Distribuido en [IWETEL] [ThinkEPI] El futuro del artículo académico en tiempos de la IA generativa: escenarios posibles / Alexandre López Borrull
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El futuro del artículo académico en tiempos de la IA generativa: escenarios posibles
Alexandre López-Borrull
https://www.directorioexit.info/ficha157
https://orcid.org/0000-0003-1609-2088
Universitat Oberta de Catalunya
alopezbo@uoc.edu
Introducción
Cuando en 1979 The Buggles cantaron Video killed the radio star, lanzaban una metáfora poderosa sobre como una tecnología emergente —la televisión musical— podía transformar e incluso desplazar un formato cultural consolidado como era la radio. Ese eslogan, convertido después en icono cuando MTV emitió el videoclip como primer contenido de su historia, podría ejemplificar bien los dilemas que hoy afronta la comunidad académica: ¿puede la inteligencia artificial generativa redefinir el artículo académico (y por extensión las revistas académicas) tal como lo hemos conocido hasta ahora? ¿Continuará teniendo sentido publicar en un formato pensado para el siglo XX en un ecosistema saturado de textos acelerados por la tecnología, o bien estamos ante la posibilidad de una transformación más radical?
Como es sabido, el artículo académico tiene su origen en el siglo XVII. En esa época, las primeras sociedades científicas europeas, como la Royal Society de Londres y la Académie des Sciences de París, empezaron a publicar actas y memorias para difundir descubrimientos. Ejemplos emblemáticos son Philosophical Transactions (1665) y el Journal des Sçavans (también 1665) (Borrego, 2017). Con estas publicaciones se consolidó un modelo de comunicación basado en la escritura estructurada, la atribución de autoría y una forma incipiente de revisión por pares.
Desde entonces, el artículo académico se convirtió en un formato clave para fijar conocimiento, establecer precedentes y dar credibilidad a la ciencia. Su evolución ha estado marcada por cambios tecnológicos, desde la imprenta hasta el PDF como estándard (a la espera de la consolidación del XML), y también por las transformaciones institucionales del sistema de investigación. La llegada de Internet y la difusión masiva del formato digital parecieron, en un primer momento, una amenaza a su continuidad. Sin embargo, ni la inercia histórica ni la voluntad activa de la comunidad investigadora permitieron su desaparición. El artículo siguió vigente porque seguía cumpliendo tres funciones clave: difundir resultados, certificar descubrimientos y servir como base de evaluación académica. Por eso, su papel esencial, es decir, validar y compartir conocimiento, se ha mantenido durante más de tres siglos.
Este artículo propone explorar tres escenarios posibles sobre el futuro del artículo académico en un contexto marcado por la expansión de la IA generativa: (1) continuidad acelerada, (2) redefinición del formato, y (3) disrupción radical. El objetivo no es predecir el futuro, sino delimitar marcos de análisis que ayuden a la comunidad a tomar decisiones estratégicas o entender los futuros cambios.
Escenario 1. La era de la sobreproducción: continuidad acelerada
El primer escenario plantea que, en realidad, la IA generativa no cambiará la esencia del sistema, sino que multiplicará la velocidad y los volúmenes. En este contexto, el artículo académico mantendría su papel central como unidad básica de comunicación, pero su producción se vería acelerada exponencialmente.
Varios autores ya han advertido que ChatGPT y otros modelos generativos pueden dar lugar a una “inflación” de manuscritos. Barros, Prasad y Śliwa alertaban ya en 2023 que editores y revisores ya se encuentran ante un incremento notable de textos incoherentes, poco relevantes o fuera del alcance de las revistas, muchos de los cuales son sospechosamente generados o asistidos por IA generativa. Este aumento, dicen, no solo sobrecarga el sistema de revisión, sino que amenaza de desvirtuar la función filtradora que tradicionalmente han tenido las revistas académicas. La sobreproducción asistida por IA generativa no solo amenaza la calidad, sino también el valor simbólico de la publicación como señal de mérito y validación.
De hecho, los datos empiezan a apuntar hacia una burbuja académica. Según estimaciones recientes, más del 1 % de los artículos publicados el 2023 fueron parcialmente asistidos por IA, con picos más elevados en disciplinas como la informática y las ciencias sociales computacionales (Gray, 2024). Si esta tendencia continúa, el volumen de artículos podría crecer más rápidamente que la capacidad del sistema de asegurar la calidad. Pero, recordemos que el problema no es solo cuantitativo. La IA generativa también puede introducir, como es sabido, errores cualitativos: citas inexistentes, argumentos circulares, carencia de coherencia metodológica. La consecuencia puede ser, pues, una erosión de la confianza en la literatura científica.
Este escenario equivaldría a vivir en un tipo de continuidad acelerada: el formato artículo sobrevive, pero su valor intrínseco se diluye ante la masificación. Igual que la televisión no eliminó la radio, sino que la arrinconó a un segundo plano, la IA generativa podría “desplazar” el artículo académico a un contexto donde ya no sea sinónimo de rigor, sino solo de output productivo. Este escenario implica, entiendo, la pérdida del valor de la publicación en sí, como elemento de calidad filtrada por el ecosistema académico. Un escenario de cantidad sobre calidad. En un extremo, también de ruido documental, donde la visibilidad no la dé el soundness (la solvencia o robustez) del contenido, sino la capacidad de aflorar en medio de tanto contenido mainstream con poco valor añadido. En este sentido, emergería un SEO académico centrado en los criterios de selección de la IA generativa en su generación única de respuestas.
2. Redefinición del formato: hacia artículos más transparentes y multimodales
El segundo escenario es menos catastrofista y apuesta por la capacidad adaptativa del sistema académico. Aquí la IA generativa no solo acelera procesos, sino que ofrece herramientas para replantear el formato de publicación.
Ya hay debates abiertos sobre como los artículos podrían incorporar secciones generadas o asistidas por IA de manera transparente. Algunas revistas exigen a los autores declarar el uso de la IA, y prohíben explícitamente atribuirle autoría (Moorhouse et al., 2025). Esta transparencia podría convertirse en un estándar, similar a lo que ocurrió con los requisitos de ética en investigación con humanos o animales hace unas décadas. Además, la IA generativa puede favorecer la multimodalidad: artículos que no solo incluyan texto, sino también códigos ejecutables, datos interactivos, visualizaciones dinámicas o incluso resúmenes audiovisuales, como ya se está experimentando en algunas revistas.
El proceso de revisión también podría experimentar una redefinición. Ya hay universidades que usan la IA generativa para hacer una primera revisión de calidad formal, detectando plagio o incoherencias antes de pasar el texto a expertos humanos. Esto podría aligerar la carga de los revisores y reducir el tiempo de publicación. Ahora bien, el riesgo es que la revisión dependa en exceso de algoritmos y se pierda la dimensión cualitativa y contextual que solo pueden aportar personas con experiencia y conocimiento. En este sentido, la apuesta por el open peer review sería una forma de dar confianza al propio sistema.
Este escenario, pues, no elimina el artículo, pero lo transforma. Quizás dentro de unos años hablar de “artículos” será menos esmerado que hablar de “paquetes de conocimiento”: conjuntos integrados de texto, datos, código y contexto, en un formato abierto y adaptativo. Un equivalente académico al que en el mundo del periodismo han sido los reportajes multimedia.
3. Disrupción radical: ¿hay vida (o actividad humana) más allá del artículo?
El tercer escenario es el más especulativo, pero también el más disruptivo: y si la IA generativa no solo no acelera ni redefine, sino que sustituye el artículo como unidad básica de comunicación científica? En este contexto, podría el artículo acabar siendo un “exceso burocrático”, mientras que el conocimiento circule directamente en repositorios dinámicos, redes neuronales o informes automatizados? Es decir, plantear quiénes son los nuevos receptores de los artículos, ¿el colectivo investigador que cada vez tiene menos tiempo de leer o bien las tecnologías que regurgitan constantemente contenidos? Como diría Marx (Groucho), traed madera, traed madera, en la lógica de la necesidad de crear contenidos para la propia alimentación de la IA generativa.
Este escenario podría implicar también el ocaso del artículo académico tal como lo conocemos. Quizás la publicación científica del futuro no consistirá en escribir y leer papeles, sino en interactuar con entornos de conocimiento dinámicos donde las conclusiones se actualizan en tiempo real. Sería, por analogía, como pasar de consumir canciones en vinilo a interactuar con un flujo continuo de música generada y personalizada por algoritmos. Un entorno donde los datasets o incluso los data papers tengan más valor que el propio artículo por el hecho que éste haya pasado a ser un vehículo lento y obsoleto de difusión del conocimiento.
De la misma forma que según mi punto de vista el sistema de evaluación de la actividad científica blindó y encorsetó el ecosistema de revistas (factor de impacto mediante), la evolución de los nuevos CV narrativos más dependientes del relato de valor que de las publicaciones que las sustentan puede llevar a que el artículo evolucione a una nueva forma de exponer y compartir conocimiento. Si el receptor principal del conocimiento pasa a ser una tecnología mediadora, y no directamente las personas, deberemos repensar el papel de la introducción, el marco teórico y la metodología como elementos de calidad y valor. Y podría pasar que mientras esperamos la transición de los artículos científicos a Open Research Europe como plataforma pública y revisada de difusión del conocimiento lo que pierda sentido sea el artículo.
Conclusiones: reinventar la función, no solo el formato
Quizás la pregunta de fondo no es si la IA generativa cambiará el artículo académico, sino el sentido que tiene todavía el artículo en un entorno digital y automatizado. Si el artículo nació en el siglo XVII para fijar y compartir conocimiento en imprenta, quizás hoy hay que pensar en nuevos apoyos que cumplan funciones equivalentes: garantizar autoría, establecer precedentes, facilitar la evaluación por pares y preservar la memoria científica.
También es cierto que con el ejemplo del inicio la radio no desapareció, sino que se transformó y encontró nuevos nichos (pódcast, radio digital). Quizás el artículo tampoco morirá, sino que se transformará en un formato más flexible, transparente y a lo mejor multimodal. O quizás, en escenarios más radicales, dejará de ser el centro de gravedad de la comunicación científica. Evidentemente, como ocurrió con la llegada de Internet, las políticas científicas y de evaluación pueden marcar el camino, pero el primer escenario sin tomar cartas en el asunto puede llevar a la insostenibilidad.
En cualquier caso, lo que también está en juego no es solo un formato editorial, sino la confianza en el conocimiento, y más en un entorno donde la polarización geopolítica ha llevado el conocimiento científico a un lugar de conflicto y lucha. Si la IA generativa puede acelerar, redefinir o sustituir el artículo, la comunidad académica tendrá que decidir colectivamente qué valores quiere preservar: rigor, trazabilidad, equidad y responsabilidad. Solo así evitaremos que el futuro de la publicación académica sea dictado por los algoritmos y no por la ciencia.
Referencias
Barros, Amon; Prasad, Ajnesh y Śliwa, Martyna. (2023). “Generative artificial intelligence and academia: Implication for research, teaching and service”. Management Learning, v. 54, n. 5, pp. 597-604. https://doi.org/10.1177/13505076231201445
Borrego, Ángel (2017). “La revista científica: un breve recorrido histórico”. En: Abadal, Ernest (coord.). Revistas científicas: situación actual y retos de futuro / ISBN 978-84-9168-038-3, pp. 19-34. https://www.edicions.ub.edu/ficha.aspx?cod=08719
Gray, Andrew (2024). “ChatGPT "contamination": estimating the prevalence of LLMs in the scholarly literature”. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.16887
Lund, Brady D.; Lamba, Manika; Oh, Sang Hoo. (2025). “The Impact of AI on Academic Research and Publishing”. En: Friese, H., Nolden, M., Schreiter, M. (eds) Handbuch Soziale Praktiken und Digitale Alltagswelten. Springer Reference Sozialwissenschaften. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-08460-8_85-1
Natalia Arroyo, directora
Isabel Olea, coordinadora
Anuario ThinkEPI 2025
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