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¿Son mejores las ideas de investigación generadas por Inteligencia Artificial o las creadas por humanos?

Si, Chenglei, Tatsunori Hashimoto y Diyi Yang. The Ideation-Execution Gap: Execution Outcomes of LLM-Generated versus Human Research Ideas. arXiv, 25 de junio de 2025. https://arxiv.org/abs/2506.20803

Los resultados mostraron que las ideas generadas por LLM recibieron puntuaciones significativamente más bajas que las ideas humanas en todos los criterios evaluados: novedad, entusiasmo, efectividad y puntuación general. Este fenómeno, denominado «brecha ideación-ejecución», sugiere que, aunque los LLM pueden generar ideas originales, su capacidad para traducir esas ideas en resultados de investigación efectivos es limitada.

El estudio investiga la diferencia entre la generación de ideas de investigación por modelos de lenguaje grande (LLM, Large Language Models) y la capacidad real de esas ideas para traducirse en resultados concretos y efectivos cuando se llevan a la práctica. Aunque investigaciones anteriores han señalado que los LLM pueden producir ideas originales e innovadoras, el presente estudio se enfoca en la llamada “brecha ideación-ejecución” para determinar si estas ideas realmente tienen éxito cuando se implementan en proyectos de investigación reales.

Para evaluar esta cuestión, los autores diseñaron un experimento riguroso en el que 43 investigadores expertos en procesamiento de lenguaje natural recibieron ideas de investigación generadas tanto por humanos como por LLM. Cada investigador trabajó durante más de 100 horas en la ejecución de una de estas ideas, desarrollando proyectos completos documentados en informes detallados de cuatro páginas. Estos informes fueron luego evaluados de manera anónima por otros expertos para medir la calidad y el impacto de los resultados obtenidos.

Los resultados revelaron que, en múltiples dimensiones evaluadas —incluyendo la novedad de la idea, el entusiasmo generado, la efectividad del proyecto y la valoración general—, los proyectos derivados de ideas humanas superaron claramente a los derivados de ideas generadas por LLM. En otras palabras, aunque los LLM son capaces de ofrecer propuestas creativas y novedosas, su capacidad para traducir esas ideas en investigaciones exitosas y aplicables es significativamente menor.

Este hallazgo tiene implicaciones importantes para el uso de la inteligencia artificial en la investigación científica. Sugiere que, aunque la IA puede ser una herramienta valiosa para inspirar ideas o asistir en la fase inicial de generación conceptual, la supervisión humana y la experiencia siguen siendo cruciales para asegurar que las ideas puedan concretarse en resultados tangibles y de calidad. El estudio enfatiza la necesidad de evaluar no solo la creatividad o novedad de las ideas producidas por IA, sino también su factibilidad y capacidad de ejecución.

Finalmente, los autores invitan a reflexionar sobre cómo integrar de manera efectiva las capacidades de los modelos de lenguaje en el proceso de investigación, proponiendo un enfoque colaborativo entre humanos e IA que maximice las fortalezas de cada uno, minimizando las limitaciones observadas.

ChatGPT en la escritura académica: un análisis cienciométrico de la literatura publicada entre 2022 y 2023

Lendvai GF. ChatGPT in Academic Writing: A Scientometric Analysis of Literature Published Between 2022 and 2023. Journal of Empirical Research on Human Research Ethics. 2025;0(0). doi:10.1177/15562646251350203

El artículo analiza cómo la literatura académica ha percibido la herramienta de inteligencia artificial ChatGPT en el contexto de la escritura académica. Utilizando un enfoque cientométrico, los autores examinan la evolución de las publicaciones académicas que abordan el uso de ChatGPT en la redacción de textos científicos, identificando tendencias, patrones y áreas de interés en la investigación.

El estudio se centra en el análisis de 171 artículos académicos revisados por pares, extraídos de la base de datos Scopus, que abordan el uso de ChatGPT en la escritura académica. Utilizando el software CiteSpace, los autores realizaron un análisis de co-citación de documentos para mapear la estructura temática e intelectual del discurso sobre ChatGPT en la producción de conocimiento académico.

Se identificaron diez clusters temáticos principales, entre los que destacan:

  1. Riesgos éticos: Incluye preocupaciones sobre la autoría, el plagio y la integridad académica.
  2. Aplicaciones prácticas: Uso de ChatGPT para la redacción de textos, generación de resúmenes y asistencia en la escritura.
  3. Innovaciones pedagógicas: Integración de ChatGPT en entornos educativos para mejorar la enseñanza y el aprendizaje.

El análisis también destacó una creciente aceptación de ChatGPT como herramienta para mejorar la escritura y apoyar marcos educativos innovadores, especialmente entre hablantes no nativos de inglés. Sin embargo, persisten preocupaciones sobre referencias inventadas, plagio, ética de la autoría y la fiabilidad de las herramientas de detección de IA.

El estudio destaca el creciente interés en la aplicación de ChatGPT en diversos aspectos de la escritura académica, incluyendo la generación de contenido, la asistencia en la redacción y la mejora de la calidad del texto. Además, se analizan las implicaciones éticas y metodológicas de utilizar herramientas de IA en la producción académica, considerando aspectos como la autoría, la originalidad y la integridad de la investigación.

A través de este análisis, los autores proporcionan una visión detallada de cómo la comunidad académica está incorporando ChatGPT en sus prácticas de escritura y los desafíos que esto implica. El estudio también sugiere áreas para futuras investigaciones y el desarrollo de directrices para el uso ético y efectivo de la inteligencia artificial en la redacción académica.

El estudio enfatiza la necesidad de una supervisión proactiva y el desarrollo de políticas para garantizar una integración responsable de la IA generativa en la investigación y la educación. Se sugiere que las instituciones académicas implementen directrices claras sobre el uso de herramientas como ChatGPT, promoviendo prácticas éticas y transparentes en la producción académica.

Guía práctica para una investigación ética y responsable con inteligencia artificial

UK Research Integrity Office. (2025, 27 de junio). Embracing AI with integrity: A practical guide for researchers. UKRIO. https://ukrio.org/wp-content/uploads/Embracing-AI-with-integrity.pdf

El documento proporciona una guía clara, práctica y accesible para que los investigadores integren herramientas de inteligencia artificial (IA) en su trabajo de forma ética y responsable.

Reconociendo que la IA ya forma parte del ecosistema académico —desde la escritura de textos hasta el análisis de datos—, el objetivo principal de esta guía es proteger la integridad de la investigación, asegurando que el uso de la IA no comprometa la transparencia, la responsabilidad ni la originalidad del trabajo científico.

La guía se estructura en torno a cinco áreas clave de riesgo relacionadas con el uso de la IA en la investigación. La primera de ellas es el cumplimiento legal y regulatorio, que incluye aspectos como el respeto a los derechos de autor, la protección de datos personales y el cumplimiento de los requisitos de las agencias financiadoras. En segundo lugar, se abordan las consideraciones éticas, como la equidad, la eliminación de sesgos, el consentimiento informado y el respeto por los participantes en la investigación, especialmente en estudios con seres humanos.

El tercer aspecto señalado es la necesidad de proteger el registro de la investigación, lo que implica documentar de forma clara cuándo, cómo y con qué herramientas de IA se ha trabajado. Esto favorece la trazabilidad y permite que otros comprendan y repliquen el proceso investigativo. La cuarta área de atención es la divulgación y presentación de resultados, en la que se destaca la importancia de indicar si se han utilizado herramientas de IA en la redacción, el análisis o la elaboración de gráficos, asegurando que la autoría humana esté bien diferenciada y que la contribución de la IA esté correctamente citada o reconocida.

Finalmente, la guía subraya el riesgo de que el uso extensivo de la IA pueda debilitar habilidades humanas esenciales como el pensamiento crítico, la creatividad y el juicio profesional. Aunque la IA puede ser una gran aliada, el documento recomienda evitar la dependencia excesiva de estas tecnologías, especialmente en etapas formativas o en tareas que requieren discernimiento ético o análisis complejo.

Embracing AI with Integrity también incluye recomendaciones prácticas para investigadores, instituciones y responsables de políticas científicas. A los investigadores se les insta a reflexionar críticamente sobre el uso que hacen de estas herramientas, a reconocer sus limitaciones, y a documentar su uso en sus publicaciones y proyectos. A las instituciones, se les recomienda desarrollar políticas claras, ofrecer formación continua y fomentar una cultura de uso ético de la IA.

La guía responde a una necesidad detectada en una encuesta previa realizada por UKRIO en 2024, que reveló una gran preocupación en la comunidad científica por la falta de directrices claras respecto al uso de estas tecnologías. Como resultado, muchas universidades y centros de investigación no contaban aún con políticas definidas, lo que generaba incertidumbre entre académicos y estudiantes. Con esta publicación, UKRIO busca llenar ese vacío y fomentar un diálogo abierto sobre el uso responsable de la IA en la ciencia.

¿Cómo son las carreras de investigación en los distintos países? Una nueva base de datos mundial ofrece algunas respuestas

Science.org. (2025, junio 30). How do research careers compare across countries? New global database has some answers. Science. https://www.science.org/content/article/how-do-research-careers-compare-across-countries-new-global-database-has-some-answers

El observatorio ReICO representa un paso importante hacia una comprensión global y comparativa de las carreras de investigación. Al ofrecer datos detallados y contextualizados, permite a los responsables políticos y a las instituciones científicas tomar decisiones más informadas para mejorar la sostenibilidad, equidad y atractivo de la profesión investigadora en todo el mundo.

Un nuevo observatorio internacional creado por la OCDE, llamado Research and Innovation Careers Observatory (ReICO), busca proporcionar datos comparativos y fiables sobre las trayectorias profesionales de los investigadores en distintos países. Esta herramienta es un avance clave para quienes diseñan políticas científicas, ya que permite visualizar y analizar cómo varían las condiciones laborales, los patrones de movilidad, la distribución sectorial del empleo y los obstáculos estructurales que enfrentan los científicos a lo largo de sus carreras.

Uno de los hallazgos destacados del informe es el crecimiento en el número de personas con doctorado en los países de la OCDE. Entre 2014 y 2022, la proporción de la población activa con doctorado pasó de 0,9 % a 1,3 %. Aunque países como Eslovenia y Suiza presentan porcentajes superiores al 3 %, en otros como México, Costa Rica e Indonesia la cifra no supera el 0,2 %. Esta disparidad refleja desequilibrios importantes en la inversión en educación superior avanzada y en las oportunidades de desarrollo científico.

Sin embargo, a pesar del aumento en la formación de doctores, las condiciones laborales siguen siendo frágiles, sobre todo en las primeras etapas de la carrera investigadora. Según los datos recogidos, aproximadamente el 75 % de los investigadores menores de 34 años tienen contratos temporales. Esta precariedad, combinada con la presión por publicar y conseguir financiación, hace que muchos científicos abandonen la carrera académica o busquen oportunidades fuera del ámbito público.

El informe también muestra un cambio estructural significativo: cada vez más investigadores trabajan fuera de la academia, especialmente en el sector empresarial. Entre los años 2000 y 2021, la proporción de científicos empleados en empresas pasó del 60 % al 66 %. Este crecimiento refleja no solo la expansión de la I+D en el ámbito privado, sino también una adaptación de los perfiles científicos a necesidades del mercado, lo cual plantea nuevos desafíos y oportunidades para la formación doctoral.

Otro aspecto que destaca el observatorio es la dificultad para rastrear las trayectorias profesionales, especialmente cuando los investigadores cambian de sector, país o dejan de publicar artículos científicos. Esta falta de información dificulta a los jóvenes investigadores imaginar trayectorias profesionales sostenibles y contribuye a la incertidumbre sobre las salidas laborales tras el doctorado.

Finalmente, el ReICO también aborda las brechas de género persistentes en la ciencia. Las mujeres tienen más probabilidades de tener contratos temporales en todas las etapas de su carrera y están subrepresentadas en los puestos de mayor jerarquía. El informe recomienda a los países diversificar sus criterios de evaluación del rendimiento científico, apoyarse más en trayectorias variadas y aplicar políticas activas de inclusión y equidad.

Es «ORCID y…», no «ORCID o…»: Cómo los identificadores de investigadores trabajan juntos para ayudar a los investigadores

Brown, J., & Meadows, A. (2025, junio 25). It’s “ORCID and…,” not “ORCID or…”: How researcher identifiers work together to help researchers, build a better picture of research, and streamline administrative tasks [Informe]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15737460

El informe destaca que ORCID —el identificador de investigadores— no compite con otros sistemas; más bien, los integra y complementa. Su propuesta central es que los investigadores deben considerarlo “y no ‘o.’” En lugar de reemplazar otros identificadores, ORCID conecta redes nacionales, disciplinas especializadas y sistemas propietarios a través de una plataforma interoperable abierta.

ORCID surgió en 2012 para resolver la ambigüedad en la autoría científica generada por nombres similares, cambios de nombre, variaciones culturales y convenciones tipográficas. Como identificador alfanumérico persistente, funciona como una “cédula” digital que permite rastrear con precisión la producción académica de una persona. Su diseño abierto facilita la vinculación con otros sistemas de identificación (Scopus Author ID, ResearcherID, ISNI…), potenciando la automatización y evitando duplicidades.

El informe estructura su análisis en tres capas de interoperabilidad: (1) cobertura nacional, en la cual instituciones integran ORCID en sus sistemas internos para proyectarse globalmente; (2) cobertura disciplinar, mediante la asociación con infraestructuras específicas como DOI para publicaciones o RAiD para conjuntos de datos; y (3) sistemas propietarios o comerciales, que pueden integrar ORCID mediante APIs abiertas, permitiendo su uso junto con herramientas premium para la gestión de investigación.

Los beneficios se traducen en eficiencia administrativa y visibilidad de las contribuciones: al eliminar procesos manuales y consolidar identificadores, se reducen errores y aumentan los ahorros en tiempo y recursos. En algunos casos documentados en el informe, se observan ahorros equivalentes a varios días/persona al año, que podrían equivaler a ahorros millonarios si se escalan .

Hacia un sistema público de publicación científica: una propuesta desde la ética del conocimiento

Kaplan, R. M. (2025, 13 de junio). The Case for Government‑Backed Science Publishing. Academe Blog. Academe Magazine. Recuperado de Academeblog https://academeblog.org/2025/06/13/the-case-for-government-backed-science-publishing/

Reflexión sobre las profundas limitaciones del actual sistema de publicación científica, dominado por grandes editoriales comerciales. Según el autor, este modelo genera importantes barreras para la difusión del conocimiento, como el alto coste de acceso a las revistas, la lentitud en los procesos editoriales y la falta de transparencia. Estas limitaciones, argumenta, no solo afectan a la comunidad investigadora, sino también a la sociedad en su conjunto, ya que dificultan el acceso a los resultados de investigaciones que en muchos casos han sido financiadas con fondos públicos.

Kaplan denuncia que las revistas científicas tradicionales operan con fines de lucro, cobrando tarifas elevadas tanto a quienes desean publicar como a quienes quieren acceder a los artículos. Esto ha convertido a la ciencia en un producto exclusivo, lejos del ideal de conocimiento abierto y compartido. Además, el proceso editorial en estas revistas suele ser lento y opaco, lo que impide que descubrimientos relevantes lleguen de forma rápida a quienes más los necesitan, como profesionales de la salud o responsables de políticas públicas. También destaca que la falta de acceso abierto erosiona la confianza del público en la ciencia y frena el apoyo social al financiamiento de la investigación.

Como alternativa, el autor propone un sistema de publicación científica respaldado por el gobierno. Esta red de plataformas públicas permitiría a las agencias estatales alojar y distribuir investigaciones de manera gratuita y abierta, eliminando la dependencia de las grandes editoriales. A través de un modelo sustentado con fondos públicos, se garantizaría un acceso inmediato a los artículos científicos, junto con sistemas de evaluación transparentes y continuos, posiblemente mediante revisión post-publicación y métricas sociales. Kaplan sostiene que este sistema no solo democratizaría el acceso al conocimiento, sino que también aceleraría la innovación, al reducir los tiempos de publicación y facilitar la colaboración interdisciplinar.

El autor defiende que este es un momento propicio para promover este cambio estructural. La pandemia de COVID-19 mostró la necesidad de compartir datos y descubrimientos de forma rápida y abierta, y provocó un aumento del interés en modelos de acceso abierto. Kaplan considera que, al igual que la infraestructura científica (como laboratorios y centros de datos) es financiada por el Estado, la publicación científica también debería ser tratada como un bien público esencial. Una plataforma nacional —o incluso internacional— respaldada por gobiernos y organismos científicos garantizaría que el conocimiento llegue a todos sin barreras económicas ni restricciones editoriales.

Finalmente, Kaplan conecta su propuesta con iniciativas ya existentes como Plan S, impulsado por cOAlition S en Europa, que obliga a que toda investigación financiada con fondos públicos esté disponible en acceso abierto. No obstante, subraya que aún queda mucho por hacer para transformar radicalmente el sistema. En definitiva, su propuesta invita a repensar el ecosistema científico desde una perspectiva ética, inclusiva y eficaz, donde el conocimiento esté realmente al servicio de la sociedad.

Tendencias y pautas de la investigación sobre inteligencia artificial en las bibliotecas

Autor(es). 2025. “Trends and Patterns of Artificial Intelligence Research in Libraries.” Journal of Library & Information Science 44 (2). https://doi.org/10.1177/21582440251327528

El artículo examina de forma exhaustiva las tendencias actuales en la investigación sobre inteligencia artificial (IA) aplicada a bibliotecas, mediante un análisis bibliométrico de la producción científica en este campo. A partir de una amplia base de datos extraída principalmente de Scopus, los autores estudian la evolución del número de publicaciones, las principales áreas temáticas abordadas, las fuentes académicas predominantes y la distribución geográfica de las contribuciones. Se constata un crecimiento sostenido en la investigación sobre IA en bibliotecas, con un aumento pronunciado a partir del año 2020, influido en parte por el impacto de la pandemia de COVID-19, que impulsó la digitalización y la automatización de servicios bibliotecarios.

Entre los temas más estudiados destacan el uso de algoritmos para personalizar la experiencia del usuario, la implementación de sistemas de recomendación y descubrimiento de información, la minería de datos para la mejora de servicios, y el desarrollo de chatbots que ofrecen atención automatizada. Tecnologías como el aprendizaje automático (machine learning), el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el deep learning se perfilan como herramientas clave en el avance de estos servicios. El estudio también resalta la contribución de la IA a la catalogación automática, la generación de metadatos, y la gestión predictiva de colecciones y recursos digitales.

A nivel geográfico, China, Estados Unidos e India lideran la producción científica sobre IA en bibliotecas, aunque también se observa una creciente participación de investigadores de países del Sudeste Asiático, África y América Latina. Las publicaciones se concentran principalmente en revistas como Library Hi Tech, Journal of Academic Librarianship, Library & Information Science Research y otras relacionadas con la informática aplicada a las ciencias de la información. Además, el análisis de redes de coautoría revela una creciente colaboración internacional e interdisciplinaria entre profesionales de la biblioteconomía, la ciencia de datos y la ingeniería informática.

En cuanto a los métodos utilizados, el artículo emplea herramientas como VOSviewer y Biblioshiny para visualizar redes de co-citación, coautoría y tendencias temáticas. Entre los términos emergentes más relevantes en los últimos años se identifican “chatbots”, “deep learning”, “big data” y “open-source software”. Esto evidencia el avance tecnológico del sector, pero también pone sobre la mesa nuevos desafíos éticos y técnicos. En este sentido, los autores advierten sobre la necesidad de prestar especial atención a cuestiones como la privacidad de los datos, la transparencia algorítmica y el riesgo de sesgos en la toma de decisiones automatizadas.

Finalmente, el estudio concluye que, si bien la IA ofrece oportunidades únicas para transformar los servicios bibliotecarios, su integración debe ser cuidadosa y acompañarse de políticas claras, programas de formación continua para el personal bibliotecario y marcos éticos que garanticen una implementación responsable. Asimismo, se sugiere que futuras investigaciones profundicen en la evaluación del impacto real de estas tecnologías en el acceso a la información y en la equidad digital.

Clarivate presenta la edición 2025 del Journal Citation Reports con mejoras en la integridad científica y una cobertura sin precedentes

STM Publishing News. 2025. «Clarivate Unveils the 2025 Journal Citation Reports.» STM Publishing News, 18 de junio de 2025. https://www.stm-publishing.com/clarivate-unveils-the-2025-journal-citation-reports/

Clarivate Plc presentó la edición 2025 del Journal Citation Reports (JCR), una herramienta fundamental en la evaluación académica que celebra este año su 50.º aniversario. El informe se ha consolidado como referencia internacional para investigadores, instituciones y editores, proporcionando datos e indicadores que permiten valorar la relevancia e impacto de las revistas científicas en múltiples disciplinas.

Desde su creación hace 50 años por Eugene Garfield, Journal Citation Reports (JCR). ha evolucionado para adaptarse a las necesidades cambiantes de la comunicación científica y este año incorpora mejoras relevantes en favor de la integridad editorial.

La edición 2025 ofrece datos sobre 22 249 revistas académicas procedentes de 111 países y clasificadas en 254 disciplinas. De este total, 14 591 revistas pertenecen al ámbito de las ciencias, 7 559 a las ciencias sociales y 3 368 a las artes y humanidades. Además, más de 6 200 revistas son de acceso abierto de la ruta dorada (gold open access), lo que refleja la creciente importancia de este modelo de publicación. Este año también se incorporan por primera vez 618 revistas con Journal Impact Factor (JIF), lo que demuestra el compromiso de Clarivate con la actualización y ampliación constante de su base de datos.

Una de las novedades más destacadas de esta edición es el cambio metodológico en el cálculo del Journal Impact Factor: a partir de ahora, las citas de o hacia artículos retractados no se contabilizan en el numerador del JIF, aunque dichos artículos siguen formando parte del denominador. Esta decisión busca reforzar la integridad científica, asegurando que las métricas reflejen de manera más precisa la calidad real del contenido publicado. Esta medida afecta aproximadamente al 1 % de las revistas indexadas, y marca un paso relevante en la lucha contra prácticas editoriales poco éticas.

Según Clarivate Journal Citation Reports se presenta como una herramienta editorialmente independiente, sin favorecer a ningún editor en particular. A través de métricas como el JIF o el Journal Citation Indicator, así como estadísticas descriptivas, visualizaciones y datos sobre acceso abierto y procedencia geográfica de los autores, el informe permite una evaluación más completa y matizada del rendimiento de las revistas científicas. Estas herramientas ayudan a investigadores a seleccionar publicaciones adecuadas, a bibliotecas a construir colecciones estratégicas y a editores a posicionar sus revistas en el ecosistema académico global.

Los directivos de Clarivate han subrayado el valor del JCR como instrumento de confianza. La doctora Nandita Quaderi, editora jefe de Web of Science, ha destacado la importancia de preservar el legado de Garfield a través de un sistema más justo y transparente. Por su parte, Emmanuel Thiveaud ha señalado que este informe continúa siendo esencial para fomentar el conocimiento y apoyar la investigación científica en todo el mundo.

Por último, Clarivate pone a disposición de los usuarios numerosos recursos de apoyo, como el acceso a Master Journal List, materiales formativos, documentación técnica y un portal de aprendizaje. Además, el informe ofrece herramientas visuales para facilitar el análisis comparativo entre revistas, disciplinas y regiones geográficas. Con todo ello, la edición 2025 del JCR refuerza su papel como guía imprescindible para evaluar el impacto de la producción científica global.

Nature incluye la revisión por pares transparente

Nature. “Transparent Peer Review to Be Extended to All of Nature’s Research Papers.” June 16, 2025. https://www.nature.com/articles/d41586-025-01880-9.

Durante décadas, el proceso de revisión por pares en Nature —aunque esencial para la validación científica— se mantenía fuera del alcance del lector. Los comentarios de los revisores y las respuestas de los autores eran visibles solo para los implicados en el proceso editorial. Con la nueva política, estos documentos se publicarán junto con el artículo final, permitiendo a la comunidad académica y al público general acceder a una visión detallada de cómo evolucionó cada manuscrito a través de la crítica científica.

La medida pretende fortalecer la confianza en la ciencia publicada, promoviendo una mayor transparencia, integridad y rendición de cuentas. Al hacer públicos los intercambios entre autores y revisores, se ofrece una herramienta educativa poderosa: los investigadores, especialmente los más jóvenes, podrán aprender cómo responder a críticas, mejorar sus escritos científicos y participar activamente en una cultura de revisión rigurosa pero constructiva. Además, este cambio permitirá a los lectores comprender mejor los razonamientos detrás de las decisiones editoriales.

El equipo editorial de Nature sostiene que la revisión transparente puede mejorar la calidad general de la ciencia, ya que los revisores serán más cuidadosos y responsables en sus observaciones, sabiendo que sus comentarios estarán a la vista de todos. Asimismo, esperan que el nuevo sistema disuada posibles conflictos de interés o arbitrariedades dentro del proceso de evaluación.

En definitiva, la decisión de Nature de extender la revisión por pares transparente a todos sus artículos establece un precedente importante en el ámbito editorial académico. No solo impulsa a otras revistas científicas a considerar modelos similares, sino que también consolida una visión más abierta, colaborativa y confiable del proceso de producción científica. Esta medida se enmarca dentro de una tendencia más amplia hacia la ciencia abierta, que busca que el conocimiento científico sea accesible, reproducible y verificable en todas sus etapas.

Se vende la autoría: Nature investiga cómo funcionan las fábricas de papel

Ro, Christine, y Jack Leeming. “Authorship for Sale: Nature Investigates How Paper Mills Work.” Nature, 9 de junio de 2025. https://doi.org/10.1038/d41586-025-01824-3.

Más sobre Paper Mills

Se examina el oscuro negocio de las «paper mills» o «fábricas de artículos científicos», empresas dedicadas a fabricar investigaciones falsas o a vender plazas de autoría en artículos académicos ya aceptados para publicación.

Estas prácticas han proliferado en parte por la presión creciente que sufren investigadores, especialmente en países donde las evaluaciones profesionales y académicas dependen del número de publicaciones en revistas indexadas. Investigadores de todo el mundo, desde Arabia Saudí hasta Kazajistán o China, han recurrido a estas compañías para engrosar su currículum, muchas veces sin haber escrito ni una línea del trabajo.

El artículo presenta el caso de “Omar”, un profesor asistente en Arabia Saudí, que pasó de tener 2 publicaciones científicas a 20 en apenas un año. Para lograrlo, Omar compró coautorías en artículos sobre inteligencia artificial aplicada a la medicina, sin revisar siquiera el contenido. En muchos casos, el proceso era completamente automatizado: le ofrecían aparecer como coautor en artículos ya aceptados por revistas, previo pago de entre 20 y 400 dólares. Omar justifica su decisión alegando que, si no lo hacía, perdería su trabajo, una presión compartida por muchos profesionales del ámbito académico y sanitario.

Las paper mills operan con métodos cada vez más sofisticados. Algunas venden directamente coautorías en artículos ya aceptados, otras generan investigaciones falsas desde cero. Emplean tecnologías como imágenes creadas por inteligencia artificial, evitan los plagios detectables y simulan revisiones por pares con perfiles falsos. Empresas como International Publisher LLC (con sede en Rusia) han recaudado millones en pocos años vendiendo estas plazas de autoría. Se estima que toda esta industria podría mover cientos de millones de dólares anualmente, lo que revela un problema de escala global.

Las consecuencias de esta práctica son graves. Un análisis muestra que los centros con mayor número de retractaciones en publicaciones científicas están en su mayoría en China, donde muchos hospitales han sido señalados por artículos fraudulentos. La presión sobre médicos, enfermeras y docentes para publicar artículos es tan fuerte que muchos ven estas prácticas como su única vía de progreso. Investigadores de universidades chinas han confirmado que, si no publican con frecuencia en revistas del Web of Science, no pueden acceder a becas, ascensos o incluso mantener su empleo.

El fraude también se apoya en tácticas como el uso de frases extrañas y mal traducidas (como “subterranean insect settlement” para referirse a una colonia de hormigas), o la inclusión de referencias duplicadas y sin sentido. Estas señales han servido a investigadores como Anna Abalkina y Dorothy Bishop para destapar cientos de artículos fraudulentos, que han sido retractados tras revelarse pagos por coautoría. En Kazajistán, autores han admitido pagar hasta 1500 dólares, incluso recurriendo a préstamos personales, para figurar en artículos que nunca escribieron.

Muchos de los autores involucrados alegan que no sabían que estaban participando en una práctica fraudulenta. Algunos creen que pagaron solo por servicios de traducción o asesoramiento editorial, sin darse cuenta de que las empresas se encargaban de manipular todo el proceso: desde sugerir revisores falsos hasta responder en su nombre a las revisiones editoriales. Sin embargo, las editoriales científicas insisten en que los autores son responsables de verificar la integridad de los trabajos en los que aparecen como firmantes.

A pesar de algunos esfuerzos por parte de editoriales y grupos de vigilancia para detectar y frenar esta corrupción en la publicación científica, el problema parece difícil de erradicar mientras persista un sistema que recompensa más la cantidad de publicaciones que la calidad o la integridad del trabajo. El reportaje concluye que, sin una reforma estructural del sistema académico y sin reducir la presión por publicar a toda costa, las paper mills seguirán encontrando clientes dispuestos a pagar por figurar como autores en ciencia ficticia.