Evolución del HRI social-físico: revisión con modelos de lenguaje pequeños

La revisión sistemática de literatura en campos interdisciplinarios como la interacción social-física humano-robot (spHRI) enfrenta un desafío creciente: el volumen de publicaciones crece exponencialmente, mientras que los métodos manuales resultan lentos y costosos. En este contexto, los modelos de lenguaje pequeños (SLMs, con menos de 1.5 mil millones de parámetros) emergen como una herramienta complementaria para agilizar el cribado de títulos y resúmenes, sin reemplazar la experiencia humana. Un estudio reciente demostró que, aunque ningún SLM igualó el rendimiento de revisores expertos, un conjunto de estos modelos identificó un 10.29% de artículos relevantes que pasaron desapercibidos, operando de forma local y a velocidades mucho mayores. Esto abre la puerta a prácticas de revisión más accesibles y sostenibles, especialmente cuando se combinan con soluciones de inteligencia artificial para empresas que automatizan el procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Desde una perspectiva empresarial y técnica, la aplicación de SLMs va más allá de la academia. Las compañías que manejan ingentes cantidades de información —informes técnicos, bases de datos de patentes, documentación de procesos— pueden beneficiarse de aplicaciones a medida que integren estos modelos para filtrar, clasificar y extraer conocimiento. Un software a medida, desarrollado con arquitecturas modulares y desplegado en servicios cloud AWS y Azure, permite escalar estas tareas sin comprometer la seguridad de los datos. Además, combinando agentes IA con dashboards de Power BI, las organizaciones convierten hallazgos cualitativos en métricas accionables, facilitando la inteligencia de negocio. La ciberseguridad también se beneficia: los SLMs pueden analizar informes de vulnerabilidades y alertas, ayudando a priorizar riesgos. En definitiva, la evolución del spHRI y su revisión asistida por modelos ligeros ejemplifica cómo la inteligencia artificial, bien integrada en ecosistemas tecnológicos robustos, potencia la toma de decisiones y la eficiencia operativa.