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En esta guía conocerás las principales herramientas de Inteligencia Artificial (IA) generativa para el apoyo a la investigación. Además, podrás leer sobre los usos, limitaciones y recomendaciones para el uso de herramientas como ChatGPT en búsquedas bibliográficas, redacción de textos académicos y científicos, revisión y otras tareas.
La Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa o GenAI) es un conjunto de herramientas de Inteligencia Artificial que usan modelos generativos capaces de producir textos, imágenes, vídeos y otros tipos de contenidos, a través de una instrucción o prompt que proporciona una persona usuaria. Estos modelos están programados para identificar, aprender y replicar patrones subyacentes en un conjunto de datos de entrenamiento, tratando de simular los procesos del pensamiento humano.
En los últimos años, hemos asistido a una explosión de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa, gracias al desarrollo de mejoras en las redes neuronales profundas basadas en transformadores y, específicamente, en los llamados Modelos Extensos de Lenguaje o, en inglés, Large Language Models (LLM).
A modo de ejemplo, la herramienta ChatGPT, desarrollada por la compañía OpenAI, alcanzó los 100 millones de usuarios en tan solo dos meses desde su lanzamiento en noviembre de 2022 y, en la actualidad, cuenta con más de 1.7 miles de millones de visitas mensuales al sitio web. Desde el lanzamiento de ChatGPT, muchas las compañías tecnológicas como Microsoft, Google o Baidu han lanzado sus propias herramientas.
Las herramientas de Inteligencia Artificial han transformado muchos ámbitos de nuestro trabajo y nuestra vida, y de manera significativa, también el ámbito de la investigación científica. Esta tecnología ha demostrado su capacidad para optimizar el proceso investigador en diversas etapas, desde la búsqueda de información y el análisis de datos hasta la redacción y publicación de resultados. Algunas de las herramientas más usadas en la investigación son ChatGPT, SciSpace, Elicit, Perplexity, Epsilon, Consensus, Scite, NotebookLM y Microsoft Copilot, entre otras.
El uso de la Inteligencia Artificial Generativa en la investigación, sin embargo, no está exento de problemas, debidos principalmente a las limitaciones de estas herramientas y a un potencial uso indebido o uso no ético. Además, existen críticas sobre el uso de materiales y documentos con propiedad intelectual como datos de entrenamiento para los modelos. Por ello, si tenemos intención de utilizar estas herramientas en nuestra investigación, es importante consultar los usos permitidos y no permitidos en nuestro contexto.