Revisión sistemática con la IA de ATLAS.ti 24: así se analizaron 10 artículos sobre estilos de crianza

¿Puede la inteligencia artificial ayudarnos a hacer una revisión sistemática? Este artículo, publicado en la revista New Trends in Qualitative Research por Rolly Rivas-Huaman, Fredy Jaimes-Yábar y Pilar Huerta-Camones, lo pone a prueba con un tema concreto: los estilos de crianza investigados entre 2020 y 2024. Aquí nos centramos en el procedimiento: cómo se buscaron y seleccionaron los artículos, y cómo se analizaron con la IA de ATLAS.ti 24.

Las cuatro preguntas de la revisión

1. ¿Qué metodología es la más empleada por quienes investigan los estilos de crianza?
2. ¿Qué conceptos consideran más los investigadores en sus artículos?
3. ¿Qué códigos emergen al analizar los artículos con la IA de ATLAS.ti 24?
4. ¿Qué ventajas ofrece la IA de ATLAS.ti 24 para analizar artículos científicos?

El tipo de revisión

Los autores optaron por una revisión sistemática cualitativa, también llamada revisión sistemática sin metaanálisis: presenta la evidencia de forma descriptiva, sin análisis estadístico. Para garantizar la calidad de las fuentes, la búsqueda se hizo en Web of Science, una base de datos que indexa revistas con altos estándares, incluidas las de ciencias sociales y humanidades.

Paso 1. Búsqueda y selección de los artículos

La selección siguió un embudo de filtros sucesivos:

Los diez artículos seleccionados se descargaron en PDF y se cargaron en ATLAS.ti 24 para su análisis.

Paso 2. Nube de conceptos con ATLAS.ti

Para responder a la segunda pregunta, se usó la opción «Buscar y codificar» → «Conceptos», seleccionando los diez documentos. El resultado fue una nube de conceptos en la que destacan crianza, estilo, conducta, familia, relación, hijo, padre y adolescente. Más allá de mostrar los temas dominantes, esta nube tiene un valor práctico: las palabras más pequeñas señalan temas poco estudiados, que pueden orientar futuras investigaciones.

Paso 3. Codificación con inteligencia artificial

Para que emergieran los códigos, se siguió esta ruta en ATLAS.ti 24:

1. «Buscar y codificar» → «Codificación de IA».
2. Selección de los diez documentos.
3. «Empezar a codificar»: la IA genera una primera versión de citas y códigos.
4. «Solicitar»: la IA entrega los resultados finales, con su representación gráfica.

En uno de los análisis, la IA revisó 875 citas y organizó más de 270 códigos en 113 categorías. Además, ATLAS.ti permitió resaltar dos categorías centrales: problemas de comportamiento y estilos parentales. El panel de resultados de la IA mostró también los códigos más frecuentes —estilos de crianza, inteligencia emocional, agresión, adolescentes y autoestima— y las coocurrencias más relevantes, por ejemplo, entre estilos de crianza y agresión, y entre estilos de crianza e inteligencia emocional.

Un detalle metodológico importante: los autores advierten que el número de códigos y citas cambia de un procedimiento a otro. Por eso, los resultados de la IA no son definitivos por sí mismos.

Paso 4. Revisión y depuración de los resultados

La IA no reemplazó al investigador. Muchos códigos aparecían repetidos por la flexión de una misma palabra o verbo, así que fue necesario revisar y depurar lo generado. Los autores también identificaron otras limitaciones: repeticiones, falta de distinción entre idiomas y errores de sintaxis o de semántica en los resúmenes automáticos.

Lo que reveló el análisis

• Predomina lo cuantitativo: de los diez artículos, ocho son cuantitativos, uno es una revisión sistemática (clasificada como análisis bibliométrico) y solo uno es cualitativo.
• Se necesita más investigación cualitativa para comprender los estilos de crianza desde la voz de padres e hijos.
• Los estilos de crianza se estudian sobre todo junto a la conducta y la inteligencia emocional, pero el campo es amplio y admite otros enfoques.
• La IA de ATLAS.ti ahorra mucho tiempo en el análisis y la síntesis, siempre que el investigador verifique cada resultado, como exige la ética de la investigación.

Lo que puedes aplicar en tu revisión

• Documenta tu embudo de búsqueda: base de datos, término, filtros y número de artículos en cada paso.
• Define criterios de selección claros, como el acceso abierto y la pertinencia exclusiva al tema.
• Usa la IA como asistente, no como autora: deja que proponga códigos, pero revísalos, fusiona los repetidos y valida las categorías.
• Explica tu ruta en el software paso a paso, para que otros puedan replicar tu análisis.

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