Artículo de Revisión

La inteligencia artificial en el proceso editorial de manuscritos científicos

Artificial intelligence in the editorial process of scientific manuscripts

Lourdes Bárbara Alpizar Caballero¹* https://orcid.org/0000-0001-8995-5599
Isabel Damaris Castañeda Pérez² https://orcid.org/0000-0003-1041-7961
Gilberto Daniel del Castillo Saiz³ https://orcid.org/0000-0002-2354-9365
Maite Cabrera Gámez¹ https://orcid.org/0000-0001-8095-8574
Celia Muiños Martínez⁴ https://orcid.org/0000-0003-1718-8620

¹Universidad de Ciencias Médicas de La Habana. Facultad de Ciencias Médicas “Manuel Fajardo”. Instituto de Endocrinología. La Habana, Cuba.
²Universidad de Ciencias Médicas de La Habana. Facultad de Ciencias Médicas “Calixto García”. Hospital Universitario “General Calixto García”. La Habana, Cuba.
³Universidad de Ciencias Médicas de La Habana. Facultad de Ciencias Médicas “Calixto García”. La Habana, Cuba.
⁴Universidad de Ciencias Médicas de La Habana. Facultad de Ciencias Médicas Victoria de Girón. Centro de Investigaciones Médico Quirúrgicas. La Habana, Cuba.

*Autor para la correspondencia. Correo electrónico: lourdesa@infomed.sld.cu

RESUMEN

Introducción: La inteligencia artificial es una tecnología capaz de simular procesos cognitivos humanos, mediante algoritmos y sistemas informáticos. Ofrece múltiples ventajas en el proceso editorial no obstante los dilemas éticos y limitaciones que pueden surgir.
Objetivo: Identificar las ventajas, riesgos y desafíos éticos de la inteligencia artificial en el proceso de redacción y publicación de artículos científicos, mediante una visión integral de su impacto actual y futuro.
Métodos: Revisión bibliográfica mediante la búsqueda, selección y análisis de la literatura científica en español e inglés en las bases de datos especializadas, entre los años 2022- 2025 en publicaciones científicas encontradas en PubMed, Redalyc y SciELO, localizados mediante Google Académico. Se encontraron 68 artículos y, por su relación directa con el tema, se seleccionaron 30.
Desarrollo: La inteligencia artificial se emplea en la asistencia a la redacción, la clasificación de manuscritos, la ayuda en la revisión por pares y la detección avanzada de fraude y plagio. Las principales ventajas incluyen un aumento significativo en la eficiencia y velocidad del proceso editorial, una mejora en la calidad del control de errores y la mitigación de sesgos. Presenta riesgos críticos relacionados con la autoría y la responsabilidad intelectual, la generación de contenido falso o plagiado, el potencial sesgo algorítmico y la dependencia excesiva.
Conclusión: La clave para un futuro sostenible reside en el desarrollo e implementación de directrices éticas claras y obligatorias que promuevan un uso transparente y responsable de la inteligencia artificial, al mantener la responsabilidad intelectual en manos humanas.

Palabras clave: edición; ética en la publicación científica; inteligencia artificial; revisión por pares.

ABSTRACT

Introduction: Artificial intelligence is a technology capable of simulating human cognitive processes through algorithms and computer systems. It offers numerous advantages in the publishing process, despite the ethical dilemmas and limitations that may arise.
Objective: To identify the advantages, risks, and ethical challenges of artificial intelligence in the writing and publication of scientific articles, through a comprehensive view of its current and future impact.
Methods: A literature review was conducted by searching, selecting, and analyzing scientific publications in Spanish, Portuguese, and English in specialized databases between 2022 and 2025. Scientific publications found in PubMed, Redalyc, and SciELO were located using Google Scholar. Sixty-eight articles were found, and 30 were selected based on their direct relevance to the topic.
Development: Artificial intelligence is used to assist in writing, manuscript classification, peer review, and advanced fraud and plagiarism detection. The main advantages include a significant increase in the efficiency and speed of the editorial process, improved error control, and bias mitigation. However, it also presents critical risks related to authorship and intellectual responsibility, the generation of false or plagiarized content, potential algorithmic bias, and over-reliance on artificial intelligence.
Conclusion: The key to a sustainable future lies in the development and implementation of clear and mandatory ethical guidelines that promote the transparent and responsible use of AI, while maintaining intellectual responsibility in human hands.

Keywords: artificial intelligence; editors; ethics; peer review; scientific publishing.

Recibido: 20/01/2026
Aprobado: 19/02/2026

INTRODUCCIÓN

La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una fuerza transformadora en múltiples sectores, y el ámbito de la publicación científica es uno de ellos. La creciente presión por la productividad académica, el volumen exponencial de los manuscritos sometidos a revisión y la necesidad de mantener la integridad y calidad de la investigación han impulsado la adopción de herramientas basadas en IA, en diversas etapas del proceso editorial.^(1,2) Estas herramientas ofrecen la optimización de la eficiencia, la reducción de sesgos, así como la mejora en la precisión de las tareas que tradicionalmente han sido manuales y laboriosas.

De hecho, consiste en un sistema informático con capacidad para tomar decisiones basadas en algoritmos y aprender según la información recibida, todo esto en unos pocos segundos o minutos. Dichas tareas, por lo general, llevarían al personal de investigación, realizarlo en días o incluso años, lo cual acelera de forma significativa, el proceso de publicación y difusión de los avances científicos, lo cual lo convierte en una necesidad crucial en los tiempos actuales.⁽³⁾ Ejemplo de esto fue la exponencial y rápida publicación de resultados científicos en la etapa de la epidemia por COVID-19, para abreviar los períodos de puesta a disposición de la comunidad científica los nuevos conocimientos, en función del adecuado manejo de la enfermedad en pacientes, comunidades y países.

Sin embargo, la integración de la IA en este ecosistema digital no se encuentra exenta de desafíos y controversias. La preocupación por la autoría, la ética, la transparencia y el potencial de crear contenido -a veces indistinguible para el humano- ha generado un debate crucial en la comunidad científica y editorial. ⁽⁴⁾

El objetivo de esta revisión es identificar los procedimientos, en particular, del uso, las ventajas, riesgos y desafíos éticos de la IA en el proceso de redacción y publicación de artículos científicos, al proporcionar una visión integral de su impacto actual y futuro.

MÉTODOS

El presente trabajo corresponde a una revisión bibliográfica con un enfoque narrativo. La metodología se centró en la búsqueda, selección, análisis y síntesis de la literatura científica y académica relevante, sobre la aplicación de la IA en el proceso de publicación de artículos científicos. La búsqueda se realizó mediante la utilización de bases de datos especializadas en publicaciones científicas y académicas, localizados mediante Google Académico, PubMed, Redalyc y SciELO. Se emplearon términos del DeCS/MeSH combinados mediante operadores booleanos. Las palabras clave utilizadas en las combinaciones de búsqueda incluyeron: “Inteligencia artificial”, “publicación científica”, “proceso editorial”, “ventajas”, “riesgos”, “ética”, “revisión por pares” y “plagio”.

Para seleccionar los documentos se utilizaron como criterios, el tipo de documento: artículos de revisión, artículos originales, editoriales y reportes de casos que abordaron el tema de la IA en la publicación científica. Se excluyeron artículos sin mención específica de IA. Se consideraron documentos publicados principalmente en español e inglés y cuya relevancia temática discutieran explícitamente el uso, las ventajas, los riesgos o las implicaciones éticas de la IA en cualquiera de las etapas del proceso de publicación (redacción, envío, revisión por pares, decisión editorial). Para ofrecer actualidad se priorizó la literatura publicada en los años de 2022 al 2025, debido a la rápida evolución de la tecnología de IA. Se encontraron 68 artículos y, por su relación directa con el tema, se seleccionaron 30.

Se realizó un análisis y síntesis de los documentos seleccionados para extraer la información que respondiera al objetivo. La información se categorizó en tres ejes principales de análisis: uso de la IA en el proceso de publicación, ventajas y beneficios de la IA, así como los riesgos y desafíos éticos.

DESARROLLO

La IA se define como la capacidad de los sistemas computacionales para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas.⁽⁵⁾ La inteligencia artificial generativa (IAG), una rama avanzada de este campo, utiliza modelos de aprendizaje profundo y técnicas de modelado generativo para crear contenido original (texto, audio, gráficos) a partir del análisis de patrones en grandes volúmenes de datos.^(6,7) Esta capacidad la convierte en una herramienta de gran utilidad en las distintas etapas del proceso de publicación científica, desde la redacción del manuscrito hasta la toma de decisiones editoriales.

Si bien la IA ofrece ventajas significativas —como la eficiencia en la búsqueda de información, el análisis de datos, la traducción, la redacción y la detección de plagio-, su rápida evolución plantea desafíos. La velocidad a la que se desarrolla supera a menudo la creación de competencias para su uso ético, lo que incrementa el riesgo de incurrir en malas prácticas.^(8,9)

Uso de la inteligencia artificial en las publicaciones científicas

La aplicación de la IAG en el proceso de publicación científica abarca un espectro amplio que beneficia a autores, revisores y editores. Su uso se extiende a lo largo de todo el ciclo, desde la asistencia en la redacción y preparación de manuscritos hasta la decisión editorial final, pasando por la gestión y clasificación de manuscritos, la revisión por pares, la detección de fraude y plagio, la mejora de la accesibilidad y el descubrimiento de información.^(5,10)

Autores como Repiso R⁽¹¹⁾ señalan que los modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés), como GPT-4, son utilizados para generar texto, traducir, corregir la gramática, el parafraseo, e incluso para sugerir revisores y referencias bibliográficas, lo que agiliza la preparación de borradores y resúmenes. Por otra parte, Pizarro J⁽⁸⁾ destaca su ayuda a los editores para gestionar y clasificar manuscritos de manera eficiente, al identificar áreas de especialización y sugerir revisores potenciales en función del contenido y las palabras clave.

En el ámbito de la revisión por pares, la IA asiste en la detección de anomalías, la verificación de datos estadísticos y la identificación de inconsistencias metodológicas, lo cual contribuye a mejorar la calidad y la velocidad del proceso.^(12,13) Sin embargo, como matizan Pardal J y otros,^(13,14) aunque es óptima para evaluar el formato y detectar plagio, y medianamente útil para valorar la relevancia de un artículo, su capacidad es limitada para juzgar el rigor, la originalidad y la contribución sustancial de una investigación. Los autores coinciden con esta valoración, pues estos aspectos se encuentran vinculados al juicio crítico, el análisis en la investigación y la creatividad, que el investigador como humano puede realizar.

Más allá del proceso editorial directo, Tinoco C⁽¹⁵⁾ describe su utilidad para mejorar la indexación, generar metadatos más precisos y facilitar la búsqueda de artículos relevantes. Igualmente, resulta crucial para mantener la integridad académica, al detectar no solo el plagio directo, sino también el parafraseo sofisticado y el texto generado por otras aplicaciones de IA.

En síntesis, los autores consideran que la IA se consolida como una herramienta valiosa en múltiples fases de la publicación científica. No obstante, su debilidad en aspectos cruciales como la valoración de contribuciones originales y el juicio crítico subraya la cualidad insustituible de la inteligencia humana.

Ventajas de la integración de la IA

La integración de la IA en el proceso editorial reporta beneficios significativos para todos los actores involucrados. En primer lugar, la automatización de tareas repetitivas —como la clasificación de manuscritos, la verificación de formatos o la selección inicial de revisores— se traduce en una mayor eficiencia y velocidad; reduce drásticamente los tiempos de procesamiento y acelera el ciclo de publicación.^(1,13) En segundo lugar, contribuye a la calidad y precisión de los artículos. Su capacidad para identificar errores estadísticos, inconsistencias metodológicas o problemas de formato que podrían pasar inadvertidos para los revisores humanos puede elevar el estándar final de lo publicado.⁽⁷⁾ Asimismo, como apunta Scientify Research, la asignación algorítmica de revisores puede mitigar sesgos, como los de afinidad o geográficos y promueve mayor equidad en el proceso.⁽¹⁶⁾

Su capacidad más destacada emerge, posiblemente, en la protección de la integridad científica, mediante la identificación de contenido fraudulento, la manipulación de imágenes o el texto generado por IA, lo que fortalece la confianza en la literatura científica.⁽¹⁶⁾

Para los autores, especialmente aquellos que no escriben en su lengua materna, las herramientas de IA facilitan la redacción, traducción y corrección de textos.⁽¹¹⁾

De acuerdo con lo expuesto por Villagómez K y otros,⁽¹⁷⁾ los autores de esta comunicación coinciden en que la IA es competente para generar contenidos de calidad —como resúmenes, descripciones de métodos o análisis de datos— y para mejorar la gramática y el estilo; siempre que reciba instrucciones claras y precisas (prompts) y que el autor aplique su propio análisis, impronta y criterio experto sobre el resultado.⁽¹⁸⁾ Esta simbiosis entre la capacidad generativa de la IA y el juicio crítico del investigador es lo que realmente potencia la producción científica.

Finalmente, en las etapas de producción editorial y difusión, la IA demuestra un gran valor. Permite una corrección de estilo más ágil, la adecuación de referencias a normas específicas, la identificación de metadatos clave para la localización de artículos, la edición de imágenes para su difusión en redes o la preparación de material multimedia.⁽¹⁹⁾ Desde la experiencia de los autores, esto resulta fundamental para aumentar la visibilidad de la ciencia, al romper barreras geográficas y lingüísticas.

A pesar de las numerosas ventajas que justifican su adopción, es imperativo insistir en que la IA debe ser concebida como una herramienta de ayuda y no como un sustituto del juicio crítico, la creatividad y la responsabilidad humana. Su utilización no está exenta de riesgos éticos que pueden comprometer el prestigio de autores y revistas, por lo que la transparencia en su declaración y el no traspasar los límites de lo aceptable son condiciones ineludibles.

Riesgos y desafíos éticos

El uso de la IA en el ámbito de la publicación científica plantea serios desafíos éticos que la comunidad investigadora debe abordar. Cuestiones como la autoría responsable, la generación de contenido falso o plagiado, el sesgo algorítmico, la dependencia excesiva, las violaciones de la propiedad intelectual y la confidencialidad, exigen un marco de actuación claro y una actitud vigilante por parte de autores, revisores y editores.

La posibilidad de que la IA genere partes sustanciales de un manuscrito, desaparece las líneas de la autoría y la responsabilidad sobre la veracidad del contenido. Aunque las directrices éticas exigen transparencia en su uso, la falta de una regulación uniforme a nivel global constituye un riesgo significativo.^(3,19) Si bien los LLM pueden agilizar la preparación de borradores, también pueden producir texto falso o plagiado, lo que representa una amenaza directa a la integridad de la literatura científica y puede saturar el sistema con "ciencia basura".⁽³⁾ Por ello, el investigador debe ser el guardián último del proceso, asegurando que la publicación contribuya genuinamente al conocimiento, que el análisis y las conclusiones sean un aporte original y propio.⁽²⁰⁾ Es fundamental mantener la premisa de que la IA genera contenido, no conocimiento.

Otro riesgo inherente es el del sesgo algorítmico. Si los modelos de IA se entrenan con datos sesgados, pueden perpetuar o incluso amplificar dichos sesgos en la selección de manuscritos o la recomendación de revisores, afectar la equidad del proceso y conducir a conclusiones erróneas.^(15,21)

La dependencia excesiva de estas herramientas es también motivo de preocupación. Como señalan Duarte D y otros,^(22,11) esto podría llevar a la atrofia de habilidades críticas en los investigadores (como la capacidad de generar ideas novedosas), y en los editores (como la capacidad de realizar una revisión por pares profunda), coartando la creatividad y sustituyendo el desarrollo intelectual propio.

Finalmente, la IA plantea complejos interrogantes en materia de propiedad intelectual (PI).⁽²³⁾ Los marcos jurídicos vigentes a menudo no pueden dar respuestas adecuadas a problemas como el uso de herramientas de terceros para procesar manuscritos inéditos, lo que puede comprometer la confidencialidad y los derechos de autor.^{(11,22,24,25)}

Panorama normativo y camino a seguir

Ante este panorama, la respuesta de la comunidad internacional y las editoriales es crucial. Un estudio de Buitrago J y otros⁽²⁶⁾ en revistas de SciELO-Hispanoamérica, reveló que solo el 7 % de ellas cuenta con directrices claras sobre el uso de la IA, lo que evidencia un vacío normativo significativo.

A nivel internacional, organismos rectores han comenzado a definir posiciones. El Committee on Publication Ethics (COPE),⁽²⁷⁾ la World Association of Medical Editors (WAME),⁽²⁸⁾ y el International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE),⁽²⁸⁾ ofrecen directrices y recomendaciones que son un punto de partida esencial para garantizar un uso ético y transparente de la IA. La WAME en particular, proporciona pautas específicas para el uso de chatbots en revistas médicas, a fin de ayudar a autores, revisores y editores en las mejores prácticas y políticas. En este sentido, autores, revisores y editores deben asumir un compromiso absoluto con la integridad académica, al asegurar que la IA sea una herramienta que complemente, pero nunca sustituya, el juicio crítico y la responsabilidad humana.⁽²⁹⁾

Editoriales como Wiley, en su guía de buenas prácticas, también permiten su uso, pero subrayan la necesidad de mantener un equilibrio entre la producción científica y el rigor ético, apelando a la responsabilidad y transparencia de los autores.⁽³⁰⁾

En conclusión, la IA es una herramienta en el proceso de publicación científica en la que coexisten aspectos positivos y negativos; presenta un carácter dual o ambivalente. No existe aún un consenso sobre políticas y directrices para el uso de la IA en todo el proceso de publicación. Los autores de esta comunicación hacen un llamamiento a la comunidad científica para avanzar hacia la creación de un marco jurídico y ético común que proteja la producción intelectual en la era de la IA, para asegurar que esta potente herramienta se utilice para complementar, y no para reemplazar, el juicio y la creatividad humana. En el proceso de publicación de manuscritos, la IA es útil, pero no decide.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1. Gimeno Ballester V, Trigo Vicente C. El rol de la inteligencia artificial en la publicación científica [Internet]. Farm Hosp. 2025 [acceso: 11/24/2025]; 48(3):141-3. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1130634324000965

2. Pardal Refoyo JL. A vueltas con la inteligencia artificial y el proceso editorial. Influencia actual y futura de la IA en el proceso editorial de las revistas biomédicas [Internet]. Rev ORL. 2025 [acceso: 24/11/2025];16(1):1-4. Disponible en: http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2444-79862025000100001&lng=es

3. Marín González D, Carbonell Garbey CL. Uso de la Inteligencia artificial en la redacción de artículos científicos [Internet]. Rev Inf Cient . 2024 [acceso: 25/10/2025];103:e4473. Disponible en: http://www.revinfcientifica.sld.cu/index.php/ric/article/view/4473

4. Vega Jiménez J, Lorente Leyva LL, Medina Leon A. ChatGPT e inteligencia artificial, señal de alerta para el proceso editorial de revistas médicas [Internet]. Rev Cuba Inf Cienc Salud. 2023 [acceso: 24/11/2025];34:e2515. Disponible en: https://acimed.sld.cu/index.php/acimed/article/view/2515

5. Galán Rodas E. La inteligencia artificial y su rol en la publicación científica: responsabilidad, transparencia y límites [Internet]. Rev Hisp Cienc Salud 2024 [acceso: 24/11/2025];10(4):1- 4. Disponible en: https://www.uhsalud.com/index.php/revhispano/article/view/822

6 Gui J, Sun Z, Wen Y, Tao D, Ye J. A review on generative adversarial networks: Algorithms theory and applications [Internet]. IEEE Trans Knowl Data Eng. 2023 [acceso: 30/11/2025];35: 3313-32. Disponible en: https://ieeexplore.ieee.org/document/9625798

7. Abukmeil M, Ferrari S, Genovese A, Piuri V, Scotti F. A survey of unsupervised generative models for exploratory data analysis and representation learning [Internet]. ACM Comput Surv. 2021 [acceso: 24/11/2025];54(5):99. DOI: 10.1145/3450963

8. Pizarro JE. Inteligencia artificial: transformando la elaboración y la publicación de artículos científicos [Internet]. Dermatología Argentina. 2024 [acceso: 24/11/2025];30(3):138-46. Disponible en: https://www.dermatolarg.org.ar/index.php/dermatolarg/article/view/2600

9. Fernández-Samos Gutiérrez R. La inteligencia artificial en la redacción y autoría de publicaciones científicas [Internet]. Angiología. 2023 [acceso:23/10/2025];75(5):281-3. Disponible en: https://scielo.isciii.es/pdf/angiologia/v75n5/en_0003-3170-angiologia-75-05-281.pdf

10. Phillip P, Sonali D, Garcia Elorio E, Greenfield D, Hinchcliff R, Iqbal U, et al. Adopción del uso de la inteligencia artificial en la publicación Científica [Internet]. International Journal for Quality in Health Care. 2024 [acceso: 24/11/2025];36(3):1-9. Disponible en: https://academic.oup.com/intqhc/article/36/3/mzae071/7718992

11. Repiso R. La inteligencia artificial en los procesos editoriales y la gestión de la investigación [Internet]. Revista de Investigación e Innovación en Ciencias de la Salud. 2024 [acceso: 24/11/2025];6(2): 1-4. DOI:10.46634/riics.317

12. González-Blanco M. Uso de la Inteligencia Artificial en la publicación de artículos científicos [Internet]. Rev Obstet Ginecol Venez. 2025 [acceso: 21/12/2025]; 85(1):1-4. Disponible en: https://ve.scielo.org/pdf/og/v85n1/0048-7732-og-85-01-1.pdf

13. Pardal Refoyo JL. Inteligencia artificial en la revisión por pares: ¿aceleración sin perder integridad científica? [Internet]. Revista ORL. 2025 [acceso: 24/11/2025];16(2):e33188. DOI: 10.14201/orl.33188

14. Cárdenas J. Inteligencia artificial, investigación y revisión por pares: escenarios futuros y estrategias de acción [Internet]. Rev Españ Sociología. 2023 [acceso: 24/11/2025];32(4): 1-15. Disponible en: https://recyt.fecyt.es/index.php/res/article/view/101519/73820

15. Tinoco Mesquita C. Aplicaciones de la inteligencia artificial en la ciencia [Internet]. PMC. 2025 [acceso: 01/11/2025]; 95(2):135. Disponible en: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12058088/

16. Kapadia A. Uso seguro de la IA en investigación y redacción académica [Internet]. Scientify Research Blog; 2026. [acceso: 18/2/2026]. Disponible en: https://www.scientifyresearch.org/blog/etica-ia-investigacion-redaccion-academica/

17. Villagómez KVM, Chávez VRS, Holguín IBK. Una revisión sistemática del uso de la Inteligencia artificial en el desarrollo de investigaciones científicas [Internet]. Reincisol. 2024 [acceso: 24/11/2025];9(1):1-15. Disponible en: http://www.reincisol.com/ojs/index.php/reincisol/article/view/277

18. Salvagno M, Taccone FS, Gerli AG. Can artificial intelligence help for scientific writing? [Internet]. Crit Care. 2023 [acceso:23/12/2025];27(1):1-5. Disponible en: https://link.springer.com/content/pdf/10.1186/s13054-023-04380-2.pdf

19. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial [Internet]. París: UNESDOC; 2022. [acceso: 14/11/2025]. Disponible en: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_spa?posInSet=2&queryId=7d362ca3-160e-4ffc-b5ae-fd7b93704aeb

20. Sánchez DDD, Barreto RG. La Inteligencia artificial en la investigación científica [Internet]. Revista Científica UNVES. 2024 [acceso: 24/11/2025];8(1):1-12. Disponible en: https://revistascientificas.unves.edu.py/index.php/rcunves/article/view/74

21. Azuaje Pirela M. Propiedad intelectual como herramienta para promover la transparencia y prevenir la discriminación algorítmica [Internet]. Revista Chilena de Derecho y Tecnología. 2023 [acceso: 25/11/2025];12:1-34. Disponible en: https://rchdt.uchile.cl/index.php/RCHDT/article/view/70131

22. Duarte Sánchez DD, Guerrero Barreto R, Ramírez Girett V. Inteligencia artificial en la investigación científica [Internet]. Revista Científica de la Universidad Nacional de Villarrica del Espíritu Santo. 2024 [acceso: 24/11/2025];8(1):79-94. Disponible en: https://revistascientificas.unves.edu.py/index.php/rcunves/article/view/74/81

23. Mayol J. The impact of generative Artificial Intelligence on scientific publishing [Internet]. Enferm Nefrol. 2024 [acceso: 02/12/2025];(3): 187-8. Disponible en: http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2254-28842024000300001&lng=es

24. Angulo Bazán Y. El desafío de la inteligencia artificial generativa en la publicación científica: consideraciones para un proceso editorial ético [Internet]. Acta méd. Peru. 2024 [acceso: 02/12/2025];41(3): 153-7. Disponible en: http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1728-59172024000300153&lng=es

25. Muñoz Vela JM. Inteligencia artificial generativa [Internet]. Desafíos para la propiedad intelectual. RDUNED. 2024 [acceso: 24/11/2025];(33):17-75. Disponible en: https://revistas.uned.es/index.php/RDUNED/article/view/41924

26. Buitrago Ciro J, Franco Rico JA. La inteligencia artificial generativa en la publicación científica y el papel de los editores en revistas de biblioteconomía, ciencias de la información y educación en Hispanoamérica. Comunicaciones Independientes [Internet]. 2025 [acceso: 30/11/2025];13(36):275-300. Disponible en: https://www.scielo.org.mx/pdf/interdi/v13n36/2448-5705-interdi-13-36-275.pdf

27. American College of Physicians. Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals [Internet]. Filadelfia: Annals of Internal Medicine/ International Committee of Medical Journal Editors; 2025. [acceso: 24/11/2025]. Disponible en: https://www.icmje.org/icmje-recommendations.pdf

28. Committee on Publication Ethics (COPE). Guidelines on Good Publication Practice [Internet]. Tamil Nadu: TamilNadu Scientific Research Organisation;1999. [acceso: 24/11/2025]. Disponible en: https://www.tnsroindia.org.in/pdfs/scroll/2023/COPE%20Guidelines.pdf

29. Zielinski C, Winker MA, Aggarwal R, Ferris LE, Heinemann M, Lapeña JF, et al. Recomendaciones de WAME sobre “chatbots” e inteligencia artificial generativa en relación con las publicaciones académicas [Internet]. Colomb Méd. 2023;54(3):e1015868. DOI: 10.25100/cm.v54i3.5868

30. Wiley Authors Services. Best Practice Guidelines on Research Integrity and Publishing Ethics. Ethics guideline [Internet]. Nueva York: John Wiley & Sons, Inc; 2000. [acceso: 24/11/2025]. Available from: https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html

Conflictos de interés

Se declara que no existen conflictos de interés

Información financiera

No se necesitó financiamiento para el trabajo.

Contribuciones de los autores

Conceptualización Ideas: Lourdes Bárbara Alpizar Caballero.
Curación de datos: Lourdes Bárbara Alpizar Caballero, Gilberto Daniel del Castillo Saiz.
Análisis formal: Lourdes Bárbara Alpizar Caballero, Isabel Damaris Castañeda Pérez.
Investigación: Lourdes Bárbara Alpizar Caballero, Maite Cabrera Gámez, Celia Muiños Martínez.
Metodología: Lourdes Bárbara Alpizar Caballero, Isabel Damaris Castañeda Pérez.
Administración de proyecto: Lourdes Bárbara Alpizar Caballero, Isabel Damaris Castañeda Pérez.
Recursos: Gilberto Daniel del Castillo Saiz, Maite Cabrera Gámez, Celia Muiños Martínez.
Redacción: preparación del borrador original: Lourdes Bárbara Alpizar Caballero, Isabel Damaris Castañeda Pérez, Gilberto Daniel del Castillo Saiz, Maite Cabrera Gámez, Celia Muiños Martínez.
Redacción: revisión y edición: Lourdes Bárbara Alpizar Caballero, Isabel Damaris Castañeda Pérez, Gilberto Daniel del Castillo Saiz, Maite Cabrera Gámez, Celia Muiños Martínez.

Disponibilidad de datos

No hay datos asociados con el presente artículo.