Este trabajo examina críticamente las limitaciones de las políticas de inteligencia artificial (IA) orientadas a la transparencia para salvaguardar la integridad epistémica en la investigación científica. Si bien los requisitos de divulgación (como los reconocimientos del uso de IA, las aclaraciones sobre la autoría y la presentación de métodos) se han convertido en herramientas centrales de gobernanza, estos regulan principalmente la visibilidad del uso de la IA y no sus implicaciones cognitivas. El estudio sostiene que la transparencia y la integridad son dimensiones analíticamente distintas y que no deben considerarse intercambiables.
Para formalizar esta distinción, el artículo introduce una matriz Transparencia-Integridad, que modela la relación entre la divulgación y la responsabilidad epistémica, demostrando que una alta transparencia puede coexistir con una baja integridad. Además, se desarrolla un marco de brecha entre políticas y resultados (Policy-to-Outcome Gap Framework) para explicar cómo las políticas basadas en la divulgación generan cumplimiento formal mientras dejan insuficientemente reguladas formas ocultas de sustitución epistémica, como el razonamiento delegado y la interpretación externalizada.
El análisis muestra que los mecanismos actuales de gobernanza de la IA corren el riesgo de producir un “cumplimiento sintético”, en el que la adhesión a los procedimientos enmascara una disminución de la responsabilidad intelectual. El estudio contribuye a la literatura al transformar una preocupación normativa en un modelo analítico formal y al destacar la brecha estructural entre las entradas de política pública y los resultados epistémicos.
Se concluye que, aunque la transparencia es una condición necesaria para el uso responsable de la IA en la ciencia, no es suficiente; una gobernanza eficaz también debe proteger la agencia cognitiva humana, el juicio crítico y la rendición de cuentas en la investigación mediada por inteligencia artificial.
