Para nuestros lectores jóvenes, permítanme decirles que hace algunos años, los investigadores pasábamos semanas buscando información en las bibliotecas, sus estantes largos y con mucho olor a paper viejo y humedad, pero siempre buscando una area de oportunidad para nuestros trabajos científicos. Afortunadamente, esas escenas ya se han acabado con la llegada de la inteligencia artificial (IA), la cual ya no es solo tema de películas futuristas, pues ahora está revolucionando la forma en la que se genera el conocimiento.
Tradicionalmente, el proceso desde que se genera una idea hasta que se crea una patente o documento científico, era un camino largo y difícil, plagado de barreras, tramites técnicos y burocráticos. Afortunadamente, la IA ahora es un aliado en la investigación, facilitando el abordar y resolver problemas que hace solamente unos años eran casi imposibles de analizar. Ahora, desde una definición clara del problema, la revisión subsecuente de la literatura y estado del arte, la IA da soporte al investigador como un asistente que solamente espera instrucciones, incasable, que no duerme y aprende a cada día a una velocidad vertiginosa.
Por ejemplo, pensemos en el proceso tradicional de escribir un artículo científico, donde anteriormente se requería de un dominio científico del tema, convenciones propias del área y estilos técnicos. Hoy en día, muchas IA ayudan a buscar la información, estructurarla, dar sugerencias y apoyar durante todo el proceso de investigación y redacción de los resultados finales. Además, con la IA se pueden analizar grandes volúmenes de información, generando investigaciones más holísticas, generar informes más estructurados e incluso, apoyarnos en la parte lingüística para quienes tenemos dificultades para escribir gramaticalmente y en tonos adecuados en nuestro idioma. Sin embargo, para quienes publicamos en revistas científicas en inglés, herramientas de IA nos ayudan con el proceso de traducciones, revisiones gramaticales y a generar textos fluidos y comprensibles, especialmente cuando no somos angloparlantes nativos y antes eso costaba mucho dinero.
Actualmente debemos reconocer que los efectos e impactos de la IA van más allá de la mera escritura científica. Algunos estudios recientes han concluido que la IA ha revolucionado la forma en la que se investiga y genera ciencia, ya que se logra mayor exactitud en los cálculos realizados, propone alternativas para métodos de análisis de la información, así como pruebas a realizar. Esto sin duda ha modificado los métodos de difusión y evaluación de la relevancia de los resultados reportados. Estimados lectores, esto significa que ya investigamos más rápido, escribimos mejor, que descubrimos patrones de datos que no somos capaces de identificar con técnicas tradicionales; además, ahora es más fácil observar interconexiones entre diferentes áreas del conocimiento o disciplinas y se aceleran los ciclos en la generación de este.
Sin embargo, debe reconocerse que estas prácticas han tenido debates que no debemos ignorar. Por ejemplo, se discute como poner a la IA como autora o inventora en los resultados de una investigación, lo que desafía los marcos tradicionales. Aquí cabe plantear una pregunta ¿debe una IA ser reconocida como autora en un artículo? La verdad es que no, si solo vemos a esa IA como una herramienta que nos ayuda o da soporte y nos hace más productivos.
Aunque las respuestas a estas preguntas sigan en debate, lo innegable es que la forma en la que hacemos investigación ya no es la misma que hace apenas una década. La IA ha llegado para quedarse, y quienes la integremos con ética, creatividad y rigor profesional tendremos en nuestras manos un aliado extraordinario. Sin embargo, no olvidemos algo fundamental: la IA es una herramienta poderosa, sí, pero el pensamiento crítico, la curiosidad y la genialidad siguen siendo exclusivamente humanos. Al final del día, las máquinas procesan datos, pero somos nosotros quienes les damos sentido y propósito. Ahí, estimados lectores, reside la verdadera revolución.
Jorge Luis García Alcaraz
Ingeniero Industrial y Maestro en Ciencias de la Ingeniería Industrial conDoctorados en Ingeniería Industrial; Ingeniería, Diseño de Producto y Procesos Industriales; Ciencias y Tecnología Industrial; Ingeniería Mecánica por la Universidad de Zaragoza (España) y Postdoctorado en Procesos de Manufactura.
Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores en el Nivel III e investiga el modelado de sistemas de producción. Recibió el premio estatal de Ciencia, Tecnología e Innovación 2015.
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