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Inteligencia Artificial en la investigación académica

La investigación desde hace varios años está experimentando transformaciones que se derivan del uso de la Inteligencia Artificial (IA), por ello en este artículo se abordan algunos aspectos relacionados con el impacto que esto genera y las competencias que los investigadores deben desarrollar para hacer frente a esta realidad conservando los criterios de calidad necesarios. 

Y es que no se puede negar que en la era de la digitalización, todas las herramientas derivadas de la IA generativa continúan impactando y transformando algunas prácticas de la investigación académica, y que de alguna forma afianza una relación que se había iniciado con el big data y los grandes motores de búsqueda. A principios de la década de 2010, las bibliotecas universitarias y de investigación comenzaron a explorar el uso del big data para mejorar sus servicios y operaciones. Se utilizaron técnicas de minería de datos y análisis de datos masivos para optimizar la gestión de colecciones, el seguimiento de usuarios, la bibliometría y otros análisis de impacto. La Federación Internacional de Asociaciones de Bibliotecarios (IFLA) creó en 2014 un grupo de interés especial sobre big data para promover su adopción en las bibliotecas. 

Lo anterior para poner en contexto que la investigación y las bibliotecas en particular se han visto influenciadas por la IA desde antes, y que es importante analizar esa relación y establecer acciones concretas para entenderla y potencializarla. Al respecto, conversamos con Pau Torres el director de la Biblioteca de la Universidad Externado de Colombia, para que nos cuente su perspectiva al respecto: 

Derivado de lo que plantea Torres, de algunas consultas bibliográficas y de preguntas directas a la IA generativa, se concluye que algunos de los usos más comunes de estas herramientas o que pueden resultar más fructíferos para los investigadores son: 

Algunos ejemplos de herramientas que son creadas con IA que se pueden implementar en la investigación Research Rabbit e Inciteful, que ofrecen una amplia gama de apoyos para el investigador, veamos un poco de cada una: 

Research rabbit: es una plataforma online que funciona como una herramienta de investigación basada en citas, diseñada para ayudar a los investigadores a buscar artículos de revistas académicas de manera eficiente. Se describe como un asistente basado en IA que optimiza el proceso de investigación al conectar los intereses de investigación del usuario con artículos y autores relacionados. Además, permite encontrar categorías, artículos, conceptos, teorías, metodologías y más todo vinculado a fuentes científicas indexadas. Es una herramienta de mapeo de literatura.

Nota: imagen de referencia de cómo se observa la herramienta de Research rabbit. 

Inciteful: utiliza IA para buscar documentos y datos de manera eficiente, ahorrando tiempo a los investigadores en la recopilación de información. Es una plataforma de inteligencia artificial que se enfoca en ayudar a los investigadores académicos a mejorar su productividad y eficiencia en el proceso de investigación. Algunas de las principales características y funcionalidades de Inciteful incluyen: 

  1. Recomendación de artículos relevantes: Utiliza algoritmos de IA para analizar el perfil de investigación del usuario y sugerir artículos académicos altamente relevantes para sus intereses. 
  2. Mapeo de la literatura: Genera visualizaciones y mapas de la literatura científica, mostrando las conexiones entre diferentes áreas de investigación, autores clave y tendencias. 
  3. Análisis de citaciones: Permite rastrear y analizar las citaciones de los artículos, identificando los trabajos más influyentes en un campo de estudio. 
  4. Detección de tendencias: Utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para detectar y analizar las tendencias emergentes en la investigación académica. 
  5. Gestión de referencias: Integra funcionalidades de gestión de referencias bibliográficas, facilitando la organización y citación de fuentes en los trabajos de investigación. 

Estos son algunos ejemplos, sin embargo, se pueden encontrar otras opciones en el mercado, esto dependerá de las necesidades de cada investigador, a continuación, se presenta un mapa de herramientas de IA para la investigación académica que puede ser consultado y analizado: 

También, es relevante mencionar a modo de cierre que surgen preocupaciones sobre el impacto de la IA generativa en la integridad académica, por lo que las bibliotecas están adaptando sus programas de alfabetización informacional para lograr que los investigadores, docentes y estudiantes se preparen para esta realidad que ha llegado para quedarse. 

Asimismo, los investigadores deben lidiar de forma eficiente con la rápida evolución de la tecnología y mantenerse actualizados con los últimos avances en el campo por medio de capacitaciones que se oferten y manejo de las distintas herramientas que se van creando. 

Referencias

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