El uso de la inteligencia artificial (IA) en la revisión por pares es uno de los temas más debatidos en la publicación académica actual. La revisión por pares sigue siendo la base de la credibilidad académica; sin embargo, en la era de la IA, el proceso se está transformando radicalmente a medida que la tecnología evoluciona.
Debemos centrarnos en reimaginar la revisión por pares para trascender los métodos tradicionales, aprovechar el potencial de la IA y garantizar que el proceso conserve su esencia humana».
En el período previo a este evento mundial, ScienceOpen destaca algunas de las investigaciones más actuales disponibles en nuestro entorno de descubrimiento que exploran las oportunidades, los riesgos y las cuestiones éticas del uso de la IA en la revisión por pares.
La revisión por pares actual se enfrenta a tensiones como la fatiga de los revisores, la escasez de revisores cualificados y el creciente volumen de envíos. El uso de herramientas de IA promete soluciones para mejorar significativamente la eficiencia mediante la clasificación de manuscritos, la detección de plagio y la verificación de referencias.
Sin embargo, el uso de la IA en la revisión por pares plantea serias preocupaciones éticas. Los sistemas de IA pueden heredar sesgos de sus datos de entrenamiento, lo que no solo puede resultar en injusticia, sino también en evaluaciones incorrectas. También existe una preocupación válida de que el uso de la IA pueda generar falta de transparencia. ¿Quién creó la IA?, ¿en qué se basan los conjuntos de datos?, ¿cómo funcionan los algoritmos?, ¿existen sesgos inherentes?, ¿cómo se pueden evitar las alucinaciones? Y si una revisión generada por IA contiene errores, ¿quién es responsable?, ¿existe una supervisión editorial de estos procesos?
Además, el sistema de revisión de IA no es inmune a la manipulación. Se ha descubierto que algunos investigadores añaden instrucciones a sus manuscritos con escritura blanca oculta, lo que induce a la IA a emitir revisiones favorables. Prácticas como estas erosionan la confianza en la comunidad académica y ponen de manifiesto la fragilidad de depender de procesos automatizados.
Fuente: https://blog.scienceopen.com/2025/08/how-ai-is-transforming-peer-review/