(Decimoséptima entrega de la serie “IA en el laboratorio de las ideas”)
En la entrega de la semana pasada analizamos la IA llamada EvidenceHunt y aprendimos que no siempre la mejor herramienta es la que hace de todo, sino la que hace una cosa excepcionalmente bien. Recuerdo que al final dejé una pregunta en el aire: ¿y si existiera una IA que, a partir de una pregunta de investigación, no solo encontrara los artículos pertinentes, sino que extrajera sus datos en tablas comparativas listas para nuestra revisión? Hoy vamos a probar Elicit, una herramienta muy popular entre investigadores en todo el mundo y quizás la más cercana a un asistente de investigación de verdad.
Pensemos que estamos haciendo una revisión de literatura sobre implementación de la manufactura esbelta en las pymes. Hemos encontrado 30 artículos relevantes y ahora viene lo bueno: crear una tabla en Excel con el objetivo, la metodología, la muestra, los resultados y las limitaciones de cada estudio. Eso significa abrir los 30 PDF, leerlos, extraer los datos y capturarlos uno por uno, y esos pueden significar días de trabajo. Nos preguntamos aquí, ¿Y si una IA hiciera esa extracción por nosotros y, mejor aún, nos dejara añadir columnas nuevas a la tabla cuando se nos ocurra otro dato que queramos comparar? Eso es lo que hace Elicit.
Elicit (elicit.com) es un asistente de investigación que optimiza la forma de buscar y sintetizar información científica. A diferencia de un buscador tradicional, que solo recupera referencias, este entiende la pregunta planteada, recopila artículos relevantes de fuentes académicas y entrega contenido procesado para facilitar decisiones informadas, la cual puede estar en forma de reportes y tablas de extracción. ¿y cómo funciona? Bien, a Elicit le planteas una pregunta de investigación y esta busca artículos y construye automáticamente una tabla donde cada fila es un artículo y las columnas contienen datos extraídos directamente de cada paper, las cuales pueden ser la metodología, tamaño de muestra, hallazgos principales, limitaciones, etc. Lo realmente poderoso es que las tablas son vivas y se pueden agregar nuevas columnas cuando quieras, pedirle a la IA que extraiga un dato específico que te interesa comparar (por ejemplo, el sector industrial analizado o el país donde se realizó el estudio) y la IA agregará esa columna consultando cada artículo. La búsqueda es semántica, es decir, encuentra artículos pertinentes, aunque no coincidan exactamente con tus palabras clave, y la organización y extracción de información clave se automatizan a lo largo de todo el proceso. Elicit ofrece un plan gratuito con ciertas limitaciones de créditos y planes de pago para quienes realizan revisiones extensas.
Esta IA no se salvó y la pusimos a prueba siguiendo la dinámica habitual de esta serie y realicé tres interacciones. En la primera, le planteé una pregunta de investigación sobre eficiencia energética en manufactura sustentable y le pedí un reporte con tabla de extracción. En solo dos minutos obtuve una tabla con más de una decena de artículos y columnas con objetivo, método y resultados de cada estudio. En la segunda interacción agregué una columna personalizada pidiendo el tipo de industria analizada en cada paper para ver tendencias, y Elicit la llenó consultando artículo por artículo; este momento fue, honestamente, el que más me impresionó, pues volvió a leer los 10 documentos. En la tercera le pedí que sintetizara los hallazgos en un reporte narrativo, integrando las citas y referencias que daban soporte y aquí, el resultado fue útil como panorama general, aunque para las conclusiones de una revisión seria, la lectura directa de los estudios originales sigue siendo insustituible para que emitamos un juicio adecuado.
¿Qué aprendimos de Elicit? Entre las fortalezas de Elicit considero que las tablas de extracción con columnas agregables, que transforman la revisión de literatura en un ejercicio estructurado y comparativo; la búsqueda semántica que encuentra lo que las palabras clave no capturan y que en una búsqueda tradicional se omitiría; y la posibilidad de exportar los resultados para seguir trabajando en otras herramientas. En cuanto a las limitaciones, la extracción automática puede contener errores que obligan a verificar cada celda contra el artículo original, la plataforma está en inglés y los créditos del plan gratuito se agotan rápido en revisiones grandes. Por ello, en una escala de cinco estrellas, a Elicit le otorgo cinco en utilidad porque esas tablas me han sido muy útiles, cuatro en facilidad de uso le pongo un cuatro y en accesibilidad económica, por ser una de las más caras de las reportadas hasta ahora, le doy un 3.
En conclusión, Elicit es probablemente la herramienta más práctica que hemos visto en este bloque de búsqueda de literatura y puede ser útil para doctorandes o personas que inician una investigación, dado que no solo encuentra artículos, los convierte en datos comparables. Pero recuerden mi regla de siempre: una celda llenada por IA no es un dato verificado hasta que ustedes lo confirman en la fuente.
Ahora, una pregunta para la próxima entrega: ¿y si pudiéramos leer un artículo científico con un copiloto de IA siempre presente, capaz de explicarnos fórmulas, tablas y figuras sin salir de la página? Eso es lo que promete SciSpace, y la pondremos a prueba en nuestra siguiente entrega.
¡Nos leemos en la próxima!
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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