Mi colega, el doctor David Ocampo Eyzaquirre, de la Universidad Autónoma "Gabriel René Moreno" (Bolivia), me invitó al panel internacional "Redacción y publicación científica de alto impacto: retos y desafíos". Producto de esta actividad comparto estas reflexiones, centradas en la pregunta: ¿Cómo investigamos y escribimos en la era de la inteligencia artificial?
La publicación científica en el siglo XXI y la era de la inteligencia artificial
Para serlo, la publicación científica conlleva un proceso objetivo y ético; eso permite equidad y oportunidad para publicar. Además, si hablamos de publicación científica, apostamos por una amplia cobertura y accesibilidad: nos referimos al acceso libre y gratuito de las publicaciones científicas. La evaluación por pares doble ciego garantiza condiciones más justas para la publicación de las investigaciones, ya que no se basa en el reconocimiento del autor sino en la calidad de la investigación. Con respecto a la cobertura y la accesibilidad, además son importantes los formatos amigables para el lector, que faciliten la lectura y la reproducibilidad en la comunidad académica y científica, pero también en la sociedad en general. Si ponemos todo esto en el contexto de la era de la inteligencia artificial, es evidente que ya no es lo mismo investigar y escribir como en el siglo pasado: con la inteligencia artificial el crecimiento de las publicaciones es exponencial. Sin embargo, requiere un marco regulatorio para su uso ético. También ante la realidad de revistas depredadoras de las cuales muchas están en los primeros cuartiles. La inteligencia artificial acelera los procesos de producción de conocimiento y abre un abanico de oportunidades para terminar los rompecabezas inconclusos y para abrirse hacia nuevos paradigmas.
La estructura para la aceptabilidad
No existe una única forma de investigar ni tampoco de publicar. Como planteó Howard Becker en su Manual de escritura para científicos sociales, la actividad de investigar, escribir y publicar se aprende haciéndola. Si bien podemos obtener un "producto" de investigación rápidamente con ayuda de la inteligencia artificial, eso no significa que esté listo para la publicación. Se requiere de la curación humana del proceso. Como es una práctica social, debe socializarse. En esa misma línea, es importante el hábito de la escritura, tomar notas y hacer fichas manualmente, lo cual ayuda al refinamiento de las ideas para su publicación. Ahora bien, cada editorial o revista científica tiene su propia estructura; por ende, no podemos ser anárquicos en ese sentido. Tenemos dos alternativas: hacer la investigación en función del formato de una revista, o, una vez culminada, adecuarla a las normas editoriales. Esto una IA lo puede hacer en un minuto; ambas opciones pueden ser exitosas, pero la investigación en sí no la puede hacer una IA. Por ejemplo, ahora tengo que realizar una investigación para la editorial Springer sobre la recepción de la teoría crítica en Panamá y, como no hay ninguna investigación al respecto, es necesaria una meticulosa y artesanal revisión bibliográfica, de hemeroteca y de tesis. El trabajo en el archivo puede tardar meses. A pesar de la aceleración causada por la inteligencia artificial, el investigador científico debe ser prudente.
Sobre el verdadero alcance
Debemos considerarlo desde dos aristas: por un lado, si queremos medirlo bibliométricamente; por otro, en la sociedad. Además de herramientas que favorecen accesibilidad y gratuidad, incluimos la descubribilidad. En este sentido, las grandes plataformas de gestión bibliométrica ofrecen mayor visibilidad. Por ende, si queremos tener mayor alcance, busquemos revistas con esas características. Un verdadero alcance no está en estos elementos cuantitativos únicamente; el sentido de todo esto es el lector, es la sociedad en su conjunto, desde el proceso de la investigación, escritura y publicación hasta la lectura, es una cuestión social. Para un mayor alcance, necesitamos mejor trabajo de extensión. Esto también está relacionado con la escritura. Si queremos tener un verdadero alcance, necesitamos escribir de forma accesible para la sociedad. No debemos pensar únicamente en las pequeñas comunidades científicas a las que pertenecemos. Aún con temas muy especializados, es imperativo pensar en el lector en general y no solo en ese micro-mundo de especialistas.
Para mejorar la visibilidad e impacto
Volvemos al punto anterior: para mejorar la visibilidad e impacto necesitamos trabajar como comunidad y no como individuos aislados. Desde Aristóteles sabemos que somos seres sociales. Hay un elemento no mencionado anteriormente: hablo desde la universidad sobre el uso, por parte del Estado y de la propia universidad, de las herramientas bibliométricas en nuestra comunidad científica y académica interna. Necesitamos que nuestra comunidad se familiarice con estas herramientas interconectadas, crear perfiles básicos como ORCID y Google Scholar, ingresar sus productos en repositorios y usar gestores bibliométricos eficientes; las revistas indizadas lo garantizan. Pero no es cierto que todos nuestros colegas están familiarizados con esto. También hay que divulgar estos productos en redes sociales. Muchos jóvenes prefieren acceder a este tipo de información por estos medios o consumir derivaciones como vídeo, flujograma, esquema o resumen en lugar del texto completo. Externamente entendemos el proceso socialmente y estas herramientas no las podemos desechar para poder visibilizar e impactar en la sociedad.
Los riesgos del uso de la inteligencia artificial en el proceso social de las publicaciones científicas
El riesgo fundamental es pensar que la inteligencia artificial es neutra y fue creada para la producción y evaluación del conocimiento científico. La inteligencia artificial es una mercancía en el mercado capitalista. Nuestro principal riesgo sería confiar en una supuesta neutralidad. La inteligencia artificial no fue creada para hacer artículos académicos ni tareas universitarias. Sin embargo, como señalamos antes, ha acelerado el proceso de producción de conocimiento científico y, con las regulaciones pertinentes, será funcional para la culminación de algunos rompecabezas aún por resolver. Así podremos abordar temas inexplorados en función de nuevos paradigmas. Por supuesto, la inteligencia artificial ayudará a la investigación científica, pero requiere regulación ética para su correcto funcionamiento.
A modo de conclusión
La era de la inteligencia artificial ha transformado la investigación y la publicación científica, ofreciendo aceleración y nuevas posibilidades, pero exigiendo regulaciones éticas. La publicación científica sigue siendo un proceso social y normado. La evaluación por pares doble ciego, la accesibilidad abierta y formatos claros garantizan equidad, reproducibilidad y alcance a audiencias diversas. La inteligencia artificial facilita tareas como la adaptación de formatos y la difusión, pero no sustituye la labor investigadora, el trabajo de archivo profundo y artesanal, el análisis contextual y la formulación de preguntas originales siguen siendo responsabilidad humana.
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