La investigación académica está en constante evolución, y con el avance de la inteligencia artificial, los investigadores tienen a su disposición herramientas especializadas que facilitan cada etapa del proceso. Desde encontrar las fuentes adecuadas hasta analizar y resumir textos complejos, existen diversas plataformas que permiten trabajar de forma más rápida y eficiente. En este artículo, exploramos dos grupos de herramientas esenciales para cada etapa del proceso de investigación: uno dedicado a la búsqueda de información y otro al análisis y lectura de documentos.
Herramientas para Búsqueda de Información Académica
En la primera etapa de la investigación, encontrar fuentes relevantes es fundamental. Las siguientes herramientas se destacan por su capacidad para simplificar y optimizar el proceso de búsqueda y organización de información:
Es un motor de búsqueda de literatura académica impulsado por inteligencia artificial y desarrollado por el Instituto Allen para la Inteligencia Artificial. Su propósito es facilitar la búsqueda de artículos científicos y resaltar los más relevantes para cada usuario.
Esta plataforma usa algoritmos avanzados para analizar miles de artículos y encontrar conexiones clave entre ellos, facilitando el descubrimiento de citas, resúmenes y métricas de impacto. Semantic Scholar es ideal para obtener una vista general de la relevancia y el contexto de un artículo, lo que permite a los investigadores centrar su atención en trabajos que aporten valor directo a su área de estudio.
Herramienta de visualización de investigación que ayuda a explorar y mapear trabajos académicos conectados. Su objetivo es facilitar la exploración de artículos que están relacionados entre sí en términos de tema, metodologías o referencias.
Los usuarios ingresan un artículo específico, y Connected Papers crea un mapa de trabajos académicos relacionados. Esta representación visual facilita el descubrimiento de conexiones y tendencias dentro de un área de investigación específica, ayudando a los investigadores a encontrar trabajos relevantes y entender el impacto y la relación de distintos estudios dentro de un campo.
Es un motor de búsqueda diseñado para responder preguntas mediante la literatura académica. Su funcionamiento se basa en algoritmos de procesamiento de lenguaje natural que analizan los hallazgos en publicaciones revisadas por pares.
La herramienta permite a los investigadores formular preguntas específicas y recibir respuestas concisas basadas en evidencia científica. Consensus extrae y resume datos de estudios científicos relevantes, presentando una perspectiva basada en pruebas para ayudar a resolver preguntas complejas de investigación. Es ideal para ciencias de la salud, psicología y otras áreas donde las pruebas empíricas son esenciales.
Es un asistente de búsqueda basado en inteligencia artificial que responde preguntas complejas utilizando contenido web y fuentes de datos abiertas, ofreciendo respuestas detalladas y referencias.
Al ingresar una pregunta, Perplexity explora múltiples fuentes para proporcionar una respuesta basada en evidencia, incluyendo citas y enlaces a artículos relacionados. Aunque no está diseñado exclusivamente para la literatura académica, es útil para obtener una introducción general a temas de investigación o encontrar referencias preliminares.
Es una herramienta experimental para encontrar evidencia científica que respalde o refute preguntas específicas, muy útil para investigadores en áreas científicas.
Utiliza inteligencia artificial para escanear bases de datos científicas y encontrar estudios que respondan a preguntas particulares. La herramienta organiza y resalta los hallazgos, permitiendo a los usuarios identificar rápidamente si existe consenso o debate en torno a un tema. Esto la hace especialmente útil para revisiones sistemáticas o investigaciones que requieren una perspectiva rápida de la literatura existente.
Es una herramienta de inteligencia artificial que ayuda a los investigadores a realizar revisiones sistemáticas de literatura. Es especialmente útil para científicos sociales y del área de salud pública.
Permite buscar y organizar artículos en función de variables específicas. La herramienta puede estructurar y extraer automáticamente datos relevantes, facilitando la organización de resultados y el análisis de la literatura académica. Esta capacidad de filtrado y análisis automatizado ayuda a los investigadores a gestionar grandes volúmenes de datos y extraer información clave para su estudio.
Herramientas para Análisis y Lectura de Documentos Académicos
Una vez que se han encontrado los artículos relevantes, es crucial analizarlos y comprender su contenido de manera eficiente. Las siguientes herramientas están diseñadas para facilitar la lectura y el procesamiento de documentos académicos.
Es una herramienta de análisis que permite a los investigadores subir documentos y obtener respuestas inmediatas sobre su contenido. Facilita la comprensión de artículos extensos sin necesidad de leerlos en su totalidad.
Los usuarios suben un documento y pueden hacer preguntas específicas sobre su contenido, a las cuales Humata responde basándose en el texto cargado. Esto ahorra tiempo al permitir que los investigadores se centren en partes relevantes de un documento, y es ideal para aquellos que necesitan analizar múltiples artículos rápidamente.
Es una plataforma que facilita la creación, edición y formato de documentos académicos, cumpliendo con los requisitos específicos de diferentes revistas científicas.
Esta herramienta ofrece plantillas predefinidas para artículos académicos y permite ajustar automáticamente el formato del texto, figuras, tablas y citas según los requisitos de la revista en la que se desee publicar. Además, Typeset permite gestionar referencias y verificar la estructura del documento, ayudando a investigadores a cumplir con los estándares de publicación sin esfuerzo adicional.
Es una herramienta de resumen automático que convierte documentos largos en versiones más breves y fáciles de leer.
Usa algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para condensar textos extensos en resúmenes de una o dos frases. Aunque no es exclusiva para artículos académicos, es especialmente útil para investigadores que necesitan una vista rápida del contenido principal de varios documentos antes de decidir si vale la pena profundizar en cada uno.
Es una herramienta de IA de asistencia en la escritura que ayuda a los investigadores a mejorar y reescribir contenido para obtener mayor claridad y precisión.
Los usuarios pueden introducir textos académicos y TextCortex los reescribe o mejora, manteniendo el estilo académico. Esto resulta útil tanto para redactar secciones de tesis como para adaptar el lenguaje de artículos a diferentes audiencias, asegurando que los textos sean claros y concisos.
Facilidad de crear cuentas de acceso
La mayoría de estas herramientas permiten crear una cuenta de forma sencilla utilizando una cuenta de Gmail, lo que facilita su acceso y configuración inicial. Este tipo de registro rápido es especialmente conveniente para investigadores que buscan integrar varias plataformas en su flujo de trabajo sin complicaciones adicionales. Con esta facilidad, los usuarios pueden sincronizar sus preferencias y configuraciones, facilitando el acceso a sus proyectos desde cualquier dispositivo. Esta compatibilidad también permite gestionar mejor las cuentas y recibir actualizaciones directamente en el correo electrónico, lo que resulta en una experiencia de usuario más fluida y conectada.
Conclusión
El uso de herramientas basadas en inteligencia artificial en la investigación académica no solo ahorra tiempo, sino que permite a los investigadores profundizar en sus temas de interés de una manera mucho más eficiente y precisa. Desde encontrar artículos relevantes hasta resumir y analizar textos, estas herramientas están transformando la forma en que se realiza la investigación. Utilizar herramientas como Semantic Scholar, Consensus y Connected Papers para la búsqueda, junto con Humata y Typeset para la lectura y redacción, representa una ventaja considerable para quienes buscan optimizar su flujo de trabajo investigativo y producir estudios de alta calidad.
Lee también nuestro artículo: Pasos para buscar antecedentes de una tesis
Sobre los autores:
Ing. Luz Sheyla Cárdenas Concha.
- Doctora en Ciencias e Ingeniería.
- Magister en Ingeniería de Sistemas con mención en Gerencia de Sistemas de Información
Ing. Eddier Albino Flores Idrugo.
- Maestría en Administración de Negocios (MBA).
- Maestría en Educación con mención en Docencia e Investigación.
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