La inteligencia artificial se ha consolidado en las prácticas de revisión por pares, en el corazón mismo de la investigación científica. Una encuesta internacional realizada por la editorial Frontiers a aproximadamente 1600 investigadores de 111 países revela que la mayoría de los revisores ya han utilizado herramientas de IA para examinar manuscritos enviados para su publicación. Este rápido desarrollo, a menudo en contradicción con las recomendaciones oficiales de las editoriales, pone de relieve una creciente brecha entre las prácticas reales y los marcos regulatorios existentes. Según los resultados publicados el 11 de diciembre, más de la mitad de los investigadores reconocen haber utilizado IA en la revisión por pares. Casi una cuarta parte incluso indica haber incrementado su uso durante el último año. Este crecimiento confirma la consolidación de las herramientas basadas en grandes modelos lingüísticos en la práctica académica, especialmente para afrontar la creciente carga de trabajo y complejidad de los manuscritos revisados. Los responsables de integridad de la investigación de Frontiers han observado que esta práctica se ha generalizado, superando con creces las directrices iniciales. Muchas editoriales aún desaconsejan el uso de herramientas externas para procesar manuscritos no publicados, principalmente por cuestiones de confidencialidad y propiedad intelectual. Sin embargo, en la práctica, los investigadores ya han integrado estas tecnologías en sus flujos de trabajo, a veces sin revelarlo formalmente.
Entre el ahorro de tiempo y las zonas grises éticas
La encuesta proporciona una mejor comprensión de la naturaleza de este uso. La mayoría de los investigadores involucrados utilizan la IA para ayudarles a formular sus informes de evaluación, estructurando comentarios o reformulando sus análisis. Otros la utilizan para resumir rápidamente un artículo, identificar debilidades metodológicas, verificar referencias o detectar señales que puedan sugerir un problema de integridad científica, como similitudes textuales o inconsistencias en datos visuales. Sin embargo, estas prácticas plantean numerosas preguntas. Los especialistas en ética de la investigación enfatizan que la IA puede facilitar ciertas tareas técnicas, pero que no puede reemplazar el juicio científico humano. Las herramientas actuales sobresalen en la reformulación y la síntesis, pero aún tienen dificultades para evaluar la verdadera novedad de un trabajo, la solidez conceptual de una hipótesis o la relevancia de una interpretación.
Varios investigadores también han probado las capacidades de estos modelos en la práctica.
Experimentos recientes muestran que las evaluaciones generadas por IA a menudo replican la forma y el tono esperados de un informe académico, sin dejar de ser superficiales. Se observan con frecuencia errores factuales, aproximaciones metodológicas y falta de crítica matizada, incluso cuando las herramientas se utilizan con instrucciones detalladas y un contexto científico proporcionado. Ante esta situación, las editoriales se encuentran bajo presión. Algunas, como Frontiers, permiten el uso controlado de la IA, siempre que se declare y se limite a funciones de asistencia. Otras editoriales, más cautelosas, continúan expresando una confianza moderada en la contribución real de estas tecnologías a la revisión por pares. Encuestas paralelas realizadas por otros actores de la industria también sugieren que muchos investigadores se muestran escépticos sobre la capacidad de la IA para mejorar sustancialmente la calidad de las evaluaciones. Para los observadores, el debate ya no gira en torno a si se está utilizando la IA, sino a cómo debería utilizarse. Aumentan las demandas de adaptar las políticas editoriales a esta nueva realidad, definiendo reglas claras, aumentando la transparencia y garantizando la plena rendición de cuentas de los revisores humanos. Sin este ajuste, existe el riesgo de que se arraiguen prácticas opacas, lo que podría socavar la confianza en un pilar crucial de la producción científica.
