Revista Académica Institucional RAI
Sección Academia
Edición 15
Volumen 9
ISSN: 2953-769X
Julio- Diciembre, 2026
ÉTICA E
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN PUBLICACIONES CIENTÍFICAS: DESAFÍOS Y OPORTUNIDADES
EN LA ERA DIGITAL
Ángel Alberto
Varón Quimbayo, [email protected]
Fundación
Universitaria del Área Andina, Bogotá, Colombia
Código ORCID https://orcid.org/0000-0003-0643-358X
Raúl
Bareño Gutiérrez, [email protected]
Fundación
Universitaria del Área Andina, Bogotá, Colombia
Código ORCID https://orcid.org/0000-0002-7374-0697
Julio
Alberto Castillo Ramírez, [email protected]
Fundación
Universitaria del Área Andina, Bogotá, Colombia
Código ORCID https://orcid.org/0000-0001-5317-0108
DOI:
https://doi.org/10.64183/4qs1n626
Recibido: 11 de
febrero de 2026
Aceptado: 29 de mayo
de 2026
Resumen.
El uso de la inteligencia artificial (IA) en la producción científica académica
viene transformando la escritura, revisión y publicación de artículos. Sin
embargo, su implementación plantea preocupaciones éticas sobre la integridad
académica, la autoría y la manipulación de datos. la presente investigación
aborda el problema de cómo lograr un uso ético en publicaciones científicas sin
perder la credibilidad del conocimiento generado. La justificación destaca el
crecimiento exponencial del uso de herramientas de IA en publicaciones
científicas indexadas de impacto académico dado a la falta inminente de
normativas claras en este tipo de revistas, por ello el objetivo de validar los
criterios éticos en el uso de la IA por parte de los investigadores.
Apoyados en un
contexto metodológico mixto: se realizó un análisis bibliométrico de artículos
sobre IA y ética en publicaciones científicas, complementado con un muestreo a 116
investigadores en diferentes campos del saber. Se evidencia que, si bien la IA
optimiza la eficiencia del proceso investigativo, esto genera preocupaciones
sobre la transparencia, la originalidad y la responsabilidad de los autores. Por
lo tanto, es necesario desarrollar lineamientos éticos claros para el uso de IA
en la producción científica y promover la capacitación de investigadores en su
aplicación responsable.
Palabras clave. Ética,
inteligencia artificial, publicaciones científicas, investigación
científica, derechos de autor.
ETHICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SCIENTIFIC
PUBLICATIONS: CHALLENGES AND OPPORTUNITIES IN THE DIGITAL ERA
Ángel
Alberto Varón Quimbayo, [email protected]
Raúl
Bareño Gutiérrez, [email protected]
Julio Alberto Castillo Ramírez, [email protected]
Received: February 11, 2026
Accepted: May
29, 2026
Abstract. The
use of artificial intelligence (AI) in academic research is transforming the
writing, peer review, and publication of articles. However, its implementation
raises ethical concerns regarding academic integrity, authorship, and data
manipulation. This research addresses the challenge of ensuring ethical use in
scientific publications without compromising the credibility of the knowledge
generated. The rationale highlights the exponential growth in the use of AI
tools in indexed scientific publications with academic impact, given the
imminent lack of clear guidelines in this type of journal; therefore, the
objective is to validate the ethical criteria for researchers’ use of AI.
Based on a mixed-methods approach: a bibliometric analysis of articles
on AI and ethics in scientific publications was conducted, supplemented by a
survey of 116 researchers in various fields of study. The findings show that,
while AI optimizes the efficiency of the research process, it raises concerns
about transparency, originality, and authors’ accountability. Therefore, it is
necessary to develop clear ethical guidelines for the use of AI in scientific
research and to promote training for researchers in its responsible
application.
Keywords: ethics, artificial intelligence, scientific publications, scientific
research.
1.
INTRODUCCIÓN
En
la última década, la inteligencia artificial (IA) revoluciono diferentes áreas
del conocimiento, pero en los últimos dos años ha sido preponderante en la
investigación científica. El abanico de herramientas basadas en IA, los
sistemas de generación de texto, herramientas para encontrar referentes
bibliográficos de impacto y los algoritmos de análisis bibliométrico, todos
integrados han impactado en la comunidad científica hacia mejorar la redacción,
revisión y difusión de publicaciones científicas (Díaz, G. M., & Escobar,
A. (2024), (Navarro-Dolmestch, R. (2023)
El
uso de IA en la escritura académica ha crecido vertiginosamente a nivel global
a partir de buenos entrenamientos de las Indicaciones que ayudan a encontrar la
lógica relacional de los escritos y peticiones a plataformas como GPT-4 o
Grammarly entre otras Misra, D. P., & Chandwar,
K. (2023), logran mejorar la redacción y generar contenido de calidad,
Salvagno. et al (2023). Pero también hay casos de dependencia excesiva de los
investigadores que por falta de originalidad acuden a estas herramientas de
forma exagerada. Degli-Esposti, S. (2023), Arifudin.
et al (2024).
Según
Huasco Mañay, A. L. (2025). La IA facilita la compilación, tratamiento y
evaluación de datos optimizando la producción y rigor en los resultados
investigativos, no obstante, trae consigo retos éticos referente a trazabilidad
algorítmica, desvirtualización de datos y la autonomía científica, por esta
razón se deben constituir normas regulatorias que fomenten el compromiso ético
en el uso en las publicaciones científicas
Otros,
estudios advierten que el uso no ético de la IA puede distorsionar los
resultados y comprometer la objetividad; por ello, es de urgencia establecer
lineamientos éticos claros que regulen la aplicación de IA en la investigación
científica Altmäe.et al (2023); Dergaa. et al.
(2023); las recientes publicaciones en este campo han enfatizado la necesidad
de transparencia en el uso de IA, Kacena.et al (2024); Chirichela.
et al (2024).
Por
ello, el objetivo de esta investigación es analizar las implicaciones éticas
del uso de IA en publicaciones científicas y proponer límites para su
aplicación responsable alineado con la pregunta de investigación así: ¿Cómo
puede contrastarse el uso ético de la inteligencia artificial en las
publicaciones científicas, sin perder la transparencia en la investigación de
alto impacto? (Giglio, A. D., & Costa, M. U. P. D. (2023). (Wiwanitmkit, S., & Wiwanitkit,
V. (2024).
2.
MATERIALES
Y MÉTODOS
En
la primera fase se validó el análisis bibliográfico sobre revistas indexadas de
alto impacto, reconocidas y algunas de acceso abierto en diferentes áreas del
saber cómo en ingeniería, educación, salud, ciencias básicas, bio y nano
tecnología. Entre otras áreas del saber de los últimos tres años en metabuscadores
como: Google Scholar, IEEE Xplore, PubMed, ScienceDirect, Medline, DynaMed, DynaMedPlus o Scopus, entre
otros.
En
una segunda fase se utilizó un muestreo probabilístico por conveniencia y
voluntarios se aplicó un instrumento tipo encuesta utilizando el método PICO,
para proponer preguntas investigativas concisas Yensen, J. (2013).
Participaron
116 investigadores de Colombia, Argentina, Chile, y México, reconocidos en
campos del conocimiento como ingeniería, ciencias sociales, educación, entre
otros. Esta metodología mixta ayudó a focalizar la búsqueda de literatura
relevante para abordar no sólo la medición de variables y la obtención de datos
numéricos (cuantitativos), sino también la comprensión de los contextos,
significados y perspectivas más subjetivas (cualitativas), obteniendo así una
imagen holística del objeto de estudio, con preguntas específicas en la gestión
ética de la IA en cada fase
investigativa, desde la redacción hasta la revisión, búsqueda, análisis
y recomendaciones, centrándose en examinar la relación entre la inteligencia
artificial y la ética en el ámbito de las publicaciones científicas
considerando sus implicaciones.
3. RESULTADOS
DE INVESTIGACIÓN
Basados
en la metodología descrita y apoyado en una herramienta en línea como Google
docs, se planteó una serie de preguntas que permitieron medir la percepción
frente al objeto de estudio. El instrumento logró determinar el nivel de
aceptación del uso de la IA en la producción científica y contrastar aspectos
éticos y de originalidad en los investigadores. Por lo tanto, se desglosan las
preguntas así:
Figura 1. Pregunta
1: ¿Cree que es ético utilizar inteligencia artificial para la redacción de
manuscritos científicos?
Fuente:
Elaboración propia. (2026)
Tabla 1. Opciones
de respuesta de la Pregunta 1: ¿Cree que es ético utilizar inteligencia
artificial para la redacción de manuscritos científicos?
|
Opciones
de respuestas |
|
a) No porque la
ciencia requiere de un rigor y originalidad que solo el pensamiento humano
puede garantizar. b) Sí, siempre y
cuando la IA sea utilizada como herramienta complementaria y no sustituya la
creatividad humana. c) No, debido al
riesgo de generar información falsa o sesgada que podría comprometer la
integridad científica. d) No, ya que la
IA no puede reemplazar la comprensión profunda de los fenómenos científicos y
reduce el rol crítico del investigador ya que se pierde la creatividad y
originalidad en la investigación. e) Dificultad en
garantizar la transparencia y replicabilidad de los análisis realizados por
IA. |
Fuente:
Elaboración propia. (2026)
Según
los resultados evidenciados en la Figura 1, la de mayor valor es la respuesta
b; con el 48.28 % de investigadores, están de acuerdo con el uso de estas
herramientas sin perder el análisis y pensamiento crítico de lo humano y que
solo sea el punto de partida para fortalecer sus divulgaciones académicas en
revistas de alto impacto.
Figura 2. Pregunta
2: ¿Cuál de las siguientes opciones es la más efectiva para regular el uso de
IA en la redacción académica y así evitar plagio?
Fuente:
Elaboración propia. (2026)
Tabla 2. Opciones
de respuesta de la Pregunta 2:
¿Cuál
de las siguientes opciones es la más efectiva para regular el uso de IA en la
redacción académica y así evitar plagio?
|
Opciones
de respuestas |
|
a) Prohibir
completamente el uso de IA en la producción de contenido académico. b) Establecer
estándares claros sobre el uso aceptable de la IA, en la investigación. c) Exigir la
citación explícita de todas las fuentes utilizadas por la IA d) Desarrollar
herramientas de detección de plagio más sofisticadas. |
Fuente:
Elaboración propia. (2026)
De
acuerdo con la Figura 2 la respuesta de mayor valor es la b; con un 44.82% de
investigadores está de acuerdo en establecer lineamientos y protocolos mínimos
en el uso de estas herramientas, sin superar unos porcentajes aceptables para
las revistas y hacia un entorno académico, que apoye en mejorar las búsquedas,
las citaciones, los referentes de mayor impacto e índice frente al tema,
incluso a mejorar en la redacción de los manuscritos.
Figura 3. Pregunta
3: ¿Considera
que es necesario utilizar inteligencia artificial en la investigación
científica?
Fuente: Elaboración propia (2026)
Tabla 3. Opciones
de respuesta de la Pregunta 3:
¿Considera
que es necesario utilizar inteligencia artificial en la investigación
científica?
|
Opciones
de respuestas |
|
a) Totalmente de
acuerdo: La IA es una herramienta indispensable en la investigación
científica actual. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y
realizar análisis complejos en tiempo récord acelera significativamente el
descubrimiento y la innovación. b) De acuerdo,
pero con reservas: La IA es una herramienta valiosa, pero no debe reemplazar
el juicio humano. Es fundamental que los investigadores comprendan las
limitaciones de la IA y la utilicen como un complemento a sus habilidades. c) Neutral: La
IA puede ser útil en algunos campos de investigación, pero no es esencial en
todos. Su impacto dependerá del área específica de estudio y de los objetivos
de investigación. d) En desacuerdo: La IA es una moda pasajera
que no aporta nada nuevo a la investigación científica. Los métodos
tradicionales siguen siendo los más fiables y efectivos. e) No tengo
suficiente información: Necesito más información sobre el campo de
investigación específico para poder responder de manera adecuada. |
Fuente:
Elaboración propia. (2026)
Con
respecto a la Figura 3, la opción de mayor porcentaje seleccionada es la b; con
un 38,80% de investigadores reconoce su uso permanente, pero presenta algunas
reservas donde individualmente se contrasta cuál sería el límite permitido. Es
aquí, donde la ética toma preponderancia hasta donde estas herramientas podrían
ser dependientes para presentes y futuras publicaciones, este es el factor
donde la duda razonable puede sesgar sus investigaciones.
Figura 4. Pregunta
4: ¿De qué manera la inteligencia artificial puede influir en la calidad y
objetividad de los resultados en la investigación científica?
Fuente:
Elaboración propia. (2026)
Tabla 4. ¿De qué
manera la inteligencia artificial puede influir en la calidad y objetividad de
los resultados en la investigación científica?
|
Opciones
de respuestas |
|
a) Puede ser una
herramienta útil facilitando la búsqueda de información. b) La IA Aumenta la cantidad de datos
disponibles, pero no garantiza la veracidad de la información. c) Automatizando
tareas repetitivas y mejorando el análisis de datos. d) Sustituyendo
completamente a los investigadores humanos. |
Fuente:
Elaboración propia. (2026)
De
acuerdo con la Figura 4, la respuesta de más porcentaje es la b; con un 34,48%
de investigadores reconoce que efectivamente ayuda a encontrar información más
rápida y oportuna dado la diversidad de herramientas de apoyo existentes en la
actualidad en: búsquedas bibliográficas, mejorar la redacción científica,
encontrar los autores más citados en campo de estudio.
Por
lo tanto, destacan que los datos arrojados por las IA se deben comparar
contrastar y validar su certeza de las fuentes aportadas, frente a esta
pregunta es donde mayor controversia generó en los encuestados.
4.
DISCUSIÓN
(O ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS)
Los
resultados muestran aprobación en el uso de la Inteligencia artificial en la
producción científica, pero de forma reservada. En las cuatro preguntas admiten
que la IA es una herramienta útil para potenciar la forma de buscar
información, analizar datos y la escritura de publicaciones sin llegar a
sustituir al humano en la imaginación, el discernimiento y el compromiso del
autor.
De
igual forma los implicados están de acuerdo en que el reto no se origina en
utilizar la IA, lo que se requiere es que se formulen directrices y normativas
claras que reglamente su uso en la investigación fomentando la incorporación
responsable, el seguimiento y la honestidad.
También
se resalta la intranquilidad por la fiabilidad y la autenticidad de la
información producida por la IA, si bien los investigadores contemplan su
potencial para aligerar las actividades investigativas estiman que se deben
corroborar los resultados con literatura indexada.
El
conglomerado de investigadores considera la IA como un elemento importante para
reforzar la investigación siempre y cuando su uso este orientado por preceptos
morales, control humano y ética editorial.
Según
(Abd-Elsalam, K. A., & Abdel-Momen, S. M. (2023) la
IA facilita la búsqueda de información para procedimientos investigativos por
la gran cantidad de datos que maneja y que de forma manual no alcanzan a ser
procesados; por ello, se puede usar para elegir el tema objeto y así lograr
mayor precisión y confianza.
De
igual forma, la COPE (2023) reconoce que el
autor puede utilizar la IA como apoyo, pero debe responsabilizarse de sus
consecuencias ya que al exponer resultados la autenticidad se vea afectada
positiva o negativamente, según los límites éticos editoriales obteniendo el
sello como creador fraudulento (Gilat, R., & Cole, B. J. (2023).
Nabavi
et al. (2026) consideran que la IA sirve para optimizar los procedimientos en
la evaluación de publicaciones, pero debe utilizarse como complemento
garantizando el compromiso, la claridad y la ética, evitando inclinaciones, en
consecuencia, se recomienda realizar supervisiones pertinentes teniendo en
cuenta que por ningún motivo debe
suplir el discernimiento de los expertos humanos.
Alnaimat, et al (2026). Sostienen
que la
IA es un elemento eficaz
de apoyo a estudios investigativos y escritura científica, siempre y cuando se
emplee responsablemente, de forma transparente e inspeccionado por los
investigadores. Por lo tanto; hacen énfasis en el requerimiento de normativas
editoriales y en fortalecer principios éticos para contrarrestar el plagio y
acrecentar la confiabilidad en los resultados científicos.
Consecutivamente
Dashti. et al (2023) afirma que la idea es
usar IA como colaborador para obtener referencias útiles y que el autor
defienda los resultados al momento de sustentar, por lo tanto; en el texto debe
referenciarse y explicarse el empleo de esta.
Por
otro lado, HOSSEINI, M. et al (2023) Menciona que se considera que los LLM
(modelos de lenguaje de gran tamaño) incidirán en la erradicación de labores en
áreas que contemplan la informática, la comunicación, el derecho, entre otros;
además es factible que estos intervengan y cambien la manera de realizar
investigaciones científicas, académicas o comunicativas. Bahammam.et al (2023)
5. CONCLUSIONES
Los
resultados de esta investigación evidencian que la aplicación de algoritmos y
sistemas automatizados en la revisión y redacción de manuscritos no sólo
facilita los procesos de publicaciones, también, influyen en la autoría y
originalidad, por lo tanto, los autores de escritos científicos antes de
realizar una publicación deben adoptar políticas transparentes respecto al uso
de esta y su porcentaje de aplicación, con esta práctica se promueve la
confianza en los hallazgos y la responsabilidad de estos en la integridad de su
trabajo.
Las
publicaciones científicas, editoriales, evaluadores deben parametrizar su uso y
tener herramientas actualizadas para detectar conductas irregulares (Plagio);
La ausencia de regulaciones y la falta de formación ética en el uso de estas
pueden llegar a comprometer la credibilidad de la investigación.
Este estudio también deduce que las
casas editoras y los pares deben
disponer de software actualizado para la detección de comportamientos atípicos
como el uso de IA no declarado, por lo tanto, es indispensable investigar
a profundidad
si estos algoritmos analizadores de publicaciones científicas presentan
inclinaciones frente a las citaciones o
sancionan de forma exagerada a autores que no dominan el idioma inglés y que
usan la IA para traducir sus publicaciones.
Finalmente,
la contribución de esta investigación ofrece una ruta bajo la necesidad de un
balance entre la innovación tecnológica y la ética académica resaltando la
transparencia, la responsabilidad y la equidad, y recomienda aspectos que
abarquen: Desarrollo de marcos éticos, incorporación de la ética en la
formación profesional y participación de las partes interesadas en el diseño de
la IA para que su uso sea un apoyo donde
prevalezca el análisis y el pensamiento crítico sin comprometer los valores
fundamentales de la ciencia y del ser.
6.
CITAS
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