Carlos Ponce analiza cómo los incentivos académicos —basados en publicaciones y citas— generan un mercado de fraude científico que la inteligencia artificial podría acelerar. La ley de Goodhart explica por qué estas métricas dejan de ser confiables cuando se convierten en meta. El artículo repasa el crecimiento de envíos editoriales, revistas bajo escrutinio (como títulos de MDPI), y el auge de las «paper mills», empresas que venden autorías y manuscritos completos, con evidencia de precios y casos documentados (Wiley-Hindawi, retractaciones vinculadas a China). La IA generativa reduciría el costo de fabricar señales académicas falsas, amenazando el valor informativo de la reputación científica.
Por: Carlos J. Ponce, Doctor en Economía por la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA). Académico Facultad de Economía y Negocios de la UAH.
Publicado en revista Observatorio Económico Nº 214, 2026.