Buenas prácticas de IA generativa en la redacción académica

En marzo de 2025, College & Research Libraries (C&RL) publicó la primera política formal sobre inteligencia artificial generativa (IA-Gen) dentro del ámbito de Bibliotecología y Ciencia de la Información. Su postura —centrada en la autoría exclusivamente humana, la obligatoriedad de la declaración de uso y la prohibición de emplear IA en la revisión por pares— marcó un hito porque trascendió el debate técnico y enfatizó la responsabilidad moral de editores, revisores y autores. En info[rage] vimos esa declaración como la confirmación pública de algo que nuestra organización ya había resuelto internamente:

la IA es una herramienta de apoyo, no un sustituto del criterio experto.

Desde finales de 2024 veníamos operando con lineamientos internos cercanos: permitíamos la IA como asistente lingüístico y de ideación, exigíamos transparencia sobre las herramientas utilizadas, prohibíamos insertar textos confidenciales en servicios de terceros durante la revisión y reservábamos la autoría exclusivamente para personas. Sin embargo, queríamos contrastar nuestra guía con el abanico de directrices que emergía en los sellos editoriales más influyentes ‒no solo en Bibliotecología, sino en ciencias duras, medicina y humanidades‒ y verificar hasta qué punto convergíamos con la norma internacional.

Cómo se construyó la comparación enfocada en la IA generativa en la redacción académica

Optamos por una estrategia de cartografía normativa para entender de primera mano la IA generativa en la redacción académica. Seleccionamos once editoriales que producen el grueso de la literatura académica global (Elsevier, Wiley, SAGE, Taylor & Francis, Oxford University Press, Cambridge University Press, Springer Nature, ACS Publications, la red JAMA y dos revistas especializadas en bibliotecología: Journal of Academic Librarianship y JLSC). Añadimos dos organismos con peso prescriptivo ‒la American Association for the Advancement of Science (AAAS) y el Future of Life Institute (FLI)‒ porque sus pronunciamientos suelen filtrarse luego en marcos regulatorios nacionales.

Para cada política extrajimos seis dimensiones:

1. Redacción asistida. No nos limitamos a la frase “permitida” o “prohibida”: examinamos qué fases del flujo editorial abarca (ideación, borrador, copy-editing) y qué salvaguardias exige (revisión humana, referencia cruzada con fuentes primarias, verificación de citas).
   

2. Declaración de uso. Analizamos el formato (sección específica, nota metodológica, apéndice con prompts), la granularidad (herramienta, versión, fabricante) y la obligatoriedad.
   

3. Autoría. Verificamos si alguna editorial contempla la posibilidad ‒aunque sea teórica‒ de atribuir autoría a un sistema de IA.
   

4. Imágenes y gráficos. Contrastamos la admisión de IA para portadas, figuras internas, datos sintéticos y material suplementario.
   

5. Revisión por pares. Nos interesaba saber si se permite a revisores utilizar IA para resumir, traducir o evaluar manuscritos y, sobre todo, si se autoriza cargar el texto completo en plataformas externas.
   

6. Procesos de apoyo (traducción, corrección, metadatos). Este asunto, a menudo relegado a una nota al pie, es crucial para la labor diaria en bibliotecas y oficinas editoriales.

Institución / editorial	Redacción asistida por IA	Declaración de uso	¿IA como autora?	Imágenes generadas con IA	IA en revisión por pares	Procesos de apoyo
Elsevier	Permitida para mejorar lenguaje.	Obligatoria.	No.	Prohibidas (salvo métodos).	No	Permitida (p. ej. Grammarly).
Wiley	Permitida (texto, datos, imágenes).	Obligatoria (sección Métodos/Agradecimientos + anexos).	No.	Permitida si se describe dataset y exactitud.	No	Permitida.
SAGE	Permitida; distingue assistive vs generative.	Obligatoria para IA-Gen.	No.	Permitida con atribución explícita.	No	Permitida, revisión humana.
Taylor & Francis	Permitida; autor revisa minuciosamente.	Obligatoria.	No.	No (imágenes y datos sintéticos).	No	Permitida con control humano.
Oxford UP	Solo con autorización previa.	Obligatoria.	No.	Solo con permiso editorial.	No	Solo con permiso.
Cambridge UP	Solo con permiso editorial.	Obligatoria.	No.	Solo con permiso; etiquetar “AI-generated”.	No.	Permitida con supervisión.
Springer Nature	Permitida (copy-editing); cualquier generación debe indicarse.	Obligatoria.	No.	Prohibidas (salvo excepciones científicas).	No.	Permitida.
ACS Publications	Permitida; describir cuándo y cómo.	Obligatoria.	No.	Permitida (no en gráficos ToC).	No.	Permitida.
JAMA Network	Permitida con detalle de versión y fabricante.	Obligatoria.	No.	Desaconsejada (solo en métodos).	No	Permitida con declaración.
Journal of Academic Librarianship	Permitida (política Elsevier).	Obligatoria.	No.	Sigue política Elsevier.	No.	Permitida.
JLSC	Permitida; anexar prompts y outputs.	Obligatoria + anexo.	No.	Permitida, con full disclosure.	No	Permitida con anexos.
AAAS (orientación)	Permitida (limitada).	Recomendable.	No.	N/A.	No	Permitida con verificación.
Future of Life Institute	No aplica (marco de gobernanza).	Recomendable.	No.	N/A.	No	Orientación ética.

En todas las editoriales analizadas ‒incluidas las más restrictivas, Oxford y Cambridge UP‒ la IA puede intervenir en la construcción del texto, pero el grado de admisibilidad varía. Elsevier, SAGE y Springer Nature adoptan un enfoque que podríamos llamar linguistic enhancement: la IA corrige sintaxis, sugiere paráfrasis, ajusta el tono. Wiley amplía el margen y permite utilizarla para “desarrollar cualquier porción del manuscrito”, siempre que el autor provea un anexo con los prompts y las salidas originales. La diferencia no es trivial: si todo el intercambio IA–humano queda registrado, un revisor puede rastrear la génesis de una afirmación y detectar si hay alucinaciones.

Taylor & Francis se coloca a mitad de camino: admite borradores generados por IA, pero exige que cada afirmación pase por una “rigurosa revisión y validación metodológica”. En medicina, la JAMA Network va más allá y pide que el autor declare la versión, número de compilación y fabricante de la herramienta, argumento que la trazabilidad técnica es parte de la replicabilidad científica. Ese grado de detalle, hoy excepcional, podría volverse norma a medida que aumente la litigiosidad en torno a los derechos de entrenamiento de modelos.

Tendencias y Valor profesional

De acuerdo con la matriz, nos centramos en cinco ejes decisivos de la comunicación científica que ya tienen un núcleo normativo estable. La unanimidad en autoría y el casi-consenso en transparencia y confidencialidad de la revisión fijan un marco mínimo:

la IA es herramienta, nunca sujeto;

todo uso debe dejar rastro verificable; y el material inédito no puede exponerse a modelos públicos. Donde persisten matices —imágenes sintéticas y alcance de la redacción asistida— las editoriales optan por la prudencia: restringen gráficos generados y limitan la IA textual a tareas lingüísticas, manteniendo la validación humana como barrera de calidad.

Eje	Convergencia mayoritaria	Valor para el profesional
Autoría	13/13 rechazan IA como autora.	Reafirma la importancia del criterio humano y la responsabilidad legal y ética.
Transparencia	11/13 exigen declaración formal; AAAS y FLI la recomiendan.	Facilita trazabilidad, evita litigios y fortalece la confianza investigativa.
Revisión por pares	12/13 prohíben cargar manuscritos en chatbots; AAAS lo desaconseja.	Protege la confidencialidad y reduce riesgo de fugas o alucinaciones.
Imágenes con IA	8/11 las restringen o prohíben; la excepción es SAGE con atribución.	Demuestra cautela ante problemas de copyright y deepfakes.
Redacción asistida	Todas permiten algún grado de apoyo.	Reconoce la eficiencia de IA sin desplazar la voz académica.

El rol del Profesional de la Información como persona experta en IA ética

En este escenario, el profesional —bibliotecólogo/a, editor/a, gestor/a de información— debe cultivar cuatro competencias:

1. Técnica: Saber promptear, detectar alucinaciones y validar factualidad.
   

2. Ética: Distinguir cuándo la automatización degrada la autoría o sesga los resultados.
   

3. Curación y trazabilidad: Documentar versiones, fuentes y metadatos de salida IA.
   

4. Acompañamiento pedagógico: Formar a académicos y estudiantes en el uso responsable.

Cómo se posiciona info[rage] frente a la evidencia comparada

Antes de que la ola de directrices se formalizara, info[rage] ya había asumido internamente los siguientes principios: autoría humana, transparencia, no-divulgación en la revisión y uso circunscrito a apoyo lingüístico y visual en contextos controlados. El ejercicio comparativo confirma que:

• Redacción asistida: nuestro protocolo (IA para borradores, revisión humana obligatoria) coincide con el modelo Elsevier–Springer.
  

• Declaración: sugerimos a los autores una nota explícita y los prompts en un anexo si la generación superó el 20 % del texto. Esto se alinea con Wiley y JLSC.
  

• Revisión: todo proceso debe ser verificado y evaluado; convergencia con todas las editoriales.
  

• Imágenes: permitimos IA solo en materiales promocionales, no en figuras de datos; idéntico a la restricción de ACS y Elsevier.
  

info[rage] no solo cumple con los estándares vigentes, sino que fue pionera en anticipar las cláusulas más rigurosas, reforzando su reputación como gestor responsable de contenidos científicos.

Conclusiones

En definitiva, el recorrido comparativo muestra que las pautas internacionales han cristalizado en torno a un principio rector: la inteligencia artificial puede agilizar la comunicación académica, pero su uso legítimo exige autoría humana, transparencia trazable, confidencialidad indeclinable y verificación crítica de cualquier salida algorítmica—especialmente cuando se trata de imágenes o de pasajes generados. La convergencia de trece instituciones refuerza la pertinencia de los lineamientos que info[rage] adoptó con antelación, y eleva nuestro compromiso con una práctica editorial que combina eficiencia tecnológica y rigor ético. De cara al futuro, mantendremos la vigilancia normativa, consolidaremos metadatos que den cuenta del empleo de IA y seguiremos formando a autores, revisores y bibliotecólogos en un uso responsable que preserve la integridad del registro científico.