Las herramientas de inteligencia artificial aumentan significativamente la eficiencia y la precisión en tareas repetitivas, permitiendo a los investigadores concentrarse en la generación de ideas y el análisis crítico. Las herramientas de IA facilitan el descubrimiento de patrones complejos en grandes volúmenes de datos que serían difíciles de identificar mediante métodos tradicionales.

Estas herramientas pueden acelerar significativamente el proceso de producción o actualización de síntesis de evidencia, lo que beneficia tanto a investigadores como a usuarios. Sin embargo, comprender las fortalezas y limitaciones de estas tecnologías es fundamental para mantener la calidad.

La inteligencia artificial no reemplaza el juicio experto; sin embargo, tiene la capacidad de potenciarlo de maneras significativas y, en algunos casos, puede distorsionarlo de formas inesperadas.

Todos aquellos involucrados en la metodología de las revisiones sistemáticas deben ponerse al día en el uso de la IA. Porque ya no se trata de una idea futura: está ocurriendo ahora, en tiempo real.

En esta entrada voy a dar una visión panorámica de cómo la IA puede intervenir en las diferentes fases del proceso de una revisión sistemática.

Fase por fase: promesas y preguntas

En una reciente revisión de alcance de Lieberum et al. (1) incluía 37 artículos del uso de LLM (modelo de lenguaje de gran tamaño) como apoyo en 10 de 13 pasos de las revisiones sistemáticas (ver figura 2).

Como vemos, es en las fases de búsqueda de literatura (41%) , selección de estudios (38%) y extracción de datos (30%) donde hay más estudios publicados. De todas las LLM utilizadas, es GPT (Generative Pretrained Transformer) el más empleado (89%). En la mitad de los estudios, los autores valoran los LLM como prometedores (54%).

¿Puede la IA diseñar estrategias de búsqueda?

Garantizar la «reproducibilidad«, que es la piedra angular de la investigación académica y las búsquedas de literatura, como lo demuestran el enfoque de doble revisión descritos en las directrices de PRISMA. Las herramientas actuales de IA se quedan cortas en precisión y sensibilidad. Además, los usuarios pueden hacer los motores de búsqueda de IA la misma pregunta varias veces y recibir diferentes respuestas informadas por diferentes fuentes.

Aunque los LLM parecen ser potencialmente útiles como punto de partida, se necesita experiencia para revisar/supervisar/ contextualizar los outputs. En las tareas que requieren mucho tiempo, como la actualización de las búsquedas pueden automatizarse parcialmente. La IA «no es de gran ayuda» para los pasos «mecánicos» de una búsqueda (ejecución, exportación, importación). Por otro lado, las bases de datos de suscripción juegan un papel importante y restringen la posibilidad de automatización. Puede ser útil como punto de partida para el desarrollo de estrategias de búsqueda, pero no como un método único, sin ser auditado por un especialista en búsqueda de información.

Herramientas de búsquedas basadas en IA como Elicit, Consensus y el ChatGPT son inexactos y carecen de comprensión en comparación con las búsquedas de literatura iniciadas por humanos (2). Estas herramientas deben evolucionar más allá de la simple identificación de palabras clave hacia una comprensión matizada de la jerarquía académica y el contexto. Por lo tanto, la integración de la IA en las búsquedas de literatura para revisiones sistemáticas exige mejoras sustanciales en su comprensión del contexto y la jerarquía, en el cumplimiento del criterio de reproducibilidad y alinearse con los rigurosos estándares de las revisiones sistemáticas realizadas por los humanos.

Tras más de 35 años buscando información científica, puedo afirmar que nunca hemos experimentado una transformación como la que nos ofrece la inteligencia artificial. Es el momento de aprovechar esta oportunidad y ser parte del cambio que está revolucionando nuestro mundo. En conclusión, podemos decir: No puede reemplazar a los especialistas en información «todavía» …

Cuestiones éticas: la parte menos visible

El uso ético de ChatGPT y otros sistemas de LLM es un tema de debate académico y público. Aspectos que debemos reflexionar y tener en consideración:

• Las herramientas de IA están desarrolladas, en su mayoría, por empresas privadas.
• Los autores deben ser responsables de la revisión de literatura, no la IA. Es imprescindible mantener principios de transparencia sobre el uso de herramientas de IA y responsabilidad en la verificación de la información generada. Los investigadores deben establecer prácticas claras para citar apropiadamente el trabajo asistido por IA y garantizar que las contribuciones humanas y artificiales sean debidamente reconocidas.
• El uso sin crítica puede llevar a la propagación de información falsa en la investigación.
• La búsqueda con IA generativa utiliza al menos 4 a 5 veces más poder computacional que la búsqueda estándar (3). Debemos reconocer los impactos ambientales y promover un uso responsable y sostenible de los LLMs para tareas específicas en la síntesis de evidencia y la búsqueda.

BIBLIOGRAFÍA

1. Lieberum JL, Töws M, Metzendorf MI, Heilmeyer F, Siemens W, Haverkamp C, Böhringer D, Meerpohl JJ, Eisele-Metzger A. Large language models for conducting systematic reviews: on the rise, but not yet ready for use-a scoping review. J Clin Epidemiol. 2025 Feb 26;181:111746. doi: 10.1016/j.jclinepi.2025.111746.
2. Seth I., Lim B., Xie Y., Ross RJ., Cuomo R., Rozen WM. Artificial intelligence versus human researcher performance for systematic literature searches: a study focusing on the surgical management of base of thumb arthritis. Plast Aesthet Res. 2025, doi: 10.20517/2347-9264.2024.99.
3. http://www.insiderintelligence.com/content/ai-search-s-high-costs-could-vicious-cycle-big-tech-eyes-profitability, 13 Feb 2023.