Imagina que necesitas preparar un artículo riguroso o diseñar un infoproducto basado en evidencia. Sabes que el punto de partida son los estudios científicos. Pero el simple hecho de enfrentarte a cientos de artículos puede ser paralizante.
Hoy contamos con una ventaja decisiva: la inteligencia artificial. Pero que sea útil o no, depende de ti. La IA no sustituye el pensamiento crítico ni el criterio profesional. Solo es realmente poderosa cuando tú mantienes el control del proceso.
Este artículo es la continuación práctica del titulado “Del caos al orden: guía para convertir la información en conocimiento”, donde compartí cómo organizar y transformar la información que recopilamos. También conecta directamente con la MasterClass gratuita “Gestión del conocimiento asistida por IA: primeros pasos”, en la que abordamos las bases para crear un sistema eficaz de gestión del conocimiento.
Aquí profundizo y actualizo el proceso de captura de estudios científicos: te muestro mi flujo de trabajo actual para encontrar y seleccionar los estudios más relevantes utilizando herramientas de IA. No necesitas ser ingeniero de prompts. Solo necesitas una buena pregunta, las herramientas adecuadas y un enfoque metódico. Te lo muestro simulando un caso real.
Herramientas que utilizo (y por qué son suficientes)
Estas son las que uso actualmente. No son todas las que existen, pero sí las que mejor equilibrio me ofrecen entre calidad y eficiencia:
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Scopus: mi base de datos principal por su alto nivel de filtrado.
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Scopus AI: para obtener síntesis preliminares desde preguntas abiertas.
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ChatGPT (uso la versión de pago): para iterar preguntas, refinar búsquedas y generar cadenas lógicas. También para usar su herramienta Deep Research.
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Aibstracts: basada en IA; permite generar informes rápidos desde artículos. Si quieres profundizar, aquí la masterclass-entrevista que hice con su creador.
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Zotero: para organizar todos los estudios seleccionados.
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Mi GPT personalizado Review Papers: lo uso para analizar estudios en profundidad de forma más eficiente.
Puedes sumar otras herramientas si quieres, pero con esta combinación cubres todo lo necesario: desde la idea inicial hasta la selección final.
Paso 1. De una buena pregunta a una búsqueda sólida
Todo comienza con una pregunta bien formulada. Sin ella, da igual cuántos artículos tengas: te perderás.
Cuando el tema no lo domino del todo, inicio una conversación con ChatGPT. No busco respuestas, sino preguntas mejores. En esa interacción, voy recortando el foco, afinando el lenguaje técnico y descubriendo posibles líneas de búsqueda que no había considerado.
Con esa pregunta ya más clara, paso a Scopus, donde realizo una búsqueda directa. Con la ayuda de ChatGPT, defino una cadena de búsqueda específica (utilizando operadores booleanos y términos precisos). En el ejemplo real que te cuento, esa búsqueda devolvió 161 estudios. Buena señal: ni demasiados ni muy pocos.
(Te dejo un ejemplo de conversación para que veas las estrategias de afinar la pregunta y ajustar la cadena de búsqueda)
Exporto los resultados (títulos, resúmenes, autores) en formato de texto plano. Aquí empieza la fase de exploración asistida.
Paso 2. Fase de exploración con IA: mucho pescar, poco leer
Aún no leo nada en profundidad. Esta fase es para explorar referencias, no para extraer conclusiones. Subo el listado (el que exporté de Scopus en el paso anterior) a ChatGPT y le pido una valoración general en función de la pregunta de investigación. Me dice qué estudios me pueden interesar más y los motivos.
En paralelo, paso esa misma pregunta a tres herramientas:
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Scopus AI
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Aibstracts
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DeepResearch de ChatGPT
Lo que busco aquí no es su respuesta final, sino ver qué estudios seleccionan. Comparo resultados, anoto coincidencias, reviso títulos interesantes… Es una pesca selectiva.
En esta fase, ya tengo una lista más afinada de artículos que podrían servir. Pero aún no leo ninguno con detalle.
Paso 3. Filtro crítico y selección de estudios clave
Después de la primera criba con la ayuda de ChatGPT y los resultados de Scopus, obtengo una lista de unos 30 artículos en PDF, que organizo en Zotero. Ahora viene la parte decisiva: quedarme con 7 u 8 estudios clave que formarán la base del artículo que estoy preparando.
Aquí uso mi GPT personalizado Review Papers, al que le voy pasando los artículos para que me dé una valoración previa. Me ayuda a:
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Detectar si el estudio responde a mi pregunta.
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Analizar metodología, aportaciones y limitaciones.
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Decidir si merece una lectura profunda.
Este asistente me permite ahorrar mucho tiempo. En función de sus análisis, leo algunos artículos en profundidad y sigo descarto otros.
Y lo más interesante: muchas veces, mientras leo o analizo, la pregunta de investigación evoluciona. A veces descubro un ángulo más interesante, otras cambio de dirección. El proceso es iterativo. Por eso es tan importante tener herramientas que te permitan ajustar sobre la marcha.
Paso 4. Triangulación final y toque humano
En la fase final, comparo mis selecciones con lo que ofrecieron Scopus AI, Aibstracts y DeepResearch. Las conclusiones de estas herramientas son útiles, pero con matices importantes:
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No han leído los estudios completos, solo los resúmenes.
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No siempre explican claramente por qué seleccionan unos estudios y no otros (Aibstracts es la más transparente en este sentido).
¿El resultado? En muchos casos, los estudios que yo selecciono no coinciden con los que proponen estas IA. Y las conclusiones también varían. No es un error. Es una razón más para triangular y decidir con criterio.
Los informes que esas tres herramientas generaron con las conclusiones los reviso con más detalle una vez que yo he sacado mis conclusiones tras la lectura de los estudios seleccionados.
La IA solo alumbra el camino
Lo fácil sería dejar que la IA seleccione y saque las conclusiones por ti. Pero lo útil es utilizarla como brújula, no como piloto automático. Mejor que la IA alumbre el camino y que la dirección la marques tú.
La clave está en saber qué buscar, cómo hacerlo y cómo interpretar. Con IA puedes ahorrar tiempo, explorar más terreno y encontrar caminos inesperados. Pero la interpretación crítica, el juicio final y el criterio siguen siendo humanos.
Buscar estudios no es difícil. Lo difícil es elegir bien. Y eso, por ahora, sigue siendo cosa tuya.
