¿Cuántas veces una herramienta digital corrigió una frase antes de enviar un correo o aclaró una idea que no terminaba de salir? Esa ayuda casi invisible parece haber llegado también a los laboratorios, donde la escritura es una pieza clave para convertir un hallazgo en conocimiento compartido.
Un estudio de Lena Holzwarth, Rita González-Márquez y Dmitry Kobak detectó señales compatibles con asistencia de inteligencia artificial en casi nueve de cada diez artículos biomédicos analizados en diciembre de 2025. La investigación revisó textos alojados en PubMed Central, el archivo gratuito de la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos.
El trabajo examinó 1.194.287 artículos en inglés publicados entre 2017 y 2025. Su revelación es llamativa: la estimación pasó del 19% de los textos en 2023 al 52% en 2024, alcanzó el 77% durante 2025 y llegó al 89% en diciembre de ese año. Sin embargo, el dato no significa que la IA haya hecho la ciencia ni que haya redactado cada trabajo de principio a fin. La intervención puede ir desde traducir una frase o corregir gramática hasta reformular un párrafo o proponer un borrador.
El estudio fue publicado como prepublicación, un trabajo científico aún sin revisión por pares, el 12 de agosto de 2026: https://arxiv.org/pdf/2608.10715
También te puede interesar:OpenAI Mejora la Memoria de ChatGPT para acordarse de todos tus chatsEl cableado lingüístico detrás de la estimación
El mecanismo no funciona como un detector que acusa a un artículo concreto. El equipo buscó cambios estadísticos en el vocabulario de una colección enorme de textos, una diferencia central para entender el alcance y los límites del hallazgo.
Los investigadores eligieron 379 palabras cuyo uso creció de forma notable después de la expansión de los grandes modelos de lenguaje, sistemas capaces de producir y reformular texto. Entre ellas aparecen términos como potential, these y delves.
La analogía doméstica ayuda a verlo: el método no revisa cada casa para saber quién encendió una lámpara, sino que observa si, de repente, todo un barrio consume más electricidad. Ese aumento no identifica al vecino que pulsó el interruptor, pero revela que algo cambió en el cableado general.
Para ello, el equipo calculó cómo se usaban esas palabras entre 2018 y 2022. Luego proyectó cómo habría seguido esa tendencia sin ChatGPT y comparó esa previsión con lo que ocurrió desde 2023. El exceso de ese vocabulario funcionó como una señal de asistencia.
También te puede interesar:OpenAI Mejora la Memoria de ChatGPT para acordarse de todos tus chatsTambién analizaron fragmentos aleatorios de 255 palabras para comparar secciones de distinta longitud. La mayor presencia apareció en las discusiones: el 68% de esos fragmentos mostraba señales estimadas de IA en diciembre de 2025. Los resúmenes llegaron al 67%.
La diferencia tiene una lógica sencilla. La discusión exige interpretar resultados y construir un relato argumentativo, una tarea donde un modelo de lenguaje puede ayudar a ordenar ideas. Los métodos, en cambio, suelen describir protocolos más estandarizados y marcaron un 32%.
Una oportunidad con límites claros
El enfoque tiene una advertencia importante: solo funciona a gran escala. No permite afirmar que un autor determinado usó ChatGPT ni convertir una huella lingüística en una prueba individual.
Además, la predicción se vuelve menos firme con el tiempo. Las personas pueden adoptar palabras popularizadas por estas herramientas, igual que una expresión nueva pasa de una oficina a otra hasta parecer parte del habla cotidiana. En español, los autores mencionan fórmulas como “sin fricción” como posible ejemplo.
La muestra tampoco representa toda la ciencia mundial. Se limita a investigaciones biomédicas y de ciencias de la vida, escritas en inglés, disponibles en PubMed Central y con introducción, métodos, resultados y discusión.
La pieza clave no es que una máquina reemplace al investigador. Es que la IA podría haberse integrado con rapidez en el momento de comunicar descubrimientos. El desafío será mantener encendida la luz de la claridad sin perder de vista quién diseñó, comprobó y asumió la responsabilidad por cada hallazgo.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
