La inteligencia artificial generativa ha experimentado un rápido desarrollo en los últimos años y su incorporación al ámbito de la investigación en salud está transformando la forma en que se diseñan, desarrollan y difunden los estudios científicos. En el contexto de la investigación en cuidados, estas tecnologías ofrecen nuevas oportunidades para apoyar y potenciar el trabajo investigador. No obstante, su uso también plantea importantes retos relacionados con la fiabilidad de la información generada, la presencia de sesgos, la transparencia en los procesos y el respeto a los principios éticos y normativos que rigen la investigación en enfermería.
Por ello, los objetivos de este artículo son analizar el papel de la inteligencia artificial generativa como herramienta potenciadora de la investigación en cuidados, describir sus principales aplicaciones y limitaciones a lo largo de las distintas fases del proceso investigador y presentar el marco normativo, las políticas editoriales y las implicaciones éticas asociadas a su uso responsable. Además, se propone un decálogo para su integración responsable y eficaz en la investigación en cuidados. Para ello, se trató de integrar evidencias recientes y ejemplos de uso en investigación en cuidados, con un enfoque orientado a la práctica investigadora.
Se concluye que la inteligencia artificial generativa puede constituir un recurso de valor para la investigación en cuidados cuando se utiliza de forma crítica y contextualizada, como apoyo al razonamiento investigador y no como sustituto del criterio profesional. Su integración exige supervisión humana, verificación sistemática de los contenidos generados y alineación con los marcos éticos, normativos y editoriales vigentes, con el fin de preservar la calidad científica, la transparencia y la integridad del proceso investigador en enfermería.
Generative artificial intelligence has undergone rapid development in recent years, and its integration into health research is transforming the ways in which scientific studies are designed, conducted, and disseminated. Within the context of nursing research, these technologies offer new opportunities to support and enhance research activity. However, their use also raises important challenges related to the reliability of generated information, the presence of bias, transparency in processes, and adherence to the ethical and regulatory principles governing nursing research.
Accordingly, the objectives of this article are to analyse the role of generative artificial intelligence as an enabling tool in nursing research, to describe its main applications and limitations across the different phases of the research process, and to present the regulatory framework, editorial policies, and ethical implications associated with its responsible use. Furthermore, a ten-point plan is proposed for its responsible and effective integration into research in care. To this end, recent evidence and examples of use in care research were integrated, with a focus on applicability to research practice.
It is concluded that generative artificial intelligence may represent a valuable resource for nursing research when used in a critical and context-aware manner, as a support to research reasoning rather than a substitute for professional judgement. Its integration requires human oversight, systematic verification of generated outputs, and alignment with current ethical, regulatory, and editorial frameworks to preserve scientific quality, transparency, and the integrity of the research process in nursing.
