Presentado por: Andrés Lopez
¿Qué pasa cuando combinamos el rigor de una revisión sistemática con herramientas de inteligencia artificial? En el Seminario 4, el equipo de Huerta Icesi conoció, de la mano de invitados con experiencia en un proyecto sobre dengue, una ruta para preguntar mejor, buscar mejor y sintetizar mejor. La sesión presentó un flujo de trabajo que parte de protocolos reconocidos (PRISMA, Joanna Briggs), pasa por la búsqueda en bases de datos (PubMed, Scopus, BVS) y se apoya en plataformas y scripts para clasificar artículos, construir matrices de extracción y producir visualizaciones (mapas, heatmaps, tablas) útiles para decisión y docencia. Además de despejar dudas técnicas (prompts, curación de datos, límites de la IA), el grupo acordó documentar la metodología y publicar el video del seminario como recurso formativo, con miras a replicar esta capacidad en el Living System Lab y en el proyecto Huerta Urbana.
La Metodología: Así lo Hicimos
- Pregunta y protocolo primero
Se enfatizó que una revisión sistemática es un estudio en sí mismo: requiere pregunta clara, plan de búsqueda y criterios de inclusión/exclusión (PRISMA/JBI) antes de abrir bases de datos. - Búsqueda y gestión de referencias
Exploración en PubMed, Scopus y Biblioteca Virtual en Salud; organización en gestores como Zotero para trazabilidad y colaboración. - Clasificación asistida por IA
Uso de prompts iterativos y plataformas (p. ej., Ryan) para preclasificar y priorizar artículos, complementado con scraping y visualización en Python. - Matriz de extracción colaborativa
Construcción conjunta de variables clave alineadas con hipótesis del proyecto; curación y ajuste de prompts como tareas continuas. - Síntesis y comunicación
Generación de mapas interactivos, diagramas de calor y tablas para comunicar hallazgos y apoyar diseños pedagógicos en cursos y semilleros.
Resultados e Impacto: La Relevancia del Proyecto
- Ruta replicable para equipos interdisciplinarios
El flujo PRISMA/JBI + IA ofrece eficiencia sin sacrificar rigor, trasladable a preguntas de biodiversidad, agroecología y educación STEM en la huerta. - Mejor toma de decisiones
Las visualizaciones y matrices de extracción acercan evidencia accionable al diseño experimental y a la comunicación pública del proyecto. - Capacidad institucional
Se propuso consolidar en CITRADI una capacidad de revisiones rápidas con rigor, útil para LSL y aliados. - Ajuste fino de la IA
La sesión aclaró que la IA asiste (no sustituye): hace falta curar datos, afinar prompts y validar con criterios científicos. - Productos concretos
Acuerdos: sistematizar la metodología, editar/publicar el video del seminario y aplicar el enfoque en futuras revisiones del proyecto.
El Seminario 4 dejó algo más que herramientas: una manera de pensar la búsqueda de evidencia como parte integral del laboratorio vivo. Los siguientes pasos son documentar la guía metodológica, compartir el registro audiovisual y pilotar una revisión breve sobre un tema clave de la Huerta (p. ej., polinización urbana o suelos vivos) para cerrar el ciclo preguntar–buscar–sintetizar–decidir. Con ello, el equipo consolida una práctica reproducible y enseñable, donde la IA acelera el proceso y el criterio científico garantiza calidad y pertinencia para investigación, docencia y divulgación.
