Inteligencia Artificial en las Revisiones Bibliográficas

Se sabe que las revisiones bibliográficas llevan mucho tiempo. Desde encontrar los artículos hasta leer y analizar todos los componentes de las publicaciones, realizar una revisión bibliográfica puede llevar mucho tiempo. Sin embargo, las herramientas basadas en IA pueden ayudar a los investigadores a acelerar el proceso.

En los últimos años, el uso de la IA para la revisión bibliográfica ha cobrado gran importancia en la investigación académica. En concreto, las herramientas de IA han revolucionado la forma en que académicos y estudiantes exploran diversas fuentes, ofreciendo capacidades de vanguardia para afinar los términos de búsqueda y examinar artículos de text completo con facilidad. Por ejemplo, las sugerencias basadas en IA ayudan a los investigadores a identificar artículos académicos y trabajos de investigación relevantes, agilizando el desarrollo de una revisión bibliográfica exhaustiva. Herramientas como Semantic Scholar y Connected Papers proporcionan contexts de citas perspicaces y conectan investigaciones relacionadas, lo que ahorra tiempo y añade detalle y precisión a la hora de resumir la amplitud del conocimiento existente.

Realizar una revisión bibliográfica implica resumir y debatir ideas publicadas de diversas fuentes para construir una visión completa del estado actual de la investigación. La IA puede mejorar significativamente este proceso ofreciendo capacidades de metaanálisis y ayudando a los investigadores a escribir resúmenes que encapsulen la esencia de múltiples publicaciones. Por ejemplo, la IA puede analizar documentos PDF y extraer puntos clave que le ayuden a redactar resúmenes más concisos e informativos. Aunque todos los investigadores deben responsabilizarse de los resultados generados por la IA que acaben utilizando en sus investigaciones, puedes navegar eficazmente por el mar de trabajos académicos utilizando la IA y ahorrar tiempo.

¿Por qué utilizar la inteligencia artificial para una revisión bibliográfica?

La capacidad de la IA para ayudar en las revisiones bibliográficas va más allá de la mera búsqueda y resumen de artículos. También puede desempeñar un papel fundamental en las primeras fases de los proyectos de investigación al ayudar a refinar preguntas de investigación e identificar lagunas en la bibliografía existente. Por ejemplo, las herramientas de IA pueden escanear una amplia gama de artículos académicos para identificar tendencias emergentes y sugerir áreas que justifiquen una mayor exploración.

Según investigaciones recientes, la IA puede ayudar a formular problemas e identificar y verificar lagunas en la investigación analizando grandes conjuntos de datos (Wagner, Lukyanenko y Paré, 2021). Sin embargo, el juicio humano es crucial para las interpretaciones matizadas y específicas del context. Aunque la IA puede reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para las tareas repetitivas en las revisiones bibliográficas, la interpretación y la creatividad humanas son insustituibles para la síntesis perspicaz y el desarrollo de teorías.

Estas herramientas han demostrado un potencial considerable para automatizar y agilizar el proceso de revisión bibliográfica, especialmente en las fases críticas de cribado y extracción de datos. Sin embargo, es necesario abordar varias limitaciones, en particular en relación con la usabilidad y la integración de tecnologías de IA más avanzadas (Bolaños, Salatino, Osborne, & Motta, 2024). Los problemas de usabilidad, como la pronunciada curva de aprendizaje y la falta de adecuación a los requisitos del usuario, dificultan la adopción generalizada de estas herramientas entre los investigadores. Las restricciones financieras también suponen un obstáculo, limitando en algunos casos el acceso a funcionalidades completas.

No obstante, al integrar estas herramientas de IA en el proceso de revisión bibliográfica, los investigadores pueden mejorar su eficiencia, reducir la carga cognitiva asociada a las tareas manuales y centrarse más en los aspectos interpretativos y de desarrollo teórico de su trabajo. El desarrollo y la mejora continuos de estas herramientas prometen un apoyo aún mayor a los investigadores en el futuro, haciendo que las revisiones bibliográficas sean más manejables y perspicaces (Wagner, Lukyanenko y Paré, 2021).

¿Cómo puede ayudar la IA en las revisiones bibliográficas?

Búsqueda de bibliografía

Las herramientas basadas en IA, como los algoritmos de aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), pueden agilizar considerablemente la búsqueda de bibliografía relevante. Estas herramientas pueden buscar en extensas bases de datos y bibliotecas digitales para identificar artículos, libros y documentos que coincidan con palabras clave y temas específicos. También pueden recomendar trabajos relacionados basándose en el contenido de materiales ya identificados, lo que ahorra a los investigadores un tiempo y un esfuerzo considerables.

Resúmenes bibliográficos

La IA puede ayudar a resumir grandes volúmenes de bibliografía de forma rápida y precisa. Las herramientas que utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden extraer puntos clave, temas y conclusiones de numerosos artículos y crear resúmenes concisos. Esto ayuda a los investigadores a captar la información esencial de una amplia gama de fuentes sin tener que leer cada una de ellas en detalle. Estas herramientas de resumen pueden ser muy útiles para las revisiones bibliográficas, ya que ofrecen una visión clara del panorama de la investigación existente.

Análisis de textos

La IA puede realizar análisis de texto en profundidad, identificando patrones, tendencias y perspectivas que podrían no ser evidentes a primera vista. Técnicas como analisis de sentimiento, la modelización de temas y la extracción de palabras clave pueden revelar temas y conexiones subyacentes en la bibliografía. Esta capacidad analítica permite a los investigadores extraer conclusiones más matizadas e identificar lagunas o áreas de estudio.

Criterios de inclusión

Durante el proceso de revisión bibliográfica, la IA puede ayudar a seleccionar artículos para su inclusión en función de criterios de investigación predefinidos. Los modelos de aprendizaje automático pueden entrenarse para reconocer estudios relevantes mediante el análisis de resúmenes y textos completos, automatizando así la fase inicial de cribado. Esto reduce la carga de trabajo manual y garantiza un proceso de selección más sistemático.

Evaluación de la calidad

El potencial de la IA en la evaluación de la calidad es moderado, ya que este paso requiere el juicio de expertos para evaluar el rigor metodológico. Las herramientas equipadas con IA pueden proporcionar información inicial sobre la calidad de otros estudios mediante la comprobación de problemas comunes relacionados con la transparencia con la que se describen los métodos y las comprobaciones de verificación realizadas por los autores. Al automatizar partes de la evaluación de la calidad, los investigadores pueden centrarse en un análisis más profundo y en la interpretación de estudios de alta calidad.

Extracción de información

Las herramientas de IA pueden agilizar el proceso de extracción de datos identificando y extrayendo automáticamente los puntos de datos relevantes de los artículos de investigación. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenarse para reconocer y extraer tipos específicos de información, como resultados estadísticos, características de la muestra y hallazgos clave. Las herramientas equipadas con IA pueden proporcionar información inicial sobre la calidad de otros estudios mediante la comprobación de problemas comunes relacionados con la transparencia con la que se describen los métodos y las comprobaciones de verificación realizadas por los autores.

Las herramientas de IA están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos de forma eficiente, haciendo que el proceso de revisión bibliográfica sea más rápido y exhaustivo. Con su aparición, los investigadores están expuestos a varias herramientas que pueden utilizar. Desde resumir artículos hasta ayudar en la búsqueda bibliográfica, las herramientas de IA pueden ayudar a los investigadores ahorrando tiempo y proporcionando nuevas formas de analizar los datos.

Por ejemplo, Research Rabbit traza mapas de artículos de investigación para que los investigadores puedan visualizar las conexiones entre artículos, autores y temas. Algunas herramientas de descubrimiento de la investigación, como LitSonar, facilitan la búsqueda en bases de datos traduciendo automáticamente las consultas de búsqueda a formatos compatibles con diversas bases de datos bibliográficas, como EBSCO, AIS eLibrary y ProQuest.

ATLAS.ti es una CAQDAS que ha incorporado un conjunto de herramientas de IA que pueden facilitar las revisiones bibliográficas. Incluye diferentes funciones de IA para buscar bibliografía, resumirla y codificarla.

Búsqueda de artículos en ATLAS.ti Web

Paper Search 2.0 en ATLAS.ti Web es una herramienta de IA de vanguardia que agiliza los flujos de trabajo de investigación evaluando rápidamente la relevancia de los artículos científicos. Los usuarios introducen sus preguntas de investigación, y la herramienta realiza búsquedas exhaustivas, entregando resúmenes concisos de los artículos más pertinentes. Esta innovación ahorra tiempo y esfuerzo a los investigadores, que pueden centrarse en el análisis.

Paper Search 2.0 accede a más de 200 millones de recursos científicos de Semantic Scholar, proporcionando una amplia base de datos de estudios relevantes. Su función de búsqueda optimizada encuentra e importa de forma eficiente recursos científicos clave. La IA ofrece resúmenes centrados en los cinco artículos más importantes, destacando el contenido relevante para la pregunta de investigación del usuario. Además, permite citar fácilmente los documentos dentro de los proyectos ATLAS.ti, garantizando un flujo de trabajo totalmente integrado.

La herramienta soporta todo el proceso de revisión bibliográfica dentro de una única plataforma. El procesamiento avanzado del lenguaje natural garantiza una comprensión profunda de las necesidades de investigación, lo que se traduce en resultados de búsqueda y resúmenes de gran relevancia. Cuando los usuarios introducen sus preguntas de investigación, la IA las refina, genera palabras clave relevantes y busca en la base de datos de Semantic Scholar. Identifica los artículos pertinentes, resume los resultados y ofrece información práctica. Este proceso, dirigido por el laboratorio de IA de ATLAS.ti, transforma los datos brutos en conocimientos valiosos, garantizando que los investigadores reciban información clave aplicable a su trabajo.

ATLAS.ti Web permite a los investigadores completar su revisión bibliográfica utilizando herramientas de IA y funciones de análisis de datos cualitativos. Los resúmenes específicos de Paper Search 2.0 ahorran tiempo y permiten a los investigadores avanzar de forma más eficiente. Las herramientas integradas hacen que las revisiones bibliográficas sean más ágiles y lleven menos tiempo. Entre las futuras mejoras se incluye la ampliación de las bases de datos más allá de Semantic Scholar, la oferta de funciones de búsqueda más refinadas y la integración de funciones avanzadas de IA para obtener información más profunda.

Codificación Intencional con IA

La Codificación Intencional con IA de ATLAS.ti aprovecha las capacidades avanzadas de la tecnología ChatGPT de OpenAI. Esta innovadora solución permite a los investigadores dirigir la codificación automatizada proporcionando un context detallado sobre sus intenciones, conceptos de interés y alcance de la investigación. De este modo, genera sugerencias de codificación más precisas y pertinentes, adaptadas a objetivos de investigación específicos. La Codificación Intencional con IA también mantiene el rigor científico mediante la creación de preguntas de investigación rastreables que enlazan con la metodología y los objetivos del usuario, garantizando la transparencia en todo el proceso de investigación.

Además, esta función otorga al usuario el control total, permitiéndole revisar, refinar y personalizar las preguntas de investigación y las categorías de códigos antes de aplicarlas, garantizando así que los códigos finales sean generados íntegramente por el usuario. Este nivel de control ayuda a los investigadores a mantener sus perspectivas analíticas únicas. Además, esta Codificación Intencional con IA aumenta la velocidad y la profundidad de los conocimientos al mejorar la precisión de la codificación desde el principio, lo que permite a los investigadores identificar temas y extraer conclusiones sólidas con mayor rapidez.

En respuesta a las preocupaciones sobre la privacidad, ATLAS.ti ha introducido un Modo de Privacidad de IA, que permite a los usuarios desactivar la integración de OpenAI para asegurar que no se envían datos externamente. Esta característica también puede ser gestionada a nivel organizativo para licencias multiusuario, proporcionando estándares de privacidad consistentes para todos los usuarios. Además, la IA Conversacional mejorada en ATLAS.ti Web ahora soporta interacciones con múltiples documentos simultáneamente, permitiendo a los usuarios participar en conversaciones naturales para explorar y comparar datos a través de varias fuentes, ampliando su alcance analítico y facilitando conocimientos más profundos. Actualmente en fase beta, estos avances prometen mejorar significativamente la eficiencia y la eficacia de la investigación cualitativa.

IA Conversacional en ATLAS.ti Web

ATLAS.ti tiene una forma revolucionaria de interactuar con sus datos a través de una conversación natural con su IA Conversacional disponible para ATLAS.ti Web. Esta función experimental aprovecha la tecnología ChatGPT de OpenAI para transformar el proceso de investigación permitiendo a los usuarios entablar diálogos en lenguaje natural en tiempo real con sus documentos. Puede hacer preguntas, buscar aclaraciones y navegar por sus datos sin esfuerzo, permitiendo una forma más intuitiva y eficiente de extraer y comprender información vital.

Las principales ventajas de esta función son la interacción natural, en la que conversa con sus datos como lo haría con un compañero de investigación, y la navegación centrada, que le permite localizar pasajes y detalles concretos sin necesidad de búsquedas manuales. Se consigue una mejor comprensión aclarando pasajes complejos directamente en la interfaz del chatbot, lo que garantiza una interpretación precisa de los datos. El diseño de fácil manejo del chatbot lo hace sencillo y accesible, proporcionando asistencia en tiempo real para manejar documentos extensos y revelar percepciones, conexiones, temas y patrones que de otro modo podrían pasarse por alto.

Los usuarios pueden valorar las respuestas del chatbot para ayudar a entrenar el modelo, mejorando continuamente su precisión y relevancia. Aunque la IA conversacional se encuentra actualmente en fase experimental y en ocasiones puede producir respuestas imprecisas o lentas, ATLAS.ti se dedica a perfeccionar su rendimiento. Esta versión inicial de la IA conversacional representa el primer paso en la visión de ATLAS.ti para agilizar el análisis de datos cualitativos con interacciones avanzadas de IA, con el objetivo de crear interfaces que simulen la colaboración con un socio humano bien informado. Permanezca atento porque ATLAS.ti continúa ampliando los límites de la investigación cualitativa asistida por IA, prometiendo más innovaciones revolucionarias en el futuro.

Resúmenes con IA en ATLAS.ti Desktop

Los Resúmenes de IA en ATLAS.ti Desktop es una función diseñada para agilizar su revisión bibliográfica y investigación cualitativa proporcionando instantáneas concisas de grandes documentos y conjuntos de códigos. Los resúmenes de IA aumentan la eficacia al condensar información compleja, lo que facilita la comprensión rápida de los puntos principales. La herramienta, que se integra a la perfección en los memorandos, admite enlaces versátiles, conversión de documentos y codificación. Con un enfoque en la privacidad y la seguridad, AI Summaries garantiza la protección de sus datos de investigación a la vez que revoluciona su proceso de investigación.

El futuro de las herramientas basadas en IA

Las futuras líneas de investigación de herramientas basadas en IA se centran en la mejora de las capacidades y la facilidad de uso de las herramientas de revisión bibliográfica. La incorporación de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (PNL) de última generación, como los modelos de lenguaje extensos (LLM), puede mejorar significativamente el rendimiento de estas herramientas, haciéndolas más eficaces y fiables. Es necesario desarrollar técnicas avanzadas de interpretabilidad para generar confianza y ofrecer una visión más profunda de los procesos de toma de decisiones de los modelos de IA. La integración de tecnologías semánticas y la creación de puntos de referencia y marcos de evaluación sólidos permitirán realizar comparaciones y evaluaciones más objetivas de las distintas herramientas de revisión bibliográfica. Si se abordan estos retos, las futuras herramientas de revisión mejoradas con IA podrán ser más fáciles de usar y adoptarse más ampliamente, transformando en última instancia el proceso de revisión sistemática y contribuyendo a metodologías de investigación más eficientes y exhaustivas.

ATLAS.ti's AI Lab trabaja continuamente para optimizar sus herramientas de IA. Mantiene la transparencia permitiendo a los usuarios ver los datos originales que hay detrás de las ideas generadas por la IA, lo que garantiza un análisis riguroso y preciso. Su Laboratorio de IA ha desarrollado herramientas únicas que van más allá de las funcionalidades básicas de la IA, haciendo hincapié en el control del usuario y las opciones de residencia de datos para abordar las preocupaciones sobre la privacidad.

Referencias

1. Wagner, G., Lukyanenko, R., & Paré, G. (2021). La inteligencia artificial y la realización de revisiones bibliográficas. Journal of Information Technology, 37(2), 209-226. https://doi.org/10.1177/02683962211048201

2. Bolaños, F., Salatino, A., Osborne, F., & Motta, E. (2024). Inteligencia artificial para revisiones bibliográficas: Opportunities and challenges. arXiv. https://arxiv.org/abs/2402.08565