por Marcela Ordiz y Maik Slipczuk

A finales de 2025, el diario The Local publicó una crónica de un editor que se propuso investigar a una redactora freelance poco tiempo después de contratarla. Se llamaba, según sus propias palabras, Victoria Goldiee, y le había llegado con una propuesta de artículo que lo entusiasmó. Victoria no parecía una improvisada, tenía notas en The Guardian, en Dwell, en Architectural Digest. Tenía entrevistas ya hechas, fuentes con nombre y apellido, una foto de perfil de mujer joven. Todo parecía legítimo, hasta que el editor quiso dar con una de las publicaciones que decía tener y no la encontró.

Lo que siguió fue una pesquisa de semanas. Ninguna de las profesionales citadas en su nota recordaba haber hablado con ella. Ninguno de los diseñadores mencionados en otro artículo, tampoco. Cuando el editor finalmente logró tenerla en una videollamada, Victoria contestó con la misma cadencia genérica de su propuesta original, como si estuviera parafraseando un documento que tenía delante. Cuando la pregunta se volvió demasiado precisa, la línea se cortó. No volvió a responder y el editor nunca pudo confirmar quién era Victoria Goldiee. Ni siquiera pudo confirmar si “quién” era la pregunta correcta.

Pensamos en esa historia porque roza algo que venimos discutiendo hace meses en varios espacios formativos. Toda la conversación sobre transparencia en el uso académico de la IA generativa da por sentado que existe un sujeto que sabe qué hizo y que puede contarlo, pero… ¿qué significa hoy declarar el uso de estas herramientas, si ya no está claro que haya, del otro lado del texto, alguien capaz de dar cuenta de su propio proceso? El caso de Victoria, sea quien sea, exista o no como la persona que describe su biografía, muestra qué pasa cuando ese supuesto se cae, es decir que falta alguien capaz de responder por lo que hizo.

Hace unos días empezamos a armar este mismo artículo de un modo que ahora nos parece un buen ejemplo de lo que estamos tratando de pensar. Una de las personas que aquí escribe tomó el programa del taller-laboratorio que dará origen a estas discusiones y le pidió a un modelo de IAG que ordenara algunos núcleos posibles. Ese material viajó por mail y volvió atravesado por otras lecturas, imágenes e ideas. Desde entonces, el texto fue y vino entre ambas personas, entre discusiones, correcciones y nuevas preguntas. 

Los usos traslúcidos

El caso de Victoria lleva el problema hasta un extremo: allí declarar el uso de IA probablemente hubiera impedido que la relación profesional siquiera comenzara. Pero nos interesa porque deja ver un escenario más amplio. El acceso masivo a estas herramientas vuelve posibles formas de producción frente a las que todavía tenemos pocas herramientas para orientarnos, no solo en el periodismo sino también en ámbitos educativos, científicos, literarios y académicos.

Ahora bien, cuando estas herramientas se usan dentro de los acuerdos éticos de una disciplina y sin intención de engañar, ¿qué significa exactamente “declarar” ese uso? ¿Cómo se hace y para qué sirve? ¿Qué explicita esa declaración y qué deja fuera?

El investigador brasileño Rafael Cardoso Sampaio (2025) viene señalando una paradoja incómoda en el mundo académico: las revistas y los comités editoriales piden declarar el uso de IA generativa y, sin embargo, declarar tiene un costo alto. Estudios recientes muestran que un trabajo pierde legitimidad a los ojos de otros investigadores apenas se sabe que hubo IA de por medio, más allá de cómo se la haya usado. El estigma empuja hacia el silencio, el silencio normaliza el uso clandestino y la norma que debía traer más transparencia termina produciendo menos.

Pero sumemos una capa más de complejidad. Para eso, un pedacito de nuestro “detrás de escena”:

Marce, con esto que me decías pienso que hace unas semanas terminé un libro de crónicas sobre la soledad. Me gustó mucho: la curaduría de los temas estaba bien hecha, me gustó el formato de cada capítulo y el cruce entre lo individual y lo social que da cuenta de una investigación, considero, profunda y relevante. Sin embargo, por momentos sufrí con la redacción: el tono y la elección de palabras estaban intervenidos por el uso de modelos de lenguaje, por lo que constantemente aparecían frases que me sacaban las ganas de leer.

En este caso, el uso estaba declarado al final del libro como “asistencia para tareas de reformulación, ordenamiento, verificación interna de consistencia, generación de alternativas de estilo”. Es decir, en términos de cómo solemos entender la transparencia, el trabajo era correcto.

Pero ¿no es cómo decimos una parte fundamental de lo que comunicamos? En este caso, la declaración no resuelve la incomodidad lo que nos lleva a revisar una decisión anterior: qué partes de una escritura estamos dispuestos a delegar y cuáles queremos seguir atravesando como experiencia propia.

De dónde vienen tus palabras

Si tuviéramos que declarar el uso de IA en este artículo, algo verdadero pero incompleto sería decir que “nos asistió en la estructuración y la corrección de la escritura”. Esa frase, sin embargo, no dice nada sobre la idea compartida a partir de una lectura personal, ni sobre las idas y vueltas que reordenaron el guión varias veces, ni sobre los desacuerdos menores que se fueron resolviendo en el camino. Todo eso es el proceso. Proceso que una declaración de uso, por honesta que sea, no puede transmitir.

Aquí aparece otra idea que cruza esta escritura y que llega desde el espacio de “Pensamiento vital”, que coordina la epistemóloga Denise Najmanovich dentro de LAIA: la experiencia como potestad indelegable de lo vivo. No se transfiere como un dato, no se copia como un resultado y, por tanto, no puede atribuírsele a las máquinas.

Si seguimos esa línea, lo que vuelve propio este artículo no es solamente el texto final, sino haber atravesado el proceso que lo generó, con sus lecturas, sus ideas cruzadas y sus correcciones. Es también la intención de lo que queremos generar en quienes lo lean.

¿Dónde entra ese recorrido en una declaración de transparencia?

Decir simplemente que “nos asistió X modelo de IAG en la estructuración y la corrección del artículo” podría ser una declaración correcta. Pero no devolvería a quien lee casi nada sobre cómo fue producido el texto. La transparencia, tal como suele pensarse hoy, funciona de manera binaria, como un interruptor: prendido o apagado, usó o no usó. No tiene manera de comunicar si hubo compromiso genuino con el trabajo o si se apretó un botón y se copió la respuesta.

Y no se trata solamente de una intuición sobre nuestra propia escritura.

Un estudio reciente llevado adelante por Suriano (2025) y equipo con estudiantes universitarios italianos que interactuaban con ChatGPT en tareas de pensamiento crítico encontró que lo que mejor predecía si esa interacción terminaba fortaleciendo o debilitando el pensamiento crítico era el nivel de compromiso con la interacción misma, es decir, la implicación activa en el intercambio, por encima de cuánto sabía el estudiantado sobre la herramienta o del conocimiento técnico acumulado sobre cómo funciona un modelo de lenguaje.

Siempre quedan las preguntas

Puesto así, el compromiso aparece como una dimensión que la declaración de transparencia no registra.

La implicación en el proceso y los criterios en el uso de estas herramientas pueden pesar tanto como la declaración y el conocimiento técnico. ¿Y cómo damos cuenta de eso? El compromiso no se puede declarar en una nota al pie ni medir con la misma facilidad con que se marca una casilla. Ocurre en un lugar al que ni quien lee ni un comité editorial tienen acceso directo.

Si ya no podemos asumir que hay alguien capaz de dar cuenta de su proceso del otro lado de un texto, ¿qué es exactamente lo que estamos pidiendo cuando pedimos transparencia?

Y si lo hubiera, ¿qué procesos de producción de conocimiento nos interesa construir? ¿Hay usos de estas herramientas generativas que puedan fortalecerlos?

Para que puedan bosquejar sus propias conclusiones, les compartimos dos textos más. Uno es cómo se vería este texto si… la elección de palabras hubiera dependido de Claude, sin proceso de escritura compartido ni mayor intervención humana.

Otro es un texto que aborda temas similares, escrito por una de las personas responsables de este artículo sin mediación de modelos (aún en edición, breve a publicarse).

Podríamos hacer un cuadro comparativo analizando cuánto tiempo llevó cada uno, cuánta satisfacción trajo verlos terminados, cuán prolija quedó la redacción o cuánta gente tuvo ganas de leer hasta el final. Pero se nos termina la página del blog.

Una invitación a construir en colectivo

Para quien no quiera seguir bosquejando en soledad, extendemos invitación a “Mi mirada, mi producción”. Taller-laboratorio que vamos a estar coordinando quienes escribimos este artículo durante el mes de octubre, uniendo fuerzas desde LAIA y la Red Académica de Educación e Inteligencia Artificial.
Será un espacio para explorar usos académicos de la IA generativa: mirar qué hacemos con ellas, qué decidimos delegar, qué procesos queremos preservar y qué formas de producción de conocimiento estamos construyendo.

Más información y formulario de inscripción

Bibliografía de referencia

Sampaio, R. C. (2025, 10 de octubre). La paradoja de la transparencia en el uso de la IA generativa en la investigación académica. SciELO en Perspectiva. Disponible en: https://blog.scielo.org/es/2025/10/10/la-paradoja-de-la-transparencia-en-el-uso-de-la-ia-generativa-en-la-investigacion-academica/

Suriano, R., Plebe, A., Acciai, A., & Fabio, R. A. (2025). Student interaction with ChatGPT can promote complex critical thinking skills. Learning and Instruction, 95, 102008. 

Hune-Brown, N. (2025, 19 de noviembre). Investigating a Possible Scammer in Journalism’s AI Era. The Local. Disponible en https://thelocal.to/investigating-scam-journalism-ai/