literature, written production, systematic review, scopus
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 62
INTRODUCCIÓN
El sistema educativo y la tecnología están revolucionando los procesos de enseñanza en
las aulas. En este contexto, la Inteligencia Artificial [IA] ha emergido como un impulsor crítico,
disciplinario y creativo en la transformación de las prácticas educativas siendo su incorporación
un factor que está innovando la enseñanza (Santos, 2022). En el área de Lengua y Literatura, la
aplicación de la IA está siendo un agente aliado para el desarrollo de las competencias
comunicativas al presentarse como un fenómeno de gran relevancia en la nueva era digital
(Sanabria et al. 2023).
En este sentido, Cassany (2024) describe a la irrupción de la IA como un fenómeno de
expansión que introduce un conjunto de sentires marcadas por la curiosidad, la inquietud y la
confusión. Del mismo modo, Vásquez et al. (2024) alude que este desarrollo tecnológico
constituye una experimentación contemporánea que incide directamente en los contenidos de
enseñanza y en la toma de decisiones pedagógicas. Es así que la tecnología ofrece una fase de
innovación que llegó a instaurarse en los diferentes ámbitos educativos.
En Ecuador existe una alarmante tendencia decreciente en los resultados que arroja el
Instituto Nacional de Evaluación Educativa [INEVAL] en cuanto al área de Lengua y Literatura.
Estos resultados a nivel nacional en la evaluación Ser Bachiller [SEST] del año lectivo 2023-2024
revelan que en el subnivel de Básica Superior se presentan deficiencias significativas en la
adquisición de competencias comunicativas claves donde se determinó que el 61.7% no alcanzó
el nivel de logro mínimo mientras que el 38.3% superó dicho alcance. Grados et al. (2025)
siguiendo la misma línea agrega que estos resultados destacan que más del 50% no desarrollan
las competencias comunicativas en la asignatura de Lengua y Literatura.
Además, esta problemática real de la actualidad en estudiantes ecuatorianos se evidenció
en una situación específica que surgió durante una evaluación diagnóstica dirigida a estudiantes
del Subnivel Superior de la asignatura de Lengua y Literatura de 9.º de 42 estudiantes en una la
ciudad de Azogues. La evaluación diagnóstica aplicada fue para medir los conocimientos de los
estudiantes sobre las figuras literarias, sin embargo, se identificó una baja comprensión de estos
recursos literarios generalmente en toda el aula. Es así que, esta realidad educativa se visibiliza
como un contexto que requiere una atención emergente.
El objetivo del Currículo Nacional 2016 del área de Lengua y Literatura de Educación
Superior establece en el objetivo “O.LL.4.8. Escribir relatos y textos narrativos, expositivos,
instructivos, descriptivos, explicativos y conversacionales, adecuados a una situación
comunicativa determinada; emplear los recursos de las TIC como medios de comunicación,
aprendizaje y expresión del pensamiento” (p. 133), donde describe a las TIC como herramientas
tecnológicas referentes inseparables en el proceso de enseñanza. En consonancia y retomando a
Casanny (2024) refiere que esta herramienta logra la adaptación del aprendizaje tomando en
INTRODUCCIÓN
El sistema educativo y la tecnología están revolucionando los procesos de enseñanza en
las aulas. En este contexto, la Inteligencia Artificial [IA] ha emergido como un impulsor crítico,
disciplinario y creativo en la transformación de las prácticas educativas siendo su incorporación
un factor que está innovando la enseñanza (Santos, 2022). En el área de Lengua y Literatura, la
aplicación de la IA está siendo un agente aliado para el desarrollo de las competencias
comunicativas al presentarse como un fenómeno de gran relevancia en la nueva era digital
(Sanabria et al. 2023).
En este sentido, Cassany (2024) describe a la irrupción de la IA como un fenómeno de
expansión que introduce un conjunto de sentires marcadas por la curiosidad, la inquietud y la
confusión. Del mismo modo, Vásquez et al. (2024) alude que este desarrollo tecnológico
constituye una experimentación contemporánea que incide directamente en los contenidos de
enseñanza y en la toma de decisiones pedagógicas. Es así que la tecnología ofrece una fase de
innovación que llegó a instaurarse en los diferentes ámbitos educativos.
En Ecuador existe una alarmante tendencia decreciente en los resultados que arroja el
Instituto Nacional de Evaluación Educativa [INEVAL] en cuanto al área de Lengua y Literatura.
Estos resultados a nivel nacional en la evaluación Ser Bachiller [SEST] del año lectivo 2023-2024
revelan que en el subnivel de Básica Superior se presentan deficiencias significativas en la
adquisición de competencias comunicativas claves donde se determinó que el 61.7% no alcanzó
el nivel de logro mínimo mientras que el 38.3% superó dicho alcance. Grados et al. (2025)
siguiendo la misma línea agrega que estos resultados destacan que más del 50% no desarrollan
las competencias comunicativas en la asignatura de Lengua y Literatura.
Además, esta problemática real de la actualidad en estudiantes ecuatorianos se evidenció
en una situación específica que surgió durante una evaluación diagnóstica dirigida a estudiantes
del Subnivel Superior de la asignatura de Lengua y Literatura de 9.º de 42 estudiantes en una la
ciudad de Azogues. La evaluación diagnóstica aplicada fue para medir los conocimientos de los
estudiantes sobre las figuras literarias, sin embargo, se identificó una baja comprensión de estos
recursos literarios generalmente en toda el aula. Es así que, esta realidad educativa se visibiliza
como un contexto que requiere una atención emergente.
El objetivo del Currículo Nacional 2016 del área de Lengua y Literatura de Educación
Superior establece en el objetivo “O.LL.4.8. Escribir relatos y textos narrativos, expositivos,
instructivos, descriptivos, explicativos y conversacionales, adecuados a una situación
comunicativa determinada; emplear los recursos de las TIC como medios de comunicación,
aprendizaje y expresión del pensamiento” (p. 133), donde describe a las TIC como herramientas
tecnológicas referentes inseparables en el proceso de enseñanza. En consonancia y retomando a
Casanny (2024) refiere que esta herramienta logra la adaptación del aprendizaje tomando en
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 63
cuenta las necesidades del individuo, apoya a la autonomía, automatiza el tiempo de
administración y, por último, contribuye a una enseñanza integrada.
De acuerdo con Fuertes (2022), la importancia de este estudio radica en reconocer que la
literatura abre camino a la escritura creativa que posibilita la habilidad de usar un lenguaje para
construir mundos, despierta emociones y da vida a ideas originales Así mismo, Faix (2024) agrega
que al pretender emplear la IA en el proceso de la producción de textos no busca reemplazar al
escritor, sino potenciar su creatividad y originalidad al escribir un texto buscando así una
transformación en la enseñanza. Para Rodríguez y Sánchez (2025) el empleo de las nuevas
tecnologías como la IA permite analizar, diseñar, ejecutar y evaluar propuestas futuras
pedagógicas con un alcance que este comprometido con la transformación de la educación del
siglo XXI.
En este marco, este artículo propuso analizar y sintetizar estudios científicos sobre los
beneficios y desafíos que se presentan en el uso de la IA en la producción escrita de textos desde
una revisión sistemática con una interpretación didáctica que busca impulsar la imaginación y la
creatividad literaria en los estudiantes (Dolz y Gagnon 2010). La revisión sistemática se basa en
la identificación, selección y cribado de diferentes estudios de Scopus desde el año 2020 al 2025
con la aplicación del método PRISMA. Este estudio buscará aportar un enfoque integral sobre el
empleo de la IA en el área de Lengua y Literatura.
Finalmente, la revisión sistemática posee un proceso de carácter transparente y sólido que
asegura un análisis útil para las próximas investigaciones como aporte a estudios educativos. El
objetivo general de esta investigación abre un camino específico para el estudio teniendo para ello
la pregunta de investigación que orientó el diseño sistemático del estudio: ¿Cuáles son los
beneficios y desafíos del empleo de la Inteligencia Artificial (IA) en la producción escrita que se
han documentado en los estudios a partir del año 2020 al 2025 en el área educativa?
MATERIALES Y MÉTODOS
Esta investigación posee un enfoque mixto y de carácter teórico que corresponde a un
desarrollo documental y analítico de estudios científicos desde una metodología de revisión
sistemática. El tipo de investigación permitirá recoger, analizar y sintetizar la información
científica requerida. Se seleccionó la base de datos de Scopus que posee un alto trayecto científico
por su relevancia de publicaciones de revistas indexadas que contribuye a una búsqueda rigurosa
y confiable (Rodríguez, 2019)
Diseño metodológico
Para el desarrollo del diseño metodológico se empleó el método PRISMA Preferred
Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses. Según Barquero (2022) este es
un método que orienta y garantiza la rigurosidad tanto de la búsqueda como la selección de
estudios científicos de manera eficiente ofreciendo una calidad del análisis y sus resultados
cuenta las necesidades del individuo, apoya a la autonomía, automatiza el tiempo de
administración y, por último, contribuye a una enseñanza integrada.
De acuerdo con Fuertes (2022), la importancia de este estudio radica en reconocer que la
literatura abre camino a la escritura creativa que posibilita la habilidad de usar un lenguaje para
construir mundos, despierta emociones y da vida a ideas originales Así mismo, Faix (2024) agrega
que al pretender emplear la IA en el proceso de la producción de textos no busca reemplazar al
escritor, sino potenciar su creatividad y originalidad al escribir un texto buscando así una
transformación en la enseñanza. Para Rodríguez y Sánchez (2025) el empleo de las nuevas
tecnologías como la IA permite analizar, diseñar, ejecutar y evaluar propuestas futuras
pedagógicas con un alcance que este comprometido con la transformación de la educación del
siglo XXI.
En este marco, este artículo propuso analizar y sintetizar estudios científicos sobre los
beneficios y desafíos que se presentan en el uso de la IA en la producción escrita de textos desde
una revisión sistemática con una interpretación didáctica que busca impulsar la imaginación y la
creatividad literaria en los estudiantes (Dolz y Gagnon 2010). La revisión sistemática se basa en
la identificación, selección y cribado de diferentes estudios de Scopus desde el año 2020 al 2025
con la aplicación del método PRISMA. Este estudio buscará aportar un enfoque integral sobre el
empleo de la IA en el área de Lengua y Literatura.
Finalmente, la revisión sistemática posee un proceso de carácter transparente y sólido que
asegura un análisis útil para las próximas investigaciones como aporte a estudios educativos. El
objetivo general de esta investigación abre un camino específico para el estudio teniendo para ello
la pregunta de investigación que orientó el diseño sistemático del estudio: ¿Cuáles son los
beneficios y desafíos del empleo de la Inteligencia Artificial (IA) en la producción escrita que se
han documentado en los estudios a partir del año 2020 al 2025 en el área educativa?
MATERIALES Y MÉTODOS
Esta investigación posee un enfoque mixto y de carácter teórico que corresponde a un
desarrollo documental y analítico de estudios científicos desde una metodología de revisión
sistemática. El tipo de investigación permitirá recoger, analizar y sintetizar la información
científica requerida. Se seleccionó la base de datos de Scopus que posee un alto trayecto científico
por su relevancia de publicaciones de revistas indexadas que contribuye a una búsqueda rigurosa
y confiable (Rodríguez, 2019)
Diseño metodológico
Para el desarrollo del diseño metodológico se empleó el método PRISMA Preferred
Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses. Según Barquero (2022) este es
un método que orienta y garantiza la rigurosidad tanto de la búsqueda como la selección de
estudios científicos de manera eficiente ofreciendo una calidad del análisis y sus resultados
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 64
correspondientes. Así mismo, Espinoza et al. (2025) indican que para la adopción de un proceso
organizado existe una fase de pasos a seguir para un análisis eficaz y sólido.
Figura 1
Desarrollado, Adaptación de Campos et al. (2020)
Identificación
El proceso de búsqueda se realizó en la base de datos internacional y de mayor trayectoria
científica como fue Scopus desde periodos comprendidos entre 2020 y 2025. Para este proceso se
empleó palabras claves o combinaciones de variables en español para dar especificidad en el
comando de la base de datos como, por ejemplo: “inteligencia artificial” “escritura”;
“inteligencia artificial” “literatura”; producción escrita” “inteligencia artificial”. Estas
directrices de búsqueda permitieron una selección precisa de literatura como parte del primer paso
sin antes establecer los siguientes indicadores de inclusión y exclusión:
Indicadores de inclusión y exclusión de estudios
Inclusión:
1. Estudios publicados entre el 2020 y 2025
2. Artículos que contengan relación con la investigación
3. Documentos con contenido relacionado al uso de la IA en producción literaria
4. Estudios disponibles completos, en inglés como en español
Exclusión:
1. Documentos que no sea en idioma español o ingles
2. Estudios que no tengan alguna relación con la investigación
3. Artículos con enfoque metodológico cuantitativo
4. Investigaciones publicadas anteriores al año 2020
Cribado
La base de datos de Scopus arrojó 91 estudios como documentos potenciales para el
análisis bibliométrico bajo el código: ALL ( "Inteligencia Artificial" "escritura" ) AND ( LIMIT-
TO ( DOCTYPE , "ar" ) ) AND ( LIMIT-TO ( LANGUAGE , "Spanish" ) ) AND ( LIMIT-TO ( OA
, "all" )). Posteriormente, para la selección de los estudios se elaboró una matriz de revisión y
organización categórica, esto como un referente clave para una selección específica de los aportes.
La matriz permitió recopilar información bajo diferentes categorías relevantes como: autor, título,
revista, volumen y entre otras categorías más.
Identificación Elegibilidad InclusiónCribado
correspondientes. Así mismo, Espinoza et al. (2025) indican que para la adopción de un proceso
organizado existe una fase de pasos a seguir para un análisis eficaz y sólido.
Figura 1
Desarrollado, Adaptación de Campos et al. (2020)
Identificación
El proceso de búsqueda se realizó en la base de datos internacional y de mayor trayectoria
científica como fue Scopus desde periodos comprendidos entre 2020 y 2025. Para este proceso se
empleó palabras claves o combinaciones de variables en español para dar especificidad en el
comando de la base de datos como, por ejemplo: “inteligencia artificial” “escritura”;
“inteligencia artificial” “literatura”; producción escrita” “inteligencia artificial”. Estas
directrices de búsqueda permitieron una selección precisa de literatura como parte del primer paso
sin antes establecer los siguientes indicadores de inclusión y exclusión:
Indicadores de inclusión y exclusión de estudios
Inclusión:
1. Estudios publicados entre el 2020 y 2025
2. Artículos que contengan relación con la investigación
3. Documentos con contenido relacionado al uso de la IA en producción literaria
4. Estudios disponibles completos, en inglés como en español
Exclusión:
1. Documentos que no sea en idioma español o ingles
2. Estudios que no tengan alguna relación con la investigación
3. Artículos con enfoque metodológico cuantitativo
4. Investigaciones publicadas anteriores al año 2020
Cribado
La base de datos de Scopus arrojó 91 estudios como documentos potenciales para el
análisis bibliométrico bajo el código: ALL ( "Inteligencia Artificial" "escritura" ) AND ( LIMIT-
TO ( DOCTYPE , "ar" ) ) AND ( LIMIT-TO ( LANGUAGE , "Spanish" ) ) AND ( LIMIT-TO ( OA
, "all" )). Posteriormente, para la selección de los estudios se elaboró una matriz de revisión y
organización categórica, esto como un referente clave para una selección específica de los aportes.
La matriz permitió recopilar información bajo diferentes categorías relevantes como: autor, título,
revista, volumen y entre otras categorías más.
Identificación Elegibilidad InclusiónCribado
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 65
Figura 2
Matriz de recopilación para el análisis
Autor Título Revista Volumen Número
de artículo
Paginas Año
Resumen Palabras
claves
Género
del texto
Resultados Filiación Temáticas
de estudio
DOI
Fuente: elaboración propia
Elegibilidad
Posterior al cribado de la información se realizó la sistematización de los estudios siendo
así que de los 91, 5 fueron duplicados y 24 de ellos no fueron encontrados; se obtuvieron 62
estudios de los cuales fueron excluidos 33 por no poseer relación alguna con la temática de
estudio, 5 fueron inaccesibles al momento de intentar abrir el enlace URL y 2 de estos estudios
fueron publicados antes del año 2020, de esta manera, se resolvió una selección final de 22
artículos. Después de la exclusión de estos estudios, se realizó una revisión de textos completos
para verificar su elegibilidad y llevar a cabo la revisión sistemática de la información
seleccionada.
Inclusión
De estos estudios, se extrajeron 22 textos para la revisión sistemática puesto que finalmente
fueron seleccionados, calificados y filtrados bajos los indicadores de inclusión. Por último,
cumpliendo con el objetivo general de este estudio se realizó el análisis sobre los beneficios y
desafíos del empleo de la IA en la producción escrita que se han documentado en los estudios a
partir del año 2020 al 2025.
Figura 2
Matriz de recopilación para el análisis
Autor Título Revista Volumen Número
de artículo
Paginas Año
Resumen Palabras
claves
Género
del texto
Resultados Filiación Temáticas
de estudio
DOI
Fuente: elaboración propia
Elegibilidad
Posterior al cribado de la información se realizó la sistematización de los estudios siendo
así que de los 91, 5 fueron duplicados y 24 de ellos no fueron encontrados; se obtuvieron 62
estudios de los cuales fueron excluidos 33 por no poseer relación alguna con la temática de
estudio, 5 fueron inaccesibles al momento de intentar abrir el enlace URL y 2 de estos estudios
fueron publicados antes del año 2020, de esta manera, se resolvió una selección final de 22
artículos. Después de la exclusión de estos estudios, se realizó una revisión de textos completos
para verificar su elegibilidad y llevar a cabo la revisión sistemática de la información
seleccionada.
Inclusión
De estos estudios, se extrajeron 22 textos para la revisión sistemática puesto que finalmente
fueron seleccionados, calificados y filtrados bajos los indicadores de inclusión. Por último,
cumpliendo con el objetivo general de este estudio se realizó el análisis sobre los beneficios y
desafíos del empleo de la IA en la producción escrita que se han documentado en los estudios a
partir del año 2020 al 2025.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 66
Figura 3
Flujo PRISMA. Proceso de sistematización de datos
Fuente: Adaptado de PRISMA 2020 flow diagram
Ética de la investigación
Al ser una investigación con metodología de revisión sistemática, no existieron
participantes para el estudio, como tampoco fueron necesarios permisos institucionales éticos o
documentos de consentimiento. Pero para el análisis del estudio se respetó la autoría y referencia
académica de acuerdo a lo establecido por las normas APA Séptima Edición de todos los
documentos científicos y fuentes seleccionadas.
RESULTADOS
En este apartado se resalta el análisis bibliométrico de los 22 estudios que fueron
seleccionados como parte del objetivo de la revisión sistemática. Así mismo, para el análisis se
tomó en consideración datos relevantes como: año de publicación, tipos de artículos, revistas
científicas indexadas, su tendencia y la temática abordada en cada estudio. Para la rigurosidad de
la investigación se realizó una interpretación de los datos establecidos tanto de manera cualitativa
Figura 3
Flujo PRISMA. Proceso de sistematización de datos
Fuente: Adaptado de PRISMA 2020 flow diagram
Ética de la investigación
Al ser una investigación con metodología de revisión sistemática, no existieron
participantes para el estudio, como tampoco fueron necesarios permisos institucionales éticos o
documentos de consentimiento. Pero para el análisis del estudio se respetó la autoría y referencia
académica de acuerdo a lo establecido por las normas APA Séptima Edición de todos los
documentos científicos y fuentes seleccionadas.
RESULTADOS
En este apartado se resalta el análisis bibliométrico de los 22 estudios que fueron
seleccionados como parte del objetivo de la revisión sistemática. Así mismo, para el análisis se
tomó en consideración datos relevantes como: año de publicación, tipos de artículos, revistas
científicas indexadas, su tendencia y la temática abordada en cada estudio. Para la rigurosidad de
la investigación se realizó una interpretación de los datos establecidos tanto de manera cualitativa
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 67
como cuantitativa. Por consiguiente, la aproximación a los hallazgos permitió comprender los
beneficios y desafíos del empleo de la IA en la producción escrita permitiendo un enfoque
pedagógico para nuevas investigaciones científicas.
Tabla 1
Año de publicación y sus tendencias
Año de publicación Nro. de artículos Porcentaje
2025 13 59.09%
2024 6 27.27%
2023 3 13.64%
2022 0 0%
2021 0 0%
2020 0 0%
TOTAL: 22 100%
Fuente: elaboración propia
Interpretación: En la tabla se aprecia que el año que ha tenido mayor rigor de trabajo
investigativo y publicación en cuanto al tema de interés recae en el año 2025 con un total de 13
artículos que equivalen al 59.09%. Así mismo el año 2024 tiene una publicación de 6 estudios
que dan un 27.27% sobre la temática abordad. Para el año 2023, los estudios fueron bastante
escasos mostrando 3 estudios publicados siendo un porcentaje del apenas 13.64%. Sin embargo,
y tristemente para el año 2022 hasta el 2020 existe la carencia absoluta de estudios publicados
que hablen sobre los beneficios y desafíos del empleo de la Inteligencia Artificial (IA) en la
producción escrita.
Tabla 2
Tipo de artículos que se han publicado
Tipo de Artículos Nro. de artículos Porcentaje
Artículo científico 6 27.27%
Revisión sistemática 6 27.27%
Otros 6 27.27%
Estudios de caso 4 18.18%
TOTAL: 22 100%
Fuente: elaboración propia
Interpretación: En la tabulación realizada se aprecia que existe una distribución
equilibrada entre los artículos científicos, documentos de revisión sistemática y otros estudios que
un carácter científico diverso, es decir que no se centra en un solo tipo de estudio puesto que los
tres datos representan cada uno un 27.27%. No obstante, los estudios de caso constituyen un
18.18% siendo así un tipo de estudio menos frecuente en el corpus revisado. Esta menor
como cuantitativa. Por consiguiente, la aproximación a los hallazgos permitió comprender los
beneficios y desafíos del empleo de la IA en la producción escrita permitiendo un enfoque
pedagógico para nuevas investigaciones científicas.
Tabla 1
Año de publicación y sus tendencias
Año de publicación Nro. de artículos Porcentaje
2025 13 59.09%
2024 6 27.27%
2023 3 13.64%
2022 0 0%
2021 0 0%
2020 0 0%
TOTAL: 22 100%
Fuente: elaboración propia
Interpretación: En la tabla se aprecia que el año que ha tenido mayor rigor de trabajo
investigativo y publicación en cuanto al tema de interés recae en el año 2025 con un total de 13
artículos que equivalen al 59.09%. Así mismo el año 2024 tiene una publicación de 6 estudios
que dan un 27.27% sobre la temática abordad. Para el año 2023, los estudios fueron bastante
escasos mostrando 3 estudios publicados siendo un porcentaje del apenas 13.64%. Sin embargo,
y tristemente para el año 2022 hasta el 2020 existe la carencia absoluta de estudios publicados
que hablen sobre los beneficios y desafíos del empleo de la Inteligencia Artificial (IA) en la
producción escrita.
Tabla 2
Tipo de artículos que se han publicado
Tipo de Artículos Nro. de artículos Porcentaje
Artículo científico 6 27.27%
Revisión sistemática 6 27.27%
Otros 6 27.27%
Estudios de caso 4 18.18%
TOTAL: 22 100%
Fuente: elaboración propia
Interpretación: En la tabulación realizada se aprecia que existe una distribución
equilibrada entre los artículos científicos, documentos de revisión sistemática y otros estudios que
un carácter científico diverso, es decir que no se centra en un solo tipo de estudio puesto que los
tres datos representan cada uno un 27.27%. No obstante, los estudios de caso constituyen un
18.18% siendo así un tipo de estudio menos frecuente en el corpus revisado. Esta menor
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 68
proporción indica que las investigaciones orientadas al análisis profundo de contextos específicos
son menos comunes en comparación con los estudios generales y principalmente en las revisiones
de literatura científica.
Tabla 3
Revistas indexadas
Nombre de Revistas Nro. de artículos Porcentaje
Edutec Revista Electrónica
de Tecnología Educativa 9 40.91%
Otros 6 27.27%
Latla 5 22.73%
Formación Universitaria 2 9.09%
TOTAL: 22 100%
Fuente: elaboración propia
Interpretación: La distribución de las publicaciones indican notablemente una
concentración en la revista Edutec Revista Electrónica de Tecnología Educativa que abarca en su
totalidad el 40.91%. Esta muestra revela que dicha revista constituye un promedio predominante
de difusión para temas abordados según el corpus. Por otro lado, Otros con el 27.27% sugiere
que, aunque existe de canales de difusión, la producción académica también se diversifica por
diferentes medios. La revista Latla representa el 22.73% de las publicaciones siendo así que se
posiciona como tercer lugar como fuente científica. Del mismo modo, Formación Universitaria
remarca solo el 9.09% lo cual representa una proporción baja en este ámbito de fuente científica.
Tabla 4
Temáticas abordadas en los estudios seleccionados
Temáticas del Artículo Nro. de artículos Porcentaje
La IA como recurso pedagógico 10 45.45%
Estrategias de aprendizaje 4 18.18%
Tendencias y desafíos 3 13.64%
Propuesta de integración TIC 3 13.64%%
Ética IA 2 9.09%
TOTAL: 22 100%
Fuente: elaboración propia
Interpretación: La temática abordada con más peso se evidencia en publicaciones que
evidencian la IA como un recurso pedagógico llevando la delantera con el 45.45%. Este
porcentaje revela el alto interés por el uso práctico de la IA dentro de los procesos educativos,
puesto que advierte que la comunidad educativa está optando por su aplicación directa en la
enseñanza. Como segundo lugar, con el 18.18% se destacan las Estrategias de aprendizaje que
proporción indica que las investigaciones orientadas al análisis profundo de contextos específicos
son menos comunes en comparación con los estudios generales y principalmente en las revisiones
de literatura científica.
Tabla 3
Revistas indexadas
Nombre de Revistas Nro. de artículos Porcentaje
Edutec Revista Electrónica
de Tecnología Educativa 9 40.91%
Otros 6 27.27%
Latla 5 22.73%
Formación Universitaria 2 9.09%
TOTAL: 22 100%
Fuente: elaboración propia
Interpretación: La distribución de las publicaciones indican notablemente una
concentración en la revista Edutec Revista Electrónica de Tecnología Educativa que abarca en su
totalidad el 40.91%. Esta muestra revela que dicha revista constituye un promedio predominante
de difusión para temas abordados según el corpus. Por otro lado, Otros con el 27.27% sugiere
que, aunque existe de canales de difusión, la producción académica también se diversifica por
diferentes medios. La revista Latla representa el 22.73% de las publicaciones siendo así que se
posiciona como tercer lugar como fuente científica. Del mismo modo, Formación Universitaria
remarca solo el 9.09% lo cual representa una proporción baja en este ámbito de fuente científica.
Tabla 4
Temáticas abordadas en los estudios seleccionados
Temáticas del Artículo Nro. de artículos Porcentaje
La IA como recurso pedagógico 10 45.45%
Estrategias de aprendizaje 4 18.18%
Tendencias y desafíos 3 13.64%
Propuesta de integración TIC 3 13.64%%
Ética IA 2 9.09%
TOTAL: 22 100%
Fuente: elaboración propia
Interpretación: La temática abordada con más peso se evidencia en publicaciones que
evidencian la IA como un recurso pedagógico llevando la delantera con el 45.45%. Este
porcentaje revela el alto interés por el uso práctico de la IA dentro de los procesos educativos,
puesto que advierte que la comunidad educativa está optando por su aplicación directa en la
enseñanza. Como segundo lugar, con el 18.18% se destacan las Estrategias de aprendizaje que
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indican una atención relevante hacia la exploración de metodologías y enfoques que potencien el
aprendizaje en entornos educativos emergentes o mediados por la tecnología.
Tanto las Tendencias y desafíos como las Propuestas de integración TIC representan el
13.64% de la distribución temática. Esto advierte por un lado el interés de comprender el
panorama actual y las proyecciones futuras en torno a la IA, y por otro lado, refleja la búsqueda
de modelos concretos para la integración de las TIC en contextos formativos y la aplicación
pedagógica de la IA. Finalmente, la categoría Ética IA marca el último lugar con el 9.09%, Esto
podría interpretarse como una brecha temática puesto que la discusión ética es fundamental en el
desarrollo y el uso responsable de la IA; esta carencia investigativa podría limitar la atención para
atender a la necesidad emergente de investigaciones orientadas al análisis crítico y las
implicaciones éticas asociadas al uso de la IA en el ámbito educativo.
DISCUSIÓN
La discusión científica sobre la integración de la IA ejemplificada principalmente por
ChatGPT en la producción escrita se establece como una oportunidad y un espacio crítico Salinas
(2025). Su irrupción en el contexto universitario ha transformado de manera evolutiva las
prácticas de redacción e investigación, obligando así a reevaluar la integridad académica (Arias,
2024). Los estudios señalan que un porcentaje significativo de estudiantes utiliza estas
herramientas es decir que el 63.7% se usa con fines de parafraseo, mientras que el 33.7% para
una redacción completa de escritos. En contraste con la brecha existente en el conocimiento
tecnológico por parte de los docentes esto se reduce a una baja capacidad de detección de plagio.
González (2025) alude la urgencia de la actualización de códigos de ética que establezcan normas
y evaluación a la alteración de la información y de los datos.
Para Méndez y Fajkišová (2025) el principal desafío ético y pedagógico recae en el riesgo
de una dependencia excesiva que interrumpa el desarrollo de habilidades esenciales donde existe
la preocupación de que las habilidades cognitivas en tempranas edades se vean involucradas al
realizar las tareas con el uso recurrente de Chat GPT y se vean limitadas para el desarrollo de
capacidades cognitivas posteriores. Además, la IA presenta limitaciones inherentes puesto que la
información no siempre es veraz y los textos a menudo son rígidos, marcan redundancia y falta
de coherencia (Pizarro y Lovón, 2025).
Sin embargo, la evidencia empírica avala los beneficios de la IA que presenta ser una
herramienta que contribuye asistencia para la producción de textos. El estudio de Yun Luan
(2024) analizó el impacto del uso de ChatGPT y reveló que existen resultados significativos a
favor en aspectos tales como la corrección ortográfica y gramatical, el léxico, la originalidad y la
creatividad del escritor. De la misma manera, un análisis corporativo de Mateos y Rodríguez
(2025) concluyeron que la IA supera a los estudiantes en eficiencia, alcanzando así a construir
escritos creativos, precisos, claros, rápidos e impactantes. En este sentido se puede mencionar que
indican una atención relevante hacia la exploración de metodologías y enfoques que potencien el
aprendizaje en entornos educativos emergentes o mediados por la tecnología.
Tanto las Tendencias y desafíos como las Propuestas de integración TIC representan el
13.64% de la distribución temática. Esto advierte por un lado el interés de comprender el
panorama actual y las proyecciones futuras en torno a la IA, y por otro lado, refleja la búsqueda
de modelos concretos para la integración de las TIC en contextos formativos y la aplicación
pedagógica de la IA. Finalmente, la categoría Ética IA marca el último lugar con el 9.09%, Esto
podría interpretarse como una brecha temática puesto que la discusión ética es fundamental en el
desarrollo y el uso responsable de la IA; esta carencia investigativa podría limitar la atención para
atender a la necesidad emergente de investigaciones orientadas al análisis crítico y las
implicaciones éticas asociadas al uso de la IA en el ámbito educativo.
DISCUSIÓN
La discusión científica sobre la integración de la IA ejemplificada principalmente por
ChatGPT en la producción escrita se establece como una oportunidad y un espacio crítico Salinas
(2025). Su irrupción en el contexto universitario ha transformado de manera evolutiva las
prácticas de redacción e investigación, obligando así a reevaluar la integridad académica (Arias,
2024). Los estudios señalan que un porcentaje significativo de estudiantes utiliza estas
herramientas es decir que el 63.7% se usa con fines de parafraseo, mientras que el 33.7% para
una redacción completa de escritos. En contraste con la brecha existente en el conocimiento
tecnológico por parte de los docentes esto se reduce a una baja capacidad de detección de plagio.
González (2025) alude la urgencia de la actualización de códigos de ética que establezcan normas
y evaluación a la alteración de la información y de los datos.
Para Méndez y Fajkišová (2025) el principal desafío ético y pedagógico recae en el riesgo
de una dependencia excesiva que interrumpa el desarrollo de habilidades esenciales donde existe
la preocupación de que las habilidades cognitivas en tempranas edades se vean involucradas al
realizar las tareas con el uso recurrente de Chat GPT y se vean limitadas para el desarrollo de
capacidades cognitivas posteriores. Además, la IA presenta limitaciones inherentes puesto que la
información no siempre es veraz y los textos a menudo son rígidos, marcan redundancia y falta
de coherencia (Pizarro y Lovón, 2025).
Sin embargo, la evidencia empírica avala los beneficios de la IA que presenta ser una
herramienta que contribuye asistencia para la producción de textos. El estudio de Yun Luan
(2024) analizó el impacto del uso de ChatGPT y reveló que existen resultados significativos a
favor en aspectos tales como la corrección ortográfica y gramatical, el léxico, la originalidad y la
creatividad del escritor. De la misma manera, un análisis corporativo de Mateos y Rodríguez
(2025) concluyeron que la IA supera a los estudiantes en eficiencia, alcanzando así a construir
escritos creativos, precisos, claros, rápidos e impactantes. En este sentido se puede mencionar que
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la IA representa ser un aliado a la hora de escribir un texto o aporta a la idea de dónde comenzar
para luego brindar facilidad en la creación completa del texto.
La respuesta institucional ante esta disrupción debe centrarse en procesos de adaptaciones
pedagógicas y en la capacitación emergente tecnológica en lugar de prohibir su uso (Palacios,
2025). Es importante desde la perspectiva de Salinas (2025) que las universidades formen a los
estudiantes para un trabajo profesional con IA fomentando así una aplicación responsable, ética
y crítica. Estos estudios advierten que esto implica integrar la IA como una colaboración máquina-
humano donde los docentes sean capaces de comprender y adaptar a las actividades pedagógicas
y no simplemente ser copiadas (Yun Luan, 2024). Este cambio demanda un plan de alfabetización
IA que ofrezca una formación docente no solo técnica sino también una formación ética y
comprometida con la transformación mediante el uso responsable de la IA.
Como conclusión, para futuras investigaciones científicas, el enfoque requiere ser de
carácter interdisciplinario y ético. Es esencial estudiar cómo la IA asiste a los diferentes autores
con respectos a las citaciones y referenciaciones de fuetes que apoyan a la adquisición correcta
del conocimiento (Martínez y González, 2024). Así mismo es necesaria la evaluación de la
redacción en cuanto a trabajos académicos y cómo influye la IA en este proceso. Finalmente, el
objetivo pedagógico de las instituciones debe establecer que la IA promueva el desarrollo de
capacidades de análisis y creatividad siendo así ésta un elemento fundamental de sostenimiento
de la calidad del sistema educativo.
CONCLUSIONES
La revisión sistemática logró el objetivo general de esta investigación que fue analizar y
sintetizar los estudios científicos sobre la aplicación de la IA en la producción escrita. Se
identificó claramente que su empleo entre los años 2020 y 2025 señalan tanto los beneficios como
los desafíos en el ámbito educativo. Así mismo como respuesta a la pregunta de investigación se
documentaron beneficios clave como la asistencia en la corrección gramatical y léxica, el
incremento de la eficiencia y en la creatividad en la redacción y el potencial para una colaboración
entre ordenador y el humano. Sin embargo, los desafíos presentados incluyeron el riesgo de una
dependencia excesiva que pone en manifiesto un límite en el desarrollo cognitivo, presencia de
plagio, escases de coherencia y veracidad en los textos generados por IA y la necesidad emergente
de una alfabetización IA y capacitación tanto para docentes como para estudiantes.
la IA representa ser un aliado a la hora de escribir un texto o aporta a la idea de dónde comenzar
para luego brindar facilidad en la creación completa del texto.
La respuesta institucional ante esta disrupción debe centrarse en procesos de adaptaciones
pedagógicas y en la capacitación emergente tecnológica en lugar de prohibir su uso (Palacios,
2025). Es importante desde la perspectiva de Salinas (2025) que las universidades formen a los
estudiantes para un trabajo profesional con IA fomentando así una aplicación responsable, ética
y crítica. Estos estudios advierten que esto implica integrar la IA como una colaboración máquina-
humano donde los docentes sean capaces de comprender y adaptar a las actividades pedagógicas
y no simplemente ser copiadas (Yun Luan, 2024). Este cambio demanda un plan de alfabetización
IA que ofrezca una formación docente no solo técnica sino también una formación ética y
comprometida con la transformación mediante el uso responsable de la IA.
Como conclusión, para futuras investigaciones científicas, el enfoque requiere ser de
carácter interdisciplinario y ético. Es esencial estudiar cómo la IA asiste a los diferentes autores
con respectos a las citaciones y referenciaciones de fuetes que apoyan a la adquisición correcta
del conocimiento (Martínez y González, 2024). Así mismo es necesaria la evaluación de la
redacción en cuanto a trabajos académicos y cómo influye la IA en este proceso. Finalmente, el
objetivo pedagógico de las instituciones debe establecer que la IA promueva el desarrollo de
capacidades de análisis y creatividad siendo así ésta un elemento fundamental de sostenimiento
de la calidad del sistema educativo.
CONCLUSIONES
La revisión sistemática logró el objetivo general de esta investigación que fue analizar y
sintetizar los estudios científicos sobre la aplicación de la IA en la producción escrita. Se
identificó claramente que su empleo entre los años 2020 y 2025 señalan tanto los beneficios como
los desafíos en el ámbito educativo. Así mismo como respuesta a la pregunta de investigación se
documentaron beneficios clave como la asistencia en la corrección gramatical y léxica, el
incremento de la eficiencia y en la creatividad en la redacción y el potencial para una colaboración
entre ordenador y el humano. Sin embargo, los desafíos presentados incluyeron el riesgo de una
dependencia excesiva que pone en manifiesto un límite en el desarrollo cognitivo, presencia de
plagio, escases de coherencia y veracidad en los textos generados por IA y la necesidad emergente
de una alfabetización IA y capacitación tanto para docentes como para estudiantes.
Vol. 13/ Núm. 1 2026 pág. 71
REFERENCIAS
Adler, J. (2024). Desvíos de la inteligencia artificial en las artes tecnológicas: algoritmos, cuerpos,
afectos y otras materialidades hacia el desmantelamiento del mito de la novedad. Eikon /
Imago, 13, e90227–e90227. https://doi.org/10.5209/eiko.90227
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y actitudes en el uso de herramientas digitales en el proceso de escritura en estudiantes
universitarios peruanos de administración. Formación Universitaria, 18(3), 121–134.
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estudio de caso en educación. Pixel-Bit, Revista de Medios Y Educación, 71, 141–157.
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aproximación general. Saúde Em Redes, 8(sup1), 339–360.
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Bottiglieri, LI, Irrazabal, MF y Ramallo, C. (2025). Educadores en transición: analizando las
actitudes de los docentes argentinos hacia la IA en la educación superior. Íkala, Revista
De Lenguaje Y Cultura , 30 (1). https://doi.org/10.17533/udea.ikala.355874
Cabrera, J. M., & Dominika Fajkišová. (2025). La inteligencia artificial como recurso inclusivo
para la gamificación de la educación lectora y literaria. Edutec Revista Electrónica de
Tecnología Educativa, 93, 145–165. https://doi.org/10.21556/edutec.2025.93.4051
Campos, M. N., Navas-Parejo, M. R., Moreno Guerrero, A. J., Campos Soto, M. N., Navas-
Parejo, M. R., & Moreno Guerrero, A. J. (2020). Realidad virtual y motivación en el
contexto educativo: Estudio bibliométrico de los últimos veinte años de Scopus.
ALTERIDAD. Revista de Educación, 15(1), 47–60.
https://doi.org/10.17163/alt.v15n1.2020.04
Cassany, D. (2024). Enseñar a leer y escribir con inteligencias artificiales generativas: reflexiones,
oportunidades y retos. Enunciación, 29(2), 320–336.
https://doi.org/10.14483/22486798.22891
Dolz, J., y Gagnon, R. (2010). El género textual, una herramienta didáctica para desarrollar el
lenguaje oral y escrito. Lenguaje, 38(2), 497–527.
https://doi.org/10.25100/lenguaje.v38i2.4917
Espinoza-Castro, KE., Apolo-Buenaño, DE., Espinoza-Castro, PE, y Gaona-Pineda, JS (2025).
Realidad Virtual y Educación: Una Revisión Sistemática de una Década de Investigación
en el Área de Artes y Humanidades de SCOPUS. Investigación Cualitativa en Educación
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Faix, D., (2024). Autoficción y textos literarios en la enseñanza (de ELE) en la Era Digital.
Explorando posibilidades ofrecidas por la Inteligencia Artificial.
https://cvc.cervantes.es/ensenanza/biblioteca_ele/publicaciones_centros/PDF/budapest_
2024/10_faix.pdf
Fuertes, S. P. (2022). Desarrollo de la escritura creativa a través de las vivencias estudiantiles
(Doctoral dissertation, Universidad de Nariño).
http://sired.udenar.edu.co/id/eprint/13701
Ineval, 2025. Informe Nacional Ser Estudiante-Subnivel Básica Superior. Año lectivo 2023-2024
Quito-Ecuador
González, M. O., Romero-López, M. A., Sgreccia, N. F., & Latorre Medina, M. J. (2025).
Normative framework for ethical and trustworthy AI in higher education: state of the art.
[Marcos normativos para una IA ética y confiable en la educación superior: estado de la
cuestión]. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 181-208.
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Grados, K., Calero , C., Villamarín, M. del C., & Pilatasig , O. (2025). Análisis de los aprendizajes
en Lengua y Literatura de bachillerato hasta 2030: Una proyección desde los resultados
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projection based on INEVAL results. Revista Multidisciplinar De Estudios Generales,
4(3), 723 – 737. https://doi.org/10.70577/reg.v4i3.196
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escritura en español: el impacto de chatgpt en el contexto educativo de universitarios
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