Laura Harvey y Chris Reid, The Scholarly Kitchen, 3 de septiembre de 2026, “A Year of Trends Beyond Scholarly Comms: What You Need to Know” https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/09/03/guest-post-a-year-of-trends-beyond-scholarly-comms-what-you-need-to-know/
La IA está transformando la comunicación científica, desde el modelo de negocio editorial hasta la forma de descubrir y consumir información académica. Los investigadores recurren cada vez más a herramientas de IA, lo que aumenta la importancia de metadatos, interoperabilidad, curación y descubribilidad. En un entorno de contenidos generados masivamente, la confianza, la calidad y la autoridad del conocimiento serán los principales valores diferenciales.
El artículo propone mirar la comunicación científica más allá de sus propias fronteras para entender hacia dónde se dirige. Su tesis es que los cambios que están experimentando los medios de comunicación, las empresas de datos, las plataformas digitales y la inteligencia artificial ofrecen pistas muy valiosas para los editores académicos. Los autores identifican cuatro grandes tendencias que deberían ocupar un lugar central en la estrategia de la publicación científica.
- El modelo de negocio está cambiando
La primera transformación afecta al propio concepto de negocio editorial. Los contenidos dejan de ser únicamente productos que se venden para convertirse también en datos y conocimiento que pueden integrarse en sistemas de IA.
Los autores señalan el ejemplo de compañías como Bloomberg, que ha evolucionado desde un modelo centrado fundamentalmente en publicaciones y suscripciones hacia el suministro de datos empresariales que pueden incorporarse directamente a los flujos de trabajo de sus clientes. También destacan los acuerdos entre medios de comunicación y empresas de IA para licenciar contenidos.
Para las editoriales científicas esto plantea una oportunidad: no limitarse a vender artículos, sino convertir el conocimiento editorializado y fiable en servicios que puedan utilizarse directamente dentro de los procesos de investigación.
La clave está en pasar del contenido como producto al conocimiento como infraestructura.
- La IA está cambiando el descubrimiento de información
La segunda gran tendencia es quizá la más importante para bibliotecas y servicios de información: el usuario está dejando de comenzar su búsqueda en las plataformas tradicionales.
Los investigadores utilizan cada vez más herramientas de IA como punto de partida para descubrir información científica. El artículo cita datos según los cuales el 84 % de los investigadores utiliza IA en su trabajo y un 62 % la emplea en actividades relacionadas con investigación o publicación. Además, un tercio de los investigadores estaría comenzando sus búsquedas de información directamente mediante IA.
Esto significa que el descubrimiento bibliográfico puede desplazarse desde Google Scholar, bases de datos, catálogos o las propias plataformas de los editores hacia interfaces conversacionales y agentes de IA.
El artículo resume el problema de una manera muy gráfica: los lectores se están convirtiendo también en máquinas, mientras que los editores ya no controlan necesariamente la «puerta de entrada» a sus contenidos.
Para las bibliotecas, esto refuerza enormemente la importancia de los metadatos, los identificadores persistentes, la interoperabilidad, la calidad de los datos y la procedencia de la información.
- En un mundo saturado de contenidos, la diferenciación y la comunidad serán fundamentales
Si producir contenido resulta cada vez más barato gracias a la IA, tener contenido ya no constituye por sí mismo una ventaja competitiva suficiente.
Los autores observan que medios como The Economist están apostando por tres elementos: diferenciación, relaciones directas con los usuarios y descubribilidad. Otros medios están construyendo su identidad alrededor de periodistas, expertos, newsletters, eventos, comunidades y redes sociales.
La extrapolación al ámbito académico es muy interesante: los investigadores, editores, consejos editoriales, sociedades científicas y comunidades académicas pueden convertirse en parte esencial del producto.
La publicación científica podría evolucionar así desde el modelo:
artículo → revista → plataforma
hacia:
conocimiento → experto → comunidad → experiencia de investigación.
- La confianza se convierte en el principal valor
La cuarta tendencia atraviesa todas las anteriores: la confianza.
En un entorno en el que la IA puede producir cantidades enormes de textos, imágenes, datos y contenidos aparentemente plausibles, el valor diferencial será saber qué merece confianza, quién lo ha producido, cómo se ha elaborado y qué controles ha superado.
Los autores relacionan esta cuestión con los recientes problemas de autoría y contenidos generados mediante IA. Las polémicas no afectan únicamente a la calidad del contenido: revelan problemas relacionados con integridad, transparencia, controles editoriales y responsabilidad.
Por eso, la curación adquiere un nuevo valor. En palabras de los autores, en un mundo con una cantidad creciente de contenidos, la curación se convierte en fundamental y la confianza pasa a ser un activo central.
¿Qué cambiará durante el próximo año?
Harvey y Reid anticipan que la tecnología continuará avanzando más rápido que la cultura, las leyes y las infraestructuras. También prevén que la competencia entre editoriales aumentará, que las comunidades tendrán un papel más importante y que los editores desarrollarán productos que conviertan sus contenidos en servicios de asesoramiento experto.
Además, la IA no solo generará manuscritos: se incorporará a diferentes fases del proceso de investigación y publicación, lo que obligará a revisar prácticas, políticas y criterios de evaluación.
Y hay una observación particularmente interesante: la gente seguirá leyendo, pero cambiarán el qué, el porqué y el cómo de la lectura académica. Los datos tradicionales de lectura tendrán que adaptarse a un escenario en el que parte del consumo de información se produce indirectamente a través de sistemas de IA.
La idea más importante para bibliotecas
El artículo permite extraer una conclusión especialmente relevante: la batalla por el conocimiento ya no se libra únicamente por tener acceso al contenido, sino por conseguir que ese contenido sea encontrado, interpretado, contextualizado y considerado fiable por humanos y máquinas.
Esto coloca en primer plano cuestiones tradicionalmente bibliotecarias —metadatos, autoridad, preservación, identificación, interoperabilidad, curación y alfabetización informacional— que adquieren ahora una importancia estratégica frente a la IA.
En definitiva, la IA no elimina el valor de la intermediación bibliotecaria y editorial; puede hacerlo más importante. La diferencia es que esa intermediación tendrá que funcionar tanto para el lector humano como para el nuevo consumidor de información: la máquina.
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