Más allá de ChatGPT existen hoy en día un número muy amplio de herramientas y aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa que están siendo utilizadas por investigadores a nivel global. Se podría decir que estás herramientas cubren casi todas las partes del proceso de investigación científica, apoyando tanto en las actividades complejas como en aquellas que consumen mucha parte el tiempo durante la investigación, como la organización de bibliografía, revisión de estilo y coherencia en el flujo de la estructura. En esta propuesta detallaremos algunas de ellas y en qué parte del proceso de investigación pueden ser utilizadas. En la etapa de introducción de la investigación particularmente en la generación de ideas de investigación pueden utilizarse Gemini, ChatGPT, Claude, Copilot y Perplexity, aunque cabe preguntarse qué tan novedosas son las ideas generadas por estas herramientas, o más bien se les podría ver como recombinaciones de discursos previos. En la etapa de revisión de literatura se encuentra una muy extensa variedad de herramientas para actividades diversas dentro de esta etapa, por ejemplo, para encontrar artículos de investigación se pueden utilizar Elicit, SciSpace, Epsilon, Scite, Consensus, Keenious y Undermind. Para localizar conexiones entre diferentes artículos, las herramientas que pueden ayudar a esta labor son ResearchRabbit, Connected Papers e Inciteful. La abundancia de herramientas para detectar conexiones entre artículos invita a cuestionarse si el investigador no corre el riesgo de apoyarse demasiado en vínculos sugeridos algorítmicamente, dejando de lado interpretaciones más arriesgadas o personales, basadas en su propia experiencia de vida. En la etapa de metodología se puede utilizar por ejemplo Forms.app para crear formularios, encuestas o cuestionarios online en segundos. Aquí surge la pregunta ¿hasta qué punto delegar estas etapas técnicas en sistemas automatizados podría reducir la comprensión de los propios datos, o el diseño del fenómeno a estudiar? Por otra parte, en la etapa de hallazgos se pueden utilizar Julius y DataChat para analizar, visualizar y animar datos. ¿Podría generar un sesgo depender de cómo estas plataformas procesan y visualizan la información? Ahora bien, durante todas las etapas de investigación es necesario ir documentando, escribiendo cada avance. Para ello existen herramientas que apoyan verificando la gramática, la consistencia, la gestión de referencias, etc.; aquí se encuentran herramientas que cuentan con componentes de Inteligencia Artificial como Wordvice AI, Grammarly, QuillBot y Trinka. Aunque la uniformidad en la escritura científica es importante, aquí vale la pena destacar el riesgo de que estos sistemas aplanen la diversidad de voces y estilos en la escritura académica. Hemos visto que la incorporación de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa en los procesos de investigación ofrece una serie de beneficios como la mejora en la eficiencia, la precisión y la gestión integral de documentación, así como la automatización de tareas. Queda la pregunta central: ¿en qué lugar queda la creatividad, la duda y el error, que tantas veces son el motor de la innovación científica?