Política universitaria sobre IA: qué permiten realmente las escuelas y las revistas

El 2 de junio de 2026, la página de la University of Sydney sobre el uso responsable de la IA seguía diciendo lo mismo que desde que el valor predeterminado de la universidad cambió en 2025: se permite la IA en las evaluaciones abiertas, salvo que un docente indique lo contrario, lo inverso de la regla vigente dos años antes. Una política universitaria sobre IA no es un documento fijo. Es una postura viva que se mueve tan rápido como la tecnología que intenta regular, y por eso leer una página de una institución y luego asumir que representa al sector es el error más común que comete un estudiante o un investigador.

Este texto cartografía el panorama completo en lugar de un solo rincón de él: qué exigen las universidades para el trabajo de curso, qué exigen para la investigación, qué exigen las editoriales de revistas para el envío de manuscritos, y qué dice el Committee on Publication Ethics sobre la autoría misma. Toda política citada abajo procede de la propia página de la institución, leída en agosto de 2026, con la fecha de revisión de la página consignada siempre que la ofrecía.

No hay consenso que resumir aquí, y fingir lo contrario tergiversaría las fuentes. Toronto prohíbe la IA generativa por defecto. Sydney la permite por defecto. Ambas se describen como una política de integridad académica, y ambas están vigentes en 2026. Este texto mantiene visible el desacuerdo en lugar de borrarlo. Suavizar esa brecha hasta convertirla en una sola regla imaginada sería más fácil de redactar y menos exacto.

¿Qué dice realmente una política universitaria sobre IA?

Esto depende por completo de la universidad concreta, y a menudo de la evaluación concreta dentro de esa universidad. La tabla siguiente examina cinco instituciones de cinco países: qué permite cada una por defecto, y exactamente qué debe declarar un estudiante una vez que se permite el uso de IA. La columna de declaración suele ser la más exigente, incluso en las instituciones que permiten la IA libremente.

Institution	Country	Default stance	What you disclose
University of Sydney	Australia	IA permitida en evaluaciones abiertas y no supervisadas desde 2025; prohibida en evaluaciones supervisadas salvo que el coordinador de la unidad indique lo contrario	El nombre y la versión de la herramienta de IA, su editor, la URL y una descripción de cómo la utilizó
University of Toronto	Canada	IA prohibida por defecto en todos los cursos; usarla sin permiso es una falta académica	Nada por defecto; una vez que un instructor concede permiso, lo que ese instructor especifique
Imperial College London	United Kingdom	IA permitida para el trabajo del curso salvo que el enunciado de la tarea indique lo contrario, siempre que el trabajo presentado esté redactado con las propias palabras del estudiante	La herramienta, su editor, la URL y una descripción de su contribución, citada como cualquier otra fuente
Columbia University	United States	Establecido centralmente por el Provost, y luego aplicado escuela por escuela; Columbia Business School exige divulgación, y los investigadores no pueden introducir datos no publicados en una herramienta de IA generativa	Qué plataforma se utilizó y cómo, informado a la escuela o al instructor correspondiente
National University of Singapore	Singapore	IA permitida si se reconoce; el Code of Student Conduct denomina al contenido generado por IA no divulgado como una forma de deshonestidad académica	Qué herramienta contribuyó, siguiendo la propia guía de reconocimiento del departamento

Dos cosas se mantienen en las cinco, aunque el criterio por defecto no. La divulgación sobrevive a toda política que permita la IA en absoluto: ninguna institución anterior permite que un estudiante use IA en silencio, solo de forma abierta o no la permite en absoluto. Y la sanción por el mismo error, usar IA sin decirlo, se trata como una variante de un problema antiguo y no de uno nuevo: presentar ayuda que usted no hizo por sí mismo y no nombró.

Políticas universitarias sobre IA comparadas: Oxford, Cambridge, Harvard, MIT y Monash

Cada fila a continuación responde a las mismas tres preguntas, porque esas son las tres que realmente importan una vez que uno está sentado frente a una tarea: qué permite el valor predeterminado, qué hay que declarar y quién estableció esa norma en primer lugar.

Institución	Permitido de forma predeterminada	Qué debe declararse	Quién establece realmente la norma
Oxford	Prohibido en la evaluación sumativa, salvo que el departamento, la facultad o quien establece la evaluación lo permita explícitamente	Uso de AI, siguiendo las instrucciones propias del departamento o la facultad, siempre que esté permitido	El departamento, la facultad o la persona que establece la evaluación, no la página central de gobernanza
Cambridge	Permitido para el estudio personal, la investigación y el trabajo formativo, el contenido de AI no reconocido en una evaluación sumativa constituye una falta, salvo que el encargo indique lo contrario	Cualquier contenido generado por AI utilizado en una evaluación sumativa, salvo que el encargo indique lo contrario	El encargo individual de la evaluación, que puede prevalecer sobre el valor predeterminado de toda la universidad
Harvard (HBS MBA cited)	No hay una norma general, cada curso decide si herramientas como ChatGPT están permitidas en absoluto	Uso de herramientas de AI, citado del modo que exige el MBA Honor Code allí donde esté permitido	El curso individual y su instructor
MIT (Sloan cited)	No existe una norma a nivel del instituto sobre el uso de AI generativa para las tareas	Lo que exija la propia política del curso del instructor individual	Cada escuela y cada instructor, por separado, la única norma central de MIT se refiere al tratamiento de datos, no a las tareas
Monash	Establecido unidad por unidad, el Chief Examiner especifica dónde y cómo puede utilizarse AI	Uso de AI, siempre, de acuerdo con lo que el Chief Examiner especificó para esa unidad	El Chief Examiner de cada unidad individual

Lee la última columna y la forma de todo el conjunto queda ahí mismo. Ninguna de estas cinco sitúa la decisión en el nivel que la mayoría de los estudiantes supone: la página de política de toda la universidad. Oxford y Cambridge la desplazan al departamento, la facultad o el encargo de evaluación. Harvard y MIT la desplazan al curso. Monash nombra un único cargo, el Chief Examiner, y le da a esa persona la decisión para cada unidad que gestionan. Una página central puede decirte la norma por defecto. No puede decirte qué permite tu módulo concreto.

¿Por qué una página central de política no resuelve lo que puedes hacer?

Porque las personas que redactan una política de toda la universidad no son las mismas que fijan una evaluación individual. Un registro académico o una oficina de integridad académica puede establecer una norma por defecto y una expectativa de declaración, pero la calificación, la vigilancia y el diseño de la evaluación ocurren a nivel de departamento o de módulo, así que el permiso real que necesita un estudiante depende de quien redactó ese encargo específico. Un estudiante de doble titulación puede encontrarse con dos normas de AI distintas en el mismo trimestre, una para cada mitad de su grado, y ambas se describen correctamente como "the university's policy" aunque digan cosas diferentes.

Por eso la misma institución puede decir dos cosas verdaderas que desde fuera parecen contradictorias. La página central de Cambridge permite AI para el trabajo formativo, al tiempo que afirma que el uso no reconocido en una evaluación sumativa constituye mala conducta por defecto. Ambas frases son exactas al mismo tiempo, porque describen dos niveles distintos de trabajo, y el encargo de evaluación de cualquier pieza concreta es el documento que decide de hecho qué nivel se aplica. Un ensayo formativo asignado en la semana tres y una tesis sumativa entregada en junio pueden quedar bajo la misma página institucional y situarse en lados opuestos de esa línea, y nada en la propia página indica a qué nivel pertenece una pieza de trabajo determinada. Eso tiene que venir del encargo.

¿Oxford y Cambridge realmente discrepan?

No en la estructura, solo en dónde comienza el valor predeterminado. La política de Oxford sobre el uso de IA en la evaluación sumativa establece con claridad: "use of AI in assessments is only allowed when explicitly permitted and must be declared following department or faculty instructions; unauthorised use is considered academic misconduct." El valor predeterminado es desactivado. Solo se activa cuando un departamento o facultad lo indica, por escrito, para esa evaluación. En la práctica, ese permiso suele aparecer como una sola línea en un manual del módulo o en un encargo de trabajo, en lugar de como un documento independiente, y precisamente por eso buscar en la página central de gobernanza una respuesta de sí o no hace perder el tiempo que se tarda en encontrar el encargo real.

La política de Cambridge parte de un valor predeterminado más permisivo y luego lo restringe: "Students are permitted to make appropriate use of artificial intelligence tools to support their personal study, research and formative work." Para la evaluación sumativa en particular, la propia redacción de la universidad traslada la carga a la declaración: "A student using any unacknowledged content generated by artificial intelligence within a summative assessment as though it is their own work constitutes academic misconduct, unless explicitly stated otherwise in the assessment brief." Oxford empieza cerrado y se abre por permiso. Cambridge empieza abierto y se cierra por omisión. Ambas entregan la decisión real a un documento más pequeño que la propia página de la política.

Harvard y MIT: ¿Por qué decide el curso, no el instituto?

Porque ni la orientación central de la universidad establece una norma utilizable para una clase concreta, la respuesta práctica proviene de quien la imparte. La orientación central de Harvard deja la decisión de si está permitido o no a cada curso, y el MBA Program Handbook de Harvard Business School expone cómo funciona eso en la escuela que realmente lo ha redactado: "Faculty may allow the use of ChatGPT and similar technologies in some circumstances, but students must ensure that such use is permitted and must make sure they understand any limitations on such use before using this technology." Cuando está permitido, la cita no es opcional: "students must cite their use of these AI tools appropriately. Not doing so violates the MBA Honor Code." La orientación universitaria de Harvard, publicada por primera vez el 13 July 2023, establece la misma expectativa a un nivel superior: deja la decisión de si está permitido o no a cada curso, en lugar de fijar un valor predeterminado para todo el campus, por lo que la formulación específica de HBS anterior es el documento más útil para que lo lea un estudiante real.

El Sloan MBA Program Handbook de MIT establece el mismo modelo delegado con todas sus palabras: "MIT Sloan does not have a definitive policy on using generative AI tools (e.g., ChatGPT) to complete individual or team assignments or prepare for a class discussion. Rather, faculty will set their own policies pertaining to the use of AI tools in their courses, including permitting or prohibiting some or all uses of such tools." La única norma que MIT sí establece de forma central no tiene nada que ver con la integridad académica: "MIT work should be conducted using MIT-licensed AI tools whenever Institute data is involved." Eso es un requisito de tratamiento de datos, no un permiso para una tarea. Un estudiante podría ajustarse por completo a la propia política de AI de un curso para una tarea y, aun así, infringir por separado la norma sobre datos, por ejemplo al pegar datos confidenciales del Institute en una herramienta pública sin ningún ángulo de integridad académica. Las dos normas funcionan en planos completamente distintos.

¿Quién establece la norma de Monash: la universidad o el Chief Examiner?

El Chief Examiner, por nombre, para cada unidad que dirigen. La política de Monash hace responsables a los Chief Examiners del régimen de evaluación en una unidad y les exige especificar dónde y cómo puede utilizarse la IA en las evaluaciones de esa unidad, lo que sitúa la norma en el nivel de la unidad y no en el nivel de la universidad. Una vez que un Chief Examiner ha especificado un uso, el deber de reconocimiento es constante y no condicional: los estudiantes tienen que reconocer el uso de la IA de forma clara y abierta, de acuerdo con lo que el Chief Examiner haya establecido, y la política formula el requisito en términos absolutos, de modo que la IA generativa utilizada para producir trabajo presentado para evaluación siempre tiene que ser reconocida. Por tanto, dos estudiantes del mismo curso pueden trabajar bajo reglas idénticas sobre el papel y aun así acabar en situaciones distintas, si uno sigue lo que su Chief Examiner especificó realmente y el otro asume una respuesta general para toda Monash que la política nunca prometió.

¿Por qué difieren las normas de los trabajos de curso y las normas de investigación en la misma universidad?

Porque responden ante personas distintas. Una política de trabajos de curso protege la calificación: existe para que una nota refleje la propia comprensión del estudiante, y por lo general depende de un registrador, un decano de estudiantes o una oficina de integridad académica. Una política de investigación protege el registro: existe para que un hallazgo publicado o presentado pueda ser considerado fiable, y por lo general depende de un comité de ética de la investigación, un IRB o la oficina que aprueba la conducta responsable de la investigación. La misma universidad puede aplicar ambas al mismo tiempo, redactadas de forma distinta, ejecutadas por oficinas diferentes y rara vez remitidas entre sí en la página que el estudiante encuentra realmente.

El ejemplo de Columbia es claro porque la división es visible en sus propias páginas web. La Business School tiene una política dirigida a los estudiantes que les pide informar sobre su uso de la plataforma y sobre cómo la usaron para el trabajo de clase. También existe una política dirigida a los investigadores que prohíbe publicar datos no publicados o información confidencial en cualquier tipo de herramienta de IA generativa. Por último, la junta de revisión institucional de Teachers College exige a los investigadores revelar el uso de IA como parte de la aprobación de la investigación con sujetos humanos. Tres normas, una universidad, tres oficinas distintas, y un estudiante que solo lee la página de grado nunca ve las otras dos.

¿Qué exigen las políticas de IA de las revistas y las editoriales?

Exigen divulgación en casi todas partes, y coinciden, sin excepción, en que un sistema de IA no puede figurar como autor. Donde realmente difieren es en el límite de lo que cuenta como un uso que debe declararse, y en cuán estricta es la prohibición de imágenes y figuras generadas por IA.

Editorial	¿AI como autor listado?	Qué debe divulgarse	Una restricción notable
Elsevier	Nunca; las responsabilidades de autoría "solo pueden atribuirse y ser desempeñadas por humanos"	Una declaración separada que nombre la herramienta y su propósito, salvo que el uso haya sido una comprobación básica de gramática u ortografía	La AI generativa no puede crear ni alterar obras de arte, figuras o imágenes de investigación primarias
Springer Nature	Nunca; un LLM "no puede asumir la responsabilidad y no cumple los criterios de autoría"	Reconocido en la introducción, el prefacio o los agradecimientos cuando AI ayudó a generar texto, análisis o contenido	La corrección de estilo realizada solo para mejorar la legibilidad, la gramática o el formato no necesita declararse
Wiley	Nunca, por nombre	Divulgado en la sección de métodos, en una declaración de divulgación dedicada o en los agradecimientos, excepto para herramientas de ortografía y gramática	Los manuscritos no pueden contener secciones escritas por AI no verificadas, incluido un resumen o una conclusión
IEEE	No se plantea en absoluto como una cuestión de autoría, la política está redactada únicamente como una norma de divulgación	Nombrado en los agradecimientos, con el sistema de AI específico identificado y las secciones afectadas explicadas	Un revisor no puede pasar un manuscrito en revisión por una plataforma pública de AI
Taylor & Francis	Nunca; la autoría conlleva “responsabilidades exclusivamente humanas” que una herramienta de AI no puede asumir	Nombre de la herramienta, versión, propósito y método, colocados en los métodos o en los agradecimientos, o en la etapa de propuesta para un libro	La AI generativa no puede crear ni manipular imágenes, figuras o datos de investigación

La única división realmente nueva en este conjunto es IEEE, que nunca plantea su norma como una cuestión de autoría en absoluto. Todos los demás editores mencionados arriba afirman de manera explícita que AI no puede ser autora; la política de IEEE simplemente nunca plantea la cuestión, porque está redactada íntegramente como un requisito de divulgación del contenido, quienquiera o lo que sea que lo haya producido. Esa es una diferencia real en la forma en que se construye una política, no solo en lo que dice.

¿Puede AI figurar como autora?

No, según todos los editores nombrados arriba y según el Committee on Publication Ethics, cuya posición sobre la cuestión se mantiene desde el 13 de febrero de 2023. El razonamiento declarado por COPE no trata realmente de la calidad de la escritura. La autoría es en parte un estatus legal y ético, no solo una descripción de quién tecleó las frases. Una herramienta de AI no puede asumir la responsabilidad de un manuscrito presentado, no puede ostentar derechos de autor y no puede declarar ni negar un conflicto de intereses. COPE formula con claridad el requisito de divulgación: los autores que utilicen herramientas de AI en la preparación de un manuscrito deben declarar, en la sección de métodos o su equivalente, cómo se utilizó la herramienta y cuál era la herramienta. ICMJE, WAME y la JAMA Network mantienen la misma postura, lo que forma parte de la razón por la que la norma se lee como algo ya establecido y no como el estilo interno de un editor. La divulgación es el aspecto en el que se centra la orientación. No importa si quien escribe el texto es una persona o un programa de AI. Todos los autores tienen responsabilidades conforme a la norma.

¿Qué incluye realmente una declaración de divulgación de AI?

Toda política importante, tanto en universidades como en editoriales, converge en los mismos cuatro elementos de información, incluso cuando discrepan en casi todo lo demás. Una declaración de divulgación utilizable nombra:

• La herramienta y la versión específicas, no solo "AI" como categoría
• Para qué se utilizó: redacción, resumen, edición, traducción o generación de código o análisis
• La confirmación de que una persona revisó y verificó la salida frente a las fuentes originales
• Dónde se ubica la divulgación: una sección de métodos, una línea de agradecimientos o una declaración específica, según lo que solicite la revista o el curso de destino

Esa lista breve importa más que la postura de sí o no que adopte una política, porque una política que permite AI pero acepta una divulgación vaga no protege a nadie, y una política que prohíbe AI pero nunca la comprueba tampoco protege a nadie. Si su disciplina exige que la herramienta se cite en lugar de limitarse a nombrarla en una frase, un generador de citas para herramientas de AI da formato a esa entrada del modo que espera una lista de referencias. Los cuatro elementos anteriores son lo que un lector, un editor o un examinador puede verificar realmente, con independencia del formato exacto.

¿Usar un humanizador de AI va contra la política de su universidad?

No, si está editando un argumento que realmente formuló. Eso es lo que cubre toda política de las tablas anteriores: edición del lenguaje, reestructuración de sus propias frases, ajuste del tono, variación del vocabulario. Eso es exactamente lo que han hecho siempre los supervisores y los correctores de estilo. Editar con un humanizador un argumento propio ya redactado entra en la misma categoría, pero asegúrese de declararlo del modo que le pida su institución o revista. La propia postura de TextPulse sobre el uso ético de AI en la escritura académica establece esa distinción con claridad: editar su propio trabajo y presentar un argumento que nunca formuló son actos distintos, y solo uno de ellos constituye mala conducta.

Las tablas anteriores también hacen concreta la frontera de otra manera. La norma de Imperial según la cual el trabajo presentado tiene que estar en las propias palabras del estudiante, y el requisito de Sydney de nombrar la herramienta y describir cómo la utilizó, presuponen ambas lo mismo: se le permite acabar sonando como usted mismo, no como una salida sin editar de un modelo. Un humanizador diseñado para trabajos de estudiantes es una vía para ello, y la mecánica de hacerlo sección por sección, ya que una metodología se lee de forma distinta a una discusión, se trata en un texto aparte sobre humanizar texto de AI en la escritura académica.

¿Qué ocurre si no divulga el uso de AI?

Varía según la institución y la editorial, pero se ve así: una universidad que detecta el uso no declarado de AI en trabajos presentados lo clasifica como un problema de integridad académica, igual que la ayuda no declarada de una persona. Las políticas concretas varían, por ejemplo, la sanción podría ser una solicitud de nueva entrega o un procedimiento formal por mala conducta. Una revista que detecta el uso no declarado de AI en un manuscrito después de aceptarlo tiene la opción de corregirlo, retractarlo o pedir una versión revisada. Un editor que sospecha de citas fabricadas las verifica con las fuentes originales y decide si acepta o rechaza el artículo. Si todavía no has elegido una revista objetivo, un buscador de revistas que empareja tu manuscrito con revistas que ya publican trabajos similares merece la pena probarlo antes de comprobar la política específica de esa revista.

Las cuestiones de política que aparecen debajo reciben cada una su propio tratamiento. Cómo declarar el uso de AI en un artículo y una plantilla lista de declaración de uso se presentan una por una, y lo mismo ocurre con la cuestión de si un modelo puede figurar como autor. En el plano de la aplicación hay textos sobre qué ocurre si te descubren y sobre si los humanizers en sí mismos incumplen la política. La cuestión previa, si usar AI para escribir un ensayo cuenta en absoluto como hacer trampa, se responde en su propia página, y las políticas de las revistas se comparan en un texto aparte.

Nada de esto se reduce a una sola regla que puedas memorizar y reutilizar, y ese es el punto, no una laguna en la investigación. Consulta la página específica de tu propia institución y de tu propia revista objetivo antes de enviar nada, porque la versión que importaba se actualizó más recientemente de lo que se actualizó este artículo.