LibGuides: Herramientas de Inteligencia Artificial para el apoyo a la investigación: Usos de la IA en la investigación

La IA en la investigación

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 o Microsoft Copilot, entre otras.

Usos de la IA en la investigación

Usos

Las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa pueden realizar búsquedas bibliográficas y recuperar referencias sobre un tema concreto, aunque por el momento no parecen ser capaces de dar respuestas con la calidad y relevancia necesaria que requiere el proceso científico.

Sin embargo, herramientas como ChatGPT pueden ayudarnos en la fase de búsqueda bibliográfica en las siguientes tareas:

Sugerencias de temas de investigación.
Recomendación de palabras clave a partir de los temas de nuestra investigación.
Identificar términos de búsqueda en distintos idiomas.
Crear ecuaciones de búsqueda para bases de datos como Web of Science o Scopus.
Mejorar o ajustar ecuaciones cuando los resultados iniciales no son los esperados.
Sugerir nuevas combinaciones de términos de búsqueda.

Existen herramientas específicamente diseñadas para realizar búsquedas bibliográficas de información científica, como Consensus, Elicit o Keenious que están conectadas a bases de datos bibliográficas y aseguran que las respuestas proporcionadas corresponden siempre a referencias reales. Sin embargo, existe divergencia de opiniones sobre la calidad y relevancia de las respuestas.

Por su parte, Clarivate, propietaria de Web of Science, y Elsevier, propietaria de Scopus, han lanzado sus asistentes inteligentes de búsqueda como servicios adicionales de pago, los cuales no están actualmente incluidos en la licencia nacional.

Limitaciones

Algunos de los problemas que pueden darse a la hora de utilizar estas herramientas en la búsqueda bibliográfica son:

Búsquedas bibliográficas no relevantes.
Posibles alucinaciones o referencias inventadas.

Por todo ella, se recomienda no utilizar estas herramientas con este fin y utilizar bases de datos científicas especializadas.

Usos

Las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa como ChatGPT puede asistir en la redacción científica y resultar de gran utilidad en la redacción, corrección, revisión y traducción de textos académicos.

Algunos posibles usos de estas herramientas pueden ser:

Redacción de borradores o esquemas del texto.
Sugerencias para mejorar la coherencia o claridad de nuestra redacción.
Redacciones alternativas a nuestros párrafos.
Transformación del texto a otros estilos.
Búsqueda de sinónimos y control de vocabulario.
Identificación y corrección de errores gramaticales y ortotipográficos.
Elaboraciones de resúmenes y palabras clave.
Revisión de las referencias bibliográficas y su adecuación a manuales de estilo.
Traducción de textos.

Debido a su entrenamiento con datos y textos de diversa procedencia, estas herramientas permiten la asistencia en la redacción y transformación de ensayos académicos, artículos, entradas de blog, etc., para a adaptar el mensaje a cada audiencia. Las herramientas permiten también realizar descripciones de tablas, figuras o, al menos, ayudar a romper la hoja en blanco.

Limitaciones

Para asegurar un uso adecuado de estas herramientas, es necesario que conozcamos también sus limitaciones, y, por supuesto, revisar y, si fuera necesario, modificar la respuesta que nos devuelve la herramienta.

Algunas de las limitaciones identificadas por Torres-Salinas y Arroyo-Machado en su Manual de ChatGPT son:

Falta de interpretación contextual profunda.
Limitaciones de la herramienta en la generación de contenido original.
Falta de precisión o desactualización de la información.
Riesgo de dependencia a estas herramientas.
Consideraciones éticas sobre el plagio.

Usos

Las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa pueden facilitar ciertas tareas de la revisión de textos científicos académicos, incluyendo la revisión por pares y la corrección, mejorando la eficiencia y permitiendo a los expertos concentrarse en los aspectos más críticos de la revisión.

Algunas de las tareas que podemos realizar con la ayuda de una herramienta de IA generativa son:

Elaboración de resúmenes de secciones específicas del manuscrito, como la metodología o los resultados.
Realización de esquemas de la estructura y contenido del trabajo.
Traducciones o aclaraciones en la lengua materna de ciertos elementos que nos cuesta comprender.
Organización y estructuración de notas de corrección.
Reformulación de comentarios para adecuar el tono a la crítica constructiva.

Limitaciones

Es importante señalar que, aunque estas herramientas pueden ser un excelente apoyo en tareas mecánicas o repetitivas, no deben sustituir el juicio crítico humano en ningún aspecto del proceso de revisión. La IA tiene limitaciones notables, como la incapacidad de evaluar la originalidad de la investigación, detectar errores metodológicos complejos o valorar el impacto real de un artículo en su campo de estudio.

Además, otra limitación importante de estas herramientas es la posible vulneración de los derechos de propiedad intelectual y la protección de datos personales y datos confidenciales, ya que estas entrenan sus modelos con los datos proporcionados por la comunidad usuaria.

Para salvaguardarse de estos malos usos, es recomendable utilizar herramientas que no almacenan los datos proporcionados como Keenious o desactivar si fuera posible la recolección de datos (es el caso de ChatGPT), aunque la opción más segura será siempre no introducir textos inéditos en herramientas en línea y evitar proporcionar a la herramienta datos sensibles, personales o confidenciales.

Otros posibles usos de las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa son:

Análisis de datos. Aunque estas herramientas no reemplazan el software especializado para análisis estadístico o procesamiento de datos, es muy útil para comunicar los hallazgos de manera comprensible, proporcionando una interpretación narrativa clara sobre el análisis de datos cuantitativos o cualitativos Puede sugerir formas de presentar los datos de manera efectiva, destacando los puntos más relevantes o realizando comparaciones.
Asistencia en programación. Estas herramientas son de gran ayuda a la hora de elaborar, optimizar y revisar nuestro código. La herramienta GitHub Copilot está diseñada específicamente para esta tarea, aunque ChatGPT también es capaz de ofrecer resultados satisfactorios.
Envíos a revistas. Estas herramientas pueden ayudarnos a preparar manuscritos científicos, orientados a los distintos procesos de envío a revista, como la redacción de una cover letter, elaboración del resumen y búsqueda de palabras clave, o en la interpretación de normativas editoriales.
Difusión de resultados. Estas herramientas permiten la transformación de textos y la elaboración de planes de comunicación efectiva de los resultados investigativos a un público amplio, incluyendo la elaboración de publicaciones en redes sociales, notas de prensa, etc.