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ISSN: 1390-5600
eISSN: 1390-8049
Sección Transformación
(Comunicación corta)
Vol. 11 No 1. p. 10-15
|Recibido: 22/12/2025|
|Aceptado: 26/02/2026|
|Publicado: 28/03/2026|
España ante la inteligencia artificial: entre la promesa tecnológica y
la fragilidad estructural
Spain and artificial intelligence: between technological promise and structural
fragility
Pedro Fernández de Córdoba
1
, Gregorio Medrano Asensio
2
, Galileo Violini
2,3
https://doi.org/10.59410/RACYT-v11n01ep03-0185
Resumen
La expansión de la IA está reconfigurando el mercado laboral y la estructura económica global con una
profundidad comparable a la de las revoluciones industriales. Estudios recientes muestran que la
adopción intensiva de IA puede reducir la demanda de empleo en tareas rutinarias, especialmente en
contextos con estructuras productivas poco diversificadas. Esto se combina con un fenómeno amplio: la
emergencia de una geografía del trabajo tecnológico, marcada por la concentración del valor añadido en
países que controlan plataformas, algoritmos y hardware avanzado, mientras que economías
dependientes afrontan una creciente vulnerabilidad. España, Italia y buena parte de América Latina
comparten debilidades estructurales que las sitúan en una posición ambigua en esta transición: disponen
de una base científica respetable, pero carecen de un tejido industrial robusto, muestran baja inversión
en I+D y sufren polarización laboral. En este contexto, la IA actúa como un acelerador de tendencias
preexistentes: amplifica desigualdades, tensiona los mercados laborales y profundiza las asimetrías
entre el centro tecnológico global y las periferias. La cuestión central no es tecnológica, sino política y
estratégica: cómo convertir a la IA en motor de desarrollo endógeno y no en un nuevo ciclo de
dependencia.
Palabras clave
inteligencia artificial; mercado laboral; estructura económica global; desigualdad
Abstract
The expansion of AI is reshaping the labor market and the global economic structure with a depth
comparable to that of industrial revolutions. Recent studies show that the intensive adoption of AI can
reduce the demand for labor in routine tasks, especially in contexts with undiversified production
structures. This is compounded by a broader phenomenon: the emergence of a geography of technological
work, marked by the concentration of added value in countries that control platforms, algorithms, and
advanced hardware, while dependent economies face increasing vulnerability. Spain, Italy, and much of
Latin America share structural weaknesses that place them in an ambiguous position in this transition:
they have a respectable scientific base but lack a robust industrial fabric, exhibit low investment in
R&D, and suffer from labor polarization. In this context, AI acts as an accelerator of pre-existing trends:
it amplifies inequalities, strains labor markets, and deepens the asymmetries between the global
technological center and the peripheries. The central issue is not technological but political and strategic:
how to turn AI into an engine of endogenous development and not into a new cycle of dependency.
Keywords
artificial intelligence; labor market; global economic structure; inequality
Direcciones
1
Universitat Politècnica de València, España. Email: pfernandez@mat.upv.es
2
Centro Internacional de Física, Colombia. Email: gregorio.medrano.a@gmail.com
3
Universidad Tecnológica del Cibao Oriental, República Dominicana. Email: leoviolini@yahoo.it
Autor para la
correspondencia
Pedro Fernández de Córdoba. Universitat Politècnica de València, España. Email:
pfernandez@mat.upv.es
Como citar
FERNÁNDEZ DE CÓRDOBA, Pedro, MEDRANO ASENSIO, Gregorio, and VIOLINI, Galileo, 2026
España ante la inteligencia artificial: entre la promesa tecnológica y la fragilidad estructural. Revista
Amazónica. Ciencia y Tecnología. 2026. Vol. 11, no. 1, p. 10-15. DOI 10.59410/RACYT-v11n01ep03-
0185
Editores Académicos
Segundo Valle-Ramírez
Camilo Delgado Correal
Romeo Selvas Aguilar
Editorial
Copyright:
Derechos de autor 2026 UEA | Revista Amazónica Ciencia y Tecnología
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores del artículo autorizan a la RACYT a que este artículo se distribuya y sea compartido bajo
las condiciones de la Licencia Creative Commons 4.0 (CC-BY 4.0)
1. Introducción
La acelerada difusión de la inteligencia artificial (IA)
en la última década ha reactivado el debate sobre la
relación entre cambio tecnológico, estructura
productiva y desigualdad. Si bien numerosos trabajos
destacan el potencial de la IA para elevar la
productividad y generar nuevos espacios de
innovación, también subrayan su capacidad para
alterar profundamente la organización del trabajo y la
distribución del valor añadido (Brynjolfsson y McAfee,
2014).La evidencia comparada sugiere que estos
efectos no son lineales ni homogéneos: dependen de la
composición sectorial de cada economía, de la calidad
institucional y del grado de articulación entre ciencia,
industria y mercado laboral. La IA, en este sentido,
debe entenderse menos como un elemento exógeno que
como un vector de transformación estructural cuyas
consecuencias están mediadas por la trayectoria
económica y política de cada país.
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En los últimos años, la literatura ha mostrado que la
automatización inteligente no sustituye “empleos” en
sentido amplio, sino tareas específicas, y que este
proceso genera dinámicas complejas de
complementariedad y desplazamiento. Acemoglu y
Restrepo (2019) han documentado que la adopción de
tecnologías avanzadas tiende a reducir la demanda de
trabajo en ocupaciones rutinarias, mientras crea
oportunidades en actividades intensivas en
capacidades cognitivas y tecnológicas. Sin embargo, el
balance final entre destrucción y creación depende
críticamente del tejido productivo y del grado de
sofisticación de la economía. En contextos
caracterizados por baja inversión en I+D, mercados
laborales duales o debilidad industrial, la difusión de
la IA puede amplificar vulnerabilidades preexistentes,
acelerar la polarización y profundizar relaciones de
dependencia tecnológica.
En el caso de América Latina, se evidencia una
expansión acelerada de la inteligencia artificial (IA)
que plantea desafíos estructurales para una región
caracterizada por una matriz económica dominada por
servicios de bajo valor agregado, una débil base
industrial y sectores altamente vulnerables a la
automatización. La evidencia reciente norteamericana
muestra que, tras la irrupción de sistemas avanzados
como GPT-5 (Hosseini Maasoum y Lichtinger, 2025),
las empresas que adoptan la IA han reducido de forma
significativa sus contrataciones, especialmente en
posiciones junior, lo que anticipa un impacto más
severo en economías con baja diversificación
productiva (Violini, 2025).
Esta dinámica genera tres riesgos para la región: la
automatización masiva de servicios rutinarios, la
polarización del mercado laboral —con beneficios
concentrados en trabajadores altamente calificados—
y la persistente dependencia tecnológica de
plataformas extranjeras. Es por ello que, la región
requiere una transformación profunda basada en el
fortalecimiento del capital humano mediante la
educación científica y digital, la implementación de
programas de recapacitación y una nueva estrategia
de industrialización orientada a tecnologías
avanzadas y cadenas de valor regionales. Estas
condiciones indispensables impulsarían el cambio en
la región y permitirían aprovechar las oportunidades
de la revolución tecnológica (Violini, 2025).
España constituye un caso especialmente pertinente
para analizar esta transición, debido a la coexistencia
de capacidades científicas relevantes con una
estructura productiva fragmentada y altamente
terciarizada. Su posición intermedia en la geografía
global del trabajo tecnológico —entre las economías
que lideran la frontera de la innovación y aquellas que
dependen de la importación de tecnología— plantea
interrogantes sobre la dirección e intensidad del
impacto de la IA. El objetivo de este trabajo es
reflexionar sobre hasta qué punto la expansión de la
IA puede convertirse en un mecanismo de
diversificación productiva o, por el contrario, reforzar
un modelo económico asentado en servicios de bajo
valor añadido. La comparación con Italia y con
diversos países de América Latina, así como la
incorporación de evidencia reciente sobre los efectos
laborales de la IA en Estados Unidos, permiten situar
el caso español en un marco analítico más amplio y
ofrecen elementos para evaluar la sostenibilidad de su
trayectoria de desarrollo en el actual ciclo tecnológico.
2. El impacto laboral de la IA: una advertencia
desde Harvard
El año pasado, Philippe Aghion —reciente Premio
Nobel de Economía 2025— y Simon Bunel subrayaron
el potencial de la inteligencia artificial para impulsar
la productividad y favorecer la generación de nuevas
ideas (Aghion, Bunel 2024). Más recientemente, ya en
2025, dos investigadores de Harvard analizaron más
de 62 millones de currículos enviados entre 2015 y
2025 a 285 000 empresas de Norteamérica. Su
conclusión fue tan contundente como inquietante: tras
la difusión de GPT-5, el ritmo de las nuevas
contrataciones en las empresas que utilizan
intensivamente inteligencia artificial se redujo un
30 %, especialmente en los puestos júnior y de tareas
rutinarias (Hosseini Maasoum y Lichtinger, 2025).
Ese estudio, ampliamente difundido en la prensa
internacional, aporta una dimensión novedosa al
análisis del impacto económico de la inteligencia
artificial. Sin negar su papel como motor de la
transformación productiva global, demuestra que su
despliegue no es neutro y que puede profundizar las
desigualdades sociales existentes. Se confirma así que
la expansión de la IA generativa está reconfigurando
la estructura del empleo, al eliminar funciones
intermedias y concentrar el valor añadido en sectores
de alta tecnología y en un número reducido de
profesionales altamente cualificados. Esta dinámica
constituye una señal de alarma: las tensiones
derivadas de dicha concentración podrían verse
amplificadas por factores colaterales como las nuevas
modalidades laborales o la reorganización del tiempo
de trabajo (Gialetti, 2025). Aunque el estudio se centra
en el caso de Estados Unidos —una economía
caracterizada por su dinamismo, diversificación y
elevada capacidad de reconversión—, sus conclusiones
invitan a reflexionar sobre los posibles efectos en
economías más frágiles, dependientes o
estructuralmente polarizadas.
América Latina presenta desequilibrios históricos
entre capital y trabajo, así como entre centro y
periferia. Un análisis de esa región mostró que esa
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transformación podría amplificar dichos desequilibrios
(Violini 2025). En países donde el tejido productivo se
apoya en servicios informales, con baja inversión en
innovación y dependencia tecnológica externa, la IA
corre el riesgo de aumentar las debilidades
estructurales y generar nuevas desigualdades más
graves.
El problema es más general y no se limita al sur global.
La combinación de automatización inteligente y
polarización del trabajo comienza a reconfigurar
también las economías del sur de Europa, donde el
modelo productivo presenta debilidades estructurales
cualitativamente similares a las latinoamericanas:
baja inversión en I+D, terciarización excesiva,
debilidad industrial y una productividad estancada
desde hace dos décadas. España se encuentra en el
centro de esta encrucijada.
3. La nueva geografía global del trabajo
tecnológico
La IA se ha convertido en el epicentro de una nueva
revolución económica global. Está redibujando las
cadenas globales de valor con una nitidez que recuerda
a las grandes revoluciones industriales. La
aproximación de gobiernos y empresas es desigual. En
la cúspide se sitúan Estados Unidos y China, dueños
de las plataformas, los algoritmos y el hardware
avanzado. En la base, los países en desarrollo proveen
materias primas, energía o trabajo digital precario. En
un nivel intermedio, economías como Italia, España,
Portugal o Grecia comparten una posición ambigua,
entre la ambición y la vulnerabilidad: disponen de una
base científica sólida y de una presencia creciente en
proyectos europeos de innovación, pero carecen de la
capacidad financiera y empresarial para participar a
gran escala en su producción.
Esa posición semiperiférica —entre la innovación y la
dependencia— plantea un desafío estratégico. En
América Latina, la expansión de la IA amenaza con
agravar un modelo ya desigual: automatiza empleos
precarios sin crear nuevas oportunidades
equivalentes. En el sur europeo, el riesgo es algo
distinto, pero no menor: podría reproducir una
economía de servicios de bajo valor añadido,
dependiente de flujos turísticos, construcción y
consumo interno, sin un salto cualitativo hacia una
industria del conocimiento.
El dilema es estructural: ¿cómo convertir la
inteligencia artificial en un vector de desarrollo
endógeno y no en una nueva forma de subordinación
tecnológica?
3.1. España: Oportunidades, límites y contradicciones
En las últimas décadas, España ha construido una
base científica y tecnológica respetable, con polos de
innovación; por ejemplo, en Madrid, Barcelona, Bilbao
y Málaga, existe una red universitaria que ha
impulsado la formación en datos, robótica e
inteligencia artificial. Esa capacidad convive con un
modelo económico frágil. Las PYMES, poco
digitalizadas, representan el 99,8 % del total de las
empresas, el 62 % del empleo privado y el 52 % del
valor añadido del país, constituyendo a la vez la base
y el límite del modelo económico español: un sistema
productivo amplio, pero fragmentado y con escasa
innovación.
Más del 75 % del PIB español proviene del sector
servicios, precisamente el más vulnerable a la
automatización. Hoteles, banca, comercio, transporte
y administración son los ámbitos donde los chatbots,
sistemas de atención automatizada y análisis
predictivo se están implantando con mayor rapidez,
sin que se vislumbre una estrategia clara de
reconversión laboral.
Este porcentaje de PIB no es muy distinto del de
Estados Unidos, pero su composición sí que lo es.
Ejemplo paradigmático: el turismo. En Estados
Unidos, contribuye al PIB en un 3 %, mientras que, en
España, con un 12 %, es motor tradicional de
crecimiento. Su digitalización, con sistemas de
reservas automatizados, chatbots multilingües o
plataformas de marketing predictivo, mejora la
eficiencia, pero amenaza con eliminar muchas de las
tareas que sostienen el empleo estacional, sin generar
necesariamente nuevas oportunidades equivalentes.
El resultado es un mercado de trabajo polarizado: una
minoría de profesionales en áreas de alta cualificación
y una mayoría de trabajadores de servicios rutinarios,
precarios o estacionales. Sin políticas activas, la
inteligencia artificial amenaza con convertir esta
brecha en una fractura estructural.
El estudio de Hosseini y Lichtinger refuerza esta
lectura: si incluso en economías robustas la IA reduce
la demanda de empleo básico, los efectos en contextos
con alta temporalidad, salarios bajos y escasa
movilidad laboral -como el español- pueden ser
devastadores.
3.2. Italia y España: Dos caras de una misma
fragilidad
El caso italiano ofrece una referencia reveladora
(Violini, 2025a). En el Forum Ambrosetti de
Cernobbio, el gobierno anunció la creación, a través de
Q Alliance, de un centro de colaboración en tecnologías
cuánticas con D-Wave e IonQ. Pese a su ambición —
prevé una inversión de mil millones de euros y un
centenar de investigadores—, el proyecto muestra los
límites de una potencia científica sin un sistema de
innovación plenamente integrado con la industria.
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Italia, como España, combina una base manufacturera
de calidad, pymes familiares y un sector terciario poco
digitalizado. El 36 % de sus empleos está en riesgo alto
o medio de automatización, y solo el 55 % de las
empresas utiliza tecnologías digitales avanzadas
(frente al 78 % de Alemania). Además, la
productividad por trabajador ha caído un 6 % desde
2000.
Estas cifras podrían intercambiarse casi punto por
punto con las españolas. Ambos países muestran una
brecha entre capacidad científica e impacto económico.
En estas condiciones que Aghion define como “bloqueo
de la destrucción creativa”: la innovación existe, pero
no logra traducirse en crecimiento inclusivo.
Sin una política industrial coherente y sostenida,
Europa del Sur es muy vulnerable al desarrollo de la
IA, que corre el riesgo de convertirse en un
instrumento de dependencia: las aplicaciones se
consumen, pero no se crean; los beneficios se trasladan
fuera, mientras que las tareas de menor valor se
localizan dentro.
3.3. La fragilidad estructural española
La estructura productiva española amplifica esta
vulnerabilidad. La tasa de digitalización empresarial
se mantiene por debajo de la media europea; solo una
de cada tres pymes incorpora IA o análisis de datos en
sus procesos. El gasto total en I+D ronda el 1,4 % del
PIB, lejos del objetivo del 3 % de la UE.
El país muestra, además, una baja tasa de graduados
STEM, apenas el 31 % entre los jóvenes de 25 a
34 años, frente al 43 % de la media europea. A esto se
añade una estructura laboral altamente dual, una
productividad estancada y una distribución geográfica
desigual de la innovación, concentrada en pocas áreas
metropolitanas.
Si la inteligencia artificial se difunde, como está
ocurriendo, más rápidamente que la capacidad del
sistema económico para absorberla, se genera un
efecto de sustitución —empleos que desaparecen antes
de que aparezcan los nuevos— y una incertidumbre
social que se traduce en desconfianza y resistencia al
cambio.
La brecha territorial agrava el problema: mientras
Madrid y Cataluña atraen talento y capital, amplias
zonas del país corren el riesgo de quedar al margen de
la revolución digital. La experiencia italiana muestra
que esta fractura puede volverse estructural si no se
acompaña de políticas activas de redistribución e
inversión pública.
4. Capital global, desigualdad local
A esta fragilidad estructural se suma la penetración de
capital. El aumento desmesurado del precio de la
vivienda en Madrid y Barcelona, impulsado en parte
por la compra de inmuebles de lujo por inversores
latinoamericanos, es un ejemplo de ello. Este
fenómeno, además de tensionar el mercado local,
refleja cómo las élites económicas de países con fuertes
desigualdades —México, Colombia, Venezuela—
canalizan su riqueza hacia activos seguros en el norte
global.
En estos ejemplos, la dirección de los flujos financieros
es la misma: el sur invierte en el norte, y el sur europeo
—a medio camino entre ambos mundos— actúa como
plataforma de intermediación, pero sin reforzar su
autonomía ni su capacidad de generar valor endógeno.
5. De la dependencia tecnológica a la soberanía
europea
El debate sobre la soberanía digital es central. Las
principales plataformas de IA —OpenAI, Google,
Anthropic, Tencent— están controladas por
multinacionales estadounidenses o chinas. Europa
depende de ellas para el acceso a infraestructura,
modelos y datos. Sin una estrategia coordinada, los
países del sur europeo corren el riesgo de quedar
relegados a meros consumidores de tecnología ajena,
con beneficios económicos que fluyen hacia los centros
financieros globales.
España no puede competir directamente con las Big
Tech, pero sí puede especializarse en segmentos
estratégicos: aplicaciones de IA en la manufactura
avanzada, salud digital, patrimonio cultural,
agricultura inteligente y gestión energética. En estos
campos, la combinación de ciencia aplicada y
conocimiento territorial ofrece ventajas comparativas
reales.
El Plan de Recuperación y Resiliencia, los fondos
europeos de digitalización y los programas de
doctorado en IA representan instrumentos valiosos.
Sin embargo, su eficacia depende de una visión
estratégica a largo plazo: conectar la innovación con el
tejido productivo, fomentar la cooperación entre
universidades y pymes y garantizar la formación
continua del capital humano.
6. De la destrucción creativa a la inclusión
productiva
La llamada “destrucción creativa” de Schumpeter
puede impulsar el crecimiento, pero no garantiza
prosperidad. Para que el progreso tecnológico genere
prosperidad colectiva, Joel Mokyr, también premio
Nobel en 2025, ha destacado la necesidad de
instituciones sólidas y políticas de reconversión
laboral. Sin educación técnica, apoyo a las pymes y
mecanismos de redistribución, la “destrucción
creativa” se convierte en simple exclusión.
Es la misma prescripción que han dado Aghion, Bunel
y Jaravel como respuesta a quienes advierten que la
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IA socavará el empleo y solo ofrecerá modestas
ganancias de productividad. Ellos comparten la
importancia de diseñar políticas adecuadas y ofrecen
una visión optimista del mercado de trabajo. Sin
embargo, esa visión optimista sobre el empleo y el
aumento de la productividad se fundamenta en el
análisis de contextos —Estados Unidos y Francia—
muy diferentes a los del Sur de Europa, por no hablar
de los de América Latina, y confirma explícitamente el
riesgo de una polarización entre los países más y
menos avanzados(Aghion, Bunel & Jaravel, 2025).
En la misma línea se coloca la visión de un reciente
artículo que niega la amenaza de una “apocalipsis
laboral” destacando la expansión de agentes de IA y la
generación de nuevas ocupaciones especializadas que
requieren habilidades específicas: desde entrenar y
personalizar sistemas de IA hasta garantizar su
comportamiento ético y seguro. (The Economist, 2025).
Sin embargo, a nivel cuantitativo el crecimiento de la
demanda de funciones como especialistas en
gobernanza de IA o la presencia de ingenieros
desplegados en empresas no parece constituir un
desafío real de la relevancia de la eliminación de
empleos de parte de la IA, en particular en los
contextos económicos que hemos considerado.
Además, conviene considerar otro elemento: incluso en
un país como Estados Unidos pueden producirse
modificaciones en el mercado laboral vinculado a la IA
como consecuencia del elevado coste —100.000
dólares— de los visados H-1B. Es evidente que, para
las grandes multinacionales, se trata de una cantidad
asumible; sin embargo, por un lado, hablamos de miles
de visados y, por otro, solo una minoría de empresas
pertenece a esa categoría. No profundizaremos en este
tema, cuyo impacto directo afecta principalmente a
países como India, pero que, indirectamente, podría
tener relevancia para muchas de nuestras
consideraciones (The Economist 2025).
7. Una política de futuro o un nuevo ciclo de
dependencia
En España, la IA puede ofrecer una oportunidad
histórica para superar un modelo basado en servicios
precarios y construir uno nuevo, centrado en
conocimiento e innovación sostenible. Para lograrlo, se
necesitan dos ejes estratégicos que deberían guiar la
política pública:
• Difusión masiva de competencias tecnológicas
y cognitivas, desde la educación primaria
hasta la formación profesional y universitaria.
• Reindustrialización inteligente, articulando
automatización, sostenibilidad y producción
local.
El dilema español, al igual que el italiano y el
latinoamericano, no es tecnológico —la tecnología no
genera inclusión por sí sola—, sino político y
estructural.
España y sus vecinos mediterráneos se enfrentan a
una encrucijada histórica: transformar la inteligencia
artificial en un instrumento de diversificación
económica y fortalecimiento del tejido productivo o
resignarse a que esta acelere las desigualdades, tanto
dentro como fuera de sus fronteras.
Si se deja su desarrollo en manos del mercado, se
reforzarán la concentración de riqueza y la pérdida de
soberanía industrial. Por el contrario, si se articula
dentro de una estrategia pública y europea, orientada
a la inclusión, la sostenibilidad y la cooperación
científica, la inteligencia artificial puede
transformarse en un instrumento de emancipación
económica.
El futuro del trabajo y del desarrollo en España
depende de esa elección:
• Ser consumidores de tecnología ajena o
productores de conocimiento propio.
• Reproducir las asimetrías globales o construir
un modelo basado en innovación y cohesión.
El análisis de Hosseini y Lichtinger en Estados
Unidos, las advertencias desde América Latina y la
experiencia italiana llevan a una misma conclusión: la
inteligencia artificial no es neutra. Puede reducir
desigualdades o ampliarlas.
La autonomía y cohesión social del país dependen del
modelo de sociedad que España —y Europa— decidan
construir.
8. Conclusiones
El impacto de la inteligencia artificial no es neutro:
puede reducir desigualdades o ampliarlas según la
estructura productiva, la calidad institucional y la
estrategia de política pública de cada país. En
economías con mercados laborales frágiles, baja
innovación y fuerte dependencia externa —como
España y otras regiones del sur europeo y
Latinoamérica—-, la IA tiende a acelerar la
polarización entre empleos altamente cualificados y
trabajos rutinarios, sin garantizar la creación de
nuevas oportunidades equivalentes. El reto consiste en
evitar que la automatización profundice las brechas
territoriales, sociales y tecnológicas.
España se encuentra ante una disyuntiva histórica. La
IA puede consolidar un patrón basado en servicios de
bajo valor añadido o, por el contrario, impulsar un
modelo de crecimiento basado en conocimiento,
innovación y cohesión territorial. Ello exige políticas
activas de formación, reindustrialización inteligente e
integración entre ciencia y empresa. La decisión es
estratégica: ser consumidores de tecnología ajena o
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productores de conocimiento propio. En última
instancia, la autonomía económica y la cohesión social
dependen de cómo el país —y Europa en su conjunto—
decidan gobernar esta transición tecnológica.
Contribuciones de
los autores
Pedro Fernández de Córdoba: Conceptualización de la investigación, recolección e
interpretación de los resultados obtenidos, redacción del manuscrito y aprobación de la
versión enviada y de la versión sustancialmente editada
Gregorio Medrano Asensio: Supervisión, metodología, validación y aprobación de la
versión enviada y de la versión sustancialmente editada.
Galileo Violini: Conceptualización de la investigación, recolección e interpretación de
los resultados obtenidos, redacción del manuscrito y aprobación de la versión enviada
y de la versión sustancialmente editada
Conflicto de
intereses de los
autores
Los autores declaran no tener conflicto de intereses.
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