La tecnología nos sigue sorprendiendo a gente que como el que escribe es del grupo de los Baby Boomers, esos niños de la postguerra que aprendieron a escribir con pluma y lápiz en cuadernos de raya, doble raya y cuadriculados, cuando los teléfonos fijos en casa eran un lujo y que para hacerlos populares el gobierno construyó caseta telefónicas con teléfonos de discos, esto y hablando de la década de los sesentas y setentas, luego 20 años después apreció el email y años después el famoso ratón que nos evitaba aprender los códigos para poner los acentos en las vocales, pero seguíamos haciendo traducciones con diccionarios de papel palabra por palabra. ¡Que tiempos aquellos! diría mi abuelo.
Ahora en el siglo XXI apareció la inteligencia artificial (IA), no confundirla con la artesanal que usa un amigo en Tabasco. Varias empresas ofrecen sus servicios de IA y el primer desafío es saber seleccionar la mejor para cada tarea. En el caso de las revisiones de literatura científica les daré algunos consejos, pequeñas cosas que he aprendido haciendo y revisando este tipo de artículos.
Primero es la selección de los artículos, la búsqueda de la bibliografía científica y para esto existe Google Scholar, Mendeley, Scopus, Web of Science u otras que hay por allí, una buena selección de artículos con las palabras clave relacionadas con los objetivos del artículo (Cuadro 1). Note que la búsqueda de los artículos debe ser meticulosa, específica. Es recomendable que en la búsqueda se prioricen los artículos en revistas científicas donde los arbitrajes son a doble ciego, nunca de internet ni blogs personales ni institucionales, solo artículos en revistas reconocidas y con factor de impacto.
Si trabajaras con presupuesto limitado los mejor es usar Google Scholar, la desventaja será que tendrías que seleccionar uno a uno los artículos, nada grave, de todos modos, los deberás leer completos. Al comenzar la búsqueda de artículos debes tener muy claros los criterios de inclusión y exclusión.
Una vez que has realizado la compilación de artículos sigue la lectura, agrupación y análisis de tu “base de datos” o conjunto de artículos en formato PDF. La herramienta que te recomiendo usar es NotebookLM, allí podrás subir tus fuentes de información que para este caso son los artículos seleccionados, allí podrás analizarlos todos juntos o en grupos de acuerdo con los objetivos de la revisión bibliográfica, lado izquierdo de la figura 2.
Al centro y abajo tendrás la caja para dar las instrucciones a la IA, las respuestas las tendrá al centro y arriba en el chat. Las instrucciones que le debes dar deben ser claras y específicas, recuerda que es una maquina con la que estas interactuando, te dará lo que pidas si se lo pides claramente. Por ejemplo, para una revisión sistemática sobre metales pesados en el polvo urbano, puedes usar un esquema tipo PICO:
- P (Población/Contexto): Polvo urbano, polvo de las carreteras, polvo de las calles, polvo natural, polvo doméstico, polvo industrial.
- I (Intervención): Presencia y concentración de As, B, Bi, Be, Cr, Cd, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb, Sb, Sn, Sr, V, Zn.
- C (Comparación): Zonas urbanas, periurbanas y rurales; zonas industriales, residenciales y viales, países.
- (Outcomes/salidas): niveles de contaminación, riesgos potenciales para salud humana, indicadores de contaminación ambiental.
Cuadro 1. Características de Google Scholar, Mendeley, Scopus y la Web of Science (Hecho con Perpexity)
| Característica | Google Scholar (GS) | Mendeley (gestor) | Scopus | Web of Science (WoS) |
| Tipo de servicio | Motor de búsqueda académica gratuita | Gestor de referencias y red social académica | Base de datos de indexación multidisciplinaria con acceso de pago | Base de datos de indexación multidisciplinaria con acceso de pago |
| Cobertura de fuentes | Muy amplia, incluye artículos, tesis, libros, informes grises, etc. | No es base de datos; gestiona cualquier referencia que el usuario importe | Revistas, congresos, libros científicos, más selectivo que GS | Revistas científicas, conferencias, libros seleccionados; muy selectivo |
| Calidad del filtro de revistas | Bajo control de selección; puede incluir fuentes de baja calidad | No aplica; solo organiza lo que el usuario añade | Alta selección por criterios de calidad | Muy alta, con larga tradición en índices de impacto (JCR) |
| Métricas de impacto por artículo | Número de citas por artículo, sin métricas estandarizadas tipo “factor de impacto” | Permite ver estadísticas básicas de lectura y descarga | CiteScore, SJR, métricas de citas a nivel de revista y autor | Índice de impacto (JIF), métricas de citas y análisis de red de citas (glosa anual JCR) |
| Principal uso | Búsqueda rápida, exploración inicial, revisión de literatura “exhaustiva” | Organizar referencias, generar bibliografías automáticas | Evaluación científica, análisis de citas, métricas y rankings institucionales | Evaluación científica, ranking institucional, análisis de impacto y citación |
Las instrucciones serían: ¿Cuáles son los patrones de concentración, fuentes y riesgos potenciales de metaloides y metales pesados en el polvo urbano de ciudades alrededor del mundo? Considera los siguientes elementos: As, B, Bi, Be, Cr, Cd, Cu, Fe, Li, Mn, Ni, Pb, Sb, Sn, Sr, V, Y, Zn). Usa los archivos cargados como fuentes, no uses información de fuera del sistema. Crea una línea de tiempo con los descubrimientos de los elementos enlistados y que han ido apareciendo en el polvo urbano. Crea un mapa mental.
NotebookLM te responderá en el chat, al centro de la figura 1. Además, te propondrá opciones de instrucciones para mejorar el resultado, esto es una maravilla.
Del lado izquierdo de la figura 1 encontraras las opciones de resultados en la sección “Studio”. Hay varios formatos resumen de audio, resumen de vídeo, informes, cuestionarios, tablas de datos, presentaciones, mapas metales, tarjetas didácticas e infografías.
Figura 1. Menú principal en NotebookLM
Se podrá crear un reporte con varias opciones, un mapa mental, un resumen para un blog, una infografía, una grabación con voz e incluso un video con opción para seleccionar idioma. Los vídeos son de calidad aceptable en la versión sin costo, los mapas mentales son muy básicos.
Puedes crear varios tipos de informe (Figura 2). La sugerencia en seleccionar el informe técnico y el idioma que tu prefieras, el menú es muy amplio. Un ejemplo de instrucción de informe es el siguiente: “Generar un informe técnico detallado que analice los riesgos no carcinogénicos identificados en el estudio para la población infantil de Puebla. El documento debe enfocarse en la disparidad entre los niveles de contaminación del polvo urbano y la ceniza volcánica, proporcionando una base científica sólida para que las autoridades sanitarias prioricen la intervención en zonas de alto tráfico vehicular donde el desgaste de frenos y neumáticos eleva los índices de toxicidad”.
Figura 2. Ejemplos de tipos de reportes en NotebookLM
El reporte lo deberás revisar cuidadosamente, así como las referencias que utilizó en cada párrafo.
Para la generación de figuras te sugiero usa Gemini, también de Google, pero primero genera el texto en NotebookLM. Por ejemplo, le solicito un reporte de una línea de tiempo con los metales pesados considerando solo tres fuentes cargadas (archivos), la respuesta aparece en el chat, lo copio y lo pego en un archivo de Word y lo título “línea de tiempo”. Abro Gemini y le cargo el archivo de Word para después darle instrucciones precisas, por ejemplo: Crea una imagen como línea de tiempo, con la información del archivo anexo, incluye una figura por cada cuadro, la imagen debe ser vertical y con un tamaño de tres cuartos de carta con un estilo moderno y colores claros.
Figura 3. Figura titulada “Línea de tiempo” creada con NotebookLM y Gemini
Las figuras creadas en Gemini pueden contener errores cuando se hacen en español, en inglés no me he percatado de esos errores.
Para gestionar tus referencias puedes usar Mendeley. Para la corrección de texto en inglés yo uso Grammarly, me ha resultado excelente cuando escribo primero bien en castellano, la traducción sale muy bien casi con cualquier traductor y la gramática se corrigen con Grammarly. He notado que cuando se escribe mal en castellano la traducción al inglés es fatal y si lo llevas a Grammarly la máquina colapsa, no puede con tanto error.
La inteligencia artificial me ha resultado excelente para hacer más y mejor, siempre y cuando no se deje de pensar, las maquinas hacer eficiente el trabajo si seleccionamos las adecuadas para cada tarea y si les damos buenas y precisas instrucciones. Los trabajos de la gente que piensa no serán substituidos…. Aún.
Buena suerte con tus textos científicos.