Kaia Glickman, “Staggering 90% of biomedical papers now show signs of AI help”, Nature, 20 de agosto de 2026. Artículo original en Nature

Una investigación reciente sugiere que el uso de herramientas de inteligencia artificial para ayudar a redactar artículos científicos está mucho más extendido de lo que indicaban estimaciones anteriores. El estudio analizó trabajos biomédicos publicados en diciembre de 2025 e incluidos en PubMed, y estima que casi nueve de cada diez artículos presentaban señales compatibles con algún grado de asistencia de IA en su redacción. La cifra resulta especialmente llamativa porque las estimaciones anteriores sobre utilización de modelos de lenguaje en publicaciones científicas habían sido considerablemente inferiores.

El trabajo al que hace referencia Nature no afirma que el 90 % de los investigadores haya dejado que una IA escriba sus artículos de principio a fin. Lo que identifica son señales lingüísticas compatibles con asistencia de modelos de lenguaje. Esto es importante porque la IA puede intervenir de formas muy diferentes: desde corregir gramática y mejorar el estilo hasta reformular párrafos, traducir textos, resumir información o generar partes sustanciales de un manuscrito. Por tanto, la cifra debe interpretarse como una estimación de la presencia de asistencia de IA en la escritura científica, no como una medida directa de cuántos artículos fueron escritos por una inteligencia artificial.

El fenómeno refleja una transformación profunda de la comunicación científica. Las herramientas generativas se están incorporando rápidamente al trabajo cotidiano de los investigadores porque permiten mejorar la redacción en inglés, acelerar determinadas tareas editoriales y facilitar la preparación de manuscritos. Esto puede resultar especialmente relevante para investigadores que trabajan en una lengua diferente del inglés, ya que los modelos de lenguaje pueden actuar como herramientas de traducción y edición. Sin embargo, la creciente presencia de IA también plantea preguntas sobre transparencia, autoría, responsabilidad y declaración de su utilización en los trabajos científicos.

La metodología del estudio merece especial atención porque permite detectar patrones de uso de IA que pueden pasar inadvertidos mediante los procedimientos tradicionales de control editorial. Los investigadores analizaron el lenguaje de los artículos y buscaron características asociadas a la intervención de modelos de lenguaje. La estimación, por tanto, no equivale a una declaración voluntaria de los autores ni a una comprobación individual de cada manuscrito. Esto introduce incertidumbre y obliga a interpretar el porcentaje como una estimación estadística, no como una identificación definitiva de textos generados o editados por IA.

El dato tiene importantes implicaciones para las revistas científicas y para la integridad de la investigación. Si la asistencia de IA se convierte en una práctica habitual, las políticas editoriales tendrán que distinguir mejor entre usos legítimos —como corrección lingüística, traducción o apoyo editorial— y usos que puedan comprometer la responsabilidad intelectual del investigador. También será necesario determinar qué utilización debe declararse, cómo debe hacerse esa declaración y qué responsabilidad conserva el autor sobre las afirmaciones, referencias, datos y conclusiones de un artículo elaborado con ayuda de herramientas generativas.

La investigación también cuestiona la utilidad de intentar establecer una frontera rígida entre textos “humanos” y textos “generados por IA”. En la práctica, la producción científica puede convertirse en un proceso híbrido en el que el investigador redacta algunas partes, una herramienta de IA corrige otras, otro sistema traduce o reformula determinados fragmentos y el autor revisa posteriormente el resultado. En este escenario, el debate sobre la IA en la ciencia debería desplazarse desde la pregunta “¿se utilizó IA?” hacia cuestiones más relevantes: ¿para qué se utilizó?, ¿qué aportó?, ¿quién verificó el resultado? y ¿quién asume la responsabilidad final?

El hallazgo resulta especialmente significativo porque procede de un campo como la biomedicina, donde la precisión del lenguaje científico y la fiabilidad de la información tienen consecuencias potencialmente importantes. Una utilización responsable de la IA puede mejorar la comunicación científica, pero no elimina la necesidad de que los investigadores comprueben las referencias, los datos, las interpretaciones y las afirmaciones producidas o modificadas por estos sistemas. La IA puede convertirse así en una herramienta habitual del proceso editorial sin que ello implique transferir a la máquina la responsabilidad científica.

En definitiva, el estudio apunta a que la IA ya forma parte de la infraestructura cotidiana de la comunicación científica, aunque las políticas editoriales y las prácticas de transparencia todavía están adaptándose a esta realidad. El dato del 90 % no significa que nueve de cada diez artículos sean “escritos por IA”, pero sí constituye una señal poderosa de que la asistencia de los modelos de lenguaje está penetrando rápidamente en la publicación biomédica. La cuestión para las revistas ya no parece ser si los investigadores utilizarán IA, sino cómo establecer unas normas que permitan aprovecharla sin comprometer la autoría, la transparencia y la integridad científica.