
Chen, Zhuo, Nathan Kelber y Ruby MacDougall. 2025. “Is AI Literacy the Trojan Horse to Information Literacy? Insights from our AI Literacy Cohort Workshops.” Ithaka S+R, 10 de junio de 2025. https://sr.ithaka.org/blog/is-ai-literacy-the-trojan-horse-to-information-literacy/
El texto explora cómo la alfabetización en inteligencia artificial (IA) puede transformarse en una vía estratégica para enriquecer la alfabetización informacional tradicional dentro del ámbito académico
Un marco de alfabetización (Literacy Framework) es un conjunto estructurado de conceptos, habilidades, competencias y valores que sirven como guía para enseñar y desarrollar una forma específica de alfabetización. Aunque el término «alfabetización» solía referirse solo a la capacidad de leer y escribir, hoy se aplica a muchos otros ámbitos, como la alfabetización digital, informacional, mediática, científica… o, como en este caso, la alfabetización en inteligencia artificial (AI Literacy).
El estudio se basa en talleres realizados en abril de 2025, donde participaron bibliotecarios y docentes de 45 instituciones de educación superior, como parte del proyecto “Integrating AI Literacy into the Curricula”
Durante las sesiones, se confrontaron marcos conceptuales existentes: el ACRL (Association of College & Research Libraries) centrado en la alfabetización informacional, y varios marcos de alfabetización en IA más pragmáticos (UNESCO, Choice 360, Educause, Digital Education Council). Se observó que los marcos tradicionales son más conceptuales y modulados, mientras que los de IA adoptan enfoques secuenciales y aplicados, lo que facilita su integración curricular
- ACRL information literacy framework
- UNESCO AI Competency Framework for Students
- Choice 360 AI Literacy Framework
- Digital Education Council AI Literacy Framework
- Educause AI Literacy Framework for Higher Education
- AI Literacy: A Guide for Academic Libraries
- World Economic Forum: AI Literacy
- University of Adelaide Library. Artificial Intelligence Literacy Framework
Los distintos marcos de alfabetización en IA coinciden en la necesidad de dotar a los ciudadanos —especialmente a estudiantes y profesionales del ámbito educativo— de competencias que les permitan comprender, usar, evaluar y reflexionar críticamente sobre la inteligencia artificial. Aunque cada marco responde a su contexto institucional y geográfico, comparten una estructura organizada en torno a dimensiones o competencias clave.
En primer lugar, muchos marcos giran en torno a tres grandes ejes: la comprensión técnica (cómo funciona la IA), la dimensión ética y crítica (identificación de sesgos, impactos sociales, privacidad), y la aplicación práctica (uso responsable y efectivo de herramientas de IA). Por ejemplo, tanto el marco de la Universidad de Adelaida como el de Educause y el de la UNESCO incluyen estas tres dimensiones, si bien con distintos niveles de profundidad y enfoque. El marco de la UNESCO es particularmente exhaustivo, al dividir las competencias en cuatro dimensiones (ética, técnica, diseño de sistemas y mentalidad humanista) y establecer niveles progresivos: comprender, aplicar y crear.
El marco de ACRL (Association of College and Research Libraries), aunque no está centrado específicamente en IA, ofrece una estructura conceptual sobre la alfabetización informacional que ha influido en otros marcos como el de Choice360. Este último adapta los principios de ACRL para entornos donde la IA ya forma parte del proceso de búsqueda, evaluación y producción de información académica.
Por su parte, marcos como el del Digital Education Council y el del World Economic Forum adoptan una visión más global y orientada al desarrollo de ciudadanía digital, el pensamiento computacional y las habilidades para el siglo XXI, incorporando la IA como herramienta clave en el desarrollo económico y social. En este sentido, coinciden con el enfoque de Educause, que además integra competencias para distintos actores de la educación superior: estudiantes, docentes y personal técnico.
Los marcos centrados en bibliotecas, como AI Literacy: A Guide for Academic Libraries (Lo, 2023) y el de la Universidad de Adelaida, tienen un enfoque más operativo y cercano a la práctica profesional, diseñados para ayudar a bibliotecarios a enseñar o guiar en el uso de IA en contextos académicos. Estos marcos suelen ser más concisos, pero incluyen ejemplos, buenas prácticas y estrategias de implementación.
Las principales diferencias entre estos marcos se relacionan con el nivel de detalle, el público destinatario (desde estudiantes de primaria hasta personal universitario), y la orientación institucional (educativa, bibliotecaria o política). Algunos, como el de la UNESCO o Educause, son más prescriptivos y completos; otros, como el de ACRL o el de Lo, permiten una mayor flexibilidad e interpretación local.
Todos estos marcos ofrecen una base sólida y complementaria para abordar la alfabetización en inteligencia artificial. Todos reconocen la importancia de desarrollar una comprensión profunda y crítica de la IA, más allá del simple uso técnico de las herramientas, fomentando una ciudadanía digital ética, inclusiva y preparada para los desafíos del presente y del futuro. La combinación de elementos de estos marcos puede ser especialmente útil para diseñar programas educativos o bibliotecarios adaptados a diferentes contextos.
Uno de los hallazgos más relevantes surgió cuando un participante definió la alfabetización en IA como “un cubo bajo el paraguas de la alfabetización informacional”. Este concepto propone que la IA no solo está contenida dentro de la alfabetización informacional, sino que moldea y modifica su paradigma, recordando que detrás de toda tecnología hay supuestos culturales, técnicos y éticos que requieren una evaluación crítica.
Los participantes destacaron que ambos marcos comparten el énfasis en el pensamiento crítico sobre la información. No obstante, las prácticas de alfabetización en IA demandan además una capacidad técnica mínima y una comprensión ética más profunda: es necesario comprender cómo los sistemas generan información, reconocer sus sesgos y limitaciones, y evaluar fuentes con conciencia tecnológica .
También se identificaron brechas en los marcos: la alfabetización en IA suele centrarse únicamente en la IA generativa, ignorando otros tipos de IA; además, se utilizan términos como “ética” de manera vaga sin esclarecer a quién se aplican los principios. El ritmo acelerado del desarrollo tecnológico exige marcos educativos más dinámicos y actualizables .
De este modo, el artículo concluye que la alfabetización en IA podría actuar como una especie de “caballo de Troya” dentro de la alfabetización informacional: aporta una capa adicional que exige un enfoque más técnico, crítico y contextualizado. Esto representa una oportunidad para modernizar los programas curriculares, impulsar colaboraciones entre bibliotecas, centros educativos y docentes, y preparar a estudiantes y académicos para abordar la complejidad actual de la cultura informativa .