Unidad 4 · Revisión de literatura en la era de IA

4 Sprints · Diana × Pirámide · 2 caminos IA · Keshav 3-pass · Ficha activa · Litmaps · Lab L1 caza de alucinaciones

Autor/a
Afiliación

Juan Carlos Muñoz-Mora, PhD

Universidad EAFIT · Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno

Subirse a hombros de gigantes con IA al lado — y verificando cada cita. Esta unidad cubre el ciclo completo de la revisión de literatura moderna: qué buscar (diana de 4 capas + pirámide de evidencia), cómo buscar (PRISMA-DFLLM + prompting + apps especializadas como Litmaps), cómo leer (Keshav 3-pass × profundidad por capa + ficha activa RAG-ready), y cómo sintetizar (Evidence Map con núcleo · periferia · gap · contradicción viva). En el centro: el Lab L1 · Caza de Alucinaciones — cada estudiante mide su propia tasa de citas fantasmas y aprende las 5 recomendaciones para evitarlas.

Sesión: S04 · Jueves 14/05 · 18:00–22:00 · 4 sprints + 3 breaks · Lab L1 25 min real · Modo AIAS: 3+5 (Collaboration + Full AI Labs)

Estructura · 4 Sprints

Hora Sprint Foco JC · Act
18:00–18:50 Sprint 1 · ¿QUÉ buscar? Propósitos · peer review · diana 4 capas · pirámide evidencia · 8 papers canónicos 35 · 15
18:50–19:10 ☕ Café largo · 20 min
19:10–20:00 Sprint 2 · ¿CÓMO buscar? PRISMA · matriz extracción · prompt extractor · 2 caminos IA · Lab L1 caza alucinaciones 25 · 25
20:00–20:10 ☕ Descanso 2
20:10–21:00 Sprint 3 · 📖 Leer en era IA Keshav 3-pass × diana · 4 modos IA · ficha activa · NotebookLM · árbol→bosque · Zotero/BibTeX 35 · 15
21:00–21:10 ☕ Descanso 3
21:10–22:00 Sprint 4 · 🏗️ Evidence Map 5 componentes · ejemplo Litmaps Catatumbo · construcción supervisada 15 · 35

Presentación de la unidad

Tip

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Atajos: F fullscreen · ←/→ navegar · Esc overview · S speaker notes · B chalkboard · ? ayuda

Piezas pedagógicas icónicas

🎯 La doble cruz · Especificidad × Profundidad

La diana de Sprint 1 (① Problemas → ④ Estilo) y el método 3-pass de Keshav (5 min → 4–5 h) son ejes ortogonales. Cruzarlos da la regla operativa: leés profundo dónde tu diana es más específica.

🤔 Bingo de alucinaciones IA

Buchanan 2024 + Scherbakov 2025: >30% de citas inventadas, <40% del campo valida outputs IA. Hay 3 mecanismos (completación · compresión · sycophancy) y 5 recomendaciones acumulativas (constraint · RAG · CoVe · triangulación · verificación humana).

🧾 La ficha de lectura como artefacto activo

12 secciones · YAML frontmatter · [[citekey]] Zettelkasten. Diseñada para que NotebookLM la pueda leer como una fuente más. 3 razones para escribir (no solo leer): retención · re-uso · RAG-ready.

🌳 → 🌲🌳🌲 Del árbol al bosque

25 fichas perfectas sin conexiones ≠ revisión. 4 herramientas para construir vista-bosque: Miro/FigJam/Mural (tableros) · Notion/Obsidian (grafos) · NotebookLM Mind Map (auto-jerárquico) · Evidence Map (producto formal Sprint 4).

Conversar con el corpus de la unidad

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Recursos relacionados

Bibliografía clave de la unidad

Foundational · PRISMA + Tipología:

  • Page et al. (2021) — PRISMA 2020 Statement (BMJ)
  • Grant (2018) — A Typology of Reviews · 14 review types (Health Info Libr J)
  • Tricco et al. (2015) — PRISMA-ScR (scoping reviews)
  • Aria & Cuccurullo (2017) — bibliometrix (R package, OSS)

Alucinaciones IA · evidencia empírica (2024–2025):

  • Buchanan et al. (2024) — Citation Hallucinations >30% (American Economist)
  • Scherbakov et al. (2025) — 76 papers LLM-in-SR · <40% validan (JAMIA)
  • Susnjak & McIntosh (2024) — PRISMA-DFLLM · extensión LLM (arXiv)
  • Khraisha et al. (2024) — GPT-4 ~80% accuracy en screening (Research Synthesis Methods)
  • Lau et al. (2025) — Elicit recall 39.5% vs trad 94.5% (Cochrane CESM)
  • Bolaños et al. (2024) — Survey AI tools por fase (AI Review)
  • Fabiano et al. (2024) — Guía práctica AI en SR (JCPP Adv)

Lectura académica:

  • Keshav (2007) — How to Read a Paper · 3-pass method (ACM SIGCOMM CCR)
  • Bornmann et al. (2021) — Tasa duplicación literatura científica · 17 años (Hum Soc Sci Comm)

Discovery + síntesis:

  • Priem et al. (2022) — OpenAlex API (arXiv)
  • Ouzzani et al. (2016) — Rayyan (Systematic Reviews)
  • Messeri & Crockett (2024) — AI as Surrogate · riesgo epistémico (Nature)
  • Acemoglu (2025) — IA y economía
📚 Bibliografía completa

La unidad referencia la bibliografía maestra del curso (117 entradas). Descarga el archivo BibTeX:

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Referencias

Acemoglu, D. (2025). The Simple Macroeconomics of AI. Economic Policy, 40(121), 13-58. https://doi.org/10.1093/epolic/eiae042
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix: An R-tool for Comprehensive Science Mapping Analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Bolaños, F., Salatino, A., Osborne, F., & Motta, E. (2024). Artificial Intelligence for Literature Reviews: Opportunities and Challenges. Artificial Intelligence Review. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10902-3
Bornmann, L., Haunschild, R., & Mutz, R. (2021). Growth Rates of Modern Science: A Latent Piecewise Growth Curve Approach to Model Publication Numbers from Established and New Literature Databases. Humanities and Social Sciences Communications, 8, 224. https://doi.org/10.1057/s41599-021-00903-w
Buchanan, J., Hill, S., & Shapoval, O. (2024). ChatGPT Hallucinates Non-existent Citations: Evidence from Economics. The American Economist, 69(1), 80-87. https://doi.org/10.1177/05694345231218454
Fabiano, N., Gupta, A., Bhambra, N., Luu, B., Wong, S., Maaz, M., Birnie, W. K., Wong, J. J., & Solmi, M. (2024). How to Optimize the Systematic Review Process Using AI Tools. JCPP Advances, 4(2), e12234. https://doi.org/10.1002/jcv2.12234
Grant, D. (2018). Methods of Economic Research: Craftsmanship and Credibility in Applied Microeconomics. Springer International Publishing.
Keshav, S. (2007). How to Read a Paper. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 37(3), 83-84. https://doi.org/10.1145/1273445.1273458
Khraisha, Q., Put, S., Kappenberg, J., Warraitch, A., & Hadfield, K. (2024). Can Large Language Models Replace Humans in Systematic Reviews? Evaluating GPT-4’s Efficacy in Screening and Extracting Data from Peer-Reviewed and Grey Literature in Multiple Languages. Research Synthesis Methods, 15(4), 616-626. https://doi.org/10.1002/jrsm.1715
Lau, J. et al. (2025). Comparison of Elicit AI and Traditional Literature Searching in Evidence Syntheses Using Four Case Studies. Cochrane Evidence Synthesis and Methods, 3(5). https://doi.org/10.1002/cesm.70050
Messeri, L., & Crockett, M. J. (2024). Artificial Intelligence and Illusions of Understanding in Scientific Research. Nature, 627(8002), 49-58. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07146-0
Ouzzani, M., Hammady, H., Fedorowicz, Z., & Elmagarmid, A. (2016). Rayyan—A Web and Mobile App for Systematic Reviews. Systematic Reviews, 5(1), 210. https://doi.org/10.1186/s13643-016-0384-4
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., et al. (2021). The PRISMA 2020 Statement: An Updated Guideline for Reporting Systematic Reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Priem, J., Piwowar, H., & Orr, R. (2022). OpenAlex: A Fully-Open Index of Scholarly Works, Authors, Venues, Institutions, and Concepts. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.01833
Scherbakov, D. et al. (2025). Large Language Models as Tools in Literature Reviews: A LLM-Assisted Systematic Review. Journal of the American Medical Informatics Association, 32(6). https://doi.org/10.1093/jamia/ocaf045
Susnjak, T., & McIntosh, T. R. (2024). Automating Research Synthesis with Domain-Specific Large Language Model Fine-Tuning. arXiv preprint, arXiv:2404.08680. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.08680
Tricco, A. C., Antony, J., Zarin, W., Strifler, L., Ghassemi, M., Ivory, J., Perrier, L., Hutton, B., Moher, D., & Straus, S. E. (2015). A Scoping Review of Rapid Review Methods. BMC Medicine, 13, 224. https://doi.org/10.1186/s12916-015-0465-6