La inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente la edición y publicación científica, ofreciendo herramientas poderosas para mejorar la eficiencia, pero introduciendo riesgos significativos que amenazan la integridad y la confianza en la literatura académica. Si bien la IA puede acelerar la revisión bibliográfica y el análisis de datos, su uso requiere una supervisión humana estricta para evitar la desinformación y el fraude. Tema de mucha vigencia felicitaciones a los autores 

La inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente la edición y publicación científica, ofreciendo herramientas poderosas para mejorar la eficiencia, pero introduciendo riesgos significativos que amenazan la integridad y la confianza en la literatura académica. Si bien la IA puede acelerar la revisión bibliográfica y el análisis de datos, su uso requiere una supervisión humana estricta para evitar la desinformación y el fraude. Tema de mucha vigencia felicitaciones a los autores 

El trabajo  resulta pertinente y oportuno, pues aborda un tema de creciente impacto en la comunidad académica. La IA ya está transformando procesos esenciales como la redacción, la revisión por pares y la detección de fraude, lo que repercute directamente en la calidad y credibilidad de la producción científica. Su oportunidad radica en que se presenta en un momento en que estas tecnologías se expanden aceleradamente y aún no existen directrices éticas consolidadas, lo que hace necesario reflexionar sobre sus ventajas, riesgos y responsabilidades. 

El trabajo de Alpizar Caballero y su equipo me parece un insumo valiosísimo para pensar desde los Estudios Sociales de la Ciencia y la Tecnología porque, sin proponérselo explícitamentte, ilustra muy bien lo que Núñez Jover llama la función social de la tecnociencia: una herramienta como la inteligencia artificial no es nunca un simple instrumento neutro, sino un proceso que arrastra valores, intereses y relaciones de poder. Me llamó mucho la atención una frase que resume esa ambivalencia: dicen los autores que “la IA genera contenido, no conocimiento”, y justo ahí está el meollo del asunto ético, porque si confundimos una cosa con la otra corremos el riesgo de que la producción científica se vuelva un mero trámite automatizado, vaciado de juicio crítico y, sobre todo, de responsabilidad intelectual humana. En ese sentido, cuando el artículo advierte que “la IA es útil, pero no decide”, está tocando sin saberlo una de las alertas que más insistentemente planteaba Delgado Díaz sobre la sensibilidad pública ante el riesgo: no podemos delegar mansamente en un algoritmo decisiones que afectan qué se publica como verdad científica sin que haya una genuina apropiación social de cómo funciona esa caja negra, porque entonces el sesgo algorítmico o la generación de “ciencia basura” se naturalizan y dejan de escandalizarnos. Por eso comparto el cierre del artículo cuando llama a crear un marco ético común que ponga la tecnología al servicio del investigador y no al revés; el desafío real, será que esa normativa no se limite a ser una declaración de buenas intenciones, sino que logre subordinar la prisa productivista típica del actual sistema editorial a una alerta epistemológica y moral que coloque el bienestar colectivo y la integridad del conocimiento por encima de la mera velocidad de publicación.

Re: la inteligencia artificial en la edición científica bajo la lente de los Estudios Sociales de la Ciencia y Tecnología
Master Marlen Irene Portuondo Pajón FCMCalixto García (2026-05-03)

El trabajo de Alpizar Caballero y su equipo me parece un insumo valiosísimo para pensar desde los Estudios Sociales de la Ciencia y la Tecnología porque, sin proponérselo explícitamentte, ilustra muy bien lo que Núñez Jover llama la función social de la tecnociencia: una herramienta como la inteligencia artificial no es nunca un simple instrumento neutro, sino un proceso que arrastra valores, intereses y relaciones de poder. Me llamó mucho la atención una frase que resume esa ambivalencia: dicen los autores que “la IA genera contenido, no conocimiento”, y justo ahí está el meollo del asunto ético, porque si confundimos una cosa con la otra corremos el riesgo de que la producción científica se vuelva un mero trámite automatizado, vaciado de juicio crítico y, sobre todo, de responsabilidad intelectual humana. En ese sentido, cuando el artículo advierte que “la IA es útil, pero no decide”, está tocando sin saberlo una de las alertas que más insistentemente planteaba Delgado Díaz sobre la sensibilidad pública ante el riesgo: no podemos delegar mansamente en un algoritmo decisiones que afectan qué se publica como verdad científica sin que haya una genuina apropiación social de cómo funciona esa caja negra, porque entonces el sesgo algorítmico o la generación de “ciencia basura” se naturalizan y dejan de escandalizarnos. Por eso comparto el cierre del artículo cuando llama a crear un marco ético común que ponga la tecnología al servicio del investigador y no al revés; el desafío real, será que esa normativa no se limite a ser una declaración de buenas intenciones, sino que logre subordinar la prisa productivista típica del actual sistema editorial a una alerta epistemológica y moral que coloque el bienestar colectivo y la integridad del conocimiento por encima de la mera velocidad de publicación.

Este trabajo me ha parecido muy interesante. No se limita a mostrar lo útil que puede ser la IA, sino que pone el dedo en lo más importante: la responsabilidad humana, la transparencia y la integridad científica. Insistir en que el investigador es el único responsable final de lo que publica es un principio que no debería perderse de vista. Un artículo necesario y con valores claros. Gracias."

Refleja muy bien la dualidad de la IA: es una herramienta extraordinariamente potente que está transformando la práctica investigativa cotidiana, pero que requiere madurez ética y científica para no degradar la calidad y la integridad de la producción del conocimiento. La IA acelera la publicación, pero no genera conocimiento por sí sola. Ese límite sigue (y debe seguir) siendo humano.
Excelente trabajo de revisión. Es un documento muy útil tanto para investigadores como para comités editoriales en el contexto latinoamericano.

Re: La IA ´´no genera conocimiento´´.
Master Marlen Irene Portuondo Pajón FCMCalixto García (2026-05-03)

La incorporación de la inteligencia artificial en la edición y publicación científica ofrece ventajas evidentes, como la agilización de los procesos de revisión, la mejora en la detección de errores metodológicos o de redacción, y el apoyo en tareas como la traducción y normalización de manuscritos, lo que puede contribuir a una mayor eficiencia editorial. Sin embargo, estos beneficios conviven con riesgos que no deben subestimarse, entre ellos la posible generación de contenidos inexactos o fabricados, la homogeneización del discurso científico y la dependencia excesiva de herramientas automatizadas que pueden desplazar el juicio crítico del investigador. A ello se suman desafíos éticos relevantes, como la autoría y responsabilidad sobre los textos generados o asistidos por inteligencia artificial, la transparencia en su uso, el respeto a la propiedad intelectual y la posibilidad de sesgos algorítmicos que afecten la equidad en la publicación. 

La inteligencia artificial (IA) es importante porque optimiza procesos, mejora la toma de decisiones y automatiza tareas repetitivas, liberando tiempo para actividades creativas o estratégicas. Facilita el análisis de grandes volúmenes de datos, identifica patrones que los humanos podrían pasar por alto y permite avances en sectores como la salud (diagnósticos más precisos), la educación (aprendizaje personalizado) y la industria (mantenimiento predictivo). Además, potencia la accesibilidad mediante asistentes virtuales y traducciones automáticas. Sin embargo, su uso responsable requiere supervisión humana para evitar sesgos, garantizar la privacidad y complementar, no reemplazar, el juicio ético de las personas.