🔬 Nature preguntó a cinco ilustradores científicos cómo ven el avance de la IA en imágenes técnicas. Coinciden en que las herramientas generan resultados vistosos, pero pueden fallar en precisión, fuentes, contexto y sentido del público. Para ellos, una buena imagen científica exige investigación, diálogo con especialistas y criterio humano.
Shehryar Saharan, de la Universidad de Toronto, describe cada proyecto como una pesquisa: reunir papers, videos, referencias anatómicas y, si puede, observar procedimientos. Kuukua Wilson parte de bocetos y diálogo con clientes, porque sus imágenes médicas deben ayudar a personas que necesitan entender heridas, síntomas o cuidados.
Júlia d’Oliveira reconstruye especies extintas con fósiles, parientes vivos y datos de geología. Melissa Weiss trabaja con astrónomos para representar conceptos que cambian con nuevos hallazgos. Ella Marushchenko cuenta que muchos clientes llegan ahora con imágenes generadas por IA: brillantes y convincentes, pero a veces erróneas.
Los usos aceptables varían. Weiss usa IA como pincel o borrador para quitar artefactos o ampliar fondos, no como base principal. Wilson la prueba en fases tempranas de búsqueda, aunque prefiere Google Scholar. Saharan la explora, pero dice que aún no entra en sus obras finales. Marushchenko no la usa en su estudio, donde científicos con doctorado verifican detalles estructurales.
✅ El punto clave no es si la IA puede producir una imagen bonita, sino si puede decidir qué es conocido, qué es incierto y qué necesita una audiencia concreta. El límite del artículo es claro: recoge opiniones de cinco profesionales, no mide el rendimiento de herramientas ni compara sistemas con pruebas controladas.
