Contar con instrumentos confiables para la recopilación de datos en la investigación educativa es esencial para obtener conclusiones válidas. Conocer los elementos claves de su diseño resulta útil para los investigadores de diferentes áreas que requieran desarrollar instrumentos confiables con apoyo de tecnologías, optimizando la precisión y objetividad del proceso. Así, el objetivo de este artículo es establecer un marco metodológico de cinco fases para el diseño y validación de instrumentos. La elaboración de la propuesta es resultados de lo aplicado en el diseño y validación de un test para medir hábitos de estudio en estudiantes universitarios. La metodología incluye una revisión de literatura con categorías de búsqueda enfocadas en diseño, validación de instrumentos, y herramientas de IA. Los resultados destacan la incorporación de IA en las fases: definición del constructo; diseño preliminar del instrumento; validación inicial; diseño final y análisis de las propiedades psicométricas. Las conclusiones apuntan a que el uso de IA en psicometría aún es limitado, pero con potencial creciente.