La inteligencia artificial avanza en su integración a los procesos de producción científica. Desde la generación de hipótesis hasta la detección de errores en artículos publicados, son muchas las etapas en las que ya se proponen usos concretos de modelos de IA. Algunos incluso plantean la posibilidad de que actúe como un investigador autónomo o produzca trabajos de nivel doctoral. Sin embargo, ciertas tareas claves de la práctica científica —como la lectura crítica, la escritura reflexiva o la revisión por pares— parecen más resistentes a la automatización.

En una columna publicada recientemente en Nature, Carl Bergstrom y Joe Bak-Coleman describen el proceso personal y minucioso que implica revisar un artículo académico. Lejos de ser una simple lectura técnica, se trata de una práctica intensiva, que requiere tiempo, criterio, experiencia y una negociación constante con uno mismo, con los autores y con los editores. Según explican, ese trabajo —que habitualmente no es remunerado— implica leer varias veces, tomar notas, verificar fuentes y métodos, reflexionar sobre lo leído y transformarlo en un texto claro y estructurado. Es una tarea donde escribir es, también, una forma de pensar.

En tiempos en que las plataformas de IA prometen acelerar procesos y ahorrar tiempo, esta reflexión pone en primer plano el valor de lo humano en la ciencia: la capacidad de juicio, de interpretación, de diálogo crítico. Como afirman los autores, “escribir bien es pensar con claridad”, y ese ejercicio es difícil de reemplazar. Para leer el artículo completo, accedé al sitio de Nature: www.nature.com/articles/d41586-025-01839-w

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