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Cuatro futuros posibles (y un escenario límite) para la publicación científica

José Luis García Boyé

Secretario Técnico de RIED

 

Palabras clave: RIED, publicación científica, inteligencia artificial generativa, evaluación por pares, infraestructuras editoriales, integridad científica, futuros de la ciencia

La reacción inicial de gran parte de las instituciones académicas frente a la llegada de la inteligencia artificial generativa se articuló, sobre todo, en políticas editoriales y de gobernanza: exigencias de divulgación del uso de IA, asignación explícita de responsabilidad humana y restricciones específicas, y una proliferación de directrices no siempre convergentes entre revistas, editoriales y otras instancias (Committee on Publication Ethics [COPE], 2025; Elsevier, s. f.; European Association of Science Editors [EASE], 2024). Hay una variabilidad sustantiva en lo que se pide declarar y en los umbrales de “uso aceptable”, lo que aumenta la incertidumbre operativa para autores y equipos editoriales (Ganjavi et al., 2024; Lingard et al., 2025).

Esta respuesta ha sido necesaria, pero puede resultar insuficiente ante un cambio estructural caracterizado por la producción masiva de textos verosímiles y presiones de aceleración en los flujos editoriales, con impactos todavía difíciles de anticipar por la rápida mejora e implantación de estas tecnologías. Por ello, resulta valioso recurrir a ejercicios de “ciencia ficción dirigida” y metodologías de anticipación, al igual que hacen diversos gobiernos y organizaciones para explorar futuros no evidentes, anticipar amenazas complejas y mejorar su preparación institucional (Defence Science and Technology Laboratory [Dstl], 2026; Government Office for Science [GO-Science], 2024; North Atlantic Treaty Organization [NATO], 2024; Organisation for Economic Co-operation and Development [OECD], 2025; Pólvora & Nascimento, 2021).

Este texto adopta exactamente esa lógica: los escenarios que siguen funcionan como pruebas de estrés. No pretenden describir “lo que ya ocurre”, sino explorar trayectorias plausibles a partir de tendencias observables, incentivos editoriales y tensiones de infraestructura.

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Inteligencia artificial generativa en la publicación científica: potencialidades, implicaciones y limitaciones

Por Esther López Martín

 

Profesora Titular de Universidad en el Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación II. Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)

 

Palabras clave: EDUCACIÓN XX1, inteligencia artificial generativa, ChatGPT, producción científica, integridad científica

 

Si bien la inteligencia artificial no es una tecnología nueva, durante el último año ha alcanzado una extraordinaria popularidad y su uso se está expandiendo a diversas áreas de nuestra vida. Herramientas como ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Bard, Llama, DALL·E o HeyGen, entre muchas otras, han despertado un notable interés al ser capaces de generar automáticamente contenido de diverso tipo (texto, imágenes, vídeos, etc.), en respuesta a ciertas instrucciones. Dicho interés se justifica por el potencial de estas tecnologías para reducir la carga de trabajo dedicada a tareas superfluas, lo que conllevaría a un aumento de la productividad.

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