Aprenda a integrar la IA en la síntesis de evidencia y ayude a los investigadores a utilizar las herramientas de IA de forma más eficiente.
La síntesis de evidencia se refiere a un conjunto de métodos utilizados para buscar, revisar e integrar sistemáticamente los hallazgos de la investigación con el fin de responder a preguntas específicas, identificar lagunas de conocimiento e informar la práctica y las políticas. Con el rápido crecimiento de la investigación publicada, existe una necesidad urgente de hacer este proceso más eficiente, sin comprometer la calidad ni el rigor. La inteligencia artificial (IA), en particular la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso, ofrece nuevas oportunidades y desafíos únicos en el contexto de la síntesis de evidencia. Como bibliotecarios, se nos pide cada vez más que apoyemos a estudiantes e investigadores en este panorama cambiante, ayudándolos a elegir las herramientas, los métodos y los flujos de trabajo adecuados que se ajusten a sus objetivos de revisión.

Este seminario web ofrecerá una visión general práctica de los enfoques actuales para integrar la IA en la síntesis de evidencia, centrándose en las etapas de selección de estudios y extracción de datos. Exploraremos los hallazgos de investigaciones recientes sobre qué funciona (y qué no), compartiremos técnicas para un desarrollo rápido y eficaz, y analizaremos consideraciones clave sobre la selección de software, el diseño de flujos de trabajo y la transparencia en los informes. Los participantes obtendrán una comprensión más clara del papel que puede desempeñar la IA en la síntesis de evidencia y estarán mejor equipados para guiar a los investigadores en el uso de las herramientas de IA de manera eficaz, eficiente y responsable.

Sarah Young
Social Sciences Librarian and Director, Evidence Synthesis Program
Carnegie Mellon University

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