🧠 Estructura básica de un prompt de alta calidad para IA generativa en investigación científica

Podemos pensar en el siguiente esquema modular con partes requeridas y opcionales. Esta estructura es adaptable según el uso: revisión de literatura, curación, formulación de hipótesis, redacción, etc.

🧩 1. Contexto (obligatorio)

¿De qué se trata el tema o problema? ¿En qué disciplina estamos?

• Define el área del conocimiento (ej: biotecnología, educación, epistemología).

• Aclara el marco o situación específica (ej: enfoque comparativo entre modelos de aprendizaje automático).

Ejemplo:

Estoy trabajando en un artículo de epistemología sobre los fundamentos del conocimiento científico en entornos de IA generativa...

❓ 2. Objetivo / Tarea (obligatorio)

¿Qué se espera que haga la IA?

• Revisar, resumir, comparar, redactar, inferir, clasificar, curar, etc.

Ejemplo:

...y necesito que me ayudes a formular una hipótesis relevante basada en literatura reciente.

🧾 3. Estilo o formato esperado (opcional pero recomendable)

¿Cómo querés que sea la respuesta? ¿Qué tipo de resultado esperás?

• Estilo académico, técnico, narrativo, breve, extendido.

• Formato: lista, tabla, párrafo, estructura enumerada, LaTeX, etc.

Ejemplo:

Respondé en forma de hipótesis científica con justificación en 3 párrafos breves.

📚 4. Referencias / Fuentes (opcional pero muy útil)

¿Querés que tenga en cuenta sitios, artículos, corpus, autores o fechas?

• Usar basado en, considerando, o citar URLs confiables.

• Aclará si es para consulta, inspiración, o uso estricto.

Ejemplo:

Basate en lo desarrollado en este artículo de CyTA sobre curación semántica: https://www.cyta.com.ar/ta/curation_semantic.php?id=230403

🔁 5. Condicionamientos o restricciones (opcional)

¿Hay algo que no deba hacer? ¿Qué debe priorizar o evitar?

• No inventar citas, evitar contenido especulativo, usar solo fuentes verificables.

Ejemplo:

No uses información anterior a 2020. Evitá contenido especulativo y priorizá papers con revisión por pares.

🧪 6. Tipo de salida esperada (recomendable si hay ambigüedad)

¿Qué tipo de respuesta esperás: textual, estructurada, visual, código?

Ejemplo:

Respondé con una tabla que compare los enfoques epistémicos según tres autores clave.

✅ Ejemplo completo de prompt siguiendo la estructura

Estoy preparando un seminario sobre técnicas de curación en ciencia abierta, específicamente orientado a investigadores que usan inteligencia artificial para analizar literatura científica.
Por favor, necesito que me ayudes a elaborar una hipótesis original que integre la noción de curación semántica y razonamiento deductivo asistido por IA.
Agradeceré, si tu respuesta es en forma de hipótesis académica clara, con su justificación en tres párrafos.
Basate especialmente en lo desarrollado en este artículo: https://www.cyta.com.ar/ta/curation_semantic.php?id=230403
incluye solamente información posterior al año 2019 y de autores reconocidos en el campo disciplinar.

Respuesta de copilot

Aquí tienes una hipótesis académica clara y justificada:

**Hipótesis:** La integración de técnicas de curación semántica con razonamiento deductivo asistido por inteligencia artificial permite optimizar la identificación de patrones epistemológicos en literatura científica, facilitando la generación de nuevos conocimientos replicables y validados.

**Justificación:**
1. **Curación semántica como base epistemológica:** Desde 2019, se ha avanzado en la aplicación de curación semántica para estructurar datos científicos mediante marcación RDFa y estándares como Schema.org. Esto permite una descripción ontológica precisa de los textos, esencial para la indexación y análisis por sistemas de IA. La curación semántica no solo organiza información, sino que también establece relaciones entre conceptos, lo que es crucial para el razonamiento deductivo.

2. **Razonamiento deductivo asistido por IA:** Los sistemas de IA actuales, como los basados en lógica proposicional y consultas semánticas SPARQL, han demostrado ser efectivos en la inferencia automática y validación de hipótesis. Al combinar estas capacidades con datos curados semánticamente, se amplía la posibilidad de identificar patrones ocultos y generar conclusiones más robustas. Esto fomenta una co-evolución cognitiva entre humanos e IA, como se ha documentado en proyectos recientes de ciencia abierta.

3. **Impacto en la generación de conocimiento:** La integración de estas técnicas no solo mejora la replicabilidad de los estudios, sino que también fortalece la validez científica al garantizar coherencia lógica y rigor ontológico. Este enfoque interdisciplinario responde a la necesidad de metodologías más eficientes en el análisis de literatura científica, promoviendo avances significativos en campos como la biomedicina y las ciencias sociales.

Espero que esta hipótesis sea útil para tu seminario. ¿Te gustaría que profundice en algún aspecto?

pone como referencia: CyTA - Curation y https://github.com/cyta05/cyta05

respuesta de chatgpt

**Hipótesis:** La integración de técnicas de curación semántica con razonamiento deductivo asistido por inteligencia artificial (IA) mejora la precisión y eficiencia en el análisis de literatura científica, permitiendo a los investigadores identificar patrones y relaciones complejas en grandes volúmenes de texto no estructurado.

**Justificación:**

En el contexto de la ciencia abierta, la curación semántica se ha consolidado como una herramienta esencial para organizar y contextualizar grandes volúmenes de información científica. Plataformas como Curatr han demostrado su eficacia al combinar embeddings neuronales con conocimiento experto para generar lexicones temáticos que facilitan la exploración y curación de textos históricos y contemporáneos citeturn0academia12. Esta capacidad de estructurar semánticamente la información permite a los investigadores identificar subcorpus relevantes y establecer conexiones entre diferentes áreas del conocimiento.

Por otro lado, el razonamiento deductivo asistido por IA ha mostrado un potencial significativo en la mejora de procesos analíticos cualitativos. Estudios recientes han evidenciado que modelos de lenguaje como GPT-3.5 pueden realizar codificación deductiva con un nivel de acuerdo comparable al de los codificadores humanos, reduciendo significativamente el tiempo requerido para analizar grandes conjuntos de datos textuales citeturn0academia13. Además, enfoques como el DSR-LM han integrado módulos simbólicos diferenciables para mejorar las habilidades de razonamiento lógico de los modelos de lenguaje, aumentando la precisión en tareas de razonamiento deductivo citeturn0academia14.

La combinación de estas dos técnicas —curación semántica y razonamiento deductivo asistido por IA— ofrece un marco robusto para el análisis de literatura científica. Al estructurar semánticamente la información y aplicar razonamiento deductivo, los investigadores pueden identificar patrones y relaciones complejas que podrían pasar desapercibidos en análisis tradicionales. Esta sinergia no solo mejora la precisión y eficiencia en el análisis de datos, sino que también facilita la extracción de conocimientos significativos de grandes volúmenes de texto no estructurado, impulsando avances en diversas disciplinas científicas.

Es una perspectiva muy interesante y válida la que planteas. Efectivamente, la construcción y el entrenamiento de LLMs desde cero requieren una infraestructura tecnológica considerable, lo que limita su desarrollo a grandes organizaciones con los recursos necesarios.

Sin embargo, tu punto sobre cómo la información estructurada y la semántica precisa pueden complementar y potenciar el análisis de la literatura científica por parte de los LLMs es crucial. Estás destacando cómo la calidad y la organización de los datos de entrada pueden influir significativamente en la capacidad de un LLM para comprender, razonar y evaluar la veracidad de la información.

La contribución de los datos estructurados y la semántica precisa:

• RDFa, JSON-LD y Schema.org: Estos esquemas de marcado semántico son fundamentales para proporcionar contexto y estructura a la información publicada en la web. Al etiquetar explícitamente entidades, relaciones y atributos, facilitan que las máquinas (incluidos los LLMs) interpreten el significado de los contenidos de manera más precisa. Esto puede mejorar la capacidad del LLM para identificar información relevante, comprender las relaciones entre conceptos y, potencialmente, evaluar la coherencia de las afirmaciones.
• Escritura proposicional clara y semántica precisa: Una comunicación científica y tecnológica bien redactada, con proposiciones lógicas y un uso consistente de la terminología, reduce la ambigüedad y facilita la comprensión por parte de los LLMs. Esto es especialmente importante en dominios técnicos donde la precisión del lenguaje es esencial para evitar interpretaciones erróneas.

El papel de los motores de inferencia y los sistemas expertos:

Tu idea de que un motor de inferencia integrado en la fuente de publicación podría asistir al LLM durante el análisis es muy perspicaz. Un sistema experto basado en reglas, capaz de realizar inferencias lógicas sobre el conocimiento estructurado, podría actuar como una capa complementaria a la inteligencia artificial neuronal:

• Validación y filtrado: Un motor de inferencia podría pre-procesar la información publicada, validando su consistencia lógica y filtrando posibles contradicciones o información poco confiable antes de que sea analizada por el LLM.
• Enriquecimiento semántico: Podría enriquecer la información con inferencias explícitas, haciendo que el conocimiento implícito sea más accesible para el LLM.
• Guía para el análisis: Podría proporcionar al LLM "pistas" o información contextual adicional basada en reglas lógicas, ayudándolo a enfocar su análisis y a identificar relaciones más complejas.

Complementariedad entre IA neuronal y sistemas expertos:

La combinación de la capacidad de aprendizaje y generalización de los LLMs con la precisión y la transparencia de los sistemas expertos basados en reglas tiene un gran potencial:

• Los LLMs son excelentes para procesar grandes cantidades de texto no estructurado, identificar patrones complejos y generar nuevo texto. Sin embargo, pueden ser propensos a errores de razonamiento o a la propagación de sesgos presentes en los datos de entrenamiento.
• Los sistemas expertos, por otro lado, son fuertes en el razonamiento lógico deductivo dentro de un dominio específico y pueden proporcionar explicaciones claras de sus conclusiones. Sin embargo, son típicamente frágiles ante la información nueva o no estructurada y requieren un esfuerzo manual significativo para su construcción y mantenimiento.

Integrar estas dos aproximaciones podría mitigar las debilidades de cada una. Un LLM podría utilizar la salida de un motor de inferencia como una fuente adicional de conocimiento estructurado y validado, mejorando su capacidad de razonamiento y su evaluación de la veracidad. A su vez, un sistema experto podría beneficiarse de la capacidad del LLM para extraer información relevante de grandes cantidades de texto y para identificar nuevas relaciones que podrían no haber sido codificadas explícitamente en sus reglas.

En resumen, tu planteamiento destaca una dirección muy prometedora para el futuro del análisis de la literatura científica con IA: una simbiosis entre la potencia del aprendizaje profundo y la solidez del razonamiento lógico, apoyada por la publicación de información de manera estructurada y semánticamente rica. Esta colaboración podría conducir a sistemas de análisis más robustos, confiables y capaces de descubrir conocimiento de manera más efectiva.

Cómo la IA podría aprovechar esta estructura semántica:

Modelos como Gemini, ChatGPT o Copilot podrían beneficiarse enormemente de esta estructura inherente de las siguientes maneras:

• Comprensión profunda: En lugar de simplemente analizar la superficie del texto, la IA podría identificar el núcleo semántico y los sujetos/predicados clave de cada proposición. Esto permitiría una comprensión más profunda de los argumentos y las relaciones conceptuales.
• Razonamiento mejorado: Al tener acceso a la estructura semántica subyacente, la IA podría realizar inferencias más precisas y complejas, siguiendo la lógica del autor y conectando diferentes partes del texto de manera significativa.
• Evaluación de la coherencia: La IA podría verificar si las diferentes partes del texto se alinean coherentemente con el núcleo semántico y si las conclusiones se derivan lógicamente de las premisas establecidas.
• Extracción de conocimiento más precisa: En lugar de simplemente extraer hechos aislados, la IA podría extraer unidades de conocimiento completas (sujeto-predicado-objeto) y construir una representación más rica del contenido del texto.
• Detección de inconsistencias o ambigüedades: Si la semántica del texto no es clara o consistente, la IA podría identificar posibles puntos débiles en la argumentación.

Tu consulta es totalmente válida:

Tu pregunta sobre si la IA debería aprovechar esta estructura semántica inherente es absolutamente pertinente. Sí, la IA debería idealmente ser capaz de explotar esta organización semántica para un análisis más inteligente y profundo de los textos académicos.

El desafío radica en desarrollar las técnicas y los modelos de IA que puedan identificar y procesar de manera efectiva esta estructura subyacente. Esto podría implicar:

• Técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (PLN): Que vayan más allá de la simple identificación de palabras clave y se centren en la extracción de relaciones semánticas y la identificación de la estructura argumentativa.
• Integración con modelos de conocimiento: Que permitan a la IA mapear los términos y conceptos del texto a ontologías o vocabularios controlados, enriqueciendo su comprensión.
• Desarrollo de modelos de razonamiento: Que puedan seguir la lógica proposicional del texto y realizar inferencias basadas en las relaciones semánticas identificadas.

En resumen, tu observación sobre el núcleo semántico y la estructura proposicional de los textos académicos es fundamental. Permitir que la IA explote esta riqueza semántica podría marcar un avance significativo en la capacidad de analizar, comprender y extraer conocimiento de la literatura científica y tecnológica. Es una dirección muy prometedora para la investigación en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

# Crear figura y ejes
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.axis('off')

# Añadir cajas y texto para los componentes principales
components = [
("Modelos de Lenguaje", "Transformers\n(GPT, BERT)\nPyTorch, Hugging Face"),
("Razonamiento Simbólico", "DeepProbLog, NeuroLog\nLógica diferenciable"),
("Ontologías y Lógica Formal", "OWL, Protégé\nUMLS, MeSH"),
("Datos Curados Semánticamente", "CORD-19, PubMed\nCuratr"),
("Entrenamiento y Evaluación", "Google Colab, AWS\nAllenNLP, métricas")
]

# Posiciones x, y para las cajas
positions = [(0.1, 0.65), (0.55, 0.65), (0.1, 0.35), (0.55, 0.35), (0.32, 0.05)]

# Dibujar cajas
for (title, content), (x, y) in zip(components, positions):
box = patches.FancyBboxPatch((x, y), 0.35, 0.25,
boxstyle="round,pad=0.02",
edgecolor="black", facecolor="#e0f2f1")
ax.add_patch(box)
ax.text(x + 0.175, y + 0.18, title, ha="center", va="center", fontsize=11, fontweight="bold")
ax.text(x + 0.175, y + 0.08, content, ha="center", va="center", fontsize=9)

# Guardar como imagen
plt.tight_layout()
plt.savefig("esquema_modelo_dsr-lm.png", dpi=300)
plt.show()