Instrumentos para pensar, no máquinas que piensan por ti: un manifiesto para el software de investigación

Quien escribe una tesis hoy tiene dos problemas. El primero es viejo: el trabajo está repartido entre un gestor de referencias, un procesador de texto, una carpeta de entrevistas y una hoja de cálculo que nadie más sabe leer. El segundo es nuevo. Un generador de texto se ofrece a escribir el capítulo, y la pregunta que todo tribunal hace, «¿cómo llegaste a esto?», se vuelve más difícil de responder con cada párrafo que aceptas.

Hacemos software para el primer problema y rechazamos el atajo que crea el segundo. Esta nota explica por qué, y qué significa en la práctica.

De dónde viene el nombre

Heuretika viene de heurística, y heurística del griego heuriskein, «encontrar». Es el arte de descubrir. No el arte de recibir una respuesta, sino el de buscar hasta que algo aparece y poder decir después dónde se buscó.

Ahí está toda la postura. Hacemos instrumentos para pensar e investigar. No hacemos máquinas que piensan por ti.

Dos tentaciones

La investigación siempre tuvo dos maneras de torcerse, y hoy las dos salen baratas.

La primera es lo que llamamos la falacia del recolector: confundir acumular material con saber. Una biblioteca de 3.000 PDF, una app de notas con diez mil fichas, un archivo de transcripciones que nadie ha codificado. Tenerlo todo en un solo lugar da la sensación de avance. Sin embargo, no lo es hasta que alguien lee, compara y decide qué significa.

La segunda es la generación masiva. Un modelo puede producir una revisión de literatura en un minuto, fluida y verosímil. Ahora bien, la fluidez es justo el problema. Un texto que se lee bien y que no puedes rastrear hasta una fuente, una decisión o un criterio de codificación se vuelve una carga cuando tienes que responder por cada frase ante un tribunal, una revista o un comité de ética.

Entre esos dos polos hay un oficio: leer, comparar, codificar, escribir y poder explicar cómo se llegó a cada conclusión. El software puede servir a ese oficio. No puede sustituirlo.

Tus archivos, tu máquina

Lo primero que un instrumento le debe a quien lo usa es sobrevivir a la empresa que lo vendió. De ahí que nuestras aplicaciones de escritorio son local-first. Tu trabajo vive en formatos abiertos, en tu propio disco, legible sin nosotros, y sobrevive al programa. Academic Studio, por ejemplo, guarda el proyecto como archivos Markdown planos, con Zotero como fuente de las citas.

No es nostalgia. Los académicos sabemos qué pasa con los formatos propietarios: Latour, Mauguin y Teil publicaron en 1992 su método del grafo socio-técnico, y el HyperCard que lo soportaba ya no existe. El método se sigue enseñando; la herramienta ya no está. Una tesis dura de cuatro a seis años y un libro suele durar más. Los archivos tienen que seguir ahí al final.

Trae tu propio agente

Muchos investigadores ya trabajan con un agente de IA en la terminal, como Claude Code o Codex. Nos parece razonable, siempre que el agente sea un instrumento.

Aquí la regla es que no traemos modelo ni guardamos claves. Tú traes tu agente y tú lo diriges. En Academic Studio trabaja dentro de tu proyecto mediante una línea de comandos (mds) y habilidades por etapa, y lo que edita llega como sugerencias rastreadas que puedes leer, aceptar o rechazar. Nada se sobrescribe en silencio. Si prefieres no usar IA, la edición Craft no tiene funciones de agente.

La razón es sencilla. Las universidades empiezan a pedir que se declare y se trace el uso de IA. Una sugerencia atribuida, visible y reversible es fácil de declarar. Un párrafo que apareció en tu borrador, no.

Aquí cabe aclarar el alcance. Decimos que no traemos modelo ni guardamos claves, y que nada sale de tu computadora si tú no lo envías. No decimos que nuestras aplicaciones nunca hablen con un modelo: Emergent Societies, que sigue en desarrollo y en beta privada, puede correr agentes de lenguaje con un Ollama local o con tu propia clave, y lo dirá.

El método, a la vista

El software de investigación nunca es neutral, porque cada herramienta encarna un método. La mayoría lo esconde. Nosotros intentamos lo contrario: cada instrumento parte de un método publicado, lo nombra y te dice qué decisiones toma por ti.

ST-Graph implementa el grafo socio-técnico de Latour, Mauguin y Teil, con sus indicadores contrastados con las cifras publicadas. Grounded, que aún está en diseño, trata la teoría fundamentada de Strauss y Corbin como un modelo de datos, para mostrar qué le falta a la teoría y no solo contar códigos. Emergent Societies pide que los modelos basados en agentes se especifiquen primero, con el protocolo ODD, y que se corran con semillas fijas y réplicas, informando los resultados con su dispersión y su n.

Nada de esto es un catálogo. Es una regla: una herramienta para investigadores debe dejar que un revisor vea el método que produjo el resultado.

Pagar una vez

El software que te ayuda a escribir un libro no debería convertirse en una factura mensual que termina el día en que termina tu financiamiento. Nuestra regla es simple: se paga una vez por el software, y se paga por mes solo lo que a nosotros nos cuesta por mes. Si algún día ofrecemos sincronización, será opcional y nunca obligatoria.

Publicaremos los precios cuando estén definidos. Mientras tanto, la lista de espera es la única puerta, y trae un precio fundador para quienes se apunten.

Una invitación

Si así quieres trabajar, puedes sumarte a la lista de espera en la página de inicio. Recibirás una breve bienvenida ahora y otro correo cuando se abra el acceso anticipado, y todos traen un enlace para darte de baja con un clic. No usamos cookies con los visitantes, no te seguimos por la web y no revendemos la lista. El formulario pregunta además en qué herramienta escribes hoy, porque queremos aprender de las respuestas.

Y si crees que nos equivocamos, escríbenos. Un método que no admite discusión no es gran método.