Durante años imaginamos al editor científico rodeado de manuscritos, correos pendientes, revisores que nunca responden y autores preguntando, con delicada insistencia, por el estado de su artículo. Ahora debemos añadir un nuevo personaje a esa oficina: la inteligencia artificial.
Y no llegó precisamente a pedir permiso.
Mi postura es clara: la inteligencia artificial puede convertirse en una extraordinaria aliada de la gestión editorial, siempre que la utilicemos para ampliar las capacidades humanas y no para sustituir el criterio académico, la responsabilidad ética y la decisión del editor.
Las posibilidades son enormes.
Una IA puede apoyar tareas repetitivas, organizar información, asistir en procesos lingüísticos y contribuir a determinadas etapas de preparación y análisis. En un sistema editorial donde el tiempo suele ser escaso, automatizar labores administrativas puede permitir que el editor dedique mayor atención a aquello que realmente necesita experiencia: evaluar pertinencia, reconocer originalidad, identificar aportes y tomar decisiones.
Hasta allí, maravilloso.
Pero aparece la otra cara.
La publicación científica trabaja con manuscritos inéditos, datos, ideas y evaluaciones confidenciales. Introducir indiscriminadamente esos documentos en herramientas externas de IA puede comprometer información que pertenece a los autores. De hecho, las políticas editoriales de Elsevier establecen que los editores no deben cargar manuscritos sometidos a evaluación en herramientas generativas y sostienen que la decisión editorial final debe continuar bajo responsabilidad humana.
Y existe otro problema que me inquieta todavía más: producir más no necesariamente significa producir mejor.
En 2026, un editorial de Organization Science informó que las entregas a esa revista habían aumentado un 42 % desde la aparición pública de ChatGPT a finales de 2022, mientras observaba un deterioro de la calidad de escritura asociado al crecimiento de textos generados con IA.
Ahí tenemos una paradoja extraordinaria.
La herramienta creada para ayudarnos a gestionar la sobrecarga científica también puede contribuir a aumentarla.
Por supuesto, existe una perspectiva optimista que comparto parcialmente. La IA podría ayudarnos a detectar inconsistencias, organizar procesos, reducir cargas operativas y asistir al revisor. Una revisión de alcance publicada en 2026, basada en 189 fuentes, identificó aplicaciones de IA en el triaje editorial y la asistencia a la revisión, pero también riesgos relacionados con sesgos, confidencialidad y gobernanza.
Por eso no creo que la discusión correcta sea IA sí o IA no.
Esa batalla ya llegó tarde.
La verdadera pregunta es para qué, cómo y bajo qué responsabilidad vamos a utilizarla.
Yo establecería una frontera sencilla: automatizar procesos, sí; automatizar responsabilidades, no. Asistir al editor, sí; reemplazar su juicio, no. Ayudar a encontrar inconsistencias, sí; entregar a una máquina la última palabra sobre la calidad científica, jamás.
Porque una IA puede procesar miles de palabras en segundos, pero la gestión editorial no consiste solamente en procesar palabras. Implica comprender contextos, reconocer innovación, ponderar argumentos, resolver dilemas éticos y asumir responsabilidad por una decisión.
La tecnología seguirá avanzando. Nuestra responsabilidad también debería hacerlo.
Quizá el editor del futuro no sea quien compita contra la inteligencia artificial, sino quien aprenda a trabajar inteligentemente con ella sin entregarle aquello que ninguna plataforma debería administrar por nosotros: el criterio.
Porque cuando una revista decide qué conocimiento merece circular, no está ejecutando simplemente un procedimiento editorial.
Está decidiendo qué ciencia ayuda a construir.
Y esa decisión todavía necesita rostro humano.
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