Este documento adapta los principios éticos del ámbito académico al uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en universidades públicas mexicanas. Centrado en ciencias sociales, analiza críticamente las implicaciones éticas en dos dimensiones: 1) Vida académica cotidiana (evaluaciones, autoría, integridad) y 2) Procesos de investigación (consentimiento informado, privacidad, impacto social). Basado en el Código de Ética de la UNAM y el marco de Robert Hall, propone pautas prácticas para: Citación responsable de IA Protección de datos personales Mitigación de sesgos algorítmicos Reducción del impacto ambiental Uso de alternativas de software libreIncluye recomendaciones para comités éticos, investigadores y estudiantes, enfatizando la transparencia y el bienestar colectivo ante tecnologías como chatbots y deepfakes. Un recurso esencial para navegar los desafíos éticos de la IA en entornos académicos hispanohablantes.