
Christensen, Neil Blair y Angela Cochran. “AI in Peer Review: Revisiting an 8‑Year‑Old Debate.” The Scholarly Kitchen (Society for Scholarly Publishing), 16 de marzo de 2026. https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/03/16/ai-in-peer-review-revisiting-an-8-year-old-debate/
En septiembre de 2018 se celebró en Oxford un debate organizado por SSP (Society for Scholarly Publishing) sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) en el proceso de revisión por pares, con Angela Cochran defendiendo una postura escéptica y Neil Blair Christensen una más optimista. Ocho años después, ambos revisitan ese debate inicial para reflexionar sobre cómo han evolucionado sus posiciones y la presencia de la IA en la revisión académica, y para explorar hacia dónde podría dirigirse este campo en el futuro.
Angela Cochran, que en 2018 expresaba preocupaciones sobre la incapacidad de la IA para realizar análisis profundos y originales, reconoce que su comprensión del tema ha evolucionado con el avance tecnológico, pero mantiene la idea de que la IA por sí sola no resolverá los problemas fundamentales del sistema de revisión por pares. Señala que la mayoría de las herramientas actuales de IA se centran en tareas relacionadas con la integridad (detección de plagio, comprobaciones automáticas, etc.) en lugar de mejorar realmente la calidad global del proceso de revisión o aliviar la carga de trabajo de los revisores humanos. Aboga por que la IA se utilice para apoyar las tareas que sí pueden automatizarse, como ayudar a redactar la retroalimentación o liberar barreras lingüísticas para los revisores, más que para reemplazar el juicio humano.
Por su parte, Neil Blair Christensen reconoce que en 2018 subestimó la fuerza de las estructuras y culturas académicas existentes que determinan cómo se adopta la tecnología. Christensen subraya que, aunque la IA ha avanzado enormemente (con sistemas de lenguaje avanzado alimentando herramientas sofisticadas), los mismos retos que existían en 2018 persisten hoy: una enorme carga de trabajo para revisores voluntarios, un sistema de incentivos que valora publicaciones sobre evaluación crítica y una cultura editorial que apenas ha cambiado. Según él, la IA puede ayudar a “ejecutar” procesos (automatizando tareas repetitivas o analíticas), pero no puede por sí sola transformar los factores sistémicos que generan los problemas de revisión por pares, como los incentivos académicos y la escala de publicaciones.
Ambos autores coinciden en que la integración de la IA en la revisión por pares no debería ser una cuestión de “a favor o en contra”, sino de cómo implementar herramientas que efectivamente alivien la carga humana sin sacrificar rigor, creatividad o equidad. A pesar de los avances tecnológicos, múltiples desafíos éticos, culturales y prácticos permanecen, y tanto Cochran como Christensen creen que la IA debe utilizarse para facilitar el trabajo humano, ampliar la participación (por ejemplo, eliminando barreras lingüísticas) y ayudar a construir procesos más eficientes, no para sustituir las funciones centrales de evaluación crítica que solo los expertos humanos pueden hacer con confianza.








