Búsqueda y revisión bibliográfica
Dentro de las herramientas que podemos utilizar en los modelos está la de Deep Research. Deep Research es un enfoque que combina búsqueda en internet con razonamiento avanzado, pero llevado a cabo durante un período de tiempo prolongado.
No se trata solo de hacer una consulta rápida y obtener una respuesta inmediata, sino de un proceso más largo en el que se consultan varias fuentes, se contrastan datos y se prepara un informe trazable. Esa profundidad no garantiza que el resultado sea correcto: todavía hay que revisar la búsqueda, las referencias y cada afirmación importante.
Antes de investigar: entrevista y protocolo
Es tentador decirle al modelo directamente "haz una revisión sobre X", pero eso no te va a dar buenos resultados. Primero formúlate la pregunta a ti mismo/a. Aquí es donde merece más la pena invertir tiempo. Si tienes claro lo que quieres pedir entonces pásale un prompt estructurado al modelo para que inicie el Deep Research. Aquí depende del campo en el que trabajes. Puedes usar PICO, PECO u otra estructura apropiada. Ejemplo:
- población o problema;
- intervención o exposición;
- comparador, si procede;
- desenlaces y horizonte temporal;
- diseños elegibles;
- fecha, idioma y demás límites justificados.
Y a raíz de ahí redactas el prompt.
Si no tienes estas cosas claras, es recomendable separar la definición del problema de la investigación profunda. De nuevo, si entregas una pregunta ambigua a una herramienta de investigación, esta puede producir un informe extenso y bien presentado que responda algo que no es exactamente lo que querías.
Trabaja en tres fases:
- Entrevista de alcance: pídele al modelo que te entreviste para descubrir ambigüedades, supuestos y decisiones pendientes. En esta fase no debe buscar literatura.
- Protocolo: convierte las respuestas en una especificación de investigación reproducible.
- Investigación: entrega el protocolo completo a una herramienta de investigación profunda y exige trazabilidad hasta las fuentes.
Plantilla para la entrevista de alcance
Quiero preparar una revisión de literatura sobre [tema].
Antes de buscar información, entrevístame para definir bien el alcance.
Haz una pregunta cada vez y no investigues todavía.
Aclara, como mínimo:
- pregunta principal y subpreguntas;
- población, intervención o exposición, comparador y desenlaces;
- definiciones operativas y términos ambiguos;
- periodo, idiomas y disciplinas relevantes;
- diseños y tipos de publicación elegibles;
- criterios de inclusión y exclusión;
- profundidad y formato del resultado final.
Cuando terminemos, convierte mis respuestas en un protocolo breve.
Señala las decisiones aún abiertas y no inventes ninguna.
El protocolo resultante debería permitir que otra persona repita el encargo. Debe incluir la pregunta, definiciones, límites temporales y disciplinares, fuentes previstas, estrategia de búsqueda, criterios de selección, jerarquía de evidencia y estructura del informe. También debe anticipar cómo se tratarán preprints, resúmenes de congresos, revisiones narrativas y estudios con riesgo de sesgo elevado.
Dos pasadas
En ocasiones con una sola búsqueda nos vale. En otras puede ser más sólido separar:
- Pasada panorámica: identifica vocabulario, subcampos, revisiones de referencia, trabajos seminales, grupos relevantes, controversias y lagunas.
- Pasada focalizada: aplica la pregunta refinada, los criterios de selección y una tabla de extracción estable para producir la síntesis crítica.
No conviertas el número de artículos en una medida de consenso. Pondera diseño, tamaño, riesgo de sesgo, precisión y aplicabilidad. Distingue además entre no haber encontrado evidencia y haber encontrado evidencia de ausencia.
Plantilla para la investigación profunda
Realiza una revisión crítica conforme al siguiente protocolo:
[pegar protocolo revisado]
Trabaja en dos pasadas.
1. Mapa del campo
- define la terminología y los subcampos;
- localiza revisiones sistemáticas, metaanálisis y trabajos seminales;
- identifica evidencias favorables y contrarias;
- señala controversias, limitaciones y lagunas.
2. Revisión focalizada
- documenta fuentes, consultas, fechas y criterios de selección;
- crea una tabla con diseño, población, intervención o exposición,
comparador, desenlaces, resultados y limitaciones;
- sintetiza por subpregunta y pondera la solidez de la evidencia;
- diferencia resultados observados, interpretación de los autores
e inferencias propias;
- enlaza cada afirmación sustantiva con su fuente verificable.
No presentes como consenso una simple mayoría de publicaciones.
Si no localizas evidencia suficiente, indícalo expresamente.
La investigación puede combinar búsqueda web, archivos aportados, conectores o fuentes compatibles mediante MCP. Usa únicamente datos y repositorios autorizados, y registra qué fuentes pudo consultar el sistema.
Trabajar con una colección de PDFs
Normalmente no queremos consultar un único artículo, sino trabajar con el conjunto de documentos que hemos reunido para una revisión. En Zotero, Mendeley o el gestor bibliográfico que utilices agrupa primero los artículos relevantes en una colección. Después selecciona sus elementos y exporta los PDFs a una carpeta de trabajo independiente.
El flujo sería:
- Crea una colección para la pregunta de investigación.
- Exporta los PDFs a una carpeta con un nombre y una fecha claros.
- Abre esa carpeta como proyecto en un agente que pueda leer archivos locales.
- Haz preguntas sobre el conjunto o encarga una tarea con una salida definida.
Una primera petición podría ser:
Revisa los PDFs de esta carpeta y crea un inventario con:
archivo, título, autores, año, DOI y número de páginas.
Indica qué archivos no has podido leer, cuáles parecen duplicados
y qué registros no tienen un DOI verificable. No sintetices todavía.
Una vez revisado el inventario, ya podemos hacer preguntas transversales, por ejemplo:
- ¿Qué afirmaciones aparecen en varios estudios?
- ¿Dónde discrepan y qué diferencias metodológicas podrían explicarlo?
- ¿Qué conclusión supera lo que permiten los diseños?
- ¿Qué población no está representada?
- ¿Qué información falta?
O mandar una tarea concreta:
Trabaja únicamente con los PDFs de esta carpeta.
Para cada estudio extrae:
- diseño y tamaño muestral;
- población y criterios de inclusión;
- intervención o exposición y comparador;
- desenlace principal;
- resultados principales;
- limitaciones declaradas por los autores.
Devuelve una tabla con una fila por estudio. Para cada dato indica
el archivo y la página que lo respaldan. Si no aparece, escribe
"no consta". Separa el contenido del artículo de cualquier
interpretación propia y guarda el resultado como matriz-extraccion.csv.
Antes de utilizar la tabla, revisa una muestra contra los PDFs originales. Los documentos escaneados, las tablas complejas, los suplementos separados o una nomenclatura inconsistente pueden provocar omisiones.
Otras herramientas
Existen otras herramientas para buscar o trabajar con literatura. No son intercambiables: aunque un agente general pueda cubrir parte del flujo, algunas incorporan índices, formas de citar o funciones de extracción específicas. La elección depende del corpus y del tipo de revisión.
| Herramienta | Uso | Precaución |
|---|---|---|
| Perplexity | Explorar temas y seguir enlaces | Verificar procedencia y calidad de cada referencia |
| NotebookLM | Consultar y comparar un conjunto de fuentes aportadas | Sus citas ayudan a localizar, no validan la fuente |
| Elicit | Explorar literatura y estructurar extracción | Revisar cobertura, criterios y texto original |
| Consensus | Localizar respuestas respaldadas por publicaciones | No sustituye una búsqueda sistemática |
Las interfaces, planes y funciones cambian. Consulta siempre la documentación del servicio y registra qué herramienta y fecha se utilizaron.
Extra: Autoresearch
Una vez hecha la hipótesis inicial y la review de la literatura probablemente queramos empezar a experimentar. Autoresearch es algo aún prematuro pero es una forma concreta de automatización para experimentación. En lugar de pedir un único resultado, dejamos que un agente repita un ciclo: propone un cambio, ejecuta un experimento, mide el resultado, conserva o descarta el cambio y vuelve a empezar.
El ejemplo que popularizó el término es el proyecto autoresearch de Andrej Karpathy: un agente modifica un archivo de entrenamiento, ejecuta pruebas con un presupuesto fijo y conserva únicamente los cambios que mejoran una métrica. La parte importante no es que trabaje durante la noche; es que el espacio editable, el tiempo, la métrica y la regla para aceptar resultados están definidos antes de empezar.
Un ciclo mínimo necesita:
- una hipótesis o cambio acotado;
- datos y protocolo de evaluación que el agente no pueda modificar;
- una métrica decidida de antemano;
- un presupuesto de tiempo, cómputo o iteraciones;
- una regla explícita para conservar o descartar;
- un registro de cada intento, incluidos los fallidos;
- una condición de parada y revisión humana.
