miércoles, 19 de agosto de 2026

U.S.A.: ¿los NIH limitarán el presupuesto para APCs? ¡Qué más da si hay menos dinero para investigar y menos publicaciones! además, el artículo científico como tal está desfalleciendo

Publicado en Katina. Librarianship Elevated
https://katinamagazine.org/content/article/open-knowledge/2026/proposed-nih-policy-on-apcs-is-bonkers-does-it-matter





La propuesta de política de los NIH sobre los cargos por procesamiento de artículos es disparatada. ¿Pero importa?

En lugar de obsesionarnos con el caos más reciente de una administración que sobresale en generarlo, deberíamos mirar hacia la oportunidad de construir algo nuevo.

Por Alicia Salaz | 6 de agosto de 2026

Desde que los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH) solicitaron comentarios, el 30 de julio de 2025, sobre cinco posibles nuevas opciones de política relacionadas con la imposición de límites a los gastos de las subvenciones destinados a los cargos por procesamiento de artículos (APC, por sus siglas en inglés), un gran número de comentaristas ha considerado que esas opciones tendrían consecuencias importantes y, a menudo, negativas: podrían ser catastróficas para las carreras de los investigadores jóvenes, acabar con los modelos de negocio de las editoriales pequeñas pertenecientes a sociedades científicas, resultar devastadoras para el progreso científico o incluso algo peor.

La solicitud de comentarios públicos atrajo una considerable atención, con más de 900 aportaciones procedentes de bibliotecas, editoriales, investigadores, sociedades académicas y profesionales, entre otros actores.

Muchos comentarios anticipan efectos en cadena de la política de los NIH que se extenderían hasta los confines más alejados de la publicación y la práctica académicas. Entre ellos se encuentran afirmaciones como: «cualquier cambio en la política de los NIH relativo a la limitación de las tarifas de publicación tendrá repercusiones de gran alcance sobre muchos investigadores y/o proyectos que no reciben financiación de los NIH»; «limitar de cualquier manera los costos de publicación será catastrófico para las carreras tanto de los investigadores en formación como de los investigadores principales»; y «la opción 1 (prohibición total) sería catastrófica para el progreso científico».

Más allá del portal de comentarios públicos, muchas personas han publicado análisis más detallados. David Crotty presentó recientemente una crítica seria de las propuestas de los NIH desde la perspectiva de las editoriales independientes, centrada en una teoría de consolidación del mercado. Según esta, los límites o prohibiciones a los APC ejercerán presión sobre las editoriales más pequeñas, independientes, orientadas por una misión, pertenecientes al ámbito académico o dirigidas por investigadores y que dependen de APC razonables —como Cold Spring Harbor Lab Press y Journal of Medical Internet Research (JMIR) Publications—, hasta expulsarlas del mercado.

Otros comentarios expresan desconcierto ante las propuestas y las describen con términos como «absurdas», «ridículas» y «completamente estúpidas».

Los NIH habían prometido inicialmente que los cambios entrarían en vigor el 1 de enero de 2026; sin embargo, al momento de escribir este artículo, en agosto de 2026, seguimos esperando. Esto ha generado cierta especulación sobre la demora y sobre qué tipo de política se terminará adoptando. Recientemente, la Oficina de Administración y Presupuesto (OMB) del gobierno federal solicitó comentarios sobre una política que prohibiría prácticamente todos los pagos de APC con fondos federales, lo que potencialmente podría reemplazar cualquier política de los NIH. Sin embargo, la abrumadora respuesta de casi medio millón de comentarios, principalmente críticos, junto con la oposición legislativa, hace preguntarse si la propuesta realmente seguirá adelante.

Dada la continua arbitrariedad que hemos observado en Washington y sus organismos durante el último año —como los recortes al estilo DOGE y las reducciones improvisadas de personal en las agencias federales que conceden subvenciones, así como el uso poco profesional de inteligencia artificial y búsquedas por palabras clave para eliminar subvenciones existentes—, sería comprensible anticipar que cualquier medida que adopten próximamente los NIH podría tener poca o ninguna base en la evidencia, en un proceso sistemático o en lo que se dijo el verano pasado.

Pero ¿realmente importa? Tanto si los NIH prohíben por completo los APC como si los limitan o restringen a determinados tipos de publicación, la política seguiría un patrón creciente de restricciones similares adoptadas por financiadores como la Fundación Gates, Cancer Research UK y el Howard Hughes Medical Institute, entre otros.

«¡Pero los NIH financian muchísimos artículos!», podría decirse. «¿No es seguro que, adonde vayan ellos, los demás los seguirán?».

Los NIH están concediendo subvenciones a un número menor de investigadores. La Association of American Medical Colleges (AAMC) informa que las nuevas adjudicaciones han disminuido un 63 % respecto de su promedio de los cinco años anteriores. Según Web of Science, en 2025 se publicaron apenas 100 000 artículos que reconocían financiación de los NIH, un mínimo no registrado desde 2010 y aproximadamente un 28 % menos que el máximo reciente de 140 000 alcanzado en 2021. Las publicaciones correspondientes al primer trimestre de 2026 suman menos de 20 000, lo que sitúa a la investigación financiada por los NIH en camino de registrar este año otra disminución proyectada del 20 % respecto del bajo nivel del año pasado. Muchas de estas publicaciones reflejan resultados de trabajos financiados mediante subvenciones concedidas entre uno y tres años antes, lo que significa que la desaceleración de las nuevas adjudicaciones observada en 2026 probablemente profundizará todavía más esta tendencia.

China, que superó a Estados Unidos en volumen de publicación de artículos en 2021, podría ejercer una mayor influencia sobre el comportamiento de las editoriales a escala mundial. Sin embargo, China parece igualmente poco entusiasmada con el modelo de APC: este mismo año, la Academia China de Ciencias (CAS) llegó al extremo de incluir en una lista negra revistas como Nature Communications debido a lo que considera tarifas de publicación excesivas.

Estos y otros movimientos dentro del mundo académico sugieren que el modelo basado en APC podría estar en vías de desaparecer independientemente de lo que hagan unos NIH cada vez más reducidos. Por ello, cualquier medida que adopte ahora la agencia podría ser menos significativa o influyente para el ecosistema general de la publicación académica de lo que podría parecer inicialmente.

La creciente reticencia o incapacidad de los investigadores y organismos financiadores para pagar individualmente por la publicación en acceso abierto es, en parte, lo que Crotty y otros temen que impulse a las bibliotecas hacia los llamados «grandes acuerdos» transformativos (big deal transformative agreements), en los que las instituciones pagan cantidades globales anuales para cubrir los costos de publicación en acceso abierto de sus miembros con determinadas editoriales. Esto podría conducir a una mayor consolidación del mercado y a la posible desaparición de editoriales más pequeñas.

Pero quizá estén preocupándose por las cosas equivocadas. Sospecho que el «acuerdo transformativo» también puede haber superado ya su punto máximo. Bibliotecas de investigación como la mía, en la Universidad de Oregón, llevan años poniendo a prueba el modelo de los acuerdos transformativos que algunas pequeñas editoriales de sociedades científicas consideran una amenaza, y no nos gusta. No ha funcionado, y las negociaciones con los proveedores que debemos llevar a cabo para cerrar estos acuerdos son peores y más frustrantes que nunca. Actualmente, mis colegas y yo hablamos de desarrollar estrategias abiertas y de invertir en modelos editoriales sin fines de lucro, orientados por una misión y pertenecientes al ámbito académico. En el futuro será más probable, y no menos, que llevemos nuestros recursos a editoriales cuyos valores y misiones coincidan con los nuestros, independientemente de lo que hagan los NIH, siempre y cuando sobreviva el artículo académico.

La supervivencia del artículo académico como formato publicable puede ser una cuestión mucho más importante para las editoriales de todo el mundo que las normas que adopten los NIH.

Esto se debe a que los editores de revistas académicas están observando actualmente, sin duda, cambios en sus prácticas impulsados por las aplicaciones generativas y agénticas de la inteligencia artificial. Kevin Smith sostuvo recientemente en The Chronicle que la IA hará obsoleto el artículo académico. Mi colega Alex Murray, integrante del consejo editorial de la prestigiosa revista Organization Science, me describió recientemente cómo la revista está experimentando un ciclo alarmante: la IA genera más manuscritos enviados; ese aumento lleva a los revisores a utilizar IA para poder mantener el ritmo; y el resultado son artículos producidos y publicados que, cada vez más, también son consumidos, leídos y sintetizados por IA. Entonces, ¿para qué sirve todo este proceso?

La medición que ha realizado la revista de este fenómeno ha sido abordada por Forbes y por Clarke & Esposito. Murray tiene algunas ideas inteligentes sobre adónde puede conducir esta situación, pero ninguna de ellas implica pagar APC individualmente o mediante paquetes. Es muy posible que las agencias federales estadounidenses de financiación, como los NIH, estén ocupadas intentando mover las reglas del juego hacia un lugar más justo sin darse cuenta de que el juego ya terminó.

Las iniciativas impulsadas por instituciones académicas y dirigidas por investigadores, como Big Ten Open Books y Path to Open de JSTOR, están avanzando en la creación de mecanismos de apoyo financiero sostenible para editoriales de monografías sin fines de lucro y pertenecientes al ámbito académico. Queda por ver si la monografía, como formato, resulta más duradera que el artículo de revista; creo que así será. En cuanto a los artículos académicos, algunos de los éxitos y enseñanzas obtenidos en los últimos años a partir del modelo cada vez más consolidado Subscribe-to-Open podrían aplicarse a nuevas formas de difusión del conocimiento, orientadas por una misión, que trasciendan el formato tradicional del artículo de revista. Nuestra biblioteca está deseosa de invertir en infraestructuras escalables, compartidas y orientadas por una misión, como Knowledge Commons, que comenzamos a apoyar en 2025, y en iniciativas similares que proporcionen beneficios específicos a quienes las apoyan y que permitan justificar la inversión de los recursos que administramos.

El éxito pasado y el potencial futuro de los servidores de preprints y los repositorios institucionales significan que lo único que realmente necesitamos para desprendernos de las tradicionales y prestigiosas revistas corporativas es ayudar a nuestras comunidades académicas a desarrollar buenos indicadores de calidad para la promoción profesional. Las instituciones ya están comenzando a modificar la forma en que gestionan la promoción del profesorado. En la Universidad de Oregón estamos reformando activamente los criterios de promoción para centrarnos en lo que realmente importa: creación de empresas, cambios en las políticas, mejoras en la forma en que trabajan profesores, abogados y periodistas y, por supuesto, avances en ciencia básica que no siempre tienen una aplicación inmediata; pero todo ello medido por su importancia real, y no mediante indicadores indirectos como el valor de marca de una revista propiedad de una empresa. Mi red en la Higher Education Leadership Initiative for Open Scholarship (HELIOS) me indica que no estamos solos: instituciones de investigación de todo Estados Unidos están adoptando medidas similares de manera paralela, lo que probablemente hará que estos cambios se refuercen mutuamente. Si el progreso de la carrera académica deja de depender exclusivamente de publicar en una «Gran Revista Prestigiosa y Bien Clasificada», nuestros profesores —la mano de obra profesional experta que edita y revisa para esas revistas, además de publicar en ellas— quizá estén más dispuestos a dejarlas atrás.

Las sociedades académicas, las editoriales independientes y orientadas por una misión y las instituciones de investigación también tienen importantes funciones que desempeñar en las nuevas formas de comunicación, impacto y validación, incluidos nuevos enfoques de la revisión por pares —o incluso alternativas a ella—.

El número de investigadores y artículos financiados por los NIH está disminuyendo. La American Association for the Advancement of Science (AAAS) sostiene que Estados Unidos está renunciando a su liderazgo científico debido a la desinversión en investigación. China lidera el mundo en inversión en investigación y desarrollo, y la IA está convirtiendo todo el proceso de artículo–revisión–publicación en un ejercicio carente de sentido.

Entonces, ¿a quién le importa lo que hagan los NIH con su política sobre los APC?

Esto no significa que no haya nada bueno en el horizonte. A lo largo de toda mi carrera, quienes formamos parte del mundo académico nos hemos quejado de cuánto detestamos el sistema, de cuánto detestamos los costos abusivos y crecientes de las revistas y de cuánto detestamos los indicadores indirectos de calidad académica que en realidad no captan ni reflejan el trabajo que verdaderamente valoramos.

Si todo sale bien, durante los próximos años reconstruiremos el sistema que queremos a partir de las cenizas de un viejo modelo que todos detestábamos, pero que simplemente no éramos capaces de abandonar.

Preocupémonos menos por los NIH y pongámonos a construirlo.

10.1146/katina-080626-1

Alicia Salaz es vicerrectora y bibliotecaria universitaria de la Universidad de Oregón, donde proporciona liderazgo estratégico para vincular las ciencias de la información con la política académica y preside el consejo de gobernanza de inteligencia artificial de la universidad. Con una amplia experiencia en el complejo ámbito de la comunicación académica, actualmente encabeza una iniciativa centrada en la reforma estructural de los criterios de permanencia y promoción académica, con el propósito de incentivar mejor unas prácticas de investigación abiertas y equitativas. Forma parte del comité ejecutivo del Big Ten Academic Alliance Center for Library Programs y es miembro de la Higher Education Leadership Initiative for Open Scholarship (HELIOS).


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The Proposed NIH Policy on APCs Is Bonkers. Does it Matter?

Instead of fixating on the latest chaos from an administration that excels in it, we should look ahead to the opportunity to build something new.

By Alicia Salaz | 08.06.2026



Since the US National Institutes of Health (NIH) solicited comment on five potential new policy options related to capping grant expenditures for article processing charges (APCs) on July 30, 2025, a large number of commenters have taken the view that those options would be highly consequential and often negative—either catastrophic to the careers of junior researchers, fatal to the business models of smaller society publishers, ruinous to scientific progress, or worse.

The solicitation for public comment attracted significant attention, with more than 900 submissions from libraries, publishers, researchers, scholarly and professional societies, and more.

Many comments anticipate ripple effects of NIH policy that would extend outward to the furthest reaches of scholarly publishing and practice, such as “any NIH policy change around limiting publication fees will have far-reaching impacts on many researchers and/or projects that are not NIH-funded,” “Capping publication costs in any way will be catastrophic for the careers of both trainees and PIs,” and “Option 1 (complete disallowance) would be catastrophic for scientific progress.”

Beyond the public comment portal, many have published more fulsome analyses. David Crotty recently offered a serious critique of the NIH proposals from the independent publisher perspective, centered on a market consolidation theory, which argues that APC caps or bans will squeeze smaller, independent, mission-driven, academy-owned and scholar-led publishers that are reliant on fair APCs, like Cold Spring Harbor Lab Press and Journal of Medical Internet Research (JMIR) Publications, out of business.

Other comments express bewilderment at the proposals, describing them with terms like “nuts,” “ludicrous,” and “totally stupid.”

The NIH had initially promised that changes would take effect January 1, 2026—though as of this writing in August 2026, we are still waiting—leading to some speculation about the delay and what kind of policy we will eventually see issued. Recently, the federal Office of Management and Budget (OMB) has issued a request for comment on policy that would prohibit nearly all APC payments out of federal funds, potentially superseding any NIH policy—though the overwhelming response of nearly a half-million mainly critical comments, along with legislative opposition, leaves one to wonder whether this will move forward.

Given the ongoing caprice we’ve seen out of Washington and its agencies over the past year—like the DOGE-ing and haphazard workforce reductions of federal granting agencies and the amateurish use of AI and keyword search to eliminate existing grants—one would be forgiven for anticipating that whatever comes out of the NIH next may have little to no basis in evidence, process, or whatever was said last summer.

But does it really matter? Whether the NIH entirely bars, caps, or restricts APCs to certain types of publishing, the policy would follow a developing pattern of similar restrictions from funders like the Gates Foundation, Cancer Research UK, the Howard Hughes Medical Institute and others.

“But the NIH funds so many papers!” you might say. “Where they go, others will surely follow?”

The NIH is issuing grants to fewer scholars. The Association of American Medical Colleges (AAMC) reports that new awards are down 63 percent from their prior 5-year average. According to Web of Science, just 100,000 papers attributing NIH funding were published in 2025—a low not seen since 2010, and down around 28 percent from the most recent 2021 peak of 140,000. Publications in the first quarter of 2026 number under 20,000, putting NIH-funded research on track for a projected decline this year of another 20 percent from last year’s low. Many of these publications reflect outcomes from work that was funded by awards over the prior one to three years, meaning that the slowdown in new awards we are seeing in 2026 is likely to push this trend even further.

China, which overtook the US in paper publishing by volume in 2021, might be expected to have more influence on global publisher behavior. Yet China seems equally unenchanted with the APC model; the Chinese Academy of Sciences (CAS) just this year took the step of blacklisting journals like Nature Communications entirely over what are perceived as excessive publication fees.

These and other moves in the scholarly world suggest that the APC model may be on the way out regardless of what the shrinking NIH does, making any agency moves now less significant or influential to the broader scholarly publishing world than one might initially think.

A growing reluctance or inability of scholars and funding agencies to pay for open publishing paper-by-paper is, in part, what Crotty and others worry drives libraries towards “big deal” transformative agreements, where institutions pay lump sum annual fees to cover the costs of their affiliates publishing openly with individual publishers, leading to market consolidation and the potential elimination of smaller publishers.

They may be worried about the wrong things. I suspect that the “transformative agreement” may also be past its peak. Research libraries, like mine at the University of Oregon, have now spent years testing out the “transformative agreement” model that some small society publishers see as a threat, and we don’t like it. It hasn’t worked, and the vendor negotiations we go through to ink these deals are worse and more frustrating than ever. These days, my counterparts and I talk about evolving open strategies and investing in nonprofit, mission-driven and academy-owned publishing models. We are more likely to take our business to values- and mission-aligned publishers in the future, not less, regardless of what the NIH does—so long as the academic paper survives.

The survival of the academic paper as a publishable format may be a far more pertinent question for publishers everywhere than what the NIH rules are.

That’s because journal editors today are undoubtedly seeing change in their business practices driven by generative and agentic applications of artificial intelligence. Kevin Smith recently argued for the Chronicle that AI will make the academic article obsolete. My colleague Alex Murray, who sits on the editorial board of the highly-reputed Organization Science, recently described for me how the journal is experiencing an alarming cycle of AI driving more submissions, driving reviewers to use AI to keep up, only to produce and publish papers that are increasingly consumed/read/synthesized by AI—so what is this whole exercise for?

The journal’s measurement of this phenomenon has been covered by Forbes and in Clarke & Esposito. Murray has some intelligent ideas about where this may lead, but none of them involve paying APCs individually or in bundles. US federal funding agencies like the NIH may well be busy trying to move the goalposts to a fairer spot without realizing that the game is already over.

Academy-driven and scholar-led initiatives like Big Ten Open Books and JSTOR’s Path to Open are making progress on providing sustainable financial support to academy-owned and nonprofit monograph publishers. It remains to be seen whether the monograph as a format is more durable than the journal paper; I expect that it is. As for academic papers, some of the successes and lessons learned in recent years from the maturing Subscribe-to-Open model could be applied to new, mission-driven forms of knowledge sharing that get beyond the journal paper form. Our library is eager to invest in scalable, shared, mission-driven infrastructures such as Knowledge Commons, which we began supporting in 2025, and similar endeavors that provide unique benefits to supporters that can help justify the investment of the dollars we steward.

The past success and future potential of preprint servers and institutional repositories mean the only thing we really need to do to cut loose the traditional prestige corporate journal is to help our academic communities develop good quality markers for career advancement. Already, institutions are starting to change the way they handle faculty promotions. At the University of Oregon, we’re actively reforming promotion criteria to focus on what actually matters—enterprise creation, policy change, improvement in the way teachers and lawyers and journalists practice, and yes, advancements to basic science that don’t always have an immediate application—but measured by actual significance, not proxy indicators like the brand value of a corporate-owned journal. My network in the Higher Education Leadership Initiative for Open Scholarship (HELIOS) tells me we aren’t alone—research institutions across the US are taking similar steps in parallel, which likely will be mutually reinforcing. If academic career advancement no longer relies exclusively on publishing in Big Ranked Journal Name, our faculty—the expert professional labor that edits and reviews for those journals, in addition to publishing in them—may be more open to letting them go.

Academic societies, independent and mission-driven publishers, and research institutions also all have important roles to play in new forms of communication, impact, and validation, including new approaches to (or departures from) peer review.

The number of scholars and papers funded by NIH is declining. The American Association for the Advancement of Science (AAAS) argues that America is forfeiting its scientific leadership through disinvestment in research. China is leading the world in research and development investment, and AI is making the whole paper-review-publication process a meaningless exercise.

So who cares what the NIH does with its APC policy?

This is not to say there isn’t good on the horizon. Throughout my career, we in the academy have been complaining about how much we hate the system, how much we hate exploitative and inflationary journal costs, and how much we hate proxy measures of scholarly quality that don’t really capture or reflect the work we truly value. If all goes well, in the next few years we’ll be rebuilding the system we want from the ashes of an old model that we all hated anyway but just couldn’t let go of. Let’s worry less about the NIH and go build it.

10.1146/katina-080626-1

Alicia Salaz serves as the vice provost and university librarian at the University of Oregon, where she provides strategic leadership connecting information science and academic policy and chairs the university’s artificial intelligence governance council. With extensive experience navigating the complex landscape of scholarly communication, she is currently spearheading an initiative focused on the structural reform of tenure and promotion metrics to better incentivize open, equitable research practices. She serves on the executive committee of the Big Ten Academic Alliance Center for Library Programs and is a member of the Higher Education Leadership Initiative for Open Scholarship (HELIOS).


Bibliotecas digitales: Medición del uso en la era de la IA. Qué dice COUNTER

Publicado en Research information
https://www.researchinformation.info/analysis-opinion/measuring-usage-in-the-age-of-ai/





Medición del uso en la era de la inteligencia artificial

21 de abril de 2026

Tasha Mellins-Cohen expone las directrices de buenas prácticas de COUNTER Metrics para la medición del uso asociado con la inteligencia artificial generativa y agéntica.

Durante más de dos décadas, el Código de Prácticas COUNTER ha constituido el estándar mundial para medir y reportar métricas normalizadas de uso de contenidos. Sin embargo, el rápido auge de la inteligencia artificial (IA) generativa y agéntica está transformando de manera fundamental la forma en que los investigadores descubren y consumen información.

El cambio en los datos

Las métricas tradicionales de interacción están experimentando un cambio estructural. Los motores de respuesta basados en IA y las herramientas de generación de resúmenes pueden extraer información de investigaciones revisadas por pares sin necesidad de dirigir al usuario al sitio web de una editorial. Esto genera una brecha de valor: el contenido publicado produce un valor significativo para el investigador, su institución y su organismo financiador, pero no genera ninguna visita al sitio web del editor.

No fue sino hasta que las bibliotecas de todo el mundo comenzaron a analizar sus informes COUNTER correspondientes a 2025 cuando obtuvimos evidencia sólida del problema de los «cero clics» (zero-click). Al comparar los datos de 2025 con los de 2024, las bibliotecas empezaron a informar de cambios importantes en los patrones de uso. Al mismo tiempo que las editoriales registraban incrementos significativos en el uso bruto de sus plataformas, tanto ellas como sus bibliotecas clientes observaban una disminución notable del uso humano reflejado en los informes COUNTER.

En un principio pensamos que esos incrementos en los datos de uso bruto, más que reflejar una interacción humana orgánica, podían indicar actividad de agentes de IA, ya fuera procedentes de herramientas desarrolladas por las propias editoriales, de sistemas de terceros o incluso de agentes personalizados creados por los investigadores. Investigaciones posteriores respaldaron esta hipótesis. Las bibliotecas que habían adquirido herramientas de IA, como Research Assistant de ProQuest o Gemini de Google (entre otras), parecían experimentar caídas más pronunciadas en las estadísticas COUNTER que aquellas que seguían promoviendo el acceso directo de estudiantes y profesores a los recursos electrónicos suscritos.

¿Seguimos necesitando métricas normalizadas?

La misión de COUNTER consiste en reunir a la comunidad del conocimiento en torno a un estándar que garantice que las métricas de uso sean consistentes, confiables y comparables entre distintas plataformas. Como estándar abierto, somos firmantes de los Principios para una Infraestructura Académica Abierta (Principles of Open Scholarly Infrastructure). Esto significa que, si llegara el momento en que COUNTER dejara de ser necesario, tomaríamos las medidas responsables para facilitar una transición ordenada o el cierre de nuestras actividades.

En el contexto de los cambios de comportamiento impulsados por la inteligencia artificial, necesitábamos preguntarnos si COUNTER seguía siendo útil. ¿Siguen necesitando nuestras métricas las bibliotecas, los consorcios, las editoriales y los proveedores tecnológicos en un entorno de «cero clics»? La respuesta fue un rotundo . De hecho, en este nuevo ecosistema dominado por la IA existe una necesidad aún mayor de contar con métricas normalizadas.

¿Las editoriales venden contenidos o servicios? ¿A quién se los venden? ¿Debe una biblioteca seguir invirtiendo en contenidos cuando su utilización se produce a través de un agente de IA y no mediante visitas directas de personas? ¿Deberían las bibliotecas redirigir sus inversiones hacia servicios de inteligencia artificial? ¿Cuál es el retorno de la inversión en esos escenarios? ¿Cómo podemos asegurarnos de comparar de forma justa el uso de la IA entre diferentes servicios y plataformas? ¿Cómo evitamos que la actividad de la IA eclipse el uso humano tradicional hasta el punto de impedir distinguir entre una auténtica actividad investigadora y el procesamiento automatizado? Y, por supuesto, ¿cómo protegemos la libertad académica de investigación separando los comportamientos de los usuarios de los informes de uso?

Todo ello sugiere que COUNTER podría ser hoy más necesario que nunca. Pero para responder a estas nuevas preguntas fue imprescindible revisar el Código de Prácticas y sus métricas tradicionales, concebidas originalmente para medir exclusivamente el uso humano.

Elaboración de directrices para medir el uso de la IA

La versión 5.1 del Código de Prácticas COUNTER, que entró en vigor en enero de 2025, fue aprobada para su publicación a finales de noviembre de 2022, apenas unas semanas antes del lanzamiento de ChatGPT. En ese momento era imposible prever el enorme impacto que tendría la inteligencia artificial sobre la comunicación científica, ni imaginar cómo deberían medirse esos cambios. Por ello, la versión R5.1 se publicó tal como había sido concebida originalmente.

Para la primavera de 2025, la mayoría de las editoriales ya había implementado la actualización del Código y llegó el momento de abordar específicamente la cuestión del uso de la IA. El Comité Asesor de COUNTER creó entonces un grupo de trabajo integrado por representantes de editoriales, proveedores tecnológicos y bibliotecas para desarrollar directrices de buenas prácticas.

Tras un amplio proceso de consulta pública sobre el borrador —que incluyó la participación de los principales desarrolladores de inteligencia artificial—, COUNTER publicó en abril de 2026 sus nuevas Directrices de Buenas Prácticas para las Métricas de Uso de la IA Generativa y Agéntica.

Estas directrices introducen varias ampliaciones importantes al Código de Prácticas, centradas principalmente en dos ámbitos.

Definición del «Agente»

Tradicionalmente, COUNTER trataba todos los robots informáticos (bots) de la misma manera y exigía excluir toda su actividad de los informes. El primer paso consistió, por tanto, en distinguir entre los bots maliciosos y los rastreadores web (que deben seguir excluyéndose), los usuarios humanos reales, las actividades de minería de textos y datos (TDM) y los sistemas de inteligencia artificial.

Con arreglo a las nuevas directrices, el uso realizado por sistemas de IA puede y debe registrarse mediante un nuevo valor del campo Access_Method denominado «Agent» (Agente). Esto permite diferenciar claramente el uso realizado por la inteligencia artificial del uso «Regular», correspondiente a usuarios humanos, así como de las actividades de minería de textos y datos (TDM).

Nuevos tipos de métricas para la inteligencia artificial

Con el fin de responder a la preocupación —plenamente justificada— de que el uso de la IA pudiera distorsionar o dominar las estadísticas tradicionales, COUNTER introdujo un conjunto independiente de métricas específicas para la inteligencia artificial.

Estas nuevas métricas parten de la idea de que las herramientas de IA trabajan principalmente con fragmentos de texto (Chunks) de entre 100 y 300 palabras, en lugar de procesar documentos completos (Items), como artículos de revista. No obstante, se mantiene la distinción entre el acceso únicamente a metadatos y el acceso al texto completo, que representa un valor considerablemente mayor.

Así como las métricas Total Item Investigations y Unique Item Investigations registran el uso humano de los metadatos que describen un contenido, las nuevas métricas Total AI Investigations y Unique AI Investigations contabilizan el uso que hace la IA de esos fragmentos de metadatos.

De manera análoga, mientras que Total Item Requests y Unique Item Requests miden el acceso humano al texto completo de los documentos, Total AI Requests y Unique AI Requests registran las ocasiones en que una herramienta de inteligencia artificial está autorizada para utilizar el texto completo de un contenido.

Asimismo, se creó una nueva métrica denominada AI Responses Generated, destinada a contabilizar el número de veces que una herramienta de IA genera una respuesta textual a partir de una consulta realizada por un usuario. En cierto modo, constituye el equivalente para la inteligencia artificial de la métrica existente Searches Platform.

Perspectivas futuras

Aunque nos satisface haber publicado estas buenas prácticas, el trabajo está lejos de haber concluido. Es importante tener presentes varias consideraciones.

En primer lugar, desconocemos la rapidez con la que las editoriales podrán implementar estas nuevas métricas, aunque es poco probable que ello ocurra antes de finales de 2026. Por ello, si usted es bibliotecario y espera disponer pronto de métricas sobre el uso de la IA para comprender mejor este cambio de paradigma, deberá tener paciencia.

En segundo lugar, es muy probable que, a medida que las editoriales apliquen estas directrices, descubramos aspectos que requieren corrección. Precisamente una de las razones para publicar inicialmente una guía de buenas prácticas, en lugar de revisar inmediatamente el Código de Prácticas, es que las buenas prácticas pueden modificarse con mayor flexibilidad que el propio Código.

Por otra parte, estas primeras directrices se aplican principalmente a las herramientas de inteligencia artificial integradas en las plataformas de las editoriales. Si lo que se busca son métricas correspondientes a herramientas externas, como Google Gemini, todavía no podemos ofrecer una solución.

En consecuencia, el trabajo continúa. La segunda fase se centrará en las herramientas de terceros y en los servicios externos a las plataformas editoriales. Hemos recibido valiosos comentarios y una participación muy activa de desarrolladores de IA para la comunicación científica, como Scite y Consensus, así como de intermediarios como Cashmere. Confiamos en que, combinando las actuales directrices sobre IA con nuestras buenas prácticas relativas al uso sindicado de contenidos, podremos desarrollar mecanismos de reporte adecuados para estos nuevos actores del ecosistema de la comunicación científica. Esperamos que esta segunda fase avance con mayor rapidez que la primera.

Nos gustaría conocer la opinión de todas las personas que trabajan en la medición del uso de la inteligencia artificial. Ya sea usted bibliotecario, editor o profesional del sector tecnológico, le invitamos a ponerse en contacto con nosotros.

Tasha Mellins-Cohen es Directora Ejecutiva de COUNTER Metrics.




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Measuring Usage in the Age of AI

21 April 2026



Tasha Mellins-Cohen outlines COUNTER Metrics’ best practice guidance for usage metrics associated with generative and agentic AI

For more than two decades, the COUNTER Code of Practice has served as the global standard for measuring and reporting normalised content usage metrics. However, the rapid rise of generative and agentic artificial intelligence (AI) is fundamentally changing how researchers discover and consume information.

The data shift

Traditional engagement metrics are facing a structural shift. AI answer engines and summarisation tools can extract insights from peer-reviewed research without ever sending a user to a publisher website. This creates a value gap: published content creates significant value for the researcher, their institution, and their funder, but generates zero site visits for the publisher.

It wasn’t until libraries around the world started pulling their 2025 COUNTER reports that we had good evidence for the zero-click conundrum. When comparing 2025 with 2024, libraries started reporting major changes in usage patterns. At the same time as publishers were reporting significant spikes in raw usage, they and their library customers were seeing a noticeable decrease in human usage in COUNTER reports.

Rather than organic human engagement, we originally thought that the spikes in raw usage data might indicate agentic activity, either from publishers’ own tools, third-party systems, or even researchers’ custom-built agents. Further investigation backs up that supposition. Libraries that licensed AI tools, like (but not limited to!) ProQuest’s Research Assistant or Google’s Gemini, seemed to be experiencing larger COUNTER usage drops than libraries who still encouraged students and faculty to use their licensed content directly. 

Do we still need normalised metrics?

COUNTER’s mission is to bring the knowledge community together around a standard that ensures usage metrics are consistent, credible, and comparable across platforms. As an open standard, we’re signatories to the Principles of Open Scholarly Infrastructure. That means if we’re no longer needed, we will take responsible steps to transition or wind down our operations. 

Within the context of AI-driven behavioural shifts, we needed to ask if COUNTER is still useful. Do libraries, consortia, publishers and technology providers need us in a zero-click environment? The answer was a resounding YES. If anything, in our new AI world there is an even greater need for normalised metrics.

Are publishers selling content, or services? Who are they selling to? Should a library invest in content when usage is mediated by an AI agent rather than a direct human visit? Should libraries redirect their investments into AI services instead? What’s the return on investment in those scenarios? How can we be sure we’re comparing AI usage fairly for different services and platforms? How can we prevent AI usage from swamping traditional human activity, making it impossible to distinguish genuine research engagement from automated processing? And of course, how can we protect academic freedom to research by separating user behaviours from usage reporting? 

It turns out that COUNTER might be more necessary than ever before. But to address these new questions, we had to look again at the Code of Practice and its traditional human-centric usage metrics. 

Developing AI usage guidelines

Release 5.1 of the COUNTER Code of Practice, which came into effect in January 2025, was approved for publication at the end of November 2022 – just weeks before ChatGPT hit the market. There was no way for us to predict how widespread the impacts would be on the scholarly communications industry, nor to know how they might be measured, so we proceeded with R5.1 as originally planned.

By spring 2025 most publishers had implemented the updated Code, and it was time to tackle the issue of AI usage. Our Advisory Committee spun up a working group to develop best practice guidelines, with representatives from publishers, technology providers, and libraries.

Following extensive community consultation on the draft version, including with big AI developers, COUNTER published new best practice guidelines on generative and agentic AI usage in April 2026. You can read them in full at Best Practice on Generative and Agentic AI usage metrics

The best practice introduces several key extensions to the Code, focused in two areas. 

  1. Defining the “Agent”

We’ve historically treated all bots the same way, and required that all bot usage be excluded from COUNTER reports. That meant our first step had to be distinguishing between malicious bots and crawlers (which must still be excluded!), real humans, text and data mining, and AI systems. Under our new guidelines, AI usage can and should be reported using the new Access_Method “Agent”. This allows reports to split out usage by AI from “Regular”, human usage, and from text and data mining activity, “TDM”.

  1. Dedicated AI Metric Types

To allay completely valid fears that AI usage could swamp or skew usage patterns, we introduced separate AI metrics.These new metrics reflect the idea that AI tools use Chunks (100-300 word text strings) rather than full Items (journal articles, for example). However, we’ve kept the distinction between access only to metadata, versus the higher value that can be derived from full-text content.

Just as Total and Unique Item Investigations track human usage of metadata describing a piece of content, Total and Unique AI Investigations count AI usage of metadata Chunks. And where Total and Unique Item Requests track human usage of full text content, Total and Unique AI Requests count when an AI tool is authorised to use the full text of a piece of content.

We also created a new AI Responses Generated metric to track the number of times an AI tool returns text in response to a user prompt. It’s effectively an AI variant of the existing Searches Platform metric.

Looking ahead

As pleased as we are to have published the best practice, the work doesn’t stop here. There are some caveats that you need to keep in mind:

  • We don’t know how quickly publishers will be able to implement the new metrics, though it’s unlikely to be much before the end of 2026 at the earliest. If you’re a librarian looking for AI usage metrics to address the data shift, you’re going to have to be patient!

  • There’s a high probability that as publishers implement the guidelines, we’re going to discover things that we got wrong. One of the reasons for creating a best practice, rather than going straight for a new release of the Code of Practice, is that best practices can be amended a little more flexibly than the Code itself.

  • These initial guidelines primarily apply to AI tools embedded on publisher platforms. If you’re looking for usage metrics from third parties like Google Gemini, we can’t help you just yet.

So yes, work continues! Phase two will focus on third-party and off-site tools, and we’ve had great feedback and engagement from scholarly AI developers like Scite and Consensus, as well as intermediaries like Cashmere. Between the existing AI guidelines and our best practice on syndicated usage, we think we can develop practical reporting mechanisms for these newer players in scholarly communication. Hopefully they will be a little quicker than phase one.

We’d love to hear from people who are working on AI usage. Whether you’re a librarian, a publisher, or a tech bro (or bro-ess), please get in touch.

Tasha Mellins-Cohen is Executive Director at COUNTER Metrics


U.S.A.: ¿los NIH limitarán el presupuesto para APCs? ¡Qué más da si hay menos dinero para investigar y menos publicaciones! además, el artículo científico como tal está desfalleciendo

Publicado en Katina. Librarianship Elevated https://katinamagazine.org/content/article/open-knowledge/2026/proposed-nih-policy-on-apcs-is-bo...