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SocArXiv establece una política para regular el uso de inteligencia artificial en su repositorio

Cohen, Philip N. “SocArXiv Releases AI Policy.” SocOpen: Home of SocArXiv, 9 de marzo de 2026. https://socopen.org/2026/03/09/socarxiv-releases-ai-policy/

SocArXiv releases AI policy

El repositorio abierto SocArXiv, dedicado a la difusión de preprints en ciencias sociales, ha publicado una nueva política sobre el uso de inteligencia artificial (IA) con el objetivo de preservar la calidad del conocimiento académico y garantizar la fiabilidad del ecosistema de investigación. La iniciativa surge en un contexto marcado por el rápido crecimiento de herramientas generativas y por el aumento de envíos de artículos que incorporan contenido producido por modelos de lenguaje. La política pretende establecer criterios claros que permitan diferenciar entre el uso legítimo de herramientas de asistencia automatizada y la producción de trabajos generados mayoritariamente por IA que no cumplen estándares académicos.

El documento parte de una preocupación central: proteger lo que sus responsables denominan el “bien común epistémico” de la investigación científica. Según el repositorio, la proliferación de textos generados automáticamente —muchos de ellos de baja calidad o incluso fraudulentos— amenaza con diluir el valor de las publicaciones académicas. En un entorno como el de los servidores de preprints, donde los artículos se difunden sin revisión por pares formal, el riesgo es mayor, ya que estos documentos pueden adquirir apariencia de legitimidad académica al recibir identificadores persistentes o integrarse en sistemas de citación. Por ello, SocArXiv considera necesario introducir reglas que ayuden a filtrar contenidos problemáticos sin comprometer el carácter abierto de la plataforma.

La política también responde a problemas operativos derivados del aumento de envíos. El repositorio experimentó un crecimiento significativo en el número de artículos depositados, acompañado de un incremento de trabajos generados parcial o totalmente mediante sistemas de inteligencia artificial. Esta situación provocó un aumento de la carga de trabajo para los moderadores voluntarios encargados de revisar las propuestas antes de su publicación. Como medida previa a la política definitiva, en noviembre de 2025 se decidió suspender temporalmente la recepción de artículos centrados en modelos de IA o en el desarrollo técnico de estas tecnologías, con el fin de aliviar la presión sobre el sistema y elaborar una normativa clara.

El nuevo marco normativo establece que el uso de herramientas de inteligencia artificial puede ser aceptable en determinadas circunstancias, siempre que se declare de forma transparente y exista supervisión humana. Entre los usos considerados legítimos se encuentran tareas como la traducción automática, la ayuda en búsquedas bibliográficas, la organización de ideas, la corrección lingüística, el formateo de textos o ciertos procesos de análisis asistido por máquinas. En estos casos, los autores deben documentar claramente cómo se ha utilizado la herramienta y garantizar que el contenido final ha sido revisado críticamente por investigadores humanos. La transparencia en la declaración del uso de IA se convierte así en un requisito fundamental para la aceptación de los trabajos.

En contraste, la política define también usos explícitamente prohibidos. Entre ellos se incluye la generación automática de párrafos completos o secciones enteras del artículo sin supervisión adecuada, la creación de datos ficticios mediante modelos generativos, la invención de fuentes o referencias inexistentes, y la presentación de sistemas de IA como si fueran coautores humanos o interlocutores en procesos de investigación. Igualmente se rechazan los trabajos producidos íntegramente por sistemas generativos sin aportación sustancial de investigación humana. Estas prácticas son consideradas incompatibles con los estándares de integridad académica y constituyen motivo de rechazo inmediato.

Otro aspecto relevante de la política es que no pretende prohibir la inteligencia artificial en la investigación, sino establecer límites razonables para su uso. Los responsables del repositorio reconocen que los modelos de lenguaje y otras herramientas automatizadas están cada vez más integrados en los procesos de investigación, desde la traducción hasta el análisis de datos. Por ello, el objetivo no es iniciar una “carrera armamentística” para detectar automáticamente contenidos generados por IA, algo que consideran difícil de sostener técnicamente, sino crear normas simples y aplicables que fomenten comportamientos responsables por parte de los investigadores.

La política también pretende ofrecer orientación a los autores sobre dónde publicar determinados tipos de trabajos. SocArXiv se concibe principalmente como un repositorio para investigación en ciencias sociales, no como un espacio dedicado al desarrollo técnico de sistemas de inteligencia artificial. Por ello, algunos trabajos centrados en la creación o experimentación con modelos de IA pueden encontrar un encaje más adecuado en otros repositorios especializados. Esta delimitación temática busca mantener la coherencia disciplinar del repositorio y evitar que se convierta

Del SEO al GEO: cómo los contenidos de producto determinan la visibilidad en la búsqueda impulsada por IA

Lily AI. From SEO to GEO: The Role of Product Content in AI Search and Discovery. Lily AI, 2025.

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la transformación profunda que está experimentando la búsqueda de productos en el comercio digital con la irrupción de los motores generativos de inteligencia artificial. Durante dos décadas, el SEO tradicional marcó las normas de visibilidad online, obligando tanto a usuarios como a minoristas a pensar en términos de palabras clave, enlaces y estructuras legibles para los algoritmos. Sin embargo, ese modelo se está desmoronando. Los motores de IA como Gemini, ChatGPT, Claude o Perplexity ya no se limitan a indexar páginas, sino que interpretan significados, contextos e intenciones. Este cambio está alterando de raíz el modo en que los consumidores descubren productos: más del 60% de las búsquedas terminan sin clic y se prevé un descenso del 50% del tráfico orgánico para 2028, al prevalecer las respuestas generadas directamente por IA. En este nuevo escenario, la cuestión clave no es si un producto “aparece”, sino si es correctamente comprendido por los sistemas generativos.

Se subraya además que los consumidores ya no buscan listados de enlaces, sino relevancia, precisión contextual y orientación personalizada. Las personas formulan peticiones en lenguaje natural, como “un vestido suave y fluido para unas vacaciones de verano”, y esperan que el sistema entienda matices de ocasión, clima, estilo o preferencia estética. Esto exige un nivel de comprensión semántica imposible de satisfacer con descripciones de producto pobres o centradas únicamente en palabras clave. Frente a ello surge el concepto de GEO (Generative Engine Optimization), entendido como la disciplina orientada a que los productos se representen adecuadamente en respuestas generadas por IA. Si el SEO decía a las máquinas “qué ver”, el GEO les enseña “qué significa” cada producto: qué es, para quién sirve, en qué contexto es adecuado y por qué debería recomendarse.

El documento sostiene que los catálogos ya no pueden ser inventarios estáticos, sino auténticas infraestructuras de datos. Los motores generativos funcionan relacionando atributos, imágenes, metadatos y descripciones para formar una representación coherente de cada artículo. Si faltan datos o contexto, la IA rellena los huecos de forma incorrecta, lo que compromete la relevancia. En cambio, un catálogo enriquecido —con taxonomías coherentes, atributos completos, descripciones en lenguaje natural y metadatos unificados— se convierte en un grafo de conocimiento vivo que facilita que la IA conecte productos con necesidades reales. El texto muestra cómo la falta de precisión puede provocar errores, como confundir un pintalabios rojo con tonos completamente distintos, mientras que un sistema de datos bien estructurado favorece recomendaciones fiables, personalizadas y consistentes.

Por último, el informe explica cómo los minoristas pueden prepararse para este nuevo entorno dominado por la IA. Propone acciones como enriquecer los datos de producto más allá de lo básico; optimizar descripciones para consultas naturales; unificar y automatizar los metadatos mediante esquemas y taxonomías; mantener la información constantemente actualizada; y adoptar nuevas métricas que midan la representación semántica en lugar del ranking tradicional. Según el documento, el éxito dependerá de comprender que el contenido de producto ya no es un elemento estático de merchandising, sino un lenguaje compartido entre consumidores, comerciantes, anunciantes y máquinas. Empresas como Lily AI ofrecen plataformas diseñadas para convertir catálogos en sistemas de información legibles por la IA, mejorando la precisión de las recomendaciones, la coherencia de los datos y, en última instancia, las ventas.

Búsquedas efectivas en internet: motores de búsqueda, metadatos y SEO

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Programa Noches de Biblioteca – Búsquedas efectivas en internet: motores de búsqueda, metadatos y SEO Invitado especial: Julio Alonso Arévalo, Jefe de Biblioteca de la Facultad de Traducción y Documentación de la Universidad de Salamanca.

«Hubo un tiempo en que lo que más tarde se conoció como Internet no era más
que un oscuro experimento para conectar computadoras. Un tiempo antes de
que Internet se convirtiera en un elemento omnipresente de la vida cotidiana de
miles de millones de personas. Un tiempo antes de que casi todos los dispositivos
imaginables pudieran conectarse con todo tipo de otros dispositivos a través de
Internet. Y una época en la que las conexiones entre personas las definíamos por
el espacio físico y la interacción física. Un tiempo antes de que nos consideráramos
ciudadanos de la web social. Ese tiempo se acabó para siempre


Jacques Raubenheimer

SEO y posicionamiento web con Lluís Codina. Planeta Biblioteca 2017/03/22.

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Planeta Biblioteca 2017/03/22. SEO y posicionamiento web con Lluís Codina

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Ha sido todo un enorme placer tener en nuestro Planeta a Lluis Codina, profesor del Departamento de Comunicación de la Universidad Pompeu Fabra, donde imparte docencia sobre documentación aplicada a los medios de comunicación y coordinador del prestigioso Máster Universitario en Comunicación Social, de la misma universidad. Hemos conversado con Lluis sobre SEO y posicionamiento en la web, su significado, diferencias entre visibilidad, posicionamiento y usabilidad; , importancia e implicaciones del posicionamiento y la visibilidad para una institución, herramientas de análisis y  estrategias para atraer más tráfico a nuestra web. Un programa muy ilustrativo que será de gran ayuda para quienes desean mejorar sus resultados en el entorno en línea.

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