La última semana del pasado mes de julio asistía al 85º Congreso Anual que organiza la asociación científica Academy of Management (AOM). El evento académico de mayor relevancia en el ámbito de la gestión empresarial. Trece mil cuatrocientos congresistas nos dimos cita en la ciudad de Copenhague para participar en una edición con una propuesta de más de 4.000 sesiones entre presentaciones de trabajos científicos, mesas de debate, talleres y reuniones plenarias. Todo se celebró en un espectacular centro de congresos denominado Bella Center, con una capacidad muy superior a la ya extraordinaria dimensión de nuestro encuentro.

La diversidad del programa no impedía apreciar el protagonismo de la Inteligencia Artificial (IA). Los títulos de las investigaciones presentadas o las conferencias dictadas expresaban la centralidad del tema.

Algunos contenidos estaban dedicados a comunicar los avances reales de la IA y su impacto en la función directiva y la administración de las organizaciones. Otros estaban orientados a propiciar el debate sobre la evolución de la tecnología y las previsibles consecuencias de su incorporación a la empresa. Había títulos que planteaban directamente hipótesis que podían sugerir la distopía: Can Artificial Intellegence replace entrepreneurs?

Uno de los momentos más destacados del Congreso fue la sesión plenaria de la Sección de Emprendimiento de la AOM. Se reunían en una mesa líderes de la comunidad científica como Sarah Jack (Lancaster University), David Audretsch (Indiana University), Saras Sarasvathy (University of Virginia), Johan Wiklund (Syracuse University) y Moren Levesque (York University), para conversar en base a un título sugerente: “Give or Take: Cultivating Supportive Entrepreneurial Communities in the Gen-AI Era”.

A pesar del interés por las intervenciones de los miembros de la mesa, y sus reflexiones sobre IA y Emprendimiento, me fue llamando cada vez más la atención lo que ocurría en el chat abierto para que los asistentes pudieran trasladar sus preguntas o comentarios.

De repente, los mensajes estaban comunicando las preguntas de la Academia en relación con la IA. Una selección de ellas muestra el tipo de inquietudes que genera un escenario absolutamente disruptivo: ¿Seguiremos teniendo motivos para existir los profesores de emprendimiento dentro de 5 o 10 años o la IA tomará su lugar?; ¿Cómo vamos a lidiar con el hecho de que la IA se convierta en fuente de información para la mayoría, sin ninguna garantía de que la respuesta sea realmente correcta académicamente?; ¿Cuál es el papel de los investigadores humanos si la IA puede producir investigaciones mejores que la mayoría?; ¿Perderemos ciertos aspectos del aprendizaje a través del error porque la IA generativa nos dará las respuestas?; ¿Cuáles son las mejores prácticas que la IA puede ayudarnos a adoptar como académicos en emprendimiento?

Asistía al Congreso con la expectativa de volver con conocimientos ciertos sobre cómo actuar en mi actividad académica en este escenario condicionado por la irrupción de la IA generativa. Sin embargo, este contenedor de preguntas y las reflexiones compartidas por los miembros de la mesa muestran que tenemos más preguntas que respuestas, y que estas preguntas son casi más interesantes que las posibles respuestas actuales.

Las cifras del Congreso sirven para evidenciar un impacto sistémico que está teniendo la IA sobre la actividad científica. Para el encuentro de Copenhague, solo la Sección de Emprendimiento de AOM recibió 1.583 trabajos para su evaluación y selección. Esta cifra no llegó a 1.100 en 2024, y era menor a 700 en 2021. Es decir, es posible interpretar un crecimiento exponencial de la producción científica que coincide con la incorporación de la IA a la actividad investigadora.

Este efecto fue destacado por Marc Gruber desde la editorial de la revista Academy of Management Journal en un número publicado a principios de este año. En su artículo “Analyzing Academy of Management Journal operations with Artificial Intelligence (2006–2022)”, destaca los efectos de la incorporación creciente de la IA generativa en todas las etapas del proceso investigador.

El autor introduce el paradigma de la “investigación instantánea” para referirse a cómo herramientas de IA pueden encargarse de diseñar, analizar y hasta redactar estudios completos. El resultado es una aceleración del proceso investigador.

El incremento de la productividad científica y, consiguientemente, la producción científica es un hecho positivo. No obstante, el sistema científico siempre requiere que la evaluación de la producción científica sea rigurosa y garantice la calidad de las publicaciones. Actualmente, esa revisión y validación se delega en la comunidad científica. Una evaluación a ciegas realizada por investigadores conocedores del ámbito de investigación y en base a su conocimiento científico.

Marc Gruber señala en su artículo el desafío de mantener la capacidad para una evaluación de la producción científica que garantice su calidad. ¿Es posible sostener el nivel de rigurosidad en la evaluación ante la creciente demanda de revisiones?

Christina Theodorakis, presidenta de la Sección de Emprendimiento de la AOM, me expresaba en Copenhague la enorme dificultad que supone organizar el trabajo de revisión de los 1.583 trabajos recibidos para su selección en el programa del Congreso, en un periodo de tiempo corto y con estrecho margen para aumentar el número de revisores expertos que pueden participar en el proceso.

La aceleración de la producción científica podría provocar que el sistema colapsara desde la parte de la revisión y validación de los resultados. ¿Se puede esperar un buen resultado de incorporar la IA también a la tarea de revisión y validación? ¿IA revisa IA?

Jaque a la Academia.