En la entrega anterior exploramos NotebookLM y descubrimos que Google nos permite transformar artículos científicos en podcasts, presentaciones y guías de estudio. Al final quedó esta pregunta: ¿y si pudiéramos seleccionar un párrafo que no entendemos en un artículo científico y pedirle a la Inteligencia Artificial (IA) que lo explique con palabras sencillas, como si tuviéramos al autor frente a nosotros? Hoy ponemos a prueba Explainpaper, una IA que apuesta por algo que todos hemos necesitado alguna vez: entender lo que leemos sin tener que fingir que lo entendimos.
Para este caso, vamos a imaginar que estamos leyendo un artículo sobre optimización estocástica multiobjetivo aplicada a las cadenas de suministro. Llegamos al tercer párrafo de la metodología, y nos topamos con un bloque denso, con notación matemática y referencias a teoremas que no dominamos completamente. Podríamos buscar cada término en Google, abrir cinco pestañas, perdernos en definiciones que generan más dudas, o simplemente subrayar ese párrafo y preguntarle a una IA: “explícame esto como si fuera un estudiante de licenciatura”. Eso es precisamente lo que hace Explainpaper.
Explainpaper (explainpaper.com) es una plataforma basada en IA que ayuda a entender los artículos científicos que son difíciles. A diferencia de las herramientas anteriores de esta serie, que se centran en resumir, cruzar o transformar documentos, Explainpaper se enfoca en la comprensión profunda del texto. El proceso es sencillo e intuitivo: subes el artículo en formato PDF, selecciones con el cursor el fragmento de texto que no entiendes y la IA te devuelve una explicación en lenguaje accesible, el cual puede ser para alguien que solo tiene cinco años, está en la preparatoria, universidad o un posgrado, tú eliges el nivel en una pequeña barra en la parte inferior. Y lo bueno es que se pueden ir haciendo preguntas de seguimiento sobre ese mismo fragmento, profundizando progresivamente hasta que el concepto quede claro. Tiene el mismo efecto que contar con un tutor a disposición durante las 24 horas del día, que jamás se impaciente por nuestras preguntas. Con Explainpaper puedes subir documentos y hacer preguntas de forma limitada cada día con su plan gratuito, aunque también tienen planes de pago para quienes quieran utilizarlo con más intensidad.
Y para no quedar solo en la teoría, sometí a Explainpaper a la misma dinámica que he aplicado en IAs en entregas anteriores. Subí un artículo sobre modelado de ecuaciones estructurales aplicado a sistemas de manufactura y realicé tres interacciones. En la primera elegí un párrafo del marco teórico con terminología muy especializada y le pedí que me lo explicara. La IA respondió con una explicación clara, desmenuzando los conceptos complejos en ideas más digeribles sin perder el concepto. En el segundo intercambio, subrayé una ecuación matemática y le pedí que me explicara cada uno de sus componentes. La respuesta aquí fue, para mi sorpresa, ya que la didáctica y descripción era muy adecuada, explicando cada variable y cómo se relacionaban entre sí. En la tercera interacción, que siempre es la más exigente, elegí una sección de los resultados con interpretaciones estadísticas complejas y le pedí que me explicara las implicaciones prácticas. La respuesta fue aceptable, aunque observé que en interpretaciones muy contextuales que requieren conocimiento específico, considero que la explicación fue muy general.
¿Qué aprendimos de esta prueba? Bien, considero que una de las fortalezas de Explainpaper es su enfoque en la comprensión, algo que ninguna herramienta previa de esta serie prioriza de esta forma. La facilidad con que permite seleccionar secciones de texto y hacer preguntas repetidamente la convierte en una herramienta idónea para estudiantes de postgrado que están iniciándose en un nuevo campo del conocimiento o para investigadores que abordan literatura interdisciplinaria, alguna de la cual está fuera de su especialidad. Además, la interfaz resulta directa y minimalista.
Sin embargo, hay que mencionar las limitaciones. Actualmente, Explainpaper funciona con un solo documento a la vez, no cruza información entre archivos como ChatPDF, ni transforma el contenido a otros formatos, como si lo hace NotebookLM. Además, en textos con alto grado contextual la profundidad explicativa depende de la pregunta que se plantee. Por lo tanto, en una escala de cinco estrellas, a Explainpaper le doy cuatro estrellas en utilidad, cinco en facilidad de uso y cuatro en accesibilidad económica.
En resumen, Explainpaper no es una navaja suiza, ya que solo hace una cosa y la hace bien. Es la herramienta para esos momentos en que un párrafo nos supera y necesitamos un traductor entre el lenguaje del experto y nuestra comprensión. Pero como siempre digo “entender una explicación simplificada no es lo mismo que dominar el concepto”. Utilicen esta IA como un puente, pero crucen a la comprensión profunda por su cuenta.
Una pregunta para la próxima entrega: ¿y si pudiéramos enviar un artículo científico extenso y en minutos recibir un resumen personalizado, que esté completo, por secciones o por páginas y sin tener que leerlo entero? Eso es lo que promete SciSummary, una IA diseñada para ayudar a resumir y comprender artículos científicos, capaz de hacer Podcast del artículo, presentaciones, comparar artículos, entre otras cosas. Esa es la IA que analizaremos en la próxima entrega.
¡Nos vemos en quince días!
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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