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Inteligencia artificial y escritura académica: recomendaciones para un uso ético de la IA generativa

Cheng, Adam, Aaron Calhoun y Gabriel Reedy. “Artificial Intelligence-Assisted Academic Writing: Recommendations for Ethical Use.” Advances in Simulation 10, n.º 1 (2025): 22. https://doi.org/10.1186/s41077-025-00350-6

Se analiza de manera profunda el impacto de las herramientas de inteligencia artificial generativa —especialmente los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT— en la escritura académica y científica. Los autores, Adam Cheng, Aaron Calhoun y Gabriel Reedy, abordan una cuestión central en el ecosistema universitario contemporáneo: cómo aprovechar las capacidades de la IA sin comprometer la integridad académica, la calidad científica ni la autoría intelectual.

El texto parte de una constatación evidente: desde la aparición pública de ChatGPT en 2022, el uso de herramientas de IA generativa se ha extendido rápidamente entre investigadores, estudiantes y docentes. Estas aplicaciones permiten resumir información, redactar borradores, corregir estilo, traducir textos, generar ideas e incluso estructurar artículos científicos completos. Sin embargo, los autores advierten que esta expansión se ha producido más rápido que la creación de marcos éticos y normativos claros. La comunidad académica se encuentra así ante un escenario ambiguo, en el que conviven enormes posibilidades de mejora de la productividad intelectual con riesgos serios para la credibilidad científica.

Uno de los aspectos más relevantes del artículo es la identificación de los principales peligros asociados al uso indiscriminado de la IA en la escritura académica. Los autores subrayan que los modelos generativos pueden producir “alucinaciones”, es decir, afirmaciones aparentemente verosímiles pero falsas, además de referencias bibliográficas inventadas o inexactas. Este fenómeno resulta especialmente problemático en contextos científicos, donde la verificabilidad y el rigor documental constituyen pilares fundamentales. También se aborda el riesgo de plagio involuntario, la reproducción de sesgos presentes en los datos de entrenamiento y la tendencia a generar textos estilísticamente homogéneos que pueden empobrecer la diversidad discursiva y crítica de la producción científica.

El artículo dedica una parte importante a examinar cómo las editoriales académicas y las revistas científicas están reaccionando frente a la irrupción de la IA generativa. Los autores señalan que muchas publicaciones científicas ya exigen transparencia explícita sobre el uso de herramientas de IA en la redacción de manuscritos. Algunas revistas prohíben considerar a la IA como autora de un trabajo, argumentando que carece de responsabilidad ética y legal sobre el contenido producido. Otras instituciones, en cambio, aceptan el uso de IA como herramienta auxiliar, siempre que exista supervisión humana y se informe claramente de su utilización. Este debate refleja una transformación profunda de los criterios tradicionales de autoría, originalidad y responsabilidad intelectual en la ciencia contemporánea.

Los autores no adoptan una postura tecnófoba. Por el contrario, reconocen que la IA puede aportar beneficios reales cuando se utiliza de manera crítica y controlada. El artículo describe tres grandes categorías de uso éticamente aceptable de la inteligencia artificial en la escritura académica. La primera es el apoyo lingüístico y editorial: mejorar gramática, claridad, estilo o traducción de textos, especialmente útil para investigadores que escriben en una lengua distinta de la materna. La segunda categoría incluye la organización y síntesis de información, como la generación de esquemas, resúmenes preliminares o estructuras de artículos. Finalmente, la tercera categoría contempla el apoyo creativo y cognitivo, por ejemplo en la generación de ideas iniciales o en la reformulación de conceptos complejos. En todos los casos, los autores insisten en que la supervisión humana es imprescindible y que la IA nunca debe sustituir el juicio crítico del investigador.

Uno de los aportes más importantes del trabajo es la formulación de cuatro principios éticos fundamentales para orientar el uso responsable de la IA en la escritura científica.

  1. El primero es la transparencia: los investigadores deben declarar de manera explícita cuándo y cómo han utilizado herramientas de IA.
  2. El segundo es la verificación humana: todo contenido generado debe ser revisado críticamente para garantizar exactitud, coherencia y autenticidad.
  3. El tercero es la responsabilidad intelectual: el autor humano sigue siendo plenamente responsable de los errores, sesgos o falsedades presentes en el texto final.
  4. El cuarto principio es la preservación de la integridad académica, evitando que la automatización sustituya procesos esenciales de reflexión, análisis y construcción de conocimiento. Estos principios buscan equilibrar innovación tecnológica y rigor científico en un contexto de cambio acelerado.

El artículo también plantea una reflexión más profunda sobre la naturaleza misma de la escritura académica. Los autores advierten que escribir no es simplemente producir texto, sino un proceso intelectual de elaboración de pensamiento, argumentación y aprendizaje. Si los investigadores delegan excesivamente estas funciones en sistemas automáticos, existe el riesgo de una “descapacitación académica”, es decir, una pérdida progresiva de habilidades críticas, analíticas y argumentativas. Esta preocupación conecta con debates actuales sobre alfabetización en IA, pensamiento crítico y el papel de las universidades en una sociedad crecientemente automatizada.

Otro aspecto relevante es que el artículo se centra especialmente en el ámbito de la simulación sanitaria y la investigación en salud, aunque sus conclusiones son extrapolables a prácticamente cualquier disciplina académica. Los autores consideran que el entorno científico necesita desarrollar urgentemente políticas institucionales claras, programas de formación en uso ético de IA y nuevas competencias de alfabetización digital que permitan a estudiantes e investigadores comprender tanto el potencial como las limitaciones de estas tecnologías. La IA deja de ser vista únicamente como una herramienta técnica y pasa a convertirse en un desafío cultural, educativo y epistemológico.

En conjunto, el trabajo constituye una de las aportaciones más relevantes y equilibradas sobre inteligencia artificial y escritura académica publicadas recientemente. Frente a posiciones extremas —ya sea de entusiasmo acrítico o de rechazo absoluto—, el artículo propone una vía intermedia basada en el uso responsable, transparente y supervisado de la IA. Los autores defienden que estas tecnologías pueden enriquecer el trabajo académico siempre que permanezcan subordinadas a la capacidad humana de análisis, interpretación y juicio ético. En definitiva, el texto plantea que el verdadero reto no es decidir si la IA debe utilizarse o no en la investigación científica, sino aprender a integrarla de forma que fortalezca, y no debilite, la integridad intelectual y la calidad del conocimiento producido.

Científicos artificiales: cómo la IA está transformando la investigación y la revisión por pares

Robots and scientists collaborating on AI-powered molecular analysis in a modern laboratory
Robots and scientists work together on AI-driven molecular research in a cutting-edge laboratory.

Worlock, David. “Notation: The AI Scientist — From Research to Article Writing to Peer Review.” David Worlock Blog, abril de 2026. David Worlock Blog

“The AI Scientist”

https://sakana.ai/ai-scientist-nature

El artículo aborda uno de los cambios más profundos que está experimentando el ecosistema científico contemporáneo: la aparición de sistemas de inteligencia artificial capaces de ejecutar de forma autónoma prácticamente todo el ciclo de producción científica. El texto analiza especialmente el desarrollo de “The AI Scientist”, un sistema presentado en la revista Nature y diseñado por la empresa japonesa Sakana AI, capaz de generar hipótesis, diseñar experimentos, escribir código, analizar datos, redactar artículos completos y participar incluso en procesos de revisión por pares.

Worlock interpreta este avance no como una simple mejora de productividad, sino como una transformación estructural del modelo tradicional de investigación académica. Según expone, durante décadas la inteligencia artificial había funcionado principalmente como una herramienta de apoyo puntual —por ejemplo, para análisis estadísticos, minería de datos o predicción molecular—, pero ahora comienza a actuar como un agente científico relativamente autónomo. La cuestión central deja de ser “cómo ayuda la IA al investigador” para convertirse en “qué partes del trabajo científico continúan dependiendo exclusivamente del juicio humano”. Esta transición representa un cambio epistemológico profundo en la manera de producir conocimiento.

Uno de los aspectos más relevantes del artículo es la descripción detallada del flujo de trabajo de estos sistemas. El modelo automatizado identifica líneas de investigación potenciales, consulta bibliografía existente, descarta ideas ya exploradas y formula nuevas hipótesis. Posteriormente genera código experimental, ejecuta simulaciones, procesa resultados y redacta un manuscrito completo en formato académico. Incluso incorpora sistemas de evaluación interna inspirados en la revisión por pares. Todo ello ocurre con una intervención humana mínima.

El texto subraya especialmente el impacto simbólico que supuso que uno de estos artículos generados por IA superara una ronda de revisión en un workshop asociado a la conferencia internacional International Conference on Learning Representations. Aunque posteriormente el artículo fue retirado por motivos de transparencia experimental, el hecho evidenció que la frontera entre producción científica humana y producción algorítmica comienza a desdibujarse.

Worlock también explora las implicaciones editoriales y bibliométricas de este fenómeno. Si una IA puede producir artículos científicos en cuestión de horas o minutos, el volumen de publicaciones podría multiplicarse exponencialmente. El problema no sería únicamente cuantitativo, sino también cualitativo: la literatura académica podría verse inundada de trabajos técnicamente correctos pero científicamente irrelevantes. Este riesgo conecta con la creciente preocupación por el colapso de los sistemas tradicionales de revisión por pares, ya sobrecargados por el aumento constante de manuscritos.

El artículo relaciona esta situación con el modelo de incentivos del sistema académico contemporáneo, basado en métricas de productividad, índices de citación y presión por publicar. La IA no crea este problema, pero sí lo amplifica. En un contexto de “publish or perish”, la automatización de la escritura científica puede incentivar la proliferación de investigaciones redundantes, superficiales o generadas simplemente para aumentar currículos académicos. Diversos expertos citados en trabajos recientes advierten que la producción masiva automatizada podría erosionar la credibilidad del sistema científico si no se establecen mecanismos robustos de control y gobernanza.

Otro eje fundamental del análisis es el futuro de la revisión por pares. Worlock señala que las editoriales y revistas científicas comienzan a debatir hasta qué punto la IA puede participar en tareas de evaluación editorial. Algunos estudios recientes muestran que muchos investigadores aceptarían herramientas de IA como apoyo para mejorar manuscritos antes del envío, pero siguen rechazando la idea de sustituir completamente el juicio humano en la evaluación científica. La preocupación principal reside en que los modelos generativos tienden a producir textos plausibles y coherentes incluso cuando contienen errores metodológicos, referencias inexistentes o interpretaciones engañosas.

El texto también profundiza en cuestiones éticas y filosóficas. Si una IA produce un descubrimiento relevante, ¿quién es el autor? ¿Quién asume la responsabilidad de errores, sesgos o fraudes? ¿Puede hablarse realmente de creatividad científica en un sistema automatizado? Worlock sugiere que estamos entrando en una etapa en la que el investigador humano podría transformarse progresivamente en supervisor, editor o curador del trabajo algorítmico, desplazando el centro de la actividad científica desde la producción textual hacia la validación crítica y la supervisión epistemológica.

En esta línea, el artículo conecta con debates recientes sobre transparencia y trazabilidad en el uso de modelos generativos en ciencia. Algunos investigadores ya proponen que las interacciones completas entre científicos y modelos de IA se publiquen como material suplementario, de modo que pueda evaluarse qué parte del razonamiento corresponde al sistema automatizado y cuál al investigador humano.

La reflexión final de Worlock es especialmente significativa para bibliotecas, editoriales académicas y gestores de información científica. El desafío ya no consiste únicamente en almacenar y difundir conocimiento, sino en distinguir conocimiento valioso dentro de un entorno potencialmente saturado por producción automatizada. En este nuevo escenario, cobran aún más importancia funciones como la curación de contenidos, la evaluación de calidad, la alfabetización informacional y la preservación de la integridad científica.

El artículo presenta una visión amplia y crítica sobre la transición hacia una ciencia parcialmente automatizada. Más que anunciar el reemplazo inmediato de los investigadores humanos, plantea la emergencia de un nuevo ecosistema híbrido en el que inteligencia humana e inteligencia artificial convivirán dentro de procesos de investigación, publicación y evaluación científica cada vez más interconectados.

La epidemia de citas falsas sacude a la ciencia: miles de artículos biomédicos contienen referencias inventadas por IA

Researchers conducting a biomedical citation audit with papers marked as fake
Researchers carefully reviewing biomedical papers for citation accuracy and fraud detection

Naddaf, Miryam. “Surge in Fake Citations Uncovered by Audit of 2.5 Million Biomedical-Science Papers.” Nature, 8 de mayo de 2026. https://doi.org/10.1038/d41586-026-00748-w.

El artículo publicado en Nature por la periodista científica Miryam Naddaf analiza uno de los problemas más inquietantes surgidos en la comunicación científica contemporánea: el rápido aumento de citas bibliográficas falsas o inventadas en artículos académicos biomédicos. El trabajo se basa en una auditoría masiva de 2,5 millones de artículos científicos y cerca de 97 millones de referencias bibliográficas, cuyos resultados muestran que el fenómeno se ha disparado desde 2023, coincidiendo con la expansión del uso de herramientas de inteligencia artificial generativa.

La investigación detectó casi 3.000 artículos biomédicos que contenían referencias imposibles de rastrear en bases de datos académicas reconocidas. Estas citas falsas incluían títulos inexistentes, DOI erróneos o referencias atribuidas a publicaciones que nunca llegaron a existir. Según el estudio, 2.564 artículos presentaban una o dos referencias inventadas, mientras que 246 trabajos acumulaban tres o más citas falsas, lo que revela que el problema ya no es anecdótico, sino estructural.

Uno de los aspectos más alarmantes es la velocidad con la que el fenómeno está creciendo. El análisis mostró que en 2025 había doce veces más artículos con referencias fabricadas que en 2023. Los investigadores consideran que este incremento coincide claramente con la generalización de modelos de lenguaje generativo capaces de producir textos académicos convincentes, pero también propensos a “alucinar” información bibliográfica. Estas herramientas pueden inventar títulos, autores o revistas que parecen plausibles, dificultando enormemente la detección manual de errores.

La metodología utilizada para detectar las referencias falsas combinó inteligencia artificial y verificación documental automatizada. Los investigadores compararon títulos citados con los DOI y PubMed ID asociados, además de contrastar cada referencia con grandes bases bibliográficas como PubMed, Crossref, OpenAlex y Google Scholar. Cuando una referencia no aparecía en ninguno de esos sistemas, era clasificada como potencialmente fabricada. Este procedimiento permitió construir uno de los mayores estudios de integridad bibliográfica realizados hasta la fecha.

El artículo subraya que las consecuencias del problema van mucho más allá de simples errores de citación. Las referencias falsas contaminan la literatura científica, dificultan la verificación del conocimiento y erosionan la confianza en el sistema de publicación académica. En disciplinas biomédicas, donde los artículos pueden influir en decisiones clínicas, tratamientos o políticas sanitarias, una bibliografía inventada puede tener repercusiones especialmente graves.

Además, el texto pone de manifiesto las limitaciones actuales del sistema de revisión por pares. Los revisores rara vez tienen tiempo suficiente para comprobar individualmente cada referencia citada en un manuscrito. Como consecuencia, muchos artículos con bibliografía falsa logran superar los controles editoriales y llegar a la publicación. Los autores del estudio consideran urgente incorporar sistemas automáticos de verificación bibliográfica antes incluso de iniciar la revisión por pares.

Otro aspecto destacado es que el problema no siempre implica fraude deliberado. Algunos investigadores utilizan modelos de IA para generar borradores o ayudar en la redacción y pueden no detectar que determinadas referencias han sido inventadas automáticamente por el sistema. Esto crea una nueva zona gris en la ética científica contemporánea: artículos firmados por autores humanos, pero parcialmente construidos mediante herramientas capaces de producir información inexistente con apariencia académica legítima.

El artículo también recoge la preocupación creciente de especialistas en integridad científica, quienes advierten que las citas falsas podrían ser solo la parte visible de un problema más amplio relacionado con la automatización de la escritura académica. Algunos expertos hablan ya de una “contaminación” progresiva de la literatura científica y alertan de que el prestigio de revistas y sistemas de evaluación podría verse seriamente afectado si no se desarrollan mecanismos de control más rigurosos.

El reportaje de Nature conecta este fenómeno con la transformación más profunda del ecosistema científico en la era de la inteligencia artificial generativa. La facilidad para producir textos complejos, revisiones bibliográficas y manuscritos completos está alterando las dinámicas tradicionales de autoría, revisión y validación del conocimiento. El desafío ya no consiste únicamente en detectar errores, sino en redefinir cómo garantizar la fiabilidad del conocimiento científico en un contexto donde las máquinas pueden producir contenido académico aparentemente verosímil a gran escala.

Los envíos de artículos científicos crecen un 33 %: ¿auge de la investigación o invasión de textos generados por IA?

Humanoid robot writing notes on scientific papers about AI and genomics at a desk

Dahl, Josh. “Guest Post — Is Growth Always Good News? 2026 Article Submission Surges.” The Scholarly Kitchen, 13 de mayo de 2026. The Scholarly Kitchen

Se analiza el extraordinario aumento de manuscritos enviados a revistas científicas durante el primer trimestre de 2026 y plantea una cuestión fundamental para el ecosistema académico: si este crecimiento representa una expansión saludable de la investigación mundial o, por el contrario, una señal de deterioro estructural provocada por el uso masivo de herramientas de inteligencia artificial generativa.

El texto parte de un dato especialmente significativo: la plataforma ScholarOne Manuscripts registró un incremento del 33 % en los envíos de artículos respecto al mismo periodo de 2025. Lo más preocupante no es únicamente el volumen absoluto, sino la aceleración del crecimiento, ya que el aumento interanual prácticamente se duplicó respecto al año anterior, pasando del 17 % al 33 %. Dahl interpreta este fenómeno como un indicador de tensión extrema en el sistema editorial científico, especialmente en aquellas revistas con menos recursos para detectar trabajos problemáticos o de baja calidad.

Uno de los aspectos centrales del análisis es la relación entre el auge de la inteligencia artificial y el incremento de manuscritos enviados. El autor sostiene que los datos por sí solos no permiten demostrar que el crecimiento proceda directamente de textos generados mediante IA, pero sí revelan patrones compatibles con ello. Según Dahl, muchas revistas están recibiendo trabajos elaborados parcialmente con herramientas generativas, lo que multiplica la producción textual y reduce las barreras técnicas para redactar artículos académicos. Este fenómeno estaría alterando profundamente la economía de la publicación científica y la dinámica tradicional de la autoría académica.

El artículo destaca además un incremento notable de los “desk rejections” o rechazos editoriales preliminares. Entre 2022 y 2025 estos rechazos crecieron un 72 %, muy por encima del crecimiento total de decisiones editoriales. Esto significa que los equipos editoriales están dedicando cada vez más tiempo a filtrar trabajos que consideran insuficientes, irrelevantes o problemáticos antes incluso de enviarlos a revisión por pares. Para Dahl, este dato evidencia que el sistema de control de calidad está sometido a una presión creciente y que la carga de trabajo editorial se está desplazando hacia fases previas del proceso de evaluación.

Otro elemento especialmente relevante es la reflexión sobre el “contrato social” de la revisión por pares. El autor sostiene que el problema principal no es tecnológico, sino epistemológico y ético. Tradicionalmente, el sistema científico se basaba en la idea de que el investigador era plenamente responsable del contenido que enviaba: conocía las fuentes, defendía los argumentos y comprendía la metodología empleada. Sin embargo, con la IA generativa esa relación entre autor y texto se vuelve difusa. Dahl plantea que actualmente no existe un consenso claro sobre qué nivel de asistencia artificial resulta aceptable y cuál compromete la integridad académica.

El texto utiliza como ejemplo el problema de las referencias bibliográficas inventadas por modelos de lenguaje. Un investigador puede generar un borrador mediante IA y no detectar que algunas citas son ficticias. En este caso, el autor no falsifica deliberadamente la información, pero termina enviando un manuscrito con errores graves. Dahl argumenta que las declaraciones tradicionales de autoría y responsabilidad no están preparadas para afrontar este nuevo escenario, donde los límites entre asistencia técnica y creación intelectual son cada vez más ambiguos.

La reflexión conecta con un debate más amplio sobre la sostenibilidad de la revisión por pares en un contexto de crecimiento acelerado de publicaciones. El artículo se relaciona con otras discusiones recientes de The Scholarly Kitchen sobre la saturación editorial y la capacidad del sistema científico para absorber el volumen actual de investigación. En textos complementarios publicados en 2026 se insiste en que la revisión por pares atraviesa una crisis de capacidad, con revisores agotados, plazos más cortos y expectativas cada vez más difíciles de cumplir.

Asimismo, Dahl sugiere que el fenómeno no puede entenderse únicamente desde la tecnología. El crecimiento de manuscritos también refleja las presiones estructurales del modelo académico contemporáneo: la lógica del “publish or perish”, la evaluación basada en métricas, la expansión global de la investigación y la creciente competencia por financiación y reconocimiento profesional. En este contexto, la IA actúa como acelerador de dinámicas ya existentes más que como causa exclusiva del problema.

En conjunto, el artículo ofrece una mirada crítica y muy actual sobre la transformación del ecosistema editorial científico. Más que condenar la inteligencia artificial, plantea la necesidad urgente de redefinir las normas de autoría, responsabilidad y validación del conocimiento académico. Dahl concluye implícitamente que el desafío fundamental no consiste solo en detectar textos generados por IA, sino en reconstruir la confianza y los mecanismos de legitimación sobre los que históricamente se ha sostenido la comunicación científica.

Redefinir la publicación científica: por qué avanzamos más allá del artículo

Diagram showing knowledge ecosystems including living documents, multimedia narratives, augmented reality overlays, interactive explorations, and community dialogue.
Visualization of interconnected knowledge ecosystems transforming publishing beyond traditional articles.

Hrynaszkiewicz, Iain. “Redefining Publishing: Why We’re Moving Beyond the Article.” Research Information, October 2, 2025. Research Information

El artículo de Iain Hrynaszkiewicz plantea una crítica de fondo al modelo tradicional de comunicación científica, centrado casi exclusivamente en el artículo académico y en el prestigio de la revista donde se publica. Según el autor, este sistema ya no refleja cómo se produce realmente la ciencia contemporánea ni cómo debería evaluarse. La investigación actual es más colaborativa, abierta, interdisciplinar y distribuida en múltiples fases, mientras que los mecanismos de reconocimiento siguen premiando sobre todo el resultado final: el paper. Esta desconexión genera incentivos distorsionados y dificulta valorar contribuciones esenciales como los datos, el código, los protocolos, la mentoría o la ciencia en etapas tempranas.

Para explicar que el cambio es posible, el texto recuerda innovaciones previas que transformaron la comunicación académica. Entre ellas destacan los identificadores persistentes como el DOI, que estabilizaron las citas digitales; ORCID, que permite identificar autores de forma inequívoca; la taxonomía CRediT, que reconoce distintos tipos de contribución; y el auge de los preprints y de la compartición de datos. Todas estas herramientas surgieron para resolver carencias del sistema y prosperaron gracias a la cooperación entre editoriales, universidades, financiadores e infraestructuras técnicas. El mensaje central es que la evolución de la ciencia depende menos de actores aislados y más de consensos colectivos sostenidos en el tiempo.

En ese contexto, el autor presenta la iniciativa de PLOS para replantear el ecosistema editorial mediante un proyecto de dieciocho meses financiado por fundaciones filantrópicas. Su propuesta principal es el denominado knowledge stack o “pila de conocimiento”: un sistema donde los distintos productos de investigación —datos, software, métodos, hipótesis, resultados parciales, revisiones y artículos finales— sean visibles, enlazables, atribuibles y evaluables como partes de un mismo proceso. Esto supone pasar de una lógica centrada en un único documento final a otra basada en un registro completo y continuo de la actividad científica.

El artículo también subraya que la ciencia abierta no debe entenderse solo como una obligación normativa impuesta por agencias financiadoras, sino como una oportunidad estratégica para universidades y centros de investigación. Compartir métodos, datos y resultados mejora la transparencia, facilita la reproducibilidad y fortalece la integridad científica. Además, puede aumentar la visibilidad institucional, acelerar descubrimientos y favorecer la competitividad internacional. Desde esta perspectiva, abrir la ciencia no es solo una cuestión ética, sino también una ventaja organizativa y reputacional.

Otro aspecto relevante del texto es su mirada comparada sobre distintas regiones del mundo. El autor observa que Europa y Reino Unido avanzan más rápidamente en políticas de evaluación responsable y ciencia abierta, mientras que Asia y Norteamérica muestran progresos más desiguales o descentralizados. Aun así, en casi todos los contextos persiste la dependencia del artículo de revista como medida principal del mérito académico. Las inercias culturales, la presión competitiva por financiación y la dificultad de comparar disciplinas frenan reformas más profundas. Incluso quienes desean cambiar el sistema temen perjudicar a investigadores jóvenes si se apartan demasiado pronto de las reglas vigentes.

Finalmente, Hrynaszkiewicz concluye que el futuro de la publicación científica pasa por reconocer el conjunto del ciclo investigador y no solo su desenlace editorial. Un sistema más rico en metadatos, señales de impacto, trazabilidad de contribuciones y conexiones entre outputs permitiría premiar la colaboración, el riesgo intelectual, los resultados negativos y las prácticas responsables. No obstante, advierte que para lograr un cambio real se necesita adopción masiva: no basta con que una editorial innove, sino que deben sumarse financiadores, instituciones, infraestructuras y comunidades científicas de todo el mundo. En suma, el artículo defiende una transformación estructural del modelo académico, desde la cultura del paper hacia una ecología más abierta, justa y representativa del trabajo científico real.

Uno de cada 277 artículos indexados en PubMed en 2026 muestra referencias fabricadas por una IA

Retraction Watch. “One in 277 PubMed-indexed Papers in 2026 Shows Fabricated References, Says Analysis.” Retraction Watch, 7 de mayo de 2026. https://retractionwatch.com/2026/05/07/one-in-277-pubmed-indexed-papers-in-2026-shows-fabricated-references-says-analysis/

Un análisis reciente difundido por Retraction Watch advierte de un crecimiento muy acusado de las referencias bibliográficas falsas dentro de la literatura biomédica indexada en PubMed. El estudio, presentado en forma de carta en The Lancet, examinó cerca de 2,5 millones de artículos científicos y concluyó que las citas inventadas se han multiplicado por doce en apenas dos años.

Los investigadores detectaron que aproximadamente uno de cada 277 artículos publicados en las primeras siete semanas de 2026 incluía al menos una referencia a un trabajo inexistente. La comparación histórica muestra una escalada preocupante: en 2025 la proporción era de uno entre 458, mientras que en 2023 era de uno entre 2.828. Esto sugiere que el fenómeno no es marginal, sino creciente y sistemático.

El equipo estuvo liderado por Maxim Topaz, del Data Science Institute de la Universidad de Columbia. Para separar errores tipográficos o abreviaturas irregulares de verdaderas invenciones bibliográficas, los autores emplearon herramientas de inteligencia artificial capaces de contrastar títulos y registros reales. Esto permitió identificar con mayor precisión qué citas eran simplemente incorrectas y cuáles correspondían a documentos inexistentes.

Según el informe, el aumento más brusco comenzó a mediados de 2024, coincidiendo con la expansión masiva de herramientas de escritura asistida por IA generativa. El artículo relaciona este crecimiento con el uso inadecuado de modelos de lenguaje capaces de producir referencias aparentemente verosímiles, aunque inexistentes, si no se supervisan correctamente.

Las implicaciones son profundas para la comunicación científica. Las referencias falsas contaminan revisiones bibliográficas, dificultan la verificación de fuentes y erosionan la confianza en el sistema académico. El caso refuerza la necesidad de controles editoriales más estrictos, verificadores automáticos de citas y formación ética en el uso de IA para la redacción científica.

Tensiones y soluciones en la relación propiedad intelectual-investigación abierta

Román Pérez, Raquel de. Tensiones y soluciones en la relación
propiedad intelectual-investigación abierta . Madrid: Federación Española de Sociedades de Archivística, Biblioteconomía, Documentación y Museística, 2026.

Texto completo

El informe de FESABID defiende que el acceso abierto en España debe consolidarse mediante una combinación de reforma normativa, alfabetización jurídica, apoyo institucional y cambio cultural en la evaluación científica. Su mensaje central es claro: el conocimiento financiado públicamente debe ser accesible públicamente, respetando siempre la autoría y construyendo un sistema más justo, eficiente y democrático de comunicación científica

Este informe de FESABID constituye un análisis jurídico y estratégico sobre la situación del acceso abierto en España, centrado especialmente en la relación entre propiedad intelectual, políticas científicas y difusión del conocimiento. El documento examina cómo el sistema normativo español ha ido incorporando progresivamente los principios de la ciencia abierta, al tiempo que identifica vacíos legales, contradicciones y oportunidades de mejora. Su enfoque resulta especialmente relevante para bibliotecas, universidades, centros de investigación y responsables de políticas públicas.

Uno de los ejes principales del estudio es la evolución legislativa del acceso abierto en España. El informe recuerda que un primer hito fue la Ley de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación de 2011, que introdujo la obligación de depositar en repositorios abiertos los resultados de investigaciones financiadas mayoritariamente con fondos públicos. Sin embargo, esa obligación aparecía limitada por las cesiones previas de derechos a editoriales y por un marco poco preciso respecto a mecanismos de cumplimiento. En la práctica, ello significó que muchos investigadores seguían dependiendo de contratos editoriales restrictivos, lo que dificultaba el acceso universal a publicaciones sufragadas con dinero público.

El texto analiza después la reforma posterior de la Ley de la Ciencia, que fortaleció el mandato de acceso abierto y lo alineó con las estrategias europeas de Open Science. El informe subraya que la nueva orientación no se limita ya a artículos científicos, sino que apunta también hacia datos de investigación, metodologías, software y otros productos derivados de la actividad científica. Esto supone un cambio de paradigma: de entender la publicación científica como producto cerrado a concebirla como ecosistema compartido de conocimiento reutilizable.

En materia de propiedad intelectual, FESABID insiste en que el acceso abierto no implica renuncia a los derechos de autor. Al contrario, propone modelos de gestión más flexibles mediante licencias abiertas, especialmente Creative Commons, que permiten preservar la autoría al tiempo que facilitan copia, distribución y reutilización bajo ciertas condiciones. El informe combate así una confusión frecuente: abierto no significa ausencia de derechos, sino ejercicio estratégico de los mismos para favorecer circulación del conocimiento.

Otro aspecto relevante es el análisis del papel de las editoriales científicas comerciales. El documento advierte que, durante años, la cesión exclusiva de derechos por parte de los autores permitió modelos de negocio basados en suscripciones costosas, incluso sobre investigaciones financiadas con fondos públicos. Frente a ello, el acceso abierto busca restituir equilibrio entre inversión pública, derechos de los investigadores e interés general. Se plantea la necesidad de revisar contratos editoriales, promover derechos de retención para autores y fortalecer infraestructuras públicas de publicación académica.

El informe dedica también atención a los repositorios institucionales y temáticos como piezas clave del sistema. Estos espacios no solo almacenan artículos, sino que garantizan preservación digital, visibilidad internacional, interoperabilidad y métricas de impacto alternativas. Las bibliotecas universitarias aparecen aquí como agentes esenciales, ya que gestionan repositorios, asesoran en propiedad intelectual y acompañan a investigadores en procesos de depósito y publicación abierta.

Asimismo, se aborda la dimensión europea e internacional. España no actúa aislada, sino dentro de marcos como Horizon Europe, Plan S y las recomendaciones de UNESCO sobre ciencia abierta. El informe considera imprescindible armonizar la normativa española con estas tendencias para evitar rezagos competitivos y facilitar colaboración científica transnacional. La apertura del conocimiento se presenta no solo como principio ético, sino como condición de innovación y liderazgo científico.

Entre los desafíos pendientes, el texto señala la falta de cultura jurídica entre muchos investigadores, la persistencia de incentivos académicos centrados en revistas de alto impacto cerradas, la heterogeneidad institucional entre universidades y la insuficiente financiación de infraestructuras abiertas. También alerta del riesgo de sustituir el modelo de suscripción por otro basado exclusivamente en APCs (pagos por publicar), que puede generar nuevas desigualdades.

Bibliotecarios sénior como agentes de cambio en editoriales

Evans, Gwen. “Senior Librarians as Publisher Change Agents: What’s the Business Case? (Part 1).” The Scholarly Kitchen, 25 de marzo de 2026. https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/03/25/guest-post-senior-librarians-as-publisher-change-agents-whats-the-business-case-part-1/

El artículo examina una tendencia emergente en el ecosistema de la comunicación científica: la incorporación de bibliotecarios de alto nivel en puestos estratégicos dentro de grandes editoriales académicas. La autora plantea una pregunta central: ¿por qué las editoriales están contratando antiguos directores de bibliotecas, decanos o responsables institucionales para funciones de relaciones con bibliotecas y desarrollo estratégico? La respuesta se sitúa en un contexto de creciente tensión entre bibliotecas y editores, marcado por negociaciones complejas, transición hacia acceso abierto, presión presupuestaria y necesidad de reconstruir confianza entre ambos sectores.

Evans parte de su propia experiencia como ex vicepresidenta de relaciones globales con bibliotecas en Elsevier y entrevista a dos figuras representativas: Emily McElroy, vicepresidenta de Academic Relations en Taylor & Francis, y Robert Hilliker, director de Library Relations para Norteamérica en Springer Nature. Ambos proceden del liderazgo bibliotecario universitario, lo que les permite actuar como mediadores entre culturas organizativas distintas: la lógica comercial editorial y la lógica de servicio público de las bibliotecas académicas.

Uno de los argumentos más sólidos del texto es que existe un problema de traducción institucional entre editoriales y bibliotecas. Las empresas editoriales, según se desprende de las entrevistas, no siempre comprenden adecuadamente cómo funcionan las bibliotecas modernas: su estructura interna, la diversidad de perfiles profesionales, las restricciones presupuestarias o los procesos reales de toma de decisiones. Muchas negociaciones siguen basándose en visiones simplificadas donde la biblioteca aparece solo como compradora de contenidos, cuando en realidad hoy integra áreas de datos de investigación, alfabetización digital, impacto académico, preservación, apoyo a ciencia abierta y asesoramiento estratégico al campus.

El artículo muestra que estos nuevos perfiles híbridos cumplen una función interna decisiva: explicar a la editorial la realidad económica y política de las universidades. McElroy subraya que los recortes actuales no afectan solo a colecciones, sino también a personal, tecnología y servicios. En muchas instituciones todos los decanos compiten por fondos escasos, lo que hace inviable la idea de que la biblioteca simplemente “pida más dinero”. Esa perspectiva, frecuente en el discurso comercial, ignora la presión estructural que atraviesan hoy las universidades.

Hilliker añade que muchas bibliotecas norteamericanas atraviesan momentos especialmente difíciles y que la función de estos cargos consiste también en hacer llegar verdades incómodas dentro de la empresa. Resulta significativo que ambos entrevistados señalen que aceptaron sus puestos solo tras recibir garantías de que podrían discrepar internamente y cuestionar decisiones corporativas. El artículo presenta así estos roles no como relaciones públicas decorativas, sino como posiciones que deberían influir realmente en la estrategia empresarial.

Otro aspecto relevante es la idea de que la relación editorial-biblioteca ya no puede centrarse únicamente en adquisiciones o licencias. Las decisiones editoriales impactan en catalogación, sistemas, metadatos, repositorios, visibilidad de autores, identificadores persistentes como ORCID y datos KBART para descubrimiento y acceso. Hilliker menciona precisamente la mejora de metadatos como una prioridad interna, recordando que esta “infraestructura invisible” sostiene buena parte del valor percibido por usuarios e instituciones.

Desde una perspectiva estratégica, el texto sugiere que las editoriales buscan algo más que mejorar ventas: intentan reposicionarse como socios institucionales en un momento en que su legitimidad es cuestionada. Frente a críticas por precios elevados, contratos opacos o lentitud en la transición al acceso abierto, incorporar antiguos líderes bibliotecarios puede servir para comprender mejor al cliente, anticipar conflictos y construir narrativas de colaboración. Al mismo tiempo, las bibliotecas esperan que estas figuras introduzcan cambios reales en transparencia, sensibilidad presupuestaria y diseño de productos.

El artículo también deja entrever una tensión ética interesante: cuando un bibliotecario pasa al sector editorial, ¿se convierte en representante comercial o en defensor de los intereses bibliotecarios dentro de la empresa? Evans no resuelve de forma explícita esa cuestión, pero muestra que el valor de estos puestos dependerá de su credibilidad y capacidad efectiva de incidencia. Si se perciben como figuras simbólicas, perderán legitimidad ante la comunidad bibliotecaria. Si generan mejoras tangibles, pueden abrir una nueva etapa de diálogo.

La segunda parte del ensayo de Evans retrata a estos profesionales híbridos como mediadores necesarios en un momento de transición profunda. Si cuentan con autonomía y capacidad de influencia, pueden mejorar productos, políticas y relaciones institucionales. Si se reducen a funciones decorativas, reforzarán el escepticismo existente. El mensaje final es claro: en la comunicación científica del siglo XXI, escuchar de verdad a las bibliotecas ya no es opcional.

“El coste del conocimiento” es el tema de la Semana Internacional del Acceso Abierto 2026.

OA Week 2026 Planning Committee. “Theme for Open Access Week 2026 is ‘The Cost of Knowledge’.” SPARC, May 4, 2026. https://sparcopen.org/news/2026/theme-for-open-access-week-2026-is-the-cost-of-knowledge/.

La organización SPARC ha anunciado que el lema de la International Open Access Week 2026, que se celebrará del 19 al 25 de octubre, será “The Cost of Knowledge” (“El coste del conocimiento”). El tema plantea una reflexión crítica sobre cuánto cuesta realmente producir, difundir y mantener el conocimiento científico, y quién asume esos costes dentro del ecosistema académico global. Según el comunicado, aunque el acceso y la compartición del conocimiento deberían considerarse un derecho humano y un bien común, los gastos asociados a estas actividades continúan aumentando de forma notable.

El texto señala que buena parte del problema proviene de la creciente concentración empresarial y control comercial de la comunicación científica. Editoriales privadas y plataformas digitales dominan sectores clave de la publicación académica, desde las revistas científicas hasta los sistemas de evaluación e infraestructura tecnológica. Esta situación genera costes financieros evidentes —como las elevadas suscripciones institucionales y los cargos por procesamiento de artículos (APC)—, pero también otros menos visibles: dependencia tecnológica, pérdida de autonomía universitaria y barreras para investigadores con menos recursos.

SPARC subraya además los costes humanos del sistema actual. Una gran parte del trabajo académico que sostiene la publicación científica —redacción, revisión por pares, edición y gestión científica— es realizado por investigadores sin compensación económica directa. El documento invita a preguntarse al servicio de quién se pone ese trabajo voluntario y si el modelo vigente redistribuye de manera justa el valor generado por la comunidad investigadora.

Otro eje central es la desigualdad global en la producción y circulación del conocimiento. El comunicado denuncia que muchas regiones del mundo siguen excluidas de una participación equitativa en la creación y difusión científica. También menciona la necesidad de reconocer la soberanía de los datos indígenas y de respetar formas diversas de conocimiento que históricamente han sido marginadas por los sistemas académicos dominantes. La ciencia abierta, en este sentido, no puede limitarse al acceso gratuito, sino que debe incorporar justicia epistémica y pluralidad cultural.

El lema también introduce una cuestión muy actual: el uso de la investigación científica para entrenar sistemas de inteligencia artificial sin consentimiento ni compensación para autores e instituciones. SPARC critica que obras académicas sean licenciadas o explotadas para fines comerciales mientras los propios creadores no participan en los beneficios ni en la gobernanza de estos procesos. Igualmente, advierte sobre prácticas de vigilancia digital en plataformas que recopilan datos de lectura, navegación o comportamiento de los usuarios.

A ello se suman los costes medioambientales de la infraestructura digital contemporánea. El comunicado menciona el consumo energético y de agua asociado a centros de datos y grandes plataformas tecnológicas, recordando que la transición digital del conocimiento no es neutra desde el punto de vista ecológico. Así, el acceso abierto se conecta con debates sobre sostenibilidad y responsabilidad ambiental.

Lejos de quedarse en la crítica, SPARC destaca que ya existen alternativas viables: modelos de publicación sin tasas para autores, iniciativas comunitarias, infraestructuras no comerciales, sistemas cooperativos y propuestas basadas en el conocimiento como bien común. También recuerda que la Recomendación de la UNESCO sobre Ciencia Abierta, adoptada por 193 países, reconoce la necesidad de avanzar hacia sistemas más justos, inclusivos y sostenibles.

En conjunto, el lema de 2026 sitúa el debate del acceso abierto en una nueva fase. Ya no se trata únicamente de abrir artículos o reducir muros de pago, sino de cuestionar quién controla la producción científica, quién obtiene beneficios y qué costes sociales, laborales y ambientales sostienen el sistema. “The Cost of Knowledge” convierte la Open Access Week en una invitación a repensar la comunicación académica desde criterios de equidad, democracia y servicio público.

Entrevista con Andrea Arredondo y Morella Rodríguez de la UCSC de Concepción Chile, Planeta Biblioteca 2026/05/04

Entrevista con Andrea Arredondo y Morella Rodríguez de la UCSC de Concepción Chile,

Planeta Biblioteca 2026/05/04

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La entrevista de Radio USAL a María Andrea Arredondo Avendaño, directora del sistema de bibliotecas de la Universidad Católica de la Santísima Concepción (UCSC, Chile), y a Morella Rodríguez, consultora en Gestión Documental, ofrece una visión amplia sobre los desafíos actuales de las bibliotecas universitarias en América Latina. A través de once preguntas, se abordan cuestiones estratégicas como la transformación digital, la evolución de los usuarios, la gestión de colecciones híbridas, las nuevas competencias profesionales, la implementación tecnológica, la ciencia abierta y el rediseño de espacios bibliotecarios.

La entrevista muestra a la biblioteca universitaria como una institución en plena transformación digital, orientada a apoyar la docencia, la investigación y la innovación, con usuarios que demandan acceso rápido, remoto y personalizado a la información; predominan estudiantes y docentes habituados a entornos digitales, mientras las colecciones físicas y electrónicas conviven según criterios de uso, coste y pertinencia académica. También se destaca que el personal bibliotecario necesita nuevas competencias tecnológicas, analíticas y formativas, y que la gestión debe alinearse con la estrategia institucional. La implantación de la plataforma FOLIO aparece como un paso clave hacia una administración más moderna y flexible, al tiempo que la biblioteca asume un papel central en proyectos de Ciencia Abierta, repositorios y difusión del conocimiento. Además, los espacios físicos se rediseñan para favorecer el trabajo colaborativo y el estudio flexible, proyectándose una biblioteca futura más inteligente, conectada y estratégica en la generación y transferencia del conocimiento.