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¿Cómo funcionan los detectores de IA?

Kumar, Himanshu. 2025. “How Do AI Detectors Work? (And What They Miss).” Medium, 14 de mayo de 2025. https://medium.com/illumination/how-do-ai-detectors-work-2d7341891f0a

Más sobre  Detectores

Un detector de IA es una herramienta diseñada para estimar si un texto ha sido redactado por un ser humano o generado por una IA. Estas herramientas se utilizan comúnmente por docentes y plataformas de contenido para verificar la autenticidad de textos y prevenir el uso indebido de tecnologías de generación automática.

Estas herramientas se han popularizado en entornos educativos, profesionales y editoriales para tratar de identificar cuándo un texto ha sido escrito por una IA como ChatGPT, lo que genera un nuevo panorama en la evaluación de contenidos.

Los detectores de IA funcionan, principalmente, mediante el análisis estadístico y lingüístico de los textos. Una de las técnicas más comunes es la medición de la “perplejidad”, que evalúa cuán predecibles son las palabras en una oración. Los textos generados por IA tienden a tener una perplejidad baja porque siguen patrones muy estructurados. Otra métrica importante es la “variabilidad” (o “burstiness”), que analiza la mezcla de oraciones largas y cortas: los humanos suelen escribir con más variedad, mientras que los sistemas de IA producen frases de longitud más constante.

Además de estos métodos, algunos detectores se basan en clasificadores entrenados mediante aprendizaje automático. Estos modelos se alimentan con grandes cantidades de texto humano y de IA para aprender a reconocer patrones distintivos. También se recurre al análisis semántico para detectar inconsistencias lógicas en los textos generados por IA, y a la estilometría, que intenta encontrar “marcas de agua” ocultas o señales características que puedan revelar su origen artificial.

Grammarly, en particular, cuenta con herramientas que van más allá del simple análisis estadístico, como Grammarly Authorship, que analiza el estilo personal del usuario para verificar si un texto coincide con su forma habitual de escribir. También utiliza detección de plagio para identificar si partes del texto coinciden con fuentes existentes, lo que puede ayudar a descubrir fragmentos generados artificialmente que han sido copiados de la web.

Sin embargo, estas herramientas no son infalibles. Una de sus principales limitaciones es la presencia de falsos positivos: textos auténticamente humanos, especialmente aquellos escritos en un estilo formal o por hablantes no nativos, pueden ser identificados erróneamente como escritos por IA. Del mismo modo, pueden producirse falsos negativos si el texto generado por IA ha sido modificado o editado, lo que complica su detección.

Entre las herramientas más populares de detección de IA se encuentran GPTZero, diseñada específicamente para el ámbito educativo; Originality.AI, utilizada en marketing y contenido web; Turnitin, que ha incorporado capacidades de detección de IA junto con el análisis de plagio; Writer AI Detector, que es gratuito pero variable en precisión; y Copyleaks, que ofrece informes detallados especialmente en contextos académicos.

Si bien las herramientas de detección de textos generados por IA han mejorado en precisión, aún enfrentan desafíos significativos, especialmente en la identificación de textos modificados y en la equidad hacia diversos grupos de usuarios. Es esencial utilizar estas herramientas como apoyo y no como única fuente de verificación, complementándolas con el juicio humano y considerando el contexto de cada caso.

Declaración de posición de Wiley sobre el uso ilegal de contenidos con derechos de autor por parte de desarrolladores de IA

Wiley Position Statement on Illegal Scraping of Copyrighted Content by AI Developers. Última modificación en 2024. https://www.wiley.com/en-us/terms-of-use/ai-principles/wiley-statement-illegal-scraping-ai-copyright.

En Wiley, defendemos el valor de la propiedad intelectual y de quienes la crean. Como pioneros en la creación y difusión del conocimiento durante más de dos siglos, estamos comprometidos a garantizar que las obras de los autores sean respetadas y adecuadamente licenciadas en el cambiante entorno digital. La colaboración entre autores, sociedades científicas y académicas, y desarrolladores de IA garantiza un uso responsable de esta tecnología para avanzar en la investigación y el descubrimiento, al tiempo que se preserva la libertad académica, esencial para el progreso científico.

Reafirmamos esta postura. Creemos en el potencial transformador de la inteligencia artificial para impulsar la investigación y el descubrimiento. Este avance debe basarse en el respeto a los derechos de propiedad intelectual, incluida la compensación y atribución acordadas para los creadores de contenido. Nos posicionamos firmemente junto a nuestros autores y socios editoriales para exigir prácticas éticas y legales en la obtención de datos en la industria de la IA, y alentamos la adopción generalizada de prácticas de licenciamiento adecuadas, como ya hacen algunos desarrolladores de IA.

Para mayor claridad:

  • Los desarrolladores y empresas de IA deben obtener autorización antes de usar contenido de Wiley, o contenido que publicamos para nuestros socios, para el desarrollo, entrenamiento o implementación de IA.
  • Wiley ha reservado de forma constante y pública todos los derechos sobre sus materiales protegidos por derechos de autor; no existe permiso implícito sin una licencia adecuada.
  • La atribución transparente y la trazabilidad de los datos son componentes esenciales del desarrollo ético de la IA.
  • Para demostrar nuestro compromiso con la innovación responsable, hemos desarrollado marcos de licenciamiento que ofrecen condiciones flexibles y justas adaptadas a distintos usos y necesidades de desarrollo.

Se han alcanzado numerosos acuerdos reconocidos entre desarrolladores de IA y editoriales académicas y comerciales, incluidos nuestros propios acuerdos exitosos con desarrolladores de IA que comparten nuestro compromiso con el uso ético del contenido. Esto demuestra claramente que existe un mercado de licencias para IA que funciona eficazmente.

Este mercado de licencias también permite fundamentar la IA en contenido autorizado. La colaboración activa con la comunidad de IA incluye la incorporación de expectativas y estándares en los acuerdos sobre transparencia, citación, atribución y procedencia de datos, con el fin de fomentar la confianza de los usuarios en los sistemas de IA.

A través de alianzas con autores, socios editoriales, investigadores y desarrolladores de IA éticos, podemos crear un ecosistema sostenible que valore tanto el avance tecnológico como las contribuciones humanas únicas de autores e investigadores.

Un grupo de autores demandan a Meta por uso no autorizado de sus e-books en entrenamiento de IA

Wiggers, Kyle. «Law Professors Side with Authors Battling Meta in AI Copyright Case.» TechCrunch, April 11, 2025. https://techcrunch.com/2025/04/11/law-professors-side-with-authors-battling-meta-in-ai-copyright-case/

Un grupo de profesores especializados en derecho de autor ha presentado un informe amicus curiae en apoyo de los autores que están demandando a Meta, acusando a la empresa de entrenar sus modelos de inteligencia artificial Llama con libros electrónicos sin permiso.

El informe, presentado el viernes en el Tribunal de Distrito de los EE.UU. para el Distrito Norte de California, sostiene que la defensa de «uso legítimo» de Meta representa una solicitud exagerada de privilegios legales que nunca se han otorgado a los autores humanos.

Según el informe, el uso de obras con derechos de autor para entrenar modelos generativos no es «transformador», ya que no se diferencia de usar las obras para educar a autores humanos, que es uno de los propósitos originales de esas obras. Además, se argumenta que el uso tiene un propósito comercial, ya que permite la creación de trabajos que compiten directamente con las obras originales.

La Asociación Internacional de Editores Científicos, Técnicos y Médicos, junto con la Copyright Alliance y Association of American Publishers., también presentaron informes de apoyo a los autores.

En el caso Kadrey v. Meta, los autores Richard Kadrey, Sarah Silverman y Ta-Nehisi Coates acusan a Meta de violar sus derechos de propiedad intelectual al utilizar sus libros electrónicos para entrenar modelos y eliminar la información de derechos de autor para ocultar la infracción. Meta, por su parte, argumenta que su uso es legítimo y que el caso debe ser desestimado por falta de legitimación activa de los autores.

El juez del Tribunal de Distrito de EE. UU. Vince Chhabria permitió que el caso siguiera adelante, aunque desestimó parte de la demanda, señalando que la alegación de infracción de derechos de autor es suficiente para que los autores tengan legitimación para demandar.

El impacto de la inteligencia generativa en la integridad académica.

Tertiary Education Quality and Standards Agency (TEQSA). The Evolving Risk to Academic Integrity Posed by Generative Artificial Intelligence: Options for Immediate Action. TEQSA, agosto de 2024.

Texto completo

El informe aborda el creciente riesgo que la inteligencia artificial generativa representa para la integridad académica. A medida que las herramientas de IA, como los generadores de texto, se vuelven más accesibles y avanzadas, surgen preocupaciones sobre su uso indebido en el ámbito educativo.

Los estudiantes pueden recurrir a estas herramientas para crear respuestas automatizadas en exámenes y tareas, lo que plantea desafíos para las instituciones en la evaluación de la autenticidad del trabajo académico.

El documento sugiere que las universidades deben adoptar estrategias inmediatas para mitigar este riesgo. Estas incluyen la revisión y actualización de las políticas de evaluación, la implementación de tecnologías de detección de IA y el fomento de métodos de evaluación más centrados en el análisis crítico y la aplicación práctica del conocimiento. También se hace hincapié en la necesidad de educar a los estudiantes sobre el uso ético de la inteligencia artificial y en la importancia de la formación docente para identificar y abordar el uso indebido de estas tecnologías.

En conclusión, la rápida evolución de la inteligencia artificial generativa exige una respuesta urgente y adaptada de las instituciones educativas para proteger la integridad académica y garantizar una evaluación justa y precisa de los estudiantes.

Cómo humanizar un escrito para no ser falsamente acusado de plagio por un detector de escritura con IA

Presbitero Jr., James. 2024. “This Is How I Humanize My Writing, as a Pro-AI Writer and Editor.” Write A Catalyst (Medium), October 9, 2024. https://medium.com/write-a-catalyst/this-is-how-i-humanize-my-writing-as-a-pro-ai-writer-and-editor-ad1d8e44fc59

El creciente problema de que los escritores sean injustamente acusados de usar IA, incluso cuando no lo hacen, puede perjudicar gravemente su reputación, sus oportunidades profesionales y su salud emocional.

En la actualidad, los detectores de escritura com inteligencia artificial no ofrecen una precisión total. Si bien pueden acertar al identificar patrones de escritura excesivamente genéricos o mecánicos, también cometen errores, como señalar erróneamente un texto genuinamente humano como artificial. Esta falta de fiabilidad se convierte en un problema especialmente serio para quienes escriben de forma profesional o están construyendo una marca personal, ya que una falsa acusación de uso de IA puede dañar su credibilidad, limitar oportunidades laborales e incluso afectar sus ingresos.

Herramientas como GPTZero, Turnitin o ZeroGPT, ampliamente utilizadas por editoriales, instituciones educativas y empresas para detectar el uso de inteligencia artificial, no son infalibles. A pesar de sus avances, pueden etiquetar como generados por IA textos escritos íntegramente por personas, lo que genera frustración y confusión, además de consecuencias prácticas negativas.

Es importante reconocer que los modelos de inteligencia artificial pueden ser aliados poderosos para potenciar la productividad y estimular la creatividad. No obstante, confiar ciegamente en ellos o escribir con un estilo plano y genérico aumenta la probabilidad de que el contenido sea marcado como artificial.

Ante este panorama, no se trata de engañar a los detectores, sino de cultivar una escritura más personal, expresiva y auténtica. La clave está en incorporar aquello que la IA todavía no puede replicar con naturalidad: vivencias únicas, emociones reales, contradicciones humanas, ironía o giros inesperados en la estructura del texto.

Se trata, en definitiva, de fomentar una escritura más “humana”, que no solo evite malentendidos con herramientas automatizadas, sino que también destaque por su originalidad. En un entorno cada vez más saturado de contenido generado por IA, desarrollar una voz propia no solo protege la carrera del autor, sino que aporta valor real y conecta de manera más profunda con el lector.

Por eso, algunas recomendaciones clave para escribir con autenticidad son:

  • Introducir experiencias personales o detalles específicos que una IA no podría inventar.
  • Romper con la estructura tradicional de introducción-desarrollo-conclusión cuando sea apropiado.
  • Usar preguntas retóricas, expresiones coloquiales o regionalismos que reflejen una voz única.
  • Mostrar dudas, contradicciones y emociones genuinas sin temor a lo imperfecto.

En última instancia, el reto no es evitar la inteligencia artificial, sino aprovechar su potencial sin perder tu voz. Este texto es, sobre todo, una llamada a recuperar lo más humano de la escritura: la honestidad, la sensibilidad y la singularidad. creatividad, a la autenticidad y, sobre todo, a seguir escribiendo como humanos.

Los únicos 7 signos de escritura con IA que debes eliminar de tu texto para no ser acusado de plagio

James. “The Only 7 Signs of AI Writing You Need to Remove in Your Text.” Write10x, March 11, 2025. https://medium.com/write10x/the-only-7-signs-of-ai-writing-you-need-to-remove-in-your-text-2617d0b8720d.

La IA puede ser una herramienta útil, pero nunca debería reemplazarte. No puede replicar tu creatividad, emociones ni tu voz única. El mejor contenido asistido por IA no suena a IA. Se siente natural, humano. Incluso si no usas IA, estos 7 signos de escritura débil pueden jugar en tu contra. Ahora sabes cómo evitarlos. Domina estos ajustes, y tu escritura no solo será indetectable… Será inconfundiblemente tuya.

El contenido generado por IA es rápido. Pero a menudo se siente robótico. Sin vida. Los lectores pueden notarlo. Los editores pueden notarlo. Incluso los detectores de IA, por defectuosos que sean, pueden notarlo. Esto ocurre porque la IA carece de esa chispa humana. Las emociones, las experiencias, esa forma indescriptible en la que se filtran en nuestras palabras… Todo eso falta en un texto completamente generado por IA.

Pero hay un problema aún mayor: incluso si los escritores no están usando IA, pueden quedar atrapados en el fuego cruzado. Algunos están siendo acusados de usar IA ¡cuando no lo han hecho! Esto ha provocado el rechazo de sus textos en diversas publicaciones, afectando no solo su trabajo, sino también sus ingresos y reputación.

Pero no tiene por qué ser así. Si usas IA, no necesitas abandonarla, solo corregir lo que la hace obvia. Si no la usas, aplicar estos cambios te garantizará que nunca te acusen de hacerlo.

Hay 7 señales claras de escritura con IA. Domínalas, y nadie cuestionará que tú escribiste tu texto.

¿Por qué la escritura con IA se siente «extraña»?

La IA carece de experiencia de vida. No siente. No recuerda. No sueña. Por eso, la escritura generada por IA suele ser superficial. Sigue patrones predecibles y se mantiene en una zona segura. El resultado es un texto que es técnicamente correcto, pero emocionalmente plano. Si no editas y humanizas el texto generado por IA, siempre sonará insípido y mecánico. A veces, los escritores también pueden parecer así de manera natural. Puede deberse a la falta de experiencia o a una formación demasiado académica.

Corregir estos 7 aspectos te ayudará.

Los 7 signos de escritura con IA (y cómo corregirlos)

1. Uso excesivo de lenguaje genérico y seguro

La IA evita riesgos. No tomará una postura firme. No dirá nada realmente audaz.

Se aferra a declaraciones neutras y generales que suenan correctas, pero carecen de personalidad.

💡 Solución: Toma una postura. Comparte una opinión o añade matices.

🔸 En lugar de:
«Esta herramienta puede ser útil para muchas personas.»

✅ Di:
«Si eres freelancer y no usas esta herramienta, estás dejando dinero sobre la mesa.»

2. Estructuras de oración repetitivas

Si todas las frases tienen el mismo ritmo, el texto se vuelve monótono.

💡 Solución: Varía la longitud de las frases. Mezcla líneas cortas e impactantes con pensamientos más elaborados.

🔸 En lugar de:
«La IA puede ser útil. Genera ideas rápidamente. Mejora la eficiencia.»

✅ Di:
«La IA es rápida. Muy rápida. Pero la velocidad no lo es todo. La creatividad importa — y mucho.»

3. Palabras innecesarias y frases de relleno

La IA suele inflar el texto repitiendo ideas con ligeras variaciones.

Si una oración parece estar dando vueltas sobre el mismo punto, es porque lo está haciendo.

💡 Solución: Sé directo.

🔸 En lugar de:
«Una de las cosas más importantes a considerar al mejorar la escritura es la claridad.»

✅ Di:
«La claridad es lo más importante.»

4. Falta de experiencias personales o narración

La IA no vive. No puede extraer emociones o experiencias reales.

Por eso, los textos generados por IA carecen de autenticidad.

💡 Solución: Añade historias personales, ejemplos vívidos y detalles sensoriales.

🔸 En lugar de:
«Las habilidades de comunicación son importantes.»

✅ Di:
«Perdí un contrato de $10,000 porque interpreté mal el tono de un email. Ese día aprendí que la comunicación lo es todo cuando manejas clientes.»

5. Frases cliché y sobreutilizadas

La IA usa frases comunes. Recicla lo que ya se ha dicho una y otra vez.

«Piensa fuera de la caja.»
«Al final del día.»
«Ahora más que nunca.»

💡 Solución: Usa metáforas frescas o crea expresiones originales.

🔸 En lugar de:
«El éxito no ocurre de la noche a la mañana.»

✅ Di:
«El éxito es como el interés compuesto: crece lentamente, pero la recompensa es enorme.»

Si prefieres otra comparación, usa algo que tenga sentido para ti: plantas, gatos, montañas… lo que quieras.

6. Transiciones forzadas

La IA tiene dificultades con la fluidez. Muchas veces introduce transiciones de manera torpe.

Se apoya demasiado en patrones como:

«¿La respuesta? Sí.»
«¿Adivina qué? Funciona.»

💡 Solución: Usa conectores naturales y transiciones conversacionales.

🔸 En lugar de:
«Entonces, ¿cuál es la solución? Hablemos de ello.»

✅ Di:
«Esto es lo que realmente funciona.»

7. Tono emocionalmente plano

La IA puede imitar el tono, pero carece de emociones reales. No tiene pasión, sarcasmo ni humor genuino.

💡 Solución: Infunde personalidad. Escribe como hablas. Agrega humor, frases audaces y narraciones.

🔸 En lugar de:
«Este libro proporciona ideas útiles.»

✅ Di:
«Este libro me golpeó como una bofetada en la cara. Verdades brutales. Nada de relleno. Justo lo que necesitaba.»

Nunca vuelvas a ser acusado de usar IA

Turnitin Clarity, un complemento con asistencia de IA guiada por educadores para evaluar la integridad académica.

«New Turnitin Product Offers AI-Powered Writing Tools with Instructor Guardrails.» The Journal, 4 de marzo de 2025. https://thejournal.com/Articles/2025/03/04/New-Turnitin-Product-Offers-AI-Powered-Writing-Tools-with-Instructor-Guardrails.aspx

Turnitin ha lanzado Turnitin Clarity, un complemento de pago para Turnitin Feedback Studio que ofrece un espacio de redacción con asistencia de IA guiada por educadores, retroalimentación automatizada y herramientas para evaluar la integridad académica.

Los estudiantes pueden acceder a sus tareas dentro de Turnitin Clarity, con instrucciones, rúbricas y directrices sobre el uso de IA generativa, y trabajar en sus textos en varias sesiones. Los docentes pueden habilitar un asistente de escritura con IA según las políticas del curso.

Para los educadores, Turnitin Clarity centraliza el establecimiento de pautas sobre el uso aceptable de la IA en cada asignación y facilita la promoción de un uso responsable de estas herramientas. Los docentes pueden visualizar la actividad de escritura de los estudiantes y acceder a información que les permite evaluar la originalidad, garantizando una evaluación justa y equitativa

Además, los instructores pueden visualizar el proceso de escritura del estudiante, incluyendo texto pegado, patrones de escritura, tiempo de construcción y versiones previas, detectando cualquier posible uso de IA. Esto les permite evaluar si el trabajo cumple con los estándares de integridad académica.

Según la directora de producto de Turnitin, Annie Chechitelli, la herramienta ayuda a docentes y estudiantes a integrar la IA en la escritura sin comprometer el aprendizaje. Además, Turnitin Clarity proporciona a las instituciones datos que respaldan las políticas de integridad académica y el uso de la IA, asegurando que las expectativas de aprendizaje se cumplan, ya sea con o sin asistencia de IA. Este enfoque busca equilibrar la integración de herramientas de IA en la educación, permitiendo a los estudiantes utilizarlas de manera ética y responsable bajo la supervisión de sus educadores.

La inteligencia artificial y la generación de contenidos académicos

La inteligencia artificial y la generación de contenidos académicos

27 DE FEBRERO de 2025 10:00 AM de Colombia. 16 h. de España Escuela de Ingenieros Militares de Colombia Biblioteca Coronel Lino de Pombo de la Escuela de Ingenieros Militares los invita: CONFERENCIA Virtual GRATUITA

Conferenciante: Julio Alonso Arévalo Universidad de Salamanca

Undetectable AI; detecta y camufla el contenido generado por IA

https://undetectable.ai/

Se trata de una plataforma que ofrece servicios para hacer que textos generados por IA parezcan escritos por humanos, evitando su detección por herramientas como Turnitin, GPTZero y otros detectores de IA.

Undetectable AI es una plataforma en línea que ofrece herramientas para detectar y modificar contenido generado por inteligencia artificial (IA), con el objetivo de que este sea indistinguible del creado por humanos. Su servicio principal incluye un detector de IA gratuito que analiza textos para determinar la probabilidad de que hayan sido generados por IA, proporcionando resultados de múltiples detectores de IA con un solo clic.

Además, Undetectable AI ofrece una función de «humanización» que reescribe el texto generado por IA, mejorando su vocabulario, gramática y estructura para que parezca escrito por una persona, manteniendo el significado original y el valor del contenido

Esta plataforma en realidad se enfoca en camuflar el contenido generado por IA para que no sea identificado como tal. Sin embargo, su uso plantea cuestiones éticas y académicas, ya que puede facilitar el plagio o la desinformación.

Wiley retracta de 26 artículos por la posible participación de fábricas de artículos científicos en ellos

Marcus, Adam. «Wiley Journal Retracts 26 Papers for ‘Compromised Peer Review.’» Retraction Watch, February 19, 2025. https://retractionwatch.com/2025/02/19/environmental-toxicology-wiley-journal-retractions-compromised-peer-review/#more-131105

Los artículos retirados de Environmental Toxicology tienen en común que todos los autores están afiliados a universidades chinas, y muchos de los correos electrónicos de los autores no corresponden a dominios académicos legítimos, sino que contienen secuencias aleatorias de letras y números. Este patrón sugiere la posible participación de fábricas de artículos científicos, que producen y publican trabajos sin un proceso científico genuino.

La revista Environmental Toxicology de Wiley ha realizado la retractación de más de una veintena de artículos en los últimos meses debido a problemas relacionados con el proceso de revisión por pares, lo que ha puesto en evidencia ciertas irregularidades en el manejo editorial de la publicación. Este problema, que se detectó en varias fases, incluyó lotes de retractaciones en noviembre de 2024, enero y más recientemente en febrero de 2025. La investigación interna de Wiley concluyó que estos artículos fueron aceptados exclusivamente debido a un proceso de revisión por pares dudosa, es decir, un procedimiento en el que las evaluaciones de los manuscritos no fueron realizadas de manera justa ni objetiva.

Los artículos en cuestión, todos ellos publicados en Environmental Toxicology, tienen un denominador común: todos los autores están afiliados a universidades de China, y la mayoría de los correos electrónicos de los autores correspondientes no estaban relacionados con dominios universitarios o de instituciones de investigación reconocidas, sino que contenían secuencias aleatorias de letras y números. Este patrón ha sido identificado como una posible señal de actividades vinculadas a fábricas de artículos científicos (Paper Mills), donde se crean y se publican artículos sin un verdadero proceso científico detrás de ellos.

El representante de la oficina de prensa de Wiley explicó que la editorial había identificado patrones preocupantes en la revisión de los manuscritos en proceso, así como en algunos artículos previamente publicados. El caso de Environmental Toxicology forma parte de una investigación más amplia que también ha afectado a otras publicaciones de Wiley, incluidas las retractaciones masivas de artículos en el International Wound Journal en junio de 2024, también por problemas de revisión por pares dudosa. Desde finales de 2022, Wiley ha tenido que retirar más de 11.000 artículos publicados en revistas adquiridas de Hindawi, que la editorial compró en 2021.

Dentro de las retractaciones recientes, nueve de ellas incluyeron declaraciones de uno o más de los autores que no estuvieron de acuerdo con la retirada del artículo. Por ejemplo, Zheng Lufeng, profesor asociado de la Universidad Farmacéutica de China en Nanjing, fue coautor correspondiente de uno de los artículos retirados titulado “MiR-375 impair breast cancer cell stemness by targeting the KLF5/G6PD signaling axis.” Lufeng expresó que los autores no participaron en el proceso de revisión por pares y que esta era una responsabilidad del editor, no de los autores. También solicitó que los editores modificaran los avisos de retractación para indicar que la retirada de los artículos no tenía nada que ver con la implicación directa de los autores en los problemas de la revisión.

Hasta ahora, la mayoría de los artículos retirados fueron publicados en 2024 o en línea bajo el servicio EarlyView de Wiley, lo que implica que la mayoría de los trabajos afectados no habían pasado aún por el proceso de publicación final y revisión completa. Según los avisos de retractación, todos los artículos fueron retirados de común acuerdo entre el Editor en Jefe de la revista y Wiley Periodicals LLC. Paul B. Tchounwou, quien era el editor en jefe de la revista hasta noviembre de 2024, y Christyn Bailey, la actual editora en jefe, no respondieron a las solicitudes de comentarios sobre esta situación.

Este escándalo ha puesto nuevamente en evidencia las vulnerabilidades de los procesos editoriales en el ámbito académico, especialmente en lo que respecta a la integridad de la revisión por pares. Las editoriales enfrentan presiones crecientes por garantizar la calidad de los artículos que publican, lo que genera preocupaciones sobre el auge de prácticas fraudulentas como las fábricas de artículos científicos, que afectan la credibilidad de la investigación académica global. A medida que las editoriales, como Wiley, continúan enfrentando estos desafíos, el proceso de revisión por pares se mantiene como uno de los pilares más importantes para preservar la fiabilidad y la calidad de la investigación publicada.

Además, esta situación también subraya la importancia de la transparencia y la responsabilidad en las publicaciones científicas. El uso de correos electrónicos y dominios no verificados o no asociados con universidades o instituciones de investigación legítimas es una señal de alerta que puede poner en riesgo la calidad de la investigación publicada y afectar la confianza de la comunidad científica. El debate sobre la efectividad del proceso de revisión por pares sigue siendo un tema relevante en el campo académico, con nuevas medidas y plataformas que buscan garantizar la calidad, la integridad y la transparencia en la publicación de trabajos científicos.