Hao, Qianyue, Fengli Xu, Yong Li, James Evans, et al. 2026. “Artificial intelligence tools expand scientists’ impact but contract science’s focus.” Nature 649: 1237–1243. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09922-y

Reflexión crítica sobre cómo la adopción de herramientas de inteligencia artificial en la investigación científica puede estar generando efectos contrapuestos en el avance del conocimiento.

Por un lado, Worlock reconoce que la IA aporta beneficios claros a los investigadores individuales: automatiza tareas rutinarias, acelera la escritura de manuscritos y permite manejar grandes volúmenes de datos con una rapidez que ningún humano podría igualar. Estas ventajas, que están siendo reportadas y cuantificadas en estudios recientes, como el análisis de millones de publicaciones académicas que muestra que los científicos que usan IA publican más trabajos, reciben más citas y alcanzan posiciones de liderazgo más rápido, parecen confirmar de manera empírica que la productividad individual se incrementa significativamente cuando se integra IA en el flujo de trabajo científico.

Sin embargo, Worlock advierte que estos beneficios pueden tener un coste importante para la ciencia en su conjunto. A partir de debates surgidos en foros especializados —como The Coalition of the Curious que él menciona— y de evidencias recientes, el autor sugiere que la IA podría estar “encogiendo” el campo científico al concentrar esfuerzos en áreas de investigación consolidadas y ricas en datos, donde las herramientas pueden operar con mayor eficacia, en detrimento de exploraciones más fundamentales o arriesgadas. Esta crítica coincide con hallazgos académicos que documentan cómo la adopción generalizada de IA tiende a estrechar la diversidad temática de la ciencia y reduce la colaboración entre investigadores, ya que los incentivos se orientan hacia proyectos que son más fácilmente automatizables y citables. La preocupación central de Worlock es que, si la IA sirve sobre todo para acelerar trabajos ya en marcha o bien definidos, podría reforzar tendencias de homogeneización y disminuir la variedad de preguntas científicas que se formulan y se investigan.

Más allá de la productividad y la diversidad temática, Worlock también subraya que la discusión sobre el impacto de la IA en la ciencia no puede limitarse a métricas cuantitativas como número de publicaciones o citas, sino que debe incluir consideraciones más profundas sobre la verdadera naturaleza del descubrimiento científico. Es decir, ¿hasta qué punto una tecnología puede reclamar méritos de invención o comprensión cuando opera como una herramienta que sintetiza y acelera trabajos humanos sin necesariamente generar nuevas perspectivas teóricas? Esta inquietud se conecta con debates emergentes en la comunidad investigadora acerca de la necesidad de mantener el juicio, la creatividad y la colaboración humana como componentes esenciales de la práctica científica, incluso cuando se integran sistemas automatizados en la generación de hipótesis o en el diseño experimental. En este sentido, Worlock invita a sus lectores a “discutir” y reflexionar colectivamente sobre cómo estructurar incentivos, gestionar la integración de la IA y preservar la diversidad intelectual en un momento en que la ciencia y la tecnología están cada vez más entrelazadas.