Las mejores herramientas de inteligencia artificial para impulsar su investigación académica

Es posible que el paisaje futuro del ámbito académico experimente una metamorfosis significativa gracias a la influencia de modelos de lenguaje de inteligencia artificial, como el caso de ChatGPT. Otras herramientas merecen una atención especial en este contexto.

Recientemente, Mushtaq Bilal, un investigador postdoctoral de la Universidad del Sur de Dinamarca, expresó en un tuit: «ChatGPT redefine el panorama de la investigación académica, pero la mayoría de los académicos aún no comprenden cómo utilizarlo de manera astuta».

La intersección entre la academia y la inteligencia artificial se intensifica con cada avance en la IA. A medida que esta tecnología continúa progresando, los académicos se encuentran en una encrucijada, donde deben decidir entre aprovechar plenamente su potencial o expresar inquietudes acerca de los posibles riesgos asociados.

«Hay dos bandos en el mundo académico. El primero son los primeros en adoptar la inteligencia artificial, y el segundo son los profesores y académicos que piensan que la IA corrompe la integridad académica», dijo Bilal, a SistemasGeniales.com

Se sitúa firmemente en el primer bando.

El profesor, originario de Pakistán y residente en Dinamarca, sostiene la perspectiva de que, manejados con cautela, los modelos de lenguaje de inteligencia artificial podrían contribuir a democratizar la educación y facilitar el acceso a un mayor cúmulo de conocimientos.

Aunque numerosos expertos han destacado que la precisión y calidad de los resultados producidos por modelos lingüísticos, como ChatGPT, no siempre son fiables, argumentando que el texto generado puede presentar sesgos, limitaciones o inexactitudes, Bilal contrarresta esta visión. Él afirma que, comprendiendo estas limitaciones y adoptando el enfoque apropiado, los modelos de lenguaje pueden «realizar un trabajo de calidad» para beneficio, especialmente, del ámbito académico.

Incitación incremental para crear una ‘estructura’

Crear una estructura digna del ámbito académico, según Bilal, requiere la maestría en la estimulación incremental, una técnica arraigada en la terapia conductual y la educación especial.

Esta técnica implica descomponer tareas complejas en pasos más pequeños y manejables, proporcionando indicaciones o pistas para guiar al individuo hacia la conclusión exitosa de cada fase. Posteriormente, las indicaciones se vuelven progresivamente más complejas.

En la terapia conductual, este método permite que las personas cultiven su confianza. En el caso de los modelos de lenguaje, posibilita respuestas de mayor sofisticación.

En un hilo de Twitter, Bilal exhibió cómo logró que ChatGPT generara un «esquema brillante» para un artículo de revista utilizando indicaciones incrementales.

La demostración de Bilal comenzó con preguntas a ChatGPT sobre conceptos específicos relevantes para su trabajo, seguido de cuestionamientos sobre autores y sus ideas, guiando así al chatbot a través del conocimiento contextual pertinente a su ensayo.

«Ahora que ChatGPT tiene una idea clara de mi proyecto, le pido que cree un esquema para un artículo de revista», explicó, destacando que los resultados probablemente le ahorrarían «20 horas de trabajo».

Bilal argumenta que la estimulación incremental no solo facilita la creación de contenido académico, sino que también contribuye a hacer que la educación sea más accesible. Señala que no todos tienen acceso a profesores de instituciones destacadas, y la inteligencia artificial puede ofrecer una alternativa valiosa para intercambiar ideas y formular investigaciones de manera inteligente.

Recientemente, Bilal llevó a cabo una prueba interesante, haciendo que ChatGPT adoptara el rol y la expresión de un profesor de Stanford. Luego, comparó los resultados haciendo las mismas preguntas a un profesor de Stanford de la vida real, revelando resultados sorprendentes.

ChatGPT es solo una de las múltiples aplicaciones de inteligencia artificial que Bilal recomienda para la redacción académica o la simulación de conversaciones con académicos de renombre.

1. Consensus

En palabras del propio Bilal: «Si ChatGPT y Google Scholar se casaran, su hijo sería Consensus, un motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial».

El consenso se parece a la mayoría de los motores de búsqueda, pero lo que lo distingue es que usted hace preguntas de Sí o No, a las que proporciona respuestas con el consenso de la comunidad académica.

Los usuarios también pueden preguntar a Consensus sobre la relación entre conceptos y sobre la causa y efecto de algo. Por ejemplo: ¿La inmigración mejora la economía?

Consensus respondería a esa pregunta afirmando que la mayoría de los estudios han encontrado que la inmigración generalmente mejora la economía, proporcionando una lista de los artículos académicos que utilizó para llegar al consenso y, en última instancia, compartiendo los resúmenes de los principales artículos que analizó.

El motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial solo está equipado para responder a seis temas: economía, sueño, política social, medicina y salud mental y suplementos para la salud.

2. Elicit.org

Elicit, «el asistente de investigación de IA» según sus fundadores, también utiliza modelos de lenguaje para responder preguntas. Aún así, su conocimiento se basa únicamente en la investigación, lo que permite «conversaciones inteligentes» y lluvias de ideas con una fuente muy informada y verificada.

El software también puede encontrar artículos relevantes sin coincidencias perfectas de palabras clave, resumirlos y extraer información clave.

3. Scite.ai

Aunque los modelos de lenguaje como ChatGPT no están diseñados para engañar intencionalmente, se ha demostrado que pueden generar texto que no se basa en información fáctica e incluir citas falsas de artículos que no existen.

Pero existe una aplicación impulsada por inteligencia artificial que le brinda citas reales de artículos realmente publicados: Scite.

«Este es uno de mis favoritos para mejorar los flujos de trabajo», dijo Bilal.

Al igual que Elicit, cuando se le hace una pregunta, Scite ofrece respuestas con una lista detallada de todos los artículos citados en la respuesta.

«Además, si hago una afirmación y esa afirmación ha sido refutada o corroborada por varias personas o varias revistas, Scite me da el número exacto. Así que esto es realmente muy, muy poderoso».

«Si tuviera que impartir algún seminario sobre escritura, enseñaría a utilizar esta aplicación».

4. ResearchRabbit

«Research Rabbit es una herramienta increíble que Acelera tu investigación. Lo mejor: es GRATIS. Pero la mayoría de los académicos no lo saben»,  tuiteó Bilal.

Llamado por sus fundadores «el Spotify de la investigación», Research Rabbit permite añadir artículos académicos a las «colecciones».

Estas colecciones permiten que el software conozca los intereses del usuario, generando nuevas recomendaciones relevantes.

Research Rabbit también permite visualizar la red académica de artículos y coautorías en gráficos, de modo que los usuarios puedan seguir el trabajo de un solo tema o autor y profundizar en su investigación.

5. ChatPDF

ChatPDF es una aplicación impulsada por IA que facilita y agiliza la lectura y el análisis de artículos de revistas.

«Es como ChatGPT, pero para trabajos de investigación», dijo Bilal.

Los usuarios comienzan cargando el PDF del trabajo de investigación en el software de inteligencia artificial y luego comienzan a hacerle preguntas.

Luego, la aplicación prepara un breve resumen del artículo y proporciona al usuario ejemplos de preguntas que podría responder basándose en el artículo completo.

¿Qué promesa tiene la IA para el futuro de la investigación?

El desarrollo de la IA será tan fundamental «como la creación del microprocesador, el ordenador personal, Internet y el teléfono móvil», escribió Bill Gates en el último post de su blog personal, titulado ‘La era de la IA ha comenzado’. .

«Las computadoras no han tenido el efecto en la educación que muchos de nosotros en la industria esperábamos», escribió.

«Pero creo que en los próximos cinco a diez años, el software impulsado por IA finalmente cumplirá la promesa de revolucionar la forma en que las personas enseñan y aprenden».