IA Agéntica para Aceleración de I+D
Investigación y desarrollo de sistemas de IA agéntica capaces de automatizar y acelerar flujos de trabajo de investigación científica: revisión de literatura, diseño experimental, análisis de datos y redacción.
El problema
La investigación científica se enfrenta a un cuello de botella creciente: el volumen de literatura publicada supera con creces la capacidad humana de procesamiento. Un investigador dedica semanas a la revisión de literatura, meses a la recopilación y limpieza de datos, y una proporción significativa de su tiempo a tareas repetitivas que, si bien son necesarias, no requieren creatividad ni juicio experto. La IA agéntica puede transformar este panorama.
¿Qué es la IA agéntica?
Los sistemas de IA agéntica son sistemas autónomos capaces de planificar, ejecutar y adaptar secuencias de acciones para alcanzar un objetivo complejo. A diferencia de un modelo de lenguaje que responde a una pregunta, un agente puede descomponer una tarea en subtareas, utilizar herramientas externas (buscadores académicos, bases de datos, entornos de código), evaluar sus propios resultados y corregir el rumbo cuando es necesario. En el contexto de I+D, esto significa que un agente puede llevar a cabo una revisión de literatura completa, ejecutar análisis estadísticos o redactar borradores de secciones de un artículo, todo con supervisión humana pero sin intervención manual constante.
Líneas de trabajo
Revisión automatizada de literatura
Agentes que buscan, filtran, resumen y sintetizan publicaciones científicas relevantes para una pregunta de investigación. Capaces de operar sobre APIs académicas (Semantic Scholar, OpenAlex) y generar informes estructurados.
Diseño y ejecución experimental
Sistemas que proponen diseños experimentales, escriben y ejecutan código de análisis, y presentan resultados de forma reproducible. Integración con entornos de computación científica (Python, R, Jupyter).
Asistencia en redacción científica
Agentes que generan borradores de secciones, verifican la coherencia con la literatura citada, comprueban el formato de publicación objetivo y sugieren mejoras de estilo y estructura.
Orquestación de flujos de trabajo
Marcos de orquestación que coordinan múltiples agentes especializados para completar tareas complejas de investigación de principio a fin, con puntos de control humanos.
Nuestro enfoque
IA responsable
Todo sistema agéntico que desarrollamos incluye mecanismos de supervisión humana, trazabilidad de decisiones y evaluación de riesgos. No se trata de reemplazar al investigador, sino de amplificar su capacidad.
Impacto medible
Medimos la aceleración real: tiempo ahorrado en revisiones de literatura, reducción de errores en análisis, calidad de borradores generados frente a redacción manual. Resultados reproducibles y publicados abiertamente.
Ciencia abierta
Herramientas, datasets y resultados experimentales publicados bajo licencias abiertas. Cualquier grupo de investigación puede replicar y adaptar nuestros sistemas a sus propias necesidades.
Aplicaciones
- Revisiones sistemáticas asistidas por agentes (systematic reviews en horas, no meses)
- Análisis bibliométrico automatizado y mapeo de campos científicos
- Generación y verificación de hipótesis a partir de literatura existente
- Preparación automatizada de solicitudes de financiación y memorias de proyecto
- Monitorización continua de nuevas publicaciones relevantes para líneas de investigación activas
Estado actual
El proyecto se encuentra en fase activa de desarrollo. Estamos construyendo los primeros prototipos funcionales centrados en la revisión automatizada de literatura y la asistencia en redacción científica. Los resultados preliminares se publicarán como preprints en acceso abierto durante 2026.