Resumen:El uso cada vez mayor de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en la investigación cualitativa plantea preguntas importantes sobre la práctica analítica y la autoridad interpretativa. Este estudio examina cómo los investigadores interactúan con un GPT de análisis temático inductivo (ITA-GPT), una herramienta de inteligencia artificial especialmente diseñada para respaldar el análisis temático inductivo a través de indicaciones estructuradas y semiautomáticas alineadas con el análisis temático reflexivo y los principios de codificación textual. Guiado por un marco de Análisis Temático Inductivo Colaborativo de Inteligencia Humana-Artificial (HACITA), el estudio se centra en el proceso analítico más que en hallazgos sustantivos. Tres investigadores cualitativos experimentados realizaron análisis asistidos por ITA-GPT de transcripciones de entrevistas de investigaciones educativas en el contexto de la formación docente de Ghana. La herramienta admitía la familiarización, la codificación palabra por palabra en vivo, la codificación descriptiva basada en gerundios y el desarrollo de temas, al tiempo que imponía el seguimiento de la integridad del texto, las comprobaciones de cobertura y la auditabilidad. Las fuentes de datos incluyeron registros de interacción, tablas generadas por IA, revisiones de investigadores, eliminaciones, inserciones, comentarios y memorandos reflexivos. Los hallazgos muestran que ITA-GPT funcionó como un andamio procesal que estructuró el flujo de trabajo analítico y mejoró la transparencia. Sin embargo, la autoridad interpretativa permaneció en manos de los investigadores humanos, quienes ejercieron su juicio mediante acciones analíticas recurrentes que incluían modificación, eliminación, rechazo, inserción y comentarios. El estudio demuestra cómo el análisis temático inductivo se implementa a través de la colaboración responsable de la IA humana.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 20 de enero de 2026.
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