Un análisis de 41,3 millones de artículos académicos en seis disciplinas científicas revela que los investigadores que adoptan herramientas de inteligencia artificial publican tres veces más artículos, acumulan casi cinco veces más citas y alcanzan puestos de liderazgo entre uno y dos años antes que sus colegas sin IA. Sin embargo, la investigación asistida por IA ocupa un espacio intelectual más reducido, se concentra en problemas con datos abundantes y genera menos redes de investigación derivadas. El estudio, publicado en Nature el 14 de enero y dirigido por el sociólogo James Evans, de la Universidad de Chicago, identifica una tensión entre el beneficio individual del científico y el progreso colectivo de la ciencia: las herramientas como ChatGPT o AlphaFold premian la velocidad y la escala, pero no la sorpresa. Evans advierte de que la IA automatiza sobre todo los problemas más tratables y empuja a los investigadores hacia territorios ya mapeados, en lugar de ampliar las fronteras del conocimiento. El físico Luís Nunes Amaral, de la Universidad Northwestern, alerta de un fenómeno adicional: la proliferación de artículos de baja calidad o fraudulentos generados a escala industrial, síntoma de una obsesión por el recuento de publicaciones que desvía la atención de las preguntas relevantes. Ambos investigadores coinciden en que el riesgo no es un frenazo de la ciencia, sino su homogeneización: laboratorios que avanzan deprisa mientras el conjunto converge en los mismos problemas, métodos y respuestas.
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