Por Roohi Ghosh | 12 de septiembre de 2024

Con la Semana de la Revisión por Pares acercándose rápidamente, espero que el evento no se limite a conversaciones superficiales, sino que profundice en la comprensión del papel de la revisión por pares en la era digital y aborde los problemas fundamentales que enfrenta este proceso. Para mí, uno de los principales problemas es la aparición de contenido generado por IA en revistas académicas de renombre. La pregunta clave es: ¿debe recaer toda la culpa de estas transgresiones en el proceso de revisión por pares?

Para responder a esta cuestión, me gustaría plantear algunas preguntas adicionales. ¿Somos conscientes del enorme volumen de artículos que se publican cada año? ¿Sabemos cuántos revisores están disponibles en comparación? ¿Entendemos el verdadero papel de la revisión por pares? ¿Y sabemos que se trata de un esfuerzo altruista?

Un sistema sobrecargado

El sistema de revisión por pares está sobrecargado. Se envían millones de artículos cada año y, en proporción, el número de revisores disponibles no crece al mismo ritmo. Algunas razones de esta situación son que la revisión por pares es una tarea voluntaria y que consume mucho tiempo, la cual los revisores asumen además de sus responsabilidades académicas y docentes. Otra razón es la falta de diversidad en el grupo de revisores. En definitiva, el sistema está sometido a una presión extrema.

Por supuesto, esto no significa que las revisiones sean de calidad inferior. Sin embargo, la cuestión fundamental sigue siendo: ¿debería el papel de la revisión por pares incluir la detección de contenido generado por IA? Se espera que los revisores contribuyan a la ciencia: identificar lagunas en la investigación, detectar fallos estructurales y lógicos, y aplicar su experiencia para fortalecer la calidad del trabajo científico. Si, en lugar de centrarse en la ciencia, los revisores tuvieran que dedicar su tiempo a rastrear contenido generado por IA, esto diluiría su experiencia y les impondría una carga que nunca les correspondió asumir.

Paradójicamente, la IA debería ser vista como una herramienta para aliviar la carga de trabajo de los revisores, no para aumentarla. ¿Cómo podemos garantizar que la IA se utilice para complementar la experiencia humana en lugar de añadirle más peso? Y, más aún, ¿cómo podemos cambiar la conversación del juego de culpas a una evaluación cuidadosa de cómo la IA puede ayudar a abordar las brechas que ella misma está generando? En otras palabras, ¿cómo puede el problema convertirse en la solución?

El papel de la IA en la revisión por pares

El propósito de la IA es liberar tiempo para la innovación al hacerse cargo de tareas rutinarias. Es un contrasentido que terminemos invirtiendo aún más tiempo en controles rutinarios solo para detectar el mal uso de la IA. Esto va en contra del objetivo de estas herramientas y, si organizamos nuestros procesos de esta manera, nos estamos condenando al fracaso.

Los flujos de trabajo deben estar diseñados para ser lo más eficientes posible. Si algo genera fricción y estrés, probablemente sea el proceso el que está fallando y necesite una revisión.

¿Podrían las revistas invertir en herramientas de IA más sofisticadas para identificar posibles problemas antes de que los artículos lleguen a los revisores? Esto permitiría a los revisores centrarse únicamente en el contenido. Actualmente existen herramientas capaces de detectar contenido generado por IA. Tal vez no sean perfectas (ni siquiera del todo efectivas aún), pero existen y siguen mejorando. ¿Cómo podemos integrarlas en el proceso de evaluación de las revistas?

¿Responsabilidad editorial o de los revisores?

¿Debe esta labor recaer en los editores o es algo que debe preocupar a los revisores? ¿Deberían las revistas proporcionar formación específica sobre cómo usar herramientas de IA de manera efectiva, de modo que complementen el juicio humano en lugar de reemplazarlo? ¿Podemos desarrollar programas de formación estandarizados a nivel industrial o directrices claras que definan qué aspectos debe evaluar un revisor y cuáles no?

Quizás una revisión por pares más colaborativa, en la que varios revisores puedan discutir y compartir ideas, ayudaría a detectar problemas que un solo individuo podría pasar por alto.

Cambiando el enfoque

En lugar de buscar culpables, debemos hacernos las preguntas cruciales: ¿Estamos proporcionando a nuestros revisores las herramientas adecuadas para desempeñarse en un entorno cada vez más complejo? ¿Cómo podemos aprovechar la IA no como una carga, sino como una verdadera aliada para mantener la integridad de la investigación? ¿Estamos dispuestos a replantear los roles dentro de la revisión por pares? ¿Podemos dejar de ver la IA como una amenaza o un problema y, en su lugar, adoptarla como un socio que potencie el juicio humano en lugar de complicarlo?

Demos un paso atrás y analicemos este FODA (Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas) de la IA frente a la experiencia humana en la revisión por pares.

La cuestión que enfrentamos es mucho más que simplemente detectar contenido generado por IA; se trata de reimaginar el futuro de la revisión por pares.

Es momento de cambiar el enfoque. Es momento de dejar de buscar culpables. Es momento de reconocer las fortalezas, las debilidades, las oportunidades y las amenazas tanto de la IA como del juicio humano.

Artículo publicado en inglés por The Scholarly Kitchen, para leer el original siga el enlace.