En las últimas décadas, la incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en la investigación científica ha pasado de ser una promesa a una práctica creciente. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y acelerar descubrimientos resulta sin duda seductora.
Sin embargo, ese mismo poder exige reflexión ¿qué beneficios reales trae, qué retos plantea y cuántos errores podrían colarse si falta la supervisión humana? El equilibrio entre innovación y rigor hace que este sea un tema central en la ciencia contemporánea.
Para comenzar, la IA amplifica lo que los investigadores pueden hacer en un tiempo limitado. Estudios recientes muestran que los trabajos que emplean IA tienen un “premium de citación” respecto a los que no lo hacen, lo que sugiere que la IA facilita avances más visibles y conectados entre disciplinas.
En la práctica, la IA puede encargarse de tareas tediosas o voluminosas: revisión de literatura, clasificación de datos, modelado de materiales nuevos, predicción de estructuras proteicas, etc. En la biomedicina se ha visto cómo la IA ayuda a interpretar secuencias genómicas o a diseñar modelos que antes requerían semanas o meses de análisis manual. Además, para quienes trabajan en áreas donde el volumen de información es abrumador como quienes utilizan grandes bases de datos experimentales, sensores, imágenes de microscopía y datos genómicos, la IA ofrece un atajo ya que puede extraer señales útiles donde antes solo había ruido. Esta aceleración del “ciclo de descubrimiento” científico puede traducirse en respuestas más rápidas a problemas urgentes como las enfermedades, el cambio climático o los materiales sostenibles si se maneja con acierto.
Pero el uso de IA en ciencia no está exento de peligros. Un primer reto es el de los datos, la IA depende de la calidad, diversidad y representatividad de los datos que se le ofrecen. Datos sesgados, incompletos o mal anotados suelen dar lugar a conclusiones incorrectas o parciales.
Otro aspecto clave es la transparencia y la explicabilidad de los modelos de IA. Muchos algoritmos actúan como “cajas negras”, producen resultados sin que el usuario entienda bien cómo se han generado. En ciencia, donde el paso de hipótesis-prueba-reproducibilidad es esencial, esto representa un obstáculo real.
También se debe recordar que la IA no piensa como un humano, la IA carece de intuición, de creatividad genuina, pero sobre todo de sentido ético o responsabilidad. Si se confía demasiado en ella, se corre el riesgo de perder habilidades esenciales del investigador como son el diseño de experimentos adecuados, el pensamiento crítico, la revisión de supuestos y la interpretación de resultados en contexto.
Un peligro grave es el de la mala praxis o el fraude, al facilitar generación de contenido, análisis y predicciones, la IA puede también facilitar informes científicos falsos, datos fabricados o plagio inadvertido. Ya se documenta el uso de IA en “paper mills” o en generación automática de artículos académicos, lo que pone en riesgo la integridad de la ciencia.
Finalmente, existe una brecha de equidad y acceso, no todas las instituciones cuentan con los recursos, la infraestructura o el talento para utilizar la IA de forma efectiva. Así podemos reproducir desigualdades científicas donde los grandes centros avanzan, otros quedan rezagados.
Entonces ¿cómo podemos sacar todo el provecho de la IA en investigación sin sacrificar integridad, creatividad o rigor científico?
Primero, la IA debe verse como una herramienta de soporte, no como reemplazo del investigador. El humano sigue siendo el que plantea la pregunta, diseña el experimento, interpreta los resultados y asume la responsabilidad.
Segundo, se necesitan marcos éticos y de gobernanza claros, políticas que establezcan cuándo y cómo se usa IA, qué debe registrarse, qué niveles de supervisión son necesarios, cómo se documentan los datos de entrenamiento, los posibles sesgos y la responsabilidad de los autores.
Tercero, fomentar la educación y la alfabetización en IA para investigadores, no basta con tener acceso a algoritmos, hace falta entender sus límites, sus supuestos, sus riesgos. Esto es clave para cerrar la “brecha de oferta-capacidad” que ya se observa.
Cuarto, promover la transparencia, reproducibilidad y auditoría de los modelos, que los resultados generados con IA incluyan información sobre la versión del modelo, sus datos de entrada, supuestos, errores conocidos, etc. Sólo así se mantiene la confianza en la ciencia.
Finalmente, cultivar la diversidad y accesibilidad en el uso de IA, que investigadores de instituciones menos privilegiadas, de países en desarrollo, de disciplinas con poca tradición en IA, también tengan acceso y capacidad para beneficiarse. La ciencia global no avanza si solo unos pocos “centros de élite” adoptan la IA.
El uso de la Inteligencia Artificial en la investigación científica representa una encrucijada apasionante, por un lado, abre horizontes inéditos de productividad, exploración y descubrimiento; pero por otro, plantea desafíos serios de ética, calidad, equidad e integridad. Si la comunidad científica aborda estos retos con conciencia y responsabilidad, la IA puede convertirse en un aliado poderoso, sin embargo, si se deja sin control, se arriesga a convertirse en una fuente de error, sesgo o incluso desconfianza. Como en toda innovación disruptiva, la diferencia la hará no solo la tecnología, sino cómo decidamos utilizarla.
*Dra. Sandra Pascoe Ortiz / Profesora Investigadora / Universidad del Valle de Atemajac (UNIVA), Campus Guadalajara