Requarth, Tim. “The next unit of science: Is the scientific paper due to be replaced?” En The Transmitter, sección From Bench to Bot, 11 de mayo de 2026. Publicado en el medio especializado The Transmitter: Neuroscience News and Perspectives

El artículo de plantea una cuestión profundamente disruptiva para el ecosistema académico contemporáneo: si el tradicional artículo científico —la unidad fundamental de comunicación del conocimiento desde hace más de tres siglos— está entrando en una fase terminal debido al avance de la inteligencia artificial.

La reflexión parte de una perspectiva histórica, recordando que antes de la aparición de las revistas científicas en el siglo XVII, los investigadores publicaban extensos tratados, como hizo Johannes Kepler en Astronomia Nova o Isaac Newton en su célebre Principia. La aparición de publicaciones periódicas, como Philosophical Transactions de la Royal Society, permitió acelerar el intercambio de resultados científicos, fragmentando el conocimiento en unidades más pequeñas y dinámicas: el paper. Durante siglos, este modelo fue extraordinariamente exitoso y permitió avances acumulativos que definieron la ciencia moderna.

Sin embargo, según el autor, ese modelo ha comenzado a mostrar signos evidentes de agotamiento, y la irrupción de la inteligencia artificial no hace sino acelerar una crisis que ya existía. Herramientas basadas en modelos de lenguaje permiten hoy producir artículos académicos a una velocidad sin precedentes, hasta el punto de saturar completamente el sistema de revisión por pares. Se menciona el caso de investigadores que generan versiones casi idénticas de estudios reutilizando bases de datos públicas con ligeras modificaciones textuales para evitar sistemas antiplagio, así como el desarrollo de sistemas automatizados como Paper Orchestra, presentado por Google, capaz de transformar notas de laboratorio en un manuscrito científico completo, con figuras y referencias verificadas, en apenas cuarenta minutos. Esta automatización masiva amenaza directamente uno de los pilares del sistema científico: la evaluación rigurosa realizada por expertos humanos, cuyos tiempos y capacidades están siendo desbordados.

Frente a esta situación, diversos científicos comienzan a proponer un replanteamiento radical de la propia estructura de la publicación académica. El artículo analiza especialmente el proyecto OpenEval, desarrollado por investigadores como Lior Pachter y colaboradores, que propone descomponer cada paper en unidades verificables: afirmaciones concretas, evidencias que las sustentan y evaluaciones automatizadas de la consistencia de dichas evidencias. Aplicado a cerca de 16.000 artículos de la revista eLife, el sistema logró identificar casi dos millones de afirmaciones individuales y mostró una capacidad de evaluación comparable a revisores humanos, aunque con una cobertura significativamente superior. La idea central consiste en separar dos funciones que actualmente están fusionadas en el paper: por un lado, la comunicación estructurada de resultados; por otro, la narrativa interpretativa que contextualiza esos hallazgos.

El texto presta especial atención a cómo esta transformación podría beneficiar disciplinas particularmente fragmentadas como la neurociencia. En campos donde conviven investigaciones sobre genética molecular, sinapsis neuronales, comportamiento, neuroimagen o psicología experimental, gran parte del conocimiento permanece aislado en compartimentos estancos porque ningún investigador puede procesar el volumen total de publicaciones existentes. Sistemas de conocimiento estructurado y legible por máquinas permitirían conectar automáticamente descubrimientos relacionados que actualmente permanecen invisibles entre sí. El autor cita ejemplos concretos en los que investigaciones independientes sobre mecanismos sinápticos similares no llegaron a citarse mutuamente pese a sus implicaciones complementarias, un problema que podría resolverse mediante bases de conocimiento interconectadas alimentadas por inteligencia artificial.

Más radical todavía es la propuesta formulada por la física italiana Francesca Colaiori, quien imagina una futura red adaptativa del conocimiento donde el paper desaparece por completo como unidad principal y es sustituido por “objetos de conocimiento”: hipótesis, conjuntos de datos, métodos, preguntas abiertas o resultados experimentales individuales que se conectan dinámicamente entre sí, de manera similar a una gigantesca enciclopedia científica colaborativa. En este escenario, publicar dejaría de consistir en redactar un artículo cerrado y pasaría a parecerse más a editar una red viva de conocimiento colectivo. Paralelamente, revistas como NEJM AI ya experimentan con sistemas híbridos en los que revisores humanos trabajan junto a modelos de lenguaje que generan informes automatizados, reduciendo el tiempo entre envío y aceptación a apenas siete días.

No obstante, Requarth introduce una advertencia crucial frente a este entusiasmo tecnológico. El acto mismo de escribir un artículo científico no es únicamente un mecanismo administrativo de comunicación, sino una parte fundamental del proceso intelectual del investigador. La dificultad de redactar obliga a clarificar ideas, detectar incoherencias metodológicas, reorganizar argumentos y descubrir debilidades conceptuales que a menudo no se perciben durante la experimentación. Automatizar completamente la escritura científica podría eliminar precisamente ese proceso cognitivo donde muchas veces surge una comprensión más profunda del propio descubrimiento. En otras palabras, aunque el artículo científico sea un formato imperfecto como contenedor de datos, podría seguir desempeñando una función intelectual esencial que no resulta fácilmente reemplazable por sistemas automatizados.

El ensayo sitúa a la ciencia en un momento histórico comparable a la transición que siglos atrás llevó del tratado erudito al artículo breve de revista. Así como aquel cambio revolucionó la velocidad y naturaleza del progreso científico, la inteligencia artificial podría estar impulsando una nueva mutación estructural en la forma en que la humanidad organiza, valida y comparte el conocimiento. El paper tradicional, argumenta el autor, ya está siendo superado de facto por un ecosistema caótico formado por archivos suplementarios interminables, repositorios de datos, código sin documentar y bases distribuidas en múltiples plataformas. La pregunta ya no sería si el artículo científico desaparecerá, sino qué nueva arquitectura sustituirá ese modelo y cómo preservar, en medio de esa transición tecnológica, la dimensión profundamente humana del pensamiento científico. El futuro de la investigación, concluye Requarth, dependerá de encontrar un equilibrio entre la eficiencia algorítmica y la reflexión intelectual que durante siglos ha definido el acto mismo de hacer ciencia.