Cómo la IA empeora la cultura tóxica en la academia

Acoso, discriminación, precariedad laboral, horas extras no reconocidas y hasta agresiones sexuales, los puestos de trabajo en la academia presentan los mismos problemas que otros campos de trabajo, pero con mayor periodicidad y menor visibilidad. La cultura tóxica en investigaciones, aunada a la presión del "publicar o morir", ha generado una crisis de salud mental por la que expertos en el gremio llevan años sonando las alarmas. Ahora, la irrupción de la inteligencia artificial (IA) ha generado una lluvia de publicaciones científicas de poco rigor que amenazan todavía más al modelo actual.

Un estudio publicado en 2023 por la Asociación Estadounidense de Psicología (APA por sus siglas en inglés) advierte que el 50% de los estudiantes de posgrado experimentan síntomas de depresión, ansiedad o agotamiento laboral, el famoso burnout. Un análisis de diferentes reportes recopilados por la revista Nature señalan que los investigadores son mucho más propensos a sufrir este tipo de problemas que el resto de la población general.

En este contexto es que surge Dragonfly Mental Health, una organización sin ánimo de lucro diseñada para abordar la cultura que impregna la academia, una iniciativa creada para y por los académicos. Advierte que hay varias áreas clave en las que se debe prestar atención especial: reducir el estigma entre colegas, aumentar la visibilidad de los problemas de salud mental, apostar por las redes de apoyo entre pares y contar con la infraestructura necesaria que cada entidad necesite. Desde su creación, Dragonfly ha sumado a más de 450 voluntarios que ofrecen talleres de trabajo y campañas de concientización sobre salud mental a más de 60.000 académicos en 32 países diferentes.

La irrupción de la IA

A partir de 2023, especialistas han detectado el uso de inteligencia artificial en la creación y publicación de artículos científicos. La tecnología incipiente se puede utilizar para diferentes tareas, desde resumir el contenido, hasta crear la mayor parte del texto. Aunque la línea moral sobre hasta qué punto una publicación debe ser considerada inédita o un producto genérico de la IA no está bien definida, existe un consenso en que se debe especificar en qué se utilizaron estos algoritmos.

En algunos casos, el uso de la inteligencia artificial genera dudas sobre la veracidad de todo el artículo. La revista Nature ha detectado frases que suelen usar los algoritmos como "regenerate response" (respuesta generativa) o "as of my last knowledge update" (según mi última actualización de conocimientos). Este tipo de artículos han comenzado a aparecer en publicaciones de prestigio incluso cuando la información ha sido supuestamente revisada por pares.

Existen casos extremos como el reportado en marzo de 2025 por Sakana AI, una start-up japonesa cuyo principal objetivo es desarrollar agentes computacionales capaces de llevar a cabo la investigación científica de manera independiente. El equipo detrás de estos algoritmos consiguió hace unos meses publicar un artículo creado 100% por una inteligencia artificial generativa tras una revisión doble ciego, es decir, una evaluación que mantiene el anonimato entre autores y revisores.

El problema crece al momento de realizar correcciones. Al no existir un estándar, cada publicación "corrige" el uso de la inteligencia artificial de maneras distintas. En ocasiones se borran partes de los artículos en los que se había identificado el uso de IA, pero no se añade ningún tipo de aclaración acerca de lo que desapareció.

De acuerdo con un análisis realizado por la Universidad de Standford, alrededor del 17% de los artículos de investigación revisados por pares contienen por lo menos alguna parte generada con inteligencia artificial. Es por eso que la institución está perfeccionando un software especializado en detectar este tipo de problemas.