La revisión de la literatura es un paso crucial en cualquier proceso de investigación, ya que permite conocer el estado del arte sobre un tema, identificar vacíos y contextualizar el aporte que la investigación busca hacer. Tradicionalmente, este proceso es laborioso, requiere mucho tiempo y experiencia en la búsqueda y análisis de fuentes relevantes. Con la incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en la investigación académica, se han desarrollado herramientas que prometen agilizar y simplificar esta tarea. Este artículo analiza cómo la IA puede transformar la revisión de la literatura y las ventajas y desafíos que conlleva su uso.
La revisión de la literatura es el proceso mediante el cual se recogen y analizan estudios previos sobre un tema determinado. No solo busca identificar el conocimiento existente, sino también detectar vacíos o áreas en las que la investigación actual podría contribuir. Existen varios tipos de revisiones, como la narrativa, la sistemática o el meta-análisis, cada una con sus características y metodología específica.
En los últimos años, han surgido herramientas mediadas por IA que prometen facilitar la búsqueda de información, automatizar partes del proceso y, en algunos casos, incluso realizar la revisión en su totalidad. Estas herramientas, como Elicit, Litmaps y ChatPDF, ayudan a los investigadores a encontrar estudios relevantes, sintetizar información y estructurar la revisión.
Supongamos que un investigador está realizando una tesis de posgrado sobre el impacto del uso de tecnologías en la enseñanza. Tradicionalmente, necesitaría buscar en bases de datos académicas, leer artículos y tomar notas para estructurar su revisión. Con herramientas como Elicit, el investigador puede formular una pregunta específica como “¿Cómo afecta el uso de tecnología el rendimiento académico?” y recibir una lista de artículos relevantes, lo que ahorra tiempo en la búsqueda.
Elicit es una plataforma que permite responder a preguntas de investigación proporcionando una lista de artículos relevantes y extrayendo información directamente de los textos. Su objetivo es automatizar partes del proceso de revisión para hacerlo más ágil. Sin embargo, como señalan Espeche y Colombo (2023), una de las limitaciones de esta herramienta es que no siempre proporciona la cantidad y calidad de resultados necesarios para investigaciones más exhaustivas, como las tesis de posgrado.
Litmaps permite generar mapas semánticos a partir de un artículo “semilla”, mostrando los estudios más relevantes vinculados a ese trabajo. Esta herramienta es ideal para el método de búsqueda de “bola de nieve”, ya que al encontrar un artículo clave, el investigador puede identificar rápidamente otros trabajos relacionados, facilitando la construcción de un marco teórico más robusto.
ChatPDF permite a los investigadores cargar documentos en PDF y realizar preguntas directas al texto, como si estuvieran «conversando» con el material. Esta herramienta agiliza la lectura panorámica y ayuda a identificar si un documento es útil para la investigación sin necesidad de leerlo por completo. Sin embargo, Espeche y Colombo (2023) advierten que esta herramienta puede presentar problemas de precisión, ya que a veces genera respuestas incorrectas al no poder procesar correctamente ciertos datos.
Un investigador de psicología que esté trabajando en una revisión sistemática sobre el estrés postraumático podría utilizar Litmaps para identificar estudios relacionados con un artículo clave sobre tratamientos, obteniendo un panorama gráfico de investigaciones relevantes. Posteriormente, podría usar ChatPDF para hacer preguntas específicas sobre los métodos o resultados presentados en los artículos, lo que le permitiría extraer información clave sin necesidad de leer todo el texto.
El uso de la Inteligencia Artificial en la revisión de la literatura representa una oportunidad para los investigadores, especialmente aquellos que se inician en el campo de la investigación científica. Herramientas como Elicit, Litmaps y ChatPDF pueden acelerar significativamente el proceso de búsqueda y análisis de la literatura, pero también plantean retos que deben ser abordados con una mirada crítica. Si bien estas tecnologías están evolucionando, es esencial que los investigadores mantengan su capacidad de evaluar la calidad y relevancia de los resultados obtenidos para garantizar que sus estudios estén basados en fuentes sólidas y confiables.
Referencias
Espeche, M. P., & Colombo, L. (2023). Revisar la literatura dialogando con inteligencias artificiales: ¿Pesadilla o tesoro?.
