Revista Científica de Ingeniería, Industria y Arquitectura

Vol.9, Núm.18 (jul-dic 2026) ISSN: 2737-6451

[1] Facultad de Ingeniería, Industria y Arquitectura. Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí (ULEAM). Manta, Ecuador.

La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa

tecnológica para convertirse en una herramienta de uso

cotidiano en la investigación y con ello en la publicación

científica. En la actualidad, autores, revisores y editores

pueden emplear sistemas automatizados para localizar

información, organizar referencias, corregir errores

Sin embargo, la eficiencia no puede convertirse en el único

criterio para determinar la conveniencia de esta tecnología.

La publicación científica no consiste únicamente en producir

un texto correctamente estructurado, es el resultado de un

proceso intelectual que exige formular preguntas relevantes,

seleccionar métodos adecuados, analizar evidencias,

interpretar hallazgos y asumir responsabilidad sobre las

afirmaciones que se comunican (Resnik & Hosseini, 2025).

El debate no debe centrarse en aceptar o rechazar la

Los sistemas de inteligencia artificial generativa pueden

producir textos coherentes, con fluidez y aparentemente

especializados. Sin embargo, la calidad de la redacción no

garantiza la exactitud del contenido. Una respuesta puede

estar correctamente expresada pero al mismo tiempo, incluir

datos incorrectos, interpretaciones imprecisas, afirmaciones

no demostradas o simplemente referencias inexistentes

(Misra & Chandwar, 2023).

Artificial intelligence has evolved from a technological

promise into an everyday tool in research and, consequently,

in scientific publishing. Today, authors, reviewers, and

editors can use automated systems to locate information,

organize references, correct linguistic errors, translate texts,

summarize documents, analyze data, generate images, and

publishing is not merely about producing a properly

structured text; it is the result of an intellectual process that

requires asking relevant questions, selecting appropriate

methods, analyzing evidence, interpreting findings, and

taking responsibility for the claims made (Resnik &

Hosseini, 2025).

The debate should not focus on whether to accept or reject

artificial intelligence outright. The real challenge lies in

defining the conditions under which it can be used without

Linguistic fluency does not guarantee scientific validity

coherent, fluent, and seemingly specialized text. However,

the quality of the writing does not guarantee the accuracy of

the content. A response may be correctly phrased but, at the

same time, include incorrect data, inaccurate

interpretations, unsubstantiated claims, or simply

nonexistent references (Misra & Chandwar, 2023).

Todo resultado generado por inteligencia artificial debe

considerarse un material provisional (Hosseini et al., 2024).

Su contenido necesita verificarse mediante fuentes

confiables, datos originales y constantes del especialista del

área. La herramienta puede apoyar el proceso sin convertirse

(Teixeira da Silva & Tsigaris, 2023). En el ámbito

académico, la condición de autor no se limita a la producción

material del texto, sino que presupone una contribución

intelectual sustantiva al diseño, desarrollo, análisis o

interpretación de la investigación. Esto implica la aceptación

explícita de responsabilidad por la precisión, originalidad,

integridad y validez científica del manuscrito (Flanagin et

al., 2023).

Desde esta perspectiva, los sistemas de inteligencia artificial

éticas y legales derivadas de errores, falsificaciones o

interpretaciones incorrectas (Hosseini et al., 2024). La

responsabilidad integral del contenido corresponde, por

tanto, a las personas que suscriben el artículo.

Resulta indispensable establecer una distinción precisa entre

la asistencia técnica y la sustitución de la actividad

intelectual. Mientras la corrección lingüística constituye un

apoyo instrumental, delegar en la inteligencia artificial la

formulación de hipótesis, la selección metodológica o la

posibilidad de conocer cómo se produjo el conocimiento. El

uso relevante de inteligencia artificial debe declararse de

declaración adecuada debería indicar qué herramienta se

empleó, con qué finalidad, en qué secciones intervino y

cómo se verificaron sus resultados Esta información permite

que editores, revisores y lectores valoren el grado de

participación de la tecnología.

Any result generated by artificial intelligence should be

considered provisional (Hosseini et al., 2024). Its content

must be verified using reliable sources, original data, and

input from experts in the field. The tool can support the

authorship and responsibility for published content

(Teixeira da Silva & Tsigaris, 2023). In the academic sphere,

authorship is not limited to the physical production of the

text but presupposes a substantive intellectual contribution

to the design, development, analysis, or interpretation of the

research. This implies explicit acceptance of responsibility

for the accuracy, originality, integrity, and scientific validity

of the manuscript (Flanagin et al., 2023).

From this perspective, artificial intelligence systems do not

falsifications, or misinterpretations (Hosseini et al., 2024).

Full responsibility for the content therefore rests with the

authors of the article.

It is essential to draw a clear distinction between technical

assistance and the replacement of intellectual activity. While

linguistic correction serves as a practical aid, delegating the

formulation of hypotheses, methodological selection, or the

interpretation of results to artificial intelligence requires

higher levels of transparency, verification, traceability, and

tool was used, for what purpose, in which sections it was

applied, and how its results were verified. This information

allows editors, reviewers, and readers to assess the extent of

the technology’s involvement.

Las revistas deben establecer políticas claras, proporcionales

y diferenciadas. No todos los usos conllevan el mismo nivel

de riesgo. La corrección mecánica de errores lingüísticos no

debe equipararse con la generación de resultados, imágenes,

argumentos o conclusiones. Las normas editoriales deberían

Originalidad y propiedad intelectual

La inteligencia artificial generativa plantea dificultades para

determinar la procedencia y originalidad de los contenidos

científicos (Repiso, 2024). Estos sistemas pueden producir

textos, códigos, imágenes o estructuras argumentativas

similares a materiales preexistentes sin identificar

claramente sus fuentes. La novedad aparente no garantiza

originalidad ni ausencia de restricciones normativas y

legales. La evaluación debe considerar no solo coincidencias

pruebas concluyentes (Lendvai & Petra, 2026). Su precisión

varía según el idioma, la disciplina, el grado de edición y las

características lingüísticas del autor, lo que puede generar

falsos positivos. Ninguna revista debería rechazar un

manuscrito o formular acusaciones basándose únicamente en

porcentajes de detección automatizada. Estas señales deben

contrastarse con otras evidencias y permitir que los autores

expliquen el proceso de elaboración del trabajo (Hosseini et

al., 2024).

Por ello, las revistas e instituciones deben evaluar las

políticas de seguridad, conservación de datos, titularidad y

confidencialidad de estas herramientas. La innovación

editorial resulta legítima únicamente cuando protege la

originalidad, los derechos de terceros y la integridad de los

contenidos sometidos a evaluación (Repiso, 2024).

Revista Científica FINIBUS, hacia una política editorial

responsable

Scientific journals must establish clear, proportionate, and

differentiated policies. Not all uses carry the same level of

risk. The mechanical correction of linguistic errors should

not be equated with the generation of results, images,

arguments, or conclusions. Editorial guidelines should

Originality and Intellectual Property

Generative artificial intelligence poses challenges in

determining the provenance and originality of scientific

content (Repiso, 2024). These systems can produce texts,

code, images, or argumentative structures like preexisting

materials without clearly identifying their sources. Apparent

novelty does not guarantee originality or the absence of

regulatory and legal restrictions. The evaluation must

& Petra, 2026). Their accuracy varies depending on the

linguistic characteristics, which can lead to false positives.

No journal should reject a manuscript or make accusations

based solely on automated detection percentages. These

indicators must be cross-checked with other evidence, and

authors should be given the opportunity to explain the

process by which the work was produced (Hosseini et al.,

security, data preservation, ownership, and confidentiality

policies of these tools. Editorial innovation is legitimate only

when it protects the originality, the rights of third parties,

and the integrity of the content submitted for review (Repiso,

FINIBUS Scientific Journal: Toward a Responsible

Editorial Policy

El Comité Editorial de la Revista Científica FINIBUS

considera que las revistas científicas deben asumir un papel

activo frente a las transformaciones derivadas del uso de la

inteligencia artificial. La ausencia de lineamientos

específicos genera incertidumbre y puede propiciar criterios

sustantivos de estas herramientas deben declararse; las

referencias, los datos y las imágenes generadas requieren

verificación; y los manuscritos confidenciales no deben

incorporarse en plataformas que carezcan de garantías

adecuadas de seguridad y privacidad.

El Comité Editorial sostiene que los revisores deben

durante el proceso de evaluación, mientras que las decisiones

editoriales definitivas deben permanecer bajo

veredictos automáticos

La Revista Científica FINIBUS concibe esta regulación

como un marco flexible, dinámico y sujeto a actualización

periódica, en correspondencia con la rápida evolución de las

tecnologías digitales. Aunque las herramientas y sus

aplicaciones pueden modificarse, el Comité Editorial

reconoce como principios permanentes la transparencia, la

responsabilidad, la confidencialidad, la equidad, la precisión

y la integridad científica.

Innovar sin renunciar a la responsabilidad

editoriales con recursos limitados.

Pero ninguna ventaja tecnológica debe justificar la pérdida

de rigor. La rapidez no puede prevalecer sobre la precisión;

la fluidez no puede confundirse con conocimiento; la

automatización no puede reemplazar la responsabilidad; y la

detección algorítmica no puede sustituir el juicio justo. El

futuro de la publicación científica no dependerá únicamente

de lo que la inteligencia artificial sea capaz de hacer.

Dependerá de las reglas, valores y prácticas que la

The Editorial Board of the FINIBUS Scientific Journal

believes that scientific journals should take an active role in

addressing the changes resulting from the use of artificial

intelligence. The lack of specific guidelines creates

be disclosed; references, data, and generated images require

verification; and confidential manuscripts must not be

uploaded to platforms that lack adequate security and

privacy safeguards.

The Editorial Board maintains that reviewers must report

any authorized use of artificial intelligence during the peer-

review process, while final editorial decisions must remain

under human responsibility and not be delegated to

automated systems (Kousha & Thelwall, 2024). Results

flexible, dynamic framework subject to periodic updates in

line with the rapid evolution of digital technologies.

Although the tools and their applications may change, the

Editorial Board recognizes transparency, accountability,

confidentiality, fairness, accuracy, and scientific integrity as

enduring principles.

Innovating Without Compromising Accountability

Artificial intelligence can contribute significantly to the

be confused with knowledge; automation cannot replace

accountability; and algorithmic detection cannot substitute

for sound judgment. The future of scientific publishing will

not depend solely on what artificial intelligence can do. It

will depend on the rules, values, and practices that the

scientific community establishes for its use.

confianza en la literatura académica. Rechazarlas

completamente puede impedir el aprovechamiento de

recursos muy valiosos. Entre ambos extremos se encuentra

una vía responsable: innovación con transparencia, siempre

Accepting these tools without oversight can undermine trust

in academic literature. Rejecting them entirely can prevent

us from taking advantage of very valuable resources.

Between these two extremes lies a responsible path:

innovation with transparency, always accompanied by

College of Physicians of Edinburgh, 53(2), 90–93.