La revisión por pares sigue siendo uno de los pilares fundamentales de la comunicación científica, pero su escalabilidad y consistencia enfrentan retos cada vez mayores. Con el avance de los modelos de lenguaje, surge una pregunta inevitable: ¿puede la inteligencia artificial actuar como un revisor competente? La respuesta no es binaria, sino que depende de cómo se integren estas herramientas en los flujos de trabajo existentes. No se trata de reemplazar la capacidad crítica humana, sino de potenciarla mediante sistemas que automaticen tareas repetitivas, sugieran correcciones o evalúen la coherencia metodológica. En este contexto, las soluciones basadas en agentes IA permiten diseñar asistentes virtuales capaces de analizar manuscritos, generar resúmenes de evaluación y hasta proponer revisiones estructurales. Sin embargo, la implementación real requiere una infraestructura sólida y personalizada. Aquí cobran sentido las aplicaciones a medida que Q2BSTUDIO desarrolla para entornos académicos y corporativos, pues cada organización tiene necesidades específicas de integración con sus plataformas de gestión editorial. Además, la seguridad de los datos y la privacidad de los autores son críticas en este proceso, lo que hace indispensable contar con servicios de ciberseguridad que protejan la confidencialidad de las evaluaciones. La escalabilidad de estos sistemas también se apoya en servicios cloud aws y azure, que permiten desplegar modelos de lenguaje sin comprometer el rendimiento. Por otro lado, la medición de la calidad de las revisiones automatizadas requiere herramientas de análisis que combinen métricas cuantitativas con juicios cualitativos. Los servicios inteligencia de negocio, como Power BI, facilitan la creación de paneles que monitorean la precisión de las sugerencias generadas por IA, identificando sesgos o patrones de error. En Q2BSTUDIO entendemos que la transformación digital de la revisión por pares no es un proyecto de una sola pieza, sino un ecosistema donde el software a medida, la nube y la inteligencia artificial convergen para ofrecer un ecosistema robusto y ético. El futuro de la revisión por pares asistida no depende únicamente de la potencia de los modelos, sino de cómo las empresas tecnológicas logren integrar estas capacidades en procesos reales, con transparencia y control humano en cada etapa.