Póngale título con IA

Noviembre, 2026

Algo no va bien con el humano y su (cada vez más dudoso) progreso, nos dice Juan Soto en esta nueva entrega. Por ejemplo, ¿de qué sirve tanta rigor por parte de las revistas especializadas y sus revisores si una inteligencia artificial es capaz de evadir tanto ‘candado’? El colmo: hoy la generación de textos basados o producidos por la IA ha puesto a los revisores en el papel de nuevos policías de la academia y la ciencia. Policías que, paradójicamente, utilizan en exceso a la propia IA para hacer su trabajo. En efecto: la inteligencia artificial produciendo contenidos, siendo revisados por ella misma, nos deja, sí, como unos perfectos tontos.

En el ‘mundo académico’ publicar es una actividad, digamos, imprescindible para mantener a raya la precariedad económica a través de becas y estímulos, básicamente. Pero también es una parte de las funciones sustantivas de las universidades asociadas a la preservación y difusión de la cultura, así como una pieza importante del proceso de investigación para dar a conocer los resultados del quehacer de los investigadores. Es un punto de contacto con las comunidades de investigación, y con el público en general también.

Libros, capítulos de libro, informes y revistas —en formato digital o analógico— son sólo algunas de las posibilidades para publicar. Sin embargo, no todas las publicaciones son consideradas ‘científicas’ ni cuentan con el mismo ‘prestigio’. Esto depende, entre otras cosas, de los procedimientos establecidos para poder publicar en una revista o en un libro. La validación por pares —peer review—, que implica que un trabajo sea revisado por otros especialistas del mismo campo de conocimientos u otro afín, es una forma de garantizar, al menos hipotéticamente, que el rigor metodológico y el trabajo sean de calidad. Publicar en un libro o en una revista evaluada por pares académicos se considera algo diferente a hacerlo en una publicación que no cuenta con dicho criterio para sacar adelante una publicación.

Para las instituciones evaluadoras y sus fanáticos no es lo mismo publicar un libro ‘con’ el conocido ISBN (es decir, International Standard Book Number), que en un libro ‘sin’. Tampoco es lo mismo publicar en una revista ‘con’ ISSN (International Standard Serial Number), que en una revista ‘sin’. Hay editoriales consideradas con mayor prestigio que otras, pero, indiscutiblemente, eso no garantiza la calidad de lo que publican. Hay editoriales que tienen una ‘buena’ reputación, pero lo que publican no siempre es de calidad. Algunas de sus publicaciones dejan mucho qué desear. Y van desde lo literario hasta lo académico. Lo que publican no siempre es de calidad porque a veces depende de las relaciones públicas, a veces de intereses políticos o académicos, y así sucesivamente.

Para que usted se dé una idea, hoy día existen estándares internacionales de validación que se han establecido para garantizar la calidad de las publicaciones en diversas revistas consideradas ‘científicas’. La American Psychologycal Association (APA), que definió todo un ‘estilo’ de escritura desde 1929 aproximadamente —y que aún tiene mucho poder y ‘prestigio’— estableció un conjunto de estándares que se han seguido ‘a pies juntillas’ de manera casi religiosa por editores, investigadores y revisores para tratar de garantizar la calidad de millones de publicaciones como resultado de procesos de investigación que han de declararse ‘rigurosas’. Los Journal Article Reporting Standards (JARS) de la APA son normas de presentación de artículos de revistas científicas según su estilo’. Y, como son de buen corazón, ofrecen orientación sobre qué información debe incluirse en todas las secciones de cada manuscrito que aspire a ser publicado. Se trate de investigaciones cuantitativas, cualitativas, mixtas y, ahora, las que incluyen raza, etnia y cultura. Estos estándares orientadores detallan, minuciosamente, desde cómo debe escribirse un título, el resumen, la introducción, el método, los resultados y la discusión, pero, tome nota, esto es poca cosa cuando se revisan a detalle. En realidad, es una monserga pues cada apartado cuenta con subapartados y, a veces, más que eso. No obstante, para la mayoría de los editores, revisores y autores esto se ha convertido en algo así como el credo de la ciencia. Ay de aquel que se atreva no sólo a dudar de los JARS, sino de atreverse a cuestionarlos.

Pero como si se tratara de religiones, además de los JARS ¡existen otros! Y en este mundito, ay de aquel que no los conozca. Los Consolidated Criteria Reporting Qualitative Research (COREQ), por ejemplo, están en una lista de verificación —checklist— de 32 elementos diseñada, según su discurso científico progresista, para mejorar la transparencia, la calidad y la exhaustividad de los informes, en este caso, de las investigaciones cualitativas. Aunque hay que decir que suelen utilizarse principalmente en estudios basados en entrevistas y grupos focales. Los Standards for Reporting Qualitative Research (SRQR), competidores de los JARS, cuentan con una lista de 21 elementos, digamos, más flexible y, según rezan sus inclusivos discursos, pueden adaptarse a cualquier paradigma, enfoque teórico o método de recolección cualitativo. El estándar, digamos clásico, utilizado por las revistas médicas de BioMed Central, es Relevance, Appropriateness, Transparency, Soudness (RATS). A diferencia de JARS o COREQ —que ‘orientan’ sobre cómo escribir un reporte— está el Critical Appraisal Skills Programme (CASP) que puede servir de ayuda a un evaluador para determinar si un estudio cualitativo ya publicado cuenta con rigor científico y utiliza una lista de 10 preguntas. Por su parte, Enhacing Transparency in Reporting the Synthesis of Qualitative Research (ENTREQ), valida metasíntesis, revisiones sistemáticas cualitativas o metaetnografías y cuenta con 21 ítems. Y el Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA), a pesar de que nació en el ámbito cuantitativo, cuenta con extensiones específicas para realizar revisiones exploratorias. Y, en este andar, también se pueden encontrar los Criterios de Construcción y Evaluación de Artículos en Investigación Cualitativa (CCAAIQ) que cuentan con 12 cuestiones orientadoras. Tome en cuenta que sólo se ha estado hablando de la investigación cualitativa casi exclusivamente. Y que esto nos deja ver un poco la complejidad y lo complicado que es publicar en una revista ‘con’ criterios rigurosos, estándares claros y un ‘prestigio’ deseable.

Pero ahí no acaba todo. En el caso de las revistas ‘científicas’ y académicas no todas son iguales. Para diferenciarse utilizan un criterio estadístico atrapabobos: los denominados ‘cuartiles’. Y son indicadores estadísticos que sirven para evaluar, tome nota, ‘importancia’, ‘calidad’ y ‘prestigio’ de una publicación relacionadas, eso sí, con otras revistas del mismo campo de conocimientos. Una de las cosas que más importa aquí es el denominado índice o Factor de Impacto (FI). Este singular indicador bibliométrico ‘mide’ la frecuencia con la que, en promedio, se citan los artículos publicados en una revista durante un periodo determinado. ¿Ya se va imaginando la cosa? Más citas, más prestigio. Más citas, más calidad.

Sólo para que se dé una idea, el artículo más citado de todos los tiempos —de acuerdo con una publicación de Nature de 2014, una de las revistas científicas más prestigiosas, influyentes y citadas del mundo— sigue siendo, ¡oh!, el célebre “Protein measurement with the folin phenol reagent”, que vio la luz en 1951 de Oliver H. Lowry y colaboradores. En ese top ten no aparece ninguno de Ciencias Sociales y Humanidades. Pero de acuerdo con una publicación de los blogs de The London School of Economics (LSE Blogs) de 2016, La estructura de las revoluciones científicas de Thomas S. Kuhn es el libro que más citas tiene, 81,311. La obra más citada publicada antes de 1950 fue El capital del maestro Karl Marx, con 40,237 citas. El artículo más citado en ciencias sociales, excluyendo artículos de metodología, fue “The Moderator-Mediator Variable Distinction”, de Robert Baron y D. Kenny con 58,422 citas. Después de haber leído esto, pregúntese lo mismo que cualquiera: ¿y?

Retomando el asunto de los cuartiles, se toma la lista completa de las revistas de una categoría temática y se ordenan de mayor a menor según su índice o factor de impacto. Una vez realizada esta lista se divide en cuatro partes iguales, estadísticamente hablando. Ya se ha de imaginar que las revistas Q1, dígalo blofeando, están en el 25 % de las revistas con mayor factor de impacto y prestigio en la categoría. Las revistas comprendidas en el Q2 son consideradas de impacto medio-alto. Las del Q3 están categorizadas como de impacto medio-bajo. Y las de Q4 son las catalogadas con los índices más bajos. Sin embargo, tome nota también, no todas las revistas alcanzan a estar, ni siquiera, en el cuartil más bajo. Para tener mayor o menor prestigio, mayor o menor aval científico, las revistas luchan por estar indexadas.

Aparte de todo lo que ya leyó, súmele que existen índices que miden impacto y prestigio. Y, a grandes rasgos, se pueden dividir en los que miden calidad y los que evalúan trayectorias individuales de los investigadores. Existen índices globales de alto impacto y factor de citación como Web of Science (WoS) —administrado por Clarivate, que incluye el Social Sciences Citation Index (SSCI), así como el Emerging Citation Index (ESCI)—, Scopus —desarrollado por Elsevier y que utiliza métricas como CiteScore y está conectado con clasificaciones como SCImago Journal and Country Rank (SJR)—, y Google Scholar —un índice de cobertura gratuita que calcula métricas de visibilidad. Están, también, los índices y plataformas de cooperación regional que incluyen América Latina, Iberoamérica y España: Latindex, SciELO, Redalyc, CLASE, REDIB, Dialnet, LatinREV, HAPI, etc. Por otro lado, están los directorios y repertorios temáticos-multidisciplinarios: DOAJ, MIAR, CIRC, IBSS, Sociological Abstracts, etc. Todas las revistas, ¡todas!, cuando tienen dichas credenciales las presumen sin recato alguno. Es un atractivo para millones de autores que, como dijimos al inicio de este texto, pretendan mantener a raya la precariedad económica a base de becas y estímulos, básicamente.

Y, no. No sólo es publicar o morir hoy día, sino publicar en libros de editoriales de prestigio y revistas de alto impacto para no perder becas ni estímulos. La calidad de las ideas parece no importar mucho. Lo que importa es tener muchas citas. Que el criterio estadístico vaya por delante es más importante que pensar. Los artículos de periódico o de revistas no indexadas y sin ISSN no cuentan para las prestigiosas evaluadoras ni los distinguidos evaluadores. De hecho, se consideran ‘literatura’ en el mejor de los casos. Para muchos académicos e investigadores escribir para publicaciones no indexadas es considerado pérdida de tiempo. ¡Más obtuso no se puede! Un artículo especializado en investigación no tiene el mismo prestigio e impacto, al menos hipotéticamente, que un artículo periodístico. Muchos libros, por ejemplo, sobre todo por quienes los leyeron por encimita o no los terminaron, quedan reducidos a frases célebres. Lo peor es que estas frases célebres son citadas hasta por quienes no los leyeron. Y en toda esta maraña de enredos donde empresas y corporativos que velan por la ciencia se benefician económicamente, los motores de búsqueda y las herramientas digitales de exploración, búsqueda y organización basadas en inteligencia artificial —lea muy bien— de la literatura científica, hacen lo suyo. En fin.

Pasemos ahora a hablar de algo que no debe dejar de llamar nuestra atención. De acuerdo con un fabuloso artículo publicado en la mismísima y prestigiosa revista Nature, el 1 de abril de 2026, por Miryam Naddaf y Elizabeth Quill, titulado “Hallucinated citations are polluting the scientific literature. What canbe done?”, relata como a inicios de este año el informático Guillaume Cabanac recibió una notificación de Google Scholar informándole que una de sus publicaciones había sido citada en un artículo publicado en el International Dental Journal, pero su trabajo tenía que ver con la detección de artículos falsificados y no con la odontología. El profesor de la Universidad de Toulouse, en Francia, comentó que la cita se parecía a una preimpresión de un artículo de 2021 que nunca llego a publicarse. Y fue ahí que empezó a sospechar que la cita, simplemente, había sido generada por inteligencia artificial.

Ciertamente, con ese nombre, es probable que el autor no tenga un homónimo. Es común que las notificaciones provenientes de Google Scholar, ReserachGate y Academia.edu, por ejemplo, vinculen a los autores con homónimos. Pero también es cierto que las inteligencias artificiales ‘inventan’ referencias bibliográficas cuando los autores tramposos se lo ordenan. A esto se le ha dado por llamar hallucinated citations. Citas inventadas, pues. El resultado de la investigación realizada por Nature y Grounded IA —esta última empresa especializada en la elaboración de herramientas para la verificación de citas y referencias— señaló que después de analizar más de 4,000 publicaciones ‘científicas’ de 2025, procedentes de cinco grandes y prestigiosas editoriales —Elsevier, Sage, Springer, Nature, Taylor & Francis y Wiley— se seleccionaron manualmente 100 publicaciones consideradas sospechosas. Y, ¡oh sorpresa! En 65 de ellas se confirmó que al menos una referencia remitía a una publicación inexistente.

Después de esto vino la estimación acostumbrada de siempre y se determinó que —lea con mucha atención— más de 110,000 publicaciones ‘científicas’ podrían contener referencias inválidas. Ese ‘podrían’ es muy importante leerlo e interpretarlo con mesura. Pero lo cierto es que la existencia de estas Frankenstein citations es real. Pregúntese ahora entonces, ¿de qué sirve tanta exquisitez y rigor por parte de las evaluadoras y los revisores si una inteligencia artificial es capaz de evadir tanto ‘candado’? ¿Cuántas tesis de licenciatura, maestría y doctorado, no revisadas por herramientas de detección de plagio y verificación de originalidad como iThenticate, Turnitin o Copyleaks, contienen citas inventadas o párrafos o páginas completas? ¿Cuántos textos que usted ha leído en un medio ‘respetable’ o no pueda estar generado por inteligencia artificial? ¿Los artículos escritos con inteligencia artificial son una amenaza? No. En realidad, son un problema. Tampoco es para tanto. Como si el mundo de las publicaciones dependiera solamente de la calidad de los textos.

La utilización de la inteligencia artificial para asistir en la escritura debe ser una solución maravillosa para quienes se las han tenido que ver con la escritura y con la falta de lectura. Ciertamente, la generación de textos basados o producidos por la inteligencia artificial ha colocado a muchos revisores en el papel de policías de la academia y la ciencia. Pero, curiosa y paradójicamente, estos nuevos policías de las publicaciones terminan por confiar en exceso en la propia inteligencia artificial. Es probable que, sin herramientas para detección de plagio y contenido generado por inteligencia artificial, difícilmente pudiesen afirmar que los textos que reciben hayan sido ‘escritos’ por alguna inteligencia artificial. La paradoja es que los tramposos y los honestos confían tanto en la inteligencia artificial que ni uno ni otro podría hacer bien su trabajo sin ésta.

Imagine usted esta situación. Un alumno decide hacer un trabajo final o parcial utilizando alguna inteligencia artificial porque tiene que entregar 6 trabajos antes de que se cumpla la fecha límite. Y lo entrega. El profesor a su vez somete el trabajo del alumno a la revisión de una inteligencia artificial porque tiene que revisar no uno, sino digamos 100 trabajos. Y la inteligencia artificial que usó el profesor, que fue la misma que utilizó el alumno, detecta que ella misma ha escrito el trabajo. ¿No le parece absurdo? Pregúntese, ¿dónde está quedando la agencia humana? ¿Qué le está pasando a la escritura, a la lectura y al pensamiento? ¿Qué le está pasando a la confianza? ¿Será que en la era de la inteligencia artificial todos los que escribimos textos seremos sospechosos de haber sido asistidos por una tecnología no humana? ¿Será que estamos llegando a un momento interesante de las transformaciones culturales donde está quedando claro que revisar y leer no son la misma cosa? ¿Será que los académicos y revisores tienen que comportarse como policías textuales para salvaguardar el buen estado de la ciencia? ¿Será que vamos a dejar de leer un texto sin dejar de pensar si ha sido escrito por inteligencia artificial? De cualquier modo, las inteligencias artificiales escriben raro y se les nota.

Estamos frente a un problema de consideración. Por un lado, se incentiva el uso indiscriminado de las inteligencias artificiales, pero por otro se sanciona con severidad. Después de que la Constitución de los Estados Unidos fuera sometida a la revisión de ChatGPTZero y hubiese afirmado que había sido escrita por inteligencia artificial, Edward Tian —cofundador y CEO de ChatGPTZero— explicó que la Constitución era un texto que se introduce repetidamente en los datos de entrenamiento de bastantes modelos lingüísticos y que esto podría ser la causa de que ChatGPTZero señalara que el texto hubiese sido producido por una inteligencia artificial. ¿Por qué estamos frente a un problema? Porque los escándalos sobran. La novela de David Silva Rojas, Donde el agua trabaja, ganadora del concurso del I Premio de Novela Breve Almadía-Ventosa Arrufat, fue señalada de haber sido escrita con inteligencia artificial. La editorial publicó un comunicado el 23 de octubre de este año y canceló su presentación en Madrid. Pero después de abrir un periodo de ‘reflexión’, de ‘sosiego’, para analizar con calma la situación, para escuchar al autor, para ver sus manuscritos, se emitió un nuevo comunicado ‘basado en criterios humanos’ para ratificar el premio que le había sido otorgado. ¡Puf!

Ahí no acaban los escándalos. La novela C’était ça ou morir, de Thélyson Orélien, fue señalada de haber sido escrita con inteligencia artificial y la editorial Boréal puso fin a su relación con el escritor y su novela quedó excluida del premio Goncourt. No se volverán a imprimir libros del autor haitiano al menos en dicha editorial. En 2024 la escritora Rie Kudan ganó el premio Akutagawa por su novela Tōkyō-to Dōjō-tō a pesar de haber confesado que utilizó inteligencia artificial, según su cálculo, en un 5 %. Y tal parece que piensa como muchas personas que suelen utilizar ChatGPT al decir que “la IA te ayuda a compensar tus debilidades”. El ensayo Ipnocrazia, que le dio la vuelta al mundo, atribuido a un filósofo hongkonés que no existe, fue parte de un ‘proyecto’ del filósofo, ensayista y editor italiano Andrea Colamedici; hablamos de un autor que, a pesar de no ser real, ha sido citado en artículos. L’Espresso reveló el asunto el 3 de abril del 2025 y Colamedici reveló que había sido un ‘experimento’ en el que utilizó ChatGPT y Claude para ‘desarrollar su teoría’. Hipnocracia —en español— se sigue vendiendo como si Jianwei Xun realmente existiera.

Imagine que usted tiene activado el corrector ortográfico de Microsoft Word y entrega un ensayo. Imagine que se lo regresan argumentando que su escritura estuvo asistida por una tecnología no humana. Y no, esto no es una defensa del uso indiscriminado de las inteligencias artificiales. Pero sí es un llamado a pensar en las formas en que nos están dominando y están transformando, radicalmente, la agencia humana. Las inteligencias artificiales produciendo contenidos, siendo revisados por ellas mismas, nos deja, sí, como unos perfectos imbéciles.

Epílogo: si llegó hasta aquí podrá saber en qué consiste hacer el ejercicio de ponerle título a este artículo. Súbalo y pídale a la inteligencia artificial de su preferencia que le sugiera un título y compártanoslo.

Epílogo 2: y si quiere saber cómo triunfar en las Ciencias Sociales, lea el gran libro del maestro Michael Billig, Aprenda a escribir mal…