Higher Education Policy Institute (HEPI) & Taylor & Francis (8 de enero de 2026). Using Artificial Intelligence (AI) to Advance Translational Research (HEPI Policy Note 67). Disponible en HEPI Insights

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El informe analiza de manera exhaustiva cómo la inteligencia artificial puede transformar el proceso de investigación académica para acelerar su impacto en el mundo real, especialmente en lo que se conoce como investigación traslacional, es decir, la que busca convertir descubrimientos científicos en aplicaciones prácticas y beneficios tangibles para la sociedad.

Un nuevo informe elaborado por HEPI y Taylor & Francis explora el potencial de la inteligencia artificial (IA) para impulsar la investigación traslacional y acelerar el camino que va desde el descubrimiento científico hasta su aplicación práctica en la sociedad.

Using Artificial Intelligence (AI) to Advance Translational Research (Nota de política HEPI n.º 67), elaborado por Rose Stephenson, directora de Política y Estrategia de HEPI, y Lan Murdock, directora sénior de Comunicación Corporativa en Taylor & Francis, se basa en los debates mantenidos en una mesa redonda con responsables del ámbito de la educación superior, investigadores, innovadores en IA y organismos financiadores, así como en una serie de estudios de caso de investigación, para evaluar el papel futuro de la IA en la investigación traslacional.

Principales conclusiones

El informe concluye que la IA tiene el potencial de reforzar el sistema de investigación traslacional del Reino Unido, pero que la materialización de estos beneficios requerirá una implementación cuidadosa, una gobernanza adecuada y una inversión sostenida.

Entre las principales conclusiones se incluyen las siguientes:

• La IA podría acelerar la investigación traslacional al permitir un análisis más rápido de grandes y complejos conjuntos de datos, apoyar la síntesis del conocimiento y mejorar los vínculos entre disciplinas. Sin embargo, la disponibilidad y la calidad de estos conjuntos de datos siguen siendo desiguales, lo que limita en algunos ámbitos la capacidad de las herramientas de IA para apoyar la traducción de la investigación.
• El acceso a competencias y experiencia en IA es cada vez más importante, y la integración de estas capacidades en marcos interdisciplinarios será un componente clave para impulsar la investigación traslacional.
• La IA puede mejorar la accesibilidad y la visibilidad de la investigación, entre otras cosas mediante resúmenes en lenguaje claro, sistemas de búsqueda semántica (funciones de búsqueda que utilizan conceptos e ideas, y no solo palabras clave, ofreciendo resultados más precisos) y nuevos formatos dirigidos a públicos más allá del ámbito académico.
• Existen riesgos claros asociados al uso de la IA, incluidos los desafíos relacionados con la reproducibilidad, los sesgos, la pérdida de competencias, la integridad académica, la propiedad intelectual y la rendición de cuentas.

Recomendaciones

Para garantizar que la IA respalde una investigación traslacional de alta calidad y realizada de manera responsable, el informe formula una serie de recomendaciones dirigidas a organismos financiadores de la investigación, instituciones y editoriales, entre las que se incluyen:

• Establecer expectativas claras para el uso responsable de la IA, incluida su alineación con orientaciones como Embracing AI with Integrity de la UK Research Integrity Office.
• Invertir en una IA fiable y ética, incluyendo acciones para mejorar la transparencia, reducir los sesgos y apoyar la reproducibilidad.
• Reforzar el apoyo a la investigación interdisciplinaria, con un mayor reconocimiento del trabajo en equipo y vías más claras para acceder a conocimientos y experiencia en IA.
• Apoyar infraestructuras compartidas y abiertas de investigación en IA para reducir duplicidades y facilitar que las herramientas desarrolladas por investigadores estén disponibles de forma más amplia.
• Fomentar el intercambio y la reutilización de datos, junto con la inversión en infraestructuras que permitan un acceso seguro y responsable a los datos.

Rose Stephenson, directora de Política y Estrategia de HEPI y coautora del informe, afirmó: «El Reino Unido cuenta con fortalezas extraordinarias en investigación, pero demasiadas ideas tienen dificultades para recorrer el camino desde el descubrimiento hasta su uso en el mundo real. La IA tiene el potencial de apoyar este proceso acelerando el análisis, conectando disciplinas y mejorando el acceso a la investigación. Sin embargo, estos beneficios solo se harán realidad si la IA se utiliza de manera transparente, ética y de formas que refuercen, en lugar de sustituir, la experiencia humana».

Por su parte, Rebecca Lawrence, vicepresidenta de Traducción del Conocimiento en Taylor & Francis, señaló: «Estamos muy agradecidos a todos los participantes de la mesa redonda y a quienes compartieron aportaciones para los estudios de caso. Los valiosos debates y el proceso posterior de elaboración de la nota de política han puesto de relieve los beneficios de trabajar de manera colectiva para aprovechar el poder y las oportunidades que puede ofrecer el uso responsable de la IA en la investigación traslacional».

Mediante la inversión en conocimiento interdisciplinario, gobernanza ética e infraestructuras, las partes interesadas pueden contribuir a transformar la investigación traslacional y permitir que un mayor número de investigaciones recientes genere beneficios sociales significativos.