Could AI Help Fix Peer Review, or Will It Only Make Things Worse? The Scholarly Kitchen, 18 de marzo de 2026. https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/03/18/guest-post-could-ai-help-fix-peer-review-or-will-it-only-make-things-worse/?informz=1&nbd=&nbd_source=informz

El artículo analiza de manera crítica cómo la inteligencia artificial (IA) podría influir en la revisión por pares en el ámbito académico, que es el principal mecanismo de validación y garantía de calidad de la investigación científica. Parte de la base de que el sistema tradicional de revisión enfrenta presiones sin precedentes debido al aumento exponencial de manuscritos y al agotamiento de revisores voluntarios disponibles, lo que lo hace cada vez más lento e ineficiente.

Según la discusión, la IA ofrece oportunidades claras para apoyar la labor humana, no para reemplazarla. Herramientas de IA pueden resumir literatura existente, lo que ayuda a revisores a situar mejor un manuscrito dentro del contexto académico y a detectar plagio o duplicación de contenidos, incluyendo imágenes manipuladas, que son difíciles de identificar sólo con revisión humana. Estas capacidades podrían fortalecer la calidad técnica de las revisiones y reducir algunos de los trabajos más tediosos del proceso.

Sin embargo, el autor advierte que la IA también trae riesgos importantes. Uno de los escenarios más preocupantes es que la producción académica llegue a un punto en que gran parte del ciclo —desde la escritura de los artículos hasta su revisión y lectura— se haga con mínima intervención humana, lo que podría degradar la confianza pública en la ciencia y empobrecer la creatividad y el juicio crítico que caracterizan la evaluación experta.

El texto subraya que, aunque la IA podría aliviar cargas de trabajo y mejorar la eficiencia en ciertos aspectos, no es una solución mágica y no sustituye el juicio humano. La revisión por pares no es simplemente un proceso técnico, sino un ejercicio de juicio crítico e interpretación contextual que las máquinas no pueden replicar plenamente. De hecho, una IA totalmente automatizada podría incluso hacer más difícil la tarea de los revisores y editores si se emplea sin una implementación cuidadosa o sin claridad sobre sus límites.

Finalmente, la reflexión apunta a que la verdadera influencia de la IA en la revisión por pares dependerá de cómo se integre éticamente y con supervisión humana, manteniendo enfoques que combinen eficiencia técnica con juicio experto para preservar la integridad, rigor y confianza en la evaluación científica.