{"id":6124,"date":"2026-07-24T10:00:53","date_gmt":"2026-07-24T13:00:53","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/?p=6124"},"modified":"2026-07-24T10:41:10","modified_gmt":"2026-07-24T13:41:10","slug":"el-futuro-del-articulo-cientifico-en-la-era-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2026\/07\/24\/el-futuro-del-articulo-cientifico-en-la-era-de-la-ia\/","title":{"rendered":"El futuro del art\u00edculo cient\u00edfico en la era de la IA"},"content":{"rendered":"<h3>Por Ernesto Spinak<\/h3>\n<h3>Introducci\u00f3n<\/h3>\n<div id=\"attachment_6135\" style=\"width: 310px\" class=\"wp-caption alignright\"><a href=\"http:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/nathan-dumlao-qmxzyEJ1PSQ-unsplash-2.jpg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-6135\" class=\"wp-image-6135 size-medium\" title=\"Pap\u00e9is em preto e branco.\" src=\"http:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/nathan-dumlao-qmxzyEJ1PSQ-unsplash-2-300x300.jpg\" alt=\"Fotograf\u00eda en blanco y negro de papeles enrollados y apilados.\" width=\"300\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/nathan-dumlao-qmxzyEJ1PSQ-unsplash-2-300x300.jpg 300w, https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/nathan-dumlao-qmxzyEJ1PSQ-unsplash-2-150x150.jpg 150w, https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/nathan-dumlao-qmxzyEJ1PSQ-unsplash-2.jpg 708w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-6135\" class=\"wp-caption-text\"><em>Imagen: <a href=\"https:\/\/unsplash.com\/pt-br\/fotografias\/foto-em-tons-de-cinza-de-papeis-laminados-qmxzyEJ1PSQ\">Nathan Dumlao via Unsplash<\/a>.<\/em><\/p><\/div>\n<p>El modelo tradicional del art\u00edculo cient\u00edfico, concebido hace siglos para acelerar el intercambio de resultados, aparentemente se ha agotado. Estamos viviendo su sobrevida donde se cuestiona la validez del documento PDF inmutable como &#8220;caja negra&#8221; (al que algunos consideran \u201cf\u00f3sil\u201d) ya que su rigidez facilita el fraude al permitir ocultar datos manipulados o metadatos inyectados.<\/p>\n<p>Una posible trancisi\u00f3n apunta hacia la ciencia como un <em>proceso continuo y en constante construcci\u00f3n<\/em>, donde el conocimiento no se condensa en un producto final, sino en cuadernos de investigaci\u00f3n abiertos (como <a href=\"https:\/\/jupyter.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Jupyter Noteboks<\/em><\/a>). Donde el c\u00f3digo y los datos coexisten de forma auditable que garanticen la transparencia al documentar qui\u00e9n tom\u00f3 una decisi\u00f3n, cu\u00e1ndo, se tom\u00f3, y qu\u00e9 informaci\u00f3n se utiliz\u00f3.<\/p>\n<h3>Situaci\u00f3n actual: integridad, citas fantasmas, referencias ocultas.<\/h3>\n<p>Una de las amenazas es la manipulaci\u00f3n de metadatos mediante las llamadas referencias ocultas (<em>sneaked references<\/em>). Se trata de citas que no aparecen en el texto del art\u00edculo ni en su bibliograf\u00eda visible.<\/p>\n<p>La primera investigaci\u00f3n del tema, publicada en <em>arXiv<\/em> el a\u00f1o pasado, <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2501.03771\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Detection of metadata manipulations: Finding sneaked references in the scholarly literature<\/em><\/a> <a id=\"nt1\" href=\"#rf1\"><sup>1<\/sup><\/a>,\u00a0demuestra que la infraestructura global de comunicaci\u00f3n cient\u00edfica presenta una vulnerabilidad donde &#8220;<em>es posible manipular artificialmente el impacto acad\u00e9mico insertando citas inexistentes en los metadatos de un art\u00edculo sin alterar el documento publicado, comprometiendo as\u00ed la fiabilidad de los sistemas internacionales de evaluaci\u00f3n basados en citaciones. Los resultados son extraordinariamente reveladores. El an\u00e1lisis de 4.077 documentos identific\u00f3 m\u00e1s de 80.000 referencias fraudulentas insertadas artificialmente, distribuidas en 2.787 art\u00edculos manipulados\u201d.<\/em><\/p>\n<p>El objetivo principal de estas citas fantasmas es inflar artificialmente los indicadores de rendimiento basados en citaciones, como el <em>\u00edndice h<\/em>, el <em>Factor de Impacto<\/em> de las revistas y el <em>Field-Weighted Citation Impact<\/em> (FWCI). Dado que estas m\u00e9tricas son la base de rankings globales de prestigio (como el Ranking de Shangh\u00e1i o las listas de investigadores altamente citados de <em>Clarivate<\/em>), el fraude termina comprometiendo la fiabilidad de todo el sistema de evaluaci\u00f3n acad\u00e9mica.<\/p>\n<p>Las citas fantasma se inyectan directamente en los metadatos de art\u00edculos ingresados en agencias de registro como <em>Crossref<\/em>, lo que provoca que se propaguen a las principales plataformas de cienciometr\u00eda. Como consecuencia estos fraudes han forzado a las instituciones de infraestructura a tomar medidas dr\u00e1sticas como ser la Revocaci\u00f3n Permanente de la membres\u00eda a <em>Crossref<\/em> y, m\u00e1s importante, una<em> \u201c<\/em>Crisis de confianza<em>\u201d <\/em>\u00a0tal y como se public\u00f3 en el editorial de <em>ACS Nano<\/em> a comienzo de 2026, <a href=\"https:\/\/pubs.acs.org\/doi\/10.1021\/acsnano.6c00490\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Peer Review and AI: Your (Human) Opinion Is What Matters<\/em><\/a> <a id=\"nt2\" href=\"#rf2\"><sup>2<\/sup><\/a>, donde detalla c\u00f3mo las evaluaciones generadas por IA est\u00e1n homogeneizando la ciencia, destruyendo el pensamiento cr\u00edtico y creando &#8220;falsas eficiencias&#8221; que agobian a los editores humanos.<\/p>\n<p>El fen\u00f3meno expone una &#8220;crisis ontol\u00f3gica&#8221; en la ciencia, donde el sistema de incentivos de &#8220;publicar o perecer&#8221; (<em>publish or perish<\/em>) impulsa a las editoriales a priorizar el volumen y el impacto por sobre la solidez del descubrimiento. (vea el editorial <a href=\"https:\/\/pubsonline.informs.org\/doi\/10.1287\/orsc.2026.ed.v37.n3\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>More Versus Better: Artificial Intelligence, Incentives, and the Emerging Crisis in Peer Review<\/em><\/a> <a id=\"nt3\" href=\"#rf3\"><sup>3<\/sup><\/a> que analiza el comportamiento de revistas cient\u00edficas tras la adopci\u00f3n masiva de LLMs, y concluye que la IA, combinada con los incentivos tradicionales de las agencias de evaluaci\u00f3n, y los acuerdos transfornativos, est\u00e1 empujando a la academia a producir m\u00e1s volumen en lugar de mejor investigaci\u00f3n, deteriorando los est\u00e1ndares de legibilidad y profundidad conceptual).<\/p>\n<p>En consecuencia, la saturaci\u00f3n del sistema por el uso de la IA para generar art\u00edculos y citas fraudulentas amenaza con crear un &#8220;<em>bucle cerrado<\/em>&#8221; donde unas computadoras son las que escriben y otras computadoras son las que revisan, vaciando de rigor emp\u00edrico y actuaci\u00f3n humana al ecosistema de validaci\u00f3n cient\u00edfica. Esto dificulta que los investigadores humanos puedan distinguir entre ciencia leg\u00edtima y &#8220;<em>basura sof<\/em>isticada&#8221; basada en datos inventados.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 tal si pasamos a la automatizaci\u00f3n total de la ciencia?<\/h3>\n<p>El riesgo de la automatizaci\u00f3n total en la ciencia no es simplemente un cambio tecnol\u00f3gico, sino que se describe en las fuentes como una respuesta a la <em>crisis ontol\u00f3gica<\/em> que afecta la esencia misma del conocimiento y su validaci\u00f3n. Los principales riesgos mencionados son los siguientes:<\/p>\n<ul>\n<li><u>P\u00e9rdida de rigor<\/u>: El automatismo total podr\u00eda dar lugar a la aprobaci\u00f3n de documentos que carecieran de investigaci\u00f3n real, integridad o est\u00e1ndares cient\u00edficos m\u00ednimos.<\/li>\n<li><u>Prescindencia intervenci\u00f3n humana:<\/u> Al eliminar la intervenci\u00f3n experimentada de investigadores humanos, se vac\u00eda de contenido emp\u00edrico al ecosistema de validaci\u00f3n cient\u00edfica.<\/li>\n<li><u>Atrofia del pensamiento cr\u00edtico<\/u>: El acto de escribir un art\u00edculo no es un simple tr\u00e1mite administrativo, sino una forma de pensar. La lucha por articular un hallazgo obliga al cient\u00edfico a detectar incoherencias metodol\u00f3gicas y lagunas en su razonamiento.<\/li>\n<li><u>Saturaci\u00f3n del sistema:<\/u> Las llamadas &#8220;f\u00e1bricas de art\u00edculos&#8221; (<em>paper mills<\/em>) utilizan IA para generar im\u00e1genes, gr\u00e1ficos y datos sint\u00e9ticos impecables, creando textos coherentes a costo casi cero, dif\u00edciles para detectar los fraudes por los revisores humanos. En el articulo de <em>Kobak et al., <\/em><a href=\"https:\/\/www.science.org\/doi\/10.1126\/sciadv.adt3813\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary. Science Advances<\/em><\/a> <a id=\"nt4\" href=\"#rf4\"><sup>4<\/sup><\/a>, el estudio analiz\u00f3 m\u00e1s de 15 millones de res\u00famenes en PubMed hasta fines de 2024, donde encontr\u00f3 que al menos el 13.5% de los art\u00edculos biom\u00e9dicos muestran rastros ling\u00fc\u00edsticos inequ\u00edvocos de haber sido procesados o redactados por LLMs.<\/li>\n<li><u>La automatizaci\u00f3n del proceso cient\u00edfico<\/u> tiende a estandarizar la ciencia, eliminando la diversidad de concepciones epist\u00e9micas que la enriquecen.<\/li>\n<li><u>Complacencia (<em>sicofancia<\/em>)<\/u>: Existe el riesgo de que los algoritmos de evaluaci\u00f3n tiendan a la complacencia, validando solo ideas que encajan en patrones estad\u00edsticos previos y marginando ideas disruptivas o contraintuitivas.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Un cambio radical de la narrativa global a las <em>Unidades M\u00ednimas Verificables<\/em><\/h3>\n<p>El presente puede estar preparando para el futuro proponer un cambio radical en la forma de evaluar la ciencia. En lugar de revisar un art\u00edculo como un bloque narrativo indivisible, hay plataformas como <a href=\"https:\/\/open-eval.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>OpenEval<\/em><\/a> (que proponen descomponer cada <em>paper<\/em> en \u201c<em>unidades m\u00ednimas verificables<\/em>\u201d o afirmaciones concretas (<em>claims<\/em>).<\/p>\n<ul>\n<li><u>Evaluaci\u00f3n granular<\/u>: La IA puede extraer autom\u00e1ticamente dichas afirmaciones y clasificarlas seg\u00fan la evidencia que las respalda (datos experimentales, referencias previas o inferencias estad\u00edsticas).<\/li>\n<li><u>Eficiencia<\/u>: En pruebas con la revista <em>eLife<\/em>, el sistema de IA logr\u00f3 evaluar el 93% de las afirmaciones de un manuscrito, superando la cobertura del 68% que logran, en promedio, los revisores humanos, tal y como se\u00f1ala el art\u00edculo <a href=\"https:\/\/www.thetransmitter.org\/from-bench-to-bot\/the-next-unit-of-science-is-the-scientific-paper-due-to-be-replaced\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>The next unit of science: Is the scientific paper due to be replaced?<\/em><\/a>.<a id=\"nt5\" href=\"#rf5\"><sup>5<\/sup><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>La homogeneizaci\u00f3n de la ciencia por la IA<\/strong><\/p>\n<p>Si bien hay ventajas, existe un riesgo existencial con la automatizaci\u00f3n total. Estamos viendo el nacimiento de un &#8220;<em>bucle cerrado<\/em>&#8221; donde la IA escribe y la IA revisa.<\/p>\n<ul>\n<li><u>Saturaci\u00f3n del sistema<\/u>: Herramientas como <em>Paper Orchestra<\/em> de Google pueden transformar notas de laboratorio en un manuscrito completo en 40 minutos. Esto ha llevado a que hasta el 21% de las revisiones por pares en conferencias de computaci\u00f3n sean generadas \u00edntegramente por LLMs, tal y como muestra el <em>preprint<\/em> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2604.05018\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>PaperOrchestra: A Multi-Agent Framework for Automated AI Research Paper Writing<\/em><\/a> <a id=\"nt6\" href=\"#rf6\"><sup>6<\/sup><\/a>.<\/li>\n<li><u>El autor humano queda invisibilizado<\/u>: El uso masivo de estas herramientas tiende a homogeneizar el lenguaje, creando un mundo donde la IA habla &#8220;<em>por nosotros<\/em>&#8221; pero no necesariamente &#8220;<em>como nosotros<\/em>&#8220;, erosionando la creatividad y la diversidad epist\u00e9mica.<\/li>\n<li><u>Reduccionismo Tecno-cient\u00edfico<\/u>: Al intentar automatizar la evaluaci\u00f3n mediante la fragmentaci\u00f3n en &#8220;<em>unidades m\u00ednimas verificables<\/em>&#8220;, se corre el riesgo de un enfoque reduccionista. Si bien es \u00fatil para verificar datos aislados, este m\u00e9todo puede fallar al no capturar la s\u00edntesis compleja, la teorizaci\u00f3n hol\u00edstica y la discusi\u00f3n epist\u00e9mica, especialmente en \u00e1reas como las humanidades y las ciencias sociales.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Un recuerdo, espero que no nost\u00e1lgico, es la advertencia de que \u201c<em>escribir es pensar\u201d<\/em>. La dificultad de redactar un art\u00edculo obliga al investigador a confrontar lagunas en su razonamiento y detectar incoherencias que no percibi\u00f3 durante el experimento. Al automatizar la escritura, se corre el riesgo de eliminar ese &#8220;<em>trabajo de pensamiento<\/em>&#8221; esencial para el conocimiento profundo.<\/p>\n<p><strong>OpenEval para evaluar documentos y otros medios de control forense<\/strong><\/p>\n<p>Existen algunas herramientas editoriales para detectar e impedir varios de los fraudes mencionados. Presentamos en esta secci\u00f3n detalles de <em>OpenEval<\/em>, y agregaremos detalles t\u00e9cnicos de otros procedimientos en al <strong>Ap\u00e9ndice<\/strong> al final de este post.<\/p>\n<p><em><u>OpenEval<\/u><\/em> propone que las revistas cient\u00edficas deben separar dos funciones que actualmente est\u00e1n mezcladas en los art\u00edculos:<\/p>\n<ul>\n<li>Diseminaci\u00f3n de resultados: Estos deben publicarse en un formato estructurado y legible por m\u00e1quinas.<\/li>\n<li>Comunicaci\u00f3n de ideas: La narrativa tradicional (el PDF) pasar\u00eda a ser simplemente una capa interpretativa sobre esa base de datos estructurada y consultable.<\/li>\n<\/ul>\n<p><u>Eficacia demostrada<\/u><\/p>\n<p>En una prueba masiva utilizando el corpus de la revista <em>eLife<\/em> (aproximadamente 16.000 art\u00edculos), el sistema demostr\u00f3 resultados notables.<\/p>\n<ul>\n<li>Extracci\u00f3n masiva: Identific\u00f3 casi 2 millones de afirmaciones individuales.<\/li>\n<li>Precisi\u00f3n: La IA y los revisores humanos coincidieron en el 81% de los casos.<\/li>\n<li>Cobertura: <em>OpenEval<\/em> evalu\u00f3 el 93% de las afirmaciones de los manuscritos, superando significativamente el 68% de cobertura que alcanzan, en promedio, los revisores humanos debido a las limitaciones de tiempo y la complejidad de los textos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Las plataformas del tipo &#8220;<em>OpenEval<\/em>&#8221; proponen una revoluci\u00f3n en la evaluaci\u00f3n cient\u00edfica al sustituir la revisi\u00f3n global del art\u00edculo por un an\u00e1lisis automatizado de cada afirmaci\u00f3n individual contenida en el documento, demostrando que la inteligencia artificial puede participar activamente en la validaci\u00f3n del conocimiento cient\u00edfico y cuestionando el modelo tradicional de <em>peer review<\/em> que ha dominado la ciencia durante siglos, tal y como se demuestra en el trabajo <a href=\"https:\/\/www.biorxiv.org\/content\/10.64898\/2026.01.30.702911v1.full\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Science should be machine-readable<\/em><\/a><a id=\"nt7\" href=\"#rf7\"><sup>7<\/sup><\/a>.<\/p>\n<h3>Papel del Acceso Abierto y servidores de preprints<\/h3>\n<p>El Acceso Abierto se perfila en las fuentes como una de las herramientas de <em>resistencia estructural<\/em> m\u00e1s potentes para desmantelar los fraudes de las citas fantasma y otros problemas introducidos por la IA, as\u00ed como el oligopolio del las editoriales de revistas con los APC incluidos. El papel del Acceso Abierto no es solo una forma de distribuci\u00f3n, sino de auditor\u00eda y cambio de incentivos.<\/p>\n<p>En el modelo tradicional, un art\u00edculo es revisado por dos o tres \u00e1rbitros, generalmente en un proceso de forma poco transparente. En cambio, el Acceso Abierto permite que miles de cient\u00edficos auditen el documento simult\u00e1neamente lo que habilita a:<\/p>\n<ul>\n<li><u>Detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/u>: Plataformas como PubPeer permiten que la comunidad comente y denuncie p\u00fablicamente patrones fraudulentos, como el exceso de citas inexplicables o metadatos inconsistentes, lo que resulta mucho m\u00e1s eficaz que el filtro tradicional de revisi\u00f3n cerrada.<\/li>\n<li><u>Escrutinio post-publicaci\u00f3n<\/u>: Al liberar el documento abiertamente, las probabilidades de detectar manipulaciones estad\u00edsticas o referencias inyectadas aumentan de forma exponencial.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Al romperse el modelo de cajas negras y productos finales e inmutables, como los PDF publicados en el modelo comercial, el modelo de Acceso Abierto impulsa la transici\u00f3n hacia una &#8220;<em>Ciencia de Proceso<\/em>s&#8221;, donde se publica no solo el texto, sino el contexto de investigaci\u00f3n, el c\u00f3digo y los datos crudos. Adem\u00e1s, si el proceso es abierto y auditable en tiempo real, la utilidad de inventar citas o manipular metadatos desaparece, ya que cualquier algoritmo de IA o investigador puede verificar la trazabilidad de la evidencia.<\/p>\n<p>El sistema de servidores de preprints para art\u00edculos de acceso abierto, cambia el modelo econ\u00f3mico y los incentivos, actuando contra las &#8220;<em>farm papers<\/em>&#8221; porque las revistas comerciales que cobran altas tarifas por publicar (APC) hoy d\u00eda tienen un incentivo financiero para aceptar un gran volumen de art\u00edculos, lo que relaja los filtros de calidad y abre la puerta a fraudes industrializados.<\/p>\n<p>El acceso abierto real (donde no paga el autor ni el lector, modelo Diamante) elimina la presi\u00f3n comercial por el volumen, permitiendo mantener est\u00e1ndares \u00e9ticos m\u00e1s estrictos y reduciendo el atractivo de las t\u00e1cticas de <em>citation gaming<\/em> para inflar m\u00e9tricas de mercado.<\/p>\n<p>Y tambi\u00e9n podr\u00edamos agregar que el modelo tradicional rara vez publica estudios con resultados fallidos porque no generan citas. El Acceso Abierto facilita la publicaci\u00f3n de estos resultados, lo cual es vital para entrenar modelos de IA con datos honestos y no sesgados, evitando la necesidad de que los investigadores &#8220;maquillen&#8221; o inyecten citas para hacer que sus hallazgos parezcan m\u00e1s exitosos de lo que son.<\/p>\n<p>El Acceso Abierto promueve la interoperabilidad publicando en formatos como XML-JATS, que convierten el art\u00edculo en un objeto computacional. Esto permite que redes de conocimiento legibles por m\u00e1quinas cosechen y verifiquen autom\u00e1ticamente las referencias, detectando de inmediato si una cita en el metadato no tiene su correspondiente respaldo en el texto real.<\/p>\n<p>Finalmente podemos indicar que el Acceso Abierto facilita la auditor\u00eda t\u00e9cnica automatizada. De modo que herramientas forenses como <a href=\"https:\/\/grobid.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GROBID<\/a> o los algoritmos de cross-referencing funcionen, es imprescindible tener acceso al texto completo de los art\u00edculos.<\/p>\n<p>La validaci\u00f3n no puede ser un evento \u00fanico de &#8220;aprobado\/rechazado&#8221; antes de la publicaci\u00f3n. Plataformas orientadas a preprints se\u00f1alan el camino: la revisi\u00f3n por pares debe ser un di\u00e1logo p\u00fablico, post-publicaci\u00f3n, comunitario y evolutivo. La IA puede actuar como un asistente de primera l\u00ednea (revisando consistencia estad\u00edstica, formato, contrastaci\u00f3n de bibliograf\u00eda con herramientas forenses), pero la evaluaci\u00f3n del valor heur\u00edstico y conceptual debe ser humana y por la comunidad de interesados.<\/p>\n<h3>Conclusiones<\/h3>\n<p>El futuro del art\u00edculo cient\u00edfico no reside solo en mejorar los algoritmos de detecci\u00f3n de fraudes, sino en un cambio de paradigma:<\/p>\n<h3>Pasar de la &#8220;producci\u00f3n de texto para ser indexado&#8221; a la &#8220;producci\u00f3n de conocimiento verificable para ser compartido&#8221;<\/h3>\n<p>La arquitectura que sustituya al modelo actual deber\u00e1 encontrar un equilibrio entre la eficiencia algor\u00edtmica y la reflexi\u00f3n humana que ha definido la ciencia durante siglos.<\/p>\n<p>En resumen, la <u>automatizaci\u00f3n total de del proceso cient\u00edfico<\/u> amenaza con transformar el art\u00edculo acad\u00e9mico de ser un veh\u00edculo de descubrimiento a ser una simple moneda de cambio burocr\u00e1tica, donde el volumen de publicaciones prevalece sobre la solidez y la verdad de los hallazgos.<\/p>\n<p>Finalmente los <em>preprints<\/em> y el Acceso Abierto descentralizan la autoridad epist\u00e9mica, al quitarle a las corporaciones editoriales el poder de decidir qu\u00e9 es &#8220;<em>ciencia v\u00e1lida<\/em>&#8221; bas\u00e1ndose en m\u00e9tricas opacas, devolviendo la validaci\u00f3n a la comunidad cient\u00edfica global, transform\u00e1ndola en un ejercicio de transparencia en tiempo real, capaz de resistir el ritmo de la automatizaci\u00f3n e incorpor\u00e1ndolo a la Ciencia en Progreso.<\/p>\n<h3>Anexo \u2013 algunos m\u00e9todos de revisi\u00f3n forense<\/h3>\n<p>Las herramientas editoriales actuales para detectar e impedir fraudes que se est\u00e1n usando:<\/p>\n<ol>\n<li>Analizadores de XML\/PDF<\/li>\n<li>Cross-referencing automatizado<\/li>\n<li>Realizar una operaci\u00f3n de intersecci\u00f3n de conjuntos de citaciones<\/li>\n<\/ol>\n<p>$$\\text{Anomal\u00edas} =\u00a0 \\text{Referencias}_{\\text{Crossref}} \\setminus\\text{Referencias}_{\\text{PDF}}$$<\/p>\n<p>$$\\text{Referencias}_{\\text{Crossref}}<\/p>\n<p>es el conjunto de todas las referencias bibliogr\u00e1ficas que est\u00e1n registradas oficialmente en los metadatos de Crossref para un art\u00edculo o documento espec\u00edfico.<\/p>\n<p>$$\\text{Referencias}_{\\text{PDF}}<\/p>\n<p>Es el conjunto de todas las referencias que realmente aparecen escritas al final del texto dentro del archivo PDF del art\u00edculo.<\/p>\n<p>Operaci\u00f3n ($\\setminus)<\/p>\n<p>El operador de diferencia significa: &#8220;Toma todo lo que est\u00e1 en el primer conjunto y qu\u00edtale lo que tambi\u00e9n aparezca en el segundo&#8221;. Es decir, se queda \u00fanicamente con los elementos que pertenecen al primero pero no al segundo.<\/p>\n<p>Por lo tanto, el conjunto $\\text{Anomal\u00edas}$ da como resultado: Todas las referencias que el editor registr\u00f3 en Crossref, pero que no existen f\u00edsicamente dentro del texto del PDF.<\/p>\n<p>En el \u00e1mbito del an\u00e1lisis de integridad cient\u00edfica o auditor\u00eda de metadatos, este resultado revela discrepancias graves, como:<\/p>\n<ul>\n<li>Citas fantasma: Referencias que se indexaron oficialmente (lo que infla el conteo de citas de otros autores en bases de datos) pero que el lector nunca ver\u00e1 en el art\u00edculo real.<\/li>\n<li>Errores de producci\u00f3n: Fallas del editor al exportar los metadatos XML hacia Crossref, o recortes de \u00faltima hora en el texto del PDF que no se actualizaron en el registro oficial.<\/li>\n<li>Sesgos de extracci\u00f3n: Si la lista de la derecha se obtuvo mediante un software de extracci\u00f3n de texto (como GROBID o ParsCit), un resultado aqu\u00ed tambi\u00e9n podr\u00eda indicar que el extractor fall\u00f3 en leer ciertas p\u00e1ginas del PDF.<\/li>\n<li>Si el conjunto resultante no es vac\u00edo, significa que el editor inyect\u00f3 metadatos invisibles para el lector del art\u00edculo.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"4\">\n<li>An\u00e1lisis de Redes y Anomal\u00edas Estad\u00edsticas (Grafos)<\/li>\n<\/ol>\n<p>Para entender c\u00f3mo se descubre el fraude de las referencias infiltradas el proceso se divide en dos fases tecnol\u00f3gicas:<\/p>\n<ul>\n<li>extracci\u00f3n y estructuraci\u00f3n del contenido real del PDF (donde destaca el uso de GROBID: <em>GeneRation Of Bibliographic Data<\/em>),<\/li>\n<li>aplicaci\u00f3n de algoritmos de detecci\u00f3n forense que cruzan esos datos con los metadatos oficiales de agencias como Crossref.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"5\">\n<li>Extracci\u00f3n y Clasificaci\u00f3n Automatizada<\/li>\n<\/ol>\n<p>El sistema utiliza procesamiento ling\u00fc\u00edstico avanzado para extraer autom\u00e1ticamente cada afirmaci\u00f3n del texto. Una vez extra\u00eddas, las clasifica seg\u00fan el tipo de evidencia que las sustenta:<\/p>\n<ul>\n<li>Datos experimentales directos.<\/li>\n<li>Referencias bibliogr\u00e1ficas previas.<\/li>\n<li>Inferencias estad\u00edsticas.<\/li>\n<li>Interpretaciones especulativas.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"6\">\n<li>Evaluaci\u00f3n de la Evidencia<\/li>\n<\/ol>\n<p>Una vez clasificada, la inteligencia artificial eval\u00faa si la evidencia presentada realmente respalda la afirmaci\u00f3n realizada. Esto permite identificar conexiones ocultas; por ejemplo, el sistema ha logrado detectar investigaciones que llegaban a conclusiones complementarias pero que no se citaban entre s\u00ed por pertenecer a subcampos distintos<\/p>\n<h3>Notas<\/h3>\n<p>1. BESAN\u00c7ON, L.; CABANAC, G.; LABB\u00c9, C.; MAGAZINOV, A.; DI SCALA, J.; TKACZYK, D.; WEBER-BOER, K. Detection of metadata manipulations: Finding sneaked references in the scholarly literature. <em>arXiv<\/em> [online]. 2025 [viewed 20 July 2026]. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2501.03771\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2501.03771<\/a>. Available from: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2501.03771\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2501.03771<\/a><a id=\"rf1\" href=\"#nt1\">&#x21a9;<\/a><\/p>\n<p>2. BURIAK, J. M. et al. Peer Review and AI: Your (Human) Opinion Is What Matters. <em>ACS Nano<\/em> [online]. 2026, vol. 20, no. 4, [viewed 20 July 2026]. Available from: <a href=\"https:\/\/pubs.acs.org\/doi\/10.1021\/acsnano.6c00490\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/pubs.acs.org\/doi\/10.1021\/acsnano.6c00490<\/a><a id=\"rf2\" href=\"#nt2\">&#x21a9;<\/a><\/p>\n<p>3. GARTENBERG, C. et al. More Versus Better: Artificial Intelligence, Incentives, and the Emerging Crisis in Peer Review. Organization Science [online]. 2026, vol. 37, no. 3, pp. 795\u2013812, ISSN: 1047-7039 [viewed 20 July 2026]. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1287\/orsc.2026\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1287\/orsc.2026<\/a>.ed.v37.n3. Available from: <a href=\"https:\/\/pubsonline.informs.org\/doi\/10.1287\/orsc.2026.ed.v37.n3\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/pubsonline.informs.org\/doi\/10.1287\/orsc.2026.ed.v37.n3<\/a><a id=\"rf3\" href=\"#nt3\">&#x21a9;<\/a><\/p>\n<p>4. KOBAK, D. Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary. <em>Science Advances<\/em> [online]. 2025, vol. 11, no. 27, pp. eadt3813, ISSN: 2375-2548 [viewed 20 July 2026]. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1126\/sciadv.adt3813\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1126\/sciadv.adt3813<\/a>. Available from: <a href=\"https:\/\/www.science.org\/doi\/10.1126\/sciadv.adt3813\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.science.org\/doi\/10.1126\/sciadv.adt3813<\/a><a id=\"rf4\" href=\"#nt4\">&#x21a9;<\/a><\/p>\n<p>5. The next unit of science: Is the scientific paper due to be replaced? [online]. The Transmitter: Neuroscience News and Perspectives. 2026 [viewed 20 July 2026]. Available from: <a href=\"https:\/\/www.thetransmitter.org\/from-bench-to-bot\/the-next-unit-of-science-is-the-scientific-paper-due-to-be-replaced\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.thetransmitter.org\/from-bench-to-bot\/the-next-unit-of-science-is-the-scientific-paper-due-to-be-replaced\/<\/a><a id=\"rf5\" href=\"#nt5\">&#x21a9;<\/a><\/p>\n<p>6. SONG, Y. PaperOrchestra: A Multi-Agent Framework for Automated AI Research Paper Writing. arXiv [online]. 2026. [viewed 20 July 2026]. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2604.05018\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2604.05018<\/a>. Available from: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2604.05018\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2604.05018<\/a><a id=\"rf6\" href=\"#nt6\">&#x21a9;<\/a><\/p>\n<p>7. BOOESHAGHI, A. S. Science should be machine-readable. <em>bioRxiv<\/em> [online]. 2026. [viewed 20 July 2026]. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.64898\/2026.01.30.702911\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.64898\/2026.01.30.702911<\/a>. Available from: <a href=\"https:\/\/www.biorxiv.org\/content\/10.64898\/2026.01.30.702911v1.full\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.biorxiv.org\/content\/10.64898\/2026.01.30.702911v1.full<\/a><a id=\"rf7\" href=\"#nt7\">&#x21a9;<\/a><\/p>\n<h3>Referencias<\/h3>\n<p>BESAN\u00c7ON, L.; CABANAC, G.; LABB\u00c9, C.; MAGAZINOV, A.; DI SCALA, J.; TKACZYK, D.; WEBER-BOER, K. Detection of metadata manipulations: Finding sneaked references in the scholarly literature. <em>arXiv<\/em> [online]. 2025 [viewed 20 July 2026]. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2501.03771\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2501.03771<\/a>. Available from: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2501.03771\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2501.03771<\/a><\/p>\n<p>BOOESHAGHI, A. S. Science should be machine-readable. <em>bioRxiv<\/em> [online]. 2026. [viewed 20 July 2026]. https:\/\/doi.org\/10.64898\/2026.01.30.702911. Available from: <a href=\"https:\/\/www.biorxiv.org\/content\/10.64898\/2026.01.30.702911v1.full\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.biorxiv.org\/content\/10.64898\/2026.01.30.702911v1.full<\/a><\/p>\n<p>BURIAK, J. M. et al. Peer Review and AI: Your (Human) Opinion Is What Matters. <em>ACS Nano<\/em> [online]. 2026, vol. 20, no. 4, [viewed 20 July 2026].Available from: <a href=\"https:\/\/pubs.acs.org\/doi\/10.1021\/acsnano.6c00490\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/pubs.acs.org\/doi\/10.1021\/acsnano.6c00490<\/a><\/p>\n<p>GARTENBERG, C. et al. More Versus Better: Artificial Intelligence, Incentives, and the Emerging Crisis in Peer Review. Organization Science [online]. 2026, vol. 37, no. 3, pp. 795\u2013812, ISSN: 1047-7039 [viewed 20 July 2026]. https:\/\/doi.org\/10.1287\/orsc.2026.ed.v37.n3. Available from: <a href=\"https:\/\/pubsonline.informs.org\/doi\/10.1287\/orsc.2026.ed.v37.n3\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/pubsonline.informs.org\/doi\/10.1287\/orsc.2026.ed.v37.n3<\/a><\/p>\n<p>KOBAK, D. Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary. <em>Science Advances<\/em> [online]. 2025, vol. 11, no. 27, pp. eadt3813, ISSN: 2375-2548 [viewed 20 July 2026]. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1126\/sciadv.adt3813\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1126\/sciadv.adt3813<\/a>. Available from: <a href=\"https:\/\/www.science.org\/doi\/10.1126\/sciadv.adt3813\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.science.org\/doi\/10.1126\/sciadv.adt3813<\/a><\/p>\n<p>SONG, Y. PaperOrchestra: A Multi-Agent Framework for Automated AI Research Paper Writing. arXiv [online]. 2026. [viewed 20 July 2026]. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2604.05018\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2604.05018<\/a>. Available from: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2604.05018\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2604.05018<\/a><\/p>\n<p>The next unit of science: Is the scientific paper due to be replaced? [online]. The Transmitter: Neuroscience News and Perspectives. 2026 [viewed 20 July 2026]. Available from: <a href=\"https:\/\/www.thetransmitter.org\/from-bench-to-bot\/the-next-unit-of-science-is-the-scientific-paper-due-to-be-replaced\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.thetransmitter.org\/from-bench-to-bot\/the-next-unit-of-science-is-the-scientific-paper-due-to-be-replaced\/<\/a><\/p>\n<p><em>Para la preparaci\u00f3n de este post se cont\u00f3 con la asistencia de Gemini 3.1, Perplixity y NotebokLM<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Sobre Ernesto Spinak<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/spinak-150x150-1.jpg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignright wp-image-8302 size-full\" title=\"Fotograf\u00eda de Ernesto Spinak | SciELO en Perspectiva\" src=\"https:\/\/blog.scielo.org\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/spinak-150x150-1.jpg\" alt=\"Fotograf\u00eda de Ernesto Spinak\" width=\"150\" height=\"150\" \/><\/a><\/p>\n<p>Colaborador de SciELO, Ingeniero en Sistemas y Lic. en Biblioteconom\u00eda, con Diploma de Estudios Avanzados pela Universitat Oberta de Catalunya y Maestr\u00eda en \u201cSociedad de la Informaci\u00f3n\u201d por la Universidad Oberta de Catalunya, Barcelona \u2013 Espa\u00f1a. Actualmente tiene una empresa de consultor\u00eda que atiende a 14 instituciones de gobierno y universidades en Uruguay con proyectos de informaci\u00f3n.<\/p>\n<h3><\/h3>\n<h3><\/h3>\n<h3>Links Externos<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/jupyter.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Jupyter Noteboks<\/em><\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/open-eval.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenEval<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/grobid.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GROBID<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El modelo actual de publicaci\u00f3n cient\u00edfica se ha transformado de producir art\u00edculos acad\u00e9micos y ser un instrumento para comunicar descubrimientos, a convertirse en una herramienta de intercambio burocr\u00e1tico para la promoci\u00f3n de personas y\/o instituciones.<br \/>\nAl medir el valor de un cient\u00edfico por el volumen de sus publicaciones y no por el rigor de sus datos, el sistema fue generando las condiciones de vulnerabilidad perfectas para que la automatizaci\u00f3n por IA genere una crisis de sobreproducci\u00f3n editorial y ponga en jaque la credibilidad de la ciencia misma.<br \/>\n <span class=\"ellipsis\">&hellip;<\/span> <span class=\"more-link-wrap\"><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2026\/07\/24\/el-futuro-del-articulo-cientifico-en-la-era-de-la-ia\/\" class=\"more-link\"><span>Read More &rarr;<\/span><\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":6135,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[3],"tags":[18,56],"class_list":["post-6124","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analisis","tag-acceso-abierto","tag-preprint"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 4.9.10 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"El modelo actual de publicaci\u00f3n cient\u00edfica se ha transformado de producir art\u00edculos acad\u00e9micos y ser un instrumento para comunicar descubrimientos, a convertirse en una herramienta de intercambio burocr\u00e1tico para la promoci\u00f3n de personas y\/o instituciones. 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