La IA ayuda a crear gráficos científicos, pero exige normas claras, revisión y transparencia.
La inteligencia artificial generativa puede facilitar una parte cada vez más visible de la comunicación científica: crear esquemas, diagramas y figuras capaces de explicar resultados complejos. Para investigadores con pocos recursos, estas herramientas ofrecen una solución rápida y accesible.
Esa ventaja exige cautela. Una imagen puede tener aspecto técnico y, aun así, ser falsa, confusa o poco rigurosa. A principios de 2024, una publicación científica incluyó una ilustración generada con Midjourney en la que aparecía una rata con una anatomía absurda y texto mal escrito. El fallo era evidente, pero llegó a superar la revisión.
En abril de 2026 se produjo otro ejemplo. Una revista médica retiró un estudio después de detectar números irregulares en una cinta de medir dentro de una imagen clínica. Ese detalle señalaba una modificación hecha con IA. Cuando una figura acompaña datos científicos, un error pequeño puede poner en duda todo lo que la imagen pretende apoyar.
La primera precaución es consultar las normas de la revista antes de enviar el manuscrito. No existe una regla única para todas las editoriales. Algunas aceptan imágenes creadas o ajustadas con IA si los autores explican la herramienta, la finalidad y la revisión. Otras aplican límites más estrictos.
La frontera más delicada está en los datos originales. La IA puede servir para ordenar una idea o mejorar un esquema, pero no debe fabricar ni corregir imágenes que funcionan como evidencia. Si una figura muestra muestras, procedimientos o resultados reales, cada detalle debe poder verificarse. La transparencia no elimina todos los riesgos, pero ayuda a proteger la confianza en el proceso científico.
Basado en: Sarah Wild, Nature