Tendencias de las bibliotecas públicas en 2026: cinco claves que están transformando su futuro

PressReader. (2026). Public Library Trends 2026: Five Key Trends Shaping the Future of Libraries. PressReader. Artículo original de PressReader

Las nuevas tecnologías están cambiando la forma en que las personas descubren información. Los contenidos generados por inteligencia artificial hacen cada vez más difícil saber en qué información confiar. Los servicios digitales ocupan un lugar cada vez mayor en el uso cotidiano de las bibliotecas. Además, los usuarios recurren a las bibliotecas no solo para acceder a libros e información, sino también para aprender, cuidar su bienestar, relacionarse con otras personas y comprender mejor el mundo que les rodea.

Por ello, las tendencias más importantes de las bibliotecas públicas en 2026 no tienen que ver únicamente con la tecnología. También están relacionadas con la confianza, la relevancia y la transformación del papel que desempeñan las bibliotecas en la vida de las personas.

Estas son cinco tendencias fundamentales que están configurando el futuro de las bibliotecas públicas en 2026.

1. Las bibliotecas públicas están fomentando hábitos de lectura más intencionados

Una de las tendencias de las bibliotecas públicas en 2026 es el cambio hacia experiencias de lectura que resulten útiles, tranquilizadoras y personalmente relevantes.

El informe «2026: The Year of Intentional Media», basado en datos globales de uso de PressReader y en tendencias del sector, muestra un desplazamiento desde unos medios que simplemente reclaman la atención hacia contenidos que las personas eligen porque encajan con sus vidas. El informe define los medios intencionados como aquellos contenidos que favorecen la concentración, la comprensión y las rutinas cotidianas, ayudando a las personas a aprender, relajarse y comprender el mundo sin sentirse abrumadas.

Para las bibliotecas, esto es importante.

Las colecciones de las bibliotecas públicas han apoyado tradicionalmente el aprendizaje permanente y el enriquecimiento personal. Sin embargo, esta demanda se está haciendo cada vez más visible también en los contenidos digitales. Los usuarios no buscan únicamente las últimas noticias. También consultan contenidos sobre alimentación, salud, viajes, aficiones, pasatiempos, cultura, finanzas personales, historias locales y otros temas prácticos que contribuyen a su vida cotidiana.

Esta tendencia también aparece en el informe Weak Signals 2026 de IFLA, que identifica específicamente el «bienestar y la recuperación» y el diseño comunitario como temas emergentes de liderazgo.

Para los responsables de las bibliotecas, la implicación es clara: las colecciones deben reflejar el conjunto de necesidades de los usuarios. El acceso a las noticias sigue siendo importante, pero también lo son los contenidos y formatos que favorecen el bienestar, la curiosidad, la relajación y el aprendizaje permanente.

Algunas bibliotecas ya están poniendo esta idea en práctica. Por ejemplo, la iniciativa Rediscover Reading, del Palm Beach County Library System, presenta la lectura recreativa como una actividad respaldada por evidencias para favorecer el bienestar mental, reducir el estrés, fortalecer la empatía y crear vínculos comunitarios.

2. La IA está transformando los servicios de las bibliotecas públicas, pero la confianza sigue siendo lo más importante

La inteligencia artificial ha sido una de las grandes tendencias tecnológicas que han transformado las bibliotecas públicas durante los últimos años, y esta evolución continúa en 2026.

Las herramientas de búsqueda, los asistentes de investigación, los sistemas de recomendación y las plataformas de contenidos utilizan cada vez más IA para ayudar a las personas a encontrar información con mayor rapidez. En muchos casos, esto puede mejorar el descubrimiento de información y facilitar la navegación por los recursos digitales. Para los usuarios puede significar recomendaciones más personalizadas, respuestas más rápidas y experiencias de búsqueda más intuitivas.

Las bibliotecas ya están reaccionando ante esta transformación. El informe Pulse of the Library, de Clarivate, señala que el 67 % de las bibliotecas de todo el mundo estaba explorando o implementando IA en 2025, frente al 63 % registrado en 2024.

Pero la IA también plantea nuevos desafíos.

A medida que los resúmenes, resultados de búsqueda y recomendaciones generados por IA se vuelven más habituales, los usuarios necesitan ayuda para comprender de dónde procede la información, cómo ha sido creada y hasta qué punto se puede confiar en ella. Un acceso más rápido no significa necesariamente una mejor comprensión.

En este contexto, las bibliotecas están emergiendo como lo que el informe Weak Signals 2026 de IFLA denomina «anclas de confianza»: espacios en los que las personas pueden aprender a distinguir los hechos de las informaciones fabricadas y desarrollar una actitud crítica ante los contenidos producidos por IA.

La biblioteca puede, por tanto, ofrecer un punto de equilibrio: aprovechar las posibilidades de la inteligencia artificial evitando al mismo tiempo sus riesgos.

3. La alfabetización mediática se está convirtiendo en una responsabilidad fundamental de las bibliotecas públicas

Entre las tendencias más importantes de las bibliotecas públicas en 2026, y directamente relacionada con el desarrollo de la IA, destaca la creciente importancia de la alfabetización mediática.

En el pasado, la alfabetización mediática podía abordarse como un tema para talleres, una actividad desarrollada en colaboración con centros educativos o un complemento de las competencias digitales. Actualmente se está convirtiendo en una responsabilidad central de las bibliotecas públicas.

Una investigación realizada por PressReader y la Australian Library and Information Association (ALIA) muestra hasta qué punto esta cuestión resulta importante para las bibliotecas públicas australianas.

El estudio revela que:

  • El 87 % de los profesionales de las bibliotecas considera que los contenidos generados por IA y las redes sociales han incrementado la necesidad de alfabetización mediática.
  • El 99 % de los bibliotecarios públicos australianos considera esencial la alfabetización mediática.

Esta percepción también se refleja entre los profesionales de las bibliotecas de Norteamérica. Otro informe elaborado en colaboración con la Public Library Association señala que las bibliotecas públicas están cada vez más en primera línea de la alfabetización mediática, ayudando a los usuarios a evaluar fuentes, navegar por contenidos digitales y acceder diariamente a información fiable.

Para las bibliotecas públicas, esto representa una oportunidad clara para reforzar su papel como instituciones educativas de proximidad en un entorno mediático cada vez más complejo.

4. Las bibliotecas públicas se están convirtiendo en centros comunitarios de conocimiento más sólidos

Otra tendencia importante es la continua expansión del papel de la biblioteca como infraestructura comunitaria.

Las bibliotecas ya no se definen únicamente por aquello que prestan. Cada vez son más valoradas por aquello que hacen posible: acceso digital, aprendizaje, conexión social, participación ciudadana, apoyo comunitario y orientación fiable.

El Library Insights Report 2025, del Urban Libraries Council, constató que las visitas a las bibliotecas públicas aumentaron un 9,8 % respecto a 2023, mientras que las reservas de salas crecieron un 25 %. También continuó aumentando la demanda de recursos digitales, especialmente de libros electrónicos. El informe describe las bibliotecas públicas como una infraestructura social esencial, que proporciona a las comunidades acceso a herramientas y espacios modernos para la información y la conexión social.

Algunos usuarios acuden a la biblioteca para disponer de un espacio tranquilo de trabajo. Otros buscan actividades, apoyo tecnológico, acontecimientos comunitarios, recursos digitales, información local o ayuda para acceder a servicios esenciales. Muchos combinan los servicios físicos y digitales de la biblioteca dependiendo de sus necesidades.

Esta es una de las razones por las que las bibliotecas públicas siguen siendo tan relevantes en 2026. Son instituciones locales de confianza capaces de atender necesidades muy diversas, independientemente de la edad, procedencia o nivel de competencia digital de las personas.

5. Las bibliotecas públicas facilitan el acceso a un periodismo diverso y de calidad

Una última tendencia que habrá que observar en 2026 es la creciente relación entre alfabetización mediática y acceso a un periodismo de calidad.

Enseñar a las personas a evaluar la información es fundamental. Pero esas competencias adquieren mucho más sentido cuando los usuarios también tienen acceso a noticias fiables, elaboradas profesionalmente, y a una amplia variedad de perspectivas.

La investigación de ALIA mencionada anteriormente señala que el 99 % de los profesionales de las bibliotecas considera que las noticias de calidad y la diversidad de perspectivas son elementos importantes para desarrollar las competencias de alfabetización mediática.

Aunque la investigación se centra en Australia, los problemas que aborda son comunes a las bibliotecas públicas de todo el mundo. Las comunidades necesitan ayuda para enfrentarse a la desinformación, comparar fuentes y comprender diferentes puntos de vista. Las bibliotecas quieren ofrecer ese apoyo, pero muchas tienen que hacerlo con limitaciones de personal, carencias de formación y restricciones presupuestarias.

Aquí es donde el acceso al periodismo de calidad se convierte en una parte importante de la alfabetización mediática.

Cuando las bibliotecas proporcionan acceso a periódicos y revistas fiables procedentes de diferentes regiones, países y perspectivas, los usuarios pueden comparar coberturas, conocer diferentes puntos de vista y desarrollar mejores capacidades de pensamiento crítico. Este tipo de acceso favorece no solo la lectura, sino también la participación democrática y una vida comunitaria informada.

Mirando hacia el futuro: qué significan estas tendencias para las bibliotecas públicas en 2026

Las principales tendencias de las bibliotecas públicas en 2026 apuntan hacia una misma idea: las bibliotecas son cada vez más esenciales a medida que el ecosistema de la información se vuelve más complejo.

Los usuarios necesitan ayuda para encontrar información fiable. Necesitan desarrollar competencias digitales y mediáticas. Necesitan acceder a periodismo de calidad y a perspectivas diversas. Necesitan recursos que apoyen el aprendizaje, el bienestar y la vida cotidiana. Y necesitan espacios comunitarios —físicos y digitales— donde puedan relacionarse, explorar y crecer.

Las bibliotecas públicas ocupan una posición privilegiada para responder a todas estas necesidades. Su valor futuro no dependerá únicamente de su capacidad para ofrecer libros o recursos digitales, sino de su capacidad para actuar como espacios de confianza, aprendizaje, alfabetización mediática, participación comunitaria y orientación en un mundo cada vez más dominado por la información y la inteligencia artificial.

Los detectores de IA se están utilizando para sancionar a los estudiantes: ¿son realmente fiables?

CNET. “AI Detectors Are Being Used to Discipline Students. I Tested Whether They Should Be.” CNET, 2026. Artículo original en CNET

Los detectores de IA pueden proporcionar indicios, pero no deberían considerarse una prueba concluyente de autoría ni constituir, por sí solos, la base para sancionar a un estudiante. La cuestión fundamental no es solamente si podemos detectar IA, sino cómo garantizar procesos de evaluación académica justos y fiables en un contexto en el que humanos e inteligencia artificial colaboran cada vez más en la producción de textos.

Se aborda un problema cada vez más controvertido en el ámbito educativo: el uso de detectores de inteligencia artificial para determinar si un estudiante ha utilizado ChatGPT u otras herramientas generativas en la elaboración de un trabajo. La cuestión adquiere especial importancia porque algunas instituciones educativas están utilizando estas herramientas como elemento de prueba para investigar o incluso sancionar a estudiantes, pese a que la detección de textos generados por IA no ofrece una certeza equivalente a la de una prueba objetiva de autoría.

La experiencia descrita en el artículo pone de manifiesto una de las principales debilidades de estos sistemas: los detectores pueden equivocarse tanto al identificar textos humanos como textos generados por IA. El problema de los falsos positivos resulta especialmente preocupante en contextos académicos, ya que un texto redactado íntegramente por un estudiante puede ser clasificado como producido por inteligencia artificial. Del mismo modo, pequeñas modificaciones o procesos de edición pueden alterar considerablemente el resultado de la detección.

El artículo también cuestiona la idea de que exista una especie de “huella digital” inequívoca de la IA en un texto. Los modelos de detección trabajan mediante estimaciones probabilísticas relacionadas con características lingüísticas y patrones estadísticos, pero no pueden demostrar por sí mismos quién ha escrito un documento. Por ello, un porcentaje elevado de probabilidad de utilización de IA no debería interpretarse como una prueba definitiva de que un estudiante ha cometido una infracción académica.

Una cuestión particularmente relevante es la asimetría entre el poder de estas herramientas y las consecuencias de sus errores. Cuando un detector se emplea simplemente como instrumento orientativo para iniciar una conversación con el estudiante, sus limitaciones pueden resultar manejables. Sin embargo, cuando el resultado se transforma directamente en una acusación o en una sanción académica, un falso positivo puede tener consecuencias importantes para la trayectoria educativa de una persona. El artículo invita, por tanto, a diferenciar claramente entre detectar una anomalía estadística y demostrar una conducta académicamente deshonesta.

El texto resulta especialmente pertinente para el debate sobre integridad académica en la era de la IA generativa. La aparición de ChatGPT y de otras herramientas similares obliga a las universidades a replantearse no solamente cómo detectar posibles usos indebidos de IA, sino también qué significa actualmente escribir, investigar, aprender y demostrar competencias. En lugar de depositar una confianza excesiva en los detectores, parece más razonable combinar diferentes evidencias: proceso de elaboración del trabajo, versiones anteriores, referencias utilizadas, capacidad del estudiante para explicar sus argumentos y diálogo con el docente.

En este sentido, el artículo plantea indirectamente un cambio de enfoque: la respuesta a la IA generativa no debería basarse exclusivamente en una tecnología destinada a “policiar” los textos, sino en estrategias educativas que permitan enseñar un uso responsable, transparente y crítico de estas herramientas. Para las bibliotecas universitarias y los programas de alfabetización informacional, esto supone una oportunidad para incorporar nuevas competencias relacionadas con la IA, la evaluación crítica de sus resultados, la transparencia en su utilización y la comprensión de sus limitaciones.

Programas de alfabetización informacional en las universidades mexicanas: experiencias, evolución y perspectivas de futuro

Cortés Vera, José de Jesús, y Ma. Lourdes Tiscareño Arroyo, coords. Programas de alfabetización informacional desarrollados en universidades mexicanas: Un recuento de experiencias y un vistazo al futuro. Ciudad Juárez: Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, 2026. ISBN 978-607-520-566-3. DOI: 10.20983/uacj-2026-6.

La obra analiza el desarrollo de los programas de alfabetización informacional (ALFIN) en las universidades mexicanas, reuniendo experiencias acumuladas durante aproximadamente los últimos veinticinco años.

El libro parte de la importancia de que los estudiantes y demás miembros de la comunidad universitaria desarrollen competencias para buscar, localizar, evaluar, seleccionar, utilizar y comunicar información de manera eficaz, especialmente en un contexto académico caracterizado por la sobreabundancia informativa y la transformación permanente de los entornos digitales.

Uno de los principales valores de la publicación es su carácter experiencial y colectivo. Los coordinadores reúnen contribuciones de numerosos especialistas vinculados con distintas instituciones mexicanas de educación superior, con el propósito de mostrar cómo se han concebido, implantado y desarrollado los programas de ALFIN en contextos universitarios diversos. Por ello, el volumen no presenta una única metodología, sino que ofrece una panorámica plural de estrategias, modelos, experiencias institucionales y reflexiones profesionales sobre la alfabetización informacional.

La publicación resulta especialmente interesante porque permite observar la evolución de la ALFIN durante un periodo de profundas transformaciones tecnológicas. Las bibliotecas universitarias han pasado de centrarse fundamentalmente en enseñar a localizar y utilizar fuentes bibliográficas a asumir funciones más amplias relacionadas con las competencias digitales, la evaluación crítica de la información y el acompañamiento de los procesos de aprendizaje e investigación. En este sentido, los programas de alfabetización informacional aparecen como una pieza estratégica de la universidad para formar usuarios capaces de desenvolverse de manera autónoma y crítica en ecosistemas informativos cada vez más complejos.

Otro aspecto destacable es que los textos no son exclusivamente investigaciones académicas en sentido estricto. Los propios responsables de la obra señalan que buena parte de las aportaciones son informes, relatos de experiencias y ensayos en los que los autores comparten aprendizajes y reflexiones derivados de su práctica profesional. Esto convierte el libro en un recurso particularmente útil para bibliotecarios y responsables universitarios que quieran conocer experiencias concretas y extraer ideas para diseñar o mejorar sus propios programas de ALFIN.

Finalmente, el libro incorpora una mirada prospectiva, intentando identificar los factores que pueden condicionar la evolución de estos programas durante los próximos años. Esta dimensión resulta especialmente relevante en un momento en el que la alfabetización informacional se encuentra estrechamente relacionada con cuestiones como la inteligencia artificial generativa, la desinformación, la evaluación de la calidad de las fuentes, la alfabetización digital y la transformación de las prácticas de aprendizaje e investigación. Así, la obra no se limita a realizar un balance histórico de la ALFIN universitaria mexicana, sino que plantea la necesidad de repensar sus objetivos y estrategias ante los nuevos escenarios informativos y tecnológicos.

En conjunto, se trata de una obra de especial interés para comprender la trayectoria de la alfabetización informacional universitaria en México y, al mismo tiempo, para reflexionar sobre hacia dónde deberían evolucionar las competencias informacionales en las bibliotecas académicas. La diversidad institucional y la combinación de experiencias profesionales, análisis y perspectivas de futuro constituyen uno de sus principales valores.

Destruir libros para construir una mente artificial: Anthropic y el futuro de la lectura

Mancino, Francesca. “Destroying Books to Build a Mind.” The New Yorker, 8 de septiembre de 2026. https://www.newyorker.com/culture/the-lede/destroying-books-to-build-a-mind

Anthropic adquirió y digitalizó masivamente libros, incluso destruyendo físicamente algunos ejemplares, para utilizarlos en el entrenamiento de sus modelos de IA. El caso plantea un debate sobre copyright, preservación, transparencia y el futuro del libro, diferenciando entre conservar información y conservar realmente los libros como objetos culturales.

A principios de 2026, numerosos libreros de segunda mano estadounidenses y canadienses comenzaron a recibir pedidos masivos de libros extraños, especializados y de escasa demanda. Eran títulos sobre arquitectura, derecho, historia, ciencias sociales, literatura o incluso cuestiones muy específicas como el tratamiento de aguas residuales. Los pedidos procedían en ocasiones de sociedades de responsabilidad limitada con nombres poco reconocibles, lo que despertó la curiosidad de los vendedores. Una investigación permitió relacionar parte de estas compras con Anthropic, la empresa responsable de Claude. Los documentos judiciales posteriormente revelados permitieron conocer la existencia de Project Panama, una iniciativa cuyo objetivo era adquirir enormes cantidades de libros impresos para convertirlos en datos digitales destinados al entrenamiento de modelos de IA.

La particularidad del procedimiento es que se trataba de digitalización destructiva. Los libros se compraban físicamente, se les retiraba la encuadernación, las páginas se cortaban para facilitar su procesamiento y posteriormente se escaneaban industrialmente, mientras que el ejemplar físico era descartado. El artículo explica que esta técnica no es completamente nueva: determinadas bibliotecas y departamentos de preservación digital también desmontan libros para conseguir una digitalización más rápida y eficiente. La diferencia fundamental está en la escala y en el propósito. Anthropic pretendía obtener millones de páginas para alimentar sus sistemas de inteligencia artificial. En Princeton, por ejemplo, se ha optado deliberadamente por métodos de digitalización que permiten conservar los ejemplares físicos, aunque sean más costosos.

Uno de los matices importantes del reportaje es que la imagen de Anthropic destruyendo ejemplares únicos y valiosísimos de libros antiguos resulta más espectacular que la realidad documentada. Según la investigación de The New Yorker, los libreros consultados no identificaron una adquisición sistemática de libros verdaderamente antiguos o antiquarios. Muchos de los ejemplares tenían ISBN y eran publicaciones relativamente recientes, aunque con tiradas pequeñas y escasa circulación. Una lista de más de 600 títulos proporcionada por libreros mostró que buena parte correspondía a publicaciones académicas, especialmente de editoriales universitarias, y que abarcaban historia, biografía, ficción, poesía, crítica literaria, derecho y ciencias sociales. Precisamente estos libros especializados y poco populares pueden resultar especialmente valiosos para entrenar modelos de IA porque contienen conocimientos que difícilmente se encuentran en grandes corpus comerciales o en la web generalista.

Aquí aparece una de las cuestiones más interesantes del artículo: la IA puede estar rescatando digitalmente conocimientos que, de otro modo, permanecerían prácticamente invisibles, pero lo hace transformando los libros en materia prima para modelos computacionales. Algunos de los títulos adquiridos probablemente estaban destinados a quedar olvidados en almacenes, librerías de segunda mano o colecciones con muy poca circulación. Desde esta perspectiva, introducirlos en un modelo de IA puede aumentar enormemente su capacidad de supervivencia informativa. El problema es que esa preservación no equivale necesariamente a conservación cultural. El libro deja de existir como objeto accesible y pasa a convertirse en información procesada por una máquina, sin que investigadores, lectores o bibliotecas puedan necesariamente consultar o reconstruir el conjunto documental que alimentó al modelo.

El artículo aborda también la compleja cuestión de los derechos de autor y del uso legítimo (fair use). Anthropic se enfrentó a demandas por utilizar libros para entrenar sus modelos y en 2025 aceptó pagar 1.500 millones de dólares para resolver una demanda colectiva relacionada con infracciones de copyright. El juez William Alsup, sin embargo, distinguió entre determinadas prácticas ilícitas —como la descarga masiva de millones de copias pirateadas— y el uso de libros adquiridos legalmente para entrenar modelos. Según su interpretación, utilizar esas obras para entrenamiento de IA podía considerarse fair use, de manera comparable a cómo una persona lee libros y posteriormente utiliza lo aprendido para producir nuevos textos. También consideró legítimo que Anthropic destruyera ejemplares físicos comprados legalmente cuando los sustituía por copias digitales destinadas exclusivamente a su biblioteca interna.

Pero la legalidad no resuelve el problema cultural y bibliotecario. El artículo plantea una cuestión fundamental: ¿podemos llamar «biblioteca» a una colección creada exclusivamente para alimentar una inteligencia artificial? En una biblioteca tradicional, los libros se conservan para que puedan ser leídos, investigados, comparados y reinterpretados por personas. En el modelo de Anthropic, los libros se convierten esencialmente en datos destinados a ampliar la «memoria» y las capacidades lingüísticas del modelo. El resultado puede contener el conocimiento de millones de libros, pero los seres humanos no tienen necesariamente acceso directo a ese corpus ni pueden saber con precisión qué documentos contiene, cómo fueron procesados o de qué manera intervienen en las respuestas generadas por la IA.

Esta cuestión conduce directamente a la transparencia de los corpus de entrenamiento. Mike Furlough, director ejecutivo de HathiTrust, señala que existe un interés legítimo en conocer cómo se construyen estos conjuntos de datos. En el mundo académico, cuando un investigador desarrolla un modelo, se espera que indique qué fuentes ha utilizado para permitir la reproducibilidad y evaluación de su trabajo. La misma lógica debería plantearse para las herramientas de IA que utilizan millones de personas para investigar, estudiar o tomar decisiones. Si un sistema responde utilizando conocimiento extraído de cientos de miles o millones de libros, resulta relevante saber qué libros fueron utilizados, bajo qué condiciones, con qué criterios y con qué mecanismos de atribución.

El aspecto quizás más profundo del artículo tiene que ver con qué significa leer. La historiadora Leah Price recuerda que el libro ha sobrevivido a numerosas predicciones sobre su desaparición y ha demostrado una extraordinaria capacidad de adaptación tecnológica. Sin embargo, la inteligencia artificial introduce una diferencia importante: no se limita a cambiar el soporte del libro, sino que puede cambiar el propio proceso mediante el cual el conocimiento es leído y utilizado. Cuando una persona lee una novela, debe dedicar tiempo, interpretar, anticipar, relacionar ideas y construir significados. Cuando una IA procesa millones de libros, convierte ese universo textual en datos que posteriormente puede recombinar para generar respuestas. El riesgo, según la reflexión del artículo, es que la lectura humana sea sustituida progresivamente por una lectura maquínica cuyo objetivo no es comprender una obra en su totalidad, sino extraer información útil de ella.

La frase que resume mejor esta tensión es la idea de que «un libro no es simplemente un recipiente de frases». El orden de las frases, la estructura, el contexto, la materialidad, las anotaciones, la procedencia del ejemplar y la experiencia del lector forman parte de su significado. Cuando un libro se desmonta y se convierte en miles de imágenes o fragmentos de texto destinados al entrenamiento de una IA, puede conservarse su contenido lingüístico, pero pueden perderse muchas dimensiones de su existencia como objeto cultural. El artículo plantea así una distinción crucial entre preservar información y preservar libros: digitalizar un texto puede salvar sus palabras, pero no necesariamente conserva toda la experiencia intelectual, material e histórica asociada al ejemplar.

Desde la perspectiva de las bibliotecas y de la gestión del conocimiento, el artículo plantea un debate especialmente relevante. Durante décadas, las bibliotecas han digitalizado colecciones para facilitar su conservación, búsqueda y acceso. Ahora las grandes empresas de IA están realizando una operación parecida, pero con una finalidad diferente: convertir las colecciones documentales en infraestructura para construir modelos de inteligencia artificial. Esto obliga a replantear qué entendemos por preservación, acceso, propiedad, colección y biblioteca. La cuestión ya no es solamente quién posee un libro, sino quién posee los datos derivados de millones de libros y quién controla las infraestructuras capaces de transformar ese conocimiento en respuestas.

La inteligencia artificial ya interviene en un tercio del descubrimiento de información científica

Students studying in a library beside graphic reading “STUDY FINDS: AI NOW MEDIATES A THIRD OF SCHOLARLY INFORMATION DISCOVERY,” “33% AI-ASSISTED,” and labels for academic databases, articles, researchers, journals, and an AI neural network hub.

“AI now mediates a third of scholarly information discovery, study finds”. Research Information (16 de julio de 2026), https://www.researchinformation.info/news/ai-now-mediates-a-third-of-scholarly-information-discovery-study-finds/

El artículo recoge los resultados de la primera fase del estudio Taming the Crocodile, impulsado por Kudos, que analiza cómo está cambiando la forma en que investigadores, estudiantes y bibliotecarios descubren información científica en un entorno cada vez más mediado por herramientas de inteligencia artificial.

El estudio revela un cambio profundo en las prácticas de búsqueda de información académica: aproximadamente un tercio del descubrimiento de información científica ya está mediado por la inteligencia artificial. La investigación combina encuestas realizadas a 11.500 investigadores y 200 bibliotecarios, además de un análisis de más de 300 fuentes. Uno de los datos más significativos es que uno de cada diez investigadores comienza directamente sus búsquedas en herramientas de IA, mientras que otro 25 % utiliza buscadores generales en los que las respuestas generadas por inteligencia artificial están cada vez más integradas. El fenómeno es todavía más intenso entre los investigadores que se encuentran en las primeras etapas de su carrera y entre quienes trabajan en organizaciones empresariales, donde el porcentaje que inicia sus búsquedas directamente mediante IA llega a duplicarse.

El problema no es únicamente que cambien los instrumentos de búsqueda, sino que muchos investigadores no son plenamente conscientes del papel que desempeña la IA en los resultados que reciben. El estudio señala que un 40 % de los investigadores cree que los resúmenes generados por IA que aparecen en los buscadores han sido elaborados o seleccionados por personas; entre los estudiantes esta percepción asciende al 46 %. Esta falta de comprensión tiene consecuencias prácticas: los bibliotecarios están observando que algunos usuarios solicitan artículos que en realidad no existen porque han recibido referencias bibliográficas alucinadas por sistemas de inteligencia artificial. Por tanto, la alfabetización en IA se convierte también en una cuestión de alfabetización informacional y científica: no basta con saber formular preguntas a un chatbot, sino que es necesario comprender cómo se generan las respuestas, de dónde proceden las fuentes y cómo comprobar su existencia y fiabilidad.

Otro aspecto especialmente relevante para las bibliotecas es que esta transformación puede estar modificando las propias formas de acceso y utilización de la literatura científica. Los bibliotecarios participantes en el estudio señalan una posible disminución del uso de las fuentes primarias, ya que los investigadores pueden quedarse con la síntesis o respuesta proporcionada por un sistema de IA sin llegar necesariamente al artículo original. Esto introduce una tensión importante porque las estadísticas tradicionales de uso continúan teniendo un peso considerable en decisiones como la renovación de suscripciones. Si los investigadores encuentran información a través de interfaces de IA y dejan de acceder directamente a los documentos originales, las métricas tradicionales podrían dejar de reflejar adecuadamente el verdadero impacto o valor de una colección científica.

El estudio también plantea una nueva responsabilidad para editores y proveedores de información científica. Los bibliotecarios reclaman mayor transparencia sobre la forma en que los contenidos editoriales son incorporados y representados por los sistemas de IA, así como criterios claros para la utilización de contenidos en el entrenamiento de modelos y en las nuevas formas de consulta mediante agentes de inteligencia artificial. En este escenario, ya no es suficiente con que un artículo esté correctamente indexado en una base de datos o sea recuperable mediante un buscador tradicional: las editoriales tendrán que conseguir que sus contenidos sean legibles, interpretables, atribuibles y correctamente representados por los sistemas de IA.

Una de las principales recomendaciones del informe es precisamente desarrollar contenidos “answer-ready”, es decir, preparados para ser comprendidos y utilizados por sistemas de inteligencia artificial. Esto implica utilizar estructuras claras, lenguaje comprensible, metadatos adecuados y mecanismos que permitan identificar inequívocamente autores, artículos, instituciones, resultados y fuentes. La segunda fase del proyecto se centrará precisamente en establecer buenas prácticas relacionadas con esquemas, metadatos y marcado estructurado, con el objetivo de mejorar la visibilidad de la investigación en los entornos de IA y, sobre todo, garantizar una correcta atribución.

Para las bibliotecas, el informe tiene una implicación especialmente importante: la alfabetización informacional debe evolucionar hacia una alfabetización crítica en inteligencia artificial. Los profesionales no solo tendrán que enseñar a localizar información en bases de datos, catálogos y buscadores, sino también a comprender cómo los sistemas de IA seleccionan, resumen y presentan el conocimiento. Esto incluye aprender a verificar referencias, rastrear una afirmación hasta su fuente original, distinguir entre una respuesta generada y una evidencia científica, reconocer posibles sesgos y comprender que una respuesta aparentemente convincente puede contener información falsa. El propio estudio recomienda desarrollar materiales educativos específicos para bibliotecarios e investigadores y establecer métodos para evaluar la visibilidad de los contenidos científicos en los sistemas de IA.

En definitiva, la IA está pasando de ser una herramienta complementaria para buscar información a convertirse en una nueva capa de intermediación del conocimiento científico. El cambio afecta simultáneamente a investigadores, bibliotecas, editoriales, autores y proveedores de información. La cuestión ya no es únicamente cómo conseguir que un artículo aparezca en Google Scholar, Scopus o Web of Science, sino también cómo conseguir que sea encontrado, interpretado y citado correctamente por los sistemas de inteligencia artificial. El estudio Taming the Crocodile apunta así hacia un nuevo escenario de comunicación científica en el que los metadatos, la trazabilidad, la atribución, la transparencia y la calidad de las fuentes adquieren una importancia todavía mayor.

Oxford University Press reclama una mayor claridad para declarar el uso de inteligencia artificial en la investigación

Oxford University Press (OUP). (2026, 10 de septiembre). Supporting researchers to disclose AI use with confidence. Oxford University Press. https://fdslive.oup.com/www.oup.com/Group_comms/pdf/Disclosing_AI_use_in_academic_research.pdf

Oxford University Press ha actualizado sus directrices para autores y editores sobre el uso responsable, apropiado y transparente de la inteligencia artificial, con el objetivo de ayudar a los investigadores a declarar con mayor seguridad cuándo y cómo han utilizado herramientas de IA durante sus procesos de investigación y publicación.

El informe muestra que la IA ya forma parte habitual del trabajo investigador. El 64 % de los investigadores afirma haberse beneficiado de su utilización, aunque únicamente el 20 % confía en los resultados generados por las herramientas de IA. Existe, por tanto, una actitud bastante pragmática: los investigadores encuentran utilidad en estas tecnologías, pero mantienen una considerable cautela respecto a su fiabilidad. Esta prudencia se refleja en que el 83 % comprueba las fuentes de las citas y el 80 % contrasta los resultados proporcionados por la IA, mientras que solo alrededor del 36 % conserva un registro de cómo ha utilizado estas herramientas durante su investigación.

Uno de los principales problemas identificados es precisamente la falta de claridad sobre qué usos de la IA deben declararse. El 74 % de los investigadores considera que existe una falta general de claridad sobre las situaciones que requieren divulgación, y un 44 % teme que declarar el uso de IA pueda afectar negativamente a la percepción que otros investigadores tengan de su trabajo. El informe señala así una tensión entre el creciente uso cotidiano de estas tecnologías y unas normas de transparencia que todavía están evolucionando. Algunos investigadores reclaman una declaración obligatoria y exhaustiva, mientras que otros prefieren distinguir entre usos aceptables e inaceptables o normalizar la IA como una herramienta más del proceso investigador.

La utilización de IA se concentra especialmente en determinadas fases de la investigación. Los usos más frecuentes son descubrir investigaciones existentes (55 %), resumir literatura científica (46 %) y editar los textos de investigación (45 %). También se emplea para generar ideas, diseñar investigaciones, analizar datos, programar, traducir, corregir textos y preparar solicitudes de financiación. En cuanto a las herramientas, los chatbots de IA disponibles en la web abierta son utilizados por el 68 % de los investigadores que emplean IA, mientras que la traducción automática alcanza aproximadamente al 49 %.

El estudio identifica además una importante infra-declaración del uso de IA en la comunicación científica. El 46 % de los autores de artículos de revista y el 39 % de los autores de libros reconocen que no habían declarado completamente el empleo de IA durante la preparación de sus manuscritos, especialmente cuando se utilizó para redactar textos. La situación también afecta a otros procesos: el 48 % de quienes prepararon solicitudes de financiación no había declarado completamente su utilización de IA, particularmente en redacción narrativa, traducción/edición y elaboración de resúmenes en lenguaje sencillo. Entre los revisores por pares, el 25 % tampoco había declarado completamente su uso, especialmente cuando recurrieron a IA para la edición lingüística.

El informe resulta especialmente interesante porque muestra que los investigadores no constituyen un grupo homogéneo frente a la IA. OUP identifica cinco perfiles: escépticos persistentes, que confían muy poco en la IA; conversos cautelosos, preocupados sobre todo por la falta de claridad de las normas; usuarios despreocupados, que utilizan las herramientas sin prestar demasiada atención a sus implicaciones; entusiastas comprometidos, que confían más en sus resultados y conocen mejor las herramientas disponibles; y pioneros frustrados, que obtienen importantes beneficios de la IA pero encuentran obstáculos relacionados con costes, créditos y carga administrativa.

Otro aspecto relevante es que una parte importante de los investigadores no utiliza IA deliberadamente. Entre quienes no la emplean, el principal motivo son las dudas sobre su exactitud, sesgos y fiabilidad (37 %). También aparecen preocupaciones éticas, morales y sociales (24 %), cuestiones relacionadas con la integridad académica (22 %), falta de utilidad para determinadas áreas de investigación (22 %) y preocupaciones medioambientales (20 %). Un 18 % expresa además temor a que la IA perjudique el pensamiento crítico y la calidad de la investigación.

En conjunto, el estudio plantea que el problema ya no consiste simplemente en si los investigadores utilizan IA, sino en cómo la utilizan, cómo verifican sus resultados y cómo documentan y comunican ese uso. La IA está modificando los procesos de búsqueda, análisis, escritura, traducción y revisión, pero las políticas institucionales y editoriales todavía no ofrecen siempre respuestas suficientemente claras. De hecho, el 45 % considera que la posición de su institución ante la IA es «mixta o poco clara», frente a un 43 % que percibe una actitud al menos parcialmente facilitadora.

El nuevo papel de las bibliotecas en la formación sobre inteligencia artificial

Yale Daily News. (2026). “As digital checkouts soar, Los Angeles libraries pivot to AI education.” Yale Daily News, septiembre de 2026. Artículo original en Yale Daily News

La principal enseñanza es que la alfabetización en inteligencia artificial puede convertirse en una nueva forma de servicio bibliotecario, del mismo modo que en décadas anteriores las bibliotecas incorporaron la alfabetización informacional, Internet y las competencias digitales. Los Ángeles ofrece, por tanto, un modelo muy interesante para estudiar cómo las bibliotecas pueden contribuir a democratizar el conocimiento sobre IA y reducir las nuevas desigualdades que está generando esta tecnología.

Las bibliotecas públicas de Los Ángeles están adaptando su función educativa ante dos transformaciones simultáneas: el extraordinario crecimiento del consumo de contenidos digitales y la rápida incorporación de la inteligencia artificial generativa a la vida cotidiana. La Los Angeles Public Library se ha convertido en uno de los grandes referentes de la circulación digital: en 2024 superó por primera vez los 14 millones de préstamos digitales, consolidándose como la biblioteca pública con mayor número de préstamos digitales del mundo en la plataforma OverDrive. Este crecimiento evidencia que la biblioteca ya no puede entenderse únicamente como un espacio físico asociado al préstamo de libros impresos, sino como una infraestructura de acceso al conocimiento que funciona también a través de teléfonos, tabletas, ordenadores y plataformas digitales.

Sin embargo, el cambio que destaca el artículo va más allá de la digitalización de las colecciones. La biblioteca está empezando a asumir una nueva responsabilidad: ayudar a los ciudadanos a comprender, utilizar y evaluar críticamente la inteligencia artificial. La cuestión no consiste simplemente en enseñar a utilizar ChatGPT u otras herramientas generativas, sino en proporcionar conocimientos que permitan comprender cómo funcionan estas tecnologías, cuáles son sus limitaciones y qué problemas pueden plantear en términos de información, privacidad, sesgos, desinformación o fiabilidad. En este sentido, la alfabetización en IA aparece como una prolongación natural de la alfabetización informacional que históricamente han desarrollado las bibliotecas.

El caso de Los Ángeles resulta especialmente significativo porque muestra cómo la evolución de los hábitos de los usuarios está modificando las prioridades de los servicios bibliotecarios. Mientras los préstamos digitales alcanzan cifras récord, determinados materiales físicos —especialmente la no ficción— experimentan una disminución de circulación. La biblioteca no interpreta esta transformación como una pérdida de relevancia, sino como una oportunidad para redefinir su función. El acceso a libros electrónicos, audiolibros y otros recursos digitales constituye una primera fase de esta evolución; la siguiente consiste en ayudar a los ciudadanos a desenvolverse en un ecosistema informativo dominado cada vez más por algoritmos y sistemas de inteligencia artificial.

Esta estrategia tiene además una dimensión de equidad digital. La biblioteca pública puede desempeñar un papel fundamental para evitar que la inteligencia artificial genere una nueva brecha entre quienes disponen de conocimientos, dispositivos, suscripciones y formación para utilizarla y quienes quedan excluidos de estas posibilidades. Los servicios bibliotecarios proporcionan acceso gratuito a recursos digitales y formación, y pueden convertirse en espacios neutrales donde los ciudadanos aprendan no solo a utilizar una herramienta, sino también a cuestionar sus resultados, verificar información y tomar decisiones informadas. Esta función resulta especialmente relevante en una ciudad tan diversa como Los Ángeles, donde existen importantes diferencias económicas, educativas, lingüísticas y tecnológicas.

El caso también permite observar un cambio profundo en la concepción del bibliotecario como mediador del conocimiento. En el modelo tradicional, el profesional ayudaba al usuario a localizar, seleccionar y evaluar documentos; en el entorno de la IA generativa, esa función se amplía. El bibliotecario debe enseñar a formular preguntas, contrastar respuestas generadas por sistemas automáticos, identificar posibles errores o sesgos y recurrir a fuentes fiables cuando la IA no ofrece garantías suficientes. Por tanto, la alfabetización en IA no sustituye a la alfabetización informacional, sino que la hace todavía más necesaria.

Un aspecto especialmente interesante del caso de Los Ángeles es que demuestra que las bibliotecas públicas pueden abordar la inteligencia artificial desde una perspectiva educativa y ciudadana, y no exclusivamente tecnológica. No se trata de convertir las bibliotecas en centros de innovación tecnológica ni de incorporar IA simplemente porque sea una tendencia, sino de preguntarse qué necesitan realmente las comunidades. Desde esta perspectiva, los cursos, talleres, actividades de alfabetización digital y programas de orientación sobre IA pueden formar parte de una estrategia más amplia destinada a fortalecer la autonomía de los ciudadanos frente a un ecosistema informativo cada vez más automatizado.


BIBFRAME: una guía práctica para transformar la catalogación en datos enlazados

Library of Congress. BIBFRAME Primer: Reference Guide for Those Who Would Like to Implement the BIBFRAME Model and Vocabulary. Bibliographic Framework Initiative, 3 de septiembre de 2026. BIBFRAME Primer

La Library of Congress acaba de publicar el BIBFRAME Primer, una guía concebida como punto de partida para las bibliotecas y organizaciones que quieran comprender e implementar el modelo BIBFRAME y su vocabulario.

El documento pretende cubrir una necesidad que existía desde hace años: disponer de una explicación práctica que conecte los principios teóricos de BIBFRAME con situaciones reales de implementación. No pretende ser un manual cerrado ni exhaustivo, sino un documento vivo, que será ampliado y modificado conforme evolucione BIBFRAME y aparezcan nuevas experiencias de aplicación. 

Del registro bibliográfico al ecosistema de datos

La idea fundamental de BIBFRAME es superar el modelo tradicional de descripción bibliográfica basado en registros aislados y avanzar hacia un modelo de datos enlazados (Linked Data). En lugar de considerar un registro MARC como una unidad cerrada, BIBFRAME representa las entidades bibliográficas como recursos identificables en la Web y establece relaciones entre ellas mediante propiedades. De esta manera, autores, obras, ediciones, temas, organizaciones, lugares y otros elementos pueden convertirse en nodos conectados dentro de una red de información. 

Esto constituye uno de los cambios conceptuales más importantes para la catalogación: la información bibliográfica deja de estar pensada exclusivamente para ser interpretada por un sistema de gestión bibliotecaria y pasa a formar parte de la Web de datos.

Work, Instance e Item

Uno de los pilares del modelo BIBFRAME es la diferenciación entre diferentes niveles de una entidad bibliográfica. El modelo tradicional de BIBFRAME 2.0 distingue fundamentalmente entre Work, Instance e Item. Una Work representa el contenido o concepto intelectual de una creación; una Instance representa una determinada materialización o publicación de esa obra; y un Item identifica un ejemplar concreto. 

Por ejemplo, si pensamos en Don Quijote de la Mancha, la obra sería la creación literaria de Cervantes; una edición publicada por una determinada editorial en 2024 sería una Instance; y el ejemplar concreto que posee una biblioteca, con su código de barras y características particulares, sería un Item.

Esta separación permite representar con mucha mayor precisión las relaciones existentes entre diferentes ediciones, traducciones, formatos y ejemplares.

¿Por qué es importante frente a MARC?

BIBFRAME no debe entenderse simplemente como “un nuevo formato MARC”. Su propósito es modificar la manera en que se conciben y relacionan los datos bibliográficos. La Library of Congress plantea BIBFRAME como una base para el futuro de la descripción bibliográfica en la Web y como una vía de transición respecto de MARC 21. 

MARC está fundamentalmente orientado al intercambio de registros bibliográficos, mientras que BIBFRAME utiliza tecnologías de Linked Data para representar entidades y relaciones. Esto permite que los datos bibliográficos puedan integrarse más fácilmente con otros conjuntos de datos de la Web.

RDF, URI y Linked Data

El Primer también introduce los aspectos técnicos necesarios para comprender BIBFRAME, especialmente RDF, URI, datatypes y blank nodes. Estos elementos permiten construir las relaciones entre recursos y expresar los datos de una manera que pueda ser procesada por máquinas. El documento avanza desde los conceptos generales hacia cuestiones progresivamente más técnicas. 

La utilización de URI persistentes es particularmente importante porque permite identificar inequívocamente entidades. Así, una persona, una obra o un concepto no tiene que estar representado simplemente por una cadena de texto: puede estar identificado mediante un recurso Web que otros sistemas pueden reutilizar.

El papel de los vocabularios controlados

BIBFRAME también favorece la utilización de vocabularios y fuentes de autoridad externas. La Library of Congress dispone, por ejemplo, de id.loc.gov, que proporciona identificadores y vocabularios vinculados para autores, materias y otros elementos. La combinación de BIBFRAME con estos recursos permite construir descripciones mucho más ricas y conectadas. 

Esto tiene una consecuencia práctica muy importante: en lugar de escribir simplemente “Cervantes Saavedra, Miguel de”, el catálogo puede vincular esa persona con una identidad identificada de forma inequívoca. El mismo autor puede entonces conectarse con todas sus obras y con otras fuentes externas.

Un documento pensado para la implementación

Una de las características más interesantes del nuevo Primer es que no se limita a explicar la ontología. Incluye ejemplos reales y consideraciones de implementación, y aborda progresivamente las clases y propiedades más comunes de BIBFRAME antes de entrar en cuestiones específicas de determinados formatos. Finalmente, dedica una sección a aspectos relacionados con RDF y un apéndice al concepto de Hub. 

Esto lo convierte en un recurso especialmente útil para quienes trabajan en proyectos de transformación de catálogos, diseño de perfiles de aplicación, conversión MARC-BIBFRAME o creación de infraestructuras de datos bibliográficos enlazados.

BIBFRAME y la transición desde MARC

La publicación del Primer adquiere especial relevancia porque la Library of Congress continúa trabajando activamente en la transición hacia BIBFRAME. En 2026 ha seguido actualizando sus herramientas de conversión MARC 21 → BIBFRAME y BIBFRAME → MARC 21, mientras desarrolla herramientas de edición como Marva Quartz. 

Esto indica que BIBFRAME no es únicamente un proyecto experimental. La Library of Congress está desarrollando progresivamente un entorno de producción en el que los catalogadores pueden crear, editar y mantener datos BIBFRAME, manteniendo al mismo tiempo mecanismos para generar registros MARC cuando sea necesario para el intercambio con sistemas tradicionales. 

¿Qué significa para las bibliotecas?

El cambio tiene importantes implicaciones profesionales. El catalogador del futuro necesitará conocer no solo MARC, RDA o las reglas de descripción, sino también conceptos como Linked Data, RDF, URI, ontologías, identificadores persistentes, vocabularios controlados y modelado de datos.

La catalogación pasa así de una lógica centrada en “rellenar campos” a otra basada en identificar entidades, describirlas y establecer relaciones entre ellas.

Por ejemplo:

Modelo tradicional:

Cervantes, Miguel de. Don Quijote de la Mancha. Madrid: Editorial X, 2024.

Modelo BIBFRAME conceptual:

Obra → Don Quijote de la Mancha
↓
Autor → Miguel de Cervantes
↓
Instancia → edición de Editorial X, 2024
↓
Ejemplar → copia concreta de la biblioteca
↓
Relaciones → autor, traducciones, materias, ediciones, formatos, identificadores externos…

El segundo modelo permite que cada elemento pueda conectarse con otros recursos y sistemas.

Una nueva etapa para los catálogos bibliotecarios

La publicación del BIBFRAME Primer representa, por tanto, un paso importante en la maduración del ecosistema BIBFRAME. La propia Library of Congress define BIBFRAME como una base para el futuro de la descripción bibliográfica en la Web y como una vía para preservar las ventajas del intercambio bibliográfico que históricamente ha proporcionado MARC. 

La idea esencial: BIBFRAME no consiste simplemente en sustituir MARC por otro formato. Supone cambiar la concepción del catálogo: de una colección de registros bibliográficos a una red de entidades, identificadores y relaciones que puede integrarse con la Web de datos. El nuevo Primer ofrece precisamente una hoja de ruta para comprender y llevar a la práctica ese cambio.

Referencias complementarias

Salud mental y redes sociales: los países endurecen las restricciones para proteger a los menores

Teenager holding a smartphone beside newspaper about social media rules for minors
A teenager considers social media safety while a parent reads about proposed protections for minors.

Servín, Alba. “Salud mental: ¿Por qué en algunos países están restringiendo el uso de redes sociales en menores?”. El Economista, 13 de agosto de 2026. Artículo original en El Economista

Los niños y adolescentes constituyen uno de los grupos de población más conectados. En México, por ejemplo, más del 90 % de los adolescentes utiliza Internet, mientras que, a escala mundial, los jóvenes de entre 15 y 24 años son el grupo de edad con mayor conectividad. Este nivel de exposición ha incrementado la preocupación por el tiempo que los menores pasan consumiendo contenidos digitales y, especialmente, por su acceso a contenidos que pueden no ser adecuados para su edad.

La cuestión ha dejado de plantearse exclusivamente como un problema de control parental. Cada vez más gobiernos consideran que las propias plataformas digitales deben asumir una responsabilidad en la protección de los menores. Por ello se está produciendo un desplazamiento desde las recomendaciones a las familias hacia leyes que establecen edades mínimas, sistemas de verificación y obligaciones para las empresas tecnológicas.

La preocupación por la salud mental

Uno de los argumentos centrales procede de la Organización Mundial de la Salud (OMS), que ha advertido de un fuerte incremento del uso problemático y compulsivo de las redes sociales entre adolescentes y lo considera un factor relevante para la salud mental. El artículo relaciona este fenómeno con problemas como ansiedad, depresión, aislamiento social, trastornos del sueño, deterioro del rendimiento académico y dificultades relacionadas con la imagen corporal.

Especial importancia tiene la pérdida de sueño. El uso de redes sociales puede prolongarse durante la noche y sustituir horas de descanso, mientras que las notificaciones y la necesidad de comprobar continuamente nuevos contenidos dificultan la desconexión. El problema, por tanto, no sería únicamente cuántas horas utiliza un adolescente el móvil, sino qué actividades realiza, qué contenidos consume y hasta qué punto la plataforma está diseñada para mantenerlo conectado.

El diseño de las plataformas también está en el punto de mira

Este es uno de los aspectos más interesantes del artículo. La preocupación no se dirige únicamente al comportamiento de los jóvenes, sino al diseño tecnológico de las redes sociales. La OMS identifica mecanismos como el desplazamiento infinito, las notificaciones y los algoritmos destinados a retener la atención como elementos que pueden favorecer patrones de uso compulsivo.

Esto introduce una cuestión importante: si determinadas plataformas están construidas para maximizar el tiempo de permanencia y la interacción, ¿hasta qué punto puede responsabilizarse únicamente al menor de su utilización excesiva? El debate regulatorio comienza así a trasladarse desde el usuario hacia las propias empresas tecnológicas.

Ciberacoso, autolesiones y explotación

Los riesgos tampoco se limitan a la adicción. El artículo señala la exposición de los menores al ciberacoso, contenidos relacionados con autolesiones, abuso y explotación sexual en línea. La facilidad para acceder a determinados contenidos y la posibilidad de interactuar con desconocidos hacen que las redes sociales constituyan un entorno especialmente complejo para niños y adolescentes.

Por eso la discusión sobre la edad mínima no pretende únicamente reducir el tiempo de conexión. También busca retrasar la exposición de los menores a determinados riesgos digitales durante una etapa de desarrollo en la que todavía están adquiriendo herramientas para gestionar la presión social, la información y las relaciones digitales.

¿Qué están haciendo los diferentes países?

El artículo muestra que las respuestas son diversas:

  • Australia ha adoptado una de las medidas más contundentes: prohibición de las redes sociales para menores de 16 años en determinadas plataformas, acompañada de multas para las empresas que no impidan el acceso.
  • Francia ha establecido límites para menores de 15 años y ha introducido restricciones al uso de teléfonos móviles en los institutos.
  • Reino Unido está actuando también sobre las características potencialmente adictivas de las plataformas, además de establecer restricciones de acceso para menores.
  • En la Unión Europea, países como España, Dinamarca y Austria avanzan hacia sistemas que establecerían edades mínimas de acceso —aproximadamente entre 14 y 16 años— y mecanismos de verificación de edad.
  • En Estados Unidos, diferentes estados han aprobado sus propias normas; el artículo menciona específicamente Florida.
  • En Asia, países como Indonesia, Vietnam y Malasia han establecido restricciones para menores de 16 años. Vietnam presenta una fórmula particular: los menores pueden conservar cuentas, pero tienen limitaciones para publicar, comentar o reaccionar.
  • España aparece dentro de la tendencia europea hacia una regulación más estricta. El debate se centra especialmente en determinar una edad mínima y establecer mecanismos fiables de verificación de edad. El problema técnico y jurídico es considerable: no basta con declarar que un usuario tiene determinada edad; las plataformas necesitan mecanismos que permitan

Inteligencia Artificial competencias, marcos de referencia y el papel de las bibliotecas en la era de la IA. Planeta biblioteca 2026/09/10


Inteligencia Artificial competencias, marcos de referencia y el papel de las bibliotecas

Planeta Biblioteca 2026/09/10.

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La alfabetización en inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una competencia esencial del siglo XXI ante el impacto omnipresente de las tecnologías generativas en la sociedad actual. Más allá del mero uso instrumental, se configura como un fenómeno multidimensional que integra pilares técnicos, críticos, éticos y comunicativos indispensables para comprender los algoritmos y evaluar fenómenos como sesgos y alucinaciones. Diversos marcos internacionales, como los desarrollados por la UNESCO, EDUCAUSE y la ACRL, buscan estandarizar el desarrollo de estas competencias en los ámbitos educativo e investigador. En este escenario, las bibliotecas y sus profesionales emergen como agentes estratégicos y espacios de confianza clave para promover la formación ciudadana y garantizar el acceso equitativo y ético a la información. No obstante, la acelerada evolución tecnológica exige capacitar prioritariamente al propio personal bibliotecario para superar la brecha existente entre el uso cotidiano de las herramientas y su conocimiento profundo. Para dar respuesta a este desafío, se propone una estructura de aprendizaje articulada en tres dimensiones fundamentales: conceptual (fundamentos), práctica (experimentación y auditoría de resultados) y crítica (ética e impacto social).