Buenas prácticas de IA generativa en la redacción académica (II): nuevas orientaciones para investigar y con responsabilidad

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En mayo de 2025, desde info[rage] publicamos una primera cartografía normativa sobre las buenas prácticas de inteligencia artificial generativa (IA-Gen) en la redacción académica. En aquel momento, nos interesaba contrastar nuestros lineamientos institucionales con las orientaciones de editoriales científicas y organizaciones vinculadas con la comunicación del conocimiento.

La revisión identificó coincidencias relacionadas con la autoría humana, la declaración del uso de IA, la protección de manuscritos confidenciales y la verificación de contenidos generados mediante estas tecnologías. Los resultados reforzaron un principio que ya formaba parte de nuestro trabajo:

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

Desde entonces, las aplicaciones de IA generativa han ampliado su presencia en la investigación y la escritura académica. Las herramientas actuales intervienen en la recuperación y síntesis de literatura, la organización de manuscritos, la asistencia metodológica, el análisis de datos y la elaboración de recursos visuales. Algunas incorporan agentes capaces de ejecutar tareas encadenadas, desde la búsqueda de información hasta la preparación de documentos.

Este escenario plantea nuevas preguntas:

1. ¿Hasta dónde resulta admisible utilizar IA para elaborar un texto académico?

2. ¿Qué actividades requieren declaración?

3. ¿Cómo se verifican las fuentes y los resultados?

4. ¿Qué cambia cuando la herramienta interviene en la interpretación de datos o en la construcción de argumentos?

Para responderlas, decidimos retomar nuestra investigación documental, actualizar las políticas editoriales examinadas y ampliar las dimensiones de análisis.

El propósito de esta segunda publicación conserva el enfoque original: identificar buenas prácticas para investigar y escribir con IA, fundamentadas en disposiciones editoriales verificables. La revisión de políticas constituye el punto de partida; su aplicación responsable a la escritura académica representa nuestro principal interés.

Cómo construimos la segunda cartografía normativa

En esta revisión seleccionamos nueve entidades editoriales presentes en el primer estudio: Elsevier, Wiley, SAGE Publishing, Taylor & Francis, Oxford University Press, Cambridge University Press, Springer Nature, ACS Publications y JAMA Network.

Consultamos sus políticas oficiales disponibles al 29 de octubre de 2026 y contrastamos sus disposiciones con la documentación reunida en 2025. Para evitar interpretaciones incorrectas, diferenciamos las políticas generales de aquellas que corresponden a revistas, libros o procedimientos editoriales específicos.

También ampliamos el instrumento de seis a diez dimensiones:

N.º	Dimensión	Aspectos examinados
1	Redacción asistida por IA	Ideación, elaboración de borradores, reformulación y revisión lingüística.
2	Declaración y transparencia	Obligatoriedad, contenido, ubicación, anexos y formularios.
3	Autoría y responsabilidad	Reconocimiento de autoría, originalidad y responsabilidad sobre el manuscrito.
4	Imágenes y gráficos	Ilustraciones, figuras científicas, visualizaciones y materiales generados.
5	Revisión por pares	Asistencia a revisores, evaluación científica y confidencialidad.
6	Procesos editoriales de apoyo	Traducción, corrección, referencias, metadatos y tareas auxiliares.
7	IA en investigación	Revisión de literatura, programación, análisis e interpretación de datos.
8	Trazabilidad y reproducibilidad	Registro de herramientas, versiones, procedimientos y evidencias.
9	Confidencialidad y propiedad intelectual	Privacidad, protección de manuscritos, licencias y derechos.
10	Autonomía de IA y gestión del riesgo	Agentes, delegación de actividades, supervisión y clasificación de riesgos.

Las primeras seis dimensiones conservan la continuidad con nuestra publicación anterior. Las cuatro restantes examinan actividades que las políticas actuales describen con mayor detalle.

Para codificar las disposiciones distinguimos entre permitido, condicionado, prohibido y no especificado expresamente. Esta distinción evita interpretar la ausencia de una restricción como autorización.

¿Qué establecen las nueve entidades editoriales sobre la IA generativa en la redacción académica?

La comparación se presenta en dos tablas. La primera reúne las dimensiones relacionadas con la preparación y publicación del manuscrito; la segunda examina los procedimientos de investigación, la documentación y las condiciones de responsabilidad.

Tabla 1. IA generativa en la preparación y publicación académica

Editorial	Redacción asistida	Declaración de IA	Autoría	Imágenes y gráficos	Revisión por pares
Elsevier	Ideación, síntesis, organización y edición con supervisión humana.	Declaración independiente; Métodos para usos investigativos.	Autoría humana.	Diagramas y visualizaciones verificables; restricciones para imágenes primarias.	Asistencia limitada con protección de confidencialidad.
Wiley	Apoyo en borradores y revisión, bajo dirección intelectual humana.	Agradecimientos, Métodos y pies de figura, según el uso.	Autoría humana.	Visualizaciones e ilustraciones condicionadas.	Asistencia limitada y declarada; evaluación humana.
SAGE	Asistencia básica exenta; generación sustantiva declarada.	Métodos o Agradecimientos.	Autoría humana.	Ilustraciones representativas admitidas; evidencias ficticias prohibidas.	Apoyo en redacción; evaluación automática no admitida.
Taylor & Francis	Ideación, clasificación, edición y traducción.	Declaración específica del uso de IA.	Autoría humana.	Diagramas conceptuales admitidos; manipulación de evidencia científica prohibida.	Corrección lingüística sin sustitución del juicio experto.
Oxford UP	Corrección básica exenta; generación sustantiva declarada.	Carta de presentación y Agradecimientos; Métodos cuando corresponda.	Autoría humana.	Imágenes explicativas condicionadas; imágenes científicas primarias restringidas.	Confidencialidad; requisitos adicionales según revista.
Cambridge UP	Originalidad y control humano; detalles según revista.	Obligatoria, sin ubicación general única.	Autoría humana.	Sin clasificación general detallada en la guía examinada.	Protección de manuscritos y decisiones editoriales humanas.
Springer Nature	Asistencia diferenciada por nivel de riesgo.	Declaración según intervención y riesgo.	Autoría humana.	Contenidos derivados de fuentes verificables, bajo condiciones.	Asistencia condicionada, sin reemplazar la evaluación.
ACS Publications	Uso condicionado y sujeto a criterio editorial.	Agradecimientos, Métodos y pies de figura.	Autoría humana.	Portadas condicionadas; imágenes generadas para gráficos ToC prohibidas.	Prohibida la divulgación de materiales confidenciales.
JAMA Network	Asistencia declarada; restricciones para opiniones y correspondencia.	Agradecimientos, Métodos y leyendas de figuras.	Autoría humana.	Visualizaciones de datos condicionadas; imágenes clínicas generadas prohibidas.	Uso de IA para revisión por pares no permitido.

Fuente: elaboración de info[rage] a partir de las políticas oficiales de las entidades examinadas, con fecha de corte del 29 de octubre de 2026.

La Tabla 1 muestra una coincidencia sustancial alrededor de la responsabilidad humana. Ninguna de las nueve entidades admite que las herramientas generativas sustituyan las obligaciones propias de la autoría científica.

En contraste, encontramos diferencias respecto a las actividades de redacción que requieren declaración, el tratamiento de las imágenes generadas y las formas de asistencia autorizadas durante la revisión por pares.

Tabla 2. IA en investigación, trazabilidad y responsabilidad

Editorial	Procesos de apoyo	IA en investigación	Trazabilidad	Privacidad y derechos	Autonomía y riesgo
Elsevier	Traducción y organización sujetas a verificación.	Síntesis documental, métodos y análisis con control humano.	Registros de herramientas, prompts y resultados.	Protección de información inédita y derechos.	Reconoce agentes y herramientas de investigación profunda.
Wiley	Traducción, referencias, formato y código.	Análisis cualitativo, cuantitativo y programación con declaración.	Documentación técnica y anexos según el caso.	Licencias, privacidad y tratamiento de datos.	Responsabilidad intelectual no delegable.
SAGE	Literatura, traducción, código y visualización.	Usos admitidos y restricciones específicas para investigación cualitativa.	Declaración de las intervenciones relevantes.	Confidencialidad y atribución correcta.	Diferencia asistencia, generación y usos prohibidos.
Taylor & Francis	Traducción, clasificación bibliográfica y programación.	Asistencia metodológica con validación.	Herramienta, versión, finalidad y procedimiento.	Protección de manuscritos, datos y derechos.	Restricciones sobre sustitución del trabajo intelectual.
Oxford UP	Organización, traducción y formato.	Código, análisis y visualización sujetos a declaración.	Identificación de herramienta, versión y supervisión.	Protección de información y materiales de terceros.	Responsabilidad humana sobre las decisiones.
Cambridge UP	Sin catálogo general detallado.	Uso sujeto a integridad, originalidad y transparencia.	Declaración explicativa; requisitos por revista.	Confidencialidad, atribución y derechos.	Decisiones editoriales humanas.
Springer Nature	Corrección, traducción y organización.	Aplicaciones clasificadas por riesgo y verificabilidad.	Descripción de procedimientos y validación.	Protección de datos y propiedad intelectual.	Niveles verde, ámbar y rojo.
ACS Publications	Sin catálogo exhaustivo de tareas auxiliares.	Usos sustanciales descritos en Métodos.	Explicar cuándo y cómo se utilizó IA.	Confidencialidad y derechos del material visual.	Discreción editorial ante intervenciones excesivas.
JAMA Network	Traducción permitida; referencias generativas desaconsejadas.	Métodos declarados y verificables.	Herramientas, versiones, finalidad y alcance de uso.	Protección de información y contenido clínico.	Restricciones según la actividad.

Fuente: elaboración de info[rage] a partir de las políticas oficiales consultadas.

Estas diferencias identifican un problema de fondo: la admisibilidad de la IA depende de la actividad desarrollada y de su incidencia sobre el conocimiento producido.

Una herramienta que corrige errores de puntuación no cumple la misma función que otra que clasifica entrevistas, interpreta datos estadísticos o genera afirmaciones científicas. En consecuencia, las condiciones de supervisión, declaración y verificación tampoco deben ser equivalentes.

Tendencias de las políticas editoriales sobre IA generativa

A partir de las Tablas, examinamos la recurrencia de disposiciones específicas en cada dimensión. El ejercicio establece cuáles asuntos presentan mayor presencia normativa y cuáles conservan diferencias relevantes entre las entidades.

La frecuencia expresa el número de editoriales en cuyas políticas se identificaron orientaciones sobre una dimensión. No representa el porcentaje de editoriales que permiten una actividad, pues las disposiciones registradas también incluyen prohibiciones y condiciones de uso.

Figura 1. Recurrencia de las dimensiones examinadas

Dimensión	Recurrencia	Frecuencia
Autoría y responsabilidad humana	█████████	9/9
Declaración y transparencia de IA	█████████	9/9
Confidencialidad y propiedad intelectual	█████████	9/9
Redacción asistida por IA	████████░	8/9
Imágenes y gráficos generados con IA	████████░	8/9
Revisión por pares	████████░	8/9
IA en los procesos de investigación	████████░	8/9
Procesos editoriales de apoyo	███████░░	7/9
Trazabilidad técnica específica	██████░░░	6/9
Agentes de IA o clasificación formal del riesgo	██░░░░░░░	2/9

Fuente: elaboración de info[rage], a partir de nueve entidades editoriales y diez dimensiones de análisis.

Nota metodológica. Las frecuencias corresponden a una codificación descriptiva de las disposiciones identificadas en el corpus. Para trazabilidad técnica se contabilizaron orientaciones que superan la declaración general e identifican información sobre herramientas o procedimientos. La última categoría considera específicamente el reconocimiento de agentes de IA o la adopción de un marco formal de clasificación del riesgo. Los resultados describen las fuentes seleccionadas; no representan estadísticamente todas las revistas científicas.

¿Qué muestran estas tendencias?

Primero, un núcleo de responsabilidad humana. Las nueve entidades contemplan principios de autoría, transparencia y protección de la información. Aunque sus disposiciones operativas presentan diferencias, estos asuntos constituyen el fundamento común de la revisión.

Segundo, una regulación extendida de las actividades de escritura e investigación. Ocho entidades presentan orientaciones específicas sobre redacción asistida, imágenes, revisión por pares y uso de IA en procesos de investigación. La frecuencia revela la importancia de estos asuntos, pero no implica uniformidad en las autorizaciones.

Tercero, una exigencia documental más diferenciada. La trazabilidad técnica aparece con menor recurrencia que la obligación general de declarar IA. Algunas editoriales solicitan información sobre versiones, procedimientos, parámetros o archivos complementarios, mientras otras establecen requisitos menos detallados.

Cuarto, la aparición explícita de nuevas categorías de intervención. Elsevier incorpora los agentes de IA y las herramientas de investigación profunda; Springer Nature establece una clasificación formal de riesgos. Estas disposiciones examinan actividades que trascienden la asistencia lingüística tradicional.

En conjunto, los resultados muestran que la buena práctica académica debe definirse según la finalidad del uso de IA, la naturaleza del contenido intervenido y los procedimientos de comprobación aplicados.

¿Qué ha cambiado desde nuestra primera revisión?

En la cartografía publicada en 2025 identificamos un marco concentrado en la asistencia a la escritura, la autoría humana, la transparencia y la confidencialidad. Al contrastar esa documentación con las políticas vigentes en 2026, encontramos modificaciones y precisiones relevantes.

Entre los principales cambios se encuentran:

• Reconocimiento de nuevas formas de asistencia. Elsevier incorpora expresamente agentes de IA y herramientas de investigación profunda para apoyar actividades como la síntesis de literatura, la identificación de vacíos y la organización de contenidos, sin sustituir el criterio del investigador.

• Evaluación del uso según su riesgo. Springer Nature adopta una clasificación verde, ámbar y roja. El enfoque diferencia las actividades de asistencia de aquellas que influyen sobre la interpretación o comprometen la integridad científica.

• Diferenciación de materiales visuales. Elsevier, Springer Nature y Taylor & Francis precisan las condiciones para utilizar IA en diagramas, esquemas conceptuales y visualizaciones verificables, mientras conservan restricciones sobre imágenes presentadas como evidencia original.

• Restricciones específicas en determinados géneros académicos. JAMA Network actualiza sus orientaciones en agosto de 2026 y prohíbe utilizar IA para redactar artículos de opinión, cartas al editor y respuestas a revisores. También desaconseja su empleo para generar o gestionar referencias bibliográficas.

• Mayor precisión en las declaraciones. Wiley y Oxford University Press detallan qué información debe registrarse, dónde corresponde declararla y cuáles intervenciones metodológicas requieren documentación complementaria.

Estos hallazgos no representan una transformación uniforme de las nueve entidades. ACS Publications conserva su política principal fechada en diciembre de 2024. Además, algunas diferencias documentadas corresponden a políticas de distinto alcance, como las orientaciones para libros y revistas de Oxford University Press.

Por ello, distinguimos los cambios temporales comprobados de las diferencias entre instituciones. Tampoco atribuimos motivos a las modificaciones cuando las propias editoriales no los declaran.

El contraste revela un escenario en el que la pregunta ya no se limita a si resulta admisible utilizar IA, sino a qué actividades se le asignan, cómo interviene en el conocimiento y qué evidencias permiten evaluar sus resultados.

Buenas prácticas para investigar y escribir con IA generativa

Los hallazgos establecen nueve orientaciones aplicables a diferentes momentos de la escritura académica. Las organizamos como decisiones que enfrenta el investigador: antes de escribir, durante la elaboración del manuscrito, en la verificación del contenido y al preparar su publicación.

Momento 1. Antes de escribir: seleccionar y proteger

1. Delimitar las tareas que recibirá la IA

Qué hacer: establecer desde el comienzo cuáles actividades serán asistidas: búsqueda exploratoria, organización temática, revisión de estructura, mejora lingüística o apoyo metodológico.

Qué evitar: delegar la formulación integral de argumentos, resultados y conclusiones sin intervención intelectual del investigador.

Por qué: Elsevier, Wiley y Springer Nature establecen que la IA debe apoyar el trabajo académico sin sustituir el pensamiento crítico ni la responsabilidad del autor.

Una aplicación responsable consiste en solicitar alternativas de organización para un conjunto de ideas previamente desarrollado y evaluar cuáles se ajustan al propósito de la investigación.

2. Proteger la información antes de compartirla

Qué hacer: revisar las condiciones de privacidad, almacenamiento, uso para entrenamiento y derechos sobre la información incorporada a la herramienta.

Qué evitar: cargar manuscritos confidenciales, datos personales, resultados inéditos o documentos sujetos a restricciones en plataformas sin garantías suficientes.

Por qué: Elsevier, Wiley, Cambridge y otras editoriales mantienen obligaciones expresas de confidencialidad y protección de los derechos de autores e investigadores.

La selección de una herramienta debe considerar tanto su utilidad como las condiciones bajo las cuales procesa la información.

Momento 2. Durante la escritura: construir sin sustituir

3. Utilizar IA para mejorar la expresión y conservar el razonamiento propio

Qué hacer: solicitar ajustes de claridad, cohesión, organización y estilo sobre contenidos desarrollados por el investigador.

Qué evitar: incorporar automáticamente argumentos o interpretaciones generadas que no hayan sido construidas y verificadas desde el marco conceptual y las evidencias del estudio.

Por qué: las políticas distinguen la asistencia lingüística de la generación sustancial de contenido. Estas actividades implican responsabilidades y requisitos de declaración diferentes.

La mejora de un párrafo no debe modificar su significado, alterar una cita ni introducir afirmaciones ajenas al análisis original.

4. Documentar la IA utilizada en los métodos de investigación

Qué hacer: registrar la herramienta, versión, finalidad, procedimientos y mecanismos de validación cuando la IA participe en búsquedas sistemáticas, programación, análisis de datos o interpretación.

Qué evitar: presentar resultados obtenidos mediante procedimientos asistidos sin explicar el papel de la herramienta y las verificaciones realizadas.

Por qué: Wiley, Springer Nature, Oxford University Press y JAMA Network contemplan requisitos específicos para las intervenciones metodológicas.

En una investigación cualitativa, por ejemplo, la asistencia para clasificar información debe distinguirse de la interpretación de experiencias y discursos. La pertinencia de cada uso depende de la metodología y de las restricciones editoriales correspondientes.

5. Diferenciar las ilustraciones de las evidencias científicas

Qué hacer: verificar que cada figura represente fielmente los datos y conservar los materiales originales utilizados en su elaboración.

Qué evitar: presentar imágenes sintéticas, fotografías alteradas o representaciones generadas como si fueran registros empíricos auténticos.

Por qué: Elsevier, Springer Nature, Taylor & Francis y JAMA establecen diferencias entre contenidos visuales explicativos y materiales que representan evidencia científica.

Un diagrama conceptual y una imagen clínica requieren criterios de evaluación distintos. La apariencia visual no sustituye la procedencia verificable del contenido.

Momento 3. Antes de finalizar: verificar y conservar evidencias

6. Comprobar cada referencia bibliográfica

Qué hacer: localizar el documento original, verificar autoría, fecha, título, DOI o URL y confirmar que la fuente sustenta la afirmación citada.

Qué evitar: incorporar referencias sugeridas por IA sin comprobar su existencia y correspondencia documental.

Por qué: Elsevier y SAGE advierten sobre referencias fabricadas; JAMA desaconseja utilizar modelos generativos para producir, formatear o gestionar referencias bibliográficas.

La evaluación documental sigue siendo indispensable. Una referencia correcta en apariencia no demuestra que el documento exista ni que contenga la información atribuida.

7. Conservar la trazabilidad de las intervenciones relevantes

Qué hacer: documentar herramientas, versiones, prompts, resultados y decisiones de revisión cuando su intervención afecte sustancialmente el contenido o la metodología.

Qué evitar: asumir que una declaración genérica constituye evidencia suficiente para reproducir un procedimiento científico.

Por qué: Wiley, Elsevier y Springer Nature incluyen orientaciones sobre documentación, comprobación y reproducibilidad.

La trazabilidad debe comprender qué realizó la herramienta y qué decisiones permanecieron bajo responsabilidad del investigador. No se trata de acumular conversaciones, sino de conservar evidencias pertinentes.

Momento 4. Antes de publicar: declarar y comprobar

8. Declarar el uso de IA donde corresponda

Qué hacer: revisar las instrucciones de la revista e identificar las secciones y documentos requeridos para declarar la intervención.

Qué evitar: asumir que una declaración en Agradecimientos reemplaza automáticamente una descripción metodológica, un formulario o un anexo.

Por qué: las políticas presentan distintas modalidades de declaración.

Elsevier establece una sección independiente. Wiley diferencia Agradecimientos, Métodos y pies de figura. Oxford University Press exige declaración en la carta de presentación y en Agradecimientos, con información metodológica adicional cuando corresponde. ACS Publications y JAMA Network también contemplan ubicaciones diferenciadas.

En la estructura documental utilizada como referencia, los Agradecimientos se sitúan después de las Conclusiones y antes de las Referencias. Por tanto, una declaración incluida en esa sección queda físicamente antes de la lista bibliográfica.

Cuando una revista solicite anexos o documentación complementaria, estos requisitos deben cumplirse de forma independiente.

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Ejemplo orientativo de declaración:

DECLARACIÓN DE AUTORÍA Y USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

Los autores suscritos declaramos que la autoría intelectual y científica de la obra titulada [título completo de la obra] corresponde exclusivamente a [nombre completo del autor o autores].

Durante su elaboración utilizamos herramientas de inteligencia artificial generativa en actividades específicas que se identifican a continuación. Para cada intervención declaramos la herramienta, el modelo y su versión, la justificación de su selección y las evidencias documentales correspondientes.

Registro de actividades realizadas con inteligencia artificial generativa

Actividad realizada y alcance	Herramienta, modelo y versión	Justificación de la herramienta y del modelo	Evidencia documental
Corrección ortográfica integral. Revisión de ortografía, gramática, puntuación y concordancia de [identificar capítulos o totalidad de la obra].	[Herramienta, proveedor, modelo y versión utilizados].	Seleccionamos [herramienta y modelo] por [capacidades específicas]. Su aplicación permitió [describir la intervención], con restricciones destinadas a preservar el significado, las citas y el contenido intelectual original.	Anexo [n.º]. Prompt de corrección integral. Documenta las instrucciones y restricciones aplicadas sobre la totalidad del texto, cuyo tratamiento lingüístico puede incidir en los resultados de detectores automatizados de IA, sin que estos permitan establecer por sí mismos la autoría.
Evaluación de coherencia argumentativa. Identificación de inconsistencias en la secuencia lógica, las relaciones entre párrafos y la correspondencia entre objetivos, resultados y conclusiones de [apartados evaluados].	[Herramienta, proveedor, modelo y versión utilizados].	Seleccionamos [herramienta y modelo] por [capacidades específicas de evaluación textual]. Sus observaciones fueron contrastadas con [criterios de evaluación], y las decisiones de modificación correspondieron a los autores.	[Identificación del informe o registro de evaluación]. Anexo [n.º], cuando la intervención estructural integral requirió conservar el prompt utilizado.
Construcción de matrices documentales. Extracción, clasificación y organización de [variables] a partir de [número y tipo de documentos], para elaborar [identificación de la matriz].	[Herramienta, proveedor, modelo y versión utilizados].	Seleccionamos [herramienta y modelo] por [capacidades de extracción y organización]. Los resultados fueron contrastados con [fuentes originales y criterios de validación].	Anexo [n.º]. Prompt del procedimiento metodológico. Permite identificar las instrucciones de extracción, las variables utilizadas y los criterios aplicados. Se relaciona con [matriz o registro de validación].
Asistencia en análisis metodológico. [Descripción precisa de la actividad realizada], aplicada a [corpus, datos o documentos intervenidos].	[Herramienta, proveedor, modelo y versión utilizados].	Seleccionamos [herramienta y modelo] por [funciones específicas relacionadas con el procedimiento]. Validamos los resultados mediante [mecanismo concreto de comprobación].	Anexo [n.º]. Prompt del procedimiento metodológico. Documenta las instrucciones, los parámetros de análisis y los criterios utilizados para obtener y verificar los resultados.
Revisión de referencias bibliográficas. Identificación de inconsistencias entre las citas y referencias de [apartados intervenidos], con comprobación de los datos en las fuentes originales.	[Herramienta, proveedor, modelo y versión utilizados].	Seleccionamos [herramienta y modelo] por [capacidades específicas de identificación de inconsistencias]. Verificamos autoría, fechas, títulos, identificadores y correspondencia documental mediante [fuentes consultadas].	[Identificación del registro de verificación bibliográfica]. Contiene las inconsistencias detectadas, las fuentes consultadas y las correcciones efectuadas.

Responsabilidad intelectual y científica

Declaramos que las actividades, herramientas, modelos y evidencias relacionados corresponden a las intervenciones efectivamente realizadas durante la elaboración de la obra.

Los resultados obtenidos mediante inteligencia artificial generativa fueron sometidos a revisión y validación humana. Las decisiones sobre su incorporación, modificación o exclusión correspondieron exclusivamente a los autores.

La formulación del problema, las decisiones metodológicas, la selección y evaluación de fuentes, la interpretación de evidencias, la construcción de argumentos y la elaboración de conclusiones permanecieron bajo nuestra responsabilidad intelectual y científica.

En consecuencia, reconocemos y asumimos plenamente la autoría, originalidad, exactitud, integridad y responsabilidad sobre el contenido final de la obra.

Declaración de veracidad y firmas

Mediante nuestras firmas, certificamos la veracidad de las intervenciones declaradas y de las evidencias documentales relacionadas. Asimismo, ratificamos nuestra responsabilidad intelectual y científica sobre la obra presentada.

Autor 1

Nombre completo: ______________________________________

Cédula de ciudadanía N.º: ______________________________

Firma: _______________________________________________

Lugar y fecha: _________________________________________

Autor 2

Nombre completo: ______________________________________

Cédula de ciudadanía N.º: ______________________________

Firma: _______________________________________________

Lugar y fecha: _________________________________________

Autor 3

Nombre completo: _____________________________________

Cédula de ciudadanía N.º: ______________________________

Firma: _________________________________________________

Lugar y fecha: _________________________________________

Este ejemplo no reemplaza las formulaciones o formularios exigidos por cada editorial. Adáptelo según convenga.

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El rol del profesional de la información en la escritura académica con IA

En nuestra primera publicación identificamos cuatro competencias necesarias para acompañar la producción académica asistida: técnica, ética, documental y pedagógica.

Los resultados actuales precisan su importancia.

La competencia técnica comprende la selección de herramientas, la formulación de instrucciones y la comprobación de resultados. Su alcance supera el dominio de prompts, pues incluye la capacidad de reconocer errores, sesgos y limitaciones de los sistemas.

La competencia ética exige evaluar los efectos de la automatización sobre la autoría, la confidencialidad, la originalidad y la integridad de los resultados.

La competencia documental se relaciona con la búsqueda, recuperación, evaluación y normalización de fuentes. También comprende el registro de procedimientos, la verificación de metadatos y la conservación de evidencias.

La competencia pedagógica traslada estos criterios a investigadores, docentes y estudiantes mediante procesos de alfabetización informacional y formación para el uso responsable de IA.

Desde la Bibliotecología y la Ciencia de la Información, estas competencias adquieren especial relevancia ante herramientas capaces de generar textos convincentes sin garantizar la correspondencia entre sus afirmaciones y las fuentes documentales.

El profesional de la información contribuye a distinguir entre resultados técnicamente posibles y contenidos académicamente verificables. Su participación fortalece los procesos de búsqueda, evaluación de evidencia y comunicación científica.

Conclusiones

La actualización de nuestra cartografía normativa examinó diez dimensiones de uso de IAGen en nueve entidades editoriales. Los resultados muestran una convergencia en torno a la responsabilidad humana, la transparencia y la protección de información, junto con diferencias sobre las actividades autorizadas y sus condiciones de aplicación.

Frente a la primera revisión, identificamos disposiciones más específicas sobre agentes de IA, evaluación de riesgos, investigación asistida, trazabilidad y tratamiento de recursos visuales. También encontramos restricciones particulares que impiden interpretar esta evolución como una aceptación general de cualquier aplicación generativa.

Las buenas prácticas derivadas del análisis responden a un criterio central: la utilidad de la IA depende de la función que cumple, de la calidad de las evidencias y de las decisiones que conserva el investigador.

En consecuencia, escribir académicamente con IA requiere delimitar tareas, proteger la información, comprobar fuentes, documentar procedimientos y declarar las intervenciones relevantes.

La incorporación responsable de estas tecnologías exige competencias que trascienden su manejo instrumental. Supone capacidad de evaluación, criterio documental y responsabilidad frente al conocimiento producido.

Fuentes y referencias

• American Chemical Society. (2024, 13 de diciembre). Artificial intelligence (AI) best practices and policies at ACS Publications.https://researcher-resources.acs.org/publish/aipolicy

• Cambridge University Press. (2025). Research publishing ethics guidelines for journals.https://www.cambridge.org/core/services/publishing-ethics/publishing-ethics-guidelines-journals

• Castillo-Velasquez, J. A. (2025, 10 de mayo). Buenas prácticas de IA generativa en la redacción académica. info[rage].https://www.inforage.info/post/buenas-practicas-de-ia-generativa-en-la-redaccion-academica

• Elsevier. (s. f.). Generative AI policies for journals.https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/generative-ai-policies-for-journals

• Flanagin, A., Perlis, R. H., & Bibbins-Domingo, K. (2026). Updated guidance for author use of AI in medical publication. JAMA, 336(11), 926–928.https://doi.org/10.1001/jama.2026.16613

• Oxford University Press. (2026, 13 de julio). Policy on AI use & disclosure for OUP journals authors.https://academic.oup.com/pages/for-authors/journals/preparing-and-submitting-your-manuscript/ai-principles-for-oxford-journals/policy-on-ai-use-and-disclosure-for-oxford-journals-authors

• SAGE Publishing. (s. f.). Artificial intelligence policy.https://www.sagepub.com/journals/publication-ethics-policies/artificial-intelligence-policy

• Springer Nature. (s. f.). AI use in manuscript preparation.https://www.springernature.com/gp/policies/editorial-policies/ai-manuscript-preparation

• Springer Nature. (s. f.). AI use in research practice.https://www.springernature.com/gp/policies/editorial-policies/using-ai-in-research

• Taylor & Francis. (s. f.). AI policy.https://taylorandfrancis.com/our-policies/ai-policy/

• Wiley. (s. f.). Using AI tools in your research: A guide for research authors, editors, and reviewers.https://www.wiley.com/publishing/article/ai-guidelines

Fecha de corte documental: 29 de octubre de 2026.