Mellins-Cohen, Tasha. “Measuring Usage in the Age of AI”. Research Information, 21 de abril de 2026. Artículo original en Research Information

La expansión de la inteligencia artificial generativa y, especialmente, de los sistemas de IA capaces de actuar como agentes está transformando profundamente la manera en que los investigadores descubren, consultan y utilizan la información científica. Tasha Mellins-Cohen, directora ejecutiva de COUNTER Metrics, explica que durante más de dos décadas el estándar COUNTER ha permitido a bibliotecas, editores e instituciones disponer de estadísticas normalizadas y comparables sobre el uso de los contenidos académicos. Sin embargo, el modelo tradicional se enfrenta ahora a un fenómeno que la autora denomina “zero-click”: los investigadores pueden obtener información procedente de artículos científicos a través de buscadores, asistentes y herramientas de IA sin visitar directamente la plataforma del editor.

De este modo, un contenido puede generar un elevado valor para el investigador, su institución y su financiador sin producir ninguna visita registrada en la web de la editorial. Los datos de uso de 2025 comenzaron a mostrar precisamente esta transformación: mientras algunos editores observaban incrementos importantes en las cifras brutas de actividad, las estadísticas COUNTER registraban descensos apreciables en el uso humano tradicional. Una posible explicación es el crecimiento de la actividad automatizada y de los agentes de IA, especialmente en instituciones que han incorporado herramientas como asistentes de investigación basados en IA.

Ante esta situación, COUNTER considera que las métricas normalizadas no han perdido relevancia, sino que son más necesarias que nunca. La aparición de la IA plantea nuevas preguntas para bibliotecas y editores: ¿debe una biblioteca seguir invirtiendo en contenidos cuando buena parte de su utilización está mediada por un agente de IA?, ¿cómo debe calcularse el retorno de la inversión?, ¿cómo se compara el uso de diferentes servicios de IA?, ¿cómo se distingue la actividad de investigadores reales de los procesos automatizados? y ¿cómo se evita que el volumen de actividad de los agentes termine ocultando el comportamiento humano? La respuesta de COUNTER ha sido adaptar sus estándares para diferenciar los distintos tipos de acceso. La versión 5.1 del COUNTER Code of Practice había sido aprobada antes de la aparición de ChatGPT y, por tanto, no podía anticipar la magnitud del cambio. Después de un proceso de consulta con bibliotecas, editoriales, proveedores tecnológicos y desarrolladores de IA, COUNTER publicó en abril de 2026 nuevas buenas prácticas específicas para medir el uso asociado a la IA generativa y agéntica.

Uno de los principales cambios consiste en introducir el nuevo método de acceso “Agent”, que permite diferenciar la actividad de los sistemas de IA de la utilización humana convencional y de las operaciones de text and data mining (TDM). No todos los bots deben considerarse iguales: los rastreadores maliciosos o los crawlers continúan excluyéndose de las estadísticas, mientras que los agentes que actúan legítimamente a petición de un usuario deben poder contabilizarse. Esta distinción es fundamental porque la IA no utiliza necesariamente un artículo completo como lo haría una persona. Los sistemas de IA suelen trabajar con fragmentos o chunks de contenido, de aproximadamente 100-300 palabras, que son procesados para generar una respuesta. Por ello, COUNTER introduce nuevas métricas específicamente orientadas a la actividad de IA, diferenciando entre el acceso a metadatos y el acceso al texto completo. Entre ellas aparecen Total y Unique AI Investigations, que contabilizan el uso de fragmentos de metadatos, Total y Unique AI Requests, que registran el acceso autorizado al texto completo, y AI Responses Generated, destinado a medir las ocasiones en que una herramienta de IA genera una respuesta a partir de una consulta del usuario.

El cambio tiene importantes implicaciones para las bibliotecas universitarias y de investigación. Las estadísticas tradicionales ya no serán suficientes para comprender el verdadero impacto de las colecciones digitales, porque una parte creciente del consumo de información puede producirse fuera de las plataformas editoriales mediante asistentes de IA. Esto obliga a reconsiderar cómo se evalúa el valor de las suscripciones, las colecciones y los servicios de información. Al mismo tiempo, COUNTER advierte de que las nuevas métricas todavía se encuentran en una fase inicial. Su implantación por parte de los editores probablemente no será generalizada antes de finales de 2026 y es previsible que las primeras experiencias permitan detectar problemas y realizar modificaciones. Además, las actuales recomendaciones se concentran fundamentalmente en las herramientas de IA integradas en las plataformas de los propios editores, mientras que todavía resulta más difícil medir el uso realizado mediante servicios externos como Google Gemini u otras herramientas que acceden a contenidos de múltiples fuentes. Una segunda fase del proyecto pretende abordar precisamente estos escenarios y desarrollar mecanismos de medición para herramientas de terceros y contenidos distribuidos.

Un aspecto especialmente relevante es que el problema no se limita a contar accesos, sino que afecta a la propia concepción del valor y del impacto de la información científica. COUNTER señala que será necesario avanzar también en estándares de atribución, procedencia y metadatos, de modo que cuando una IA utilice un fragmento de un artículo pueda establecerse una relación clara con el documento original. Esto resulta particularmente importante para preservar la trazabilidad de la información, identificar correctamente las fuentes y evitar que contenidos retractados o desactualizados sean incorporados sin advertencia a las respuestas generadas por IA. La mejora de los metadatos puede contribuir simultáneamente a mejorar la inteligencia artificial, la recuperación de información y la accesibilidad. En este sentido, el desafío de medir el uso de la IA forma parte de una transformación más amplia de la comunicación científica: si la IA está cambiando la forma en que se descubren y consumen los contenidos, también será necesario reconsiderar qué significan las citas, las métricas de impacto y otras formas tradicionales de evaluación.

En definitiva, el artículo plantea que la IA no hace innecesarias las métricas de uso; las convierte en una infraestructura todavía más importante. En un entorno en el que los contenidos científicos pueden ser consultados directamente por personas, procesados por sistemas de IA, fragmentados en pequeñas unidades o reutilizados por agentes que trabajan en nombre de los investigadores, disponer de estándares comunes será esencial para que bibliotecas, editoriales y proveedores puedan comparar datos y tomar decisiones fundamentadas. El reto será conseguir que las nuevas métricas distingan adecuadamente entre actividad humana, automatización legítima y rastreo, sin perder de vista cuestiones de privacidad, atribución y procedencia. COUNTER apuesta así por evolucionar sus estándares en lugar de abandonarlos, entendiendo que precisamente cuando la tecnología cambia rápidamente es cuando más necesaria resulta una terminología y una metodología compartida.