Política de uso de IA
Política de uso de inteligencia artificial. Un marco para la investigación con integridad, transparencia y equidad. Versión 1.0 · 2026. Anglo Latín Culture 369 Corp. · Florida, Estados Unidos.
Nota editorial. Este documento es intencionalmente diferente a las políticas que existen en el panorama editorial académico internacional. No surge de la comodidad institucional sino de una convicción: el mundo de la investigación tiene que cambiar, y siempre tiene que haber alguien que dé los primeros pasos. Hay miles de investigadores brillantes en el continente americano con ideas transformadoras que se pierden por falta de recursos, tiempo y acceso a herramientas. Esta política es, entre otras cosas, una respuesta a esa realidad. PanAmerican DH&AI no pide perdón por ese paso.
1. Fundamento y filosofía editorial
La inteligencia artificial es hoy una realidad en el proceso de investigación. Esto no es una tendencia emergente: es un hecho consumado que la comunidad científica internacional reconoce, utiliza y, en su gran mayoría, practica en silencio. Un estudio reciente publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences (He y Bu, 2026) encontró que cerca del 70 % de las 5 114 revistas examinadas tiene algún tipo de política sobre IA, mientras que, en una muestra de texto completo de 75 172 artículos publicados después de 2023, solo cerca del 0,1 % (76 artículos) declaraba haberla usado. La brecha entre la práctica real y la declaración oficial es, en ese contexto, un problema de integridad científica y no de tecnología.
Esta revista ha elegido un camino diferente: en lugar de prohibir lo que no puede verificarse, hemos decidido construir un marco que haga del uso declarado de la IA un acto de rigor metodológico. En lugar de tratar la IA como sospechosa por naturaleza, la tratamos como lo que es: una herramienta que, bien usada, extiende las capacidades del investigador humano sin sustituir su pensamiento, su juicio ni su responsabilidad.
Existe además una dimensión de justicia que esta política reconoce de manera explícita. La investigación científica ha sido, históricamente, un privilegio de quienes tienen tiempo, recursos e infraestructura. Un investigador en una universidad bien financiada del Norte Global puede dedicar meses a revisar literatura, codificar datos cualitativos o procesar encuestas a gran escala. Un investigador igualmente brillante en América Latina, con acceso limitado a bases de datos, con múltiples cargas docentes y sin equipo de apoyo, no siempre puede competir en las mismas condiciones. La inteligencia artificial no elimina esa brecha, pero la reduce de manera significativa. Ignorar ese potencial por razones de tradición institucional no es prudencia: es conservadurismo disfrazado de rigor.
«La inteligencia artificial necesita cerebros para dar excelentes resultados. El investigador es quien formula la pregunta, diseña la metodología, evalúa críticamente los resultados e interpreta su significado. La IA ejecuta con velocidad lo que el investigador ordena con inteligencia.» Principio fundacional, PanAmerican DH&AI, 2026
2. Los cinco principios de esta política
Principio I. La IA es una herramienta metodológica. Esta revista trata el uso de herramientas de inteligencia artificial con el mismo rigor y la misma normalidad que el uso de cualquier otro instrumento de investigación: el software estadístico, el análisis de contenido asistido por computadora, la transcripción automática, los gestores de referencias. Ninguna de esas herramientas es cuestionada por su sola existencia. La IA tampoco lo será. La pregunta que esta revista formula no es «¿se usó IA?» sino «¿cómo se usó, con qué criterio y cuál fue la contribución crítica del investigador sobre sus resultados?».
Principio II. El investigador es el único autor intelectual y el único responsable. Ninguna herramienta de inteligencia artificial puede ser nombrada como autora, coautora ni colaboradora oficial de un artículo publicado en esta revista. Esta posición no es negociable y coincide con el consenso internacional de COPE, ICMJE, APA y Nature Portfolio. La responsabilidad intelectual y ética es enteramente del autor o los autores humanos. Esto incluye la responsabilidad por cualquier error, sesgo o imprecisión presente en el trabajo, independientemente de si fue generado o procesado con asistencia de IA. El autor que declara el uso de IA no transfiere su responsabilidad: la confirma. Hay dimensiones del proceso investigativo que pertenecen exclusivamente al investigador humano y que ningún protocolo de esta revista modifica: la formulación de la pregunta de investigación, el posicionamiento teórico, la interpretación del significado de los hallazgos, las conclusiones y las implicaciones éticas, políticas y sociales del trabajo.
Principio III. Declarar el uso de IA es un acto de rigor, no de confesión. Esta revista invierte deliberadamente la narrativa dominante. Declarar el uso de herramientas de IA en un proceso de investigación no es una admisión de debilidad, una confesión de atajo ni una señal de menor calidad intelectual. Es, en el marco de esta publicación, una muestra de transparencia metodológica, confianza científica y compromiso con la reproducibilidad del proceso investigativo. Los artículos que describan con precisión y detalle el modo en que se usó la IA serán reconocidos por ese rigor durante la evaluación editorial. Los revisores de esta revista son seleccionados, entre otros criterios, por su comprensión de la investigación asistida por tecnología.
Principio IV. Equidad epistémica como valor editorial. La inteligencia artificial tiene un potencial redistributivo que esta revista reconoce de manera explícita. Permite que un investigador con recursos limitados revise sistemáticamente miles de artículos, analice corpus extensos de entrevistas, procese datos de múltiples países y comunique sus hallazgos en inglés académico de alta calidad, sin que ninguna de esas capacidades implique delegar el pensamiento científico. Esta revista reconoce ese potencial como un bien académico: no como una ventaja injusta, sino como una corrección parcial de las desigualdades estructurales que han limitado, durante décadas, la participación de investigadores latinoamericanos en las conversaciones científicas internacionales de mayor impacto.
Principio V. La reflexión sobre el uso de IA es conocimiento nuevo. Esta revista es, en sí misma, una publicación dedicada a las humanidades digitales y a la inteligencia artificial. Desde esa perspectiva, la reflexión metodológica sobre cómo se usó la IA en un proceso de investigación no es un apéndice burocrático: es una contribución original al campo. Se invita a los autores a considerar, cuando sea pertinente, incluir una reflexión sobre lo que el uso de IA permitió ver que de otro modo hubiera sido invisible, sobre los sesgos que puede haber introducido y sobre cómo afectó la velocidad, el alcance o la profundidad del análisis. Esa reflexión no es obligatoria, pero es bienvenida y valorada editorialmente.
3. El modelo de tres niveles
El uso de inteligencia artificial en una investigación no es homogéneo. Hay una diferencia sustancial entre usar IA para mejorar la gramática de un texto y usarla para codificar doscientas entrevistas a profundidad. Esta política establece tres niveles de uso, cada uno con requisitos de declaración diferenciados. La lógica central es simple: a mayor participación de la IA en el proceso intelectual, mayor es la precisión con que debe describirse.
Nivel 1. Uso asistivo. Sin declaración requerida. Comprende el uso de herramientas de IA para mejorar la calidad formal del texto sin alterar su contenido intelectual. Incluye corrección gramatical y ortográfica, mejora de estilo y claridad, ajuste de tono académico, formato automático de citas y referencias, y traducción asistida de borradores. Este nivel es funcionalmente equivalente al uso de correctores ortográficos, procesadores de texto avanzados o asistentes de escritura. No requiere declaración en el manuscrito. Ejemplos: Grammarly, DeepL, corrector de Word, ChatGPT para reescribir oraciones.
Nivel 2. Uso metodológico. Declaración en la sección de métodos. Comprende el uso de IA como herramienta metodológica documentada dentro del proceso de investigación. El investigador define los objetivos, los criterios analíticos y los marcos teóricos; la IA ejecuta tareas de procesamiento, clasificación o análisis sobre la base de esas definiciones. El investigador verifica, valida y evalúa críticamente todos los resultados. La declaración debe incluir el nombre de la herramienta utilizada, la versión o modelo (cuando esté disponible), la tarea específica para la que fue utilizada y cómo el investigador validó los resultados. Esta información se incluye en la sección de Metodología del manuscrito, con el mismo nivel de detalle que se utilizaría para describir cualquier otro software de análisis. Comprende, entre otros: revisión sistemática de literatura asistida (Elicit, Consensus, ResearchRabbit), análisis temático de entrevistas, codificación inductiva de datos cualitativos, análisis de discurso, transcripción automática de entrevistas, extracción de categorías, análisis bibliométrico, modelado estadístico asistido, visualización de datos y análisis de corpus.
Nivel 3. Uso colaborativo. Declaración en sección dedicada. Comprende los casos en que la inteligencia artificial participa de manera sustancial en la generación, síntesis o estructuración de contenido intelectual del manuscrito. El investigador mantiene en todo momento el control crítico, la selección y la responsabilidad final, pero la contribución de la IA va más allá de la ejecución de tareas discretas. Este nivel requiere una sección independiente titulada «Declaración de uso de inteligencia artificial», ubicada antes de las referencias bibliográficas. Esta sección debe describir: (a) las herramientas utilizadas, con nombre y versión; (b) las tareas específicas en que participaron; (c) el proceso de supervisión, verificación y edición crítica realizado por el investigador; y (d) opcionalmente, una reflexión sobre cómo el uso de IA afectó el proceso investigativo. Comprende, entre otros: síntesis de literatura con generación de argumento, modelado predictivo con interpretación asistida, generación de código de análisis estadístico complejo, estructuración de informes a partir de datos cualitativos extensos.
4. Protocolo de declaración por tipo de investigación
4.1 Investigación cualitativa: entrevistas a profundidad. El análisis de entrevistas a profundidad con asistencia de IA es uno de los usos más potentes y más documentados en la literatura metodológica reciente, y esta revista adopta como marco de referencia los protocolos desarrollados en ella. El investigador que haya utilizado IA para codificación temática, análisis de discurso o extracción de categorías a partir de transcripciones de entrevistas debe declarar en la sección de Metodología: la herramienta de IA utilizada y su versión; si las transcripciones fueron anonimizadas antes de ser ingresadas a la herramienta; los criterios de codificación o los marcos de análisis que el investigador definió previamente; cómo se realizó la validación de las categorías generadas (revisión por el investigador principal, triangulación, segundo codificador, etc.); y si el proceso fue iterativo y cuántos ciclos de revisión se realizaron.
Requisito no negociable: anonimización de datos de participantes. Ninguna transcripción de entrevista que contenga información identificable de participantes humanos puede ser ingresada a plataformas de IA de acceso público sin haber sido previamente anonimizada. Esta disposición responde a obligaciones éticas fundamentales de protección de datos y al principio de confidencialidad de la investigación con seres humanos. El autor es el único responsable de garantizar este cumplimiento.
4.2 Revisión sistemática de literatura. El uso de herramientas de IA para apoyar la revisión de literatura, incluyendo el tamizaje inicial de artículos, la extracción de datos clave y la síntesis narrativa, es un uso metodológico que esta revista reconoce plenamente. Las herramientas disponibles (Elicit, Consensus, Semantic Scholar, ResearchRabbit, entre otras) permiten a un investigador individual realizar revisiones que de otro modo requerirían equipos completos durante meses. La declaración debe especificar qué herramientas se utilizaron, en qué fase del proceso (búsqueda inicial, tamizaje, extracción, síntesis) y cómo el investigador validó los resultados. Se recomienda, cuando sea posible, incluir la lista de términos de búsqueda utilizados como insumo para la herramienta de IA.
4.3 Análisis cuantitativo y modelado de datos. El uso de IA para generar código de análisis estadístico (Python, R), interpretar resultados de modelos o visualizar datos constituye un uso metodológico de Nivel 2. El investigador debe declarar qué herramienta se usó, para qué tarea y cómo verificó la validez del código y de los resultados producidos. El investigador es el responsable del diseño del modelo, la interpretación de los resultados y las conclusiones derivadas.
4.4 Escritura académica en un segundo idioma. Esta revista tiene una política explícita de equidad lingüística. El uso de herramientas de IA para mejorar la calidad del inglés académico de autores cuyo primer idioma es el español, el portugués o el francés es un uso de Nivel 1 y no requiere declaración. El pensamiento, el argumento y la investigación son del autor. La herramienta de comunicación es un accesorio, no un sustituto del intelecto. Esta posición está anclada en un principio de equidad: ninguna investigación valiosa debe ser rechazada o degradada porque su autor no dominó desde la infancia una lengua que no es la suya.
5. Limitaciones absolutas
Las siguientes disposiciones son de cumplimiento obligatorio y no admiten interpretación alternativa:
| Disposición | Razón |
|---|---|
| Ninguna herramienta de IA puede ser nombrada como autor, coautor ni colaborador oficial | La autoría implica una responsabilidad legal y ética que ningún sistema de IA puede asumir. Consenso universal: COPE, APA, ICMJE, Nature |
| Los datos personales o identificables de participantes humanos no pueden ingresarse a herramientas de IA sin anonimización previa | Obligación ética fundamental de la investigación con seres humanos. Riesgo real de filtración en plataformas de acceso público |
| Toda información factual generada o recuperada con IA debe ser verificada de manera independiente por el investigador | Los modelos de lenguaje pueden generar citas, datos y referencias que no existen. El investigador es el responsable último de la veracidad |
| El uso de IA de Nivel 2 o 3 no declarado constituye una violación de la política editorial | La transparencia es el fundamento de la integridad científica. El uso no declarado socava la transparencia que esta política busca construir |
| La investigación no puede presentarse como método o hallazgo de la IA | Las conclusiones, el posicionamiento teórico y el juicio sobre el significado son responsabilidad exclusiva del investigador humano |
6. Declaración de uso de IA en el envío
Todo manuscrito enviado a PanAmerican DH&AI debe incluir la declaración de uso de IA como parte del Formulario de similitud e IA, un documento separado que se adjunta al momento del envío. Si no se utilizó IA en ningún nivel, el autor debe indicarlo explícitamente en el campo correspondiente. En la Parte C del formulario el autor indica el nivel de uso de IA (ninguno; Nivel 1; Nivel 2; Nivel 3) y, para los Niveles 2 y 3, completa una tabla con la herramienta o modelo, la versión, la fase del proceso, la tarea específica y el método de validación. En la Parte D el autor confirma que ningún dato personal o identificable de participantes fue ingresado a herramientas de IA sin anonimización previa, que toda información factual generada o recuperada con IA fue verificada de manera independiente y que asume plena responsabilidad por todo el contenido del manuscrito, incluido el asistido por IA. El formulario puede descargarse desde la página de Envíos de la revista.
7. Contexto: por qué este marco importa para América
América Latina enfrenta una paradoja: posee una riqueza cultural, social y humana extraordinaria, con problemas urgentes que requieren investigación rigurosa y soluciones basadas en evidencia. Al mismo tiempo, la producción científica regional ha estado históricamente subrepresentada en las publicaciones de mayor impacto internacional. Las razones son múltiples y conocidas: falta de financiamiento, sobrecarga docente de los investigadores, acceso limitado a bases de datos internacionales, barreras lingüísticas y la brecha entre el tiempo que requiere hacer investigación rigurosa y los recursos disponibles para hacerla. Un investigador que trabaja con esas limitaciones no es menos capaz: es más valioso, porque sus preguntas surgen de contextos que el Norte Global no conoce desde adentro.
La inteligencia artificial puede actuar como un multiplicador de capacidades. No elimina la necesidad del pensamiento crítico, del conocimiento teórico, de la sensibilidad cultural ni del compromiso ético. Pero puede comprimir semanas de trabajo rutinario (la revisión bibliográfica sistemática, la transcripción de entrevistas, la codificación inicial de datos) en horas. Y eso libera al investigador para hacer lo que ningún algoritmo puede hacer: pensar con profundidad, interpretar con contexto y proponer soluciones con sabiduría.
La investigación que se publique en esta revista puede convertirse en evidencia para políticas públicas en salud, educación, migración, economía creativa y gobernanza tecnológica. Esas políticas transformarán vidas reales. Que hayan sido producidas con ayuda de inteligencia artificial no las hace menos rigurosas. Las hace posibles.
Referencia. He, Y. y Bu, Y. (2026). Academic journals’ AI policies fail to curb the surge in AI-assisted academic writing. Proceedings of the National Academy of Sciences, 123(9), e2526734123. https://doi.org/10.1073/pnas.2526734123
Esta traducción se ofrece para facilitar la lectura. En caso de discrepancia, prevalece la versión en inglés.
