Implicaciones de la Inteligencia Artificial Generativa en la Ética en la Educación en Enfermería: Revisión del Estado del Arte.
Resumen
El rápido avance de la inteligencia artificial generativa (IAG) presenta tanto oportunidades como desafíos éticos en la educación en enfermería. La IAG tiene el potencial de mejorar la enseñanza, el aprendizaje y la toma de decisiones clínicas mediante recursos de aprendizaje personalizados y simulaciones de escenarios de atención médica. Sin embargo, también introduce dilemas éticos multifacéticos, que requieren una consideración cuidadosa en su integración en los programas de enfermería. Este estudio tiene como objetivo examinar de manera crítica las implicaciones éticas de la adopción de la IAG en la educación en enfermería, centrándose en su impacto sobre los principios éticos, el razonamiento clínico, la integridad académica y las estrategias pedagógicas. Sintetizamos evidencia revisada por pares publicada entre enero de 2023 y agosto de 2025 en una revisión de estado del arte. Los estudios fueron seleccionados de PubMed, Scopus y Web of Science utilizando términos de búsqueda específicos relacionados con la IAG, la ética y la educación en enfermería. La extracción de datos se llevó a cabo utilizando una plantilla predefinida, capturando variables clave como los principios éticos, los enfoques metodológicos y las salvaguardias pedagógicas recomendadas. La integración de la IAG en la educación en enfermería genera preocupaciones sobre la integridad académica, el sesgo de automatización, las "alucinaciones" de la IAG, la privacidad de los datos y la equidad. Sin embargo, también ofrece oportunidades para mejorar el razonamiento clínico, el conocimiento y las actitudes entre los estudiantes. Los resultados subrayan la necesidad de marcos de gobernanza claros, enfoques pedagógicos híbridos con un "humano en el ciclo" y directrices explícitas para la transparencia, la mitigación de sesgos y la protección de los datos. La IAG puede mejorar el aprendizaje en la educación en enfermería cuando se utiliza de manera responsable. Los riesgos éticos, como la degradación del razonamiento ético y los problemas de privacidad y equidad, requieren una gestión cuidadosa. Un enfoque de diseño híbrido, junto con capacitación ética y una evaluación continua del uso de la IAG, es esencial para asegurar los beneficios de la IAG mientras se protege el juicio profesional y la seguridad del paciente.
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De Gagne JC, Hwang H, Jung D. Cyberethics in nursing education: Ethical implications of artificial intelligence. Nurs Ethics, 2024, 31(6), 1021-1030. https://doi.org/10.1177/09697330231201901
Abuadas M, Albikawi Z, Rayani A. The impact of an AI-focused ethics education program on nursing students' ethical awareness, moral sensitivity, attitudes, and generative AI adoption intention: a quasi-experimental study. BMC Nurs, 2025, 24(1), 720. https://doi.org/10.1186/s12912-025-03458-2
Borromeo A., Manaloto A., Santos M., Antonio R., Soyosa M., & Wider W.. Harnessing generative ai in nursing education: a bibliometric review. Teach Learn Nurs, 2025, 20(4), e1002-e1011. https://doi.org/10.1016/j.teln.2025.04.014
Simms RC. Generative artificial intelligence (AI) literacy in nursing education: A crucial call to action. Nurse Educ Today, 2025, 146, 106544. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2024.106544
Shen M, Shen Y, Liu F, Jin J. Prompts, privacy, and personalized learning: integrating AI into nursing education-a qualitative study. BMC Nurs, 2025, 24(1), 470. https://doi.org/10.1186/s12912-025-03115-8
Badawy W, Zinhom H, Shaban M. Navigating ethical considerations in the use of artificial intelligence for patient care: A systematic review. Int Nurs Rev, 2025, 72(3), e13059. https://doi.org/10.1111/inr.13059
Rethlefsen ML, Kirtley S, Waffenschmidt S, Ayala AP, Moher D, Page MJ, Koffel JB; PRISMA-S Group. PRISMA-S: an extension to the PRISMA Statement for Reporting Literature Searches in Systematic Reviews. Syst Rev, 2021, 10(1), 39. https://doi.org/10.1186/s13643-020-01542-z
Mourad Ouzzani, Hossam Hammady, Zbys Fedorowicz, and Ahmed Elmagarmid. Rayyan — a web and mobile app for systematic reviews. Syst Rev, 2016, 5, 210 https://doi.org/10.1186/s13643-016-0384-4
Haddaway NR, Page MJ, Pritchard CC, McGuinness LA. PRISMA2020: An R package and Shiny app for producing PRISMA 2020-compliant flow diagrams, with interactivity for optimised digital transparency and Open Synthesis. Campbell Systematic Reviews, 2022, 18(2), e1230. https://doi.org/10.1002/cl2.1230
Oh O, Demiris G, Ulrich CM. The ethical dimensions of utilizing Artificial Intelligence in palliative care. Nurs Ethics, 2025, 32(4), 1285-1296. https://doi.org/10.1177/09697330241296874
Shin H, De Gagne JC, Kim SS, Hong M. The Impact of Artificial Intelligence-Assisted Learning on Nursing Students' Ethical Decision-making and Clinical Reasoning in Pediatric Care: A Quasi-Experimental Study. Comput Inform Nurs, 2024, 42(10), 704-711. https://doi.org/10.1097/CIN.0000000000001177
Shaban M, Osman YM, Mohamed NA, Shaban MM. Empowering breast cancer clients through AI chatbots: transforming knowledge and attitudes for enhanced nursing care. BMC Nurs, 2025, 24(1), 994. https://doi.org/10.1186/s12912-025-03585-w
Sharma M, Sharma S. A holistic approach to remote patient monitoring, fueled by ChatGPT and Metaverse technology: The future of nursing education. Nurse Educ Today, 2023, 131, 105972. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2023.105972
Shelke M, Wamane SA, Madhusudhana KG, Kore S, Gawade U. AI-driven nursing education: transforming training and skill development. AIP Conf Proc, 2025, 3306, p. 030038 https://doi.org/10.1063/5.0276466
Han S, Kang HS, Gimber P, Lim S. Nursing Students' Perceptions and Use of Generative Artificial Intelligence in Nursing Education. Nurs Rep, 2025, 15(2), 68. https://doi.org/10.3390/nursrep15020068
Hong M, Shin H, Kim SS, De Gagne JC. Nurse Educators' Perceptions and Experiences of Generative Artificial Intelligence: A Cross-Sectional Study Analysis. Comput Inform Nurs, 2025, 43(7), e01273. https://doi.org/10.1097/CIN.0000000000001273
Summers A, Haddad ME, Prichard R, Clarke KA, Lee J, Oprescu F. Navigating challenges and opportunities: Nursing student's views on generative AI in higher education. Nurse Educ Pract, 2024, 79, 104062. https://doi.org/10.1016/j.nepr.2024.104062
Amankwaa I, Ekpor E, Cudjoe D, Kobiah E, Fuseini AJ, Diebieri M, Gyamfi S, Brownie S. Patterns, advances, and gaps in using ChatGPT and similar technologies in nursing education: A PAGER scoping review. Nurse Educ Today, 2025, 153, 106822. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2025.106822
Rony MKK, Ahmad S, Tanha SM, Das DC, Akter MR, Khatun MA, Begum MH, Khalil MI, Peu UR, Parvin MR, Alrazeeni DM, Akter F. Nursing Educators' Perspectives on the Integration of Artificial Intelligence Into Academic Settings. SAGE Open Nurs, 2025, 11. https://doi.org/10.1177/23779608251342931
Simms RC. Work With ChatGPT, Not Against: 3 Teaching Strategies That Harness the Power of Artificial Intelligence. Nurse Educ, 2024, 49(3), 158-161. https://doi.org/10.1097/NNE.0000000000001634
Lane SH, Haley T, Brackney DE. Tool or Tyrant: Guiding and Guarding Generative Artificial Intelligence Use in Nursing Education. Creat Nurs, 2024, 30(2), 125-132. https://doi.org/10.1177/10784535241247094
Sengul T, Bilgic S, Macit B, Sevim F, Alik S, Kirkland-Kyhn H. Evaluation of nursing students' ethical decision-making biases and attitudes toward artificial intelligence in nursing education. Nurse Educ Pract, 2025, 86, 104432. https://doi.org/10.1016/j.nepr.2025.104432
Srinivasan M, Venugopal A, Venkatesan L, Kumar R. Navigating the Pedagogical Landscape: Exploring the Implications of AI and Chatbots in Nursing Education. JMIR Nurs, 2024, 7, e52105. https://doi.org/10.2196/52105
Uddagiri C, Isunuri BV. Ethical and Privacy Challenges of Generative AI. In: Raza K, Ahmad N, Singh D, editors. Generative AI: Current Trends and Applications (Internet). Singapore: Springer Nature Singapore, 2024. p. 219–44. https://doi.org/10.1007/978-981-97-8460-8_11
Wang N, Li Y, Cong F. University Students’ Privacy Concerns Towards Generative Artificial Intelligence. J Acad Ethics, 2025, 24. https://doi.org/10.1007/s10805-025-09658-4
El Arab RA, Al Moosa OA, Abuadas FH, Somerville J. The Role of AI in Nursing Education and Practice: Umbrella Review. J Med Internet Res, 2025, 27, e69881. https://doi.org/10.2196/69881
Francis NJ, Jones S, Smith DP. Generative AI in Higher Education: Balancing Innovation and Integrity. Br J Biomed Sci, 2025, 81, 14048. https://doi.org/10.3389/bjbs.2024.14048
Mohammed SAAQ, Osman YMM, Ibrahim AM, Shaban M. Ethical and regulatory considerations in the use of AI and machine learning in nursing: A systematic review. Int Nurs Rev, 2025, 72(1), e70010. https://doi.org/10.1111/inr.70010
Wynn M. The ethics of non-explainable artificial intelligence: an overview for clinical nurses. Br J Nurs, 2025, 34(5), 294-297. https://doi.org/10.12968/bjon.2024.0394
Park GE, Kim H, Go UR. Generative artificial intelligence in nursing: A scoping review. Collegian. 2024, 31(6), 428–36. https://doi.org/10.1016/j.colegn.2024.10.004
Zlotnikova I, Hlomani H, Mokgetse T, Bagai K. Establishing ethical standards for GenAI in university education: a roadmap for academic integrity and fairness. Journal of Information, Communication and Ethics in Society, 2025, 23(2), 188–216. https://doi.org/10.1108/JICES-07-2024-0104
Gunawan A, Wiputra R. Ethical Implications of Generative AI in Medicine: A Systematic Review of Current Practices and Future Directions. In: 2024 IEEE 12th Conference on Systems, Process & Control (ICSPC). 2024, p. 239–44. https://doi.org/10.1109/ICSPC63060.2024.10862569
Hasan SS, Fury MS, Woo JJ, Kunze KN, Ramkumar PN. Ethical Application of Generative Artificial Intelligence in Medicine. Arthroscopy, 2025, 41(4), 874-885. https://doi.org/10.1016/j.arthro.2024.12.011
Deng X (Nancy), Joshi KD. Promoting Ethical Use of Generative AI in Education. SIGMIS Database, 2024, 55(3), 6–11. https://doi.org/10.1145/3685235.3685237
Jiang Y, Kong M. The evolution of artificial intelligence on nursing education in China. Multidiscip. Rev, 2024, 7(12), 2024291. https://doi.org/10.31893/multirev.2024291
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