La productividad científica, motor esencial del progreso tecnológico y económico, no siempre se traduce en innovación efectiva. Esa es la advertencia central de Academic Bubbles, un estudio publicado por los economistas Richard Lowery y Michael Sockin (Universidad de Texas, Austin) junto a Matteo Tranchero (Universidad de Pensilvania). Los autores desarrollan un modelo que explica cómo los incentivos de carrera basados en reconocimiento —medido principalmente por citas académicas— pueden distorsionar la asignación de talento y recursos, creando lo que denominan “burbujas académicas”.
La economía del prestigio
El trabajo parte de una observación clave: los sistemas de evaluación científica no miden directamente el valor social o económico del conocimiento, sino su visibilidad entre pares. En otras palabras, las citas —la moneda del prestigio académico— tienden a concentrarse en áreas de alta densidad investigativa, independientemente de su contribución real al avance del saber o a la innovación tecnológica.
En el modelo propuesto, los investigadores actúan como agentes contratados por un “principal” —ya sea una universidad, un fondo o el propio Estado— para producir ideas que incrementen la productividad económica. Sin embargo, como las contribuciones individuales son difíciles de medir, la evaluación se traslada al ámbito reputacional. Así, las citas funcionan como una señal de éxito profesional, y los investigadores tienden a elegir temas que prometen mayor visibilidad, incluso si el potencial de descubrimiento es limitado.
El resultado es un mecanismo de sobrecoordinación: más científicos compitiendo por reconocimiento dentro de los mismos campos saturados, lo que reduce la diversidad y ralentiza la frontera del conocimiento.
La burbuja como fenómeno económico
El estudio utiliza una analogía tomada del mundo financiero: las “burbujas académicas” funcionan como los ciclos especulativos en los mercados de activos. En ambos casos, los participantes son guiados por expectativas de reputación o retorno futuro, más que por el valor intrínseco del activo —o del conocimiento— en cuestión. Cuando la atención se concentra en un conjunto limitado de temas, se produce una inflación de citas y un desvío del capital humano hacia líneas de investigación de bajo rendimiento marginal.
Desde el punto de vista económico, este fenómeno implica una forma de ineficiencia dinámica: los recursos —en este caso, talento, tiempo y financiamiento— se asignan de manera subóptima, lo que termina afectando la productividad total de los factores a largo plazo. En un contexto donde la innovación científica impulsa la competitividad empresarial, la mala asignación del esfuerzo investigador se traduce, indirectamente, en un menor ritmo de creación tecnológica y de crecimiento económico.
Evidencia empírica: la genética como laboratorio
Para probar su hipótesis, los autores analizan datos sobre la investigación en genética humana, particularmente en los estudios de determinantes genéticos de enfermedades. Identifican que, en determinados períodos, la comunidad científica tendió a concentrarse en un número reducido de genes o patologías, dejando amplias áreas sin explorar.
Esa concentración generó un efecto de “crowding”: los temas más populares atraían más publicaciones, más citas y, por lo tanto, más fondos. Sin embargo, el impacto incremental de los hallazgos disminuía, una señal clásica de burbuja. La productividad marginal de la investigación caía, mientras el sistema de incentivos seguía premiando la acumulación de citas.
El patrón observado en la genética no es una excepción. Según los autores, fenómenos similares podrían estar ocurriendo en otros campos de alta visibilidad, como la inteligencia artificial, la neurociencia o el cambio climático, donde la presión por publicar y ser citado condiciona las decisiones de investigación tanto como el interés científico genuino.
Implicancias para empresas y gobiernos
Desde la perspectiva empresarial y de política pública, el estudio plantea un problema estructural. Las universidades, las agencias de investigación y las compañías tecnológicas que invierten en I+D corren el riesgo de financiar proyectos “de moda” en lugar de descubrimientos disruptivos. En el largo plazo, esa dinámica erosiona la rentabilidad del conocimiento.
El impacto sobre la innovación corporativa también es significativo. Las empresas que basan su estrategia tecnológica en la investigación académica —como ocurre en farmacéuticas, biotecnológicas y en el emergente sector de la inteligencia artificial— podrían estar construyendo sus pipelines sobre áreas saturadas. Esto reduce la probabilidad de innovación radical y refuerza un ciclo de incrementalismo que retrasa la aparición de nuevos modelos de negocio.
Para el sector público, el desafío consiste en rediseñar los sistemas de incentivos. Los esquemas basados exclusivamente en publicaciones y citas generan una externalidad negativa: favorecen la concentración y desincentivan la exploración de ideas originales. Algunos países ya están experimentando con modelos de evaluación alternativos, que ponderan la aplicabilidad, la colaboración interdisciplinaria o el impacto social de la investigación.
Una lección para la economía del conocimiento
La metáfora de la burbuja académica tiene implicaciones más amplias para la economía contemporánea. En un mundo donde la competitividad depende del flujo continuo de innovación, la capacidad de orientar el talento científico hacia áreas de alto potencial económico se convierte en un activo estratégico.
Sin embargo, cuando la reputación pesa más que el resultado, se corre el riesgo de construir una economía del conocimiento que crece sobre expectativas infladas. En ese contexto, la “ciencia de moda” funciona como un indicador de corto plazo, pero no garantiza avances sostenibles.
“Las citas pueden reflejar popularidad, no valor real”, advierten los autores. Su modelo sugiere que, si los incentivos se mantienen sin corrección, el sistema científico podría experimentar ciclos de auge y declive similares a los de los mercados financieros, con pérdidas de eficiencia acumuladas.
El rol del liderazgo y la inversión privada
Para las empresas que integran innovación científica en su modelo de negocio, el estudio ofrece una advertencia estratégica. Los líderes corporativos deben mirar más allá del volumen de publicaciones o la notoriedad de los investigadores, y concentrarse en la relevancia y originalidad del conocimiento que se genera.
En el ámbito de la inversión en deep tech, esta reflexión resulta particularmente pertinente. Fondos de capital y venture builders están reevaluando la forma en que valoran la investigación académica como activo intangible. La atención empieza a desplazarse hacia métricas de impacto comprobado, patentes efectivas o aplicaciones comerciales viables.
El cambio de paradigma implica pasar de una lógica de cantidad a una de propósito: menos papers, más innovación medible. Un desafío que también interpela a las universidades y centros de investigación que buscan alianzas con el sector privado.
Hacia un nuevo contrato del conocimiento
El diagnóstico de Academic Bubbles apunta a un desequilibrio entre la producción de conocimiento y su propósito económico. Corregirlo requerirá repensar los contratos implícitos que vinculan a investigadores, instituciones y financiadores.
Las posibles soluciones van desde ajustar los criterios de evaluación —incorporando indicadores de diversidad temática o impacto real— hasta fomentar esquemas de colaboración entre disciplinas, capaces de romper los núcleos de concentración excesiva.
Más allá del ámbito académico, el estudio invita a reflexionar sobre una paradoja contemporánea: nunca se ha producido tanto conocimiento, pero rara vez ha sido tan difícil distinguir el que realmente transforma.
