La inteligencia artificial y la ciencia ciudadana en ecología están revolucionando la forma en que se estudia la biodiversidad. Un equipo de la Universidad de Míchigan demostró que modelos de lenguaje como ChatGPT y Claude pueden extraer y clasificar datos ecológicos ocultos en millones de comentarios que usuarios comunes dejan en plataformas como eBird e iNaturalist.
El estudio, publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences en 2026, reveló algo que ningún equipo de investigación podría lograr manualmente: procesar las anotaciones que millones de personas hacen al fotografiar mariposas, registrar plantas o avistar aves. Cada comentario puede contener información valiosa sobre cómo distintas especies se relacionan entre sí, pero hasta ahora esa información quedaba sepultada bajo una avalancha de datos imposible de revisar.
La IA lee en seis minutos lo que a un humano le lleva ocho horas
Para medir el impacto de esta tecnología para conservación, el equipo realizó una comparación directa. Olivia Stein, asistente de investigación, clasificó manualmente casi 500 comentarios de eBird en ocho horas. Claude completó la misma tarea en seis minutos.
Las observaciones ciudadanas de biodiversidad analizadas incluían desde relaciones de polinización entre una mariposa de la costa oeste de Estados Unidos y México con plantas visitadas, hasta vínculos cooperativos entre aves de Míchigan, como vuelos en bandada o disputas por comederos.
“El enfoque es realmente versátil y tenemos una enorme cantidad de datos esperando a ser analizados”, afirmó Hengxing Zou, autor principal del estudio y ex investigador posdoctoral en el Instituto de Biología del Cambio Global de la Universidad de Míchigan, según informó la institución.
Zou reconoció que existen controversias sobre el uso de IA en ciencia, pero señaló que este proyecto amplía el esfuerzo humano en lugar de reemplazarlo. “Sería casi imposible para los humanos revisar los millones de comentarios que existen. Usamos los modelos de lenguaje para generar conjuntos de datos, no para analizarlos ni para sustituir el trabajo creativo de los científicos”, agregó.
Detección temprana de especies foráneas
La investigación ecológica con IA ya produjo hallazgos concretos. El procesamiento de comentarios facilitó la detección temprana de especies vegetales foráneas en ecosistemas de la costa oeste de Estados Unidos, un tipo de alerta que sin este método habría pasado inadvertida.
Kai Zhu, autor sénior del estudio y profesor asociado en la Escuela de Medio Ambiente y Sostenibilidad de la Universidad de Míchigan, destacó según el comunicado de prensa: “Este enfoque nos da algo que los ecólogos han necesitado durante mucho tiempo: una forma de examinar las relaciones entre especies a gran escala espacial y temporal”.
La inteligencia artificial puede convertir registros dispersos en conjuntos de datos capaces de revelar cómo las comunidades biológicas responden al cambio global. El método, además, conecta con una tradición fundacional de la ecología: salir a observar la naturaleza y anotar lo que resulta llamativo. Ese hábito, multiplicado por cientos de millones de usuarios en plataformas digitales, abre la puerta a documentar fenómenos que la ciencia tradicional no podría registrar con vigilancia continua las 24 horas del día en cada rincón de un ecosistema.
Los resultados del estudio demuestran que la combinación de millones de aficionados a la naturaleza con herramientas de inteligencia artificial genera bases de datos imposibles de obtener por métodos convencionales.
