La IA ha inundado las revistas científicas con artículos, y hasta ahora hay poco bueno al respecto

El equipo editorial de la revista Organization Science analizó 6.957 envíos y 10.389 revisiones recibidas entre enero de 2021 y febrero de 2026. La aparición de ChatGPT a finales de 2022 coincidió con un fuerte aumento en los envíos y una disminución de la calidad. Tras la difusión de ChatGPT, los envíos aumentaron un 42%, y para febrero de 2026 es probable que la IA se hubiera utilizado de alguna forma en la mayoría de los artículos presentados. Utilizando el algoritmo Pangram 3.1 para detectar texto generado por máquinas, los investigadores descubrieron que la legibilidad media (índice de Flesch) había disminuido en 1,28 desviaciones estándar para enero de 2026 en comparación con enero de 2021. Los artículos con un índice de participación de IA superior al 70% fueron rechazados en el 70% de los casos antes de la revisión por pares, mientras que aquellos con un uso mínimo de IA fueron rechazados solo el 43,7% de las veces. La probabilidad de recibir una solicitud de revisión bajó del 11,9% al 3,2% para los artículos con un uso intensivo de IA. Los modelos estadísticos mostraron que la tasa de rechazo más alta persistía incluso en textos estilísticamente pulidos, lo que indica un contenido científico deficiente. Las revisiones generadas por IA eran menos diversas, centrándose más en marcos teóricos y menos en datos, métodos y resultados. Los autores señalan que los algoritmos no pueden identificar de manera fiable la influencia de la IA, por lo que solo se discuten tendencias generales. Sin embargo, en un gran experimento realizado por James Evans, los investigadores evaluaron ideas generadas por modelos de lenguaje: 6.749 científicos emitieron más de 25.000 valoraciones sobre novedad, valor práctico y plausibilidad. Los modelos populares a menudo sugerían ideas similares, mientras que los modelos más avanzados podían sorprender con su novedad. Los revisores de IA a menudo discrepaban con los expertos humanos. El modelo Qwen3-14B, entrenado específicamente en reseñas escritas por científicos, superó a los modelos de uso general hasta en un 27%. Los investigadores concluyen que la IA ya ayuda en la búsqueda de datos, la programación y la preparación de textos, pero sin verificación humana y cambios en el sistema de evaluación, puede llevar a un crecimiento mal controlado de las publicaciones en lugar de un aumento del nuevo conocimiento.