Citas falsas: cómo la IA está afectando la investigación científica

Durante años, los errores en las referencias bibliográficas fueron considerados un problema menor dentro de la investigación científica. Una fecha equivocada, un nombre mal escrito o un DOI incorrecto rara vez comprometían el contenido de un estudio. Sin embargo, la expansión de la inteligencia artificial generativa ha dado origen a una amenaza distinta: las llamadas "citas fantasma", referencias que parecen reales pero que en realidad nunca existieron.

El fenómeno fue analizado por la revista científica Nature en el artículo "Hallucinated citations are polluting the scientific literature. What can be done?", que advierte que decenas de miles de publicaciones académicas de 2025 podrían contener referencias inventadas por herramientas de IA.

A diferencia de los errores bibliográficos tradicionales, estas referencias falsas son cada vez más sofisticadas. Los modelos de inteligencia artificial son capaces de combinar elementos reales de distintos artículos para crear citas plausibles: utilizan nombres de investigadores auténticos, títulos similares a trabajos existentes, revistas correctas e incluso identificadores DOI aparentemente válidos. El resultado es una referencia convincente que, tras una revisión superficial, puede pasar por legítima.

Los especialistas han bautizado algunas de estas referencias como "citas Frankenstein", porque están construidas a partir de fragmentos de publicaciones reales ensamblados artificialmente. Aunque parecen coherentes para lectores y revisores, no remiten a ningún trabajo científico verificable.

La magnitud del problema empieza a hacerse visible. Un análisis citado por Nature encontró un fuerte aumento de referencias imposibles de rastrear en congresos de informática celebrados en 2025. Otra investigación estimó que entre el 2% y el 6% de los artículos presentados en varias conferencias académicas contenían citas que no podían verificarse en bases de datos científicas.

Más recientemente, un estudio de gran escala que analizó 111 millones de referencias en plataformas como arXiv, PubMed Central y SSRN calculó que alrededor de 146.000 citas inexistentes fueron introducidas en trabajos científicos durante 2025. Los autores concluyen que el problema crece especialmente en disciplinas donde el uso de inteligencia artificial para redactar manuscritos se ha vuelto más frecuente.

La preocupación no se limita a los autores. Editores y revisores científicos han comenzado a detectar un incremento de referencias inventadas en los artículos que reciben. Algunas revistas informan que deben dedicar tiempo adicional a verificar manualmente bibliografías completas, una tarea que antes se daba por descontada dentro del proceso editorial.

Paradójicamente, el problema también está impulsando nuevas soluciones basadas en inteligencia artificial. Empresas especializadas y editoriales académicas desarrollan herramientas capaces de contrastar automáticamente las referencias contra bases de datos científicas para identificar títulos inexistentes, DOI falsos o inconsistencias entre autores y publicaciones.

Los expertos advierten que el riesgo va más allá de una simple bibliografía incorrecta. La ciencia funciona como una red de conocimiento acumulativo: cada estudio se construye sobre investigaciones previas. Si las referencias falsas comienzan a multiplicarse, futuras investigaciones podrían apoyarse en trabajos inexistentes, erosionando la confianza en la literatura científica y dificultando la verificación del conocimiento.

La lección para investigadores, universidades y editoriales es clara. La inteligencia artificial puede acelerar la búsqueda de información y la redacción académica, pero no reemplaza la responsabilidad de verificar las fuentes. En una época en la que producir contenido es cada vez más fácil, la capacidad de comprobar qué es real y qué no se está convirtiendo en una de las habilidades más valiosas para la ciencia.