Cómo hacer una revisión de la literatura con Elicit plataforma de IA

Hacer una revisión de la literatura con Elicit, una plataforma de inteligencia artificial para investigación académica, es un proceso ágil que combina búsqueda semántica, organización automatizada y extracción de información clave. A continuación, te explico cómo hacerlo paso a paso:

🔍 1. Accede a Elicit

  • Ve a: https://elicit.com
  • Puedes registrarte con tu cuenta de Google (es gratuito para funciones básicas).

📚 2. Elige el tipo de búsqueda

Tienes dos opciones principales:

a) Find Papers (Buscar artículos)

  • Ideal para una búsqueda rápida.
  • Te da hasta 8 artículos relevantes en segundos, junto con un resumen.
  • Recomendado si estás empezando o necesitas una visión general.

b) Systematic Review / Elicit Report

  • Genera una revisión más extensa con hasta 500 artículos.
  • Clasifica y explica la relevancia de cada resultado.
  • Puede tardar varios minutos, pero es muy útil para revisiones de literatura más completas.

✏️ 3. Formula tu pregunta de investigación

Ejemplo:

  • “What are the effects of music therapy on Alzheimer’s patients?”
  • “How does artificial intelligence impact library services?”

Elicit interpreta el significado (semántica) de tu pregunta, no solo palabras clave, por lo que puedes escribirla de forma natural.

📄 4. Explora los resultados

Elicit te mostrará:

  • Título, autores, año y resumen de cada artículo.
  • Información adicional como población estudiada, resultados clave, metodología, etc. (en columnas).
  • Puedes agregar columnas específicas, por ejemplo: outcomes, methods, sample size.

📁 5. Filtra, selecciona y exporta

  • Marca los artículos más relevantes para tu revisión.
  • Puedes exportar los datos en CSV o copiar directamente a tu procesador de textos o gestor bibliográfico.
  • Si hay PDF disponible, puedes acceder desde Elicit directamente.

⚠️ 6. Ten en cuenta sus limitaciones

  • Elicit no reemplaza por completo a bases de datos tradicionales como Scopus o Web of Science.
  • Los artículos que no están en acceso abierto pueden aparecer solo con resumen.
  • Conviene verificar la calidad y pertinencia de las fuentes encontradas.

✅ Recomendaciones finales

  • Usa Find Papers para explorar, y Elicit Report para profundizar.
  • Combina Elicit con otras fuentes bibliográficas para mayor cobertura.
  • Añade citas manualmente si vas a incluir los artículos en tu trabajo académico.

La plataforma científica de IA Elicit incorpora la búsqueda semántica

Elicit

https://elicit.com/

Elicit utiliza un sistema de búsqueda semántica, lo que significa que no se limita a buscar palabras clave, sino que interpreta la intención de la consulta del usuario. Gracias a esto, puede encontrar artículos relevantes que podrían no aparecer en buscadores tradicionales como PubMed o Google Scholar. Esta forma de búsqueda permite obtener resultados más precisos y útiles para investigaciones complejas o preguntas abiertas.

Elicit es una herramienta de inteligencia artificial diseñada para ayudar en la búsqueda, análisis y síntesis de información científica. Su objetivo principal es facilitar el trabajo de investigadores, estudiantes y profesionales que necesitan encontrar artículos académicos relevantes y resumir evidencias de forma rápida y eficiente.

Existen dos formas principales de buscar artículos en Elicit: Systematic Review/Reports y Find Papers. La primera opción, Systematic Review/Reports, ofrece hasta 500 resultados y analiza detalladamente la relevancia de cada uno en relación con la consulta realizada, aunque el proceso puede tardar varios minutos. En cambio, Find Papers devuelve hasta 8 artículos relevantes acompañados de un resumen, y lo hace en pocos segundos. Por eso, se recomienda usar Find Papers para búsquedas rápidas y Systematic Review/Reports para revisiones más exhaustivas.

Elicit accede a una base de datos con más de 126 millones de artículos académicos procedentes del corpus de Semantic Scholar, que abarca todas las disciplinas académicas. Incluye publicaciones de revistas reconocidas como PubMed, JAMA, BMJ, Nature y Science, entre muchas otras. Esto permite que sus resultados sean amplios y multidisciplinares.

Cuando el PDF del artículo está disponible, Elicit permite acceder a él directamente haciendo clic en el título. Sin embargo, si el texto completo no está disponible por ser un artículo de acceso restringido, el sistema se basa en el resumen para ofrecer respuestas o generar análisis. Elicit no se limita a artículos de acceso abierto, aunque da prioridad al contenido completo cuando puede acceder a él.

Es importante tener en cuenta que Elicit no reemplaza completamente las búsquedas tradicionales en bases de datos para revisiones sistemáticas. Se recomienda como una herramienta complementaria que puede ayudar a descubrir trabajos que no aparecerían en búsquedas por palabras clave. Así, se convierte en un aliado útil tanto para investigadores como para estudiantes que buscan una visión más completa de un tema.

Gestión de datos de investigación con Yusnelkis Milanés Guisado. Planeta Biblioteca 2025/05/08

Gestión de datos de investigación con Yusnelkis Milanés Guisado.

Planeta Biblioteca 2025/05/08

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Hoy en Radio USAL hemos conversado con Yusnelkis Milanés Guisado, científica de datos y analista de investigación en el Joint Research Centre (JRC) de la Comisión Europea en Sevilla. Con una sólida trayectoria en análisis, visualización y gestión de datos, así como en inteligencia artificial, Yusnelkis nos ha ofrecido una visión integral sobre la importancia de la gestión de datos de investigación, destacando su impacto en la transparencia, reproducibilidad y eficiencia de los proyectos científicos.

Durante la entrevista, ha explicado que la gestión de datos no solo implica almacenamiento, sino también planificación, documentación, protección y compartición adecuada a lo largo del ciclo de vida de un proyecto. Subrayó la necesidad de garantizar la privacidad, especialmente en investigaciones con datos personales, aplicando medidas éticas y tecnológicas para proteger la información sensible.

En cuanto a formación, recomendó que los jóvenes investigadores adquieran desde el inicio competencias en gestión de datos, principios FAIR (datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables), y habilidades en visualización y uso de herramientas digitales. También abordó el papel cada vez más relevante que desempeña la inteligencia artificial, que exige un enfoque riguroso y ético en el manejo de datos.

Desde su experiencia como consultora, alertó sobre errores frecuentes como la falta de planificación en la gestión de datos o el uso inadecuado de visualizaciones, y sugirió plataformas y estrategias para asegurar la preservación a largo plazo y la apertura responsable de la ciencia. Finalmente, señaló los retos que aún enfrenta la ciencia abierta, como las resistencias culturales, la escasa formación y la infraestructura limitada en algunos entornos.

¿Qué es la propiedad digital?: en la era digital la propiedad debe significar algo

Carta

El 7 de mayo de 2025, la organización Public Knowledge, junto con otras 16 entidades defensoras del interés público, los derechos del consumidor y las bibliotecas, envió una carta al presidente de la Comisión Federal de Comercio (FTC), Andrew Ferguson, solicitando que se establezcan reglas claras sobre lo que significa ser propietario de bienes digitales.

Las organizaciones sostienen que “la propiedad debe significar algo en la era digital” y que si una transacción no incluye los derechos esenciales de uso, conservación y transferencia, no debería promocionarse como una venta. Denuncian que muchas plataformas digitales anuncian “ventas” cuando en realidad solo ofrecen licencias revocables, sin informar claramente al consumidor hasta después de la compra, lo que consideran una distorsión de las expectativas tradicionales sobre la propiedad.

La carta propone que la FTC defina legalmente qué constituye una “venta digital” e incluya tres derechos fundamentales:

  • Derecho de uso: acceso continuo al producto digital, incluso si la tienda cierra o el servicio finaliza.
  • Derecho de conservación: posibilidad de respaldar, reparar o archivar el producto adquirido, incluso sin soporte oficial.
  • Derecho de transferencia: libertad para regalar, prestar, revender o legar el bien digital, tal como se hace con objetos físicos.

Finalmente, las organizaciones aclaran que no buscan prohibir los modelos de licencia, pero sí exigen que no se etiquete como «venta» aquello que no garantiza estos derechos, en aras de la transparencia, honestidad y recuperación de la confianza del consumidor en los mercados digitales.

OpenAlex y Crossref como fuentes de datos bibliográficas alternativas a Web of Science y Scopus en ciencias de la salud.

Cebrián, Guillem, Ángel Borrego y Ernest Abadal. 2025. «OpenAlex y Crossref como fuentes de datos bibliográficas alternativas a Web of Science y Scopus en ciencias de la salud.» Revista Española de Documentación Científica 48 (1). https://doi.org/10.3989/redc.2025.1.1649.

El artículo analiza el valor de OpenAlex y Crossref como fuentes alternativas a las reconocidas bases de datos Web of Science (WoS) y Scopus, particularmente en el campo de las ciencias de la salud. La motivación surge del creciente uso de WoS y Scopus en procesos de evaluación científica, lo que ha derivado en críticas por su falta de transparencia, sesgos comerciales y limitada cobertura temática y geográfica. En este contexto, los autores exploran si OpenAlex y Crossref pueden ofrecer una cobertura más amplia, representativa y abierta.

Para abordar el primer objetivo, los autores partieron de un listado de revistas categorizadas como «Health Sciences» por Scopus. A partir de este conjunto, analizaron cuántas de estas publicaciones estaban indexadas en Crossref, WoS y Scopus. También compararon el país y la editorial de cada revista.

Para el segundo objetivo, se seleccionaron al azar 300 artículos (100 de cada año entre 2017 y 2019) publicados en revistas científicas españolas de ciencias de la salud. Se consultaron las tres bases de datos (OpenAlex, WoS y Scopus) para verificar la presencia de estos artículos, el número de citas que habían recibido, y la completitud de los metadatos (autores, título, año, DOI, etc.). Para acceder a la información de Crossref y OpenAlex, se emplearon consultas mediante sus respectivas APIs.

1. Cobertura de revistas y editoriales

  • Crossref indexa un mayor número de títulos que WoS y Scopus. En concreto, supera en un 18 % a WoS y en un 14 % a Scopus.
  • La cobertura por países y editoriales también es más amplia en Crossref, que muestra una mayor representatividad de editoriales pequeñas o periféricas.
  • Mientras que WoS y Scopus tienden a concentrarse en publicaciones de grandes editoriales y países centrales (EE.UU., Reino Unido, Países Bajos), Crossref incluye una variedad más diversa.

2. Cobertura de artículos y citas en OpenAlex

  • De los 300 artículos muestreados, OpenAlex recuperó el 93 %, mientras que Scopus y WoS recuperaron el 88 % y 82 % respectivamente.
  • El cómputo de citas fue mayor en OpenAlex que en las otras dos bases. En promedio, OpenAlex ofrecía un 23 % más de citas que WoS y un 17 % más que Scopus.
  • En cuanto a la calidad de los metadatos, no hubo grandes diferencias. Las tres bases presentaban niveles similares de completitud, especialmente en campos como título, autores y año. OpenAlex destaca por su apertura y facilidad de acceso a los datos mediante API.

Los resultados confirman que Crossref y OpenAlex ofrecen una cobertura más amplia y representativa, lo que las convierte en herramientas útiles para investigaciones y procesos de evaluación más inclusivos. Su carácter abierto y gratuito constituye una ventaja clara frente a WoS y Scopus, que son plataformas comerciales con acceso limitado.

Sin embargo, los autores también advierten de ciertas limitaciones. Por ejemplo, aunque Crossref ofrece una amplia cobertura de revistas, no todas están actualizadas o bien mantenidas por sus editores. Por otro lado, OpenAlex, al ser un recurso relativamente reciente, aún está en desarrollo y puede presentar inconsistencias ocasionales.

Conclusiones

  1. Crossref presenta una cobertura de revistas superior a WoS y Scopus, tanto en cantidad como en diversidad editorial y geográfica.
  2. OpenAlex muestra mayor cobertura de artículos y citas, así como una calidad de metadatos comparable a la de las otras dos bases.
  3. Ambas plataformas representan una alternativa viable y sólida para estudios bibliométricos, especialmente en un entorno que promueve la ciencia abierta.
  4. Los resultados del estudio pueden servir de base para repensar los criterios de evaluación científica, diversificando las fuentes y apoyando modelos más equitativos y abiertos.

Perspectivas disciplinarias y metodológicas en el estudio de revistas científicas mexicanas del siglo XX

Garza, Dalia Valdez, Rodrigo Antonio Vega y Ortega Báez, y María Elena Ramírez de Lara, coords. Perspectivas disciplinarias y metodológicas en el estudio de revistas científicas mexicanas del siglo XX. Primera edición. Ciudad de México: Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Investigaciones Bibliográficas, 2023.

Texto completo

En esta obra colectiva se brinda un panorama para el estudio de las revistas científicas mexicanas del siglo XX editadas en formato impreso, muchas de ellas elaboradas todavía en contextos ajenos a la especialización y profesionalización de las labores editoriales, a la «democratización de la edición y del diseño» y a métricas de evaluación, aspectos que, entre otros, caracterizan el actual paradigma digital de publicación periódica en la ciencia. Esto quiere decir que quizá las revistas científicas manufacturadas sin computadoras y por profesionales de las ciencias (con conocimientos editoriales) merezcan un tratamiento aparte. Los autores aportan herramientas para el diseño de proyectos de investigación en este tema, desde una «práctica integrativa» y con perspectiva histórica, producto de la consideración de una «revista» como un dispositivo cultural que sus creadores ponen en escena en la sociedad con todos sus componentes y discursos en simultaneidad. Se hace un repaso por diversas perspectivas disciplinarias para su estudio; también se ofrecen ejemplos de cómo estudiar partes específicas de su estructura, desde los paratextos hasta las encuadernaciones en que son preservadas, y se evidencia el potencial para su estudio mediante una muestra inicial por disciplinas de estas revistas. Con todo ello, se pretende dar impulso a una serie de nuevos estudios en los que las revistas científicas mexicanas del siglo XX sean las protagonistas, con renovados acercamientos marcadamente interdisciplinarios, con metodologías integradoras de prácticas del pasado y con la innovación que se genera en los estudios de las humanidades y las ciencias sociales.

ChatGPT se vuelve más inteligente, pero también más propenso a alucinar

Schwartz, Eric Hal. “ChatGPT Is Getting Smarter, but Its Hallucinations Are Spiraling.” TechRadar, 7 de mayo de 2025. https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/chatgpt-is-getting-smarter-but-its-hallucinations-are-spiraling.

Un reciente informe de The New York Times, basado en investigaciones de la propia OpenAI, revela una paradoja inquietante en la evolución de la inteligencia artificial generativa: a medida que los modelos de lenguaje como ChatGPT se vuelven más sofisticados y “razonan” mejor, también cometen más errores graves en forma de alucinaciones.

Las alucinaciones consisten en la generación de datos falsos, hechos inexistentes o afirmaciones engañosas expresadas con total confianza, lo que compromete seriamente la fiabilidad del sistema.

Los modelos más nuevos —GPT-0.3 y GPT-0.4-mini— han sido diseñados para emular procesos de razonamiento humano, superando a versiones anteriores enfocadas en la mera generación fluida de texto. OpenAI presumía de que su modelo GPT-0.1 podía igualar o superar a estudiantes de doctorado en química, biología o matemáticas. Sin embargo, los nuevos datos contradicen esta promesa en aspectos clave de precisión.

Cuando se evaluó a GPT-0.3 en una prueba sobre figuras públicas, se detectaron alucinaciones en un tercio de las respuestas, duplicando los errores del modelo anterior. El modelo GPT-0.4-mini mostró aún peores resultados, alucinando en el 48 % de los casos. En otro test de conocimientos generales (SimpleQA), los errores se dispararon: 51 % para GPT-0.3 y un alarmante 79 % para GPT-0.4-mini.

Este patrón sugiere que los modelos más avanzados, al intentar analizar información de manera más profunda y generar respuestas complejas, tienden también a “improvisar” con mayor frecuencia, lo que se traduce en un incremento de datos inventados. A diferencia de modelos más simples que solo repiten datos conocidos, estos nuevos sistemas exploran caminos especulativos y, en ocasiones, cruzan la línea entre la deducción válida y la fantasía sin fundamento.

Aunque OpenAI matiza que esta tendencia no implica necesariamente que los nuevos modelos sean peores —argumentando que simplemente son más creativos—, el hecho es que esa creatividad puede resultar peligrosa. Ya existen casos reales de errores generados por IA que han tenido consecuencias legales, como abogados que presentaron citas judiciales inventadas por ChatGPT.

A medida que estas herramientas se introducen en ámbitos como la educación, el trabajo administrativo, la sanidad o la gestión pública, la posibilidad de que una alucinación cause un error grave crece de forma proporcional. Aunque GPT-0.3 ha demostrado logros impresionantes en codificación y resolución de problemas lógicos, su credibilidad se desmorona si afirma con seguridad que Abraham Lincoln tenía un pódcast o que el agua hierve a 80°F.

En definitiva, estamos ante un dilema: cuanto más útil y versátil es una IA, menos margen hay para el error. La promesa de ahorrar tiempo y esfuerzo se ve anulada si el usuario debe verificar constantemente cada respuesta. Hasta que no se solucionen estos problemas de fiabilidad, es imprescindible usar estas herramientas con escepticismo y sentido crítico.

Entrevista a Fernando Vicente autor de la novela gráfica «Vientos del Norte. La venganza de Loki» Planeta Biblioteca 2025/05/07

Entrevista a Fernando Vicente autor de la novela gráfica «Vientos del Norte. La venganza de Loki»

Planeta Biblioteca 2025/05/07

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Charlamos con Fernando con motivo del lanzamiento de su novela gráfica Vientos del Norte. La venganza de Loki (Azur Grupo Editor, 2025). Durante la conversación, nos contó qué le atrajo de mezclar mitologías tan potentes como la nórdica, la griega y la egipcia, y por qué decidió que Loki, ese dios tan complejo, fuera el protagonista. Hablamos también de cómo ha trabajado su lado más humano y emocional, de las preguntas que lanza sobre la justicia y el castigo, y de su interés por romper esa línea tan clara que a veces se traza entre héroes y villanos.

Fernando compartió con nosotros cómo fue dar forma al universo visual del cómic, desde los personajes hasta los escenarios, y cómo su formación en Bellas Artes y su experiencia como diseñador gráfico han influido en su forma de narrar con imágenes. También nos habló de sus fuentes de inspiración, que van desde el cine y los videojuegos hasta la literatura fantástica.

Microsoft ha cerrado oficialmente Skype

Carter, Rob Beschizza. 2025. “Microsoft Shuts down Skype after 22 Years of Service.” Boing Boing, May 6, 2025. https://boingboing.net/2025/05/06/microsoft-shuts-down-skype-after-22-years-of-service.html

Microsoft ha cerrado oficialmente Skype el 5 de mayo de 2025, poniendo fin a más de dos décadas de servicio de esta emblemática plataforma de comunicación por voz y video. Lanzada en 2003 por ingenieros estonios, Skype revolucionó las llamadas por Internet mediante la tecnología VoIP, permitiendo a millones de usuarios comunicarse globalmente sin necesidad de líneas telefónicas tradicionales

Microsoft adquirió Skype en 2011 por 8.500 millones de dólares, con la intención de integrarla en su ecosistema de servicios. Sin embargo, con el paso del tiempo, la plataforma perdió relevancia frente a competidores como Zoom, WhatsApp, FaceTime y, especialmente, Microsoft Teams, lanzado en 2017. La creciente demanda de herramientas de colaboración durante la pandemia de COVID-19 aceleró la transición hacia plataformas más modernas y versátiles

Microsoft ha facilitado la migración de usuarios a Microsoft Teams. A partir de marzo de 2025, los usuarios pudieron iniciar sesión en Teams con sus credenciales de Skype, encontrando sus chats y contactos disponibles. Esta opción estará vigente hasta enero de 2026, fecha límite para exportar manualmente los datos desde un enlace proporcionado por Microsoft. Después de esa fecha, la información será eliminada definitivamente.

Teams se presenta como la alternativa principal a Skype, ofreciendo funciones de mensajería, videollamadas, reuniones y comunidades. Aunque su versión gratuita no incluye llamadas telefónicas tradicionales, sí permite una comunicación efectiva y colaborativa, especialmente en entornos laborales y educativos.

Para quienes buscan otras opciones, existen plataformas como Zoom, Viber, Google Voice y servicios de VoIP como Hushed o CallCentric. Estas alternativas ofrecen diversas funcionalidades, desde llamadas internacionales hasta mensajería y videoconferencias, adaptándose a diferentes necesidades y preferencias .

Actitudes hacia la IA 2024 revela que investigadores y clínicos creen en el potencial de la IA pero exigen transparencia para confiar en las herramientas

Elsevier. «The Insights 2024: Attitudes toward AI Report Reveals Researchers and Clinicians Believe in AI’s Potential but Demand Transparency in Order to Trust Tools.» 9 de julio de 2024.

Informe

Ver infografía

El estudio de Elsevier subraya que, aunque existe un reconocimiento generalizado del potencial de la IA para transformar la investigación y la atención médica, su adopción efectiva depende de abordar preocupaciones clave relacionadas con la transparencia, la calidad del contenido y la confianza en las herramientas. Para que la IA sea plenamente aceptada e integrada en estos campos, es esencial garantizar que las herramientas sean desarrolladas y utilizadas de manera ética y responsable

El informe «Insights 2024: Actitudes hacia la IA» de Elsevier ofrece una visión detallada sobre cómo investigadores y profesionales de la salud perciben la inteligencia artificial (IA) en sus campos. Basado en una encuesta a 3,000 participantes de 123 países, el estudio revela tanto el entusiasmo por las oportunidades que brinda la IA como las preocupaciones que genera su implementación.

Potencial percibido de la IA

Una mayoría significativa de investigadores (94%) y clínicos (96%) cree que la IA puede acelerar el descubrimiento de conocimientos. Además, el 92% de ambos grupos anticipa que la IA aumentará rápidamente el volumen de investigaciones académicas y médicas, así como generará ahorros de costos para instituciones y empresas. El 87% considera que la IA mejorará la calidad general del trabajo, y el 85% piensa que liberará tiempo para enfocarse en proyectos de mayor valor

Preocupaciones sobre la desinformación y la confianza

A pesar del optimismo, existen inquietudes significativas. El 95% de los investigadores y el 93% de los clínicos temen que la IA se utilice para difundir desinformación. Asimismo, el 86% de los investigadores y el 85% de los clínicos creen que la IA podría causar errores críticos, y una proporción similar expresa preocupación por el debilitamiento del pensamiento crítico debido a la dependencia excesiva de estas herramientas

Necesidad de transparencia y contenido confiable

Los encuestados enfatizan la importancia de que las herramientas de IA se basen en contenido de alta calidad y confianza. El 71% espera que los resultados de herramientas dependientes de IA generativa se basen únicamente en fuentes confiables. Además, si las herramientas de IA están respaldadas por contenido confiable, controles de calidad y principios de IA responsable, el 89% de los investigadores las utilizaría para generar síntesis de artículos, y el 94% de los clínicos las emplearía para evaluar síntomas e identificar condiciones o enfermedades

Variaciones geográficas en la adopción de la IA

El informe también destaca diferencias regionales en la familiaridad y uso de la IA. Por ejemplo, en China, el 39% de los encuestados ha utilizado activamente la IA para propósitos laborales, mientras que en India esta cifra es del 22%. Solo el 11% de los participantes se considera muy familiarizado con la IA o la utiliza con frecuencia. Sin embargo, el 67% de quienes no han utilizado la IA esperan hacerlo en los próximos dos a cinco años, con China (83%) e India (79%) superando significativamente a EE. UU. (53%) en estas expectativas .