Domingo por la noche antes del cierre de figuras. Tu director dibujó el modelo en la pizarra durante una reunión de 30 minutos y tú hiciste una foto con el móvil. La foto está borrosa, dos flechas podrían ir en cualquier dirección, y no sabes si el bucle superior era retroalimentación o degradación. Adivinas y arriesgas la figura, o escribes un mail y pierdes la noche.
Un workflow de IA para dibujo científico no te libra de tomar buenas notas en la reunión. Te libra del redibujado — del empujar píxeles en Illustrator a las 11 de la noche. Esta guía es el workflow que los investigadores usan de verdad: foto o boceto al entrar, prompt estructurado en medio, SVG editable al salir.
Errores comunes que convierten el workflow en doble trabajo
- Tratar la salida de la IA como figura final. El modelo dará una imagen pulida que parece terminada; las relaciones científicas dentro siguen siendo tu responsabilidad. Exporta siempre a SVG para mantener etiquetas y flechas editables.
- Mandar una foto sin descripción. Los modelos image-to-image redibujan lo que ven, lo que normalmente significa inventar conexiones que se parecen a los píxeles borrosos. La ciencia tiene que ir en palabras junto a la foto.
- «Hazla estilo Nature.» Eso da decoración, no claridad. Define primero las relaciones estructurales.
- Perder la direccionalidad. Los bocetos usan flechas sueltas — «esto afecta a aquello». Una figura científica necesita distinguir visualmente activación, inhibición, translocación y dirección temporal. Hay que escribirlo explícitamente.
- Saltarse la verificación. Las figuras generadas por IA inventan etiquetas y componentes que nunca estaban en el boceto. Compara siempre la salida con el original antes de exportar.
Mal prompt vs. prompt mejor
Antes/después real sobre una foto de pizarra de una cascada de kinasas:
Demasiado corto — produce una caricatura estilizada pero inverificable:
Turn this whiteboard photo into a clean scientific figure.Reestructurado — produce una figura editable y confiable:
Convert the attached whiteboard photo into a clean schematic of a kinase signaling cascade.
The sequence is: extracellular ligand → membrane receptor → MAPKKK → MAPKK → MAPK → nuclear transcription factor → target gene.
Use right-arrows for phosphorylation steps, dashed arrows for translocation across the nuclear membrane, and a separate panel for the inhibitor (small molecule blocking MAPKK).
Preserve the exact node names from the photo: do not invent additional proteins or substrates.
Style: clean vector schematic, white background, room for editable labels, no 3D rendering.
Output as a layered SVG so I can correct labels in Illustrator.El prompt estructurado hace dos cosas que el corto no: nombra cada nodo (el modelo no puede inventar) y especifica qué significa cada tipo de flecha (el modelo no puede adivinar).
Nota: los prompts se mantienen en inglés. Los modelos de imagen actuales responden mejor a tokens en inglés. Texto en español, prompt en inglés es práctica habitual en la comunidad científica.
Qué puede inferir la IA vs. qué tienes que especificar
La decisión clave del workflow es cuánto describes en palabras. Una división útil:
| La IA puede inferir | Tú tienes que especificar |
|---|---|
| Estilo visual, diseño de iconos, paleta | Cada nombre de componente, cada etiqueta |
| Proporciones y espaciado del layout | Dirección de cada flecha |
| Fondo, elementos decorativos | Qué flechas son activación vs. inhibición vs. translocación |
| Relación de aspecto y recorte | Si la figura es conceptual o muestra datos reales |
| Estilo de icono para objetos genéricos (célula, órgano) | Estructuras moleculares específicas, hallazgos clínicos, valores cuantitativos |
Todo lo de la columna derecha tiene que estar en el prompt, aunque esté también en la foto. Los modelos no leen estructura científica de un boceto borroso de manera fiable.
Imagen de ejemplo
El ejemplo muestra las tres etapas: boceto crudo, borrador IA, figura editable. El contenido científico se mantiene; la gramática visual se va limpiando. El borrador IA no es la versión final — la capa editable lo es.
Plantillas listas para pegar por tipo de material fuente
Reemplaza el texto entre corchetes por tu estudio.
1. Limpieza de foto de pizarra
Convert the attached whiteboard photo into a clean scientific schematic of [topic].
The components are: [list every node visible in the photo, in order].
The connections are: [for each arrow, state source → target and what it means (activation, inhibition, translocation, conversion, transport)].
Preserve exact labels from the photo: do not invent additional components.
Style: clean vector schematic, white background, editable labels, no 3D rendering.
Output as a layered SVG.
2. Figura de métodos a partir de notas de protocolo
Create a methods figure from the following protocol notes: [paste protocol].
Group steps into four blocks: [sample preparation], [treatment], [measurement], and [analysis].
Use a horizontal workflow with numbered steps. Keep labels short enough to fit a single-column methods figure.
Show the instrument or assay icon at the measurement step; use a simple bar chart or table icon at the analysis step (no real numbers).
Do not invent missing protocol steps. If a step is unclear in the notes, leave it as a labeled placeholder I can fill in later.
3. Dibujo conceptual para charla o grant
Draw a conceptual scientific figure explaining [idea or hypothesis].
Components to show: [main actor], [process they undergo], [output or readout], and [feedback or downstream effect].
This is for a [grant panel / department seminar / public talk]. Keep labels readable from 2 meters away.
Use schematic style, not photorealism. No real data values. No journal logos.
4. Captura o figura de paper como referencia de layout
Use the attached figure from a published paper as a layout reference only.
Recreate the structure for our own study on [topic]: keep the panel arrangement and arrow style, but replace [their component] with [our component], and update labels to: [list of labels].
Do not copy the exact illustrations. The output must be original and not infringe the source figure.
Style: editable vector, consistent with our previous figures.Cómo debería usar este workflow cada perfil
- Estudiante de doctorado de primer año: empieza por la plantilla 2 (métodos desde notas). Tu cuaderno de laboratorio ya es un prompt estructurado — solo hay que reformatear.
- PI revisando la figura de un estudiante: pide el boceto y el borrador de IA y el SVG editable. Si solo tiene el borrador de IA, ha saltado la verificación.
- Postdoc preparando una charla: la plantilla 3 es tu amiga. Una figura conceptual para una charla de 10 minutos no debe tener más de 4 componentes en pantalla.
- Lab manager o PI con cultura de pizarra: fotografía la pizarra al final de cada reunión y usa la plantilla 1 en la misma semana. Cuanto más esperes, más deriva de interpretación entra en la figura.
Workflow realista en SciDraw AI
- Captura limpia: foto del móvil al boceto o pizarra, bien iluminado, todos los componentes visibles. No recortes hasta que la IA haya visto el conjunto.
- Prompt junto a la imagen: abre un archivo de notas y lista cada nodo y cada flecha. Eso te obliga a verificar la ciencia antes que el modelo.
- Una variante estructurada primero: compárala con tu prompt — no con tu gusto. ¿El modelo preservó cada nodo? ¿Cada flecha apunta en la dirección correcta?
- Itera el prompt, no la imagen: si la figura está mal, arregla el prompt. Regenerar con el mismo prompt erróneo es el camino más rápido para gastar créditos.
- Exporta a SVG y edita etiquetas: usa vectorize image si la salida es solo raster. Las ediciones finales de etiquetas suceden en Illustrator, Inkscape o PowerPoint.
- Verifica contra la fuente: pon el boceto original y la figura final lado a lado. Cada nodo y cada flecha debe encajar.
Checklist antes de exportar
- Cada componente de la figura estaba en el boceto original o se añadió explícitamente en el prompt.
- Cada tipo de flecha tiene un significado consistente.
- Sin números inventados, sin logos de revistas falsos, sin intervalos de confianza fabricados.
- Las etiquetas son legibles al tamaño en el que se mostrará la figura (columna, póster, diapositiva).
- La salida es editable (SVG, PDF con capas o
.ai), no raster aplanado. - Si la figura tiene contenido clínico o químico, un experto del dominio ha firmado.
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Preguntas frecuentes
¿El boceto tiene que estar limpio para que esto funcione?
No. El boceto puede ser una foto de móvil de un dibujo con rotulador. Lo que importa es que tú entiendas qué es cada componente y qué significa cada flecha. La IA no puede recuperar de tu propia ambigüedad.
¿Qué nunca hay que dejar a la IA?
Estructuras moleculares exactas, afirmaciones clínicas, valores cuantitativos, símbolos específicos de disciplina (letras griegas en matemáticas, estructuras IUPAC en química, referencias anatómicas en medicina). Siempre revisar manualmente.
¿Por qué exportar a SVG en vez de usar la salida de la IA directamente?
Porque los revisores piden cambios de etiquetas, y las etiquetas son la parte más frágil de una figura de IA. SVG las mantiene como texto editable en vez de píxeles.
¿Cómo sé si la IA inventó algo?
Compara la salida contra tu fuente. Recorre cada nodo y cada flecha de la salida y confirma que vienen del boceto o del prompt. Lo que no encaja es alucinación.
¿Puedo usarlo para figuras clínicas o quirúrgicas?
Solo para el borrador, nunca para la versión final. Las figuras clínicas deben pasar por revisión clínica antes de publicar o distribuir a pacientes. La IA es una herramienta de boceto, no una autoridad clínica.
¿Y si el modelo sigue añadiendo elementos que no pedí?
Añade una restricción negativa al prompt: "Do not include any components other than the ones listed above." Los modelos respetan mejor las restricciones negativas explícitas que las peticiones implícitas de minimalismo.
