Lizbeth Alvarado Campos de Gozzer
Durante los últimos dos años, con la llegada de la inteligencia artificial (IA), una de las interrogantes que más se han hecho los editores universitarios es cómo la IA modifica —y modificará— la edición y sus procesos editoriales y académicos. Las posturas no se han hecho esperar y, como es usual en estos casos, se llega siempre a la polarización. Por un lado, la más radical supone que estamos viviendo en una escena de una película distópica, donde el ecosistema editorial se reduce a tres máquinas: la que escribe, la que evalúa y la que produce. En el otro, está la más ligera, donde se asume que no hay que preocuparse, pues así como llegó la moda se irá. Entre ambas posiciones, existe una tercera perspectiva que reconoce el potencial de la IA sin perder de vista el fundamento epistemológico que guía a la edición académica.
Esta última mirada es la que me parece no solo la más acertada, sino la más realista. La IA no es una ilusión: es la demostración de que la tecnología puede reconfigurar procesos y potenciarlos. Sin embargo, es el ser humano quien decide cómo hacerlo y hasta dónde llegar con estos cambios, que ahora mismo son más operativos que estructurales y estratégicos. La IA no es un sistema neutral, sino está alimentada de posturas, sesgos e información que debe ser analizada y supervisada (Floridi, 2023). Es decir, las máquinas ya escriben, revisan y producen, pero es el editor —con los criterios editoriales— quien mantiene el poder de decidir qué conocimiento circula y cuál no. Al menos, hasta hoy.
Pero, ¿qué nos da tanto miedo? No parece ser la existencia y el uso de herramientas novedosas o la automatización de tareas operativas que durante años han sido una pérdida de tiempo, sino que el juicio, el criterio, el conocimiento situado y el trabajo editorial desaparezcan o se reemplacen. La investigación y la escritura científica no solo se cimientan en la forma, sino en el fondo, en lo que se dice, en los resultados de un trabajo que se sustenta en un método. Por eso, la mediación de una máquina no debe superponerse ni a la construcción del conocimiento ni a la evaluación o decisión de qué se publica o no. Ante este escenario, por ejemplo, el International Committee of Medical Journal Editors (2026) ha incorporado lineamientos que exigen transparencia en el uso de la IA, pero que no eximen de responsabilidad al autor ni al editor.
Las editoriales universitarias tienen la misión de preservar el conocimiento que se produce en las aulas, laboratorios y en la academia en general. Ahora bien, este conocimiento debe estar validado para después ser divulgado a la sociedad. En este proceso, el trabajo editorial es lo que dota a los textos de calidad, vigencia y legitimidad. Las editoriales académicas y universitarias no son un intermediario técnico, sino un agente clave dentro del ecosistema que sigue teniendo la responsabilidad de cómo utiliza la IA a su favor. Por eso, el reto que nos plantea la tecnología es establecer los límites y alcances que no afecten al conocimiento académico.
Referencias bibliográficas
International Committee of Medical Journal Editors (2023). Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals (actualización sobre uso de IA en 2026).
https://www.icmje.org/recommendations/
Floridi, L. (2023). The Ethics of Artificial Intelligence: Principles, Challenges, and Opportunities. Oxford University Press.
