La IA en la investigación académica: entre apps, preguntas y dilemas
Segunda parte
Me da un gusto enorme retomar Tu Espacio Digital, después de dos semanas de un necesario receso.
Como tú recordarás, en mi colaboración anterior, comenzamos con el análisis de cómo la inteligencia artificial está transformando la búsqueda y el descubrimiento de literatura científica para fines académicos, pues bien, hoy corresponde adentrarnos en el terreno más escabroso y sin duda el más debatido: la redacción y la automatización del proceso investigativo, no sin antes complementar con otras herramientas que también son actualmente utilizadas para las búsquedas.
Ven, te invito para que me acompañes y desentrañemos juntos este tema.
Además de Elicit, Consensus y Connected Papers/Litmaps, existen otras aplicaciones como Scite.ai (Smart Citations) que de acuerdo con el Instituto para el Futuro de la Educación, “es una herramienta de gran utilidad para descubrir, comprender, examinar y evaluar rápida y eficazmente la literatura existente, con el fin de facilitar el proceso de revisión, así como del análisis de la información. Es una herramienta de IA que ofrece una visión, ya sea cualitativa o cuantitativa, sobre cómo se citan las publicaciones científicas”.
ResearchRabbit, es una herramienta gratuita en línea para la creación de mapas bibliográficos basados en citas. Se trata de un software de mapeo visual de revisiones bibliográficas similar a Spotify. La herramienta conecta tus intereses de investigación con artículos y autores relacionados (Universidad de Búfalo).
Semantic Scholar. Indexa más de 200 millones de publicaciones académicas. Su IA identifica citas donde un trabajo realmente utiliza la metodología o resultados de otro, filtrando las citas meramente decorativas y genera resúmenes ultracortos de una sola oración (TLDRs) para cada artículo.
Perplexity AI (Modo Académico / Deep Research). Es un motor de búsqueda conversacional de propósito general que cuenta con un filtro especializado en publicaciones académicas (Academic/Scholar).
Scholarcy. Es una herramienta orientada al «cribado» o filtrado rápido de la literatura científica.
Existe una gama de aplicaciones de la IA que contribuyen a facilitar el trabajo de búsqueda de información válida para el desarrollo de la investigación, la elección estará en función del objetivo concreto que tengas.
Ahora caminamos sobre la delgada línea del dilema ético, ese que nos lleva a cuestionarnos cuando leemos un texto impecable, si realmente fue producto de la creatividad y buena escritura quien se atribuye su autoría o si por el contrario, fue la inteligencia artificial quien lo generó.
Mientras que las herramientas que analizamos en la primera parte contribuyen a la eficiencia en la búsqueda de información relevante y en buena medida confiable, las de este segundo bloque se sitúan en la frontera de actuar como un coautor invisible, no referenciado. Es en esta parte, en donde debemos poner particular atención y a continuación, te presento algunas de ellas.
Grammarly y Paperpal. Grammarly es un corrector ortográfico y estilístico de propósito general, Paperpal fue diseñado específicamente para la redacción académica, este último ofrece sugerencias de lenguaje académico en tiempo real, verifica la estructura de manuscritos científicos, mejora la fluidez del texto en inglés y ayuda a adaptar el manuscrito a las exigencias de revistas internacionales (journals)
QuillBot. Se especializa en la paráfrasis y reescritura de textos. Permite cambiar el tono, reestructurar oraciones y sintetizar párrafos enteros en segundos. ¿Cuál es el dilema ético en este caso? El uso desmedido de esta herramienta, se acerca a la delgada línea del plagio de mosaico o pérdida de la voz original del autor, ya que reformular el pensamiento de una persona con solo un clic, no hace que la idea sea propia.
Autómatas de Análisis: ChatPDF y SciSpace (Typeset). SciSpace (Typeset) que permite subir artículos de alta complejidad y realizarles preguntas directas como por ejemplo, qué metodología se utilizó, qué limitaciones tiene el estudio o explicar alguna ecuación en lenguaje muy simple. El riesgo de utilizar indiscriminadamente estas herramientas, es que los investigadores, por comodidad, abandonen la lectura de textos completos de manera profunda, así como su capacidad de análisis crítico y contextualizado.
Tras este breve recorrido que hemos realizado y retomando las inquietudes planteadas por mis alumnos de doctorado, la discusión no debería centrarse en prohibir o no (lo cual sería ingenuo e inútil), sino en saber gobernar el uso de la tecnología.
Podemos identificar tres grandes desafíos:
La IA no puede atribuirse la autoría ni ser coautora de un artículo, ya que no tiene la capacidad de asumir la responsabilidad legal ni ética sobre lo escrito.
Delegar a la IA el trabajo del pensamiento analítico que corresponde única y exclusivamente al investigador, representa un atentado directo contra la integridad académica.
Hoy ya no es posible utilizar la IA sin declarar en la metodología de la investigación, cuándo y para qué se utilizaron las herramientas de IA de generación de texto.
Esto nos conduce a concluir que la IA puede procesar millones de datos en segundos, pero preguntarse el «por qué» y el «para qué» sigue siendo un privilegio exclusivamente humano. Y tú, ¿en qué lado de la balanza te encuentras? ¿Hasta dónde consideras ético permitir que la IA participe en la redacción científica?
Nos leemos pronto.