Scott, Alex. Can we stop AI from flooding scientific journals? Chemical & Engineering News (C&EN), vol. 104, julio de 2026. Publicado por la American Chemical Society. https://cen.acs.org/policy/publishing/ai-fraud-science-journal-generative-ai/104/web/2026/07

La rápida expansión de la inteligencia artificial generativa está transformando el fraude científico al reducir drásticamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para producir artículos aparentemente rigurosos. Lo que antes requería semanas o meses de trabajo —incluida la fabricación de datos, imágenes y referencias— ahora puede realizarse en cuestión de horas mediante herramientas de IA capaces de redactar manuscritos convincentes y difíciles de distinguir de investigaciones legítimas.

Según diversos expertos citados en el reportaje, la IA no ha creado el problema del fraude científico, pero sí ha multiplicado su escala y velocidad, actuando como un potente acelerador de un sistema ya afectado por la presión del «publicar o perecer». Como resume Ivan Oransky, cofundador de Retraction Watch, «la IA es un acelerador, no la chispa»: el sistema de «publicar o perecer» ya incentivaba malas prácticas, pero la IA ha multiplicado la velocidad y la escala con la que pueden cometerse.

El reportaje sostiene que el verdadero problema no es únicamente que existan investigadores deshonestos, sino que el ecosistema editorial carece de recursos suficientes para detectar el creciente volumen de manuscritos fraudulentos. Muchas revistas científicas dependen de editores y revisores voluntarios, sometidos a una enorme carga de trabajo, que difícilmente pueden comprobar la autenticidad de todos los datos, imágenes, referencias y análisis estadísticos que reciben. Esta vulnerabilidad convierte el sistema editorial en un objetivo especialmente atractivo para quienes utilizan la IA para fabricar investigaciones falsas.

El artículo explica que la IA permite automatizar prácticamente todas las fases de un fraude científico. Un modelo puede generar hipótesis plausibles, redactar una introducción convincente, describir una metodología aparentemente coherente, inventar resultados compatibles con esa metodología e incluso producir referencias bibliográficas inexistentes pero verosímiles. A ello se añade la posibilidad de crear gráficos, tablas e imágenes sintéticas difíciles de distinguir de las reales, lo que incrementa el riesgo de que estudios completamente ficticios lleguen a superar los controles editoriales iniciales.

Uno de los aspectos más preocupantes es el crecimiento de una auténtica industria del fraude científico. El artículo describe cómo las denominadas paper mills (fábricas de artículos científicos) están incorporando herramientas de IA para aumentar enormemente su productividad. Estas organizaciones venden manuscritos completos o autorías a investigadores necesitados de publicaciones para obtener promociones, financiación o estabilidad laboral. La IA reduce sus costes de producción y les permite generar cantidades de artículos que hace pocos años habrían resultado imposibles.

Frente a esta amenaza, está surgiendo un mercado paralelo de empresas especializadas en detectar fraudes científicos asistidos por IA. Estas compañías desarrollan herramientas capaces de identificar patrones lingüísticos sospechosos, analizar imágenes manipuladas, localizar referencias inexistentes, detectar duplicaciones de datos y descubrir inconsistencias estadísticas. Sin embargo, el artículo advierte que esta situación se asemeja a una carrera armamentística: conforme mejoran los sistemas de detección, también evolucionan las herramientas utilizadas por quienes producen investigaciones fraudulentas.

El texto insiste en que las soluciones puramente tecnológicas serán insuficientes si no cambian los incentivos del sistema científico. Mientras la carrera académica siga premiando principalmente el número de publicaciones, el factor de impacto o determinados indicadores bibliométricos, continuará existiendo una fuerte presión para producir artículos rápidamente, lo que favorece tanto el uso irresponsable de la IA como el crecimiento del fraude organizado. En consecuencia, los autores y expertos consultados consideran necesario revisar los modelos de evaluación científica y reforzar la cultura de la integridad investigadora.

El artículo también pone de relieve la importancia de aumentar la transparencia durante todo el proceso editorial. Entre las medidas propuestas figuran exigir la declaración explícita del uso de IA generativa, mejorar la revisión por pares, reforzar la comprobación de datos e imágenes antes de la publicación y promover mecanismos que faciliten la reproducibilidad de los resultados. Estas prácticas no eliminarían el fraude, pero elevarían considerablemente el coste y la dificultad de producir investigaciones falsas.

La conclusión del reportaje es que la inteligencia artificial no representa una amenaza aislada, sino un factor que acelera debilidades estructurales ya existentes en la comunicación científica. La tecnología facilita la creación de artículos fraudulentos a una velocidad sin precedentes, mientras que las revistas científicas, los revisores y las editoriales disponen de recursos limitados para detectarlos. Frenar esta tendencia requerirá combinar herramientas automáticas de detección, reformas en los procesos editoriales y, sobre todo, cambios profundos en los incentivos que gobiernan la evaluación y la publicación de la investigación científica.