La tentación de la rapidez para hacer el TFG o TFM con IA: un texto fluido, pero lleno de afirmaciones falsas y referencias que no existen
La presión por entregar a tiempo un Trabajo de Fin de Grado o de Máster ha llevado a muchos estudiantes a recurrir a herramientas de Inteligencia Artificial (IA) para redactar partes completas del proyecto. La fluidez con la que escriben estos modelos puede resultar tentadora, pero su uso en un trabajo académico implica un riesgo claro: producen textos coherentes en apariencia, pero repletos de errores, imprecisiones y, en demasiadas ocasiones, referencias que no existen. Es decir, la rapidez que prometen se convierte en un atajo directo hacia problemas serios de rigor y de evaluación (o lo que es lo mismo: en un suspenso).
En este artículo exponemos, apoyándonos en documentación técnica de OpenAI y en los casos de clientes que han acudido a nosotros para que les arreglemos el trabajo, por qué hacer el TFG o TFM con una IA, a día de hoy no solo es poco recomendable, sino directamente peligroso para la obtención del título. Cuando faltan tiempo o recursos, la alternativa nunca debe ser un texto automático e impreciso, sino el apoyo en profesionales que garanticen un trabajo original, sólido y verificable.
Los modelos probabilísticos de lenguaje (LLM) están diseñados para dar una respuesta, anque sea falsa. El riesgo de la “alucinación”
Un modelo de lenguaje (como lo son ChatGPT, Gemini, Grok, etc.) no consulta bases de datos ni contrasta información. Su función es predecir la siguiente palabra más probable basándose en patrones previos, incluso en las modalidades de "deep research" o herramientas similares que ofrecen. Por eso, aunque redacta con naturalidad, no entiende lo que escribe ni distingue entre información correcta e inventada.
En el argot de la inteligencia artificial, se dice que un modelo alucina cuando, ante la incertidumbre, genera una respuesta plausible, aunque sea falsa (OpenAI, 2025). Es como cuando a usted le ponen un examen tipo test sin que le resten nota las respuetas erradas: si no tiene ni idea de cual es la respuesta correcta, antes que dejarla en blanco marcará la que más le suene, porque aunque no la acertase, no le restarían nota. Y si ya para colmo le dicen que le restarán puntos si deja alguna en blanco, entonces respondería todas las respuestas, por el mero hecho de que estadísticamente le compensa más marcarlas a voleo que dejarlas en blanco.
Pues así es como funciona la IA a la hora de redactar textos: están programadas para dar respuestas siempre, aunque no las sepan.
A este fenómeno se le denomina alucinación: la producción de contenido que parece verosímil pero no es cierto. Kalai et al. (2025), en su artículo de investigación detallan que estas alucinaciones son consecuencia directa de los métodos de entrenamiento y evaluación, que tienden a premiar la fluidez y las conjeturas en lugar de reconocer la incertidumbre y abstenerse de dar una respuesta cuando no la saben. La IA completa patrones lingüísticos: no contrasta hechos. Por eso, cuando debe elegir entre un dato complejo y uno inventado que encaja mejor en la frase, suele optar por lo segundo.
En un TFG o TFM, la prioridad es la precisión. Un modelo de IA prioriza la fluidez. Cuando esta diferencia se traslada al marco teórico, la metodología o la discusión de resultados, el riesgo es evidente: el trabajo queda construido sobre afirmaciones sin respaldo real.
Trazabilidad y honestidad intelectual
La base de cualquier investigación es la trazabilidad: toda afirmación debe poder vincularse con una fuente verificable. Si se pide a una IA que explique un concepto complejo, el resultado será un mosaico de fragmentos sueltos, simplificaciones incorrectas y añadidos inventados (lo que hablábamos antes sobre las alucinaciones). Usted recibe un texto “bonito”, que a primera vista resulta aceptable, pero a la hora de la verdad, imposible de defender o contrastar.
Algo tan básico como elegir un tema también puede verse afectado: los modelos suelen sugerir asuntos demasiado amplios o ya muy explotados. Para plantear un proyecto viable y original, es preferible partir de recursos elaborados por especialistas, como nuestro otro artículo con la guía de ideas y temas para TFG y TFM.
Referencias inventadas: el error que detecta cualquier tribunal
El talón de Aquiles de los modelos de IA a la hora de usarlos para realizar una revisión bibliográfica, precisamente es la bibliografía.
Si se les pide que justifiquen una afirmación, generan referencias que imitan el formato académico, pero que no corresponden a publicaciones reales. Siguen una estructura típica de APA 7 (apellido del autor, año, revista), pero esos documentos no existen en repositorios académicos. Tal uso se considera una forma de “alucinación de referencias”, un fenómeno ya documentado.
Así que su tutor solo necesitará comprobar las citas para detectar que hay alguna falsa y que por tanto, su trabajo lo ha hecho con IA (y ese es solo uno de los muchos síntomas que lo revelan). Esto se considera fraude académico, no un simple despiste, y tiene consecuencias graves: suspenso directo o incluso imposibilidad de presentar una nueva convocatoria. Algo así nunca ocurre cuando se siguen pautas reales de citación, como las de nuestra otra guía sobre cómo citar correctamente.
¿Puede la IA corregir sus propios fallos?
Las empresas tecnológicas trabajan en técnicas como RAG (Generación Aumentada por Recuperación) para reducir la invención de datos, pero admiten que el problema persiste, sobre todo en áreas que requieren citas precisas. No es un bug: es una limitación estructural del propio modelo; algo inherente al mismo que no se puede corregir, por muy bueno que sea. Por eso, confiar en que la IA “ya no inventa tanto” porque ha salido un nuevo modelo, es simplemente una falacia y una demostración de que no se tiene ni dea de lo que se está hablando.
Rigor metodológico frente a simulación de conocimiento
Un TFG o TFM no es solo escribir bien. Es diseñar un método, recoger datos reales, analizarlos y extraer conclusiones coherentes. Un modelo de IA puede explicar en abstracto cómo hacer una encuesta o un experimento, pero no puede producir datos reales ni garantizar validez, fiabilidad o ética en la recogida de información.
Cuando el tema es específico u original, la IA tiene todavía menos ejemplos previos y tiende a rellenar huecos inventando resultados, cifras y afirmaciones. Eso supone falsificación de datos, una de las infracciones más graves en investigación académica.
La defensa: donde se descubre todo
Por si todo esto fuera poco, un texto generado por IA es neutro y genérico. No tiene la profundidad ni el matiz que se obtiene al trabajar y comprender el tema. En la defensa oral, esta falta de profundidad sale a la luz en segundos: el tribunal formula preguntas que requieren dominio conceptual, no frases memorizadas. Por eso nosotros en nuestro servicio de TFG y TFM por encargo, además de redactar el documento a medida, ponemos a disposición del alumno ese mismo profesor que le ha redactado el borrador, para que el alumno le pregunte todo lo que necesite de cara a prepararse bien la defensa. No damos un servicio de mera redacción, sino que también entenderá cómo se ha ido haciendo cada parte de su TFG o TFM, porque una exposición sólida exige entender cada dato, algo imposible si el texto ha sido generado automáticamente.
La alternativa segura: calidad humana y rigor profesional
Somos conscientes de que muchos estudiantes afrontan cargas laborales, familiares o imprevistos que dificultan dedicar el tiempo necesario a un TFG o TFM, y que además el presupuesto para quitárselo de encima, muchas veces es reducido. Pero recurrir a la IA no soluciona el problema, sino que precisamente lo agrava.
Nuestro equipo ofrece un servicio profesional de redacción académica que garantiza la legalidad, originalidad, redacción a mano, rigor científico y confidencialidad total. No generamos contenido con IA: elaboramos investigaciones reales, basadas en bibliografía contrastada y escrita por especialistas en cada área del conocimiento.
Trabajar con nosotros implica:
- Fuentes reales y verificables: todas las referencias proceden de bases de datos académicas.
- Argumentación crítica: cada capítulo se construye con criterio analítico, no con patrones estadísticos.
- Confidencialidad total: protegemos su identidad y sus derechos sobre el trabajo.
- Control anti-plagio y anti-IA: el entregable es 100% humano y original.
- Comunicación continua: el trabajo se ajusta a las exigencias de su tutor y de su universidad.
En todo el proceso se garantiza coherencia metodológica, uso preciso de fuentes, citación en base a la normativa que le pidan al estudiante y análisis completo datos. No hay invenciones ni riesgos de sanción académica, porque lo que hacemos, es totalmente legal (somos una empresa constituida ante notario y llevamos haciendo esto desde 2014).
Conclusión: la calidad es una inversión, no un lujo
La IA avanza rápido, pero su principal limitación sigue intacta: no distingue lo verdadero de lo inventado. Un TFG o TFM exige rigor, trazabilidad y comprensión profunda del tema. Confiar en una IA que prioriza la apariencia sobre la exactitud es una decisión que quizás cuele para un artículo de periódico barato, pero para un TFG o un TFM, es un suspenso asegurado.
Si sus circunstancias personales le impiden invertir el tiempo necesario para elaborar el proyecto con las garantías necesarias, apueste por un trabajo profesional, sólido y verificable. Podemos analizar su caso y proponerle una solución segura y ajustada a sus necesidades. Puede contactarnos sin compromiso.
Referencias
- Kalai, A. T., Nachum, O., Vempala, S. S., & Zhang, E. (2025). Why language models hallucinate. OpenAI. https://cdn.openai.com/pdf/d04913be-3f6f-4d2b-b283-ff432ef4aaa5/why-language-models-hallucinate.pdf
- OpenAI. (2025). Why language models hallucinate [Resumen en web]. https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/
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🗸 Cómo usar la IA sin jugarse el suspenso*
(*) Nosotros no usamos IA, todos nuestros trabajos para clientes son redactados totalmente a mano.
Pero si usted quiere usar la IA, le explicamos cómo lo debe hacer para que al menos no le pillen.
