Nuestra metodología
Un enfoque sistemático que combina 75 años del método Delphi con consenso de IA multi-modelo — transparente, reproducible y diseñado para investigadores.
El método Delphi
El método Delphi fue desarrollado en la Corporación RAND en 1963 por Dalkey y Helmer. Durante más de 75 años, se ha utilizado en más de 10,000 estudios publicados para alcanzar consenso confiable entre expertos independientes.
Delph-AI adapta esta metodología probada al cribado de revisiones sistemáticas con IA. Incorporamos modelos de lenguaje al panel de expertos — mismo rigor, resultados más rápidos, con el investigador siempre al mando.
estudios publicados
Dalkey & Helmer, RAND Corporation, 1963
El pipeline de cribado
Un proceso de seis pasos que refleja las mejores prácticas en metodología de revisiones sistemáticas
Ingesta de datos
Importa referencias de PubMed, Scopus, Web of Science o cualquier base de datos. Deduplicación automática entre fuentes.
Definición de criterios
Establece criterios de inclusión/categorización y exclusión en lenguaje natural. El asistente de IA ayuda a refinarlos usando marcos PICO.
Evaluación independiente
Múltiples modelos de IA evalúan cada registro contra cada criterio de forma independiente — luego realizan un panel de consenso por cada desacuerdo.
Cálculo de consenso
La tasa de acuerdo cuantifica la confianza entre todos los modelos. Los desacuerdos revelan casos inciertos para revisión humana.
Generación de shortlist
Obtén tu lista de evidencia ordenada por tasa de acuerdo con trazabilidad completa — cada modelo, cada voto, cada razón.
Control de versiones
Cambia qué criterios son de exclusión para generar nuevas shortlists sin repetir el cribado. Cada versión es inmutable, comparable y auditable.
Transparencia en cada paso
Cada cribado incluye visibilidad completa del proceso de decisión de la IA — conforme con EU AI Act Artículo 50
25 modelos de IA, 8 proveedores
Desde GPT-4o hasta Gemini Pro y Claude — cada modelo evalúa independientemente. Ves qué modelos revisaron cada registro, cómo votaron y por qué.
Tasa de acuerdo
La confianza se cuantifica, no se asume. La tasa de acuerdo entre todos los modelos seleccionados determina la inclusión — ningún modelo decide solo.
Reproducibilidad total
Mismos datos + mismos criterios + mismos modelos = mismo consenso para tus resultados. Cada versión es inmutable y auditable. Sin cajas negras.
El humano siempre decide
La IA prioriza y justifica. El investigador tiene la última palabra. Delph-AI es una herramienta que aumenta tu juicio — nunca lo reemplaza.
Velo en acción
Comienza tu primer cribado hoy. Define tus criterios, elige tu panel de IA y revisa el consenso.
Regístrate gratis y criba hasta 500 registros con nuestra prueba.