Para averiguarlo, la revista Nature encuestó a más de 5 000 científicos de todo el mundo. El resultado fue claro: no hay consenso. Mientras que algunos ven en la IA un aliado útil, otros consideran su uso problemático, incluso inaceptable.

La mayoría de los encuestados, más del 90 %, según Diana Kwon en un texto de 2025 publicado en Nature, considera admisible emplear IA para editar o traducir un artículo, es decir, que una imitación de la inteligencia biológica pula el estilo o ayude a llevar un texto del español al inglés. Sin embargo, cuando se trata de generar contenido nuevo, las opiniones se dividen: 65 % lo ve ético, pero un tercio se opone. Y cuando la pregunta fue sobre usar IA para redactar un informe de revisión por pares, una tarea clave para validar investigaciones, la desaprobación fue mayoritaria: más del 60 % la rechazó.

Curiosamente, aunque muchos creen que estas prácticas son aceptables, pocos las han puesto en marcha. Sólo 28 % reconoció haber usado IA para editar un artículo, y apenas 8 % para escribir borradores o traducir. Y casi ninguno lo reveló en sus publicaciones. Aquí aparece otro punto conflictivo: ¿debe declararse el uso de IA? Algunos opinan que no, porque pronto será tan común como usar Excel. Otros creen que ocultarlo es una forma de fraude.

Las posturas también varían según la edad y el lugar. Los investigadores jóvenes son más propensos a ver la IA como algo normal. Y en países no anglófonos, donde publicar en inglés supone una barrera, la IA se percibe como una ventaja justa. Detrás de estas diferencias se esconden preocupaciones mayores: ¿afecta la IA a la calidad de la ciencia? ¿Genera plagio, citas falsas o “basura bien formulada”? ¿O, por el contrario, nivela las condiciones para quienes no dominan el inglés?

Las editoriales tampoco se ponen de acuerdo. Algunas piden a los autores detalles precisos sobre cómo usaron IA. Otras optan por una postura más flexible, que apela a la responsabilidad del autor. Todas coinciden en un punto: la IA no puede figurar como autora, porque no asume responsabilidad.

Lo que sí parece claro es que el debate apenas empieza. Como resume un investigador citado por Nature, usar IA puede ahorrar tiempo, pero también priva al científico de aprender en el proceso de escribir y revisar. La pregunta que queda abierta es hasta dónde dejar entrar a ese “coautor invisible” sin perder la voz crítica y humana detrás de cada aporte.

¿Qué pierde la ciencia cuando gana la máquina?

Imagina que entras a una librería y hojeas varios libros de distintas editoriales, autores y países. De pronto notas que, aunque los temas cambian, todos “suenan” igual: mismas frases, mismos giros, misma cadencia. Ese es uno de los temores centrales con la IA en la ciencia: la homogeneización del lenguaje.

Un estudio reciente de un equipo de la Universidad de Stanford, a partir de una muestra de más de un millón de artículos, mostró que los escritos que más se parecen entre sí suelen ser los que tienen mayor huella de IA. Es lógico: al entrenarse con millones de textos, los modelos de lenguaje tienden a producir frases estándar, claras y gramaticalmente impecables… pero uniformes. Y en la ciencia, la diversidad expresiva no es un lujo: refleja distintos modos de pensar, de acercarse a los problemas, de plantear hipótesis.

La uniformidad puede dar la ilusión de claridad, pero corre el riesgo de volver plana la riqueza intelectual que surge cuando múltiples tradiciones académicas se encuentran.

Una ventaja paradójica

Para los investigadores de países no anglófonos, la IA es una tabla de salvación. Publicar en la lengua franca de la ciencia, el inglés, no sólo exige dominar un idioma extranjero, sino hacerlo con el estilo y la precisión que esperan los revisores y los editores. Muchos jóvenes científicos en México, Brasil, Alemania o China sienten que su carrera depende tanto de sus ideas como de su habilidad para escribir en inglés.

Aquí entra la IA como muleta lingüística: traduce, pule, corrige. Gracias a ella, los artículos de más equipos logran entrar en la conversación global. Pero, al mismo tiempo, esta ayuda refuerza la hegemonía del inglés y de los estilos anglosajones. Paradójicamente, lo que democratiza el acceso también puede reducir la pluralidad cultural.

Hay que recordar que la noción de autoría científica siempre ha sido compleja. Desde hace décadas, los artículos tienen decenas o incluso centenares de firmantes (el récord actual es de un artículo sobre efectos del COVID-19 con 15 025 autores), donde no siempre es claro quién hizo qué. Con la IA, el problema se complica aún más.

Si bien la IA no puede asumir responsabilidades autorales ni hacer frente a cuestionamientos éticos, omitir su papel en la escritura académica plantea otra dificultad: ¿qué pasa cuando buena parte de la claridad de un artículo se debe al trabajo de un algoritmo?

Algunos editores proponen nuevas categorías, como notas de contribución técnica, donde se detalle si se usó IA y cómo. Sería un equivalente a declarar un conflicto de interés: no porque esté prohibido, sino porque la transparencia es clave para que los lectores evalúen la validez de lo que leen.

En una revisión manual de 200 artículos de informática publicados en arXiv en 2024, sólo dos reconocieron haber usado IA, aunque el análisis del grupo de Stanford sugirió que casi una quinta parte mostraba huellas claras de ella. Este silencio no es casual: muchos autores temen que admitir su uso le reste mérito a su trabajo o cause problemas con editores que aún prohíben explícitamente el uso de IA.

La falta de transparencia genera un vacío: si no sabemos qué tanto intervinieron las máquinas, se vuelve más difícil evaluar la originalidad y el aporte real de un trabajo. Para los revisores, la tarea se complica. ¿Qué tan justo es rechazar un texto porque “suena a ChatGPT” si nadie está obligado a confesar su uso? Ante esto, algunas revistas y editoriales académicas de prestigio (como Cell, Lancet, JAMA) han desarrollado políticas editoriales que requieren explícitamente que los autores declaren el uso de herramientas de inteligencia artificial en la preparación de sus manuscritos, el propósito con el que se utilizó y el nivel de supervisión humana.

Universidades y formación: un espejo de la ciencia

Lo que ocurre con los investigadores se refleja en la vida estudiantil. En muchas preparatorias y universidades, algunos alumnos ya usan IA para redactar ensayos, traducir fragmentos de artículos o resumir lecturas. La tentación es clara: en minutos se obtiene un texto limpio, sin faltas de ortografía y con frases elegantes.

Pero algunos docentes advierten de un riesgo: la pérdida de habilidades críticas. Escribir no es sólo poner palabras en fila; es aprender a organizar ideas, argumentar, persuadir. Si los estudiantes delegan esta tarea a un chatbot, ¿qué pasará cuando enfrenten la necesidad de pensar y explicar por sí mismos?

Algo similar ocurre con los científicos. La escritura es parte del proceso de razonamiento. Convertirla en una tarea mecánica, subcontratada a un algoritmo, puede empobrecer la formación de nuevas generaciones. Además, no todos tienen la misma facilidad para usar IA. Las versiones más potentes de estos programas son las que deben pagarse. Así, los investigadores de instituciones con menos recursos pueden quedar en desventaja frente a los colegas de universidades con mayores presupuestos.

Paradójicamente, quienes más necesitan la ayuda, los no anglófonos y los jóvenes investigadores, son a menudo los que enfrentan más barreras económicas para acceder a los mejores sistemas, como lo menciona Tatsuya Amano y colaboradores en su trabajo de 2023. De esta manera, la herramienta que prometía nivelar el terreno puede terminar ampliando las brechas.

Entre la ayuda y el fraude

Otro punto delicado es la ética. ¿Dónde está la línea entre usar IA como apoyo legítimo y caer en el engaño? Para algunos, pedirle a ChatGPT que traduzca un párrafo es tan aceptable como usar un diccionario. Para otros, dejarle redactar la conclusión de un artículo roza el fraude. El problema es que aún no existe un marco claro y consensuado. Hay editoriales que piden a los autores detalles específicos sobre el software usado y cómo lo utilizaron, otras solo recomiendan transparencia. Y hay quienes, como la revista Science, que prohíben el uso de IA en la redacción.

Esta diversidad de políticas refleja la incertidumbre del momento: la ciencia sabe que debe adaptarse, pero todavía no define las reglas del juego.

Es fácil caer en extremos: ver la IA como un monstruo que arruinará la ciencia o como un ángel que resolverá todos los problemas. La realidad, como casi siempre, es más compleja.

Usada con cuidado, la IA libera tiempo a los investigadores, facilita la comunicación internacional y corrige desigualdades lingüísticas. Usada sin control, amenaza con uniformar el pensamiento, erosionar la originalidad y consolidar dependencias de corporaciones privadas.

La clave está en diseñar estrategias de convivencia responsable. Igual que en su momento ocurrió con la calculadora, la estadística o el microscopio, la IA debe ser integrada con criterios claros, sin que sustituya la parte esencial: la creatividad y la crítica humanas.

Es así que el futuro inmediato de la ciencia dependerá de cómo resolvamos algunas preguntas que hoy siguen abiertas:

¿Cómo equilibrar accesibilidad y diversidad en un mundo donde la IA homogeneiza el lenguaje?
¿Qué políticas deben adoptar las revistas para distinguir entre usos aceptables y problemáticos?
¿Cómo formar a estudiantes e investigadores en un entorno donde escribir con IA será la norma, no la excepción?
¿Qué riesgos implica depender de empresas privadas que entrenan y controlan los modelos más usados?
Responder a estas cuestiones no será tarea de unos pocos expertos, sino de la comunidad científica y, en buena medida, de la sociedad entera.

¿Qué hacemos con este coautor invisible?

La historia de la ciencia está llena de herramientas que revolucionaron la manera de investigar: el microscopio, el telescopio y la estadística moderna. Hoy, el turno es de los modelos de lenguaje. Negar su existencia sería ingenuo; usarlos sin reflexión resulta peligroso. Lo que se necesita es una conversación abierta sobre cómo aprovechar lo mejor de la IA sin perder la voz humana que hace de la ciencia un proyecto colectivo, creativo y crítico.

Al final, lo que está en juego no es sólo cómo se escriben los artículos, sino qué entendemos por ciencia, conocimiento y por comunidad en un mundo cada vez más mediado por algoritmos.

(Raúl Marcó del Pont Lalli · Editor de publicaciones académicas)

es un día de escuela cualquiera
en la primera semana del año.
El tiempo no es real y aún así
es enero, y los científicos dicen
que estamos recuperando sesenta segundos
de luz aunque ya se está poniendo el sol.
Despierto y me siento más cerca de la muerte
que el día de ayer. Soy madre,
así que espero a mi hija al pie
de la escalera y tomo su mano
al cruzar la calle y cuando
paramos en la esquina paso mis dedos
sobre su cola de caballo como si fuera mi propio pelo.
Dice que hay una nube en el cielo
que parece un corazón pero no puedo ver
lo que ella ve. Soy madre
así que cuando tiene hambre le doy de comer
y cuando me pregunta cómo se escribe lobos
le explico cómo algunos sustantivos se transforman
en plural. Hombre es hombres y diente es dientes
y persona asesinada se convierte en pueblo.

—Hannah Eve Levy, 7 de enero de 2026

El 24 de enero de 2026, dos agentes de ICE (el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas de Estados Unidos) dispararon y mataron a plena luz del día a Alex Pretti, un ciudadano blanco estadunidense, frente a un grupo de manifestantes que grababan con sus teléfonos. Pretti, un enfermero de cuidados intensivos de 37 años, protestaba contra la presencia de ICE en Minneapolis y defendía a una mujer a la que los agentes empujaron y rociaron con gas lacrimógeno.

Los videos que circularon después muestran a Pretti —también afectado por el gas— inmovilizado en el suelo por varios agentes. Uno de ellos le quitó una pistola que portaba de manera legal y que nunca desenfundó. Aun así, le dispararon diez veces. No fue un hecho aislado.

Días antes, agentes de ICE le dispararon en la pierna a un hombre venezolano durante una redada. Y el 7 de enero, otro agente mató a Renée Nicole Good, mujer blanca, madre y poeta, mientras protestaba desde su automóvil. Tres disparos a la cara, mientras intentaba alejarse en su auto de los agentes de ICE, con su perro en el asiento trasero.

Al menos 32 personas han muerto bajo la custodia de ICE en el último año. Algunos por negligencia médica, otros por suicidio, otros por homicidio. Hasta ahora ocho personas han sido asesinadas por ICE, incluyendo a Silverio Villegas González, michoacano que llevaba 20 años viviendo en Chicago.

Miles de manifestantes han salido a las calles en el último año para exigir el desmantelamiento de ICE bajo el lema #AbolishICE, una consigna que tomó fuerza en 2018 durante la primera administración de Trump. La agencia se creó en 2003 como parte de la respuesta del gobierno estadunidense a los ataques del 11 de septiembre, aunque sus raíces se remontan a décadas anteriores de controles migratorios y de la frontera.

Junto con su agencia hermana, la Patrulla Fronteriza (CBP), ICE ha crecido año con año en presupuesto, personal, recursos y tecnología, bajo una lógica compartida tanto por demócratas como por republicanos: vincular el control migratorio con la seguridad nacional. En los últimos 23 años, millones de personas han sido detenidas, deportadas, separadas de sus familias, abusadas o asesinadas en operativos migratorios. Muy pocos agentes de ICE y CBP enfrentan consecuencias penales por sus actos de violencia.

En el último año, el poder y margen de acción de ICE se han expandido como nunca. Su presupuesto aumentó 308 % en 2025, 28.7 mil millones de dólares al año, superando por mucho el presupuesto del sistema carcelario federal y del Departamento de Justicia (incluyendo el FBI). Hace unos días, no obstante las denuncias en contra de la violencia y los abusos de ICE, el Congreso aprobó un presupuesto adicional de 400 millones para ICE. Como resultado de las protestas recientes en Minéapolis y otras ciudades, este se ha convertido en un punto clave para la negociación del presupuesto federal y evitar un cierre parcial del gobierno.

Bajo el gobierno de Trump, ICE se ha consolidado como una herramienta central de control interno. No sólo para detener y deportar a personas migrantes que hayan cometido delitos, sino para perseguir a cualquier inmigrante, sin importar su estatus legal: estudiantes, residentes permanentes, portadores de visas de turista o de negocios, refugiados, solicitantes de asilo, e incluso ciudadanos naturalizados. En ese proceso, ciudadanos estadunidenses también han sido detenidos, deportados erróneamente, heridos y asesinados.

Su margen de acción e impunidad parecen no tener límites. La Suprema Corte ha avalado prácticas como la detención basada en perfil racial. El presidente, la secretaria del Departamento de Seguridad Nacional y Stephen Miller, principal asesor en materia migratoria, han defendido de manera pública a ICE, asegurando que sus agentes cuentan con inmunidad total para actuar contra inmigrantes a quienes describen como “extranjeros ilegales criminales” y a manifestantes a quienes consideran “terroristas internos”.

Trump ha empoderado, envalentonado y financiado a una policía paramilitar que no tiene que rendir cuentas más que para cumplir sus cuotas de detenidos y deportados. Hace dos semanas, el gobierno anunció que ICE ya no necesita una orden judicial para entrar a una casa, una práctica a todas luces inconstitucional. El mensaje para ICE, para los grupos antimigrantes y para las milicias que han existido por décadas en la frontera es claro: no hay ley que esté por encima de su objetivo de proteger al país de la supuesta “amenaza” inmigrante, y de quien se oponga a ello.

Desde la victoria electoral de Trump, en todo el país se reactivaron talleres comunitarios para informar sobre los derechos de las personas ante la policía y ICE. También se han formado redes de ICE Watch para alertar sobre redadas y sistemas de ayuda mutua para sostener a las familias afectadas. Cada semana exige adaptarse a nuevas reglas y crear nuevas estrategias para protegerse los unos a los otros, constatando que incluso los pocos derechos existentes dejaron de respetarse.

Pero uno de los cambios más profundos ha sido otro: ese “nosotros”. Por primera vez, es evidente ante la opinión pública nacional e internacional lo que grupos de migrantes y organizaciones de la sociedad civil llevan mucho tiempo diciendo: que la violencia del aparato migratorio no se limita a la frontera ni a las personas indocumentadas.

La violencia reciente en Minéapolis muestra con claridad que este sistema no distingue entre estatus migratorio ni ciudadanía. La criminalización y deshumanización de las personas migrantes, como lo ha sido la de las personas negras, no es un fenómeno aislado: es el laboratorio de una violencia que puede expandirse contra cualquiera que el gobierno considere una amenaza o una presencia indeseable.

Un punto de quiebre del primer gobierno de Trump fue la política de separación de familias: la imagen de niños en jaulas marcó el límite de lo que una parte importante de la sociedad estadunidense estaba dispuesta a tolerar. Hoy, ese límite parece haberse desplazado de nuevo.

Y no se trata de volver al statu quo ante, cuando Biden hablaba de “humanizar” el control migratorio, entrenar a los agentes de ICE y de la Patrulla Fronteriza y mejorar las condiciones en los centros de detención. El debate ya no es sobre mejores prácticas ni reformas migratorias. Es sobre el ejercicio de un poder que se coloca por encima de la ley, que invoca marcos jurídicos de seguridad nacional y terrorismo, del siglo XVIII hasta el 11 de septiembre, para justificar la suspensión de derechos en el presente.

Trump y los republicanos han llevado este debate más allá de la frontera: la violencia de ICE es parte del día a día para migrantes y ciudadanos por igual. Aún bajo condiciones que han sembrado terror y desesperanza entre la sociedad, el discurso y las acciones del gobierno también han movilizado y ampliado un movimiento político que lleva décadas formando redes de solidaridad y ayuda mutua, y que no encuentra respuesta en ninguno de los dos partidos.

El llamado a abolir ICE, cada vez más presente en el discurso público, no es sólo un reclamo contra un sistema corrupto, fundado en el etnonacionalismo y el racismo, cuyas consecuencias hoy son innegables; es también un llamado a construir otro sistema. En las calles, en las escuelas, en los barrios donde vecinos y vecinas se organizan en contra de las redadas de ICE, también se entrelazan demandas históricas y recientes.

En esas movilizaciones se reconoce que la violencia contra las personas migrantes es parte de un sistema político y económico que ha criminalizado históricamente a comunidades indígenas y negras, que regula los cuerpos de mujeres y personas LGBTQI+, y que persigue a quienes cuestionan el orden político dentro y fuera de las fronteras nacionales, desde Palestina hasta la frontera México-Estados Unidos. La exigencia de abolir ICE se traduce en una demanda más amplia: desmantelar un aparato estatal que produce exclusión, castigo y muerte, y redistribuir sus recursos hacia la vida—educación, salud, vivienda, cuidado, servicios sociales, y los vínculos comunitarios.

A este llamado ahora se suman ciudadanos que, por primera vez, reconocen cómo también están implicados. Sólo así puede desmantelarse un sistema; sólo así una persona asesinada se convierte en pueblo.

(Alexandra Délano Alonso · Escritora, investigadora y profesora de política y estudios globales en The New School en Nueva York)