En los tiempos de la información, la producción de literatura científica crece de manera vertiginosa. Esto se traduce en un desafío monumental para los investigadores que deben mantenerse al día en sus campos.
Surge así una pregunta crucial: ¿puede la inteligencia artificial (IA) asumir el papel de revisor de literatura científica?
Por estas semanas varias han sido las editoriales aparecidas en revistas científicas excelsas —esas que llamamos "Big Journals"— tratando el tema y, por supuesto, esto me ha hecho reflexionar sobre el tema.
No es un secreto que, con el avance de la tecnología, la IA ya está jugando un papel esencial en la síntesis de datos e incluso en la interpretación de los resultados. Sin embargo, esto está enfrentando obstáculos de toda índole.
Si nos vamos al campo de la revisión de la literatura científica, la aplicación de la IA tiene, sin lugar a dudas, un grandísimo potencial. Mas, vayamos por partes.
La revisión de literatura es una fase esencial en el proceso de investigación, permitiendo sintetizar estudios previos; un proceso que nos permite identificar patrones y vacíos en el conocimiento. Tradicionalmente, esto requiere de un trabajo meticuloso que consume gran cantidad de tiempo.
Con el desembarco de la IA, especialmente los modelos de lenguaje avanzados, el campo se está transformando vertiginosamente. Muchas son las herramientas que aprovechan el poder de estos modelos para permitir a los investigadores hacer búsquedas rápidas y obtener respuestas sintetizadas. Y esto, no nos engañemos, va a cambiar drásticamente el panorama de la revisión científica.
¿Qué ventajas tiene la aplicación de la IA en la revisión de literatura científica?
La principal ventaja que vemos de la IA en este contexto radica en su capacidad para manejar enormes volúmenes de información en poco tiempo. Mientras que un equipo de investigadores podría tardar semanas o meses en realizar una revisión exhaustiva, un sistema de IA puede procesar esta misma información en cuestión de horas y, a veces, mucho menos.
Por otra parte, los algoritmos de IA tienen el potencial de descubrir patrones y tendencias emergentes en grandes conjuntos de datos, algo que el ojo humano tarda en descubrir o, simplemente, nunca percibe. En este sentido se podría identificar áreas de investigación prometedoras o subestimadas.
Otra ventaja importante es que la IA puede "adaptarse" y "aprender" de los nuevos datos. Este aspecto es valioso en contextos de investigación en constante cambio, ya que facilita el acceso a conocimientos actualizados y permite que los investigadores se enfoquen en aplicar estos hallazgos a sus propios trabajos.
Pero no todo son sabores agradables y perfumes exquisitos.
A pesar de sus ventajas, la implementación de la IA en la revisión científica enfrenta múltiples desafíos, principalmente relacionados con la precisión, la transparencia y la reproducibilidad.
La IA, en su estado actual, depende en gran medida de los datos con los que ha sido entrenada. Esto significa que, si el conjunto de datos está sesgado, el análisis que realice la IA también lo estará, y estos sesgos podrían pasar desapercibidos sin una revisión exhaustiva.
Uno de los problemas más críticos es la falta de transparencia en los modelos de IA. Los investigadores no siempre pueden saber cómo la IA llegó a ciertas "conclusiones", lo cual es un obstáculo en un campo donde la transparencia y la reproducibilidad son fundamentales. Si un modelo de IA produce un análisis incorrecto o sesgado, los científicos corren el riesgo de aceptar los resultados sin el escepticismo necesario.
Otra dificultad que se percibe es la variabilidad en la calidad de la literatura científica. Aunque la IA puede ser programada para identificar estudios de alta perfección, diferenciar entre estudios metodológicamente sólidos y aquellos con fallas no es una tarea sencilla para estos sistemas. El problema es particularmente grave en revisiones sistemáticas, donde cualquier error en la selección o interpretación de datos puede afectar las conclusiones finales.
Entonces, ¿hasta qué punto es viable el uso de la IA en revisiones sistemáticas?
Este proceso, considerado el estándar de oro en la evaluación de intervenciones en salud, sintetiza la literatura existente y examina detalladamente los métodos y resultados de los estudios. La aplicación de la IA en este tipo de revisiones resulta especialmente complicada, ya que se requiere un alto grado de precisión y una valoración crítica de los datos. En otras palabras, algo muy humano.
La falta de claridad en las decisiones que toma la IA y la dificultad para evaluar la calidad de los estudios limitan su utilidad en revisiones sistemáticas. Y esto, nos preocupa.
IA y revisión humana: una sinergia necesaria
Considerando las limitaciones actuales de la IA, una colaboración entre la revisión humana y la tecnología parece ser la vía más prometedora. Los revisores humanos pueden usar la IA para optimizar su trabajo, delegando tareas repetitivas y el procesamiento masivo de datos en la IA, mientras mantienen el control sobre la interpretación y el análisis final de los resultados.
Esta, quizá, sea la manera de aprovechar la rapidez de la IA sin sacrificar la precisión y el juicio crítico necesarios en la investigación.
Es probable que el futuro de la revisión científica combine lo mejor de ambos mundos. Con una implementación adecuada, la IA no solo podría transformar la revisión de literatura, sino también elevar la calidad y rapidez de los avances en investigación, llevando el conocimiento científico a nuevos niveles de accesibilidad y precisión.
Aún queda un largo camino para que la IA pueda realizar este trabajo con la precisión y la objetividad necesarias. Mientras tanto, la sinergia entre la IA y los revisores humanos emerge como la estrategia más viable, perfeccionando el proceso de revisión de literatura y permitiendo a los científicos dedicar más tiempo a la aplicación de los hallazgos en sus investigaciones.
Soy optimista en este sentido, con un desarrollo cuidadoso, la IA tiene el potencial de llevar la revisión de literatura científica a una nueva era de rapidez y precisión.