Nuestro compromiso con los socios de contenido
Elsevier colabora con editoriales y sociedades líderes cuyo contenido y datos fiables ayudan a garantizar que nuestras soluciones de IA para la investigación y de nivel clínico se basen en el conocimiento científico y médico verificado más completo.

Cobertura del contenido y cómo se muestra en nuestras soluciones
Elsevier trabaja en estrecha colaboración con miles de editoriales, sociedades y proveedores de datos de todo el mundo para crear colecciones completas y seleccionadas de conocimiento científico y médico. Por ejemplo, nuestra solución Scopus contiene la mayor colección del mundo de resúmenes de investigación seleccionados (más de 100 millones de registros) de más de 7000 editoriales de todo el mundo.
Nuestras soluciones están diseñadas para apoyar el descubrimiento, al tiempo que preservan las plataformas de las editoriales como destino para acceder al texto completo. Las respuestas y los conocimientos generados por IA incluyen fuentes atribuidas y citables con enlaces a la publicación original, lo que ayuda a los usuarios a revisar todo el contexto y continuar su investigación en la fuente.
Agregamos artículos a texto completo revisados por pares, libros y resúmenes de distintas disciplinas para garantizar que los conocimientos se basen en la evidencia más relevante y validada disponible. El contenido se estructura, enriquece y actualiza de forma continua.
Nuestras soluciones preservan la integridad del registro académico al diferenciar claramente entre tipos de contenido e incorporar actualizaciones continuas, como correcciones y retractaciones, cuando se producen.
Este compromiso garantiza que los usuarios se beneficien de una visión transparente y precisa de la evidencia, mientras que nuestros socios pueden confiar en que su contenido se representa de forma fiel y responsable.
Atribución y citas
La atribución reconoce la contribución intelectual, permite la verificación y conecta ideas en todo el ecosistema académico.
Elsevier integra la atribución y las citas directamente en sus soluciones de IA para que cada conocimiento pueda rastrearse hasta su fuente original.
Por ejemplo, nuestro espacio de trabajo de IA de nivel clínico ClinicalKey AI permite a los usuarios rastrear las respuestas hasta los pasajes exactos de la literatura revisada por pares en las plataformas de nuestros socios editoriales, lo que refuerza la confianza y apoya la toma de decisiones en el punto de atención.
Del mismo modo, cada conocimiento generado por IA en nuestro espacio de trabajo de IA para investigación LeapSpace está referenciado y cuenta con su propia «Trust Cardopens in new tab/window», una capacidad fundamental que aporta contexto y transparencia a cada resultado. Estas funciones están diseñadas para apoyar el juicio experto, no para sustituirlo.
A medida que la IA cambia la forma en que los investigadores descubren el contenido e interactúan con él, Elsevier trabaja para garantizar que las editoriales tengan una visibilidad significativa sobre cómo su contenido contribuye a las respuestas generadas por IA. Estamos desarrollando sólidas capacidades de atribución e informes de uso, y participamos activamente en los estándares emergentes del sector, incluida la guía en desarrollo de COUNTER para métricas de uso de IA.
Al mantener estándares rigurosos de atribución, protegemos la propiedad intelectual, apoyamos la transparencia y garantizamos la confianza en la investigación.
Transparencia y responsabilidad
La transparencia es clave para apoyar el pensamiento crítico: cómo se selecciona el contenido, cómo se generan los resultados y cómo se comunican las limitaciones.
Las soluciones de IA de Elsevier están diseñadas para hacer visible y comprensible el razonamiento que hay detrás de los resultados. Los usuarios pueden ver cómo se construyen las respuestas, qué fuentes se han utilizado y dónde existen incertidumbres o contradicciones.
Funciones como «Claim Radar» en LeapSpace ayudan a los investigadores a calibrar la solidez de las respuestas, mostrando en qué medida una afirmación se alinea con el conjunto más amplio de literatura publicada.
Complementamos este enfoque con una gobernanza y una responsabilidad sólidas. Nuestro enfoque incluye seguridad de nivel empresarial y protecciones de privacidad, para que el contenido y los datos de los usuarios se gestionen de forma segura y responsable.
También colaboramos con socios externos, órganos asesores y la comunidad investigadora en general para reforzar de forma continua la transparencia y garantizar que nuestros sistemas de IA sigan alineados con estándares y expectativas en evolución.
Fiabilidad y calidad
Elsevier combina expertos en la materia con un profundo conocimiento del dominio y tecnología avanzada para garantizar los más altos estándares de calidad del contenido y los datos.
El contenido y los conjuntos de datos se seleccionan mediante procesos académicos establecidos, como la revisión por pares y la evaluación independiente. Por ejemplo, el Scopus Content Selection and Advisory Board (CSAB) es un grupo internacional de científicos, investigadores y bibliotecarios que representan las principales disciplinas científicas. Sus miembros son responsables de revisar todas las revistas que se proponen para su inclusión e indexación en Scopus.
Un consejo asesor independiente de expertos de primer nivel mundial ayuda a apoyar la neutralidad y la transparencia en LeapSpace, garantizando que los algoritmos de LeapSpace sigan siendo neutrales respecto a las editoriales y claramente explicables.
Esta base se complementa con marcos de evaluación sólidos que evalúan el rendimiento de la IA en dimensiones como la precisión, la exhaustividad y el riesgo potencial. La experiencia humana sigue siendo central: especialistas de dominio, clínicos e investigadores participan en el desarrollo, las pruebas y el perfeccionamiento de nuestras soluciones.
Nuestras soluciones están diseñadas para apoyar el juicio experto, no para sustituirlo, ayudando a investigadores y clínicos a evaluar los resultados generados por IA en contexto, revisar la evidencia que los respalda e identificar dónde puede ser necesaria una investigación adicional.