Se disparan los envíos a la Conferencia de Investigación en IA: NeurIPS 2025 recibe más de 27.000 trabajos
En un hecho histórico para la comunidad de investigación en inteligencia artificial, la conferencia Neural Information Processing Systems 2025 ha recibido una cifra sin precedentes de más de 27.000 envíos de trabajos, pulverizando todos los récords anteriores en publicaciones académicas de IA. Esta cifra asombrosa representa un momento decisivo en la investigación de aprendizaje automático, con envíos provenientes de instituciones académicas, laboratorios de investigación de empresas y investigadores independientes de todo el mundo.
El crecimiento exponencial se hace evidente al examinar datos históricos: en 2017, NeurIPS recibió solo 3.297 envíos, lo que indica una tasa de crecimiento anual extraordinaria de aproximadamente 26,3%. A este ritmo, como un académico señaló con humor, teóricamente podríamos ver "un envío por persona en la Tierra" en unos 59 años.
Observadores de la industria atribuyen esta explosión principalmente a la proliferación de la investigación en Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), que ha expandido drásticamente el alcance y la accesibilidad del campo. Un investigador caracterizó acertadamente el panorama actual como "LLM elevado a la quinta potencia" – donde los modelos de lenguaje grandes están simultáneamente generando datos, escribiendo código, redactando trabajos, revisando envíos y sirviendo como los propios sujetos de investigación.
El drástico aumento de envíos ha desatado un intenso debate sobre la sostenibilidad de la revisión por pares, la calidad de la investigación y el futuro de las publicaciones académicas en IA. Mientras los organizadores de NeurIPS lidian con este volumen sin precedentes, la comunidad de IA en general se pregunta si las estructuras de conferencias tradicionales pueden gestionar eficazmente este aluvión de producción investigadora.
Puntos clave
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Volumen récord: Con más de 27.000 envíos, NeurIPS 2025 ha experimentado un crecimiento anual aproximado del 26,3% desde 2017, reflejando la explosiva expansión de la investigación en IA a nivel mundial.
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Crisis de la revisión por pares: El sistema tradicional de revisión académica, basado en gran medida en trabajo voluntario, enfrenta una presión severa bajo este volumen, generando preocupaciones sobre la calidad y la imparcialidad de las revisiones.
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Surgen preocupaciones sobre la calidad: Los investigadores han identificado patrones preocupantes, incluyendo revisiones de literatura hechas deprisa, ideas recicladas superficialmente mejoradas con LLMs, comparaciones de referencias (benchmarks) cuestionables y envíos duplicados a diferentes foros.
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Se necesita un cambio de paradigma: El modelo de publicación actual parece cada vez más insostenible, y muchos expertos predicen un período de transición difícil pero necesario hacia nuevos métodos de verificación y marcos de publicación.
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Crece la influencia de la industria: Los laboratorios de investigación de empresas contribuyen significativamente al aumento de envíos, lo que podría cambiar las prioridades de investigación y la cultura de las conferencias, pasando de enfoques puramente académicos a otros más orientados a productos.
Análisis a fondo
El aumento sin precedentes en los envíos a NeurIPS revela profundos desafíos estructurales a los que se enfrenta la investigación académica en IA. A medida que el número de envíos aumenta verticalmente, el sistema de revisión por pares —construido sobre el trabajo voluntario de académicos— tiene dificultades para mantener el control de calidad y la exhaustividad.
Este crecimiento refleja la convergencia de múltiples factores. Primero, el aprendizaje automático se ha convertido en una tecnología fundamental en prácticamente todas las industrias, atrayendo a investigadores de diversas disciplinas como biología, física, economía y derecho. Segundo, la democratización de la educación a través de plataformas de aprendizaje en línea y recursos de código abierto ha reducido significativamente las barreras de entrada. Tercero, la cultura académica de "publica o perece", combinada con la presión competitiva de la industria para demostrar innovación, crea fuertes incentivos para un alto volumen de publicaciones.
Quizás lo más significativo es que la explosión de envíos subraya la excesiva centralización del prestigio en la investigación de IA. NeurIPS, junto con ICML e ICLR, domina la "economía del reconocimiento" en el campo, creando un cuello de botella donde los investigadores deben competir por un número limitado de plazas de aceptación. Las revistas tradicionales, percibidas como lentas y menos prestigiosas, no han logrado ofrecer alternativas viables.
La comunidad se enfrenta a un desafío fundamental de "señal frente a ruido". Con miles de trabajos enviados, la investigación verdaderamente innovadora corre el riesgo de quedar enterrada en una avalancha de trabajos incrementales. Esto perjudica particularmente a los recién llegados y a los investigadores de instituciones con menos recursos que carecen de reputaciones o conexiones establecidas.
Muchos expertos predicen cambios estructurales sustanciales en el horizonte. NeurIPS podría eventualmente dividirse en subconferencias especializadas o implementar mecanismos de prefiltrado más estrictos. Las herramientas de revisión asistidas por IA probablemente serán esenciales para la clasificación inicial y la asignación de revisores. De manera más radical, podríamos ver un cambio hacia enfoques de "trabajo con docker", donde los autores envían entornos de software completos junto con los trabajos, permitiendo una verificación directa de los resultados.
Como un investigador señaló gráficamente, "los LLMs son verdaderamente la Torre de Babel de la escritura científica", sugiriendo que el campo corre el riesgo de divorciarse de las aplicaciones prácticas a menos que evolucione más allá de la comunicación tradicional de resultados basada en trabajos.
¿Sabías que?
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Si la tasa de crecimiento actual continúa sin cesar (26,3% anual), NeurIPS teóricamente recibiría más de 1 millón de envíos para 2045 y potencialmente un envío por cada ser humano en la Tierra en 59 años.
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El volumen actual de envíos significa que si un revisor dedicara solo 30 minutos a cada trabajo (muy por debajo de los estándares de revisión exhaustiva), revisar todos los envíos requeriría aproximadamente 13.500 horas-persona, lo que equivale a más de 6 años de trabajo a tiempo completo para una sola persona.
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Algunos investigadores han comenzado a experimentar con la agrupación de recursos informáticos para crear clusters virtuales específicamente para validar los envíos de aprendizaje automático, abordando las preocupaciones sobre la reproducibilidad que afectan al campo.
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El propio término "NeurIPS" representa un cambio de marca de la conferencia, que anteriormente se conocía como "NIPS" hasta 2018, cuando los organizadores cambiaron el nombre para evitar connotaciones desafortunadas.
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A pesar del abrumador número de envíos, las tasas de aceptación en las principales conferencias de IA se han mantenido relativamente estables (entre 20% y 25%), lo que significa que es probable que más de 20.000 trabajos enviados a NeurIPS 2025 sean rechazados, muchos de los cuales contienen ideas valiosas que quizás nunca lleguen a audiencias más amplias.
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La huella de carbono del propio proceso de revisión de IA se ha convertido en una preocupación, con los enormes recursos computacionales necesarios para experimentos de ML a gran escala y el consumo de energía de los viajes de investigadores a nivel mundial, contribuyendo a discusiones sobre el impacto climático dentro de la comunidad.