Un editor jefe de la revista Transactions on Machine Learning Research (TMLR) ha realizado una prueba piloto para evaluar la comprensión de los autores de sus propios manuscritos antes de su rechazo inicial. Durante la semana del 14 al 28 de agosto de 2026, el editor contactó con 10 autores cuyos trabajos estaban destinados a ser rechazados por falta de claridad o solidez técnica (desk rejection). El objetivo era determinar si los autores podían explicar los detalles técnicos y la integridad de sus trabajos, un aspecto crítico en la era de la inteligencia artificial generativa.
De las diez reuniones programadas, solo ocho autores asistieron. Los resultados mostraron una brecha significativa: tres autores no pudieron responder preguntas básicas sobre su propio trabajo, y otros tres tuvieron dificultades con detalles técnicos avanzados. Solo un autor respondió todas las preguntas, aunque el editor identificó un error mayor en una de sus afirmaciones principales. Este hallazgo plantea dudas sobre la capacidad de los autores para supervisar el contenido, especialmente si el trabajo fue asistido o generado por IA. El ejercicio también reveló que el proceso de rechaos de escritorio es eficaz, dado que la tasa de rechaos en TMLR ha aumentado del 6% en 2023 al 53% actual. El editor concluye que, aunque el proceso consume tiempo (20-25 horas), es necesario para mantener la calidad y la integridad académica, y sugiere que la alineación de cuotas de envío y la énfasis en la escritura clara han sido factores clave para gestionar la carga de revisión.