Los estadounidenses siguen prefiriendo los libros impresos a las versiones digitales o en audio

 

Bishop, William. “Americans Still Opt for Print Books over Digital or Audio Versions; Few Are in Book Clubs.” Pew Research Center, 9 de abril de 2026. https://www.pewresearch.org/short-reads/2026/04/09/americans-still-opt-for-print-books-over-digital-or-audio-versions-few-are-in-book-clubs/ El estudio del Pew Research Center ofrece una panorámica actualizada sobre los hábitos de lectura en Estados Unidos, destacando la persistencia del libro impreso como formato dominante a pesar del crecimiento de las alternativas digitales. Según los datos recogidos en una encuesta de 2025, el 75 % de los adultos estadounidenses afirma haber leído al menos un libro en el último año, lo que indica que la lectura sigue siendo una práctica ampliamente extendida. Sin embargo, el formato preferido continúa siendo el papel: aproximadamente dos tercios de la población han leído libros impresos, superando claramente a quienes consumen libros electrónicos o audiolibros. El informe subraya que, aunque el uso de e-books y audiolibros ha crecido de forma significativa en la última década, este aumento no ha desplazado al libro tradicional. En 2025, un 31 % de los adultos declara haber leído libros electrónicos y un 26 % haber escuchado audiolibros, cifras que muestran una expansión sostenida desde 2011 pero que siguen siendo minoritarias frente al formato impreso. Además, en los últimos años se observa una cierta estabilización en estos hábitos, lo que sugiere que la convivencia entre formatos ha alcanzado un punto de equilibrio más que una sustitución progresiva. El análisis también revela diferencias significativas según variables sociodemográficas. El nivel educativo es uno de los factores más determinantes: las personas con estudios universitarios presentan tasas de lectura mucho más elevadas que aquellas con menor formación. Asimismo, los jóvenes son más proclives a utilizar formatos digitales y audiolibros, mientras que los grupos de mayor edad mantienen una mayor fidelidad al libro impreso. También se observan diferencias por género y origen étnico, lo que pone de manifiesto que la lectura no es un hábito homogéneo, sino condicionado por factores sociales y culturales. En cuanto a la intensidad lectora, el informe muestra una gran diversidad: mientras una parte de la población lee de forma ocasional (entre uno y cinco libros al año), existe un segmento significativo de lectores intensivos que supera los veinte libros anuales. Sin embargo, también destaca un dato relevante: un 25 % de los adultos declara no haber leído ningún libro en el último año, lo que evidencia la persistencia de desigualdades en el acceso y la práctica de la lectura. Por último, el estudio señala que la participación en clubes de lectura es muy limitada. Solo un 7 % de los adultos afirma haber formado parte de uno en el último año, lo que contrasta con la amplitud general del hábito lector. Este dato sugiere que, aunque la lectura sigue siendo una actividad común, se practica mayoritariamente de forma individual y no tanto como una experiencia social organizada. En conjunto, el informe dibuja un panorama en el que el libro impreso mantiene su centralidad en la cultura lectora, coexistiendo con formatos digitales que, si bien han crecido, no han logrado sustituirlo.

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Tensiones entre propiedad intelectual e investigación abierta

 

Federación Española de Sociedades de Archivística, Biblioteconomía, Documentación y Museística (FESABID). Informe sobre propiedad intelectual y acceso abierto en España. Madrid: FESABID, s. f. https://www.fesabid.org/informe-propiedad-intelectual-acceso-abierto-espana/ El informe pone de relieve los retos actuales y futuros, como la sostenibilidad económica del acceso abierto, el papel de los editores científicos, la necesidad de reformas legislativas y el impacto de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial. En conjunto, se plantea la necesidad de avanzar hacia un modelo más abierto, justo y equilibrado, que garantice tanto la protección de los creadores como el acceso universal al conocimiento. El informe de FESABID aborda la relación compleja entre la propiedad intelectual y el acceso abierto en el contexto español, especialmente en el ámbito de bibliotecas, archivos, museos y centros de investigación. Su punto de partida es la necesidad de encontrar un equilibrio entre la protección de los derechos de autor y el derecho de la ciudadanía a acceder a la cultura, la educación y el conocimiento científico. Este equilibrio se vuelve especialmente relevante en un entorno digital donde la reproducción y difusión de contenidos es más fácil, pero también más conflictiva desde el punto de vista legal. El acceso abierto se define como un modelo que promueve la disponibilidad libre y gratuita de la producción científica en internet, sin barreras económicas, técnicas o legales. Este modelo, impulsado por iniciativas internacionales como la Declaración de Budapest, busca maximizar el impacto del conocimiento, especialmente cuando ha sido financiado con fondos públicos. En este sentido, el informe subraya que el acceso abierto no implica la ausencia de derechos de autor, sino una gestión más flexible de estos, a menudo mediante licencias abiertas como las Creative Commons, que permiten distintos niveles de reutilización respetando la autoría. El documento también analiza el marco legal español y europeo, señalando que la legislación de propiedad intelectual sigue siendo un elemento clave que condiciona el desarrollo del acceso abierto. La transposición de la Directiva europea sobre derechos de autor en el mercado único digital introduce nuevos escenarios, como la regulación de la minería de textos y datos, que resulta fundamental para la investigación científica. Estas normativas intentan adaptarse a los cambios tecnológicos, pero al mismo tiempo generan tensiones entre los distintos actores implicados: autores, editores, instituciones y usuarios. Otro aspecto central es el papel de las instituciones documentales (bibliotecas, archivos y museos), que actúan como mediadoras entre los derechos de propiedad intelectual y el acceso al conocimiento. El informe destaca su función en la creación y gestión de repositorios digitales, la formación de usuarios en derechos de autor y la promoción de políticas de acceso abierto. Estas instituciones no solo facilitan el acceso a la información, sino que también contribuyen a la preservación y difusión del patrimonio cultural y científico.

El trabajo creado íntegramente por IA no tiene derechos de autor

 

The AI School Librarian, «AI Work Has No Owner. Now What Do We Teach? A Supreme Court decision forces educators to rethink originality in the age of AI», The AI School Librarians Newsletter (blog), 24 de marzo de 2026, https://aischoollibrarian.substack.com/p/the-supreme-court-drew-a-line-on. La reciente negativa de la Corte Suprema de los Estados Unidos a escuchar el caso del científico informático Stephen Thaler, quien intentó registrar los derechos de autor de una obra de arte generada por un sistema de inteligencia artificial, ha establecido una realidad legal ineludible: el trabajo creado íntegramente por IA no tiene derechos de autor. Los tribunales inferiores han dictaminado consistentemente que la ley de derechos de autor protege exclusivamente la autoría humana, y que una máquina no puede ser considerada autora sin un aporte creativo humano significativo. Esto significa que las obras generadas por IA carecen actualmente de un autor legal, una realidad que choca directamente con las prácticas educativas contemporáneas. Existe una profunda desalineación entre este estándar legal y lo que ocurre en las escuelas. Actualmente, los educadores están calificando trabajos que, bajo la ley, no tienen un autor legítimo. Si un estudiante envía una tarea generada completamente por IA, no es el autor legal de la misma. Además, la habilidad de escribir indicaciones (hacer «promptis») no equivale a la autoría creativa. Muchas de las tareas escolares tradicionales están desactualizadas frente a esta realidad, ya que pueden ser completadas fácilmente por herramientas de IA, dando como resultado trabajos pulidos pero con una autoría humana nula o muy dudosa. Este escenario no implica que la IA deba ser prohibida en las escuelas, sino que debe usarse como una herramienta donde la aportación del estudiante siga siendo el núcleo del trabajo. Para evaluar esto, los educadores deben implementar una «nueva prueba de autoría» haciendo preguntas clave: quién realizó el pensamiento crítico, quién tomó las decisiones principales y si el estudiante es capaz de explicar el proceso de creación. Sin embargo, la mayoría de las políticas de los distritos escolares se centran erróneamente en hacer frente a las trampas o en el uso de software de detección, ignorando el problema fundamental de la autoría. Las políticas que no abordan qué constituye el trabajo original de un estudiante están destinadas a volverse obsoletas. Para adaptarse a esta nueva era, la educación debe redefinir lo que cuenta como aprendizaje. El artículo propone cuatro cambios fundamentales: primero, cambiar el enfoque del producto final al proceso, exigiendo a los estudiantes que demuestren cómo llegaron a sus resultados; segundo, definir claramente qué se espera de la contribución humana en cada tarea; tercero, normalizar y enseñar la divulgación ética del uso de la IA, donde los alumnos declaren qué herramientas usaron y qué pensamiento es propio; y cuarto, rediseñar intencionalmente las tareas para que requieran interpretación, razonamiento y revisión. En conclusión, aunque la inteligencia artificial llegó para quedarse y generar contenido de forma instantánea, no puede reemplazar la necesidad fundamental de la autoría y el pensamiento humano en el aprendizaje.

ADN y genealogía

 

🧬 ADN y genealogía: la ciencia que ilumina lo que los documentos no cuentan

Durante generaciones, la historia familiar se reconstruyó a partir de papeles: partidas, padrones, testamentos, censos. Pero los documentos, por valiosos que sean, tienen límites. No siempre dicen toda la verdad, a veces se pierden, y otras veces esconden silencios que solo la biología puede revelar.

Ahí es donde entra el ADN genealógico, una herramienta que ha transformado la investigación familiar y que hoy forma parte esencial de la genealogía científica.

🌱 1. ¿Qué es el ADN genealógico?

El ADN genealógico es el uso de pruebas genéticas para estudiar relaciones familiares, confirmar parentescos y reconstruir ramas perdidas. No se trata de genética médica, sino de genética poblacional aplicada a la historia familiar.

Las pruebas analizan fragmentos de nuestro genoma que heredamos de nuestros antepasados. Cada tipo de ADN cuenta una parte distinta de la historia.

🧬 2. Los tres tipos de pruebas y qué aportan

1. ADN autosómico (atDNA)

Es el más utilizado y el que ofrecen plataformas como Ancestry, MyHeritage o 23andMe.

• Se hereda de todas las líneas familiares.

• Permite encontrar primos hasta 4–5 generaciones atrás.

• Es ideal para confirmar parentescos recientes.

• Funciona mediante segmentos compartidos: cuanto más ADN compartes, más cercano es el parentesco.

Es la herramienta más versátil, pero también la que requiere más interpretación.

2. ADN-Y (Y-DNA)

Solo lo tienen los varones y se transmite de padre a hijo.

Sirve para:

• Estudiar la línea paterna directa.

• Investigar apellidos.

• Detectar cambios de linaje masculino (adopciones, hijos no declarados, rupturas de apellido).

• Conectar ramas masculinas separadas por siglos.

Es muy estable y permite reconstrucciones profundas, incluso medievales.

3. ADN mitocondrial (mtDNA)

Lo heredamos de nuestra madre, y ella de la suya, y así sucesivamente.

Permite:

• Seguir la línea materna directa.

• Estudiar migraciones antiguas.

• Identificar haplogrupos maternos.

No sirve para parentescos recientes, pero sí para entender orígenes remotos.

🔍 3. Cómo se interpreta el ADN en genealogía

El ADN no da respuestas automáticas. Requiere método, contexto y prudencia.

Coincidencias genéticas (matches)

Cada plataforma compara tu ADN con el de millones de personas y te muestra coincidencias. Pero:

• No todas las coincidencias implican parentesco reciente.

• No todos los primos comparten ADN.

• La cantidad de ADN compartido es una probabilidad, no una certeza.

Triangulación

Es la técnica que permite confirmar que tres personas comparten el mismo segmento heredado del mismo antepasado. Es una de las herramientas más sólidas de la genealogía genética.

Árboles y segmentación

Las plataformas combinan ADN con árboles familiares para sugerir conexiones. Estas sugerencias son útiles, pero deben verificarse con documentos.

🧩 4. Qué puede revelar el ADN que los archivos no muestran

El ADN abre puertas que antes estaban cerradas:

• Identificar padres biológicos en casos de adopción o filiación desconocida.

• Reconstruir ramas emigradas a América, Europa o Asia.

• Detectar cambios de apellido no documentados.

• Confirmar o descartar hipótesis cuando los documentos son ambiguos.

• Conectar familias separadas por guerras, migraciones o silencios familiares.

En muchos casos, el ADN no sustituye a los documentos: los ilumina.

⚖️ 5. Límites y precauciones éticas

La genealogía genética es poderosa, pero no infalible.

• El ADN autosómico se diluye con cada generación.

• Las coincidencias lejanas pueden ser imposibles de interpretar.

• Los árboles sugeridos por las plataformas pueden contener errores.

• Los resultados pueden revelar información sensible: parentescos inesperados, orígenes ocultos, historias silenciadas.

Por eso es esencial actuar con respeto, discreción y empatía.

🌍 6. El ADN como puente entre pasado y presente

El ADN no solo responde preguntas: también las crea. Nos invita a mirar la historia familiar con nuevos ojos, a cuestionar lo que creíamos saber y a abrirnos a la complejidad de nuestras raíces.

En combinación con los archivos, el ADN nos permite construir genealogías más completas, más honestas y más humanas. Y, sobre todo, nos recuerda que cada uno de nosotros es el resultado de miles de vidas entrelazadas.

2026 - Resumido por Paya Frank

La genealogia cientifica

 

🧬 La genealogía científica: cuando la historia familiar se convierte en conocimiento verificable

Durante siglos, la genealogía fue un ejercicio de memoria, tradición oral y documentos dispersos. Se reconstruían linajes a partir de relatos familiares, partidas parroquiales y viejos papeles guardados en cajas. Pero en las últimas décadas ha surgido una forma distinta de investigar el pasado: la genealogía científica, un enfoque que combina historia, biología, estadística y tecnología para obtener resultados verificables y reproducibles.

Este cambio no solo ha transformado la manera de investigar, sino también la forma en que entendemos nuestra identidad.

🔍 1. ¿Qué es exactamente la genealogía científica?

La genealogía científica es la rama de la genealogía que utiliza métodos empíricos y herramientas técnicas para reconstruir relaciones familiares con precisión. Se apoya en tres pilares:

• Documentación histórica contrastada Registros civiles, padrones, censos, archivos militares, catastros, protocolos notariales, etc.

• Análisis genético Pruebas de ADN autosómico, Y-DNA y mtDNA, interpretadas mediante estadística poblacional.

• Tecnología y bases de datos Plataformas como FamilySearch, MyHeritage o Ancestry, algoritmos de coincidencias genéticas, reconstrucción automática de árboles y sistemas de triangulación.

La clave es que cada afirmación debe poder demostrarse: no basta con “se dice que”, sino que se exige evidencia.

🧬 2. El ADN como herramienta genealógica

El ADN ha revolucionado la disciplina. No sustituye a los archivos, pero los complementa de forma poderosa.

Tipos de pruebas más utilizadas

Tipo de ADN	Qué analiza	Para qué sirve
Autosómico	ADN heredado de todas las líneas	Encontrar primos, confirmar parentescos recientes, reconstruir ramas completas
Y-DNA	Línea paterna directa	Estudiar apellidos, linajes masculinos, orígenes remotos
mtDNA	Línea materna directa	Orígenes maternos, migraciones antiguas

El ADN permite:

• Confirmar o descartar hipótesis documentales.

• Detectar adopciones, cambios de apellido o eventos no registrados.

• Reconstruir ramas perdidas por migraciones o guerras.

• Conectar familias separadas por continentes.

Pero siempre debe interpretarse con cautela: el ADN no da respuestas automáticas, sino probabilidades que deben contextualizarse.

📜 3. La importancia del método

La genealogía científica exige un enfoque sistemático:

✔️ 1. Formular una pregunta clara

¿Quién era el padre de X? ¿De dónde procede este apellido? ¿Cómo se conectan dos ramas familiares?

✔️ 2. Reunir todas las fuentes disponibles

Documentos, testimonios, fotografías, ADN, mapas, toponimia.

✔️ 3. Evaluar la fiabilidad de cada dato

No todos los documentos valen lo mismo: una partida de bautismo no tiene el mismo peso que un recuerdo oral.

✔️ 4. Cruzar evidencias

La fuerza está en la convergencia: cuando documentos, ADN y contexto histórico apuntan en la misma dirección.

✔️ 5. Registrar el proceso

Una genealogía científica debe poder ser revisada y replicada por otros.

🌍 4. Genealogía científica y sociedad: por qué importa

La genealogía ya no es solo un pasatiempo. Tiene implicaciones culturales, históricas y hasta médicas.

🧩 Identidad y memoria

Ayuda a comprender migraciones, mezclas culturales y transformaciones sociales.

🏛️ Historia local y microhistoria

Los árboles familiares revelan patrones demográficos, oficios, epidemias, movilidad social.

🧬 Salud y genética médica

Algunas plataformas permiten identificar riesgos hereditarios (siempre bajo supervisión profesional).

🤝 Reconexión familiar

Miles de personas han encontrado parientes perdidos, orígenes biológicos o ramas desconocidas.

🛠️ 5. Los límites de la genealogía científica

Aunque poderosa, no es infalible. Sus límites son parte de su honestidad:

• El ADN no siempre identifica relaciones exactas.

• Los archivos pueden estar incompletos o destruidos.

• La interpretación requiere formación y prudencia.

• No todas las coincidencias genéticas implican parentesco reciente.

• La privacidad y la ética deben ser prioritarias.

La genealogía científica no promete certezas absolutas, sino conclusiones fundamentadas.

✨ 6. Un nuevo modo de contar quiénes somos

La genealogía científica no sustituye la emoción de descubrir una historia familiar, pero la enriquece. Permite pasar de la intuición a la evidencia, del relato a la reconstrucción rigurosa. Y, sobre todo, nos recuerda algo esencial: cada familia es un pequeño laboratorio histórico, donde se cruzan vidas, migraciones, decisiones y azares que nos han traído hasta aquí.

Para quienes investigamos, escribir y compartir estos hallazgos no es solo un ejercicio técnico: es una forma de dar sentido al pasado y ofrecerlo a las generaciones futuras.

2026 - Resumido por Paya Frank

La edición de las vanidades

 

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Julio Alonso Arévalo en marzo 3, 2026

La “edición de las vanidades” es una expresión crítica que se utiliza para referirse a la publicación de libros financiados por el propio autor, generalmente a través de una empresa que cobra por editar, imprimir y, en ocasiones, distribuir la obra, sin asumir riesgos económicos ni realizar una verdadera selección editorial. Se relaciona con lo que en inglés se denomina vanity publishing o vanity press. En este modelo, el autor paga por ver su obra publicada, y la empresa obtiene su beneficio principalmente del pago del escritor, no de la venta del libro al público. Por eso se habla de “vanidades”: el término sugiere que se apela al deseo del autor de verse publicado, más que a la calidad literaria o al potencial comercial de la obra. La edición de las vanidades se caracteriza, en primer lugar, porque el autor asume los costes completos del proceso editorial. Esto incluye la corrección de estilo, la maquetación, el diseño de cubierta, la obtención de ISBN, la impresión de ejemplares y, en muchos casos, supuestos servicios de promoción y distribución. A diferencia de la edición tradicional, donde la editorial invierte recursos propios con la expectativa de recuperar esa inversión mediante las ventas, en este modelo el negocio se sostiene principalmente gracias al pago inicial del escritor. El ingreso de la empresa no depende tanto del éxito comercial del libro como de la contratación del servicio, lo que altera profundamente la lógica del proceso editorial. En segundo lugar, no suele existir una selección editorial rigurosa. Mientras que en la edición tradicional los manuscritos pasan por filtros de lectura, valoración literaria y análisis de viabilidad comercial, en la edición de vanidades el criterio principal es la disposición del autor a pagar. Esto implica que prácticamente cualquier obra puede publicarse si el cliente financia el proyecto. La consecuencia es doble: por un lado, el autor puede experimentar la satisfacción de ver su obra impresa; por otro, se diluye el valor del proceso editorial como mecanismo de validación, mejora y acompañamiento crítico del texto. Otro rasgo central es que el riesgo económico recae completamente en el escritor. Si el libro no se vende, la empresa editora no pierde dinero, ya que su beneficio proviene del pago previo. El autor, en cambio, puede enfrentarse a una inversión considerable sin garantía de retorno. Esta transferencia del riesgo transforma la relación profesional: la editorial deja de actuar como socio estratégico que apuesta por una obra y pasa a ser un proveedor de servicios. En muchos casos, el contrato incluye la compra obligatoria de un número elevado de ejemplares por parte del propio autor, lo que incrementa aún más su exposición financiera. Asimismo, la distribución suele ser limitada o meramente simbólica. Aunque algunas empresas prometen presencia en grandes plataformas o librerías, en la práctica la visibilidad real del libro suele depender casi exclusivamente del esfuerzo personal del autor. La inclusión en catálogos digitales no siempre implica una estrategia activa de comercialización, y la presencia en librerías físicas puede ser testimonial o condicionada a acuerdos de depósito. Sin una red de distribución consolidada ni una inversión promocional significativa, la obra tiene escasas posibilidades de alcanzar un público amplio. Es importante no confundir este modelo con la autoedición (self-publishing). En la autoedición, el autor asume también la inversión, pero mantiene el control directo de todo el proceso: elige profesionales independientes, decide la tirada, fija el precio y selecciona las plataformas de venta. No existe necesariamente una empresa que empaquete servicios bajo una marca editorial que simule un proceso de selección. La autoedición puede ser una decisión estratégica consciente, especialmente en el entorno digital, donde plataformas como Amazon KDP u otras permiten publicar con relativa autonomía. En la edición de vanidades, en cambio, suele intervenir una empresa intermediaria que ofrece un “modelo editorial” estructurado, a veces con promesas poco claras sobre distribución y promoción. La diferencia con la edición tradicional es aún más marcada. En el modelo clásico, la editorial selecciona cuidadosamente los manuscritos, invierte recursos en su producción, asume el riesgo financiero y remunera al autor mediante derechos proporcionales a las ventas. El editor actúa como mediador cultural, garante de calidad y socio comercial. En la edición de vanidades, esa lógica se invierte: no hay inversión por parte de la editorial ni apuesta económica por la obra; es el autor quien paga por publicar y, en muchos casos, recibe regalías menores o poco transparentes pese a haber financiado el proyecto. El término “edición de las vanidades” tiene, por ello, una connotación históricamente negativa. Se ha asociado con prácticas poco éticas, contratos desequilibrados y expectativas infladas sobre el éxito comercial. No obstante, el panorama editorial contemporáneo es más complejo. Han surgido modelos híbridos o de coedición que intentan ofrecer mayor transparencia en los costes y en los servicios prestados, situándose en un espacio intermedio entre la edición tradicional y la autoedición. Esta diversidad de fórmulas obliga a analizar cada contrato con detenimiento, atendiendo a quién asume el riesgo, cómo se distribuyen los beneficios y qué valor real aporta la empresa editora más allá de la mera impresión del libro.

Por qué los autores no revelan el uso de la IA y qué deberían (o no) hacer las editoriales al respecto

 

De Julio Alonso Arévalo en febrero 4, 2026

Staiman, Avi. Why Authors Aren’t Disclosing AI Use and What Publishers Should (Not) Do About It. The Scholarly Kitchen, 27 de enero de 2026. Part 1 Part 2 El problema central En esta serie de dos artículos, Avi Staiman analiza un fenómeno creciente en las publicaciones académicas: aunque muchos investigadores utilizan herramientas de inteligencia artificial (IA) en diversas fases de su trabajo —desde la búsqueda de literatura, redacción de textos o apoyo en el análisis de datos—, muy pocos lo revelan explícitamente en sus manuscritos. Las políticas de muchas revistas y editoriales requieren este tipo de declaraciones, pero la práctica demuestra que casi nadie cumple con ellas y la razón no es simplemente desobediencia, sino un problema de incentivos, claridad y cultura editorial. Los editores esperaban que al exigir a los autores que explicaran su uso de IA se fomentara una mayor transparencia, permitiendo que revisores y equipos editoriales evaluaran si ese uso era apropiado y cómo influía en la investigación. Sin embargo, esto no ha ocurrido en la práctica: con encuestas que muestran que más de la mitad de los investigadores (por ejemplo, un 62 %) usan IA en algún punto de su flujo de trabajo, solo una fracción mínima declara esa asistencia en sus artículos publicados. ¿Por qué los autores no revelan su uso de IA? Staiman identifica varias razones clave: a) Miedo a consecuencias negativas Muchos autores temen que revelar el uso de IA sea interpretado como una señal de menor rigor, creatividad o capacidad académica, lo que podría influir negativamente en decisiones editoriales o de revisión por pares. Aunque las políticas puedan presentarse como neutrales, la percepción de estigma hace que los investigadores prefieran no mencionar su uso de IA. b) Falta de claridad en las políticas Las directrices actuales son muy heterogéneas y a menudo vagas: unas solo piden una declaración general, mientras que otras exigen documentación extensiva, incluyendo registros de chats con herramientas de IA. Esto causa confusión y lleva a los autores a preguntarse qué, cuándo y cómo deben declarar. c) Carga burocrática sin incentivos Muchas de estas exigencias demandan tiempo y esfuerzo significativos sin beneficios claros para los autores, lo que dificulta su adopción voluntaria. d) Falta de consciencia del propio uso de IA Algunos autores no se dan cuenta de que están empleando IA porque esta está integrada de manera invisible en herramientas cotidianas (por ejemplo, asistentes de escritura o búsqueda). e) Confusión entre IA y plagio Existe la percepción equivocada de que usar IA es equivalente a plagiar o engañar, lo que lleva a algunos autores a ocultar su uso deliberadamente en lugar de explicarlo con transparencia. f) Políticas sin mecanismos de cumplimiento Solo existiendo normas formales sin mecanismos claros de verificación o consecuencias percibidas, muchos autores simplemente apuestan a que no se les pedirá pruebas o explicaciones posteriores. ¿Qué no deben hacer los editores? En el primer artículo, Staiman también advierte sobre lo que no es útil para resolver este problema: Invertir fuertemente en herramientas de detección automática de IA, ya que son poco fiables y tienden a reforzar la idea de que el uso de IA es inherentemente sospechoso en lugar de normal. Cómo deberían abordar los editores el uso de IA (Parte 2) En el segundo artículo de la serie, Staiman propone un cambio de foco fundamental: no se trata de documentar cada paso del uso de IA, sino de asegurar confianza en los resultados, reproducibilidad y responsabilidad científica. a) Formular la pregunta correcta En lugar de preguntar “¿Cómo usaste IA?”, los editores deberían centrarse en preguntas clásicas de integridad científica: ¿Los datos son fiables y transparentes? ¿Los métodos están claros y pueden reproducirse? ¿El análisis es robusto y verificable? Este enfoque sitúa las preocupaciones en resultados y calidad de la investigación, no en la herramienta en sí. b) Declaraciones estructuradas y de bajo coste Staiman recomienda que las revistas implementen formularios simples donde los autores marquen categorías de uso de IA (p.ej., búsqueda, análisis, generación de código, revisión lingüística), en lugar de exigir narrativas detalladas o capturas de pantalla. Esto reduce la carga y mejora la consistencia en las declaraciones. c) Requisitos escalonados según el riesgo No todos los usos de IA implican el mismo nivel de riesgo para la reproducibilidad. Por ejemplo: Edición de texto y traducción – no debería requerir declaración exhaustiva. Análisis de datos o generación de código científico – sí debería requerir declaraciones específicas y mayor escrutinio editorial. d) Afirmaciones explícitas de responsabilidad Una declaración formal de autoría que afirme que el autor se responsabiliza plenamente de todos los elementos científicos, independientemente de las herramientas utilizadas, puede ayudar a centrar el debate en la integridad científica y no en la tecnología. e) Educación y cambio cultural Es clave que editores y revisores reciban entrenamiento para evaluar el impacto del uso de IA sobre la metodología y la reproducibilidad, y no para juzgar la estética o estilo de escritura generado por IA