LeapSpace: la nueva IA académica de Elsevier que lo puede cambiar todo

LeapSpace es la plataforma independiente de inteligencia artificial de Elsevier. Decimos independiente porque Elsevier tiene otra IA vinculada a la base de datos académica Scopus.

LeapSpace es una IA para usuarios que trabajan en la academia o en la industria, así como profesionales independientes, pues contempla suscripciones individuales, con tarifas comparables a las de ChatGPT o Claude.

A diferencia de la IA de Scopus, LeapSpace no solo usa metadatos (títulos, resúmenes, palabras clave) sino también texto completo: «Based on peer-reviewed abstracts and full text«.

Su base documental consiste en unos 100 millones de referencias bibliográficas de Scopus mas unos 23 millones de artículos en texto completo de revistas de Elsevier y de unas 1000 editoriales y proveedores, según vemos en esta captura de su página de información general:

La siguiente captura tomada de otra página de información de LeapSpace lo indica aún con mayor detalle para los amantes de la precisión:

Funciones de LeapSpace

En una lista no cerrada, LeapSpace aporta funciones para:

• Explorar cuestiones de investigación complejas con elementos de verificación y soporte documental amplio.
• Delimitar un área o un problema de investigación y obtener las investigaciones clave relacionadas, junto a las teorías y conceptos principales.
• Obtener evidencias sobre una hipótesis o sobre una pregunta de investigación, con conexiones conceptuales e identificación de huecos de investigación.
• Obtener respuestas directas presentadas como informes completos apoyados por citas integradas en el texto y con lista final de referencias.
• Analizar documentos propios.
• Disponer de un sistema de asistencia a la escritura que, en teoría está sujeto a supervisión, y validación del investigador, pero que también funciona de modo autónomo.

Además, la documentación oficial de LeapSpace menciona identificar colaboradores y expertos y descubrir oportunidades de financiación.

Rasgos diferenciales

Aunque es comparable a otras IA académicas basadas en sistemas RAG, como Consensus, Undermind o Elicit, tiene rasgos diferenciales importantes entre los cuales se pueden destacar los siguientes:

• Pertenece, y se beneficia, del ecosistema Elsevier/Scopus.
• Organización en capas de sus informes, Cada capa ofrece un desarrollo progresivo.
• Elementos de verificación de la fortaleza de la evidencia de los hallazgos del informe,
• Sistema de asistencia a la escritura.

Espero que todo esto quede clarificado en lo que sigue.

LEAPSPACE DE ELSEVIER · GUÍA DE USO

Espacio de trabajo

En la captura hemos destacado el slogan de LeapSpace que pone el énfasis en que no solo usa metadatos, sino texto completo, para diferenciarse, suponemos de la IA integrada en Scopus y de otras IA académicas.

Vemos también que podemos activar un modo denominado Deep research que recuerda al de ChatGPT. ¿Se trata de uno de los LLM que utiliza LeapSpace?. Es de suponer, pero no hemos encontrado información al respecto.

También destacamos en la captura la opción de subir documentos si lo que queremos es interactuar con documentos subidos por nosotros en lugar de lanzar una búsqueda.

Búsqueda con Deep research

Para las pruebas que siguen hemos elegido un prompt deliberadamente simple. Queremos explorar la relación entre dos conceptos concretos y el prompt los enuncia sin más. Véase que no hemos usado nada del estilo «actúa como…», o «el objetivo es…», etc.

Por otro lado, como se puede ver, cuando está activado, el botón de Deep research cambia de color.

Actualización: Pocos días después de redactar esta guía, LeapSpace ha modificado el diseño del botón Deep research, ahora aparece como un conmutador. Un pequeño cambio de diseño, un enorme avance. Vean;

Tabla de hallazgos clave

Los informes de LeapSpace están estructurados en capas. De una forma acertada el informe empieza con una tabla de síntesis en la que tenemos las siguientes columnas:

• Hallazgos clave
• Qué significa en la práctica
• Contextos típicos de investigación
• Citaciones

La lectura de esta tabla aporta de forma muy rápida la información principal. A ciertos efectos, podríamos quedarnos con esta información y ya tendríamos resuelta nuestra necesidad de información. No obstante, ya veremos que hay mucho más.

Hallazgos clave, referencias y validación

Esta captura de una de las filas de la tabla, la mostramos para centrarnos en la última columna porque contiene no solo las citaciones que dan soporte a cada hallazgo sino también una función denominada Claim Radar.

Claim Radar

Vemos en la captura, el resultado de activar el botón Claim Radar que en algunos momentos aparece como Verify Claim.

Muestra el enunciado del hallazgo y las referencias que le dan soporte. Está prevista la controversia en determinados hallazgos y por eso vemos que, si fuera el caso, mostraría referencias que contradicen el hallazgo o proposición, y también referencias denominadas Mixed, que no estoy seguro de entender. Puede tratarse de trabajos que ni niegan ni confirman, pero me ha faltado un ejemplo.

Hallazgos clave

Seguimos en Claim Radar. Vemos lo que LeapSpace ha decidido que son los cuatro hallazos clave y que vimos también en la cabecera del informe.

Referencias de apoyo directo

En la ventana que se activa con Claim Radar vemos las ocho referencias elegidas por LeapSpace para dar soporte a los hallazgos clave.

Obtención de documentos

Mientras revisamos las referencias siempre hay un enlace que nos permite acceder a la referencia en la revista. Una vez allí tenemos la casuística habitual, si el artículo se ha publicado en abierto, podremos descargarlo.

Si no se ha publicado en abierto, dependerá de nuestro contexto de trabajo poder acceder. Si trabajamos en una universidad que es suscriptora de la revista, podremos descargarlo, si no, podremos pedirlo por préstamos interbibliotecario. Siempre tenemos la opción de buscarlo directamente en internet. Pero esto tiene resultados variables.

Exploración de la evidencia de hallazgos clave

Mientras revisamos el informe generado por LeapSpace podemos explorar las referencias en las que se basa el mismo, así como el punto exacto del artículo donde aparece la información relacionada.

Al hacer clic en el número que identifica cada referencia se abre una ventana con los detalles de la misma. En la captura vemos los detalles completos de la misma junto con datos muy reveladores:

• El número de veces que la referencia es usada en el informe. Vemos que en este caso ha sido un total de 18 veces. Esto nos indica que esta referencia probablemente es muy importante para nuestra investigación. Su obtención como documento completo y su lectura será obligada si queremos profundizar en el tema más allá de lo que nos diga el informe.
• Los puntos literales en el artículo que han sido usados para el informe. Podemos revisar, uno a uno, los 18 segmentos literales del artículo. Vemos la afirmación (Claim) y más abajo, aunque en esta captura no lo vemos, el contexto de la afirmación.

Citas textuales en contexto

Detalle para mostrar la información que LeapSpace extrae de cada artículo usado en el informe. La captura es una continuación de la vista anteriormente para mostrar la afirmación clave del artículo y el contexto de su ubicación.

Respuesta directa

La Respuesta Directa (Direct Answer) es un resumen muy sintético. Recuerda al resumen ejecutivo de agunos informes.

Nivel de confianza

El informe incluye un útil apartado donde (auto) reflexiona sobre el nivel de confianza de los hallazgos identificados, así como señala las posibles limitaciones.

Informe completo

Los apartados previos que hemos visto hasta ahora forman un conjunto introductorio. Después de: (1) la tabla de hallazgos clave, (2) Respuesta directa y (3) Nivel de confianza, es cuando se presenta el Full Report.

El Full Report se llama así porque recapitula toda la información en un conjunto coherente, formado a su vez por apartados como Foundational Context, Core Definitions and Boundary Markers, Functional Roles in Research Design, etc., incluyendo un apartado final de Conclusiones y la sección de Referencias con, este caso, un total de 77 referencias.

Exportación del informe

No he visto opción para compartir en modo online el resultado generado por LeapSpace, pero se puede descargar el informe en formato PDF o DOCX.

Como me ha parecido bastante útil en términos generales, a continuación he dispuesto la posibilidad de descargarlo para consulta (con precauciones) de los interesados en dilucidar las diferencias entre el marco teórico y el marco conceptual.

Leer/descargar el informe de LeapStudio en PDF

Precauciones:

• Los contenidos generados por una IA pueden contener errores.
• No recomiendo citar estos informes de modo directo. En su lugar, se pueden usar para explorar y aprender sobre un tema. Si el usuario luego quiere reutilizar algo en un escrito propio debe buscar las referencias originales, verificarlas, y citar la fuente original (no a la IA). Debe explicar que se basó inicialmente en un informe de una IA si tal uso ha sido significativo.
• No se puede copiar y pegar las referencias de este informe por IA, en otro informe. No se debe citar ni una sola referencia sin antes acceder a la misma y verificarla.

Interacción dialógica

He querido poner a prueba la capacidad de LeapSpace para la interacción dialógica. De paso se me ocurrió probar a cambiar de idioma, de aquí el prompt precedente en el que he pasado al castellano.

Respuesta

Acepta sin fisuras el cambio de idioma y (salvo el título) LeapSpace conmuta al nuevo idioma del usuario. La respuesta, por cierto, diría que es la acertada.

Selección de fuentes

Respuesta / parte 1

Respuesta / parte 2

En este nuevo test pido fuentes muy selectivas. Vean las respuestas en las capturas precedentes y juzguen ustedes mismos. Creo que LeapSpace aporta buenas referencias. ¿Son las mejores? Imposible saberlo. ¿Son relevantes? Sin duda.

Verificar proposiciones

En este caso, queremos ver como LeapSpace evalúa una proposición. Este era el sentido de este otro prompt. La respuesta:

Contradicciones

Al leer una de las respuestas, me pareció ver una contradicción y quise ver cómo resolvía este caso. Las siguientes capturas muestran la respuesta de LeapSpace.

Resolución

Parte 1

Parte 2

Creo que las capturas muestran una razonable resolución de la contradicción con la que ha sido confrontada la IA.

Perfiles de autor

En este caso, queremos poner a prueba la capacidad de LeapSpace para trazar perfiles de autor. Me he usado a mí mismo, y así me evito problemas, además así tengo elementos de juicio. La respuesta del sistema:

Para mi decepción, la respuesta está llena de errores. El perfil está estructurada en capas, como en otros informes. Un párrafo de síntesis inicial, seguido de una tabla con datos básicos. Lo único correcto es el párrafo inicial donde los datos de publicaciones, citas e índice h coinciden con los de Scopus.

Por desgracia, todo lo que viene después me asigna trabajos en los que no soy autor. De la siguiente captura, en ninguna de las referencias que me asigna soy autor, es más, ni siquiera hay otro autor que, p.e., tenga mi mismo apellido:

Comunico a LeapSpace su error en un nuevo prompt y al menos, es capaz de reconocerlo. En efecto, reconoce el error pero lo soluciona en base a limitar su respuesta al primer párrafo y eliminando todo lo demás, sin añadir nuevos análisis rectificados:

En consecuencia, la búsqueda por perfil de autor sin duda es prometedora y en el futuro puede ayudar a validar carreras académicas, buscar colaboraciones, etc., pero en estos momentos, al menos en el caso de mi perfil, no ha demostrado ser fiable. Por el momento, es mejor usar la misma función directamente en Scopus

Menú lateral

Volvamos al espacio de trabajo principal. Tenemos el menú lateral que contiene dos opciones:

• New conversation
• Writing Coach

De la primera opción ya nos hemos ocupado. Corresponde ocuparse de la segunda.

Asistente de escritura

El asistente de escritura de LeapSpace, o Writing Coach por su nombre original, me crea un problema. A diferencia de la IA para explorar el conocimiento o para ayudar en la ideación, los asistentes de escritura no me interesan. La razón es que no quiero que una IA que escriba por mí. Luego diré algo más sobre esto.

Sin embargo, los asistentes de escritura por IA pueden van a marcar un antes y un después en la academia (nos guste o no): la escritura de trabajos académicos o científicos no volverá a ser lo mismo. Así que corresponde ocuparse de este asistente con algún detalle.

Espacio de edición asistida

El asistente de escritura se presenta en una pantalla divida en dos partes:

• Un editor con opciones de marcado básicas: titulares, negritas, listas, etc.
• Un asistente, donde damos las instrucciones a la IA y donde la IA despliega también sus acciones.

Véase el aviso de que el contenido generado por el asistente de escritura no se guarda de una sesión para otra. Puede ser una limitación del modo de prueba que estamos usando.

El editor en acción

Para poner a prueba el asistente de escritura, redactamos un título y una frase simple en el panel del editor. Después, en el panel del asistente le pedimos que escriba la introducción al tema.

El resultado lo pueden ver en la captura. En la izquierda ven el contenido que el asistente ha generado. En la derecha los controles del asistente. Podemos rechazar el contenido propuesto con Revert all, o aceptarlo e incorporarlo directamente al documento con Keep all.

Referencias

La captura es para mostrar las adecuada interrelación entre las citas en el texto, al estilo autor/año, y la lista final de referencias.

Generar contenidos adicionales

Mostramos en la captura, la forma de requerir al asistente que añada nuevos apartados con poca o nula aportación del autor.

Edición continua

En esta ocasión, hemos probado a pedirle una reordenación de secciones. Puedo confirmar que lo llevó a cabo con éxito.

Informe de cambios

En el lado del asistente, tenemos el registro de los cambios y añadidos que hemos incorporado. También la trazabilidad de los procesos de decisión del asistente, como ven en esta otra captura:

Nos queda señalar que, al menos en la versión de prueba que estamos usando, LeapSpace no guarda los contenidos generados con el asistente de escritura de una sesión para otra. Lógicamente, lo que se puede hacer es copiar el contenido y guardarlo en un documento aparte a conveniencia.

Suscripciones

Esta captura es para mostrar las dos posibilidades de suscripción individuales (también hay corporativas):

• Try for free, esto es la suscripción gratuita, que es la que he usado para hacer esta guía. En esta opción, el uso completo de las funciones principales dura 14 días. Gracias a esta opción he podido hacer esta guía y obtener un útil informe sobre el marco teórico y el marco conceptual en tesis doctorales.
• LeapSpace. Suscripción de pago que incluye todas las funcionalidades. En el momento de hacer esta guía, la suscripción era por 26 dólares al mes en modo de facturación anual.

Sobre los asistentes de escritura por IA

Es fácil predecir que la escritura y la redacción de contenidos académicos van a cambiar radicalmente con esta clase de IA. Algunas ideas rápidas con dudas incluídas:

• En primer lugar, en realidad NO son simples asistentes. Se pueden usar como tales. Pero se pueden usar para generar contenidos directamente, sin que el usuario escriba ni una línea, ni haya leído las referencias. Esto implica una ética comprometida al menos.
• Aunque no es responsabilidad de la IA, sino del usuario, estos asistentes pueden utilizarse de forma fraudulenta. Podría tomar la redacción del asistente y, por copiar y pegar, publicarlo como si lo hubiera redactado yo y sin haber leído un ni un solo paper. Fraude completo.
• Si su uso se generaliza, ¿tendrán sentido las evaluaciones académicas basadas en trabajos? Lo que está claro es que con estos sistemas, como mínimo, estarán (están ya) en crisis.
• ¿Cuál será su impacto en la redacción de artículos científicos? ¿Podemos esperar una era en la cual la mayor parte de los manuscritos los haya escrito una IA? ¿Cómo deben reaccionar las revistas?

Intento responder a estas preguntas con dos escenarios, cada uno situado en un extremo.

Qué pasará en el futuro si todo evoluciona mal

Para lo que sigue, adopto una visión pesimista que, tal vez, jamás sucederá:

• Los académicos e investigadores en formación entregarán cada vez trabajos mejor escritos, pero ellos cada vez escribirán peor. En lugar de mejorar sus competencias como autores, estas se degradarán.
• Los trabajos tendrán una calidad media mejor, pero los autores no se sentirán responsables reales de esos trabajos, ni habrán aprendido ni mejorado su formación en el tema. Si se les pregunta sobre lo que han escrito tendrán problemas para explicar sus propios informes.
• Se instalará una especie de ocultación epistémica. Esto es, de la calidad de un trabajo no podremos inferir cuáles son las capacidades reales de su autor. La declaración de IA no solucionará este grave problema.
• Habilidades cognitivas importantes, como la lectura y la escritura se atrofiarán en lugar de mejorar.

Qué pasará en el futuro si todo evoluciona bien

Para lo que sigue, adopto una visión optimista que tampoco sé si sucederá:

• Los académicos, en general, hacen un uso responsable de los asistentes de escritura y de la IA en general, de manera que cada vez producen mejores trabajos en los que han mantenido en todo tiempo el control total como autores.
• Los académicos usan la IA de un modo que les sirve para mejorar sus competencias cognitivas, de modo que cada vez están mejor desarrolladas.
• Como consecuencia, la humanidad dispone cada vez, no solo de mejores trabajos académicos, sino de investigadores mejor preparados para hacer ciencia que resuelva retos sociales.

¿Cuál de los dos escenarios es más probable? Posiblemente, ni el pesimista ni el optimista, sino una combinación de ambos. En la medida de nuestras posibilidades hemos de procurar que en esta combinación entren más elementos positivos que negativos.

Mi postura en cualquier escenario

• No sé para otros usos, pero en trabajos académicos evaluativos, en los que la adquisición de competencias para comprender, sintetizar y comunicar ideas complejas forma parte de la evaluación, la escritura por IA debería estar prohibida. Lo contrario es como permitir que en un examen de traducción, quienes se están examinando usen una IA hacer la traducción.
• ¿Cuáles son estos trabajos evaluativos?: típicamente casi cualquier trabajo o encargo académico. La razón es que, si no todos, la mayoría, evalúan la capacidad para adquirir, interpretar y comunicar contenidos complejos. Pero mencionaré los más sensibles: trabajos de final de grado, trabajos de final de máster y tesis doctorales.
• Los artículos científicos comparten muchas características de los trabajos académicos evaluativos, desde el momento que sirven para acreditar competencias científicas y epistémicas de sus autores que les pueden reportar mejoras de contrato, y en cualquier caso, reconocimientos y avances en sus carreras académicas.
• Mi postura, es que las revistas científicas no deberían aceptar manuscritos con secciones totalmente o parcialmente escritas por IA. Independientemente de que se declare el uso de la IA. Cada vez estoy más convencido que esta declaración, aún siendo imprescindible no soluciona lo principal.
• Esto no implica renunciar a la IA. La IA no se va a desinventar. Yo uso la IA constantemente para mi formación. Creo que se puede usar la IA tan intensamente como sea necesario. Esto no impide establecerse un muro de la escritura. Usamos la IA para aprender y agilizar procesos, la usamos para todo lo que la IA puede hacer y un humano no puede hacer. Pero no debemos usar la escritura por IA. Esto no aporta ninguna ventaja al investigador, al contrario, se pega un tiro en el pie.

Apartado de frivolidades

Dos cosas que tal vez son frívolas (pero creo que no del todo):

• El diseño. Es limpio, y esto es una virtud. Pero tiene poco atractivo visual. Está por debajo de las soluciones de diseño de Scopus. Espero que lo vaya mejorando.
• El nombre. De no ser Elsevier, dudo que me hubiera decidido a hacer pruebas a una IA con este nombre. Claro que Scopus tampoco era mucho mejor, y no les ha ido mal. Desde Elsevier señalan que el nombre de Scopus se inspiró en el ave Phylloscopus collybita (conocida en inglés como Common Chiffchaff. Además, según tengo entendido, scopus es una palabra latina que significa «el blanco o la diana, el objetivo o la meta».

Bonus: exploración adicional con LeapSpace sobre ética de la IA en la academia

Una actualización post publicación. He hecho otra prueba con LeapSpace, esta vez con un prompt más elaborado y directamente en castellano. Es este:

El resultado, para los interesados en explorar este tema lo tienen a continuación. Creo que el informe de LeapSpace, al menos visto en una primera lectura es muy potente:

Como siempre tengan en cuenta las recomendaciones de uso de contenidos generados por una IA. Puede tener errores. No den por buenas las referencias sin verificarlas. No citen este informe atribuyéndolo a LeapSpace, en su lugar si quieren citar algo, busquen la fuente original y citen la referencia correspondiente. No copien y peguen ninguna parte de este informe en un trabajo propio. Ni atribuyéndolo a la IA (ver el punto anterior). Úsenlo para explorar y aprender, sin impacto en otra cosa que su mente.

Conclusiones

LeapSpace, en mis pruebas limitadas, pero creo que significativas, demuestra ser una solución de IA capaz y potente. Está en el podio de calidad de las IA académicas que he probado hasta ahora, con la ventaja de su base documental exclusiva. Por otro lado, siendo de Elsevier, la mejoras futuras están aseguradas.

Tiene el potencial de cambiar, si nos situamos en el mejor escenario, un amplio espectro de actividades académicas. Déjenme recordar algunas:

• Delimitar un área o un problema de investigación y obtener las investigaciones clave relacionadas, junto a las teorías y conceptos principales.
• Obtener evidencias sobre una hipótesis o sobre una pregunta de investigación, con conexiones conceptuales e identificación de huecos de investigación.
• Obtener respuestas directas presentadas como informes completos apoyados por citas integradas en el texto y con lista final de referencias.
• Disponer de un sistema de asistencia a la escritura sujeto a supervisión, y validación del investigador, que bien usado, puede ayudar a producir mejores contenidos académicos.

Otras IA presentan funciones similares, incluyendo asistentes de escritura, pero cuando una solución de IA se basa en el ecosistema Scopus/Elsevier, pueden cambiar muchas cosas porque su poder disruptivo se multiplica.

Queda el punto negativo de los errores en el perfil de autor. Puede que con otros perfiles acierte, pero en mi caso, ha fallado. No dudo de la capacidad de Elsevier en solucionar esto, pero por ahora es lo que hay..

Por último, una duda: ¿puede LeapSpace canibalizar a Scopus? Scopus ofrece prestaciones exclusivas diferenciales fundamentales, pero habrá que estar atentos porque lo que cuenta no son las diferencias reales entre ambos productos, sino la percepción de los usuarios.

Para saber más

• LeapSpace: Move from curiosity to discovery, faster
• LeapSpace reference guide
• LeapSpace Writing Coach
• IA y escritura en la academia: deja que la IA escriba por ti si quieres arruinar tus capacidades cognitivas
• Veritas como procedimiento general de uso de la IA en la academia | English version.
• CRITERIA: orientaciones del uso y transparencia de la IA en revisas científicas | English version
• Uso de la IA en tesis doctorales: parte 1, parte 2, parte 3.
• ¿Qué puede hacer la IA en una revisión de la literatura? El caso de las scoping reviews
• Validez y fiabilidad de la inteligencia artificial para revisiones de la literatura y síntesis de la evidencia