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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.

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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.

Manual SCImago de revistas científicas: creación, gestión y publicación

Baiget, Tomàs. Manual SCImago de revistas científicas: creación, gestión y publicación. Granada: Ediciones Profesionales de la Información, 2020

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El manual de Tomàs Baiget constituye una obra de referencia para comprender de forma integral el funcionamiento de las revistas científicas en el contexto actual de la comunicación académica.

A partir de la experiencia profesional del autor como editor, el libro aborda todas las fases del ciclo editorial, desde la creación de una revista hasta su gestión, difusión y posicionamiento en sistemas de evaluación científica. El enfoque es eminentemente práctico y técnico, lo que permite entender la complejidad real del trabajo editorial, desmontando la idea de que la edición científica es una tarea sencilla o de bajo coste.

El contenido cubre aspectos fundamentales como los modelos de negocio, el acceso abierto, la indexación en bases de datos, el uso de metadatos y los indicadores de impacto. También se analizan los procesos clave del flujo editorial, como la revisión por pares, las normas de publicación, la ética científica y la preservación digital. Todo ello se sitúa en un contexto de transformación digital en el que la edición electrónica ha adquirido un papel predominante frente a la impresa, obligando a los editores a adaptarse a nuevas herramientas, métricas y dinámicas de visibilidad científica.

Además, el manual subraya el carácter cambiante de la profesión editorial, destacando que muchas de las tareas actuales son relativamente recientes y están vinculadas a la evolución de la comunicación científica y a las exigencias de evaluación académica. En este sentido, la obra no solo funciona como guía técnica, sino también como reflexión sobre el papel estratégico de las revistas en la producción y difusión del conocimiento, así como sobre los retos que enfrentan en términos de calidad, internacionalización y sostenibilidad.

Demasiada ciencia, ¿poco rigor? El alud de publicaciones inquieta a los expertos

Sample, Ian. “Quality of Scientific Papers Questioned as Academics ‘Overwhelmed’ by the Millions Published.” The Guardian, 13 de julio de 2025.

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Se analiza la creciente preocupación en la comunidad científica por el deterioro de la calidad de los artículos académicos, en un contexto de producción masiva de publicaciones. La cantidad de trabajos científicos ha aumentado de forma muy significativa en la última década —pasando de 1,71 millones en 2015 a 2,53 millones en 2024—, lo que ha generado una sobrecarga tanto en los investigadores como en los sistemas de revisión por pares.

El artículo parte de un episodio aparentemente anecdótico —un estudio científico acompañado de una imagen absurda generada por inteligencia artificial— para revelar un problema mucho más profundo: la crisis estructural de la publicación científica. Aquel trabajo, publicado en la revista Frontiers in Cell and Developmental Biology, se hizo viral no por su contenido, sino por un gráfico grotesco que ningún autor, editor ni revisor detectó como erróneo antes de su publicación. Su rápida retirada evidenció fallos graves en los mecanismos de control de calidad, pero sobre todo sirvió como síntoma de un sistema sometido a una presión sin precedentes.

Desde sus orígenes en el siglo XVII con la Royal Society y su revista Philosophical Transactions, la publicación científica ha sido el eje central de la construcción del conocimiento. En sus páginas se han formulado teorías fundamentales por figuras como Isaac Newton, Charles Darwin o Albert Einstein. Hoy, sin embargo, ese sistema no solo documenta la ciencia, sino que condiciona decisiones médicas, políticas y económicas de enorme impacto global. Precisamente por ello, cualquier deterioro en su fiabilidad tiene consecuencias que trascienden el ámbito académico.

El problema central es la explosión del volumen de publicaciones. En apenas una década, la producción científica ha crecido de forma vertiginosa, superando los tres millones de artículos anuales. Este aumento no responde únicamente a un progreso genuino del conocimiento, sino también a incentivos institucionales que premian la productividad cuantitativa. En el entorno académico del “publicar o perecer”, los investigadores ven sus carreras determinadas por el número de artículos y citas, lo que favorece prácticas como fragmentar resultados, priorizar estudios fáciles o exagerar conclusiones. Como advierte el investigador Mark Hanson, muchos trabajos no aportan nada realmente nuevo, pero siguen produciéndose porque el sistema así lo exige.

Esta sobreproducción tiene efectos directos sobre el proceso de revisión por pares, pilar tradicional de la calidad científica. La carga es tan elevada que los expertos dedican millones de horas a evaluar trabajos de forma voluntaria, lo que dificulta mantener estándares rigurosos. En este contexto, errores, fraudes o contenidos generados por inteligencia artificial pueden pasar desapercibidos con mayor facilidad. Según Venki Ramakrishnan, premio Nobel, el sistema es ya “insostenible”, aunque no exista un consenso claro sobre cómo reformarlo.

A estos problemas se suma el modelo económico de la publicación científica. Grandes editoriales como Elsevier o Springer Nature han consolidado un sistema en el que los propios investigadores —financiados con fondos públicos— producen y revisan el conocimiento, mientras las editoriales obtienen beneficios mediante suscripciones o tasas de acceso abierto. Este último modelo, aunque amplía la difusión, introduce un incentivo perverso: cuanto más se publica, más ingresos se generan. Algunas editoriales, como MDPI, han multiplicado los números especiales de sus revistas, lo que incrementa el volumen de artículos y, con ello, las dudas sobre su calidad.

El resultado es un ecosistema saturado en el que proliferan fenómenos preocupantes: retractaciones en aumento, revistas depredadoras que aceptan cualquier contenido a cambio de pago, fábricas de artículos fraudulentos y el uso creciente de inteligencia artificial para generar textos científicos. Todo ello contribuye a “contaminar” la literatura académica y pone en riesgo la confianza pública en la ciencia.

Sin embargo, varios expertos coinciden en que el mayor problema no es el fraude, sino la abundancia de investigaciones irrelevantes: trabajos técnicamente correctos pero carentes de interés o utilidad real. El físico Andre Geim subraya que muchas comunidades científicas tienden a perpetuarse incluso cuando sus líneas de investigación han dejado de ser productivas, impulsadas por inercias económicas y emocionales.

Ante este panorama, se plantean diversas vías de reforma. Algunas propuestas apuntan a cambiar los incentivos del sistema —priorizando la calidad sobre la cantidad—, fomentar la publicación en revistas sin ánimo de lucro o limitar el uso indiscriminado de la revisión por pares. También se reconoce que la tecnología, incluida la inteligencia artificial, podría formar parte de la solución, ayudando a filtrar, analizar y sintetizar el enorme volumen de información disponible.

En definitiva, el artículo dibuja un escenario en el que la ciencia, paradójicamente, corre el riesgo de verse debilitada por su propio crecimiento. La acumulación masiva de conocimiento no garantiza su valor; al contrario, puede diluirlo. El reto no es producir más ciencia, sino asegurar que la que se produce siga siendo relevante, rigurosa y fiable.

Publicación académica en la era de la IA: del valor del contenido a valor de la confianza como nuevo eje del sistema científico

“Academic Publishing in the Age of AI: From Content to Trust.” The Scholarly Kitchen, 22 de abril de 2026. https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/04/22/academic-publishing-in-the-age-of-ai-from-content-to-trust/.

La inteligencia artificial no debe entenderse simplemente como una herramienta que mejora la productividad en la publicación académica, sino como un cambio estructural profundo en la forma en que circula el conocimiento. Este cambio afecta directamente a cómo se construye, valida y percibe la autoridad científica. En otras palabras, la IA no solo acelera procesos, sino que transforma los mecanismos mediante los cuales se genera credibilidad en la ciencia.

Tradicionalmente, el sistema de publicación académica ha estado centrado en el contenido: artículos, libros o datasets evaluados mediante revisión por pares. Sin embargo, en un entorno donde la IA puede generar textos científicos, resumir investigaciones o incluso producir resultados plausibles a gran escala, el contenido en sí mismo deja de ser un indicador suficiente de calidad. El artículo sostiene que estamos transitando hacia un modelo donde lo fundamental ya no es tanto “qué se publica”, sino “en quién confiar” y “cómo se valida” lo publicado.

La IA se integrará en el flujo de trabajo de la investigación. Lo más importante de la IA no es que los científicos la «usen»; La IA se integrará en la infraestructura científica misma. Ya observamos indicios tempranos: automatización del flujo de trabajo de investigación, herramientas de selección de manuscritos, controles de integridad de la investigación, herramientas de redacción científica y revisión por pares asistida por IA. Estos sistemas y herramientas se integrarán cada vez más y será más difícil separarlos de los flujos de trabajo que respaldan.

Con el tiempo, la IA estará presente en todo el ciclo de vida de la investigación, ayudando en la planificación de experimentos, la optimización de protocolos, el análisis de datos, la detección de anomalías y el reconocimiento de patrones. La IA ya se está integrando en la mayoría de las plataformas de publicación, sistemas de revisión por pares e interfaces de descubrimiento, aunque el proceso aún es incipiente. Editores, revisores y autores inevitablemente utilizarán la IA cada vez más para mejorar la productividad, pulir manuscritos e informes de revisión, así como para seleccionar y preparar manuscritos en las diferentes etapas del flujo de trabajo de publicación.

De ello se deduce que, a medida que el contenido se vuelve barato, el escepticismo es esencial, pero costoso.

  • La gente dejará de preguntarse: «¿Está bien escrito?». y comenzarán a preguntarse: «¿Es esto real?».
  • Dejarán de preguntar «¿Está publicado?» y empezarán a preguntarse «¿Está manipulado?».
  • La pregunta cambia de «¿Es convincente?» a «¿Puedo confiar en ello?».

En este nuevo escenario, los marcadores tradicionales de confianza —como la autoría, la afiliación institucional o la revisión por pares— se ven tensionados. La facilidad con la que la IA puede generar textos convincentes introduce riesgos de saturación informativa, manipulación o pérdida de integridad científica. Por ello, los sistemas de publicación deben evolucionar para reforzar nuevas formas de señalización de credibilidad, incluyendo mayor transparencia en los procesos, trazabilidad de los contenidos y mecanismos más robustos de validación.

El texto también sugiere que el papel de los editores, revisores y plataformas de publicación podría transformarse profundamente. Más que simples intermediarios del contenido, pasarán a ser garantes de confianza, responsables de establecer y mantener estándares que permitan distinguir conocimiento fiable en un entorno saturado de producción automatizada. Esto implica repensar infraestructuras, políticas editoriales y modelos de evaluación científica.

El artículo apunta a una reconfiguración del ecosistema académico en su conjunto. La IA desplaza el foco desde la producción hacia la curación, la validación y la gobernanza del conocimiento, lo que podría redefinir el valor de instituciones como universidades, editoriales y bibliotecas. En este contexto, el desafío central no será generar más información —algo que la IA ya hace con gran eficiencia—, sino asegurar que esa información sea fiable, verificable y socialmente legítima.

lmpacto de las políticas estatales y federales en los investigadores académicos

Researchers reviewing data charts and maps showing policy impacts on education, health, and economy
Researchers analyze survey data to assess policy impacts on education, health, and economy.

Ruediger, Dylan, Chelsea McCracken, and Jonathan Barefiel. «The Impact of State and Federal Policies on Academic Researchers: Findings from a National Survey.» Ithaka S+R
. Last Modified 20 April 2026. https://doi.org/10.18665/sr.325485.

El informe analiza cómo las políticas públicas recientes —tanto a nivel estatal como federal— están influyendo en la actividad de los investigadores académicos en Estados Unidos. Basado en una encuesta nacional, el estudio muestra que existe una creciente preocupación dentro de la comunidad investigadora por el impacto de decisiones políticas en aspectos clave de su trabajo, incluyendo la financiación, la elección de temas de investigación y la libertad académica. Este contexto refleja un entorno cada vez más condicionado por factores externos al propio quehacer científico.

Uno de los hallazgos principales es que las políticas gubernamentales están afectando directamente las agendas de investigación. Algunos investigadores declaran haber modificado, evitado o reformulado sus líneas de trabajo para adaptarse a restricciones normativas o a cambios en las prioridades de financiación. Esto sugiere un desplazamiento desde la investigación guiada por la curiosidad o la relevancia científica hacia una investigación condicionada por criterios políticos o estratégicos, lo que puede tener consecuencias a largo plazo en la producción de conocimiento.

El informe también destaca el impacto de la incertidumbre en la financiación pública. Los cambios en las políticas presupuestarias, junto con posibles recortes o reorientaciones de fondos, generan inseguridad laboral y dificultan la planificación de proyectos a largo plazo. Esta inestabilidad no solo afecta a los investigadores consolidados, sino también a las nuevas generaciones, que encuentran más barreras para iniciar sus carreras académicas en un contexto de recursos fluctuantes.

Asimismo, se observa una creciente tensión entre las políticas estatales y federales, que en ocasiones imponen marcos regulatorios divergentes o incluso contradictorios. Esta fragmentación normativa añade complejidad al trabajo de los investigadores, que deben navegar entre distintos requisitos legales, administrativos y éticos según su ubicación o fuente de financiación. El resultado es un aumento de la carga burocrática y una posible ralentización de la actividad investigadora.

En conjunto, el estudio concluye que las políticas públicas están desempeñando un papel cada vez más determinante en la configuración del ecosistema de investigación académica. Si bien algunas medidas pueden responder a objetivos legítimos —como la rendición de cuentas o la alineación con prioridades sociales—, el informe advierte del riesgo de que una excesiva intervención política limite la autonomía científica y reduzca la capacidad del sistema académico para generar conocimiento innovador y crítico.

Guía integral para la elaboración, presentación y difusión de trabajos de investigación académica

Schmelkes, Corina, y Nora Elizondo Schmelkes. Manual para la presentación de anteproyectos e informes de investigación (tesis). México: [editorial no especificada], s. f.

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El manual de Corina Schmelkes y Nora Elizondo Schmelkes constituye una obra de carácter didáctico y metodológico orientada a guiar, paso a paso, el proceso completo de elaboración de una investigación académica, desde su fase inicial hasta su difusión final. Su estructura tripartita refleja una concepción integral del trabajo científico, entendiendo la investigación no solo como producción de conocimiento, sino también como un proceso que exige planificación, sistematicidad, claridad expositiva y capacidad de comunicación.

La primera parte del libro se centra en la elaboración del anteproyecto de investigación, que es concebido como la base estructural sobre la cual se construirá todo el trabajo posterior. En este bloque inicial, las autoras comienzan abordando los aspectos de la planeación, destacando la importancia de definir con precisión el problema de investigación, los objetivos, la justificación y la viabilidad del estudio. A continuación, se presenta un capítulo dedicado al formato que debe seguirse antes de iniciar el desarrollo formal, lo que permite al investigador organizar sus ideas dentro de un marco coherente y aceptado académicamente. Posteriormente, a lo largo de doce capítulos, se desglosan de manera detallada todos los elementos que debe contener un anteproyecto: desde la formulación del problema hasta el marco teórico, la hipótesis, la metodología, el cronograma y las referencias. Esta sección destaca por su enfoque práctico, proporcionando orientaciones claras que facilitan la estructuración lógica y rigurosa del proyecto.

La segunda parte del manual aborda el desarrollo del informe final de investigación, es decir, la tesis propiamente dicha. En este apartado, nuevamente a través de doce capítulos, se explican los componentes esenciales que deben integrarse en el documento final. Se hace especial hincapié en la coherencia entre los objetivos planteados en el anteproyecto y los resultados obtenidos, así como en la correcta presentación de los datos, el análisis y las conclusiones. Las autoras insisten en la importancia de la claridad expositiva, la precisión conceptual y el respeto a las normas académicas, subrayando que el informe final no es solo un requisito formal, sino el producto tangible del proceso investigativo.

La tercera parte del libro se orienta a la fase final de revisión, edición y comunicación de la investigación. Incluye una útil lista de cotejo que permite al investigador verificar que su trabajo cumple con los estándares exigidos antes de su entrega definitiva. Además, se ofrecen recomendaciones prácticas para la presentación oral, con especial atención a la defensa de la tesis, un momento clave en el que el investigador debe demostrar dominio de su tema y capacidad argumentativa. Este apartado amplía la perspectiva del manual al considerar no solo el documento escrito, sino también las habilidades comunicativas necesarias para exponerlo eficazmente.

Finalmente, el manual incorpora un capítulo dedicado a la transformación del informe de investigación en artículos científicos, así como a su publicación. Este enfoque resulta especialmente relevante, ya que conecta el trabajo académico con el circuito de la comunicación científica, fomentando la difusión del conocimiento generado. En conjunto, la obra se configura como una guía completa que acompaña al investigador a lo largo de todo el proceso, integrando dimensiones metodológicas, formales y comunicativas, y contribuyendo a la formación de competencias esenciales en el ámbito académico.

La divulgación del uso de inteligencia artificial en la publicación académica: hacia estándares de transparencia disciplinar

Flowchart of AI disclosure in scholarly publishing including author collaboration, manuscript review, and final publication.
Illustration showing AI disclosure steps for ethical scholarly publishing.

LaFlamme, Marcel, y Natalie Meyers. Enacting AI Disclosure in Scholarly Publishing. Preprint, Open Anthropology Research Repository (OARR), 2025.

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El artículo aborda un fenómeno emergente en la comunicación científica contemporánea: la creciente exigencia de que los autores académicos declaren si han utilizado inteligencia artificial generativa (IA) y de qué manera en la elaboración de sus trabajos. Los autores sitúan esta cuestión en un contexto de rápida expansión de herramientas de IA en la investigación y la escritura académica, lo que ha generado nuevas tensiones en torno a la transparencia, la autoría y la responsabilidad intelectual. En este escenario, la divulgación del uso de IA se perfila como una práctica clave para mantener la integridad del sistema científico, aunque todavía carece de estándares homogéneos y plenamente consolidados.

El texto ofrece un mapa del panorama actual de prácticas de divulgación y atribución de la IA, mostrando que estas se encuentran en una fase incipiente, caracterizada por la diversidad de enfoques entre editoriales, disciplinas y organismos reguladores. Los autores destacan que, aunque existe un consenso general en torno a la necesidad de transparencia, las formas concretas de declarar el uso de IA —qué se debe declarar, cómo hacerlo y en qué parte del artículo— siguen siendo objeto de debate. Esta falta de estandarización genera incertidumbre tanto para autores como para editores, y dificulta la comparabilidad entre publicaciones.

Un aspecto central del artículo es su enfoque disciplinar, particularmente en relación con la antropología. Los autores sostienen que cualquier modelo de divulgación de IA debe adaptarse a los compromisos epistemológicos y éticos específicos de cada campo, en lugar de aplicarse de manera uniforme. En disciplinas como la antropología, donde la interpretación, la reflexividad y la relación con los sujetos de estudio son fundamentales, el uso de IA plantea cuestiones adicionales sobre la mediación tecnológica en la producción de conocimiento. Por ello, la divulgación no debe entenderse solo como un requisito técnico, sino como una práctica situada que refleja valores disciplinares.

El artículo también propone recomendaciones concretas para implementar la divulgación de IA, basadas en prácticas ya existentes en la publicación académica. Entre ellas, se sugiere integrar la información sobre el uso de IA en secciones ya consolidadas, como la metodología o los agradecimientos, así como desarrollar descripciones claras del tipo de uso realizado (por ejemplo, edición lingüística, generación de texto o análisis de datos). Estas recomendaciones buscan evitar soluciones completamente nuevas y, en su lugar, aprovechar infraestructuras editoriales ya establecidas para facilitar la adopción de la transparencia.

Además, el trabajo amplía su perspectiva más allá del ámbito editorial para analizar cómo la exigencia de divulgar el uso de IA está siendo codificada en distintos niveles —profesionales, institucionales y regulatorios—. Esto permite entender la divulgación no solo como una práctica académica, sino como parte de una tendencia más amplia hacia la rendición de cuentas en el uso de tecnologías automatizadas. En este sentido, las decisiones que tomen las disciplinas individuales deben interpretarse dentro de un ecosistema global en el que la transparencia tecnológica se está convirtiendo en un principio normativo transversal.

En conjunto, el artículo defiende que la divulgación del uso de IA no es simplemente una cuestión administrativa, sino un elemento crucial para preservar la confianza en la investigación, clarificar la autoría humana y hacer visibles los procesos de producción del conocimiento. Sin embargo, advierte que el desafío no radica únicamente en exigir transparencia, sino en diseñar modelos de divulgación que sean significativos, consistentes y sensibles a las particularidades de cada disciplina.

Acelerando la investigación cualitativa con inteligencia artificial

Acelerando la investigación cualitativa con inteligencia artificial. 2024. Lima: Lidera. ´

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El informe presenta la inteligencia artificial como un aliado estratégico para la investigación cualitativa, capaz de acelerar procesos, mejorar la eficiencia y abrir nuevas posibilidades analíticas. Sin embargo, insiste en que su implementación debe ser crítica, ética y consciente de sus limitaciones. La IA no sustituye la interpretación humana, sino que la potencia, siempre que el investigador mantenga el control sobre el proceso y preserve el objetivo fundamental de comprender en profundidad la complejidad de la experiencia humana.

El documento analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la investigación cualitativa, destacando su papel como herramienta transformadora que no sustituye al investigador, sino que amplifica sus capacidades. La IA permite automatizar tareas repetitivas y laboriosas, como la transcripción de entrevistas o el procesamiento inicial de datos, lo que libera tiempo para que los investigadores se concentren en la interpretación profunda y el análisis crítico. Esta complementariedad humano-máquina constituye uno de los ejes centrales del texto, subrayando que el valor de la investigación cualitativa sigue residiendo en la capacidad humana para comprender significados y contextos.

Uno de los principales aportes del informe es la identificación de áreas concretas en las que la IA acelera el proceso investigador. Entre ellas destacan la transcripción automatizada de entrevistas, el análisis de grandes volúmenes de datos textuales y la detección de patrones o temas emergentes. Estas capacidades no solo incrementan la eficiencia, sino que también permiten ampliar la escala de los estudios cualitativos, tradicionalmente limitados por el tiempo y los recursos disponibles. Además, la IA introduce nuevas perspectivas analíticas al facilitar enfoques más sistemáticos y consistentes en el tratamiento de los datos.

El texto también enfatiza los beneficios derivados del uso de la IA, como la mejora en la consistencia metodológica, el aumento del rigor analítico y la posibilidad de explorar información de manera más exhaustiva. Al automatizar procesos, se reduce el riesgo de errores humanos en tareas mecánicas y se favorece una mayor homogeneidad en el análisis. Sin embargo, estos avances no eliminan la necesidad de supervisión humana; al contrario, refuerzan la importancia del criterio investigador para validar resultados y contextualizar hallazgos.

No obstante, el documento advierte sobre una serie de desafíos y consideraciones éticas asociados al uso de la IA. Entre ellos se encuentran el sesgo algorítmico, que puede reproducir o amplificar prejuicios presentes en los datos; la posible pérdida de matices en la interpretación; y los riesgos relacionados con la privacidad y la seguridad de la información. Asimismo, se señala el peligro de una dependencia excesiva de estas herramientas, lo que podría debilitar la capacidad crítica del investigador si no se mantiene un uso reflexivo y controlado.

Introducción al análisis de datos cualitativos con inteligencia artificial: guía práctica para usar ChatGPT en la investigación social y educativa

Manuel Etesse. Introducción al análisis de datos cualitativos con inteligencia artificial: guía práctica para usar ChatGPT en la investigación social y educativa. Lima: Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024.

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La obra constituye una guía práctica orientada a investigadores del ámbito social y educativo que desean incorporar herramientas de inteligencia artificial, especialmente ChatGPT, en el análisis de datos cualitativos.

El texto parte de una premisa clara: la IA no sustituye el trabajo del investigador, sino que actúa como un apoyo técnico que permite optimizar tareas complejas como la organización, codificación e interpretación de grandes volúmenes de información textual. En este sentido, el manual combina fundamentos metodológicos con aplicaciones concretas, facilitando la integración de estas tecnologías en procesos de investigación rigurosos.

Uno de los ejes centrales del libro es la propuesta de un marco metodológico estructurado que organiza el análisis cualitativo en fases como la anotación, exploración y codificación de datos. A través de estrategias como el modelo AEXCO, el autor muestra cómo utilizar la IA para identificar patrones, extraer citas relevantes de entrevistas y sintetizar información compleja. Además, introduce procedimientos específicos —como el entrenamiento “cori-f”— que permiten configurar el comportamiento de la herramienta para obtener respuestas alineadas con los objetivos de investigación, destacando la importancia de diseñar instrucciones precisas (prompts) para mejorar la calidad del análisis.

El libro también subraya el valor de la IA en la eficiencia del proceso investigador. Gracias a estas herramientas, es posible reducir significativamente el tiempo dedicado a tareas como la transcripción, clasificación y organización de datos, especialmente en estudios con gran cantidad de material cualitativo. Sin embargo, el autor insiste en que estos beneficios deben ir acompañados de una supervisión constante por parte del investigador, quien mantiene la responsabilidad sobre la interpretación final y la validez de los resultados.

Un aspecto especialmente relevante es la dimensión ética del uso de la inteligencia artificial. La guía propone un protocolo que incluye la anonimización de los տվյալos, la protección de la privacidad de los participantes y el uso de sistemas en entornos controlados para evitar la exposición de información sensible. Este enfoque refuerza la idea de que la incorporación de la IA en la investigación no solo es una cuestión técnica, sino también metodológica y deontológica.

En conjunto, el libro de Manuel Etesse se presenta como una herramienta accesible —sin requerir conocimientos avanzados de programación— que democratiza el uso de la inteligencia artificial en la investigación cualitativa. Su principal aportación radica en ofrecer un equilibrio entre innovación tecnológica y rigor científico, mostrando cómo la IA puede integrarse de forma crítica y responsable en las prácticas investigadoras contemporáneas.