Dr. Luis Raúl Valdés Guerrero
Docente de tiempo completo de Investigación
En los últimos años los modelos de Inteligencia Artificial (IA) se han convertido en una herramienta básica en la investigación científica, ampliando las posibilidades metodológicas de los investigadores y ampliando las fronteras del conocimiento. En este sentido tanto las ciencias naturales y físicas como las sociales han redefinido sus métodos de trabajo con la incorporación de estas tecnologías, reduciendo los tiempos de análisis y procesamiento de datos.
No obstante, el manejo de la IA implica una serie de desafíos técnicos y éticos al que las y los científicos se enfrentan. Por ejemplo, los investigadores deben involucrarse en un proceso constante de alfabetización digital para comprender los principios que ordenan el funcionamiento de los modelos de IA, asegurando su uso más eficaz sin
perder de vista sus limitaciones. Por otro lado, los científicos deben plantearse hasta dónde su dependencia en relación a estos sistemas puede comprometer la calidad de su trabajo e incluso distorsionar los horizontes de los programas de investigación que guían su labor cotidiana.
Los modelos de IA que buscan información susceptible de ser utilizado por los investigadores utilizan una técnica conocida como “Generación Aumentada por Recuperación” (RAG por sus siglas en inglés Retrieval-Augmented Generation).A través de esta técnica los modelos de IA pueden aplicar conocimientos más generales a tareas específicas. La aplicación de estas funcionalidades en modelos de IA inició con la aparición de ChatGPT Search.
Entre las ventajas del uso de estas herramientas está la capacidad de generar respuestas a problemas complejos, la interacción en lenguaje natural y la generación de texto, así como la revisión de literatura y el análisis de datos. Entre sus desventajas está la posibilidad de que el modelo arroje información incorrecta, a lo que se le conoce como alucinación; y el desajuste entre las citas y el contenido real de las fuentes.
Finalmente, queremos invitar a nuestros lectores a que experimenten con el uso de modelos de IA especializados en la búsqueda de información académica como Elicit, Scispace, Consensus, Scopus AI y Scite Assistant. La incorporación de estas herramientas en la búsqueda de información tiene el potencial de agilizar los procesos de la investigación, aunque los usuarios deben estar conscientes de que aún más que antes es indispensable mantener un enfoque crítico en el manejo de la información.
Deja una respuesta