Herramientas de IA para la investigación y una nueva manera de utilizar los modelos de lenguaje

Una de las misiones de la inteligencia artificial contemporánea es ayudarnos a encontrar, ordenar y digerir información, especialmente con la ayuda de los grandes modelos de lenguaje. Estos sistemas han llegado cuando más necesitamos gestionar un conocimiento que producimos y compartimos en masa, pero que después nos cuesta abarcar y consumir. Su valor radica en encontrar rápidamente las ideas y los datos que necesitamos, con el fin de que podamos dedicar nuestro esfuerzo y tiempo a pensar o, lo que es lo mismo, empezar a subir la escalera con uno o dos peldaños de ventaja.

Los sistemas basados en IA nos ayudan a navegar cualquier ecosistema de conocimiento, algo que es útil tanto en la investigación académica como en los estudios de tendencias en el mundo de la empresa. Las herramientas de IA analítica pueden analizar miles de papers para mostrarnos qué autores colaboran entre sí o cómo se agrupan los temas, creándonos a demanda un mapa interactivo y filtrable de la literatura. La IA generativa, la gran esperada, puede partir de una pregunta de investigación y devolvernos subcontenido útil como una síntesis o un contraste de enfoques. La primera nos muestra el terreno sobre el mapa, mientras que la segunda nos sugiere por dónde podemos avanzar.

Herramientas prácticas

Empezando por las más analíticas y dejando las mixtas o generativas para el final, recorremos cuatro herramientas prácticas para la investigación que integran la IA como funcionalidad, y una bola extra.

1. Inciteful

Es una herramienta basada sobre todo en la conexión entre autores, temas y artículos, que nos muestra redes de citas y nos permite crear el grafo completo de la literatura en torno a un tema. Como punto de partida, Inciteful nos pide el título o la URL de un paper, aunque también podemos simplemente buscar por nuestro tema de investigación. También existe la posibilidad de introducir los datos de dos artículos, para que nos enseñe cómo se conectan entre sí.

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Figura 1. Captura de pantalla en Inciteful: pantalla inicial de búsqueda y conexión entre papers.

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Figura 2. Captura de pantalla en Inciteful: red de nodos con artículos y autores.

1. Scite

En Scite, la integración de la IA es más evidente y práctica: ante una pregunta, crea una única respuesta resumen combinando la información de todas las referencias. La herramienta analiza la semántica de los papers para extraer cuál es la naturaleza de cada cita: cuántas citas lo apoyan (símbolo del check), lo cuestionan (interrogación) o solo lo mencionan (barra). Esto nos permite algo tan valioso como añadir contexto a las métricas de impacto de un artículo en nuestra bibliografía.

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Figura 3. Captura de pantalla en Scite: pantalla inicial de búsqueda.

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Figura 4. Captura de pantalla en Scite: valoración de las citas de un artículo.

1. Research Rabbit

Además de integrar las funcionalidades de las anteriores, se trata de un producto digital muy completo que no solo permite navegar de paper en paper en forma de red visual, sino que también hace posible establecer alertas sobre un tema o un autor al que seguimos y crear listas de papers. Además, el propio sistema sugiere qué otros papers te pueden interesar, todo en el estilo de un sistema de recomendación como los de Spotify o Netflix. También permite hacer listas públicas, como en Google Maps, y trabajar de forma colaborativa con otros usuarios.

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Figura 5. Captura de pantalla en Research Rabbit: lista personalizada de artículos.

1. Elicit

Cuenta con el aval del gobierno británico, la Universidad de Stanford o la NASA, y está basada al cien por cien en IA generativa. Su funcionalidad estrella es la capacidad de hacer preguntas directas a un paper o a una colección de artículos, y finalmente obtener un informe dirigido a cuestiones concretas con todas las referencias. Aunque, en realidad, la característica más sorprendente es la capacidad de mejora de la pregunta inicial del usuario: la herramienta evalúa de forma instantánea la calidad de la pregunta y realiza sugerencias para hacerla más precisa o interesante.

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Figura 6. Captura de pantalla en Elicit: sugerencias de mejora para la pregunta inicial.

Bola extra: Consensus

Lo que empezó como un humilde GPT personalizado dentro de la versión Plus de ChatGPT ha terminado siendo todo un producto digital para la investigación. A partir de una pregunta, intenta sintetizar el consenso científico en torno a esa temática, indicando si hay acuerdo o discrepancia entre los estudios. De una manera sencilla y visual muestra cuántos apoyan una afirmación, cuántos la ponen en duda y qué conclusiones predominan, además de proporcionar un pequeño informe para obtener una orientación rápida.

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Figure 7. Screenshot on Consensus: impact metrics from a question.

El botón de la profundidad

En los últimos meses ha aparecido una nueva funcionalidad en las plataformas de los grandes modelos de lenguaje comerciales enfocada a la investigación en profundidad. En concreto, se trata de un botón con este mismo nombre, "investigación en profundidad" o "deep research", que ya podemos encontrar en ChatGPT, versión Plus (con peticiones limitadas) o Pro, y en Gemini Advanced, aunque prometen que gradualmente se irá abriendo al uso gratuito y permiten algunas pruebas sin coste.

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Figura 8. Captura de pantalla en ChatGPT Plus: botón Investigación en profundidad.

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Figura 9. Captura de pantalla en Gemini Advanced: botón Deep Research.

Esta opción, que debemos activar antes de lanzar el prompt, funciona como un atajo: el modelo genera un informe sintético y organizado sobre el tema, reuniendo información clave, datos y contexto. Antes de iniciar la investigación, es posible que el sistema nos haga alguna pregunta adicional para centrar mejor la búsqueda.

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Figura 10. Captura de pantalla en ChatGPT Plus: preguntas para acotar la investigación

Debemos tener en cuenta que, una vez resueltas estas dudas, el sistema inicia un proceso que puede tardar mucho más que una respuesta normal. En concreto, en ChatGPT Plus puede requerir hasta 10 minutos. Una barra de progreso nos va indicando el avance.

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Figura 11. Captura de pantalla en ChatGPT Plus: inicio de la investigación y barra de progreso

Lo que obtenemos ahora es un informe completo, considerablemente preciso, incluyendo ejemplos y enlaces que nos pueden poner rápidamente en la pista de lo que estamos buscando.

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Figura 12. Captura de pantalla de ChatGPT Plus: resultado de la investigación (fragmento).

Cierre

Las herramientas diseñadas para aplicar la IA a favor de la investigación no son infalibles ni definitivas, pueden todavía incurrir en errores y alucinaciones, pero no es menos cierto que la investigación con IA ya es un proceso radicalmente distinto a la investigación sin ella. La búsqueda asistida consiste, como prácticamente todo cuando hablamos de IA, en no desdeñar por imperfecto lo que puede ser útil, dedicar algo de tiempo a probar nuevos usos que pueden ahorrarnos muchas horas más adelante, y centrar su papel en lo que sí puede hacer para mantener nuestro enfoque en los siguientes pasos..

Contenido elaborado por Carmen Torrijos, experta en IA aplicada al lenguaje y la comunicación. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.