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Cómo investigar con Hypothesis Generation

Utiliza Hypothesis Generation, un sistema de IA multiagente, para elaborar una propuesta de investigación, acelerar el proceso manual de revisión bibliográfica y generar ideas novedosas que puedas adaptar a tus conocimientos y a tus retos.

Más información sobre la Política de Uso Previsto de los experimentos científicos de Google Labs

Acceder a Hypothesis Generation

Actualmente, solo se puede acceder a Hypothesis Generation a través de nuestro formulario de interés.

  1. Para expresar tu interés, regístrate en labs.google.com/science.
    • Importante: Enviar el formulario de interés no garantiza el acceso.
  2. Si te seleccionamos, recibirás una notificación por correo electrónico con más instrucciones. 

Si obtienes acceso y quieres disfrutar de una experiencia óptima con Hypothesis Generation, asegúrate de:

  • Iniciar sesión en Hypothesis Generation.
  • Tener una conexión a Internet estable.
  • Utilizar un ordenador.
  • Utilizar Google Chrome.

Iniciar un nuevo objetivo de investigación

Convierte tu reto de investigación o hipótesis en un objetivo estructurado.

  1. En tu ordenador, abre Hypothesis Generation.
  2. En la ventana para peticiones, explica tu reto de investigación o hipótesis.
  3. Haz clic en la flecha .
  4. Responde a las preguntas del agente de Hypothesis Generation.
    • A la derecha, en "Interview Progress" (Progreso de la entrevista), puedes consultar tu progreso dentro de los elementos específicos de tu objetivo de investigación. Consulta más información sobre qué elementos deben tener los objetivos de investigación para ser eficaces.
    • Este flujo basado en agentes te guía en la creación de tus especificaciones de ejecución. Así, te resultará más fácil acotar tu objetivo de forma iterativa.
    • Cuando completes todos los elementos de tu objetivo de investigación, Hypothesis Generation preparará tus especificaciones finales.
  5. Para revisar el plan de investigación definitivo, en el widget "Overview" (Resumen), haz clic en Open (Abrir).
Buscar estudios de casos
  1. En tu ordenador, abre Hypothesis Generation.
  2. Desplázate hacia abajo hasta "Explore our Case Studies" (Descubre nuestros casos de éxito).
  3. Haz clic en el ejemplo que quieras usar.
Nota: Estamos trabajando directamente con científicos para incluir más estudios de casos en Hypothesis Generation.
Qué elementos deben tener los objetivos de investigación para ser eficaces

La clave para usar Hypothesis Generation de forma eficaz es tener un objetivo de investigación bien definido. Formula tus solicitudes de la forma más precisa posible, como si estuvieras hablando con un colaborador muy competente.

Tu objetivo de investigación incluirá estos elementos:

  1. Research Challenge (Reto de investigación): es el objetivo general de tu estudio. Debe definir el problema que vas a resolver, las metas específicas que quieres alcanzar y cuáles son los criterios de éxito. Los retos de investigación pueden adoptar muchas formas. Por ejemplo:
    • "¿Qué pasaría si…?"
    • Buscar un mecanismo de acción
    • Evaluar una explicación
    • Evaluar las mejores opciones para hacer pruebas
    • Buscar una estrategia para revertir un efecto biológico
    • Buscar una explicación de por qué algo no funciona
    • Solicitar un diseño
    • Sugerir una estrategia alternativa
  2. Focus Areas (Áreas de interés): son los pilares o dominios de investigación específicos que explorará el sistema para resolver tu reto. Actúan como "lentes" para acotar la búsqueda de soluciones.
  3. Preferences (Preferencias): en esta sección se define cómo quieres que se lleve a cabo la investigación y las restricciones específicas de las soluciones. Guía al sistema hacia el enfoque técnico que prefieres.
  4. Title (Título): es opcional, pero te ayudará a organizar tus objetivos.
    • Cuando hayas configurado una ejecución y definido tu reto de investigación, Hypothesis Generation te sugerirá un título automáticamente.
    • Para identificar visualmente de forma rápida objetivos concretos, añade un emoji.
    • Para cambiar el título, haz clic en Más y luego Rename (Cambiar nombre).

Ejecutar la investigación

Importante: Puedes usar como máximo 3 ejecuciones estándar y 1 ejecución avanzada simultáneamente. Hypothesis Generation usa una cantidad considerable de potencia computacional por ejecución.

  1. En tu ordenador, abre Hypothesis Generation.
  2. En el objetivo de investigación, arriba a la derecha, haz clic en Configure Run (Configurar ejecución).
  3. Selecciona el tipo de ejecución.
    • Standard Run (Ejecución estándar): obtén resultados más rápidos cuando estés probando y ajustando tu objetivo de investigación.
    • Advanced Run (Ejecución avanzada): obtén un análisis más completo y detallado que te permita descubrir nuevos avances. También puedes recibir sugerencias más detalladas o diversas.
  4. Haz clic en Start run (Iniciar ejecución).
    • Cuando el informe esté listo, recibirás un correo.

Nota: La ejecución puede tardar varias horas en completarse.

Solucionar problemas de reembolsos de puntos de IA por ejecuciones fallidas

Importante: Una ejecución solo se considera fallida si su estado es "Error" en las ejecuciones recientes.

Si no se completa una ejecución, es posible que se te reembolsen en tu cuenta los puntos de IA utilizados. Si se te ha cobrado por una ejecución fallida, ponte en contacto con el equipo de Asistencia de Google One para iniciar el proceso de reembolso. 

Nota: El estado de una ejecución puede tardar unos instantes en sincronizarse. Si el informe no aparece inmediatamente después de completarse, prueba a actualizar el navegador.

Consultar informes de objetivos e ideas

Cuando hayas definido tu objetivo de investigación y empieces con la ejecución, Hypothesis Generation hará una revisión bibliográfica intensiva, generará planteamientos novedosos mediante una evaluación competitiva de ideas y sintetizará posibles líneas de investigación en un informe de objetivos.

Buscar objetivos de investigación anteriores

  1. En tu ordenador, abre Hypothesis Generation.
  2. Busca tu investigación.
    • Buscar investigaciones recientes: desplázate hacia abajo hasta "Recent research" (Investigaciones recientes).
    • Buscar todas las investigaciones: en la parte superior izquierda, haz clic en Target (Objetivo) .
  3. Haz clic en un objetivo de investigación.
    • Aquí se mostrarán tus objetivos de investigación en versión de borrador, los objetivos en curso y los anteriores, junto con sus fechas de creación.

Revisar la bibliografía

En la página del informe de objetivos, haz clic en una de estas pestañas: 

  • Ideas: consulta la tabla de clasificación completa de las propuestas de investigación generadas.
    • Para ayudarte a identificar a los candidatos de mayor calidad, las propuestas se clasifican según la puntuación Elo.
    • Las propuestas también se clasifican en dos grupos en los que se pueden tomar medidas: "Alto potencial" y "No viable".
  • Base de conocimientos: un repositorio centralizado de documentación técnica detallada, información valiosa basada en investigaciones y datos detallados diseñados para una consulta rápida y un análisis exhaustivo.
  • Resumen: una descripción general sintetizada de todo el trabajo de investigación. 
  • Especificaciones de la ejecución: consulta los detalles sobre los parámetros y las restricciones específicos que definen una "ejecución" de investigación. 

Consejo: Para profundizar en ideas concretas o evaluar posibles ventajas e inconvenientes, haz clic en Open Agent (Abrir agente) en la parte derecha.

Exportar o compartir informes de objetivos

Para colaborar con compañeros o analizar más a fondo los resultados, exporta o comparte los informes de objetivos. 

Exportar informes de objetivos en NotebookLM

Abre el informe de objetivos directamente en NotebookLM para interactuar con los resultados, hacer preguntas de seguimiento y sintetizar el informe con otros documentos de investigación.

  1. En tu ordenador, abre Hypothesis Generation.
  2. En la parte izquierda, haz clic en Target (Objetivo) .
  3. Haz clic en un objetivo de investigación.
  4. En la parte superior derecha, haz clic en Open in NotebookLM (Abrir en NotebookLM).

Compartir informes de objetivos

Genera y copia un enlace único a tu informe de objetivos.

  1. En tu ordenador, abre Hypothesis Generation.
  2. En la parte izquierda, haz clic en Target (Objetivo) .
  3. Haz clic en un objetivo de investigación.
  4. Arriba a la derecha, haz clic en Share (Compartir) .
  5. Activa Enable public sharing (Activar uso compartido público).
  6. Haz clic en Copy (Copiar).

Descargar informes de objetivos

Guarda una copia local del informe de objetivos en tu dispositivo para consultarlo sin conexión o archivarlo.

  1. En tu ordenador, abre Hypothesis Generation.
  2. En la parte izquierda, haz clic en Target (Objetivo) .
  3. Haz clic en un objetivo de investigación.
  4. Arriba a la derecha, haz clic en Download (Descargar) .
  5. Selecciona una opción de descarga.

Citar Hypothesis Generation cuando publiques resultados

Si usas Hypothesis Generation en tu investigación, utiliza esta cita: 

@article{Gottweis2026,

title = {Accelerating scientific discovery with Co-Scientist},

ISSN = {1476-4687},

url = {http://dx.doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y},

DOI = {10.1038/s41586-026-10644-y},

journal = {Nature},

author = {Gottweis, Juraj and Weng, Wei-Hung and Daryin, Alexander and Tu, Tao and Sirkovic, Petar and Myaskovsky, Artiom and Glowaty, Grzegorz and Weissenberger, Felix and Orlandi, Alessio and Popovici, Dan and others},

year = {2026},

month = May

}

Para reconocer el uso de Hypothesis Generation en tu trabajo, te recomendamos que incluyas este texto en la sección de métodos:

Uso de herramientas de IA: el sistema Hypothesis Generation se usó durante la generación y la priorización de hipótesis y diseños experimentales [fecha de uso].

Citas en otros formatos

  • Formato APA: Gottweis, J., Weng, W.-H., Daryin, A., Tu, T., Sirkovic, P., Myaskovsky, A., Glowaty, G., Weissenberger, F., Orlandi, A., Popovici, D., Palepu, A., Rong, K., Tanno, R., Saab, K., Zhang, F., Blum, J., Carroll, A., Kulkarni, K., Tomašev, N., … Natarajan, V. (2026). Accelerating scientific discovery with Co-Scientist. Nature. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y 
  • Formato MLA: Gottweis, Juraj, et al. "Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist." Nature (2026), https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y.
  • Formato Chicago: Gottweis, Juraj, Wei-Hung Weng, Alexander Daryin, Tao Tu, Petar Sirkovic, Artiom Myaskovsky, Grzegorz Glowaty, et al. 2026. "Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist." Nature, May 2026. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y. 
  • Formato Harvard: Gottweis, J., Weng, W.-H., Daryin, A., Tu, T., Sirkovic, P., Myaskovsky, A., Glowaty, G., Weissenberger, F., Orlandi, A., Popovici, D. et al. (2026) "Accelerating scientific discovery with Co-Scientist", Nature. doi: 10.1038/s41586-026-10644-y.

Recursos relacionados

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