Detectar lagunas argumentativas con IA: cómo usar modelos generativos como revisores conceptuales

Este artículo analiza el potencial de la inteligencia artificial generativa como herramienta para la detección y corrección de lagunas argumentativas en la escritura académica. Partiendo de la premisa de que una argumentación incompleta debilita el valor científico de un texto, incluso cuando presenta una redacción formal correcta, el trabajo explica cómo modelos avanzados de lenguaje pueden identificar ausencias lógicas clave, como premisas no explicitadas, inferencias insuficientemente justificadas o contraargumentos omitidos. A través del análisis estructural de la argumentación —especialmente mediante la identificación de la relación entre tesis, premisas y warrant— se muestra cómo estos sistemas pueden señalar incoherencias y proponer mejoras sin necesidad de entrenamiento adicional. El artículo examina además aplicaciones pedagógicas concretas en educación superior, destacando el uso de la IA como apoyo al aprendizaje de la argumentación crítica bajo supervisión docente. Finalmente, se reflexiona sobre las implicaciones éticas y educativas de su integración en el aula, subrayando la importancia de un uso responsable que refuerce el razonamiento autónomo y la calidad académica, sin sustituir el juicio humano.