Investigación en IA: artículos clave y mejores herramientas para investigadores (y prácticas recomendadas)

La investigación en inteligencia artificial (IA) abarca dos ámbitos: los hallazgos publicados por los investigadores de IA y la aplicación práctica de la IA para ayudar en la investigación en distintos campos.

La primera sección de este artículo es una cronología de los grandes hitos de la investigación en IA. También incluye los artículos recientes más importantes y un repaso de las instituciones que están a la vanguardia del sector.

La segunda es una guía paso a paso para usar la IA como herramienta de investigación de forma eficaz, con una clasificación de las mejores herramientas y un análisis honesto de sus ventajas e inconvenientes.

Cronología de los principales artículos e hitos de la investigación en IA

Es prácticamente imposible recopilar todos los artículos importantes de investigación en IA publicados hasta la fecha. El campo ha crecido a un ritmo sin precedentes en la última década. Según el informe AI Index de 2026 de la Universidad de Stanford, solo en 2024 se publicaron 257.890 trabajos sobre IA en todo el mundo.

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No obstante, hay varios hitos históricos fundamentales, junto con una serie de publicaciones recientes de gran importancia.

Cronología concisa: 12 artículos fundamentales de investigación en IA

• 1943: McCulloch y Pitts publican «A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity», donde presentan el primer modelo matemático del funcionamiento de un sistema nervioso. El modelo trata las neuronas como funciones que reciben entradas y producen salidas según reglas lógicas.
• 1950: Alan Turing publica «Computing Machinery and Intelligence» en la revista Mind. El artículo presenta el juego de la imitación (comúnmente llamado prueba de Turing) como forma de definir la inteligencia de las máquinas.
• 1956: El Dartmouth Summer Research Project, conocido como «taller de Dartmouth», establece formalmente la inteligencia artificial como campo de investigación. La propuesta original de 1955 se reprodujo en AI Magazine en 2006.
• 1958: Frank Rosenblatt publica «The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain». En él presenta un modelo de aprendizaje fundamental basado en un «sistema nervioso hipotético llamado perceptrón».
• 1986: Rumelhart, Hinton y Williams publican «Learning representations by back-propagating errors» en Nature. En él describen un método algorítmico llamado retropropagación para entrenar redes neuronales multicapa. El método perfeccionó la forma de ajustar los parámetros.
• 1997: Hochreiter y Schmidhuber publican «Long Short-Term Memory» en Neural Computation. El artículo describe una arquitectura de red neuronal que permite a la red retener información durante periodos mucho más largos.
• 2009: Un grupo de investigadores publica «ImageNet: A large-scale hierarchical image database», que presenta formalmente ImageNet, una base de datos de millones de imágenes etiquetadas para entrenar y evaluar sistemas de IA.
• 2014: Ian Goodfellow y sus colegas publican «Generative Adversarial Nets». El artículo describe un marco que permite a los sistemas de IA generar contenido realista, sobre todo imágenes.
• 2016: Investigadores de DeepMind publican «Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search» en Nature. AlphaGo, el sistema de inteligencia artificial presentado en el artículo, llega a vencer a Lee Sedol, uno de los mejores jugadores profesionales de go.
• 2017: Investigadores de Google publican «Attention Is All You Need», que expone la arquitectura transformer en la que se basan la mayoría de los grandes modelos de lenguaje actuales.
• 2020: Investigadores de OpenAI publican «Language Models Are Few-Shot Learners». En él demuestran que escalar los modelos de lenguaje (aumentar el tamaño de sus componentes fundamentales sin cambiar el código) mejora su capacidad para realizar con eficacia una gran variedad de tareas.
• 2022: OpenAI lanza ChatGPT el 30 de noviembre, lo que generaliza el uso de la IA generativa conversacional.

Seis avances recientes importantes en la investigación en IA (2025-2026)

• 2025: Investigadores de DeepSeek publican «DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning». El artículo demuestra que pueden surgir capacidades de razonamiento avanzadas a partir del aprendizaje por refuerzo (RL).
• 2025: Un grupo de investigadores publica «s1: Simple Test-Time Scaling». El artículo muestra que es posible mejorar el rendimiento del razonamiento con recursos de entrenamiento relativamente modestos.
• 2025: Investigadores de Google DeepMind publican «AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery». AlphaEvolve es un sistema basado en Gemini que desarrolla y mejora de forma autónoma algoritmos complejos.
• 2025: Google DeepMind anuncia Genie 3, un modelo del mundo capaz de generar entornos virtuales navegables.
• 2026: Investigadores de Google DeepMind publican «Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome» en Nature. El artículo presenta AlphaGenome, un modelo de IA que predice cómo afectan los cambios en las secuencias de ADN al funcionamiento de los genes y del que se esperan importantes aplicaciones médicas.
• 2026: Un grupo de investigadores publica «Accelerating scientific discovery with Co-Scientist» en Nature. El artículo presenta un sistema de IA multiagente capaz de generar y perfeccionar hipótesis científicas para ayudar a los científicos a «descubrir conocimiento nuevo y original».

Panorama de las principales instituciones de investigación en IA

La producción científica se reparte entre una amplia variedad de organizaciones públicas y privadas. Los institutos de investigación especializados, muchos de ellos vinculados a universidades de primer nivel, generan una gran parte de la nueva investigación. Sin embargo, las empresas y sus laboratorios de IA asociados también desempeñan un papel importante.

¿Hasta qué punto está extendido el uso de la IA como herramienta de investigación?

Tanto los chatbots de IA más conocidos (Perplexity, ChatGPT, Claude, etc.) como las plataformas especializadas basadas en los principales modelos se utilizan ampliamente en muchas disciplinas con un fuerte componente de investigación.

Un amplio estudio de Microsoft sobre 5,5 millones de sesiones de Copilot reveló una gran variedad de tareas relacionadas con la investigación en los ámbitos de la exploración, la síntesis y el análisis.

Estas son las cuatro formas principales en que los profesionales usan la IA para investigar:

• Recuperación de información: Exploración inicial (preguntas generales); búsqueda de investigaciones relevantes; ayuda con preguntas técnicas.
• Análisis: Resumen de contenidos; agregación, interpretación y presentación de datos.
• Toma de decisiones y estrategia: Uso de la IA para comparar opciones (como software); búsqueda de información complementaria para respaldar decisiones.
• Evaluación y diagnóstico: Recopilación de pruebas sobre un sistema o programa que presenta problemas que hay que resolver.

Ten en cuenta que estas tareas no se limitan al ámbito académico. Periodistas, investigadores de mercado, abogados, analistas financieros, profesionales sanitarios y otros son ejemplos de profesionales que usan habitualmente la IA para investigar.

Ventajas e inconvenientes de usar la IA en la investigación

Aunque no cabe duda de que la IA se ha adoptado ampliamente como herramienta de investigación, ha habido un intenso debate sobre sus ventajas e inconvenientes. Gran parte de las críticas se han centrado en el problema, aparentemente insalvable, de las alucinaciones.

Dado que la investigación suele ser una tarea de gran responsabilidad, es importante que los profesionales de todo tipo comprendan en qué destacan las herramientas de investigación con IA y en qué se quedan cortas.

Ventajas

• Las tareas de investigación repetitivas, como la criba bibliográfica y la limpieza de datos, pueden automatizarse total o parcialmente.
• Las personas no especializadas pueden acceder a información técnica ajena a su ámbito.
• Los investigadores pueden poner a prueba rápidamente hipótesis de investigación en fase inicial mediante simulaciones con IA.
• La IA es útil para cuestionar suposiciones y presentar alternativas respaldadas por pruebas incluso frente a posturas bien fundamentadas.

Inconvenientes

• Las alucinaciones siguen siendo un problema importante, y las salvaguardas no lo resuelven por completo.
• Los matices de la información pueden ser muy importantes en la investigación de alto nivel, y los LLM suelen simplificar en exceso los temas complejos.
• Se ha demostrado que depender en exceso de la IA merma el pensamiento crítico y la capacidad de análisis independiente.
• Aunque la IA es un buen agregador, no es exhaustiva y puede pasar por alto fuentes de información y estudios importantes.

Ejemplo de uso de la IA como herramienta de investigación con la función de búsqueda académica de Perplexity

Veamos cómo podría ser un flujo de investigación básico. Perplexity es una de las herramientas favoritas de los investigadores porque ofrece acceso a varios modelos de terceros, cada uno con sus propios puntos fuertes, además de herramientas avanzadas de investigación web y académica.

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En este ejemplo, le pido a GPT 6.1-Sol que me ayude con un estudio de mercado para el lanzamiento de un producto dirigido a la generación Z. Me ofrece un resumen de investigaciones recientes, junto con un enlace a las fuentes y un indicador de fiabilidad.

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A continuación, le pido que genere un gráfico de las preferencias de marketing de la generación Z con datos que obtiene de la web. También tengo la opción de subir mis propios datos si quiero.

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Estos resultados requieren revisión y verificación de datos. Sin embargo, este sencillo ejemplo demuestra cómo un proceso que fácilmente podría haber llevado varias horas puede reducirse a minutos.

La mejor IA para investigar: las principales herramientas para investigadores

Las herramientas de investigación con IA se pueden dividir en dos grandes categorías: chatbots de uso general con funciones de investigación y plataformas especializadas para ayudar en la investigación académica.

La mayoría de los profesionales que realizan investigación no académica comprobarán que una herramienta de IA de uso general es la que mejor se adapta a sus necesidades. En el ámbito académico, los principales proveedores son muy similares. La herramienta que elijas dependerá probablemente del alcance de la tarea y de tus preferencias en cuanto a funciones concretas.

Herramientas de IA de uso general

• Perplexity: Ofrece acceso a varios modelos de proveedores externos e integraciones con una amplia gama de servicios externos. Entre sus funciones se incluyen la investigación académica, la Investigación profunda, la atribución de fuentes y el análisis de datos.
• ChatGPT, Claude y Gemini: Al ser las principales herramientas de IA de uso generalizado con funciones profesionales y empresariales, todas ofrecen un conjunto similar de herramientas de investigación. Entre sus funciones se incluyen la búsqueda web, la investigación profunda, el análisis de documentos, el análisis de datos y las capacidades multimodales. También ofrecen integraciones con aplicaciones y servicios externos.

Herramientas de investigación especializadas

• Semantic Scholar: Es un buscador académico gratuito desarrollado por el Allen Institute for AI (Ai2). Es muy similar a Google Scholar, pero incorpora más funciones de IA. Es la fuente subyacente de literatura académica de muchas herramientas de IA, aunque no es una herramienta especializada en sí misma.
• Elicit y SciSpace: Estas herramientas ayudan en la fase de descubrimiento de la investigación académica y han recibido elogios por sus funciones de cribado y síntesis. Los investigadores las utilizan para extraer información estructurada y resumir resultados de grandes conjuntos de estudios. SciSpace está disponible como integración con ChatGPT.
• ResearchRabbit y Connected Papers: Ambas son herramientas de revisión bibliográfica muy valoradas por sus funciones de mapeo visual. Están diseñadas para proyectos a más largo plazo y revisiones bibliográficas en los que la prioridad es encontrar investigaciones similares y trazar las relaciones entre artículos. Requieren una intervención y una supervisión humanas considerables.
• Scite y Consensus: Herramientas como ResearchRabbit y Connected Papers están orientadas a descubrir literatura relevante y a obtener una visión general de un área temática. Scite y Consensus, en cambio, se centran en una evaluación específica: ayudan a los usuarios a determinar si una afirmación concreta está respaldada o no por la evidencia actual. A menudo incluyen funciones más amplias de revisión bibliográfica, pero no son su objetivo principal.

Cómo usar la IA como herramienta de investigación: un marco de 7 pasos

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La clave para usar la IA de forma eficaz como herramienta de investigación es plantearla como un complemento de tus procesos actuales y no como un sustituto de ellos. También es importante tener en cuenta las restricciones legales, sobre todo al subir datos sensibles.

1. Calcula el tiempo de investigación previsto

Planifica tu proceso de investigación con métodos convencionales. Después, plantéate en qué puntos la IA podría encargarse de las tareas de descubrimiento, síntesis y análisis.

Calcula el tiempo que te llevará escribir los prompts y verificar los resultados. La IA puede ahorrarte fácilmente horas o días en revisiones bibliográficas extensas. Pero, en preguntas más pequeñas y concretas, apenas ofrece ventajas frente a una búsqueda manual.

2. Elige las herramientas adecuadas (especializadas o de uso general)

Determina si una plataforma de investigación especializada ofrece alguna ventaja frente a un asistente de uso general como Perplexity. Fíjate en las funciones de investigación concretas y en la cobertura de tu campo.

Si optas por una herramienta especializada, elige una diseñada para tus tareas concretas. Por ejemplo, herramientas como Elicit facilitan las revisiones bibliográficas estructuradas, mientras que Scite analiza cómo se citan los artículos académicos.

3. Comprueba que los términos y condiciones (T&C) de la herramienta permiten el uso que quieres darle

Al revisar los términos y condiciones de un proveedor, hay dos aspectos a los que debes prestar atención. En primer lugar, el uso que se hace de tus datos y si se mantienen totalmente confidenciales o no. En segundo lugar, las condiciones relativas a la propiedad de los resultados.

No des por hecho que un plan de pago garantiza automáticamente la confidencialidad de los datos o derechos de uso sin restricciones.

4. Comprueba si existen restricciones legales sobre tus datos

¿Tus entradas incluirán datos sensibles, documentos protegidos por derechos de autor, información empresarial confidencial o resultados no publicados?

Es importante comprobar que puedes proporcionárselos a un LLM. Puede haber diversas restricciones, desde la normativa sobre datos de tu jurisdicción hasta las políticas internas de la empresa. Es posible que tengas que averiguar cómo almacena los datos un proveedor de herramientas concreto y durante cuánto tiempo. Puede que sea necesario usar una plataforma empresarial aprobada.

5. Sigue las prácticas recomendadas al escribir prompts

Redactar buenos prompts de investigación tiene su arte. Formula con claridad tu pregunta de investigación, aporta el contexto relevante y define el formato del resultado. En tareas de investigación complejas, puede que tengas que dividir la pregunta en varios subprompts.

Pide referencias claras a todas las fuentes utilizadas, aunque no aparezcan indicadas en el resultado. Esto es importante, ya que una respuesta generada por IA puede no incluir citas de todas las fuentes utilizadas.

6. Verifica todos los datos, las afirmaciones técnicas y la información actual

Es fundamental contrastar las afirmaciones con las fuentes originales. Pueden ser artículos de investigación, investigaciones originales, estadísticas oficiales o documentación técnica. Presta especial atención a los datos numéricos, las fechas, las citas textuales y la información que depende del momento y puede haber quedado desactualizada.

Cuando investigues, no des por hecho que, porque se cite una fuente, la afirmación resultante sea correcta, ni siquiera que la fuente exista. En investigaciones complejas, es en esta fase donde verificas que los matices de las afirmaciones y los resúmenes son correctos.

7. Declara tu uso de la IA

Consulta los requisitos de declaración de tu empleador, tu institución académica o el organismo profesional correspondiente. Ahí encontrarás información sobre hasta qué punto debes declarar el uso de la IA.

Los ámbitos con normativas y códigos de buenas prácticas estrictos suelen exigir una declaración más detallada. Guarda un registro de las actividades realizadas con ayuda de la IA (las plataformas suelen conservar un registro de auditoría).

¿Es ético usar la IA para investigar? ¿Y qué nos depara el futuro?

La asistencia en la investigación se ha convertido en uno de los principales casos de uso de la IA, y es fácil entender por qué. Puede gestionar grandes volúmenes de información compleja, automatizar tareas repetitivas que requieren mucho tiempo y servir de apoyo para reflexionar sobre ideas e hipótesis incipientes.

Sin embargo, sigue habiendo problemas. En concreto, el uso ético de la IA en la investigación es actualmente uno de los debates más activos y controvertidos entre las instituciones académicas.

Las tasas de alucinación dependen de la complejidad del tema, y muchos ingenieros destacados las consideran un problema difícil que no puede resolverse por completo. Además, se sabe que el uso de la IA erosiona las habilidades de pensamiento, que son de vital importancia para los profesionales que participan en investigaciones complejas.

Las organizaciones también pueden prohibir el uso de la IA por motivos de privacidad y propiedad intelectual, o por preocupaciones relacionadas con los datos sensibles. Además, la declaración sigue siendo importante para que los revisores y los pares puedan entender cómo se ha utilizado la IA en el proceso de investigación.

La IA no hará sino integrarse cada vez más en la vida cotidiana, tanto en el ámbito privado como en el público. Por ello, es muy probable que sigan surgiendo normas más claras sobre la integridad y la atribución en la investigación, y que estas evolucionen y ganen en matices.