Si estás empezando en el mundo de la IA aplicada a la investigación, probablemente te haya pasado esto: te recomiendan herramientas, modelos, plataformas… y acabas con 34 pestañas abiertas, cada una más confusa que la anterior.
Tranquilo. Todos hemos estado ahí.
La buena noticia: no necesitas gastarte un euro para empezar a usar IA en tu día a día como investigador.
De verdad, hay herramientas gratuitas que te pueden cambiar la vida (científica), ayudarte a investigar más rápido y, sobre todo, hacer que no te vuelvas loco buscando, resumiendo o analizando datos.
Vamos a ver cuáles son, cómo usarlas y cómo elegir las que de verdad te sirven.
Principales herramientas IA gratuitas para investigación
Antes de entrar en nombres, déjame decirte algo: la IA no es solo para “expertos en IA”. Puedes usarla aunque seas de biología, psicología, química, sociología o neurociencia.
El truco está en empezar por herramientas que hacen mucho… sin pedírtelo todo.
Aquí tienes algunas categorías que te facilitarán la vida desde el día uno:
1. IA para resumir y entender papers
¿Te comes artículos de 25 páginas como si fueran snacks? Ojalá.
Para el resto de los mortales, usar herramientas de resumen automático es un salvavidas.
Algunas muy buenas y gratuitas:
- SciSpace (resúmenes, explicaciones, figuras traducidas a lenguaje claro)
- Scholarcy (resume, extrae tablas, hace “flashcards” del paper)
Ideal cuando quieres entender rápido si ese artículo es relevante… sin perder toda la mañana.
2. IA para buscar artículos científicos
La búsqueda es el gran agujero negro del tiempo. Aquí la IA brilla mucho:
- Semantic Scholar (búsqueda inteligente basada en IA)
- Connected Papers (mapas visuales de investigación)
- Research Rabbit (similar, muy visual y útil para revisar literatura)
Te ayudan a descubrir conexiones que no verías en una búsqueda normal.
Es como tener un colega que ya se leyó todos los papers del planeta.
3. IA para redactar y mejorar textos científicos
Que sí, que tú sabes escribir. Pero optimizar, acortar, aclarar o adaptar el tono no siempre es tan fácil.
- LanguageTool (revisiones avanzadas de estilo)
- Writefull (entrenado en textos académicos, muy útil)
- DeepL Write (alternativas de redacción muy naturales)
No sustituyen tu criterio científico, pero te ahorran horas de edición.
4. IA para análisis de datos (nivel básico)
Si vas empezando con programación o análisis, estas herramientas te ayudan sin abrumarte:
- Google Colab (gratuito para ejecutar Python y modelos)
- Jupyter Notebook + extensiones IA
- ChatGPT Free + código guiado (para corregir scripts, generar funciones, revisar lógica)
Perfectas para empezar a trabajar con datos sin montar un entorno complicado.
¿Cómo elegir las mejores herramientas IA gratuitas?
Aquí viene lo importante, porque no se trata de usar todas, sino las que van contigo.
Piensa en tu problema, no en la herramienta
Si tu problema es que te lleva horas filtrar papers, empieza por herramientas de búsqueda. Si tu problema es que no te da la vida para redactar, vete a las de escritura.
La herramienta buena es la que resuelve tu dolor actual.
Empieza por una o dos
No intentes dominar 15 herramientas a la vez.
Elige un par, dales una semana y verás si encajan contigo.
Que sean simples
Si necesitas un tutorial de 40 minutos para usarla… probablemente no es para ti (todavía).
Que respeten tu privacidad
Especialmente si trabajas con datos sensibles o proyectos no publicados.
Aprende a pedir bien (muy importante)
Con la IA, la calidad de tu resultado depende de la calidad de tus preguntas.
Si pides mal, obtienes humo. Si pides bien, obtienes oro.
Y aquí es donde muchos investigadores se quedan atascados…porque no es evidente cómo hablarle bien a una IA.
Por eso en Maxymia tienes dos cursos que te ahorran meses de prueba y error: IA para Científicos y Mastering Prompt Engineering: El Arte de Preguntar
Son perfectos si quieres pasar de “uso la IA como puedo” a “la IA trabaja para mí, no al revés”.
Biotecnólogo y bioestadístico especializado en análisis de datos e inteligencia artificial aplicada a la investigación. Fundador de Maxymia, combina ciencia y tecnología para desarrollar soluciones y formación en automatización para el ámbito científico.
