Inteligencia artificial en la investigación científica: ¿más eficiencia, menos exploración?
L'inteligencia artificial En la investigación científica, la productividad investigadora está aumentando drásticamente. Sin embargo, al mismo tiempo, la inteligencia artificial plantea interrogantes sobre la diversidad de temas que se exploran y las trayectorias futuras de la ciencia.
Un estudio maxi aceptado por Naturaleza Una encuesta de 41 millones de publicaciones muestra cómo la IA multiplica el impacto de los científicos individuales, pero limita el enfoque general de las disciplinas. Una encuesta realizada por Wiley a 2400 investigadores aporta una perspectiva complementaria: un gran entusiasmo por la eficiencia, sumado a la preocupación por los errores, la opacidad y el declive del pensamiento crítico.
Estas dos fuentes revelan una paradoja: más eficiencia, menos exploración. Un tema que concierne no solo al mundo académico, sino también a las empresas y al marketing digital, donde se repiten los mismos mecanismos de concentración y polarización.
Inteligencia artificial en la investigación científica: cómo está cambiando el trabajo de los científicos
En los últimos dos años la adopción de inteligencia artificial La IA se ha acelerado en la investigación científica a un ritmo sin precedentes. Cada vez más investigadores utilizan sistemas de IA para analizar datos, redactar artículos, generar código, traducir textos, ejecutar simulaciones o detectar errores automáticamente.
No se trata simplemente de la automatización de tareas repetitivas. La integración masiva de la IA está impactando la estructura misma del trabajo científico, las carreras profesionales individuales y la dirección en la que se mueven disciplinas enteras. El estudio aceptado por Nature, titulado “Las herramientas de inteligencia artificial amplían el impacto de los científicos pero reducen el enfoque de la ciencia’, analiza cuantitativamente 41 millones de artículos publicados entre 1980 y 2025.
En este estudio, la inteligencia artificial se considera una variable estructural: se observan sus efectos en la productividad, el número de citas, la progresión profesional y la configuración disciplinaria. Paralelamente, una encuesta de Wiley —editorial científica líder fundada en 1807 y actualmente activa con más de 1600 revistas revisadas por pares— recopila las percepciones, las prácticas declaradas y las inquietudes de los investigadores que utilizan sus servicios de publicación.
La combinación de estas dos perspectivas —datos objetivos y experiencia subjetiva— permite obtener una visión más completa del impacto de la IA en el sistema de conocimiento. Este marco también resulta útil para las empresas que integran la inteligencia artificial en sus procesos de toma de decisiones y gestión. automatización del marketing.
Los beneficios mensurables de la IA para las carreras de los investigadores
El estudio académico mide con gran precisión el impacto de la’inteligencia artificial En la investigación científica sobre el trabajo de científicos individuales. Los resultados son consistentes en las seis disciplinas analizadas, lo que demuestra un claro efecto multiplicador de carreras profesionales.
En promedio, los investigadores que adoptan herramientas de IA:
- publican 3,02 veces más artículos que sus colegas que no los utilizan;
- recibir 4,84 veces más citaciones;
- se convierten en líderes de grupo 1,37 años antes;
- tienen significativamente más probabilidades de permanecer en la academia y avanzar en la jerarquía.
La inteligencia artificial permite gestionar grandes volúmenes de datos, filtrar miles de resultados, editar y revisar textos con mayor rapidez y descubrir correlaciones invisibles para las herramientas tradicionales. No sorprende que, según la encuesta de Wiley, 621 de los 2400 investigadores entrevistados ya utilicen herramientas de IA en su trabajo diario, un aumento significativo respecto a los 451 de 2024.
La encuesta no mide los resultados reales, sino la adopción percibida y el impacto en el trabajo diario. En concreto, muestra que:
- El 85% siente un aumento en la eficiencia;
- El 77% nota un aumento en la cantidad de trabajo manejado;
- El 73% cree que la IA mejora la calidad de los resultados.
Estos datos subjetivos están alineados con los hallazgos objetivos del estudio académico:’inteligencia artificial En la investigación científica, se considera una palanca competitiva crucial, especialmente para los científicos que recién inician su carrera y necesitan construir rápidamente su reputación.
La reducción del espacio exploratorio: el riesgo de la “farola”
Sin embargo, según los datos, el aumento de la eficiencia individual corresponde a una contracción de la diversidad temática. Los autores del estudio analizaron la posición semántica de millones de artículos en un espacio vectorial de alta dimensión (SPECTER 2), observando cómo...’inteligencia artificial En la investigación científica se influye en el espectro de conocimientos explorados.
Del mapeo surgen varias señales:
- el “nivel de conocimiento” de los artículos asistidos por IA es 4,63% menor que el de los artículos tradicionales;
- La contracción es visible en más de 70% de los 200 subcampos disciplinarios analizados;
- La distribución temática tiene menos entropía: la investigación tiende a concentrarse en grupos que ya son maduros y ricos en datos;
- La red de citas muestra una reducción de 22% en la interacción entre obras, con trayectorias paralelas que interactúan menos entre sí;
- Surge un fuerte efecto de “sistema de estrellas”: el 20% de artículos asistidos por IA recibe el 80% de citas.
En la práctica, la IA potencia lo ya existente. Los modelos funcionan mejor en campos con datos abundantes, limpios e históricos: astrofísica, biología computacional, imágenes médicas, ciencia de materiales y química computacional. Las disciplinas menos estructuradas o más difíciles de medir quedan rezagadas.
Por lo tanto, la ciencia corre el riesgo de concentrarse bajo la luz pública: optimiza lo que está bien iluminado —donde abundan los datos— mientras descuida las zonas sombrías. Esta dinámica, ya analizada en contextos como el análisis de datos y la economía del comportamiento, recuerda la tendencia a buscar soluciones solo donde es más fácil medirlas.sesgo de selección).
La encuesta de Wiley, si bien no mide directamente la contracción temática, capta esta preocupación en las respuestas de los encuestados, que temen un sistema impulsado demasiado por los conjuntos de datos disponibles y menos por la curiosidad científica.
Equipos más pequeños, menos espacio para los jóvenes e impacto en el capital humano
Otro efecto de la’inteligencia artificial En la investigación científica, se refiere a la composición del equipo. Los grupos de publicación asistida por IA tienden a ser más pequeños que los equipos tradicionales porque parte del trabajo operativo realizado por investigadores jóvenes es absorbido por herramientas digitales.
Las consecuencias son importantes:
- la presencia de investigadores junior disminuye en un 7%, reduciendo las oportunidades de aprendizaje en el trabajo;
- La proporción de investigadores senior (+5%) está aumentando, ya que son más capaces de utilizar la IA como palanca de aceleración;
- Los equipos se vuelven más verticales y menos formativos, con un debilitamiento de la función pedagógica de la investigación.
Este fenómeno es similar al que observamos en el mercado laboral con la adopción de la IA por parte de las empresas. La introducción generalizada de sistemas inteligentes aumenta la productividad general, pero reduce las oportunidades para los profesionales jóvenes: las tareas operativas o repetitivas se están automatizando, mientras que la importancia de los puestos altamente cualificados y estratégicos está creciendo.
Esto da como resultado una fuerza laboral más eficiente, pero más polarizada, con menos margen para el relevo generacional. Si los jóvenes no se capacitan hoy, habrá escasez de personas mayores mañana. Este es un riesgo sistémico que afecta tanto a la investigación como a las empresas que trabajan con datos, IA y... marketing digital.
Errores, opacidad y pereza cognitiva: el lado oscuro de la IA
La encuesta de Wiley también destaca las preocupaciones de los investigadores. El 87% de los encuestados manifiestan inquietudes en varios frentes relacionados con la’inteligencia artificial en la investigación científica. Entre ellos:
- la posibilidad de que los modelos generen errores o alucinaciones;
- la seguridad y protección de datos sensibles;
- la opacidad de los conjuntos de datos de entrenamiento;
- el riesgo de un uso acrítico que reduzca la capacidad de análisis y el rigor del razonamiento científico.
Surge un sesgo más sutil: la tendencia a delegar en la IA operaciones que deberían permanecer bajo el control cognitivo del investigador, con el riesgo de debilitar la disciplina mental y la duda sistemática, fundamento del método científico. El matemático Nigel Hitchin (Universidad de Oxford) ha destacado este riesgo, señalando la posibilidad de “pereza cognitiva” inducida por una confianza excesiva en los modelos.
Estudios recientes también muestran cómo el uso extensivo de herramientas generativas puede reducir la activación cerebral, la variedad lingüística y la capacidad de escribir de forma independiente sin ayuda (Análisis sobre IA y capacidades cognitivas) Estamos hablando de descarga cognitivaAl delegar procesos cognitivos exigentes a las máquinas, corremos el riesgo de debilitar las facultades que la ciencia y los negocios más necesitan.
Vinculado a esto está el concepto de podredumbre cerebral Describe un deterioro cognitivo más amplio: pensamientos más cortos, más superficiales y menos estructurados; una reducción en la capacidad de mantener la atención, desarrollar ideas originales y sostener procesos analíticos complejos a lo largo del tiempo.
La paradoja de la eficiencia individual y la debilidad colectiva
De la comparación entre datos cuantitativos y encuestas surge una paradoja estructural en el uso de’inteligencia artificial En la investigación científica. Por un lado, la IA amplifica la capacidad de las personas para impactar en su campo, acelera los tiempos de producción, aumenta la visibilidad científica, hace más eficiente la gestión de datos y facilita la identificación de patrones ocultos.
Por otro lado, la misma tecnología tiende a restringir el alcance general de la investigación. La comunidad se ve impulsada hacia territorios ya consolidados, donde abundan los datos y los algoritmos ofrecen el mejor rendimiento. Una mayor productividad individual no implica automáticamente una expansión del espacio de exploración colectiva.
El reto de los próximos años será comprender si la IA puede convertirse no solo en un acelerador de la eficiencia, sino también en un aliado capaz de resistir la duda, la lentitud de la exploración y la valentía de aventurarse fuera de los caminos trillados. Esto aplica a la ciencia y, por analogía, a todas las decisiones basadas en datos en las empresas.
Inteligencia artificial en la investigación científica: escenarios y riesgos de polarización
Si el’inteligencia artificial En la investigación científica, la tendencia tiende a favorecer las disciplinas ricas en datos, lo que lleva a una realineación entre la geografía de la ciencia y la geografía de las grandes plataformas tecnológicas. Está surgiendo la idea de un "cártel del conocimiento": los dominios capaces de alimentar modelos con grandes conjuntos de datos se vuelven más financiables, publicables y visibles.
Los límites entre lo científicamente relevante y lo técnicamente conveniente corren el riesgo de difuminarse. La investigación sigue siendo dinámica, pero cada vez más concentrada en unos pocos grupos de conocimiento, mientras que áreas disciplinarias enteras podrían caer en una zona gris.
Junto a este escenario, sin embargo, hay otros posibles:
Escenario 2 – Nuevos sentidos para la ciencia
En un escenario más positivo, la IA no solo procesa datos existentes, sino que también permite la generación de nuevos datos. Robots autónomos en el laboratorio, sensores inteligentes, plataformas de simulación avanzadas y modelos capaces de proponer experimentos novedosos están ampliando el alcance de lo que se puede conocer.
La inteligencia artificial se convierte así en una extensión de los sentidos científicos, no solo en un simple cálculo. Las disciplinas marginales actuales pueden recuperar espacio gracias a herramientas que hacen medible lo que antes era inmensurable.
Escenario 3 – La ciencia redescubre su centro de gravedad cognitivo
Un tercer escenario plantea la reacción del sistema ante los riesgos de la pereza cognitiva y la descomposición cerebral. La IA se integra en los programas educativos como herramienta para entrenar, no reemplazar, el pensamiento crítico. Los estudiantes aprenden a usar modelos, pero sobre todo a verificarlos, comprobarlos y refutarlos.
La tecnología se convierte en un tutor cognitivo que fortalece las habilidades de razonamiento, encapsuladas en una "ética de la atención" y la comprensión. Este enfoque puede ser replicado por las empresas en la formación interna sobre IA, análisis de datos y... márketing Basado en datos.
Inteligencia Artificial en la Investigación Científica: Impacto en el Marketing y los Negocios
La dinámica observada con la’inteligencia artificial En la investigación científica, son muy similares a las que están transformando el marketing y los negocios digitales. En este caso, la IA también aumenta la eficiencia, la velocidad y la capacidad de gestión de datos, pero introduce riesgos de concentración y estandarización.
En marketing, los modelos tienden a favorecer segmentos ricos en datos: clientes muy activos, mercados ya maduros, canales digitales altamente rastreables como el correo electrónico, las redes sociales y WhatsApp Business. Esto puede dar lugar a campañas altamente optimizadas en el corto plazo, pero menos exploratorias de nuevos segmentos, productos o mercados.
Las empresas que sólo utilizan lo que los algoritmos “ven” corren el riesgo de producir un efecto de burla similar al de la ciencia: centrarse en lo que es fácilmente medible y descuidar lo que requiere creatividad, investigación cualitativa y experimentación no guiada por datos históricos.
Al mismo tiempo, la IA en los sistemas automatización del marketing le permite:
- personalizar las comunicaciones a gran escala;
- segmentar dinámicamente los clientes potenciales;
- predecir la propensión a la compra y la pérdida de clientes;
- Optimizar tiempos de contacto, canales y contenidos.
La clave está en equilibrar la eficiencia y la exploración: usar modelos para mejorar lo que funciona, a la vez que se prueban constantemente nuevas ideas, nuevos puntos de contacto y nuevas narrativas de marca. En este sentido, los canales conversacionales como WhatsApp Business, respaldados por plataformas de automatización, se vuelven esenciales para mantener una conexión humana y cualitativa con los clientes.
Un enfoque maduro de la IA en la empresa debe inspirarse en las lecciones aprendidas de la investigación científica: monitorear no solo los KPI de productividad, sino también la diversidad de estrategias, la calidad del pensamiento crítico interno y el desarrollo de las habilidades de los perfiles junior.
Cómo SendApp puede ayudar con la inteligencia artificial en la investigación científica (y los negocios)
Las evoluciones de la’inteligencia artificial La investigación científica demuestra la importancia estratégica de integrar la IA de forma controlada, transparente y orientada al crecimiento del capital humano. Lo mismo aplica a las empresas que buscan utilizar la IA en las comunicaciones y el marketing, especialmente en canales altamente relacionales como WhatsApp Business.
SendApp Fue creado para ayudar a las empresas y profesionales a transformar las conversaciones en valor, aprovechando responsablemente la automatización, la integración con los sistemas existentes y el potencial de la IA.
Integración oficial de API e IA de WhatsApp
Con SendApp Oficial Las empresas pueden acceder a las API oficiales de WhatsApp de forma estructurada. Esto les permite conectar el canal de WhatsApp con sus modelos de IA y CRM, gestionando:
- notificaciones transaccionales y actualizaciones automáticas;
- flujos de nutrición apoyados por algoritmos de puntuación y segmentación;
- Respuestas automáticas inteligentes basadas en bases de conocimiento internas.
Al igual que en la investigación, el objetivo aquí no es reemplazar a las personas, sino aumentar su capacidad para gestionar grandes volúmenes de interacciones sin perder calidad.
Gestión de equipos y conversaciones omnicanal
Agente SendApp Le permite organizar el trabajo de sus equipos de ventas, soporte y atención al cliente en un único panel. Puede distribuir conversaciones, asignar tickets, supervisar el rendimiento e integrar la lógica de IA en la priorización de contactos o las respuestas sugeridas.
Esto evita uno de los riesgos que ha surgido en el uso de la IA en la investigación: la reducción de oportunidades para los perfiles junior. La automatización gestiona las tareas repetitivas, mientras que los operadores pueden centrarse en casos complejos, aprendiendo de los datos y las interacciones.
Automatización avanzada y escalabilidad en la nube
Con SendApp Cloud Las empresas pueden configurar flujos de automatización avanzados en WhatsApp Business: embudos de adquisición, secuencias de incorporación, recordatorios dinámicos, campañas segmentadas basadas en eventos y comportamientos.
Estos flujos pueden impulsarse mediante modelos de IA que analizan los datos de interacción para optimizar la sincronización, el contenido y las rutas. A diferencia de un escenario cerrado y polarizado, la plataforma permite diseñar verdaderos experimentos de marketing, probando diferentes mensajes, segmentos y recorridos de forma controlada.
Para empresas que quieren traer las mejores lecciones de la’inteligencia artificial En investigación científica (eficiencia sí, pero sin sacrificar la exploración y el pensamiento crítico), el ecosistema SendApp ofrece una base sólida y escalable que cumple con las pautas oficiales de WhatsApp.
Si está considerando integrar IA y automatización en su estrategia de comunicaciones de WhatsApp Business, puede solicitar una consulta dedicada o activar una prueba de las soluciones SendApp para ver de primera mano el impacto en sus procesos de marketing, ventas y soporte.
