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viernes, 30 de enero de 2026

La ciencia en México y en Latinoamérica/ I

Publicado en CAMPUS
https://suplementocampus.com/la-ciencia-en-mexico-y-en-latinoamerica-i/?awt_a=rhgk&awt_l=kHVyqn&awt_m=gJdSA2PICZ7utgk



La ciencia en México y en Latinoamérica/ I


enero 8, 2026

Carlos Pallán


Los indicadores del sector presentados por la Unesco nos permiten medir los avances y deficiencias en nuestro país


La Organización de los Estados Iberoamericanos (OEI) y la UNESCO publicaron a fines del año pasado El Estado de la Ciencia. Principales indicadores de Ciencia y Tecnología 2025. Como se enuncia en la presentación de este texto de 139 páginas, su propósito es combinar información estadística sobre la Ciencia y la Tecnología en Iberoamérica con la “perspectiva de expertos” en sintonía con esa misma temática. La información y los análisis se centran en Iberoamérica, comprendiendo como tal al conjunto de países que integran la OEI, pero desagregando, en los cuadros y gráficas utilizados, la parte que corresponde específicamente a América Latina y el Caribe (ALyC). Se excluye, por tanto, en ese caso, a España y Portugal, cuyos avances en esas materias son superiores a ese segundo conjunto. En esta primera parte se describe, a manera de diagnóstico, algunos de los indicadores más relevantes contenidos en el documento. La próxima semana se hará un comentario en torno a todo esto.

Tres secciones principales se contienen en el texto: la “mirada anual al conjunto de indicadores”; la política de ciencia, tecnología e innovación de los países; así como una selección de la base de datos de la OEI, incluyendo aspectos de la educación superior en la región (esto último se consigna en el sitio web correspondiente). Además, integra un dossier (siete partes) en torno a la llamada computación cuántica, lo que en palabras de los editores constituye un nuevo paradigma “para el desarrollo científico y tecnológico global”.

En estas líneas me concentro sólo en algunos indicadores, aquellos que parecieron más relevantes dentro de los de ALyC, con su referencia específica a México, en tres áreas esenciales: recursos económicos, recursos humanos, productos.

Por lo que se refiere al primero, recursos económicos, los autores identifican en los últimos años un ciclo de auge y caída en la región. Entre 2005 y 2020 se dio una disminución en la inversión correspondiente, con una recuperación iniciada cinco años atrás. Así, en el transcurso de 10 años (2014-2023), ALyC tuvo un crecimiento que partió de los 63 mil millones de dólares (dólares a precios constantes, aplicando el instrumento de Paridad de Poder de Compra PPC, el cual permite comparar monedas y economías) hasta llegar en ese último año a 86 mil millones, para un incremento significativo de 33 por ciento. Brasil sobresale al haber pasado en ese mismo lapso de 40 a 53 mil millones. Mientras tanto, México decreció: de 9 mil 400 millones bajó a 8 mil 600, una baja de 9 por ciento.

En el indicador relativo al financiamiento respecto al PIB de cada país, ALyC pasó de 0.67 por ciento a 0.60. El fenómeno dominante en el decenio fue una baja. Algunos países continuaron en proporciones estables (Argentina, 0.60), y otros como el nuestro tuvieron un descenso, ya que se pasa del 0.42 del 2014 al 0.27 por ciento en 2023. Países que tuvieron incrementos relevantes fueron Uruguay (0.31 a 0.71), Paraguay (0.008 a 0.14) y Panamá (0.12 a 0.18).

El segundo grupo de indicadores, recursos humanos, puede observarse a través de dos rubros específicos. El primero se refiere a la cantidad de investigadores en la región y en el país respectivo. En el decenio, por lo que toca al conjunto, se pasó de 513 mil investigadores a 709 mil, un importante aumento: 38 por ciento. En México se partió de 45 mil en 2014 para llegar a 76 mil en 2023, un incremento relativo de 60 por ciento.

El segundo rubro, más revelador de un enfoque de equidad, es el correspondiente al “número de investigadores por cada mil habitantes integrados a la población económicamente activa”. En la región, el dato es que en ese decenio se pasó de 1.64 a 2.18 investigadores por cada mil habitantes. México partió de 0.86 investigadores en 2014 para llegar a 1.26, importante, pero superado por varios países de pequeño porte poblacional que llegan inclusive a duplicar o triplicar dicho indicador (Colombia, Panamá, Chile, Uruguay).

Por lo que corresponde al tercero de los indicadores, denominado producto, este se subdivide en dos. El primero se refiere a publicaciones científicas con base en Scopus (“Base internacional de datos y recursos fiable, independiente de las fuentes, seleccionado por expertos… líderes reconocidos en su campo”). El dato para ALyC no se proporciona, pero, en su lugar, se dan algunas apreciaciones como las siguientes: a) España encabeza ampliamente el listado con 124 mil publicaciones, seguida por Brasil, con 91 mil, Portugal (39 mil), México (33 mil). Luego vienen Chile, Colombia y Argentina con 20 mil, 18 mil y 17 mil, respectivamente; b) En casi todos los casos se registra un crecimiento significativo respecto a 2014, lo que, según los editores, evidencia una expansión sostenida de la producción científica en la región; c) en el caso de México, se partió de 23 mil publicaciones en 2014 para llegar a 33 mil, sólo superado por Brasil que casi triplica su producción (de 68 mil a 91 mil).

El segundo indicador de producto se refiere a patentes y se observan dos subdivisiones. Una es la correspondiente a patentes según país del solicitante. Este, en México, disminuyó en el período de 246 a 169 patentes. La otra es patentes otorgadas a residentes del país respectivo, en el cual México pasó de 305 a 575. En ambos casos, el peso de Brasil es dominante, ya que tuvo números de 554 y 2 mil 600, respectivamente. Como lo indica el texto de la OEI: en esta materia, los “datos reflejan una alta concentración de la capacidad de patentamiento en pocos países y un bajo desarrollo regional en materia de solicitudes…”.


Carlos Pallán

Ex secretario general ejecutivo de la Anuies | capafi2@hotmail.com | Web |  + posts

Ex rector de la Universidad Autónoma Metropolitana (Unidad Azcapotzalco), Ex secretario General Ejecutivo de la Anuies.


sábado, 24 de enero de 2026

La ciencia se está ahogando en la basura de la IA

Publicado en blog Universo abierto
https://universoabierto.org/2026/01/23/la-ciencia-se-esta-ahogando-en-la-basura-de-la-ia/?fbclid=IwY2xjawPiUI1leHRuA2FlbQIxMQBicmlkETFNOUFKS2tXWjBCdTBOR2Vrc3J0YwZhcHBfaWQQMjIyMDM5MTc4ODIwMDg5MgABHiR3W_88IBgkUNtQ72tpG7zqIXjKz3y5pLbRhYd3KezqRPlfK9hEc3nJCTNU_aem_9cdaFWaPC4x2-41K_yBkQA




La ciencia se está ahogando en la basura de la IA

Andersen, Ross. 2026. “Science Is Drowning in AI Slop.” The Atlantic, 22 de enero de 2026. https://www.msn.com/en-us/news/us/science-is-drowning-in-ai-slop/ar-AA1UK0tV

Ross Andersen aborda una crisis creciente en el mundo académico: el aluvión de investigaciones generadas con apoyo de inteligencia artificial que están saturando la producción científica con contenidos de baja calidad, irrelevantes o incluso falsos, lo que él denomina “AI slop” —una especie de desecho digital académico– que la comunidad científica aún no ha aprendido a gestionar eficazmente.

Cada día, en Bluesky y LinkedIn, Quintana veía a académicos publicar mensajes sobre el hallazgo de estas “citas fantasma” en artículos científicos. (La versión inicial del “Informe MAHA” de la administración Trump sobre la salud infantil, publicada la pasada primavera, contenía más de media docena de ellas). Pero hasta que Quintana encontró un falso artículo firmado por un “Quintana” citado en una revista para la que actuaba como revisor, había pensado que el problema se limitaba a publicaciones con estándares más bajos. “Cuando ocurre en una revista que respetas, te das cuenta de lo extendido que está el problema”.

Casi inmediatamente después de que los grandes modelos de lenguaje se popularizaran, los manuscritos comenzaron a llegar a las bandejas de entrada de las revistas en cantidades nunca vistas. Parte de este fenómeno puede atribuirse a la capacidad de la IA para aumentar la productividad, especialmente entre científicos no angloparlantes que necesitan ayuda para presentar su investigación. Pero ChatGPT y herramientas similares también se están utilizando para dar una nueva apariencia de plausibilidad a trabajos fraudulentos o chapuceros, según Mandy Hill, directora general de publicación académica en Cambridge University Press & Assessment. Esto hace que la tarea de separar el grano de la paja sea mucho más lenta para editores y revisores, y también más compleja desde el punto de vista técnico.

Andersen explica que la presión por publicar, combinada con la facilidad de generación de texto e incluso figuras mediante modelos de lenguaje avanzados, ha hecho que conferencias y revistas reciban enormes cantidades de trabajos que no aportan hallazgos verificables ni replicables, y que rara vez se someten a una revisión crítica profunda.

Este problema se agrava por la propia mecánica de la revisión por pares: muchos revisores están recurriendo también a herramientas de IA para evaluar artículos, y al mismo tiempo algunos autores insertan mensajes ocultos que incitan a estas IA a elogiar sus textos, lo que distorsiona aún más el proceso. Andersen describe casos concretos, como ilustraciones generadas que parecen plausibles pero son absurdas o científicamente incorrectas, y un incremento sin precedente en las presentaciones a conferencias de alto impacto en campos como el aprendizaje automático y la robótica. La IA también puede generar las imágenes de un artículo falso. Un artículo de revisión de 2024, ya retractado, publicado en Frontiers in Cell and Developmental Biology, incluía una ilustración generada por IA de una rata con unos testículos desproporcionadamente grandes y ridículos, que no solo superó la revisión por pares, sino que se publicó antes de que nadie lo advirtiera. Por embarazoso que fuera para la revista, el daño fue escaso. Mucho más preocupante es la capacidad de la IA generativa para crear imágenes convincentes de tejidos cortados en láminas finísimas, campos microscópicos o geles de electroforesis, que se usan habitualmente como pruebas en la investigación biomédica.

Las actas de congresos son el principal canal de publicación de artículos en IA y otras ciencias de la computación, y en los últimos años se han visto desbordadas por los envíos. NeurIPS, una de las principales conferencias de IA, ha visto duplicarse las presentaciones en cinco años. ICLR, la conferencia líder en aprendizaje profundo, también ha experimentado un aumento y parece incluir una cantidad considerable de slop: una startup de detección de LLM analizó los envíos para su próxima reunión en Brasil y encontró más de 50 que incluían citas alucinadas. La mayoría no se había detectado durante la revisión por pares. Eso podría deberse a que muchas de las revisiones por pares se realizaron con ayuda de la IA. Pangram Labs analizó recientemente miles de informes de revisión enviados a ICLR y descubrió que más de la mitad habían sido redactados con ayuda de un LLM, y alrededor de una quinta parte eran completamente generados por IA. En todas las ciencias académicas, los autores de artículos incluso han empezado a usar fuentes blancas diminutas para incrustar mensajes secretos dirigidos a los LLM revisores. Instan a las IA a elogiar el artículo que están leyendo, a describirlo como “revolucionario” y “transformador”, y a ahorrarles la molestia de una revisión exigente sugiriendo solo correcciones fáciles.

Este volumen ha superado la capacidad de revisión crítica de la comunidad, de modo que la investigación real y valiosa queda sepultada por un ruido cuya proporción crece constantemente. Además, el autor extiende el análisis a los servidores de preprints (sitios donde los científicos comparten borradores de sus trabajos antes de la revisión formal), donde la llegada masiva de textos asistidos por IA ha catalizado un incremento de publicaciones superficiales. Esto plantea un riesgo no solo para la credibilidad de estos repositorios, sino para todo el sistema de comunicación científica, que depende de un equilibrio entre cantidad y calidad para que los hallazgos genuinos puedan ser detectados, replicados y aprovechados. Expertos citados señalan que si este flujo no se frena, podría convertirse en una “crisis existencial” para ciertos campos del conocimiento, al difuminarse la distinción entre trabajo bien fundamentado y “slop” generado por algoritmos que simplemente repiten patrones sin entendimiento real. Hasta el punto de que ya se está hablando de una teoría conspirativa denominada “internet muerto”. Sus defensores creen que, en las redes sociales y otros espacios en línea, solo unas pocas personas reales crean publicaciones, comentarios e imágenes, y que el resto son generados y amplificados por redes de bots en competencia. Las IA escribirían la mayoría de los artículos y revisarían la mayoría de ellos. Este intercambio vacío serviría para entrenar nuevos modelos de IA. Imágenes fraudulentas y citas fantasma se incrustarían cada vez más profundamente en nuestros sistemas de conocimiento. Se convertirían en una contaminación epistemológica permanente que nunca podría filtrarse.

miércoles, 14 de enero de 2026

RUSIA: ambición y escepticismo ante el plan para aumentar «colosalmente» el gasto en ciencia

Publicado en Science
https://www.science.org/content/article/russia-s-plan-colossal-science-spending-boost-draws-skepticism?utm_source=onesignal&utm_medium=webpush&utm_content=news&utm_campaign=ScienceInsider



El plan de Rusia para aumentar «colosalmente» el gasto en ciencia se enfrenta al escepticismo


El Gobierno se compromete a triplicar con creces el gasto en investigación para 2030.


26 de noviembre de 2025


La promesa del Gobierno de triplicar con creces el gasto de Rusia en investigación durante los próximos cinco años está suscitando una reacción escéptica entre los científicos de este país, que atraviesa dificultades económicas.


El mes pasado, el viceprimer ministro Dmitry Chernyshenko declaró a los periodistas que los planes presupuestarios prevén que el gasto total en investigación aumente hasta alcanzar la «colosal» cifra de 6,2 millones de rublos (aproximadamente 80 000 millones de dólares) en 2030, frente a los 2 billones de rublos actuales. Casi el 60 % del total provendría de fuentes gubernamentales —frente a más del 90 % actual— y el resto lo aportaría la industria privada. El impulso tiene por objeto ayudar a Rusia a cumplir el objetivo a largo plazo del presidente Vladimir Putin de destinar el 2 % de su producto interior bruto (PIB) a I+D. 


Sin embargo, muchos investigadores rusos dudan de que el Gobierno pueda alcanzar sus objetivos. «El gasto actual [del Gobierno] en ciencia solo está disminuyendo en términos reales como porcentaje del PIB», afirma el economista Rubén Enikolopov, antiguo director de la New Economic School, una universidad privada de Moscú. Señala que, en 2020, el gasto en investigación de Rusia representaba solo el 0,51 % del PIB del país, y que esa proporción se redujo al 0,36 % en 2024.


Otros se muestran escépticos sobre la capacidad del sector privado para aportar su considerable cuota. Ese objetivo «suscita dudas, ya que prácticamente no hay empresas en Rusia que no estén vinculadas al Estado», afirma Olga Bychkova, directora del Centro de Estudios Científicos y Tecnológicos de la Universidad Europea de San Petersburgo. «Hay algunas empresas independientes en Rusia, pero son pequeñas y es poco probable que aporten una financiación significativa a la I+D».  


En parte, la reacción pesimista ante la promesa refleja el estado «catastrófico» de la financiación de la investigación en Rusia desde que comenzó a disminuir alrededor de 2020, afirma el químico Alexey Bobrovsky, miembro de la Academia Rusa de Ciencias. «Básicamente, hemos vuelto a la situación de principios de la década de 2000, agravada por el aislamiento de la ciencia rusa» debido a las sanciones impuestas como consecuencia de la guerra en Ucrania, afirma. «Dada la situación económica general de Rusia, estos planes del Estado ruso son demasiado optimistas».


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Russia’s plan for ‘colossal’ science spending boost faces skepticism

Government pledges to more than triple research spending by 2030

A government promise to more than triple Russia’s spending on research over the next 5 years is drawing a skeptical reaction from scientists in the economically strained nation.

Deputy Prime Minister Dmitry Chernyshenko last month told reporters that budget plans call for total research spending to rise to “a colossal” 6.2 million rubles (roughly $80 billion) in 2030, up from the current 2 trillion rubles. Nearly 60% of the total would come from government sources—down from more than 90% currently—with private industry providing the rest. The boost is designed to help Russia meet President Vladimir Putin’s long-term goal of spending 2% of its gross domestic product (GDP) on R&D. 

Many Russian researchers, however, doubt the government can reach its targets. “Current [government] spending on science is only declining in real terms as a percentage of GDP,” says economist Ruben Enikolopov, former head of the New Economic School, a private university in Moscow. In 2020, he notes, Russian research spending represented just 0.51% of the nation’s GDP, and that share dropped to 0.36% in 2024.

Others are skeptical the private sector will be able to provide its hefty share. That goal “raises doubts, as there are virtually no businesses in Russia that aren’t linked with the state,” says Olga Bychkova, head of the Center for Science and Technology Studies at the European University at St. Petersburg. “There are some independent businesses in Russia, but they are small and unlikely to provide significant funding for R&D.” 

In part, the pessimistic reaction to the promise reflects the “catastrophic” state of Russian research funding since declines began around 2020, says chemist Alexey Bobrovsky, a member of the Russian Academy of Sciences. “We’ve essentially reverted to the early 2000s, exacerbated by the isolation of Russian science” because of sanctions imposed as a result of the war in Ukraine, he says. “Given the overall economic situation in Russia, such plans of the Russian state are too optimistic.”


doi: 10.1126/science.zm546cl


La ciencia en México y en Latinoamérica/ I

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