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El auge alarmante de los artículos científicos fraudulentos

“Fraudulent Scientific Papers Are Booming.” The Economist, 6 de agosto de 2025. https://www.economist.com/science-and-technology/2025/08/06/fraudulent-scientific-papers-are-booming

Se analiza un problema creciente y alarmante en la ciencia: el aumento exponencial de artículos científicos fraudulentos. Mientras que el número total de publicaciones científicas se duplica aproximadamente cada quince años, el número estimado de artículos fraudulentos se duplica cada año y medio, lo que indica un ritmo mucho más acelerado de expansión de la falsedad en la literatura académica. Esta tendencia sugiere que, si continúa, los estudios fraudulentos podrían llegar a representar una proporción significativa del conocimiento científico disponible.

Uno de los factores clave detrás de este fenómeno son los llamados «paper mills», organizaciones que venden artículos ya redactados o fabricados, muchas veces con datos falsos, imágenes manipuladas o plagios. A cambio, los científicos obtienen autorías o citas sin esfuerzo real. Estas redes operan con una sofisticación sorprendente, casi como mafias, e involucran a editores corruptos, intermediarios y revistas vulnerables. Solo un pequeño número de individuos en posiciones editoriales puede facilitar la publicación masiva de estudios falsos, lo que multiplica la propagación del fraude.

El sistema editorial, tal como está estructurado, muestra vulnerabilidades importantes. Los intentos de combatir la difusión de artículos fraudulentos, como retirar revistas de bases de datos académicas o deindexarlas, han sido insuficientes. La proliferación de estudios falsos distorsiona campos enteros, dificulta los procesos de revisión y pone en riesgo los meta-análisis que guían prácticas médicas y científicas. Esto erosiona la confianza tanto dentro de la comunidad científica como en el público general, amenazando la credibilidad del método científico y sus aplicaciones.

Para llegar a su conclusión, los autores buscaron artículos publicados en PLOS ONE, una revista importante y generalmente reconocida que identifica cuál de sus 18.329 editores es responsable de cada artículo. (La mayoría de los editores son académicos que realizan la revisión por pares durante toda su investigación). Desde 2006, la revista ha publicado 276.956 artículos, 702 de los cuales fueron retractados y 2.241 recibieron comentarios en PubPeer, un sitio web que permite a otros académicos y a investigadores en línea plantear inquietudes.

El artículo también hace un llamado urgente a reforzar la integridad académica. Aunque existen herramientas para contrarrestar la amenaza —como retractaciones, exclusión de autores o instituciones, y revisiones de indexación en bases académicas—, las medidas actuales no son suficientes frente al crecimiento desenfrenado del fraude. De no implementarse estrategias más rigurosas y coordinadas, advierten los expertos, la propia ciencia podría verse comprometida.

Para preservar la credibilidad y la utilidad del conocimiento científico, será crucial que las instituciones académicas, las publicaciones y los evaluadores actúen de manera decidida y coordinada, reformando incentivos y fortaleciendo los mecanismos de control y verificación.

Contenido generado por IA está contaminando los servidores de preprints

Watson, Traci. «AI content is tainting preprints: how moderators are fighting back.» Nature, 12 de agosto de 2025. https://doi.org/10.1038/d41586-025-02469-y.

Diversos servidores de preprints —como PsyArXiv, arXiv, bioRxiv y medRxiv— están detectando un aumento en el número de manuscritos que parecen haber sido generados o asistidos por inteligencia artificial o incluso por fábricas de artículos («paper mills»). Este comportamiento plantea serias dudas sobre la integridad de la ciencia abierta y la velocidad de publicación sin control.

Un caso emblemático involucró un manuscrito titulado “Self-Experimental Report: Emergence of Generative AI Interfaces in Dream States” publicado en PsyArXiv. El estilo estrambótico del contenido, la falta de afiliación del autor y la ausencia de detalles claros sobre el uso de IA llevaron a una alerta lanzada por la psicóloga Olivia Kirtley, quien luego solicitó su eliminación. Aunque el autor afirmó que la IA solo tuvo un papel limitado (como cálculo simbólico y verificación de fórmulas), no lo declaró explícitamente, lo que violó las normas del servidor.

En el servidor arXiv, los moderadores estiman que aproximadamente un 2 % de las presentaciones son rechazadas por tener indicios de IA o ser elaboradas por paper mills.

En bioRxiv y medRxiv, se rechazan más de diez manuscritos al día que resultan sospechosos de ser generados de forma automatizada, dentro de un promedio de 7.000 envíos mensuales

Los servidores de preprints reconocen un incremento reciente en contenido generado por IA, especialmente tras el lanzamiento de herramientas como ChatGPT en 2022. Esto ha generado una crisis creciente en apenas los últimos meses. El Centro para la Ciencia Abierta (Center for Open Science), responsable de PsyArXiv, expresó públicamente su preocupación por esta tendencia.

Un estudio publicado la semana pasada en Nature Human Behavior estima que, en septiembre de 2024, casi dos años después del lanzamiento de ChatGPT, los LLM produjeron el 22 % del contenido de los resúmenes de informática publicados en arXiv y aproximadamente el 10 % del texto de los resúmenes de biología publicados en bioRxiv. En comparación, un análisis de los resúmenes biomédicos publicados en revistas en 2024 reveló que el 14 % contenía texto generado por LLM en sus resúmenes. (imagen de arriba)

Sin embargo, aplicar filtros más rigurosos para detectar contenido automatizado presenta desafíos: requiere recursos adicionales, puede ralentizar el proceso de publicación y genera dilemas sobre qué contenidos aceptar o rechazar sin convertirse en un sistema excesivamente burocrático

La proliferación de contenido no fiable amenaza con erosionar la credibilidad de la ciencia de los repositorios de preprints, que juegan un papel cada vez más relevante en la difusión rápida de descubrimientos. Se vuelve clave que los servicios de preprints implementen mecanismos de detección más sofisticados, promuevan la transparencia respecto al uso de IA en la redacción y mantengan un equilibrio entre agilidad de publicación y rigor científico.

¿Está la IA generativa transformando las prácticas académicas a nivel mundial?

Mohammadi, Ehsan, Mike Thelwall, Yizhou Cai, Taylor Collier, Iman Tahamtan, and Azar Eftekhar. 2025. “Is Generative AI Reshaping Academic Practices Worldwide? A Survey of Adoption, Benefits, and Concerns.” Information Processing & Management. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2025.104350.

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Se analiza el impacto de la IA generativa (Gen AI) en la investigación y la enseñanza a través de una encuesta en 20 países dirigida a académicos con publicaciones.

La inteligencia artificial generativa (Gen AI) está transformando la investigación y la enseñanza universitaria a nivel global. Para ello, se llevó a cabo una encuesta en 20 países, dirigida a académicos con publicaciones en revistas indexadas, con el objetivo de identificar niveles de adopción, beneficios percibidos y preocupaciones.

Los resultados muestran una alta conciencia y uso de estas herramientas: un 73 % de los participantes declaró estar muy familiarizado con ellas y más de la mitad indicó utilizarlas al menos una vez al mes. No obstante, se observaron diferencias significativas según el rol académico, la disciplina, el género y el país de origen. Los doctorandos y jóvenes investigadores son los usuarios más frecuentes, mientras que los profesores con mayor antigüedad hacen un uso más limitado. A nivel disciplinar, las ciencias sociales y las humanidades presentan mayor adopción que la medicina o las ciencias puras. En cuanto a la distribución geográfica, países de Asia y Oriente Medio (como Taiwán, Corea del Sur, India o Irán) presentan tasas de uso superiores a las de Estados Unidos, Reino Unido o Rusia, lo que se explica en parte por la necesidad de traducción al inglés para la publicación académica.

En el ámbito de la investigación, las aplicaciones más comunes son la traducción de textos, la corrección y edición de borradores, la redacción preliminar de textos académicos y el apoyo en revisiones bibliográficas. En cambio, el uso para análisis de datos sigue siendo minoritario. En la docencia, las herramientas de IA generativa se emplean sobre todo para crear materiales y contenidos educativos (30 %), apoyar el aprendizaje y la enseñanza de conceptos (22 %), y diseñar tareas o ejercicios (16 %). También se utilizan, aunque en menor medida, para elaborar programas de asignaturas y dar retroalimentación a estudiantes.

Los beneficios más señalados por los encuestados incluyen la posibilidad de ofrecer tutoría personalizada, mejorar la resolución de problemas y potenciar el aprendizaje de los estudiantes. Sin embargo, las opiniones se dividen respecto a la capacidad de la IA para fomentar la creatividad o generar contenidos consistentes y fiables. Solo una quinta parte de los académicos confía plenamente en la precisión de los textos generados por IA.

Las preocupaciones son generalizadas y constituyen una parte central del estudio. Entre las más destacadas figuran la información inexacta o “alucinaciones” (67,8 %), el plagio (65 %), la reducción de las habilidades de pensamiento crítico (61,7 %), la falta de transparencia y explicabilidad de los procesos, los riesgos sobre la propiedad intelectual (52,2 %) y la privacidad de los datos (49 %). Estas inquietudes reflejan una tensión constante entre el aprovechamiento de la tecnología y la preservación de la integridad académica.

El estudio también detecta una brecha de género: las mujeres son un 10 % menos propensas que los hombres a usar IA generativa con frecuencia (uso diario o semanal) en investigación, lo que podría ampliar desigualdades ya existentes en la academia.

En conclusión, los autores sostienen que la IA generativa se ha integrado de manera significativa en la vida académica, aunque de forma desigual entre regiones, disciplinas y grupos sociales. Mientras ofrece beneficios claros en escritura, traducción y apoyo docente, persisten serias dudas sobre su precisión, ética y efectos en la creatividad y el pensamiento crítico. Por ello, recomiendan que las instituciones y responsables políticos fomenten un uso responsable y equitativo de estas herramientas, con especial atención a los grupos y países en riesgo de quedar rezagados en esta transición tecnológica.

Principales resultados:

  • Conciencia y uso: el 73 % de los académicos conoce ampliamente estas herramientas y más de la mitad las usa al menos una vez al mes. La adopción varía según disciplina, género, país y rol académico.
  • Diferencias por rol: los doctorandos y jóvenes investigadores son los principales usuarios, mientras que los profesores titulares y sénior muestran menor frecuencia.
  • Disciplinas y regiones: mayor uso en ciencias sociales y humanidades; más extendido en países de Asia y Oriente Medio que en EE. UU. o Reino Unido, en parte por la necesidad de traducción al inglés.
  • Usos en investigación: principalmente para traducción de textos, corrección, redacción preliminar y revisiones bibliográficas; menos frecuente en análisis de datos.
  • Usos en docencia: creación de contenidos y materiales (30 %), apoyo al aprendizaje y enseñanza de conceptos (22 %), y diseño de tareas (16 %).
  • Beneficios percibidos: tutoría personalizada, apoyo a la resolución de problemas y mejora del aprendizaje.
  • Preocupaciones principales:
    • Información inexacta (67,8 %).
    • Plagio (65 %).
    • Disminución del pensamiento crítico (61,7 %).
    • Falta de transparencia, problemas de propiedad intelectual y riesgos de privacidad de datos.
  • Brecha de género: las mujeres son un 10 % menos propensas a usar IA frecuentemente en investigación, lo que puede agravar desigualdades.

Recomendación de la UNESCO sobre la Ciencia Abierta

United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. Recommendation on Open Science. Adoptada por la 41.ª Conferencia General de la UNESCO, París, 23 de noviembre de 2021. París: UNESCO, 2021. Disponible en línea en https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379949_spa

La Recomendación sienta las bases para una transformación profunda del ecosistema científico global. Promueve un modelo de producción y circulación del conocimiento más justo, transparente y participativo, con el fin de acercar la ciencia a la sociedad y garantizar que sus beneficios estén al alcance de todos. La Recomendación constituye, así, una hoja de ruta ambiciosa para que gobiernos, instituciones y comunidades científicas trabajen conjuntamente por una ciencia abierta al mundo y para el mundo.

La Recomendación de la UNESCO sobre la Ciencia Abierta, adoptada por unanimidad en noviembre de 2021 durante la 41.ª sesión de la Conferencia General, constituye el primer instrumento normativo internacional que define y promueve un enfoque común para el desarrollo de la ciencia abierta a nivel mundial. Este documento fue elaborado con la participación de expertos, responsables políticos, científicos, organizaciones e instituciones de diversos contextos geográficos y disciplinares, en respuesta a los desafíos contemporáneos en la producción, acceso y difusión del conocimiento científico.

Se parte de una definición amplia e inclusiva de la ciencia abierta, que no se limita al acceso abierto a publicaciones científicas, sino que también abarca el acceso libre a datos, software, infraestructuras digitales, metodologías, materiales de investigación y procesos colaborativos. Además, reconoce y valora los sistemas de conocimiento no occidentales, tradicionales e indígenas, proponiendo una ciencia más participativa y plural.

El texto se articula en torno a cinco pilares fundamentales: el conocimiento científico abierto; las infraestructuras para la ciencia abierta; la comunicación científica accesible; la participación activa de diversos actores sociales; y el diálogo con otros sistemas de conocimiento. Estos ejes estructuran una visión integral que promueve una ciencia más democrática, ética, reproducible y útil para enfrentar los grandes retos sociales, como el cambio climático, las pandemias o las desigualdades globales.

La Recomendación también establece compromisos específicos para los Estados Miembros. Les insta a promover marcos normativos que respalden la ciencia abierta, garantizar la inversión en infraestructuras adecuadas, fomentar la formación en prácticas abiertas, y crear mecanismos de evaluación científica más equitativos. Asimismo, se les solicita rendir cuentas sobre los avances realizados y cooperar con otros países en el fortalecimiento de una cultura científica abierta y colaborativa.

Trump quiere imponer un nuevo impuesto porcentual sobre las patentes que frenaría la innovación

“The Trump Administration Is Considering Charging Patent Holders a Percentage Fee of the Value of Their Patents,” The Wall Street Journal, consultado el 13 de agosto de 2025

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La administración Trump está evaluando una propuesta que supondría un cambio radical en la manera en que se cobra a los titulares de patentes en Estados Unidos. Actualmente, el gobierno aplica una tarifa plana que puede llegar a un máximo de 10.000 dólares por patente. El nuevo sistema implicaría sustituir esa cuota fija por un pago calculado como un porcentaje del valor total de la patente, con una tasa máxima del 5 %. Este planteamiento asimilaría el cobro a un impuesto sobre la propiedad intelectual, vinculándolo directamente al valor estimado de cada patente.

El impacto económico potencial sería enorme, ya que el valor agregado de todas las patentes registradas en EE. UU. se estima en varios billones de dólares. Grandes corporaciones como Apple, que registran miles de patentes cada año, podrían enfrentarse a costes adicionales de miles de millones de dólares anuales. Esta medida situaría a Estados Unidos como un caso excepcional a nivel internacional, dado que la mayoría de los países no aplican un gravamen proporcional al valor de la propiedad intelectual registrada.

Expertos citados por The Wall Street Journal advierten que este tipo de sistema podría tener consecuencias negativas para la innovación. El hecho de que el gobierno determinara el valor de la propiedad intelectual para calcular la tasa podría generar incertidumbre y frenar las inversiones en investigación y desarrollo. Según uno de los especialistas, “cobrar un porcentaje de lo que el gobierno cree que vale tu propiedad intelectual” crearía un clima desfavorable para la creatividad empresarial y la generación de nuevos inventos. En suma, la propuesta plantea un dilema entre el potencial de recaudar ingresos sustanciales para el Estado y el riesgo de desalentar la actividad innovadora.

La fiabilidad de ChatGPT en la detección de artículos retractados y la veracidad de la información académica

Thelwall, M., Lehtisaari, M., Katsirea, I., Holmberg, K., & Zheng, E.-T. (2025). Does ChatGPT ignore article retractions and other reliability concerns? Learned Publishing. Advance online publication. https://doi.org/10.1002/leap.2018

El trabajo destaca la necesidad de un uso crítico y cuidadoso de herramientas como ChatGPT en contextos académicos, donde la precisión y la confiabilidad de la información son esenciales.

El estudio examina cómo los modelos de lenguaje grande (LLMs), específicamente ChatGPT 4o-mini, manejan información sobre artículos académicos que han sido retractados o que presentan problemas de confiabilidad. Los autores recopilaron un conjunto de 217 estudios académicos que habían sido retractados o señalados por problemas, todos con alta repercusión en redes sociales (altmetrics). Se pidió a ChatGPT 4o-mini que evaluara la calidad de estos artículos en múltiples ocasiones (un total de 6510 evaluaciones). Sorprendentemente, en ninguna de las respuestas se mencionó que los artículos estaban retractados ni que tenían errores significativos, y en muchas ocasiones se les asignaron calificaciones altas, como «de clase mundial» o «excelente a nivel internacional».

Además, en un análisis complementario, se tomaron 61 afirmaciones extraídas de estos artículos problemáticos y se consultó a ChatGPT si cada una era verdadera. En dos tercios de los casos, el modelo respondió afirmativamente, incluyendo afirmaciones que ya habían sido desmentidas hacía más de diez años. Estos hallazgos ponen de relieve un riesgo importante: aunque los LLMs son cada vez más utilizados para apoyar revisiones académicas y búsquedas de información, no siempre detectan ni advierten sobre la retirada o la invalidez de la información que manejan. Por lo tanto, los usuarios deben ser cautelosos y verificar cuidadosamente cualquier contenido generado por estos modelos para evitar la propagación de información falsa o desactualizada.

Escribir es pensar: reflexión crítica sobre el papel de la IA en la redacción científica

Writing is thinking. Nat Rev Bioeng 3, 431 (2025). https://doi.org/10.1038/s44222-025-00323-4

El texto subraya que escribir no se reduce a comunicar resultados, sino que es una herramienta esencial para descubrir y ordenar ideas de manera estructurada. Al plasmar pensamientos en palabras, se logra transformar años de investigación en una narrativa coherente que permite definir claramente el mensaje central y el impacto del trabajo científico

Escribir artículos científicos es una parte integral del método científico y una práctica habitual para comunicar los resultados de la investigación. Sin embargo, escribir no consiste únicamente en informar de resultados; también es una herramienta para descubrir nuevos pensamientos e ideas. La escritura nos obliga a pensar —no de la forma caótica y no lineal en la que nuestra mente suele divagar, sino de manera estructurada e intencional—. Al ponerlo por escrito, podemos ordenar años de investigación, datos y análisis en una historia coherente, identificando así nuestro mensaje principal y la influencia de nuestro trabajo. Esto no es solo una observación filosófica; está respaldada por evidencias científicas. Por ejemplo, escribir a mano puede generar una amplia conectividad cerebral y tener efectos positivos sobre el aprendizaje y la memoria.

Aunque los modelos de lenguaje grandes (LLMs) pueden generar artículos y hasta revisiones de pares en pocos minutos, el editorial advierte que carecen de responsabilidad ética y académica. Además, su contenido puede contener errores, como referencias inventadas o hallazgos inexactos (fenómeno conocido como hallucination), lo que exige una verificación exhaustiva

Los LLMs actuales también pueden equivocarse, un fenómeno conocido como alucinación. Por ello, el texto generado por estos modelos debe ser revisado y verificado minuciosamente (incluyendo cada referencia, ya que podría ser inventada). Esto pone en duda cuánto tiempo ahorran realmente los LLMs en la actualidad. Puede resultar incluso más difícil y llevar más tiempo editar un texto generado por un LLM que redactar un artículo o un informe de revisión por pares desde cero, en parte porque para poder editarlo es necesario comprender el razonamiento que hay detrás. Algunos de estos problemas podrían abordarse con LLMs entrenados únicamente con bases de datos científicas, como se describe en un artículo de revisión de Fenglin Liu y su equipo incluido en este mismo número. El tiempo lo dirá.

No obstante, los LLMs pueden tener un papel útil: ayudan a mejorar la gramática y la claridad, especialmente para quienes no son hablantes nativos de inglés. También pueden servir para resumir literatura, estimular la creatividad o superar bloqueos de escritura, Sin embargo, el editorial concluye que delegar completamente la escritura a estos modelos puede impedirnos reflexionar profundamente y elaborar una narrativa memorable, una habilidad valiosa más allá del ámbito académico

Se publica la nueva edición de Scholar Metrics 2025

Google Scholars. “2025 Scholar Metrics Released.” Google Scholar Blog, 22 de julio de 2025. Consultado en línea. https://scholar.google.com/

English Scholar Metrics

Spanish Scholar Metrics

Social Sciences

Health & Medical Sciences

Life Sciences & Earth Sciences

Communication

El 22 de julio de 2025, Google publicó oficialmente su nueva edición de Scholar Metrics, una herramienta que permite a autores e instituciones evaluar rápida y eficazmente la visibilidad e influencia de publicaciones científicas recientes. Esta versión abarca artículos publicados entre 2020 y 2024, utilizando todas las citas de artículos indexados en Google Scholar hasta julio de 2025, y se focaliza especialmente en métricas como el h5‑index y el h5‑median, que reflejan el impacto de los artículos durante los últimos cinco años

Solo se incluyen en Scholar Metrics aquellas revistas y conferencias que cumplan ciertos requisitos: al menos 100 artículos publicados en el periodo 2020‑2024 y al menos una cita durante esos años. Además, se limita a publicaciones de sitios que siguen las pautas de inclusión de Google Scholar, y a conferencias seleccionadas en ingeniería y ciencias computacionales. Se excluyen patentes, libros, tesis, opiniones legales y publicaciones sin citaciones o con escasa producción.

La plataforma permite explorar categorías específicas como Engineering & Computer Science o Health & Medical Sciences., ofreciendo listados con las 20 principales publicaciones por h5‑index y h5‑median. También se encuentran rankings por idioma (español, portugués, entre otros), mostrando los 100 mejores títulos en cada lengua. Asimismo, es posible buscar publicaciones adicionales por palabra clave en el título, lo que facilita el acceso a revistas que no aparecen en los listados principales

Estas métricas son útiles para autores, editores y bibliotecarios que buscan evaluar o comparar la influencia de revistas dentro de un campo específico o región lingüística. No obstante, su eficacia puede estar limitada por la falta de transparencia en los criterios de indexación, la inclusión de revistas menores o mal configuradas y la ausencia de filtros por ISSN, región o características editoriales, aspectos que han sido señalados como puntos débiles en estudios críticos sobre Google Scholar Metrics

China lidera la producción científica entre los países del G20

“China Leads the Way in Research.” Research Information, May 20, 2024. https://www.researchinformation.info/news/china-leads-the-way-in-research.

China lidera la producción científica mundial, superando en volumen de publicaciones a EE. UU. y Europa. Invierte fuertemente en I+D, con foco en IA, chips, biotecnología y tecnologías críticas. Sus universidades y centros como la Academia de Ciencias destacan en investigación de alto impacto. Aunque enfrenta retos éticos y de calidad, su avance como potencia científica es sostenido y estratégico.

China ha experimentado un espectacular crecimiento en investigación científica. Desde 2016, ha superado a EE. UU. en el volumen de artículos publicados, y en 2023 alcanzó los aproximadamente 700 000 artículos, por encima de los 690 000 de Europa y los 550 000 de Norteamérica . Además, los datos del Nature Index confirman que China domina la publicación en revistas científicas de alto impacto

La trayectoria de China hacia el liderazgo mundial en investigación combina:

  • Producción masiva de publicaciones científicas.
  • Instituciones académicas destacadas y centros de excelencia.
  • Inversiones estatales fuertes y continuas.
  • Estrategias industriales específicas (Made in China 2025, alianzas IA).
  • Apertura internacional mediante colaboración educativa y científica.

Todo ello consolida su posición como una superpotencia científica, con planes de continuar cerrando la brecha con EE. UU. y otras potencias, aunque aún mantiene desafíos en calidad relativa, ética en publicación y liderazgo global por colaborador.

En el periodo de enero a diciembre de 2024, estas fueron las universidades chinas con mayor presencia en Nature Index:

  • Chinese Academy of Sciences (CAS)
  • University of Science and Technology of China (USTC)
  • Zhejiang University
  • Peking University
  • University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)
  • Tsinghua University, entre otras

Shanghai ha mostrado un papel crítico en la investigación básica. En los primeros meses de 2025, varios equipos académicos de Shanghai publicaron múltiples artículos en revistas de primer nivel como Cell, Nature y Science, anticipándose a un salto cualitativo en la investigación básica nacional.

China asignó alrededor del 2.7 % de su PIB a I+D en 2024, equivalentes a cerca de 496 000 millones de dólares. Para 2025, el gobierno planea invertir ¥398 mil millones (~55 mil millones USD), representando un aumento del 10 % respecto de 2024, centrado en semiconductores, IA, computación cuántica y exploración espacial.

Con el programa Made in China 2025, el país ha consolidado su liderazgo en sectores clave: robótica, biotecnología, vehículos eléctricos, semiconductores e inteligencia artificial.

Un informe del Australian Strategic Policy Institute halló que entre 2018‑2022 China lideró en 19 de 23 tecnologías críticas, incluyendo hipersónicas y drones submarinos. En hipersónicas representó 73.3 % de la producción de alto impacto, y en vehículos submarinos autónomos un 56.9 %.

En IA y computación cuántica, China lidera en cuatro de seis campos relacionados con IA, mientras EE. UU. domina en diseño de circuitos integrados avanzados. En tecnologías cuánticas, ambos países lideran distintos campos como criptografía postcuántica (China) y sensores cuánticos sensibles (EE. UU.)

Un análisis del 2024 encontró que China está reduciendo la brecha de liderazgo en colaboración científica con EE. UU., UE y Reino Unido, y se espera que alcance paridad en liderazgo de equipos bilaterales alrededor de 2027‑2028. Actualmente, aún hay rezagos cuando se ajusta por cantidad de colaboradores, lo que podría tomar hasta 2087 para igualar por esas métricas.

Aunque China destaca por su volumen de publicación, también lidera en retracciones de artículos, relacionadas con fraudes, errores o manipulación científica. La alta frecuencia se debe al inmenso número total de publicaciones, aunque la tasa relativa por cada 10 000 artículos es poco extraordinaria

La Universidad de Salamanca en los rankings universitarios internacionales

La Universidad de Salamanca (USAL), una de las instituciones académicas más antiguas y prestigiosas de España, mantiene una presencia estable y reconocida en los principales rankings internacionales de universidades. Su desempeño refleja tanto la tradición histórica como los esfuerzos actuales por mejorar su calidad educativa, investigación y sostenibilidad.

En el el Ranking Académico de Universidades del Mundo (ARWU), también conocido como Ranking de Shanghái, sitúa a la Universidad de Salamanca en el intervalo 501–600 en las ediciones correspondientes a 2022, 2023 y 2024. Este ranking es ampliamente respetado por su énfasis en la calidad investigadora, evaluando indicadores como la producción científica y el número de premios Nobel asociados. La USAL se posiciona así como una universidad con un sólido rendimiento en investigación a nivel mundial, además de ser la mejor clasificada en Castilla y León.

En paralelo, en el Times Higher Education (THE) World University Rankings 2025, la Universidad de Salamanca se sitúa en el rango 801–1000 a nivel global. Esta posición, aunque no entre las más altas, ha sido mantenida con constancia en los últimos años, lo que evidencia su capacidad para sostener un nivel competitivo en un contexto universitario cada vez más globalizado y exigente. La revista La Vanguardia y el medio Tribuna Salamanca destacan que, dentro de España, la USAL mejoró su posición pasando del 17º al 15º lugar, consolidándose como una de las principales universidades nacionales según esta métrica.

En el QS World University Rankings 2026, la Universidad de Salamanca ha experimentado un notable ascenso, pasando del puesto 534 al 526 a nivel global, alcanzando su mejor posición en más de una década. Este ascenso, reflejado en informes de La Gaceta de Salamanca y el propio portal de la USAL, responde a mejoras en varios indicadores, entre ellos la reputación académica, la ratio de estudiantes por profesor, la colaboración internacional en publicaciones y la empleabilidad de sus egresados (QS World University Rankings, 2026). A nivel nacional, USAL se mantiene en el 16º puesto entre 38 universidades españolas, lo que denota una estabilidad y competitividad sostenidas en el contexto universitario español.

La USAL también sobresale en rankings específicos por materias. En el QS by Subject 2025, la universidad logró posicionar dos de sus disciplinas —Filología Clásica e Historia Antigua y Lenguas Modernas— entre las 100 mejores del mundo, reflejando su tradición humanística y excelencia académica. Asimismo, cinco disciplinas, incluyendo Lingüística, Educación y Derecho, se sitúan en el top 200, y un total de 22 áreas se encuentran entre las 500 mejores a nivel global.

En materia de sostenibilidad, la Universidad de Salamanca ha avanzado significativamente en el GreenMetric Ranking 2024, que mide el compromiso ambiental y la implementación de políticas verdes en universidades de todo el mundo. La USAL escaló hasta la posición 161 mundial y es la 4ª mejor en España. Este progreso ha sido constante desde 2019, cuando se encontraba en el puesto 372, destacando especialmente en la gestión de residuos y en las actividades educativas e investigadoras relacionadas con la sostenibilidad, según informes de su propio departamento de prensa y medios como Cadena SER (GreenMetric Ranking, 2024).

En cuanto a la visibilidad digital y la capacidad de difusión académica, la Universidad de Salamanca se posiciona en el puesto 414 mundial en el ranking Webometrics 2025, que evalúa la presencia en internet, el acceso abierto y la producción académica visible en la web. En el contexto europeo ocupa la posición 162 y es la 12ª en España. Este ranking refleja el impacto digital y la apertura al conocimiento que la USAL mantiene, aunque también señala un área de mejora en comparación con otras métricas tradicionales (Webometrics, 2025).

En conjunto, la Universidad de Salamanca presenta un perfil académico sólido y en evolución, con una trayectoria histórica que se refleja en sus resultados actuales. Mantiene estabilidad en rankings generales como THE y ARWU, donde su fortaleza radica en la docencia e investigación de calidad, y ha conseguido avances notables en QS, consolidando su reputación y empleabilidad. Además, destaca en áreas específicas del conocimiento, especialmente en humanidades, y muestra un compromiso creciente con la sostenibilidad y la visibilidad digital.

Esta combinación de tradición, calidad académica y modernización posiciona a la Universidad de Salamanca como un referente nacional e internacional, capaz de afrontar los retos del futuro con un enfoque equilibrado entre excelencia, innovación y responsabilidad social.

DATOS CLAVE

Academic Ranking of World Universities (ARWU) – Ranking de Shanghái (2024):

  • Puesto global: Se mantiene en la franja 501-600 de las mejores universidades del mundo.
  • Puesto nacional: Es la número 14 a nivel nacional y la primera de Castilla y León en esta clasificación.
  • Por campus/disciplinas: Destaca en Comunicación (101-150), Ciencia y Tecnología de los Alimentos (201-300), Educación (201-300), Matemáticas (301-400), Ciencias Políticas (301-400) y Administración de Empresas (301-400).

QS World University Rankings 2026:

  • Puesto global: Ha logrado su mejor posición en la última década, ascendiendo al puesto #526 a nivel mundial.
  • Puesto nacional: Se consolida en la posición 16 entre las 38 instituciones españolas analizadas.
  • Rankings por materia: La USAL destaca en varias disciplinas. Por ejemplo, se sitúa entre las 100 mejores del mundo en Filología Moderna, Clásica e Historia Antigua. También tiene 19 materias entre las 500 mejores del mundo.
  • Sostenibilidad: Ocupa el puesto #305 en el QS Sustainability Ranking.
  • Europa: Asciende al puesto 183 entre las 685 mejores de Europa en el Ranking QS Europe.

Times Higher Education (THE) World University Rankings 2025:

  • Puesto global: Se encuentra en la franja 801-1000 a nivel mundial.
  • Por áreas de estudio (2025):
    • Artes y Humanidades: 201-250
    • Negocios y Economía: 401-500
    • Ciencias Médicas y de la Salud: 601-800
    • Ciencias de la Computación: 601-800
    • Estudios de Educación: 301-400
    • Derecho: 251-300
    • Psicología: 401-500
    • Ciencias Sociales: 401-500
  • Sostenibilidad: Se sitúa entre las 200 mejores del mundo en sostenibilidad y asciende hasta el cuarto puesto en el ranking de las universidades españolas en este ámbito.