Jones, F. (2026, 4 de noviembre). AI article review ‘better than humans at their best’. Times Higher Education. https://www.timeshighereducation.com/news/ai-article-review-better-humans-their-best
El artículo analiza una investigación realizada por Gary King, director del Instituto de Ciencias Sociales Cuantitativas de la Universidad de Harvard, y Steven Worthington, sobre la capacidad de la inteligencia artificial para evaluar artículos científicos mediante procesos de revisión por pares (peer review).
Los investigadores compararon 134 evaluaciones humanas de 124 artículos científicos, realizadas entre 2019 y 2026, con otras tantas revisiones generadas mediante Claude Opus, de Anthropic. Posteriormente, utilizaron GPT-5.5 como evaluador independiente y solicitaron a tres antiguos editores de revistas científicas que compararan una selección de diez pares de revisiones.
Los resultados fueron sorprendentes:
1. Superioridad de la IA: el modelo de inteligencia artificial obtuvo mejores resultados que las revisiones humanas en el 100 % de los casos cuando fueron evaluadas por otra IA y en el 87 % cuando la valoración correspondió a editores humanos.
2. Mayor calidad de las evaluaciones: la IA consiguió puntuaciones superiores en los siete criterios analizados: fuentes, debilidades, metodología, teoría e ideas, contextualización, comunicación y figuras y tablas.
3. Rapidez y eficiencia: la automatización podría reducir considerablemente los tiempos de revisión científica, llegando a plantear procesos de evaluación de apenas una semana y media.
4. Menor influencia de factores personales: la IA puede reducir determinados sesgos, compromisos personales y comportamientos complacientes que a veces condicionan las revisiones humanas.
5. Riesgo de homogeneización científica: los autores advierten que la inteligencia artificial tiende a favorecer planteamientos convencionales y mayoritarios, lo que podría limitar la originalidad, la diversidad intelectual y las perspectivas minoritarias en la investigación.
6. Transformación del papel editorial: se propone que las revistas científicas puedan sustituir algunas revisiones humanas rutinarias por informes generados mediante IA, acompañados de las respuestas de los autores y supervisados por los editores.
El trabajo cuestiona uno de los pilares tradicionales de la comunicación científica: la revisión por pares realizada exclusivamente por investigadores humanos. Si la inteligencia artificial puede producir evaluaciones de mayor calidad, rapidez y consistencia, el modelo editorial tendrá que evolucionar.
Sin embargo, el verdadero desafío no consiste únicamente en determinar si la IA evalúa mejor que las personas, sino en garantizar que no convierta la ciencia en un sistema excesivamente uniforme, donde las ideas innovadoras o minoritarias tengan menos oportunidades.
Una cuestión fundamental para las bibliotecas universitarias, los investigadores y los editores científicos: ¿estamos preparados para un modelo de publicación académica en el que la inteligencia artificial no solo ayude a escribir y documentar investigaciones, sino que también participe decisivamente en su evaluación y validación?
Nota crítica: los resultados proceden de un estudio todavía no sometido a revisión por pares y de una muestra concreta. Por tanto, no permiten concluir que la IA sea superior a los expertos en todas las disciplinas ni en cualquier contexto de evaluación.
