Cómo hacer tu TFG o TFM con Inteligencia Artificial desde 0

En esta clase veremos cómo pasar de la búsqueda de artículos científicos a la redacción real de la introducción. Aprenderás a encontrar fuentes con DOI, reunir los documentos necesarios, trabajar con ellos en ChatGPT y usarlos para redactar un texto académico con citas bien integradas. Al final, tendrás una primera versión de la introducción lista para llevar a Word y seguir construyendo tu trabajo.

En esta sección aprenderás a construir la metodología de tu TFG o TFM con ayuda de la inteligencia artificial. Veremos cómo explicar tu enfoque a la IA cuando ya tienes clara la metodología, cómo buscar ejemplos válidos de trabajos similares —incluidos modelos de tu propia universidad— y cómo localizar bibliografía específica para justificar cada decisión metodológica. Además, en el caso de las revisiones bibliográficas, aprenderás a crear y ajustar ecuaciones de búsqueda para que el proceso quede bien planteado y puedas elaborar correctamente la tabla de resultados. El objetivo es que termines esta parte con una metodología sólida, coherente y bien fundamentada, lista para integrarla en tu trabajo sin mezclarla con otras secciones.

En esta clase aprenderás cómo plantear la parte estadística de un TFG de forma clara, útil y sin complicarla con análisis innecesarios.

Veremos cómo elegir la prueba estadística adecuada según tus variables, objetivos y tipo de datos, qué descriptivos incluir, cómo revisar supuestos, valores perdidos y outliers, y cuándo usar correlaciones, t de Student, ANOVA, chi-cuadrado o regresión.

También aprenderás a interpretar p-valores, resultados significativos y tamaños del efecto, y a presentar los resultados en tablas, gráficos y texto de forma correcta.

En esta clase veremos cómo debe enfocarse la sección de resultados según el tipo de trabajo que estés realizando. No se presenta igual en una revisión bibliográfica, un estudio experimental, un estudio de caso o un trabajo con análisis estadístico. Aprenderás qué decisiones debes tomar antes de empezar, qué errores debes evitar y cómo diferenciar claramente los resultados de la discusión para que esta parte del trabajo quede bien planteada desde el principio.

En esta clase aprenderás a desarrollar la sección de resultados en el caso de una revisión bibliográfica o revisión sistemática. Veremos cómo aplicar la ecuación de búsqueda en bases de datos como Scopus o ScienceDirect, descargar metadatos como títulos y resúmenes, y organizar el proceso de cribado con criterios de inclusión y exclusión.

A partir de ahí, utilizaremos la IA como apoyo para clasificar y priorizar artículos, siempre con revisión final humana, hasta obtener un conjunto manejable de estudios válidos. Después construiremos una tabla de resultados en Excel con las variables clave de cada artículo y prepararemos el texto de resultados sin confundirlo con la discusión. Si quieres incluir un diagrama de flujo visual, puedes apoyarte en una herramienta de generación de imágenes como Nano Banana, que actualmente Google presenta como su sistema de generación y edición de imágenes dentro de Gemini.

En esta clase veremos cómo trabajar la sección de resultados cuando el TFG o TFM incluye pruebas, test, comparaciones o análisis estadísticos. Aprenderás a presentar correctamente los datos a la IA para que te ayude a estructurar la sección de resultados, redactar el texto con claridad e integrar tablas, gráficos y hallazgos de forma natural. También veremos cómo presentar los resultados sin interpretarlos antes de tiempo, para mantener separadas las secciones de resultados y discusión.

En esta clase aprenderás a redactar la discusión y las conclusiones de tu TFG o TFM de forma clara y académica con ayuda de la IA. Veremos cómo plantear un prompt adecuado para que la discusión interprete lo anterior sin repetir literalmente los resultados ni el marco teórico, y cómo adaptar después las conclusiones al formato concreto de tu facultad.

También trabajaremos uno de los puntos más importantes de la revisión final: evitar que la IA mezcle resultados y conclusiones, ya que es uno de los errores en los que más suelen fijarse los revisores. Al terminar, tendrás una base sólida para cerrar el trabajo con coherencia y buen criterio académico.

En esta clase aprenderás dos formas de elaborar la bibliografía final de tu TFG o TFM. Primero veremos un método rápido apoyado en IA para adaptar las referencias a normas como APA 7, Harvard o Vancouver. Después trabajaremos un segundo método más preciso, utilizando generadores de citas a partir del DOI para reducir al máximo los errores. Al terminar, sabrás cuándo usar cada sistema y cómo revisar la bibliografía final para entregarla con seguridad.

En esta clase aprenderás a redactar el resumen y el abstract con ayuda de la IA y a completar los últimos elementos formales del documento, como el índice automático y la numeración de páginas, para que el trabajo quede bien presentado.

En esta clase revisaremos el TFG o TFM completo para corregir errores, mejorar la redacción, eliminar repeticiones y comprobar que cada sección cumple su función. También revisaremos tablas, figuras, citas y referencias, y trabajaremos cómo dar al texto una voz más natural y propia (para evitar detectores IA), manteniendo un estilo académico claro y reduciendo riesgos de plagio antes de la entrega.