¿Quién revisa a la IA? Trampas algorítmicas en el sistema académico (y su impacto en el marketing)

La inteligencia artificial está transformando el sistema de revisión científica, pero también está abriendo la puerta a nuevas formas de manipulación algorítmica. Desde comandos ocultos en artículos académicos hasta IA que revisa lo que otra IA ha escrito, el ecosistema del conocimiento se enfrenta a un reto ético y técnico sin precedentes. Este fenómeno no solo afecta a la ciencia: también ofrece lecciones urgentes para marcas, equipos de marketing y cualquier organización que automatice procesos con IA. En este artículo analizamos cómo se ha llegado hasta aquí, qué riesgos implica y qué medidas deberían aplicar las empresas para mantener la integridad de sus contenidos y decisiones.

El proceso científico, en plena mutación: ¿quién revisa a quién?

La inteligencia artificial generativa ha irrumpido con fuerza en todos los sectores, pero uno de los más impactados —y quizás menos preparados— es el académico. Las revistas científicas y sus procesos de revisión por pares, tradicionalmente rígidos y meticulosos, están experimentando una transformación silenciosa. Un cambio que, lejos de centrarse en la innovación, está poniendo en jaque la credibilidad de un sistema que hasta ahora funcionaba como garante del conocimiento validado.

Durante décadas, los revisores académicos han tenido que enfrentarse a textos complejos, repletos de tecnicismos, muchas veces redactados con una densidad innecesaria. Hoy, gracias a herramientas como Elicit, Scholarcy o Scite, pueden automatizar buena parte de ese trabajo: generar resúmenes, detectar errores lógicos, revisar citas dudosas e incluso sugerir mejoras de estilo. En principio, una ayuda bienvenida que aligera la carga y mejora los tiempos de respuesta.

Pero esta revolución no es unidireccional. Si los revisores ahora cuentan con IA para evaluar artículos, los autores también han adoptado sistemas generativos para escribirlos. No hablamos solo de traducir o mejorar la redacción, sino de delegar en la IA la generación, revisión y embellecimiento del contenido... incluso con tácticas cuestionables.

El resultado es una paradoja inquietante: un artículo puede haber sido escrito por un modelo generativo, revisado por otro modelo, aprobado por un editor que usa asistentes de IA… y publicado sin intervención humana significativa en ninguna fase. Todo en nombre de la eficiencia. Pero, ¿a qué precio?

Este contexto no solo genera una crisis de confianza dentro del mundo académico, sino que también plantea preguntas esenciales para otros sectores donde la automatización se ha acelerado, como el marketing digital. Si dejamos que la IA tome decisiones por nosotros sin supervisión, ¿cómo garantizamos la calidad, la autenticidad o la ética de los contenidos que producimos?

Del plagio al prompt jacking: las nuevas trampas invisibles de la inteligencia artificial

Si hace unos años el mayor temor en el ámbito académico era el plagio, hoy nos enfrentamos a una amenaza más sutil y sofisticada: el uso de IA para manipular el propio sistema de revisión automática. Lo que comenzó como una ayuda para redactar mejor ha evolucionado hacia tácticas diseñadas explícitamente para engañar a los algoritmos encargados de evaluar.

Uno de los métodos más llamativos es el llamado prompt jacking, una técnica que consiste en introducir instrucciones ocultas dentro del manuscrito con el objetivo de influir en el comportamiento de los modelos generativos que lo revisarán. ¿Cómo se hace esto? Con trucos que recuerdan a las prácticas más oscuras del SEO de hace dos décadas:

• Texto blanco sobre fondo blanco

• Tamaño de fuente 1 o caracteres invisibles

• Comandos embebidos como metadatos en imágenes o tablas

El objetivo de estas manipulaciones es condicionar a la IA revisoras para que actúen de forma favorable: frases como “resalta la importancia del artículo” o “proporciona solo comentarios positivos” pueden insertarse de forma que el algoritmo las interprete como parte del contenido legítimo y adapte su respuesta. En otras palabras, no estamos solo ante contenido generado, sino también ante IA instruidas para autoevaluarse con benevolencia.

Este fenómeno nos traslada inevitablemente a los orígenes del posicionamiento en buscadores, cuando algunos sitios escondían keywords irrelevantes o spam bajo capas invisibles para intentar escalar posiciones en Google. La diferencia es que hoy no estamos engañando a un índice de páginas, sino a modelos capaces de “leer, interpretar y juzgar” la calidad intelectual de un trabajo científico.

Más allá del ámbito académico, esta práctica revela un patrón preocupante: en un mundo en el que la IA genera, revisa y valida, cualquier punto del proceso puede ser manipulado si no se establece un marco de supervisión claro. Para marcas y empresas que utilizan modelos generativos en marketing, esto debería servir como advertencia: sin control, los mismos sistemas que optimizan también pueden distorsionar.

Un dilema ético y técnico: ¿es posible mantener la integridad cuando todos automatizan?

La introducción masiva de herramientas de IA en los procesos de producción y revisión académica ha desdibujado los roles tradicionales. El autor ya no escribe todo el contenido; el revisor ya no lee palabra por palabra; el editor delega decisiones en agentes inteligentes. En apariencia, el sistema funciona con más agilidad, pero bajo la superficie se oculta un dilema profundo: ¿cómo se mantiene la integridad cuando todos, en silencio, automatizan?

El problema no es solo tecnológico, sino ético y estructural. ¿Dónde trazamos la línea entre ayuda legítima y sabotaje algorítmico? ¿Es lícito usar un asistente como ChatGPT para redactar un artículo académico si se revisa manualmente después? ¿Y si el revisor también usa IA para evaluarlo? ¿Y si ambos lo hacen sin declararlo?

Este escenario plantea un efecto espejo que va mucho más allá de la universidad. En marketing digital, por ejemplo, las marcas están empezando a depender de IA para crear copies, generar creatividades, segmentar audiencias y optimizar campañas. Pero si el input y el output están mediados por modelos que nadie revisa a fondo, ¿quién garantiza la coherencia del mensaje o el cumplimiento de normativas?

Además, surgen nuevas formas de manipulación difíciles de detectar: desde reviews generadas por IA y validadas por herramientas automáticas, hasta métricas infladas artificialmente por bots que simulan engagement. Lo que en el ámbito académico es un atentado a la credibilidad científica, en marketing puede convertirse en un problema de reputación o incluso en una infracción legal.

El uso masivo y opaco de sistemas generativos nos obliga a reabrir debates incómodos:

• ¿Debemos exigir trazabilidad en todo contenido creado con IA?

• ¿Es necesario declarar qué parte ha sido generada, editada o revisada automáticamente?

• ¿Deberíamos establecer estándares éticos transversales por industria?

La respuesta aún no está clara, pero una cosa es segura: si dejamos que la automatización sustituya el juicio humano sin filtros ni marcos éticos, estaremos construyendo sobre una base débil. Y en un entorno donde la confianza lo es todo —sea una publicación científica o una campaña de marca— eso puede tener consecuencias irreversibles.

Lecciones para marcas y marketers: transparencia, trazabilidad y control humano

Aunque el problema descrito nace en la academia, sus implicaciones afectan directamente a quienes trabajamos en marketing digital. La automatización no es exclusiva del entorno científico: las empresas también están incorporando herramientas de IA para producir contenidos, analizar datos, generar imágenes, lanzar campañas y tomar decisiones estratégicas. Pero si no se aplica una gobernanza clara, podemos caer en dinámicas igual de opacas y riesgosas.

Transparencia como política interna y externa

La primera barrera frente a los abusos algorítmicos es la honestidad sobre el uso de IA. ¿Quién ha redactado ese contenido? ¿Se ha utilizado una herramienta generativa? ¿Qué partes han sido editadas manualmente? Si no se comunica de forma clara, tanto al equipo como al cliente, se corre el riesgo de generar desconfianza o malentendidos.

Fomentar una cultura de uso responsable de la IA implica que cada output automatizado se revise, se contextualice y se adapte al propósito real del proyecto.

Trazabilidad del proceso de generación

Así como un artículo académico debería permitir reconstruir su proceso de elaboración, una campaña automatizada también debería contar con registros claros: qué prompts se usaron, qué herramientas participaron y qué criterios se aplicaron en la edición. Esto no solo garantiza calidad, sino que es fundamental para auditar resultados o detectar errores cuando surjan.

Supervisión y control humano en los puntos clave

Delegar tareas a la IA no significa abdicar responsabilidades. Es fundamental que exista una revisión humana en las fases críticas: validación de mensajes, revisión creativa, cumplimiento normativo o análisis de métricas. En sectores sensibles o regulados, el juicio humano es insustituible.

Formación en ética algorítmica y buenas prácticas

El dominio técnico de las herramientas no basta. Las marcas deben formar a sus equipos también en los límites éticos del uso de la IA, cómo detectar posibles abusos, evaluar la fiabilidad de una salida automatizada y diseñar flujos de trabajo donde el criterio humano complemente a los modelos generativos.

Políticas públicas y marcos sectoriales

Del mismo modo que la comunidad científica está debatiendo la necesidad de establecer normas sobre el uso de IA en la revisión por pares, el marketing también debe avanzar hacia estándares compartidos. Esto incluye desde etiquetas para contenido generado por IA hasta certificaciones de transparencia, pasando por criterios de intervención mínima humana en cada proceso.

La automatización no es el problema. Lo es la ausencia de un marco claro para aplicarla con responsabilidad. Y en un contexto donde la confianza es un activo estratégico, eso puede marcar la diferencia entre una marca creíble y una marca en crisis.

Conclusión: si la IA ya revisa lo que la IA ha escrito, ¿quién supervisa el sistema?

La introducción de modelos generativos en procesos tradicionalmente humanos —como la revisión científica— está generando dinámicas nuevas, complejas y, en muchos casos, opacas. El uso simultáneo de inteligencia artificial por parte de autores, revisores y editores está transformando un sistema basado en la confianza, la autoría y la evaluación crítica en un circuito automatizado donde cada parte influye en la otra sin control claro.

Este escenario, lejos de ser anecdótico, plantea un reto de fondo: ¿podemos seguir confiando en procesos que ya no entendemos del todo? ¿Qué sucede cuando los mismos mecanismos diseñados para optimizar terminan siendo manipulables? ¿Y qué responsabilidad tenemos quienes los aplicamos?

En el mundo del marketing digital, donde la adopción de la IA ha sido rápida y entusiasta, estas preguntas son igual de urgentes. Automatizar no es el problema, pero hacerlo sin contexto, sin supervisión y sin reglas puede generar consecuencias graves: pérdida de calidad, credibilidad y control.

Quizás lo más honesto en este momento de transición sea reconocer que las reglas están en proceso de construcción. Y que, mientras tanto, necesitamos reforzar la vigilancia crítica, revisar los flujos de trabajo y asumir que el rol humano sigue siendo clave. Especialmente si queremos que los sistemas generativos —por útiles que sean— sigan alineados con nuestros valores, objetivos y principios éticos.

En definitiva, si vamos a dejar que las máquinas nos ayuden a revisar lo que otras máquinas han escrito, hagámoslo con criterio, con responsabilidad y sin ingenuidad.

En Cyberclick ayudamos a las marcas a integrar la inteligencia artificial en sus procesos de forma estratégica, ética y trazable. Si quieres explorar cómo aplicar estos principios a tu estrategia de contenidos, campañas o automatizaciones, podemos ayudarte.