Los gestores de referencias bibliográficas en la era de la Inteligencia Artificial

Frechette, J. (23 de enero de 2026). Guest post – The next era of reference management: An interview with William Gunn. The Scholarly Kitchen. https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/01/23/guest-post-the-next-era-of-reference-management-an-interview-with-william-gunn/

Se destaca que la gestión de referencias ha sido tradicionalmente percibida como una tarea tediosa; sin embargo, herramientas como EndNote, Zotero y Mendeley revolucionaron por completo este proceso, automatizando labores que antes eran manuales y laboriosas. En la actualidad, la evolución de estos gestores apunta hacia una nueva era impulsada por la inteligencia artificial (IA), en la que los flujos de trabajo se volverán más inteligentes, integrados y capaces de asistir al investigador de manera proactiva en todas las fases de su trabajo académico.

Gunn recorre la historia de estas herramientas, destacando el papel pionero de EndNote en los años 80 y 90 como software de escritorio y la posterior evolución hacia soluciones basadas en la web como Zotero y Mendeley. Estas últimas aprovecharon los metadatos uniformes, los DOIs y los navegadores web para permitir importaciones rápidas y precisas de referencias. Mendeley, en particular, introdujo elementos de interacción social, permitiendo a los investigadores compartir y descubrir trabajos entre pares, además de facilitar métricas alternativas basadas en la lectura y la colaboración académica.

La entrevista enfatiza que la próxima era de los gestores de referencias estará marcada por la integración de inteligencia artificial (IA) y flujos de trabajo más inteligentes. Según Gunn, los futuros gestores no solo almacenarán referencias, sino que ayudarán activamente a los investigadores a descubrir literatura relevante, comprender relaciones entre trabajos y generar citas correctas automáticamente, incluso adaptadas a distintos estilos bibliográficos. La IA también permitirá instrucciones específicas, como localizar el primer artículo que propuso una técnica determinada, agilizando la redacción y la revisión de literatura.

No obstante, Gunn advierte sobre las limitaciones de los modelos de IA: problemas de cobertura incompleta, sesgos en la recuperación de información y el riesgo de generar citas incorrectas o inexactas. Esto es especialmente crítico en revisiones sistemáticas o investigaciones que influyen en políticas, donde la supervisión humana sigue siendo imprescindible. Sin embargo, la IA puede automatizar tareas repetitivas, como extraer metodologías, resultados y métricas de estudios, liberando al investigador para centrarse en el análisis crítico y la síntesis de la información.

Otro aspecto abordado es la colaboración versus el trabajo individual. Si bien el análisis profundo sigue siendo una tarea humana, las fases de descubrimiento y organización de información se están volviendo cada vez más colaborativas. Herramientas que faciliten la cooperación entre equipos de investigación y comunidades académicas tendrán mayor relevancia, potenciando la eficiencia y la calidad de los procesos investigativos.

Finalmente, Gunn ofrece recomendaciones para desarrolladores de herramientas académicas: construir ventajas competitivas sólidas, comprender los flujos de trabajo reales de los investigadores y desarrollar estrategias claras para la adopción institucional. En conclusión, la nueva era de la gestión de referencias no busca reemplazar al investigador, sino apoyar cada etapa de su trabajo, integrando descubrimiento, organización, colaboración y análisis en flujos de trabajo más inteligentes y eficientes.