Estudio vincula el uso de IA en disertaciones con menor retención académica

Un nuevo documento de trabajo del National Bureau of Economic Research (NBER) indica que los graduados de doctorado en ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) en EE. UU. que utilizaron inteligencia artificial para ayudar a escribir sus disertaciones tienen menos probabilidades de perseguir carreras en el ámbito académico. El estudio, que no ha sido revisado por pares, sugiere que estos graduados tienen más probabilidades de encontrar empleo en la industria.

Aumento del uso de IA en disertaciones

Los investigadores analizaron disertaciones de más de 226.000 graduados de doctorado en STEM en universidades de EE. UU. completadas entre enero de 2019 y mayo de 2026. Utilizando el servicio de detección de IA Pangram, el equipo evaluó los resúmenes enviados a una base de datos en línea. Clasificaron los resúmenes como escritos por IA o no, sin distinguir entre texto que fuera generado total o parcialmente por IA. Daniel Gross, economista del NBER y coautor del documento, dice que el 90% de los resúmenes marcados como generados por IA fueron clasificados por Pangram como generados completamente por IA.

Los datos muestran un aumento pronunciado en el texto generado por IA en los resúmenes de disertaciones desde 2023. La presencia de este tipo de texto aumentó del 1.7% en 2023 al 18.8% en 2025. Para las disertaciones presentadas durante los primeros cinco meses de 2026, el 29.4% de los resúmenes contenían texto generado por IA. El estudio encontró que el uso de IA fue más alto en las ciencias matemáticas y de la computación, donde el 36% de los resúmenes habían sido escritos utilizando IA. Además, aproximadamente el 41% de las disertaciones de graduados educados en países de habla no inglesa tenían resúmenes generados por IA, en comparación con el 23% de las disertaciones de aquellos de países de habla inglesa.

Impacto en las trayectorias profesionales

Los investigadores también revisaron los perfiles de educación y empleo de los graduados de doctorado en la plataforma de redes sociales LinkedIn. Entre los graduados de doctorado que completaron sus grados de pregrado en Estados Unidos, aquellos con resúmenes generados por IA tenían un 17% menos de probabilidades de estar empleados en el ámbito académico que los graduados que no utilizaron IA. Por el contrario, el uso de IA hizo que esos graduados tuvieran un 16% más de probabilidades de estar empleados en la industria que aquellos que no lo utilizaron.

Los autores señalaron que el vínculo entre el uso de IA y conseguir un trabajo en el ámbito académico fue menos pronunciado para los graduados que hicieron sus estudios de pregrado fuera de EE. UU. Daniel Gross cuestiona las implicaciones a largo plazo de esta tendencia para la formación científica. "Si nuestros estudiantes solo están haciendo la mitad del trabajo y delegan el resto en la IA, ¿realmente tienen la profundidad de comprensión" para ser buenos científicos? pregunta Gross.

Preocupaciones sobre la formación en investigación

Ang Liu, ingeniero en la Universidad de Nueva Gales del Sur en Sídney, Australia, destaca un desafío específico con los estudiantes de doctorado que utilizan herramientas de IA generativa. Señala que se espera que los investigadores exploren áreas en las que las respuestas aún no son conocidas. Si bien la IA puede ser útil en áreas con un cuerpo sustancial de conocimiento existente, Liu argumenta que el desafío surge cuando la investigación se mueve hacia áreas donde el conocimiento es incompleto o incierto. "Ahí es donde la formación rigurosa en investigación se vuelve aún más importante", dice.

Por qué importa

Los hallazgos sugieren un cambio potencial en las trayectorias profesionales de los doctores en STEM, con el uso de IA correlacionado con un alejamiento de los roles académicos. A medida que el texto generado por IA se vuelve más prevalente en la literatura científica, el estudio plantea preguntas sobre si los métodos de formación actuales preparan adecuadamente a los estudiantes para la investigación independiente y rigurosa requerida en la investigación académica. El documento de trabajo sirve como un indicador temprano de cómo la integración de la IA en la educación superior puede remodelar la fuerza laboral científica en las próximas décadas.

Fuentes (en inglés)

• nature.com: PhD students who write dissertation with AI less likely to stay in academia | Nature

Traducción con IA del artículo original en inglés, revisada automáticamente para que diga lo mismo que el original. Las fuentes fueron verificadas en inglés.