Investigadores de la Universidad de Cornell, liderados por Keigo Kusumegi y Yian Yin, midieron el efecto de la inteligencia artificial en la redacción académica y encontraron que su uso ha aumentado la producción de artículos científicos hasta en un 50%, con el efecto más pronunciado entre científicos no anglófonos. Yin explicó que quienes usan modelos de lenguaje conectan con conocimiento más diverso, lo que en teoría podría impulsar ideas más creativas. Pero los propios datos del estudio muestran lo contrario en la práctica: la calidad de los artículos desciende a medida que aumenta el uso de IA en su redacción. Más cantidad, no necesariamente mejor ciencia.
El mecanismo detrás de ese descenso tiene, además, una explicación que no depende de que la IA se equivoque. Un estudio teórico de economistas de Princeton y la Universidad de Washington aplicó a la investigación científica un marco tomado de la ecología del comportamiento —la teoría del forrajeo, que estudia cómo los organismos reparten su energía entre distintas fuentes de alimento— para modelar qué pasa cuando la IA acelera el trabajo científico. Asumieron deliberadamente un escenario donde los modelos de lenguaje no fallan nunca y no cuestan nada. Aun así, el modelo predice que en dos de cada tres escenarios los investigadores terminan produciendo más trabajos, pero dedicando menos atención a cada uno: el tiempo que se ahorra en una tarea se convierte en la oportunidad de empezar otro proyecto en paralelo, no en profundizar más en el que ya está en marcha.
A ese problema estructural se suma uno más concreto y medible: las citas inventadas. Un estudio publicado el 6 de febrero de 2026, "GhostCite", analizó 2,2 millones de citas en más de 56.000 artículos publicados entre 2020 y 2025 y encontró que un 1,07% eran completamente falsas —con información y conclusiones inventadas—, con un aumento de más del 80% en el número de invenciones solo durante 2025. Un análisis distinto, que examinó 111 millones de referencias bibliográficas en 2,5 millones de artículos alojados en arXiv, bioRxiv, SSRN y PubMed Central, encontró cerca de 146.000 citas que no correspondían a ninguna publicación real, con el aumento concentrado justo después de que el uso de modelos de lenguaje se generalizara a partir de 2023.
La implicación no es que la ciencia se haya vuelto falsa de la noche a la mañana. La mayoría de los estudios siguen siendo rigurosos y las citas inventadas, aunque en aumento, siguen siendo una fracción pequeña del total. Pero el mecanismo que describen ambos estudios —el teórico y el empírico— apunta en la misma dirección: la IA no necesita fallar para degradar la calidad media de la producción científica. Basta con que libere tiempo, y ese tiempo se use para hacer más cosas en paralelo en lugar de revisar mejor cada una. Usha Haley, profesora de la Universidad Estatal de Wichita, lo resumió advirtiendo que las citas falsas "minan la confianza en el registro académico que constituye la base de la revisión por pares y el conocimiento acumulativo" — y que ese escepticismo ya se nota incluso entre investigadores jóvenes dentro del propio ámbito académico.
La pregunta que nadie responde con datos: si producir más ciencia con IA no exige que la herramienta se equivoque para que la calidad baje, ¿qué incentivo real tiene alguien para frenar el ritmo y priorizar profundidad sobre volumen?
— La Forja Global
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Fuentes : El estudio de Cornell sobre el aumento del 50% en producción académica y el descenso de calidad está confirmado de forma coincidente por Euronews e Infobae, citando declaraciones directas de Yian Yin y Keigo Kusumegi. El estudio teórico de Princeton y la Universidad de Washington sobre la teoría del forrajeo aplicada a la investigación científica está confirmado por DiarioBitcoin. El estudio "GhostCite" (6 de febrero de 2026, 2,2 millones de citas analizadas, 1,07% falsas, aumento del 80% en 2025) y el análisis de 111 millones de referencias con cerca de 146.000 citas inexistentes están confirmados de forma coincidente por El Economista e Infobae, este último citando además declaraciones de Usha Haley (Universidad Estatal de Wichita) a CNET. Nivel de confianza alto en todos los datos y estudios citados.