Inteligencia Artificial: Políticas editoriales

Declaración de Heredia

Sobre el rol de edición

11. La responsabilidad del proceso de edición es de la persona editora y del equipo editorial que le acompaña. El uso de IA no debe reemplazar la responsabilidad de los seres humanos o su rendición de cuentas al ejercer tareas de edición o seguimiento a las acciones de personas revisoras y autoras. La labor de edición de textos científicos no debe depender del uso de IA.

12. Las personas editoras evidenciarán cuando hayan utilizado IA en alguna parte del proceso editorial. Se reportará el nombre del modelo, la versión, la fecha de uso, así como el enunciado de trabajo asignado.

13. Se establecerán estrategias de prevención para evitar la propagación de sesgo, la desinformación o cuando no se pueda garantizar el respeto o el abordaje ético de los datos personales. Además, se promoverá el uso de datos abiertos, de calidad, fiables y respaldados por el consentimiento o autorizaciones que permitan a la IA hacer un uso legítimo de dicha información.

14. Se comunicará a las personas autoras y lectoras, cuando, en atención a la transparencia, las tareas editoriales o las de revisión se hayan apoyado en el uso de IA.

COPE

The use of artificial intelligence (AI) tools such as ChatGPT or Large Language Models in research publications is expanding rapidly. COPE joins organisations, such as WAME and the JAMA Network among others, to state that AI tools cannot be listed as an author of a paper. Acceso al COPE

COARA Working group Ethics and Research Integrity Policy in Responsible Research Assessment for Data and Artificial Intelligence (ERIP)

Living guidelines on the RESPONSIBLE USE  OF GENERATIVE AI  IN RESEARCH

En este documento se aborda el papel de las editoriales científicas y sus políticas editoriales en relación con el uso de la inteligencia artificial generativa.

Estas directrices subrayan la importancia de que las editoriales adopten enfoques éticos y transparentes para garantizar la integridad y la calidad de la investigación publicada.

Principales recomendaciones para editoriales científicas

• Transparencia en el uso de IA: Las editoriales deben fomentar la divulgación clara del uso de herramientas de IA generativa en las propuestas de investigación y establecer mecanismos para su evaluación ética.

• Evaluación humana en procesos clave: Se recomienda que las editoriales aseguren que siempre haya evaluación humana en procesos como la revisión por pares o la evaluación de propuestas de investigación, para garantizar la calidad y la integridad de las decisiones.

• Protección de datos y confidencialidad: Es esencial que las editoriales implementen políticas que protejan la privacidad, la confidencialidad y los derechos de propiedad intelectual al interactuar con herramientas de IA, cumpliendo con la legislación vigente.

• Desarrollo de políticas internas: Las editoriales deben desarrollar políticas que apoyen el uso responsable de la IA, alineadas con las directrices éticas establecidas, y proporcionar formación continua sobre el uso ético de la IA a su personal.

Estas recomendaciones buscan garantizar que las editoriales científicas mantengan altos estándares éticos y científicos en la publicación de investigaciones que involucren el uso de IA.

Aunque no se centre exclusivamente en las políticas editoriales, el siguiente documento aborda aspectos que pueden influir en su desarrollo y aplicación en el contexto del uso de la IA generativa en la investigación:

Primeras orientaciones del SEPD para IUE que utilizan IA generativa

Declaración de Heredia

Sobre el rol de revisión

8. La responsabilidad del criterio emitido para recomendar, o no, la publicación de un texto científico –o para proponer correcciones y mejoras– es de la persona en el rol de revisión. La interacción con la IA no reemplaza su criterio experto o su rendición de cuentas.

9. Cuando se haya incorporado el uso de IA como complemento de la revisión, es necesario indicarlo al equipo editorial y, a través de ellos, a las personas autoras. Indicar, al menos, el nombre del modelo, la versión, la fecha de uso, así como el enunciado como instrucción de evaluación es parte de un ejercicio transparente y trazable de la evaluación de contenidos.

10. Las personas revisoras deben estar en capacidad de explicar la interacción que han tenido con la IA, qué insumos han recibido y cuánto de dichos insumos han sido considerados en las observaciones, comentarios, recomendaciones y solicitudes de corrección que hayan emitido como criterios de evaluación de un texto científico.

ALLEA. Código Europeo de conducta para la integridad en la investigación. 2023.

2.8 Revisión y evaluación

Los investigadores, las instituciones de investigación y organizaciones revisan y evalúan las solicitudes presentadas para su publicación, financiación, nombramiento, promoción o gratificación de manera transparente y justificable, y revelan el uso de la IA y de herramientas automatizadas.

Artificial Intelligence in Peer Review: Enhancing Efficiency While Preserving Integrity

https://jkms.org/pdf/10.3346/jkms.2025.40.e92

The integration of AI into academic publishing brings notable advantages, such as streamlining repetitive tasks and improving the efficiency of peer review. Nonetheless, its shortcomings in specialized knowledge, contextual interpretation, and ethical decisionmaking emphasize the need for human involvement. Maintaining academic integrity requires transparency, effective bias management, and strong measures for data protection. Rather than replacing human expertise, AI should serve as a supportive tool, guided by comprehensive policies and adequate training. By combining AI’s capabilities with ethical standards, the academic community can refine the peer review process while preserving its fundamental values.