¿Qué ocurriría si una herramienta que ayuda a ordenar apuntes, redactar correos o resumir documentos también permitiera producir artículos académicos a un ritmo casi industrial? La pregunta ya no pertenece a la ciencia ficción: llegó a una de las universidades más reconocidas de Estados Unidos.
El caso de Nicholas Polson, profesor de estadística de la Escuela de Negocios Booth de la Universidad de Chicago, puso bajo la lupa el uso de inteligencia artificial en la investigación. Según The Washington Post, Polson publicó o firmó con otros autores más de 200 textos durante los primeros nueve meses de 2026.
La plataforma de prepublicaciones académicas SSRN retiró 257 artículos escritos o coescritos por el profesor y bloqueó las cuentas desde las que fueron enviados. El hallazgo no implica una acusación de fraude, pero abrió una discusión central: cuándo la IA funciona como apoyo y cuándo se convierte en una pieza clave que debe ser declarada.
Polson reconoció que utilizó estas herramientas para acelerar tareas rutinarias. También sostuvo que cada texto nacía de problemas que le interesaban personalmente, aunque no respondió por qué muchos trabajos no detallaban de forma explícita la intervención de IA, como solicita SSRN.
La IA como una oficina con el piloto encendido
La inteligencia artificial puede entenderse como una oficina llena de asistentes veloces. Uno busca antecedentes, otro ordena papeles, otro propone un borrador y otro corrige la redacción. El mecanismo resulta útil cuando una persona conserva el control de la mesa de trabajo.
El problema aparece si el investigador deja de revisar qué documentos entran, qué argumentos salen y quién firma cada hoja. La IA no reemplaza automáticamente el juicio humano: funciona como una fotocopiadora muy rápida que también puede duplicar errores, frases vacías o datos mal interpretados.
En la investigación, esa revisión se vuelve todavía más importante. La revisión por pares, el control realizado por otros especialistas antes de validar un estudio, funciona como el tablero eléctrico de una casa: detecta si un cable está mal conectado antes de que afecte a todo el sistema.
Sin embargo, la producción atribuida a Polson llamó la atención por su volumen y diversidad. Además de textos sobre estadística avanzada y matemáticas, aparecieron trabajos sobre posibles recortes a la Seguridad Social de Estados Unidos, estrategias de ajedrez y los mecanismos de recomendación de TikTok.
Auyon Siddiq, profesor de la Universidad de California en Los Ángeles, señaló que las dudas no se limitaban a la cantidad de publicaciones. También alcanzaban a la distancia entre esos temas y los trabajos previos del académico.
Por su parte, Andrew Gelman, estadístico de la Universidad de Columbia, revisó un documento de 80 páginas sobre una teoría unificada de las conexiones humanas. Gelman afirmó que no encontró aportes de valor ni una argumentación demasiado coherente, y detectó fragmentos que, a su juicio, podían tener rasgos de un chatbot, un programa que genera conversaciones y textos.
El especialista aclaró que no había leído los más de 200 artículos atribuidos a Polson. Por eso, sus observaciones no prueban una autoría automatizada ni constituyen una acusación de fraude.
La cifra, de todos modos, es difícil de ignorar: Polson también figura como autor de 14 libros publicados en 2026 y de otros dos previstos para los meses siguientes. Para Gelman, ese ritmo resulta especialmente llamativo porque el profesor cuenta con una plaza permanente y no necesita ampliar su currículum para alcanzar estabilidad laboral.
La oportunidad que abre este caso no consiste en cerrar la puerta a la IA. Consiste en colocar un interruptor visible: declarar cuándo participó, qué tarea realizó y qué persona asumió la responsabilidad final. En una época de asistentes digitales cada vez más potentes, la firma humana debe seguir siendo el cableado que sostiene la confianza.
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.
