Presentación discos «A nuestro Ritmo» de música hecha en Salamanca.
Caja de Resonancia 2026/06/10
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En el porgrama de hoy hablaremos con Fernando Sánchez Gómez y Julio Alonso Arévalo por la presentación de “A Nuestro Ritmo”, dos discos recopilatorios de música creada en Salamanca, esta misma tarde. También estaremos con Santiago Santos por su Exposición “Antes del paisaje”. Lo acompañan una de las comisarias de la Expo,Yadira de Armas Rodríguez.
Dahl, Josh. “Guest Post — Is Growth Always Good News? 2026 Article Submission Surges”. The Scholarly Kitchen, 13 de mayo de 2026. Disponible en: The Scholarly Kitchen
Una cuestión que está generando creciente preocupación en la comunicación científica: el espectacular aumento de manuscritos enviados a las revistas cientificas durante 2026 y el papel que la inteligencia artificial podría estar desempeñando en este fenómeno. Basándose en datos de la plataforma ScholarOne Manuscripts, una de las mayores infraestructuras mundiales de gestión editorial, Dahl revela que durante el primer trimestre de 2026 las revistas recibieron un 33 % más de artículos que en el mismo período del año anterior. Lo más llamativo no es únicamente la magnitud del crecimiento, sino su aceleración: mientras que en 2025 el incremento había sido del 17 %, en 2026 prácticamente se duplicó. Para muchos editores y responsables de revistas, esta tendencia empieza a parecer insostenible.
El autor evita interpretar automáticamente estos datos como una señal positiva. A primera vista, podría pensarse que estamos asistiendo a una expansión saludable de la actividad investigadora mundial. Más investigadores, más proyectos y más artículos podrían indicar un fortalecimiento del sistema científico. Sin embargo, Dahl advierte que los datos permiten otra lectura menos optimista. La proliferación de herramientas de inteligencia artificial generativa ha reducido drásticamente el esfuerzo necesario para producir textos académicos, lo que podría estar favoreciendo una avalancha de manuscritos elaborados con ayuda de sistemas automatizados. El problema no sería únicamente la cantidad de artículos, sino la posible disminución de la calidad media y el aumento de trabajos producidos con escasa supervisión intelectual.
Uno de los hallazgos más reveladores del análisis es que el crecimiento no se distribuye de forma homogénea entre las revistas. Las publicaciones más pequeñas y menos selectivas son las que están experimentando los mayores aumentos. Las revistas que recibían menos de quince artículos por trimestre registraron incrementos cercanos al 81 %, mientras que las grandes publicaciones, con más de 1.500 envíos trimestrales, crecieron aproximadamente un 20 %. Este patrón no demuestra por sí mismo que exista una invasión de manuscritos generados por IA, pero sí resulta compatible con esa hipótesis. Los autores que buscan publicar rápidamente podrían estar orientando sus envíos hacia revistas con menos recursos editoriales y menores barreras de entrada, precisamente aquellas que tienen más dificultades para detectar problemas metodológicos, éticos o de autoría.
El artículo destaca asimismo que los mecanismos de filtrado editorial ya están reaccionando a esta presión. Entre 2022 y 2025, los rechazos iniciales sin revisión por pares (desk rejections) aumentaron un 72 %, mientras que el número total de decisiones editoriales creció un 43 %. En otras palabras, los editores están rechazando proporcionalmente más trabajos antes de enviarlos a revisión externa. Esta tendencia sugiere que las revistas están absorbiendo una creciente cantidad de manuscritos considerados inadecuados, irrelevantes o insuficientemente elaborados. El sistema editorial continúa funcionando como filtro, pero lo hace a costa de una carga de trabajo cada vez mayor.
Para Dahl, el verdadero problema no es tecnológico, sino social. El sistema de revisión por pares se construyó sobre una premisa fundamental: que el investigador es el autor intelectual del texto que presenta, comprende plenamente su contenido y puede defender cada afirmación, referencia y conclusión. La inteligencia artificial ha introducido una zona de ambigüedad que desafía ese supuesto. Entre una simple corrección gramatical y la generación completa de borradores existe un amplio espectro de usos de la IA para el que todavía no existen normas claras ni consensos sólidos. La frontera entre asistencia legítima y delegación excesiva de la escritura se vuelve cada vez más difusa.
El autor pone como ejemplo el problema de las referencias bibliográficas inventadas por los modelos de lenguaje. Un investigador puede utilizar una herramienta de IA para redactar parte de un artículo y recibir citas aparentemente válidas que en realidad no existen. Aunque no haya intención deliberada de fraude, el manuscrito acaba incorporando información falsa. Este tipo de situaciones revela una brecha entre los actuales sistemas de responsabilidad científica y las nuevas prácticas de escritura asistida por inteligencia artificial. Los mecanismos tradicionales de autoría y rendición de cuentas fueron diseñados para un entorno en el que la producción textual era completamente humana.
Otro aspecto destacado es la dimensión psicológica del fenómeno. Dahl sostiene que el uso de IA para redactar textos académicos no genera la misma percepción moral que prácticas claramente fraudulentas como la contratación de empresas que venden artículos científicos. Muchos investigadores consideran que utilizar IA para escribir partes de un manuscrito es simplemente una herramienta de productividad. El razonamiento suele ser que las ideas, los datos y la investigación siguen siendo propios, aunque la redacción haya sido parcialmente automatizada. Esta normalización puede resultar más problemática que el fraude deliberado porque es mucho más fácil de escalar y puede afectar a miles de investigadores que no se consideran deshonestos.
Las consecuencias se extienden también al sistema de revisión por pares. Cada nuevo artículo enviado requiere revisores y tiempo editorial. Sin embargo, la disponibilidad de revisores lleva años disminuyendo. La fatiga asociada a la evaluación científica ya era un problema antes de la explosión de la IA, pero el incremento del 33 % en los envíos amenaza con agravar una situación que muchos consideran crítica. De hecho, datos complementarios citados en la discusión del artículo indican que las tasas de respuesta de revisores han descendido significativamente durante los últimos años. Esto significa que el sistema recibe más manuscritos precisamente cuando dispone de menos capacidad para evaluarlos rigurosamente.
Particularmente vulnerables aparecen las revistas pequeñas, gestionadas frecuentemente por editores a tiempo parcial, comités voluntarios o sociedades científicas con recursos limitados. Son estas publicaciones las que están absorbiendo la mayor parte del crecimiento de envíos y las que disponen de menos infraestructura para afrontar el problema. Dahl considera que esta situación pone de manifiesto una debilidad estructural del ecosistema editorial académico: la insuficiente inversión histórica en capacidades editoriales y mecanismos de control en los márgenes del sistema científico.
La conclusión del artículo es que el aumento de envíos no debe interpretarse únicamente como un desafío tecnológico ni resolverse exclusivamente mediante detectores de IA o herramientas automáticas de control. Lo que está en juego es la propia arquitectura de confianza sobre la que se construye la comunicación científica. La explosión de manuscritos en 2026 funciona como una prueba de estrés que obliga a replantear cuestiones fundamentales: cómo redefinir la responsabilidad de los autores en la era de la IA, cómo sostener la participación de los revisores y cómo proteger a las revistas más vulnerables frente a una presión creciente. Más que una crisis de software, Dahl ve en estos datos una señal de que el contrato social que sustenta la revisión por pares necesita ser revisado y adaptado a un entorno donde la producción científica ya no es exclusivamente humana.
Google. “Guiding the AI Generation: Why Safeguarding and Digital Literacy Must Go Hand-in-Hand”. Google in Europe, 10 de junio de 2026. Disponible en: Google in Europe
El artículo de Google plantea una reflexión de gran relevancia sobre el papel de la inteligencia artificial en la vida de los jóvenes y la necesidad de equilibrar dos dimensiones inseparables: la protección digital y la alfabetización crítica. A partir de una investigación realizada con 6.000 adolescentes del Reino Unido, la compañía concluye que la IA ya se ha convertido en una herramienta central para el aprendizaje, la creatividad y la vida cotidiana de las nuevas generaciones. Los jóvenes utilizan sistemas de IA para estudiar, resolver dudas, crear contenidos, explorar ideas y desarrollar proyectos personales. Sin embargo, ese uso creciente también expone a los menores a riesgos como la desinformación, la manipulación, los sesgos algorítmicos, la privacidad insuficiente y los contenidos dañinos.
El artículo analiza uno de los grandes desafíos educativos y sociales de nuestro tiempo: cómo acompañar a los jóvenes en un entorno digital cada vez más influido por la inteligencia artificial. Basándose en una investigación encargada por Google y desarrollada junto con la consultora juvenil Livity, que recogió las opiniones de más de 6.000 adolescentes británicos, el texto sostiene que la discusión pública no debe centrarse exclusivamente en restringir el acceso de los menores a determinadas tecnologías, sino en dotarlos de las capacidades necesarias para utilizarlas de forma crítica, segura y provechosa.
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es que la inteligencia artificial ya forma parte de la vida cotidiana de los adolescentes. Lejos de ser una tecnología marginal o experimental, los jóvenes la utilizan para aprender, crear contenidos, traducir textos, resolver problemas, preparar tareas escolares e incluso explorar posibles trayectorias profesionales. Según los datos presentados, el 67 % de los adolescentes emplea herramientas de IA para proyectos creativos de forma diaria o casi diaria, mientras que el 65 % las utiliza para actividades relacionadas con el aprendizaje más de una vez por semana. Estos porcentajes muestran que la IA se está convirtiendo rápidamente en una infraestructura básica de la educación informal y formal de las nuevas generaciones.
El informe también desmonta la imagen simplista de los jóvenes como usuarios pasivos o ingenuos de la tecnología. Una amplia mayoría declara preocuparse por la fiabilidad de la información que encuentra en internet y en las herramientas de IA. El 77 % afirma que suele reflexionar sobre la credibilidad de los contenidos que consulta para aprender. Sin embargo, el estudio revela diferencias significativas según la edad. Los adolescentes más jóvenes, entre 13 y 15 años, utilizan la IA principalmente como apoyo para los deberes y la investigación escolar, mientras que los mayores, entre 16 y 18 años, la emplean cada vez más para la gestión de su vida cotidiana, la orientación profesional y el desarrollo personal. Además, estos últimos muestran una actitud más crítica hacia la información generada por IA, verificando con mayor frecuencia posibles sesgos o errores.
A partir de estos resultados, el artículo introduce una idea central: la necesidad de sustituir los modelos de control rígido por un enfoque de “andamiaje” o scaffolding. En educación, este concepto hace referencia al apoyo progresivo que se ofrece a una persona mientras desarrolla nuevas competencias. Aplicado al ámbito digital, significa que la protección de los menores no debería consistir únicamente en imponer prohibiciones o barreras, sino en proporcionar acompañamiento, orientación y herramientas que evolucionen conforme aumenta la madurez de los jóvenes. Las medidas de supervisión más estrictas tendrían sentido en edades tempranas, pero deberían transformarse gradualmente en espacios de diálogo, confianza y toma compartida de decisiones.
Los autores advierten que la regulación sigue siendo imprescindible. Las plataformas digitales deben asumir una mayor responsabilidad en la reducción de riesgos asociados a diseños adictivos, algoritmos que amplifican contenidos perjudiciales o sistemas de denuncia ineficaces. No obstante, incluso una regulación perfecta no eliminaría todos los peligros. Por ello, la alfabetización digital y mediática se presenta como un complemento indispensable de cualquier estrategia de protección. Los jóvenes necesitan aprender a identificar la manipulación, detectar la desinformación, proteger su privacidad, comprender el funcionamiento de los algoritmos y evaluar críticamente las respuestas generadas por la inteligencia artificial.
El artículo concede asimismo un papel fundamental a las familias. Los datos muestran que los adolescentes siguen considerando a padres y madres como sus principales referentes cuando enfrentan problemas relacionados con el ciberacoso, la privacidad o la seguridad en línea. Sin embargo, muchos jóvenes expresan preocupación porque los adultos no siempre poseen los conocimientos necesarios para comprender fenómenos como la inteligencia artificial generativa, los contenidos sintéticos o las noticias falsas. Ante esta situación, se propone el desarrollo de campañas nacionales de alfabetización digital dirigidas también a padres, madres y otros adultos de confianza, con el fin de reducir la brecha generacional tecnológica.
Otra aportación importante del texto es la defensa de una alfabetización digital entendida en sentido amplio. No basta con enseñar a utilizar herramientas tecnológicas; es necesario desarrollar competencias críticas que permitan comprender cómo se producen los contenidos digitales, qué intereses económicos intervienen en las plataformas, cómo se recopilan y utilizan los datos personales y cuáles son las implicaciones éticas de la inteligencia artificial. Esta visión coincide con las tendencias actuales en educación mediática, que consideran la alfabetización digital una condición básica para la participación ciudadana en sociedades altamente tecnologizadas.
En última instancia, el artículo plantea que la verdadera cuestión no es si los jóvenes deben utilizar inteligencia artificial, sino cómo ayudarles a hacerlo de manera responsable y beneficiosa. La IA ya forma parte de sus procesos de aprendizaje, socialización y construcción de identidad. Pretender excluirla de sus vidas resulta poco realista. La prioridad, según los autores, debería ser crear un ecosistema en el que regulación, protección, educación y autonomía evolucionen conjuntamente. El objetivo final no es únicamente reducir los daños potenciales, sino garantizar que los adolescentes puedan aprovechar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial para aprender, crear y participar activamente en la sociedad digital del futuro.
Government of Canada – Innovation, Science and Economic Development Canada (ISED). “Canada’s National Artificial Intelligence Strategy: AI for All.” 2026
La estrategia nacional de inteligencia artificial de Canadá, titulada “AI for All”, plantea una visión integral para posicionar al país como un actor líder en el desarrollo, adopción y gobernanza de la inteligencia artificial.
El documento parte de la idea de que la IA ya está transformando profundamente la vida cotidiana —en el trabajo, la educación, los servicios públicos y la economía—, y que este cambio debe ser guiado de manera deliberada para asegurar beneficios sociales amplios, así como confianza pública en las tecnologías emergentes. La estrategia subraya que el reto no es solo tecnológico, sino también institucional, económico y cultural, ya que implica adaptar el país a una nueva economía basada en datos, automatización y sistemas inteligentes.
Uno de los ejes centrales del plan es la adopción masiva de la IA en la economía canadiense, especialmente entre pequeñas y medianas empresas, con el objetivo de aumentar la productividad y la competitividad internacional. El gobierno reconoce que Canadá posee una base sólida en investigación en IA, pero enfrenta dificultades para convertir ese conocimiento en aplicaciones industriales y comerciales a gran escala. Para corregir esta brecha, la estrategia impulsa la creación de infraestructura soberana de computación, la ampliación del acceso a datos estratégicos y el fortalecimiento de ecosistemas de innovación nacionales. En este contexto, se contempla la construcción de centros de datos de gran capacidad y el desarrollo de capacidades propias en computación avanzada.
Otro pilar fundamental es el impacto en el empleo y la formación de habilidades. La estrategia sostiene que la IA no solo transformará los puestos de trabajo existentes, sino que también generará nuevas oportunidades laborales. En este sentido, se proyecta la creación de cientos de miles de empleos vinculados a la economía de la IA antes de 2031. Para acompañar esta transformación, el gobierno propone un amplio programa de alfabetización en IA dirigido a estudiantes, trabajadores y ciudadanos en general, con el fin de garantizar que la población pueda comprender, utilizar y beneficiarse de estas tecnologías. También se promueve la colaboración con instituciones educativas, bibliotecas y organizaciones comunitarias como nodos clave para la formación digital.
Finalmente, la estrategia pone un fuerte énfasis en la soberanía tecnológica, la regulación y la confianza pública. Canadá busca reducir su dependencia de proveedores extranjeros de infraestructura digital y asegurar que los sistemas de IA se desarrollen bajo principios de transparencia, seguridad, privacidad y rendición de cuentas. Asimismo, se incluyen medidas para mitigar riesgos asociados a la IA, como los sesgos algorítmicos, la desinformación o los posibles impactos laborales negativos. En conjunto, “AI for All” presenta una visión de la inteligencia artificial como motor de crecimiento económico, pero también como un ámbito que requiere gobernanza activa para garantizar su alineación con los valores democráticos y el bienestar social.
Kupferschmidt, Kai. “To misinformation researchers, AI is a scourge—and a powerful new tool.” Science, 2026. https://www.science.org/content/article/misinformation-researchers-ai-scourge-and-powerful-new-tool
En septiembre de 2023, los investigadores que analizaban una campaña de desinformación rusa observaron un cambio repentino en un sitio web de noticias falsas que estaban siguiendo. El medio, DCWeekly.org, normalmente copiaba artículos completos de fuentes como Fox News, cambiando el nombre del periodista y muy poco más. Las noticias reales servían como cobertura para que Rusia lanzara ocasionalmente una historia falsa, cuidadosamente elaborada, como un artículo de ataque contra el presidente ucraniano Volodímir Zelenski, una técnica conocida como lavado narrativo. “Están construyendo un bosque para poder esconder un árbol concreto ahí dentro”, dice Morgan Wack, investigador de comunicación política en la Universidad de Zúrich.
Pero de la noche a la mañana, Wack y sus colegas se dieron cuenta de que ya no podían identificar de dónde obtenía el sitio sus noticias diarias. “Se vio un estilo de escritura totalmente distinto, y había más artículos”, explica. Los investigadores sospecharon que la operación había pasado a utilizar inteligencia artificial generativa, sospecha que se confirmó después de encontrar restos de instrucciones (prompts) de IA en algunos textos, como uno que decía: “Tenga en cuenta: el tono del artículo es crítico con la posición de EE. UU. de apoyo a la guerra en Ucrania y adopta un tono cínico al hablar del gobierno estadounidense, la OTAN o los políticos estadounidenses”.
Fue una oportunidad poco común para que el equipo de Wack estudiara cómo la IA está moldeando el mundo de la desinformación. El volumen de producción del sitio aumentó drásticamente, según los investigadores. En experimentos, las personas no encontraron la propaganda generada por IA más persuasiva que los textos anteriores escritos por humanos, pero el cambio a IA seguía siendo una victoria para los propagandistas, afirma Wack. “No perdieron credibilidad y pudieron aumentar mucho más el contenido”. La IA les había permitido, en esencia, construir un bosque más grande y mejor para ocultar sus árboles.
DCWeekly.org no es el único que ha adoptado la IA generativa: esta tecnología se está integrando en campañas de desinformación en todo el mundo. (La misinformación se refiere a información incorrecta o engañosa en general; si se difunde con la intención de engañar, se denomina desinformación). Según un informe de la Unión Europea publicado en marzo, el 27 % de los intentos de potencias extranjeras de manipular información global en 2025 implicaron el uso de IA, casi el triple que en 2024. “Es una herramienta poderosa, y definitivamente está en manos de quienes tienen interés en manipular opiniones, ya sea por dinero o por razones geopolíticas”, afirma Filippo Menczer, científico informático de la Universidad de Indiana Bloomington.
A medida que crece la influencia de la IA, el campo de investigación sobre desinformación se enfrenta a cómo estudiar sus efectos. Los modelos de lenguaje grande (LLM) que sustentan chatbots como ChatGPT hacen que el contenido falso sea cada vez más difícil de detectar y pueden difundir mensajes con apariencia humana a una escala sin precedentes. Además, la IA evoluciona tan rápidamente que investigaciones que hoy parecen sólidas podrían dejar de ser relevantes en pocos meses. “Ni siquiera el polvo ha empezado a asentarse, y es difícil separar lo que esperamos que ocurra a medida que la IA se vuelve ubicua de lo que realmente está ocurriendo”, afirma Kate Starbird, investigadora de desinformación de la Universidad de Washington.
Pero aunque ha complicado el problema, la IA generativa también ha proporcionado a los investigadores una herramienta poderosa para estudiarlo y probar intervenciones. Incluso mientras las herramientas de IA transforman la desinformación, dice Jennifer Allen, científica social computacional de la Universidad de Nueva York, “creo que también han transformado el campo”.
Díaz-Noguera, María Dolores, Carlos Hervás-Gómez y Fulgencio Sánchez-Vera (coords.). 2024. Artificial Intelligence and Education. Granada: Editorial Octaedro. https://octaedro.com/libro/artificial-intelligence-and-education/
El libro ofrece una visión amplia y multidisciplinar sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación contemporánea, analizando sus implicaciones pedagógicas, éticas y sociales. A través de diferentes capítulos escritos por especialistas internacionales, la obra examina cómo la IA está transformando los procesos de enseñanza y aprendizaje, desde la educación primaria hasta la universidad, y cómo estas tecnologías están redefiniendo las competencias docentes y estudiantiles en la era digital.
Uno de los ejes centrales del volumen es el potencial de la IA para mejorar la accesibilidad y la inclusión educativa. Se presentan experiencias y estudios sobre el uso de chatbots, sistemas adaptativos y herramientas digitales que favorecen el aprendizaje personalizado y la atención a la diversidad, especialmente en contextos de discapacidad o necesidades educativas específicas. Al mismo tiempo, se subraya la importancia de diseñar estas tecnologías desde principios de equidad y diseño universal del aprendizaje.
Otro bloque relevante aborda los desafíos éticos y académicos derivados de la incorporación de la IA en la educación, como la integridad académica, la privacidad de los datos, la fiabilidad de los sistemas automatizados y el desarrollo del pensamiento crítico. Los autores insisten en la necesidad de una implementación responsable, donde la tecnología actúe como apoyo y no como sustituto del juicio humano.
La obra plantea una reflexión de fondo sobre la colaboración entre humanos y máquinas en la sociedad del conocimiento. Lejos de una visión puramente instrumental, se defiende un enfoque en el que la IA amplía las capacidades humanas, pero exige también nuevas competencias críticas, pedagógicas y éticas para garantizar una educación más justa, inclusiva y sostenible.
Durlofsky, P. (2026, 2 de mayo). Unlocking better mental health through creativity. Psychology Today. https://www.psychologytoday.com/us/blog/logged-in-and-stressed-out/202605/unlocking-better-mental-health-through-creativity
La creatividad puede convertirse en una herramienta accesible y eficaz para mejorar la salud mental. Parte de la idea de que las actividades creativas —como la escritura, la pintura, la música o cualquier forma de expresión artística— no son únicamente formas de ocio, sino también mecanismos psicológicos que ayudan a procesar emociones complejas. A través de la creación, las personas pueden dar forma a sentimientos que a menudo resultan difíciles de verbalizar, lo que facilita su comprensión y regulación emocional.
Uno de los aspectos centrales del texto es la relación entre la creatividad y la gestión del estrés. Se plantea que involucrarse en procesos creativos puede inducir estados de concentración profunda, similares al “flujo”, en los que la mente se aleja de las preocupaciones cotidianas y se enfoca en una tarea significativa. Este tipo de inmersión mental no solo reduce la rumiación, sino que también contribuye a una sensación de calma y bienestar subjetivo.
Asimismo, el artículo destaca que la creatividad no está reservada a artistas o profesionales del ámbito cultural, sino que es una capacidad inherente a todas las personas. Actividades cotidianas como cocinar de forma experimental, escribir un diario o incluso resolver problemas de manera innovadora pueden tener efectos positivos en el equilibrio emocional. Esta democratización de la creatividad refuerza la idea de que cuidar la salud mental puede integrarse fácilmente en la vida diaria sin necesidad de recursos especializados.
En el texto se subraya el potencial terapéutico de la creatividad como complemento a otros enfoques de salud mental. Aunque no sustituye tratamientos clínicos cuando son necesarios, sí puede actuar como un apoyo significativo en la reducción de la ansiedad, la mejora del estado de ánimo y el fortalecimiento de la resiliencia psicológica. En conjunto, el texto propone entender la creatividad no solo como una habilidad estética, sino como una forma de autocuidado emocional con impacto real en el bienestar psicológico.
El texto explica cómo la creatividad puede ser una herramienta accesible y eficaz para mejorar la salud mental en un contexto de vida acelerado y, a menudo, emocionalmente exigente. Frente a estrategias más conocidas como la terapia, el ejercicio físico o la atención plena, se destaca la creatividad como un recurso infravalorado que permite procesar emociones, reducir el estrés y recuperar sensaciones de propósito y bienestar. La autora refuerza esta idea desde la experiencia personal, al narrar su decisión de iniciar una clase de dibujo sin expectativas, mostrando cómo el acto creativo puede estar atravesado por inseguridades, pero también por la necesidad de reconexión con uno mismo.
Uno de los ejes principales del artículo es la importancia de abandonar el perfeccionismo. Se insiste en que la creatividad no debe entenderse como la producción de obras “perfectas”, sino como un espacio de expresión libre donde lo relevante es el proceso y no el resultado. A partir de ahí, se proponen prácticas sencillas como dedicar pequeños periodos de tiempo a actividades creativas sin juicio, lo que permite reducir la autoexigencia y favorecer un estado mental más relajado y abierto.
El texto también subraya la utilidad de la creatividad como vía para procesar emociones difíciles de verbalizar. Actividades como escribir, dibujar o escuchar música pueden ayudar a exteriorizar sentimientos complejos y a reorganizar pensamientos internos. Esta dimensión expresiva convierte la creatividad en un recurso terapéutico informal que facilita el autoconocimiento y la regulación emocional, especialmente cuando las palabras resultan insuficientes.
Además, se destaca el impacto negativo del consumo digital pasivo y cómo la creatividad puede actuar como contrapeso. Sustituir el desplazamiento constante en redes sociales por actividades creativas breves contribuye a recuperar la concentración y mejorar el bienestar mental. A esto se suma la dimensión social de la creatividad, ya que compartir procesos o productos creativos con otras personas fortalece los vínculos y reduce la sensación de aislamiento.
No existe un ranking oficial y universalmente aceptado porque las encuestas nacionales usan metodologías distintas (libros impresos vs. digitales y audiolibros, población adulta vs. total, lectores habituales vs. toda la población). Para responder, tomo como base las comparaciones internacionales más difundidas por Lectupedia y las estimaciones comparativas recientes de World Population Review. Debe leerse como ranking orientativo, no como una clasificación oficial definitiva.
Lectupedia es una plataforma digital desarrollada por CulturaUNAM que recopila y sistematiza resultados de encuestas nacionales sobre hábitos, prácticas y consumo de lectura en México. Su objetivo es centralizar información dispersa para fortalecer la investigación, las políticas públicas y la promoción de la lectura.
World Population Review es una organización en línea que ofrece estadísticas demográficas y socioeconómicas globales de libre acceso. Es reconocida por sus bases de datos interactivas y sus comparaciones internacionales, que incluyen indicadores sobre población, economía, salud, educación y hábitos culturales como la lectura.
Por qué este ranking debe interpretarse con cautela
Peña, Andrés Eduardo. “Reading and GDP”. Lectupedia, 11 de julio de 2022. Disponible en: Lectupedia – Reading and GDP
Se explora la relación entre los hábitos de lectura de una población y el Producto Interior Bruto (PIB) per cápita de los países. A partir de datos sobre el número medio de libros leídos por habitante al año y las cifras de riqueza económica de diversas naciones, el autor muestra una correlación positiva entre ambos indicadores: los países cuyos ciudadanos leen más suelen presentar también niveles más elevados de renta per cápita. Aunque el estudio no pretende demostrar una relación causal directa, sí plantea la posibilidad de que la lectura y el desarrollo económico estén estrechamente vinculados.
Para sustentar esta hipótesis, el texto recurre a investigaciones académicas sobre el papel de las habilidades cognitivas en el crecimiento económico. Estudios de los economistas Eric Hanushek y Ludger Woessmann han mostrado que las competencias cognitivas de una población influyen de manera decisiva en los ingresos individuales, la distribución de la riqueza y el crecimiento económico a largo plazo. Según estos trabajos, los países que invierten en educación y desarrollan mayores niveles de conocimiento y habilidades entre sus ciudadanos tienden a generar economías más dinámicas y productivas.
El artículo también recupera una conocida investigación histórica sobre la influencia de la Reforma protestante en el desarrollo económico europeo. Los autores Becker y Woessmann sostienen que el impulso dado por Martín Lutero a la alfabetización —al promover que cada creyente pudiera leer las Escrituras por sí mismo— produjo un aumento significativo de las capacidades lectoras de la población. Con el tiempo, estas competencias se transformaron en capital humano valioso para la actividad económica, contribuyendo al mayor desarrollo de las regiones protestantes respecto a las católicas en la Prusia del siglo XIX. Este ejemplo histórico ilustra cómo la alfabetización puede generar efectos económicos duraderos durante generaciones.
Los datos comparativos incluidos en el estudio muestran diferencias notables entre países. Canadá y Francia, con una media de 17 libros leídos por persona al año, presentan también elevados niveles de PIB per cápita. Estados Unidos combina una media de 12 libros con una de las rentas más altas del conjunto analizado. España aparece en una posición intermedia-alta, con casi 10 libros por habitante y un PIB per cápita cercano a los 30.000 dólares. En el extremo opuesto se sitúan varios países latinoamericanos, donde tanto la lectura como los ingresos económicos muestran niveles considerablemente inferiores.
La representación gráfica de los datos revela una tendencia clara: a medida que aumenta el número de libros leídos por habitante, también suele incrementarse la riqueza media del país. No obstante, el autor evita presentar esta relación como una prueba definitiva de causalidad. Más bien propone una reflexión abierta sobre la interacción entre cultura, educación, alfabetización y desarrollo económico. La lectura podría ser simultáneamente una consecuencia del bienestar económico y un factor que contribuye a generarlo, al favorecer el aprendizaje continuo, el pensamiento crítico y la adquisición de competencias útiles para la innovación y la productividad.
En definitiva, el artículo sugiere que los hábitos lectores pueden considerarse algo más que un indicador cultural. La lectura aparece vinculada al capital humano de una sociedad y, por extensión, a su capacidad para generar crecimiento económico sostenible. Aunque la dirección exacta de esta relación sigue siendo objeto de debate, la evidencia presentada apunta a que fomentar la lectura no solo enriquece la vida intelectual de los ciudadanos, sino que también puede contribuir al progreso económico y social de las naciones
Harvey, Laura y Adam Hyde. “Guest Post — Trust & Community Are the Moat, Infrastructure Is Your Leverage: Dispatches from PurePub.AI”. The Scholarly Kitchen, 9 de junio de 2026
Se recogen las principales conclusiones surgidas del encuentro PurePub.AI, un evento que reunió a 47 expertos en 15 sesiones dedicadas a explorar el impacto de la inteligencia artificial en la publicación académica. La elevada participación —más de 800 asistentes en directo y centenares de intervenciones en los debates— demuestra que la IA ha dejado de ser una cuestión futurista para convertirse en una preocupación estratégica inmediata para editoriales, sociedades científicas y proveedores de servicios. Las discusiones revelaron que los grandes temas que dominan actualmente el sector son la transformación de los flujos de trabajo, la evolución de los modelos de negocio, el papel creciente de las máquinas como consumidoras de contenidos y la necesidad de replantear los procesos editoriales tradicionales.
Uno de los mensajes centrales del encuentro es que la transición hacia la llamada “IA agéntica” ya está en marcha. En una primera fase, las organizaciones utilizan la IA para realizar más rápidamente tareas que ya existían, como la búsqueda de revisores, la detección de fraude científico, la realización de controles técnicos o el enriquecimiento de metadatos. Sin embargo, la evolución apunta hacia una segunda etapa en la que la IA no solo automatiza procesos, sino que mejora significativamente los servicios ofrecidos a investigadores, autores y lectores. Ejemplos de ello son los asistentes inteligentes para la consulta de contenidos científicos, las herramientas de revisión automatizada o los sistemas capaces de generar nuevos servicios de apoyo a la investigación. Aun así, la mayoría de las organizaciones siguen en una fase experimental y todavía no han alcanzado un despliegue generalizado de estas tecnologías.
La revisión por pares constituye uno de los ámbitos donde los cambios resultan más visibles. Los participantes señalaron que los modelos de IA más avanzados ya son capaces de realizar numerosas tareas asociadas al proceso de evaluación científica. La cuestión ya no es si la IA puede participar en la revisión, sino qué aspectos deberían seguir dependiendo del juicio humano. Mientras los sistemas automáticos destacan en tareas de verificación técnica, análisis estadístico, detección de inconsistencias o comprobación de la transparencia metodológica, los revisores humanos continúan siendo esenciales para valorar la originalidad, la relevancia científica, la pertinencia de las preguntas de investigación o la importancia potencial de los resultados. El futuro parece orientarse hacia una colaboración complementaria entre humanos y máquinas más que hacia una sustitución completa de los expertos.
Precisamente esta complementariedad lleva a una reflexión más amplia sobre el valor diferencial que los seres humanos aportan en un entorno cada vez más automatizado. Según los autores, atributos como el criterio, el gusto, la responsabilidad, la capacidad de generar confianza y el mantenimiento de relaciones dentro de las comunidades científicas se perfilan como espacios donde la intervención humana seguirá siendo indispensable. No obstante, también aparecen interrogantes sobre cómo afectará esta transformación a los perfiles profesionales existentes. Muchos participantes expresaron preocupación por la posibilidad de que ciertos trabajadores terminen desempeñando funciones limitadas a supervisar sistemas automáticos, una tarea poco estimulante si no se redefine adecuadamente el papel humano dentro de los nuevos ecosistemas editoriales.
Otro fenómeno destacado es el auge del denominado vibe coding, una metodología que permite a profesionales sin formación avanzada en programación crear prototipos funcionales mediante herramientas de IA. Durante el evento se presentaron trece proyectos desarrollados mediante este enfoque, que abarcan desde gestores de noticias hasta plataformas de transferencia de manuscritos o sistemas de revisión de textos alternativos para imágenes. La importancia de esta tendencia radica en que democratiza la innovación tecnológica, permitiendo que expertos en edición, marketing, operaciones o gestión editorial puedan diseñar soluciones adaptadas a sus necesidades sin depender completamente de equipos técnicos especializados.
Sin embargo, la conclusión más relevante del artículo gira en torno a la idea expresada en su título: la confianza y la comunidad constituyen la auténtica “muralla defensiva” de los editores científicos, mientras que la infraestructura representa su principal fuente de ventaja competitiva. En un contexto en el que la generación de contenidos se vuelve cada vez más barata y abundante gracias a la IA, la capacidad de filtrar, validar y contextualizar la información adquiere un valor extraordinario. Los autores sostienen que las marcas editoriales consolidadas y las comunidades científicas que las respaldan poseen un activo difícilmente replicable por las plataformas tecnológicas: la confianza acumulada durante décadas. Esta visión coincide con otros análisis recientes que consideran que el verdadero valor de las sociedades científicas y los editores no reside únicamente en los contenidos, sino en las relaciones, la reputación y la capacidad de proporcionar señales fiables en un entorno saturado de información.
La infraestructura tecnológica emerge como el segundo gran factor estratégico. Diversos expertos insistieron en que el éxito de la IA depende mucho menos de los modelos lingüísticos que de la capacidad para integrarlos con sistemas, datos y flujos de trabajo existentes. Según una de las citas más repetidas del encuentro, un agente de IA es apenas un 5 % modelo y un 95 % ingeniería de procesos. Esto significa que disponer de datos estructurados, sistemas interoperables y arquitecturas capaces de conectar múltiples fuentes de información será mucho más importante que simplemente adoptar la última tecnología disponible. La verdadera ventaja competitiva se construirá alrededor de la calidad de los datos y de la capacidad organizativa para utilizarlos eficazmente.
Para terminar, los autores plantean una visión de la publicación científica en 2030. Prevén que los agentes inteligentes estarán completamente integrados en los flujos editoriales, que las personas concentrarán su trabajo en tareas relacionadas con la responsabilidad, el juicio crítico y la construcción de comunidades, y que las organizaciones más exitosas serán aquellas que hayan invertido con suficiente anticipación en infraestructuras robustas y flexibles. En este escenario, la inteligencia artificial no sustituirá el valor humano, sino que aumentará la importancia de aquello que las máquinas todavía no pueden ofrecer: confianza, criterio y pertenencia a una comunidad científica reconocida.
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