Aplicaciones de la inteligencia artificial en la ciencia: una guía práctica para editores y autores

Abstract

EDITORIAL Introducción La comunicación científica es esencial para difundir el conocimiento adquirido a través de la investigación 1 de la plataforma Dimensions, se publicaron más de 12 millones de artículos entre 2020 y 2021 2. Este aumento refleja el dinamismo y la intensidad de la investigación, y la relevancia de compartir los resultados con la comu-nidad científica. La forma más común de difundir la ciencia es a través de la publicación de datos de inves-tigación en revistas 1. Sin embargo, la creciente popula-rización del software y las plataformas integradas con inteligencia artificial (IA) está transformando el método de hacer ciencia en el mundo contemporáneo. La IA consiste en simular actividades realizadas por la inteligencia humana a través de algoritmos compu-tacionales. Es la IA generativa la que está teniendo un impacto considerable en la ciencia, especialmente en las publicaciones científicas. En este editorial, propo-nemos una breve guía para autores y editores en estos tiempos de transición con la progresiva incorporación de la IA en la ciencia 3. Los beneficios de la IA en la investigación son nume-rosos y aportan funcionalidades que permiten a los autores y editores avanzar en la ciencia de manera más eficiente y precisa. Para los autores y editores, la IA puede ayudar en la selección de manuscritos y la detección de plagios 2,3. Sin embargo, su incorporación en la ciencia y en el proceso editorial plantea preguntas esenciales sobre transparencia, ética y responsabili-dad. Uno de los mayores desafíos para la incorpora-ción de modelos de IA sigue siendo la producción de referencias médicas verificables, ya que en varios sis-temas de IA generativa todavía existen fenómenos de «alucinaciones» en los que los algoritmos fabrican referencias o generan referencias inexactas. En una comparación reciente entre el sistema GEMINI y el CHAT-GPT 4, el primero fue preciso en el 68% de los casos, lo que fue superior a la precisión demostrada por Chat-GPT 4, que fue solo del 49% 4. Estos hallaz-gos refuerzan la importancia de la verificación deta-llada de todos los resultados creados por IA generativa antes de su aplicación en el contexto científico o en cualquier otra situación donde la precisión de los resul-tados sea importante. Aplicaciones actuales de la inteligencia artificial en la publicación científica Preparación de manuscritos La preparación de un manuscrito científico requiere una cantidad considerable de tiempo y esfuerzo para