Si usaste IA generativa en algún momento de tu tesis de Ingeniería en Sistemas o Software —para generar código, documentar, redactar pruebas o revisar literatura— la pregunta no es si puedes usarla, sino qué debes declarar y cómo hacerlo sin que tu comité lo interprete como una falta de integridad académica.
Por qué este tema es distinto en Ingeniería en Sistemas
A diferencia de una tesis de Humanidades, donde el uso de IA se limita casi siempre a texto, una tesis de Ingeniería en Sistemas o Software involucra código fuente, y ahí la frontera entre “usé IA como herramienta” y “la IA hizo el trabajo” es más fácil de cruzar sin darte cuenta. Generar un módulo completo con un asistente de código no es lo mismo que usarlo para autocompletar sintaxis o sugerir un algoritmo que tú evalúas y adaptas. Tu comité necesita entender exactamente dónde estuvo tu criterio técnico y dónde estuvo la herramienta.
Si todavía no tienes definida la estructura completa de tu documento, conviene resolver primero esa parte: la estructura de una tesis de Ingeniería en Sistemas explica los siete capítulos; con ese esqueleto claro es más fácil decidir dónde encaja la sección de declaración de herramientas.
Qué usos de IA existen en una tesis de este tipo
Antes de declarar nada, identifica en qué etapas usaste IA. Son etapas distintas y cada una tiene un nivel de declaración distinto:
- Generación de código o pseudocódigo: desde autocompletado de línea hasta generación de funciones o módulos completos a partir de una especificación.
- Documentación técnica: comentarios de código, README, manuales de usuario o documentación de API generados o pulidos con IA.
- Diseño de pruebas: casos de prueba, datos sintéticos de prueba o scripts de testing generados con asistencia de IA.
- Revisión de literatura: resúmenes o búsquedas asistidas de trabajos relacionados (related work) en el estado del arte.
- Redacción y edición de texto: corrección de estilo, traducción o reestructuración de párrafos de tu documento de tesis.
- Diagramas y modelado: generación asistida de diagramas UML, de arquitectura o de flujo a partir de una descripción textual.
El criterio para decidir qué declarar
La pregunta que debes hacerte por cada uso es: “¿esta parte del trabajo refleja una decisión técnica mía, o fue generada y yo solo la acepté?”. Si tú definiste la arquitectura, elegiste el algoritmo y usaste la IA solo para acelerar la escritura del código que ya tenías diseñado en tu cabeza, es un uso de herramienta de productividad —declarable, pero de bajo riesgo. Si le pediste a la IA que resolviera un problema de diseño (por ejemplo, “diseña la arquitectura de este sistema”) y tú adaptaste el resultado, es un uso de asistencia de diseño —debe declararse con más detalle, especificando qué parte del diseño es tuya y cuál fue sugerida. Si copiaste código generado sin entenderlo completamente para resolver una parte del sistema que no puedes explicar en tu defensa, ese no es un problema de declaración: es un problema de que no puedes defender tu propia tesis.
Ejemplos por tipo de proyecto
El nivel de riesgo de un uso no declarado cambia según el tipo de proyecto de tu tesis. En un proyecto de desarrollo de software (una aplicación web, móvil o de escritorio), el código fuente es el producto central de tu evaluación, así que cualquier módulo generado con IA que no puedas explicar pone en riesgo la defensa completa, no solo esa sección. En un proyecto de investigación aplicada (por ejemplo, comparar el desempeño de dos algoritmos de aprendizaje automático), el código suele ser un medio para obtener resultados, no el objeto de evaluación en sí —ahí el riesgo se traslada a la validez de los resultados: si el código que generó tus métricas tiene un error que no detectaste por no entenderlo completamente, tus conclusiones quedan comprometidas. En un proyecto de sistemas embebidos o de hardware, donde el código interactúa con componentes físicos, un error de un fragmento generado sin supervisión puede no ser solo un problema de integridad, sino de seguridad del prototipo.
Cómo redactar tu declaración de uso de IA
Cuando una universidad pide esta declaración, lo habitual es que espere tres elementos: la herramienta usada (nombre y, si aplica, versión o modelo), la etapa o sección donde se usó, y el nivel de intervención humana posterior (revisión, corrección, validación). Un ejemplo de declaración para el capítulo de desarrollo:
“Se utilizó un asistente de IA generativa para la generación inicial de fragmentos de código correspondientes a los módulos de validación de formularios y conexión a base de datos, descritos en la sección 4.3. Todo el código generado fue revisado, probado y modificado por el autor antes de su integración al sistema. El diseño de la arquitectura general, descrito en la sección 3.2, fue desarrollado íntegramente por el autor sin asistencia de IA.”
Esta redacción funciona porque es específica: dice qué modelo o herramienta, qué sección exacta, y qué hiciste tú después. Una declaración genérica como “se usó IA para apoyar el desarrollo” no le da a tu comité información suficiente para evaluar tu nivel real de autoría.
Dónde va esta declaración en tu documento
Los formatos institucionales suelen ubicar esta declaración en uno de dos lugares: como un apartado independiente después del índice (“Declaración sobre el uso de inteligencia artificial”) o integrada dentro de la metodología, al inicio del capítulo de desarrollo. Si tu institución no tiene un formato definido todavía, el apartado independiente es la opción más segura porque hace visible la declaración sin que el lector tenga que buscarla dentro del capítulo técnico.
Qué no debes hacer, aunque lo declares
Declarar el uso de IA no vuelve aceptable cualquier uso. Hay límites que tu comité probablemente no va a aceptar, incluso con declaración explícita:
- Generar con IA las conclusiones o la discusión de resultados —esa sección debe reflejar tu propio análisis crítico de lo que obtuviste, no un resumen generado a partir de tus datos.
- Usar IA para generar resultados experimentales simulados y presentarlos como datos reales de tus pruebas.
- Copiar código de un asistente de IA sin poder explicar su funcionamiento en la defensa oral —el sínodo puede preguntarte línea por línea, y no poder responder es una falla grave, declarada o no.
- Usar IA para redactar la sección de contribuciones originales del trabajo sin haber hecho tú el trabajo intelectual que ahí se describe.
Este mismo criterio aplica, con más razón, al código que reutilizas sin generar: la guía sobre plagio de código fuente en una tesis explica cuándo reutilizar un componente de terceros es legítimo y cuándo se convierte en una falta de integridad, un problema paralelo pero distinto al de la IA generativa.
Cómo prepararte para preguntas del sínodo sobre código generado
Si tu documento declara uso de IA en el desarrollo, es razonable esperar que el sínodo te pregunte directamente sobre esas secciones durante la defensa. Prepárate para explicar, sin apoyo de notas ni de la herramienta, por qué elegiste ese enfoque, qué alternativas existían y qué harías distinto si tuvieras que rehacer el módulo. Un ejercicio útil antes de tu defensa es reescribir de memoria, en pseudocódigo, la lógica central de cada función generada que declaraste —si no puedes hacerlo sin ver el código original, es una señal de que necesitas repasar esa parte antes de presentarte, independientemente de si el código funciona correctamente.
Cómo se relaciona esto con los detectores de similitud
Un punto que confunde a muchos tesistas de esta carrera: el reporte de similitud de una herramienta como Turnitin no detecta “si usaste IA”, detecta coincidencia textual con fuentes existentes. Turnitin ofrece además un indicador de escritura con IA, pero es una función distinta y, según sus propias preguntas frecuentes, solo analiza prosa extensa: no evalúa código. El código generado por IA rara vez dispara alertas de similitud porque no suele coincidir textualmente con una fuente indexada —el riesgo real no está en el detector, está en no poder defender tu propio trabajo ante el sínodo. Por eso la declaración de uso de IA y el reporte de similitud son dos verificaciones distintas, y pasar una no significa que hayas resuelto la otra.
Checklist antes de entregar tu tesis
- ¿Identificaste todas las etapas donde usaste IA, no solo la más obvia?
- ¿Tu declaración especifica sección, herramienta y nivel de intervención humana, en vez de una frase genérica?
- ¿Puedes explicar, sin apoyo de la IA, cada línea de código que aparece en tu documento?
- ¿Las conclusiones y la discusión de resultados son enteramente tu análisis, sin asistencia generativa?
- ¿Revisaste el reglamento de tu facultad o universidad para ver si ya existe un formato oficial de declaración de uso de IA?
Si tu universidad todavía no tiene una política clara
Muchas facultades de Ingeniería en México todavía están definiendo su política institucional sobre IA generativa en tesis, lo que deja al criterio del director y del sínodo la evaluación de cada caso. En ese escenario, la estrategia más segura no es esperar a que exista una regla explícita, sino declarar de forma proactiva y detallada —como en el ejemplo de esta guía— incluso si el formato de tu universidad no lo exige todavía. Un comité que ve una declaración voluntaria, clara y específica tiende a confiar más en el resto del trabajo que uno que descubre el uso de IA sin haber sido informado.
Diferencia con usar IA solo para redactar el documento
Vale la pena separar dos preguntas que se mezclan con frecuencia: usar IA para escribir el documento de tesis (el texto narrativo, la introducción, el marco teórico) es un uso distinto de usarla para generar artefactos técnicos (código, pruebas, diagramas). Ambos deben declararse, pero el riesgo de integridad es más alto en el segundo caso, porque un texto mal redactado se corrige en la defensa con explicaciones, mientras que un sistema que no puedes explicar técnicamente compromete directamente tu evaluación como ingeniero.
Cómo conversar con tu director de tesis sobre esto
No esperes a la entrega final para mencionarle a tu director que usaste IA en el desarrollo —es mejor conversarlo desde las primeras revisiones de avance. Un director que conoce desde el principio qué partes fueron asistidas puede orientarte sobre qué tanto profundizar en la explicación técnica de esas secciones y evitar sorpresas en la revisión final o en la defensa. Si tu director tiene dudas sobre el nivel de uso que consideras aceptable, resolver esa conversación con semanas de anticipación es mucho más manejable que descubrir un desacuerdo días antes de la entrega del documento final.
Diferencias entre licenciatura, maestría y proyectos con patrocinio externo
El nivel de tolerancia y el tipo de declaración esperada también cambia según el grado. En licenciatura, el criterio suele centrarse en que el estudiante demuestre haber adquirido las competencias técnicas del programa, así que un uso extensivo de IA sin declaración clara pone en duda precisamente eso. En maestría y doctorado, donde se espera una aportación original al conocimiento, la vara es más alta: un comité de posgrado puede exigir que la declaración distinga explícitamente qué parte del código corresponde a la aportación original del proyecto y qué parte es infraestructura de apoyo generada con asistencia. Si tu proyecto tiene financiamiento externo o convenio con una empresa, revisa además si el patrocinador tiene su propia política sobre uso de herramientas de IA en el desarrollo del entregable, porque puede ser más restrictiva que la de tu universidad.
Antes de declarar el uso de IA en tu tesis
Si buscas cómo se está regulando esto en el sistema de posgrado, revisa también la guía general sobre cómo declarar el uso de IA en tu tesis y cómo otras disciplinas mexicanas están abordando la integridad frente a la IA generativa —el criterio de fondo (declarar con especificidad, no ocultar, y poder defender lo propio) se repite en todas las carreras aunque cambie el tipo de artefacto que se entrega.
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