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El 52% de los adultos en EE. UU. utilizan modelos de lenguaje de inteligencia artificial

Elon University’s Imagining the Digital Future Center. «Close Encounters of the AI Kind: The Increasingly Human-Like Way People Are Engaging with Language Models.» Mailchimp, 12 de marzo de 2025.

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El Centro de Imaginación del Futuro Digital de la Universidad de Elon ha publicado una encuesta nacional que revela que el 52% de los adultos en EE. UU. utilizan modelos de lenguaje de inteligencia artificial (LLMs) como ChatGPT, Gemini, Claude y Copilot, convirtiéndolos en una de las tecnologías de adopción más rápida de la historia.

Los usuarios de LLMs describen interacciones cada vez más humanas con estas herramientas:

  • 65% ha mantenido conversaciones habladas con LLMs, con un 34% que lo hace varias veces por semana.
  • 49% cree que los modelos son más inteligentes que ellos.
  • 40% considera que los modelos los entienden en cierta medida.
  • 32% percibe que los LLMs tienen sentido del humor.
  • 25% cree que los modelos hacen juicios morales y los animan.
  • 22% siente que los LLMs expresan empatía.

Sin embargo, también generan sentimientos negativos:

  • 50% se ha sentido perezoso al usarlos.
  • 35% ha sentido que estaba haciendo trampa.
  • 33% cree que se ha vuelto demasiado dependiente de los LLMs.
  • 23% ha cometido errores importantes por confiar en la información generada.
  • 21% se ha sentido manipulado.

El estudio desafía la idea de que los LLMs son solo herramientas de trabajo, ya que la mayoría los usa con fines personales:

  • 51% los emplea principalmente para aprendizaje informal, frente a un 24% que los usa para el trabajo.
  • 34% los usa diariamente, y un 10% lo hace casi constantemente.

Respecto a plataformas:

  • 72% ha usado ChatGPT, 50% Gemini, 39% Copilot, 20% LLaMa, 12% Grok y 9% Claude.

Además, 54% afirma que los LLMs han mejorado su productividad y 42% su creatividad.

Aunque los usuarios creen que los modelos podrían causar daño social en la próxima década, también confían en su potencial para avances científicos y médicos y en que seguirán bajo control humano.

Elsevier lanza ScienceDirect AI, una herramienta diseñada para facilitar el trabajo de los investigadores.

Elsevier. «ScienceDirect AI: Eureka, Every Day.» Shorthand Stories. https://elsevier.shorthandstories.com/sciencedirect-ai/

Su objetivo es permitir la extracción, resumen y comparación instantánea de información confiable a partir de millones de artículos y capítulos de libros disponibles en ScienceDirect, la mayor plataforma de investigación revisada por pares.

Los investigadores se enfrentan a un volumen de información cada vez mayor y abrumador, y necesitan obtener rápidamente información precisa en la que puedan confiar. Los estudios demuestran que dedican entre el 25% y el 35% de su tiempo a examinar la bibliografía. ScienceDirect AI ayuda a afrontar este reto recurriendo al conjunto de contenidos más amplio y profundo de millones de artículos de investigación y capítulos de libros a texto completo revisados por pares para generar resúmenes precisos instantáneos y destacar los hallazgos clave, al tiempo que proporciona referencias para apoyar la reproducibilidad y la integridad de la investigación.

ScienceDirect AI incluye las siguientes funciones:

Ask ScienceDirect AI  – búsqueda y resúmenes de artículos a texto completo y capítulos de libros.

Los usuarios pueden buscar y obtener respuestas en el texto completo de 14 millones de artículos y capítulos de libros, utilizando sus propias palabras para describir lo que necesitan y por qué. La IA de ScienceDirect buscará entre los millones de documentos de su índice para proporcionar una Respuesta Resumida con referencias, Source Snippets para cada referencia y breves resúmenes de Related Insights, al tiempo que enlaza con el documento original.

Reading Assistant – conversar con un documento en ScienceDirect

Esta función conversacional responde a preguntas sobre el contenido de un determinado artículo o capítulo de libro a texto completo y permite a los investigadores formular más preguntas al documento. Los usuarios pueden hacer clic en las referencias dentro de los resúmenes para saltar a los lugares del artículo de donde procede la respuesta, también sugiere preguntas de investigación.

Compare Experiments  – tabla resumen de experimentos

Comparar y sintetizar la literatura puede llevar mucho tiempo. La herramienta exclusiva Compare Experiments de ScienceDirect AI toma un conjunto de artículos y crea una tabla que desglosa cada experimento dentro de ellos, destacando los aspectos clave de cada uno, incluyendo objetivos, métodos y resultados.

Las 100 principales aplicaciones de IA generativa en 2025: Tendencias, crecimiento y competencia

Andreessen Horowitz. “The Top 100 Gen AI Consumer Apps – 4th Edition.” a16z, marzo 2025. https://a16z.com/100-gen-ai-apps-4/

El informe de a16z destaca la rápida evolución y adopción de las aplicaciones de IA generativa en el ámbito del consumo. La competencia es feroz, y las aplicaciones que ofrecen valor real y se integran en la vida diaria de los usuarios son las que están logrando mantenerse y crecer en este dinámico ecosistema.

El artículo «The Top 100 Gen AI Consumer Apps – 4th Edition» de Andreessen Horowitz (a16z) ofrece una visión detallada de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (GenAI) que están moldeando el futuro del consumo digital. A continuación, se presenta un resumen exhaustivo de los puntos más destacados del informe.

Panorama Actual de las Aplicaciones de GenAI

En los últimos seis meses, el panorama de las aplicaciones de IA generativa ha experimentado cambios significativos. Algunas aplicaciones han emergido rápidamente, mientras que otras han perdido relevancia. Por ejemplo, Deepseek pasó de ser desconocida a convertirse en una fuerte competidora de ChatGPT. Además, los modelos de video generativo han avanzado de ser experimentales a bastante confiables, al menos para clips cortos. Este dinamismo refleja una competencia más intensa y mayores expectativas en el mercado de GenAI.

Metodología del Ranking

El informe presenta el cuarto ranking bianual de las 100 principales aplicaciones de consumo de GenAI, dividiéndose en:

  • Top 50 Aplicaciones Web AI-First: Clasificadas según visitas mensuales únicas, basadas en datos de Similarweb. Ver
  • Top 50 Aplicaciones Móviles AI-First: Clasificadas según usuarios activos mensuales, basadas en datos de Sensor Tower. Ver

Es importante destacar que solo se incluyeron productos nativos de IA. Aplicaciones que han incorporado características de IA generativa pero no son nativas de IA, como Canva y Notion, no fueron consideradas en este ranking. Además, se introdujo la «Brink List», que destaca las 10 empresas (cinco web y cinco móviles) que estuvieron cerca de entrar en el top 100, mostrando el rápido movimiento y la competitividad en el ámbito de GenAI.

Principales Observaciones del Informe

  1. Crecimiento de ChatGPT: Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT alcanzó 100 millones de usuarios en dos meses, convirtiéndose en la aplicación de consumo de más rápido crecimiento. Aunque inicialmente su crecimiento se estabilizó, experimentó un resurgimiento significativo, alcanzando 400 millones de usuarios activos semanales para febrero de 2025. Este crecimiento se atribuye a la introducción de modelos y capacidades más avanzadas, como GPT-4o y el Modo de Voz Avanzado, que han ampliado las aplicaciones prácticas de ChatGPT.
  2. Emergencia de Deepseek: Lanzada en enero de 2025, Deepseek rápidamente se posicionó como una alternativa sólida a ChatGPT, destacándose por sus capacidades y funcionalidades innovadoras.
  3. Evolución de los Modelos de Video Generativo: Los modelos de video generativo han pasado de ser experimentales a bastante confiables, al menos para clips cortos, ampliando las posibilidades creativas en diversas industrias.
  4. Tendencia de «Vibecoding»*: Esta tendencia está cambiando quién puede crear con IA, no solo quién puede usarla, democratizando la creación de contenido y permitiendo que más personas participen en procesos creativos asistidos por IA.

«Vibecoding» es un término de internet que se refiere a la práctica de crear o experimentar un estado de ánimo específico a través de música, estética, ambiente o actividades. Básicamente, se trata de codificar (como en programación) una vibra o energía determinada en un momento o espacio. En esencia, es la idea de «programar» tu entorno o estado emocional para alinearlo con una vibración específica.

Cómo hacer que ChatGPT proporcione mejores fuentes y citas

Nellis, Stephan. 2024. «How to Make ChatGPT Provide Better Sources and Citations.» ZDNet, March 4, 2024. https://www.zdnet.com/article/how-to-make-chatgpt-provide-better-sources-and-citations/.

Nellis explica que una de las principales críticas a ChatGPT es su falta de precisión en las fuentes que proporciona. A menudo, la IA no cita sus fuentes o brinda enlaces incorrectos. Sin embargo, existen estrategias para mejorar la calidad de las referencias obtenidas

Una de las críticas más recurrentes a ChatGPT es la dificultad para verificar la precisión de la información que proporciona. Esto se debe a que no siempre incluye fuentes, notas a pie de página o enlaces que respalden sus respuestas.

Según la propia descripción de ChatGPT: «En su versión gratuita, GPT-4o ofrece citas básicas y esenciales, priorizando referencias rápidas y concisas para facilitar la trazabilidad de la información. En cambio, la versión de pago proporciona citas más detalladas y frecuentes, incorporando múltiples fuentes y anotaciones contextuales para una verificación y comprensión más completas. Esto garantiza una experiencia más sólida y fiable, especialmente útil para quienes necesitan información en profundidad y validación rigurosa de las fuentes.»

Para mejorar la precisión de las fuentes y citas proporcionadas por ChatGPT, es esencial adoptar estrategias que incrementen la fiabilidad de sus respuestas. A continuación, se detallan algunas recomendaciones respaldadas por recursos externos:

  • Solicitar fuentes y citas explícitamente: Se recomienda preguntar directamente por fuentes y enlaces, especificando la cantidad deseada o el tipo de fuente (académica, revisada por pares, etc.).
  • Refinar las solicitudes: Se pueden mejorar los resultados pidiendo fuentes confiables o ajustando los rangos de fechas para evitar información obsoleta.
  • Verificar la validez de las fuentes: Muchos enlaces proporcionados por ChatGPT son incorrectos o irrelevantes, por lo que es esencial contrastarlos con búsquedas en Google Scholar, JSTOR u otras bases de datos académicas.
  • Utilizar ChatGPT como asistente de investigación: En lugar de confiar ciegamente en sus respuestas, se recomienda usar sus sugerencias como punto de partida para investigaciones más profundas.

El futuro de Internet pasa probablemente por comunidades más pequeñas, centradas en experiencias personalizadas.

Wong, Edwin, y Andrew Melnizek. “The Future of the Internet Is Likely Smaller Communities, with a Focus on Curated Experiences.” The Verge, 25 de febrero de 2025. https://www.theverge.com/press-room/617654/internet-community-future-research

El futuro de internet se orienta hacia comunidades más pequeñas y experiencias curadas, según un estudio de The Verge y Vox Media. Con la fragmentación de la red y el auge de la IA, el concepto de comunidad se está redefiniendo. La investigación muestra que los usuarios buscan conexiones más significativas, seguras y auténticas, alejándose de las grandes plataformas en favor de espacios más íntimos y confiables.

El futuro de internet está cambiando, alejándose de las grandes plataformas para dar paso a comunidades más pequeñas y enfocadas en experiencias curadas. Un estudio realizado por The Verge y Vox Media analiza esta fragmentación de la red y cómo la era de la inteligencia artificial está redefiniendo el concepto de comunidad y conexión humana. En este nuevo panorama digital, los usuarios buscan relaciones más auténticas y significativas, priorizando la seguridad y la confianza en los espacios donde interactúan.

Uno de los principales hallazgos del estudio es la creciente pérdida de confianza en las grandes plataformas tecnológicas. Empresas como Google y las redes sociales tradicionales están perdiendo relevancia a medida que los usuarios perciben una falta de autenticidad en sus interacciones digitales. En su lugar, están emergiendo nuevas plataformas y comunidades más especializadas que ofrecen experiencias más personalizadas y de confianza. El 42 % de los encuestados considera que los motores de búsqueda, como Google, son cada vez menos útiles, lo que indica una posible transformación en la manera en que las personas acceden a la información en internet.

El estudio también señala que, aunque las redes sociales han sido fundamentales para conectar a las personas, muchas de ellas han contribuido a la polarización y al distanciamiento real entre los usuarios. La publicidad invasiva y los algoritmos que priorizan el contenido comercial sobre las interacciones genuinas han provocado que el 60 % de los encuestados perciba negativamente el estado actual de las redes sociales. Muchas personas sienten que se han convertido en meros números dentro de un sistema diseñado para la rentabilidad, en lugar de en espacios de interacción auténtica.

Otro aspecto clave es el papel del contenido en la construcción de comunidades digitales. No es necesario ser un creador activo para sentirse parte de un grupo en línea. De hecho, el 90 % de los usuarios solo consume contenido sin interactuar directamente, mientras que el 9 % publica ocasionalmente y solo el 1 % genera el 80 % del contenido. Sin embargo, incluso los observadores pasivos experimentan un sentido de pertenencia, lo que demuestra que el contenido sigue siendo el eje central de la participación en comunidades en línea.

A pesar de los avances en inteligencia artificial, la automatización excesiva genera desconfianza en muchos usuarios. Casi la mitad de los encuestados prefieren formar parte de comunidades donde el contenido generado por IA esté restringido o prohibido. La sensación de interacción manipulada o impersonal es un factor que aleja a las personas de ciertos espacios digitales. Esto sugiere que las plataformas que logren equilibrar la tecnología con la autenticidad humana serán las más exitosas en el futuro.

Finalmente, el informe concluye que el futuro de internet se dirige hacia comunidades más pequeñas y con propósito. Los usuarios buscan espacios donde la confianza y los valores compartidos sean prioritarios, alejándose de las grandes redes impersonales. En este contexto, las marcas y plataformas que logren crear entornos íntimos y auténticos tendrán mayores posibilidades de éxito. En lugar de depender de algoritmos masivos, el futuro digital se perfila como un regreso a la esencia de las comunidades reales, donde la interacción humana y la confianza sean el centro de la experiencia en línea.

El 85 % de las organizaciones ya están utilizando algún tipo de inteligencia artificial

Waters, John K. “Report: 85% of Organizations Are Leveraging AI.” Wiz, 28 de febrero de 2025.

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El informe State of AI in the Cloud 2025 de Wiz revela que el 85 % de las organizaciones ya están utilizando algún tipo de inteligencia artificial. A pesar del crecimiento de la IA en innovación y disrupción, persisten preocupaciones sobre seguridad y gobernanza.

Uno de los hallazgos más destacados es el rápido ascenso de DeepSeek, cuyo modelo DeepSeek-R1 ha acumulado 130.000 descargas en Hugging Face. Actualmente, el 7 % de las organizaciones que usan modelos de IA autoalojados ejecutan DeepSeek, duplicando su adopción en enero de 2025. Sin embargo, esta expansión ha generado preocupaciones de seguridad tras la exposición de una base de datos con información sensible.

A pesar del aumento de la competencia, OpenAI sigue dominando el sector, con su tecnología presente en el 67 % de los entornos en la nube. El informe también destaca que el 75 % de las organizaciones emplea modelos de IA autoalojados, mientras que el 77 % utiliza software especializado en IA/ML.

El ecosistema de IA combina soluciones de código abierto y propietario. Ocho de las diez principales tecnologías de IA alojadas están vinculadas a modelos de código abierto, reflejando la tendencia de las empresas a integrar herramientas públicas y privadas para lograr soluciones más flexibles y escalables. Modelos como BERT han visto un crecimiento significativo, aumentando su adopción del 49 % al 74 % en un año, mientras que nuevas opciones como Mistral AI y Qwen2 de Alibaba Cloud están ganando terreno.

A pesar de las oportunidades que ofrece la IA, su rápida implementación plantea desafíos en seguridad, gobernanza y gestión de costos. El informe advierte sobre la falta de estándares claros, lo que aumenta los riesgos de uso indebido. Para mitigar estos problemas, es fundamental la colaboración entre equipos de seguridad y desarrolladores, asegurando un uso responsable de la IA en los entornos en la nube.

Estrategias para promover la Alfabetización en IA en bibliotecas universitarias

Lo, Leo S. «AI Literacy: A Guide for Academic Libraries.» College & Research Libraries News 85, no. 2 (2024): 46–49. https://crln.acrl.org/index.php/crlnews/article/view/26704/34626

A medida que la inteligencia artificial sigue transformando la forma en que accedemos y procesamos la información, la alfabetización en IA se convierte en una competencia esencial para la comunidad universitaria. Las bibliotecas, como centros de conocimiento y aprendizaje, tienen la responsabilidad de liderar este proceso educativo mediante la implementación de programas estructurados, la integración de herramientas de IA en sus servicios, el fomento de la investigación y la colaboración interdisciplinaria.

Las bibliotecas universitarias tienen la oportunidad de convertirse en líderes en la enseñanza y promoción de la alfabetización en inteligencia artificial. Para ello, deben desarrollar estrategias integrales que no solo introduzcan a los usuarios en los conceptos básicos de la IA, sino que también los ayuden a aplicar de manera crítica y ética estas tecnologías en sus estudios e investigaciones. Un enfoque estructurado garantizará que tanto estudiantes como personal bibliotecario y docente puedan navegar en un mundo cada vez más influenciado por algoritmos y sistemas automatizados.

Una de las estrategias clave es el desarrollo de programas educativos que aborden la IA desde una perspectiva accesible y escalonada. Estos programas pueden incluir desde talleres introductorios sobre qué es la IA y cómo funciona hasta cursos más avanzados sobre el impacto de los algoritmos en la difusión de información. Es fundamental que las bibliotecas adapten estos contenidos a diferentes niveles de conocimiento, permitiendo que tanto principiantes como expertos encuentren recursos adecuados para su aprendizaje. Además, estos programas deben abarcar no solo los aspectos técnicos, sino también las dimensiones éticas y sociales de la IA, preparando a los participantes para un uso más responsable y consciente de la tecnología.

Otra iniciativa esencial es la integración de herramientas de IA en los servicios bibliotecarios. Las bibliotecas pueden mejorar la experiencia del usuario mediante la implementación de chatbots de asistencia automatizada, sistemas de recomendación personalizados o motores de búsqueda optimizados con IA. Estas tecnologías permiten una navegación más eficiente de los recursos disponibles y facilitan la recuperación de información de manera más precisa. Al exponer a los usuarios a estas herramientas en su entorno cotidiano, las bibliotecas no solo mejoran sus propios servicios, sino que también brindan oportunidades para que los estudiantes y docentes comprendan la funcionalidad y las limitaciones de la IA en la práctica.

Asimismo, la colaboración interdisciplinaria juega un papel fundamental en la alfabetización en IA. Las bibliotecas pueden trabajar junto con departamentos de informática, filosofía, sociología y ciencias de la información para diseñar programas que aborden la IA desde múltiples perspectivas. Esta colaboración permite desarrollar iniciativas más completas que incluyen tanto el desarrollo tecnológico como las implicaciones éticas y sociales de la IA. De esta manera, los estudiantes pueden adquirir una comprensión más amplia y crítica de cómo la inteligencia artificial afecta diferentes áreas del conocimiento y la vida cotidiana.

Además de servir como centros de enseñanza, las bibliotecas pueden impulsar la investigación en IA dentro de sus comunidades universitarias. Esto implica no solo facilitar el acceso a literatura científica sobre inteligencia artificial, sino también apoyar activamente proyectos de investigación que exploren nuevas aplicaciones de la IA en la gestión del conocimiento, la catalogación de información o la preservación digital. Al fomentar la investigación en este campo, las bibliotecas contribuyen al avance del conocimiento sobre IA y fortalecen su papel como espacios de innovación en la educación superior.

Es importante también reconocer que la alfabetización en IA no puede existir sin una sólida base de alfabetización digital. Las bibliotecas deben continuar ofreciendo recursos y programas que ayuden a los usuarios a desarrollar competencias digitales esenciales, como la evaluación crítica de fuentes en línea, el manejo de herramientas de búsqueda avanzada y la comprensión de los principios de seguridad digital. Estas habilidades son fundamentales para que los usuarios puedan interactuar de manera efectiva con herramientas impulsadas por IA y distinguir entre información fiable y sesgada en un entorno digital cada vez más automatizado.

Por último, para garantizar el éxito de estas iniciativas, las bibliotecas deben establecer mecanismos de evaluación continua y adaptación. La rápida evolución de la IA requiere que los programas de alfabetización en esta área se actualicen constantemente para reflejar los últimos avances tecnológicos y los desafíos emergentes. Implementar encuestas, análisis de impacto y espacios de retroalimentación con los usuarios permitirá ajustar y mejorar los recursos disponibles para que sigan siendo relevantes y efectivos.

Al adoptar un enfoque proactivo y flexible, las bibliotecas no solo garantizan que sus usuarios estén preparados para interactuar con la IA de manera crítica y ética, sino que también refuerzan su papel como actores clave en la educación y la innovación tecnológica.

Alertan sobre propaganda rusa infiltrada en los principales chatbots de IA

NewsGuard. «A Well-Funded, Moscow-Based Global Disinformation Machine Flooded the Internet with Russian Propaganda—Now It’s Polluting AI Chatbots.» NewsGuard Reality Check, March 6, 2025. https://www.newsguardrealitycheck.com/p/a-well-funded-moscow-based-global.

Un informe reciente de NewsGuard, compartido por Axios, revela que una operación de desinformación rusa sigue afectando a los principales chatbots de inteligencia artificial (IA), los cuales están replicando propaganda pro-Kremlin.

Según el informe, una red de unos 150 sitios web vinculados a Rusia, conocida como la red Pravda, ha inundado internet con noticias falsas desde abril de 2022. Esto no solo engaña a los buscadores, sino también a los sistemas de IA que se entrenan con datos de la web, alterando la forma en que procesan y presentan información.

NewsGuard evaluó a 10 de los principales chatbots, entre ellos ChatGPT-4o (OpenAI), Gemini (Google), Copilot (Microsoft), Claude (Anthropic), Meta AI, entre otros. En el estudio, se probaron 15 narrativas falsas promovidas por la red Pravda, utilizando distintos estilos de preguntas para simular interacciones reales con los usuarios.

Principales resultados del informe:

  • Los chatbots repitieron desinformación rusa en un 33,55% de las respuestas.
  • En un 18,22% no ofrecieron respuesta.
  • Solo un 48,22% refutó o corrigió la información falsa.
  • Todos los chatbots replicaron, en algún momento, narrativas falsas de Pravda.
  • Siete de ellos citaron directamente artículos de Pravda como fuente.
  • Se identificaron 92 artículos diferentes de Pravda usados como referencia en las respuestas de los chatbots.

Estos hallazgos confirman otro informe de febrero de 2025 del grupo estadounidense American Sunlight Project (ASP), que alertó que la red Pravda no busca tanto atraer lectores humanos, sino influir en los modelos de lenguaje de IA. A esta estrategia la denominaron «LLM grooming», es decir, entrenar indirectamente a los modelos para normalizar narrativas falsas.

El informe advierte que los riesgos de este tipo de manipulación son elevados, tanto a nivel político como social y tecnológico, debido a la capacidad de los modelos de IA para amplificar desinformación a gran escala.

Elicit lanza Elicit Reports resúmenes de investigación totalmente automatizados pensados para investigadores reales

Elicit Reports

https://elicit.com/?ref=blog.elicit.com

Elicit ha lanzado Elicit Reports, resúmenes de investigación totalmente automatizados pensados para investigadores reales, inspirados en las revisiones sistemáticas (el estándar de referencia para sintetizar literatura científica).

Estos informes realizan automáticamente una revisión rápida (búsqueda, selección y extracción de datos) utilizando el mismo motor que su flujo de trabajo de revisión sistemática. Además, permiten al usuario revisar y editar cada paso intermedio para asegurar confianza en los resultados.

A diferencia de otras herramientas de IA pensadas para usos más generales (como compras o viajes), Elicit Reports está diseñado para investigadores que necesitan precisión, control y transparencia en contextos donde la exactitud es clave.

El funcionamiento de Elicit Reports comienza con la formulación de una pregunta de investigación, que la herramienta ayuda a aclarar y enfocar, sugiriendo posibles ángulos de análisis. A partir de ahí, realiza de manera automática una revisión rápida que incluye la búsqueda, selección y extracción de datos para generar el informe. Durante el proceso, permite al usuario revisar y modificar cada etapa, desde los estudios incluidos hasta los resúmenes elaborados. Cada afirmación del informe se respalda con citas textuales exactas de las fuentes originales, lo que facilita la verificación de la información. Además, ofrece la posibilidad de interactuar con el informe a través de un chat, desde el que se pueden ampliar datos, resolver dudas concretas o solicitar resúmenes adicionales.

La eficacia de Elicit Reports fue evaluada por un grupo de 17 investigadores con doctorado, quienes probaron la herramienta respondiendo 29 preguntas dentro de sus respectivas áreas de especialización. Los resultados indicaron que Elicit Reports ofrece informes más precisos, fundamentados y útiles que otras soluciones como OpenAI, Perplexity y Gemini. Además, destacó por ahorrar más tiempo durante el proceso de investigación en comparación con estas alternativas. Está previsto que próximamente se publiquen los detalles completos de la metodología empleada en esta evaluación.

Puedes probarlos gratis o revisar un ejemplo: ¿Cuáles son los efectos de la exposición a microplásticos durante el embarazo?

Google continúa integrando la inteligencia artificial (IA) en su motor de búsqueda

Pierce, David. «Google Is Adding More AI Overviews and a New ‘AI Mode’ to Search.» The Verge, March 5, 2025. https://www.theverge.com/2025/3/5/24089613/google-search-ai-overviews-mode-gemini

Google continúa integrando la inteligencia artificial (IA) en su motor de búsqueda con dos importantes novedades: la expansión de los AI Overviews y la introducción de un nuevo «AI Mode».

A partir de ahora, los AI Overviews —resúmenes generados por IA al inicio de los resultados de búsqueda— aparecerán en más tipos de consultas y estarán disponibles para usuarios de todo el mundo, incluso sin iniciar sesión en Google.

Por otro lado, Google está probando AI Mode, una función experimental que convierte la búsqueda en una experiencia similar a la de un chatbot. Disponible solo para suscriptores de Google One AI Premium, AI Mode permite a los usuarios recibir respuestas generadas por IA directamente desde el índice de búsqueda de Google, acompañadas de algunos enlaces relevantes. A diferencia de otros chatbots como ChatGPT o Perplexity, AI Mode utiliza modelos como Gemini 2.0, optimizados para ofrecer respuestas basadas en información actualizada y tareas complejas como matemáticas y programación.

Aunque estas herramientas refuerzan la apuesta de Google por la IA generativa, la compañía asegura que no pretende reemplazar los enlaces tradicionales ni perjudicar el ecosistema web. Según Robby Stein, vicepresidente de producto, los AI Overviews ayudan a que los usuarios accedan mejor informados a los sitios web, permaneciendo más tiempo y participando de manera más activa. Google defiende que estas innovaciones buscan mejorar la experiencia de búsqueda, atender preguntas más complejas y atraer nuevos usos, sin sustituir por completo el modelo clásico de buscador.

En definitiva, Google avanza hacia una experiencia de búsqueda cada vez más mediada por la IA, transformando tanto la forma de consultar información como la relación entre los usuarios y los sitios web.