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Cómo la IA está cambiando —y no «matando»— la universidad

Flaherty, Colleen. “How AI Is Changing—Not ‘Killing’—College.” Inside Higher Ed, August 29, 2025

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Las principales conclusiones de la encuesta realizada por Inside Higher Ed a estudiantes sobre la IA generativa muestran que, en su opinión, el uso de esta tecnología en constante evolución no ha disminuido el valor de la universidad, pero podría afectar a sus habilidades de pensamiento crítico.

El artículo presenta los principales hallazgos de la encuesta Student Voice 2025–26 realizada por Inside Higher Ed, que se centra en las percepciones de los estudiantes universitarios sobre la inteligencia artificial generativa. La encuesta fue parte de la serie Student Voice 2025–26 y se realizó en julio de 2025. Participaron 1 047 estudiantes de 166 instituciones de educación superior (tanto públicas como privadas, de dos y cuatro años).

Un alto porcentaje, aproximadamente el 85 %, informó haber utilizado inteligencia artificial generativa en cursos durante el último año. Las actividades más comunes incluyen: lluvia de ideas (55 %), preguntas tipo tutor (50 %) y preparación para exámenes o test (46 %). Le siguen funciones como edición de trabajos y generación de resúmenes.

En contraste, solo el 25 % admite usar IA para completar tareas completas, y apenas el 19 % para redactar ensayos enteros. Quienes emplearon IA para escribir ensayos son un tanto más propensos a reportar un impacto negativo en su pensamiento crítico (12 %) en comparación con quienes la utilizaron solo para estudiar (6 %)

El principal motor del uso indebido de IA (desde la perspectiva de los estudiantes) es la presión por obtener buenas calificaciones (37 %), seguido por la falta de tiempo (27 %) y el desinterés por las políticas de integridad académica (26 %). Solo un ínfimo 6 % atribuye este comportamiento a políticas poco claras.

Aun así, el 97 % opina que las instituciones deberían actuar frente a los retos que plantea la IA, pero prefieren soluciones educativas (como formación sobre ética en el uso de IA – 53 %) por encima de prácticas represivas como detectar contenido generado por IA (21 %) o limitar su uso en clase (18 %).

Se observa una brecha de género en la percepción de la IA: los estudiantes hombres son más propensos que las mujeres o personas no binarias a decir que la IA está mejorando sus habilidades de pensamiento crítico.

Aunque muchos temen que el uso de estas tecnologías pueda afectar habilidades clave como el pensamiento crítico, en general los estudiantes no consideran que la IA esté «matando» el valor de la universidad.

Según la encuesta, los estudiantes están utilizando la IA activamente como parte de su proceso de aprendizaje, lo que indica una adopción respetuosa y consciente. Aunque reconocen los riesgos potenciales, como la disminución de habilidades analíticas, no perciben que la IA disminuya la relevancia o el propósito de su formación universitaria.

Esta perspectiva de los estudiantes plantea una tensión interesante: por un lado, existe una preocupación legítima sobre cómo la IA puede impactar negativamente en el desarrollo de competencias críticas; por otro, su uso creciente refleja una herramienta valiosa para complementar el aprendizaje, siempre que se utilice con responsabilidad

La IA en las publicaciones académicas: un estudio sobre las directrices y políticas de las revistas de Biblioteconomía y Documentación

Gao, Wenli, Guoying Liu, Michael Bailou Huang, y Hong Yao. “AI in Scholarly Publishing: A Study on LIS Journals’ Guidelines and Policies.” International Journal of Librarianship 10, no. 2 (2025): 85–100. https://doi.org/10.23974/ijol.2025.vol10.2.419

Se examina cómo las revistas de biblioteconomía e información científica (LIS) han adoptado y regulado el uso de la inteligencia artificial generativa, especialmente herramientas como ChatGPT, dentro del contexto de la publicación académica

En primer lugar, los autores describen numerosos beneficios potenciales de ChatGPT para el ámbito editorial: facilita a los autores la redacción, puede asistir en la generación de resúmenes, sintetizar información compleja y, en general, optimizar varios aspectos del proceso de publicación. No obstante, advierten que esta tecnología representa una innovación disruptiva que podría transformar profundamente la academia y la comunicación científica.

A pesar de sus ventajas, el artículo destaca importantes desafíos éticos. Una de las principales preocupaciones es la autoría: el uso de ChatGPT genera dudas sobre quién es realmente el autor del contenido —el humano que lo solicitó o la IA que lo generó— y sobre cómo atribuir correctamente el crédito. demás, señalan problemas relacionados con el derecho de autor: el modelo puede usar contenido protegido sin citar adecuadamente, ya sea en forma de citas, datos, ideas, métodos o gráficos, lo que podría derivar en plagio, incluso cuando el texto se paraprasea.

Frente a estos retos, los autores argumentan que es fundamental evaluar el nivel de transparencia con que se está integrando la IA generativa en las prácticas editoriales. Recomiendan que las revistas establezcan políticas claras que regulen su uso, especialmente en lo referido a atribución, transparencia y salvaguarda de la originalidad del trabajo científico.

Los detectores de escritura realizada por IA actuales no son fiables en escenarios prácticos

Sadasivan, Vinu Sankar, Aounon Kumar, Sriram Balasubramanian, Wenxiao Wang, y Soheil Feizi. “Can AI-Generated Text be Reliably Detected?” arXiv, marzo 17, 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.11156

Investigadores de la Universidad de Maryland, liderados por Soheil Feizi, profesor asistente de informática, han evaluado la fiabilidad de los detectores de contenido generado por inteligencia artificial (IA). Su conclusión es clara: los detectores actuales no son fiables en escenarios prácticos. Feizi señala que herramientas comunes como paráfrasis pueden reducir la precisión de detección a niveles similares a una simple moneda al aire.

Feizi distingue dos tipos de errores de detección: tipo I, cuando un texto humano es marcado como generado por IA, y tipo II, cuando un texto de IA pasa como humano. Ambos presentan graves implicaciones, especialmente en contextos académicos y editoriales, donde errores pueden arruinar reputaciones y ser extremadamente difíciles de refutar.

Adicionalmente, incluso los métodos basados en marcas digitales (watermarking), teóricamente diseñados para identificar contenido de IA, pueden ser vulnerables a ataques de suplantación. El investigador advierte que dichas fallas podrían socavar la credibilidad de los mecanismos de autenticación digital.

Soheil Feizi explica que, en la práctica, dada la semejanza en la distribución de estilos entre textos humanos y generados por IA —y la sofisticación creciente de las técnicas de engaño—, es “teóricamente imposible” distinguir con certeza absoluta el origen de un texto.

Por otro lado, Furong Huang, también profesora asistente en la Universidad de Maryland, adopta una posición más optimista. Ella sostiene que los modelos de detección podrían mejorar si se dispone de una gran cantidad de ejemplos genuinos de escritura humana para su entrenamiento. Es decir, la clave para refinar estas herramientas sería el acceso a más y mejores datos.

El 71% de los estadounidenses teme que la IA provoque una pérdida permanente de empleos

Reuters. “Americans Fear AI Permanently Displacing Workers, Reuters/Ipsos Poll Finds.” Reuters, August 20, 2025. https://www.reuters.com/world/us/americans-fear-ai-permanently-displacing-workers-reutersipsos-poll-finds-2025-08-19/

En EE. UU., una nueva encuesta realizada por Reuters/Ipsos entre adultos estadounidenses revela una profunda inquietud respecto al impacto de la inteligencia artificial (IA) en el empleo: el 71 % de los encuestados teme que la IA cause una pérdida permanente de trabajos.

Más allá del empleo, los ciudadanos expresan otras temores relacionados con la IA. El 77 % se muestra preocupado por su posible uso para provocar caos político, como la creación de videos falsos ultrarrealistas —por ejemplo, un video falso creado por IA que mostró a Barack Obama siendo arrestado— Además, el 48 % se opone a que la IA sea usada para determinar blancos en ataques militares, mientras que solo el 24 % lo aprueba; el resto no está seguro.

El encendido debate sobre la IA coincide con un nivel de desempleo todavía relativamente bajo —4,2 % en julio de 2025—, lo que sugiere que aún no se ha materializado una pérdida masiva de empleos, aunque el cambio en la naturaleza del trabajo ya preocupa.

Otros aspectos destacados del sondeo incluyen: el 61 % de los estadounidenses teme el elevado consumo eléctrico vinculado a los centros de datos de IA; existe preocupación por aplicaciones nocivas como bots que sostienen conversaciones romantizadas con menores, generación de información médica falsa o discursos racistas; dos tercios temen que la gente llegue a preferir compañías de IA en lugar de relaciones humanas, y sobre la educación, el 36 % piensa que la IA puede ayudar, el 40 % no lo cree así, y el resto está indeciso.

La encuesta se realizó en línea durante seis días, concluyendo el lunes anterior a su publicación, abarcó 4 446 adultos estadounidenses y tiene un margen de error aproximado del 2 puntos porcentuales.

Perplexity AI compartirá los ingresos por búsquedas con los editores

“Perplexity AI to Share Search Revenue with Publishers.” Tech Xplore, 27 de agosto de 2025. https://techxplore.com/news/2025-08-perplexity-ai-revenue-publishers.html

Perplexity AI implementará un novedoso modelo de reparto de ingresos, mediante el cual comenzará a pagar a los medios de comunicación cuyas publicaciones sean utilizadas por su navegador o asistente de IA para responder consultas de usuario.

Como parte de este enfoque, la empresa ha reservado un fondo inicial de 42,5 millones de dólares que se destinará a compensar a los editores cuyas páginas web sean visitadas o citadas, o cuyos contenidos sean utilizados por agentes inteligentes de IA.

Este modelo se sostiene gracias a una nueva suscripción llamada Comet Plus, con un costo mensual de 5 dólares, que también estará incluida en los planes Pro y Max de Perplexity

La estructura de reparto de ingresos es clara: el 80 % de los ingresos de Comet Plus irá directamente a los editores, mientras que el 20 % restante cubrirá los costes de computación necesarios para mantener la infraestructura IA

Además, el sistema de distribución de los fondos se basa en tres tipos de interacciones generadas por la IA: visitas humanas, citas en búsquedas de IA y acciones realizadas por agentes.

Este anuncio llega en un contexto de crecientes tensiones entre las empresas de inteligencia artificial y los medios, muchos de los cuales acusan a los sistemas de IA de consumir contenido sin remunerar a sus creadores ni generar tráfico real a sus sitios web

La introducción de Comet Plus parece ser una respuesta concreta a estas preocupaciones, además de una estrategia para fomentar la colaboración en lugar de enfrentamientos legales

Declaración de la IFLA sobre los contratos digitales restrictivos a los derechos y funciones esenciales de las bibliotecas.

International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA). Time to Stop the Undermining of Library Rights: IFLA Statement on Contract Override. 28 de agosto de 2025. https://www.ifla.org/news/time-to-stop-the-undermining-of-library-rights-ifla-statement-on-contract-override/

La Federación Internacional de Asociaciones e Instituciones Bibliotecarias (IFLA) emite un comunicado urgente sobre cómo ciertos contratos y licencias digitales están socavando los derechos y funciones esenciales de las bibliotecas.

Según la IFLA, estos acuerdos, muchas veces impuestos por editores o proveedores de contenidos digitales, limitan la capacidad de las bibliotecas para prestar, preservar, compartir y enseñar con los materiales digitales, lo que pone en riesgo su misión social y educativa.

El comunicado señala que las licencias restrictivas y las medidas de gestión de derechos digitales (DRM) pueden impedir incluso usos legítimos de los materiales protegidos por derechos de autor, como la copia para preservación, préstamo interbibliotecario o acceso a personas con discapacidad. Estas limitaciones contravienen el espíritu de las excepciones y limitaciones legales al derecho de autor, diseñadas para garantizar el acceso equitativo a la información y la educación.

La IFLA hace una llamada a la acción a gobiernos, editores y bibliotecas para que protejan los derechos de las bibliotecas y defiendan las excepciones y limitaciones al copyright. Esto incluye negociar contratos que respeten los derechos de las bibliotecas, promover transparencia en los términos de licencias digitales y asegurar que las bibliotecas puedan cumplir sus funciones de preservación cultural y acceso público a la información. Además, la organización subraya que la protección tecnológica no debe impedir el uso legítimo de los materiales, y que las políticas de acceso deben equilibrar los intereses comerciales con los derechos educativos y sociales de la comunidad.

En síntesis, la declaración de la IFLA enfatiza que las bibliotecas no solo son centros de préstamo de materiales, sino guardianes del acceso al conocimiento, la educación y la cultura, y que los contratos digitales restrictivos representan una amenaza significativa a esta función. La organización insta a todos los actores involucrados a garantizar que los acuerdos tecnológicos no anulen los derechos fundamentales de las bibliotecas.

Despidos de catalogadores y calidad de los metadatos generados por IA en bibliotecas

Olson, Mike. «Beyond Classification: The Human Cost of Library and Information Labor Under Digital Capitalism.» The Scholarly Kitchen, 26 de agosto de 2025. https://scholarlykitchen.sspnet.org/2025/08/26/guest-post-beyond-classification-the-human-cost-of-library-and-information-labor-under-digital-capitalism

A través de ejemplos como los 80 despidos en OCLC y la eliminación de 425 puestos en la Universidad Northwestern, se destaca cómo la reducción de personal especializado en catalogación afecta negativamente la calidad de los metadatos y la accesibilidad de las colecciones.

Los recientes despidos en OCLC, la organización sin fines de lucro con sede en Dublín, Ohio, que administra el Sistema Decimal Dewey y WorldCat, ofrecen una visión clara del futuro precario del trabajo en bibliotecas y gestión de información. En julio de 2025, OCLC confirmó la reducción de aproximadamente 80 puestos en su fuerza laboral de Ohio central, citando “cambios en los requisitos de habilidades técnicas, creciente influencia de la inteligencia artificial y cambios continuos en la educación superior y las bibliotecas”.

Mientras OCLC cita la IA como justificación para los recortes de personal, también ha anunciado que está desarrollando herramientas de IA para el procesamiento de metadatos. Aquí radica la paradoja de nuestra época: los mismos avances tecnológicos que se celebran por su eficiencia están eliminando la experiencia humana que crea los metadatos de alta calidad de los que dependen estos sistemas para funcionar.

El trabajo en bibliotecas ejemplifica lo que Maurizio Lazzarato identifica como “trabajo inmaterial”: un trabajo que produce contenido informativo y estandarización cultural, convirtiéndose en directamente productivo para el capitalismo digital a través de sistemas controlados por proveedores que agregan y monetizan metadatos estandarizados.

La desvalorización de la experiencia en catalogación se hace visible cuando las instituciones eliminan estos puestos durante recortes presupuestarios. El anuncio de despidos en la Universidad Northwestern, que afectó a 425 puestos, incluyó a Violet Fox, una de las voces principales en catalogación crítica y creadora del Cataloging Lab. El despido de Fox es particularmente significativo: su trabajo en prácticas de descripción reparativa ejemplifica el tipo de conocimiento especializado en catalogación que las instituciones están eliminando precisamente cuando más se necesita. Catalogadores como Fox realizan el trabajo invisible de desafiar los sistemas de clasificación coloniales, asegurando que los encabezamientos de materia reflejen las necesidades de la comunidad y no términos genéricos de proveedores, haciendo que las colecciones sean accesibles y manteniendo la calidad de los metadatos que permite la investigación académica.

La promesa de la IA en catalogación es seductora: procesamiento más rápido, reducción del trabajo manual, liberando a los trabajadores para tareas “más importantes”. Sin embargo, experimentos recientes de la Biblioteca del Congreso muestran que los modelos de lenguaje grande obtuvieron solo un 26% de F1 al predecir encabezamientos de la Biblioteca del Congreso, y los modelos de clasificación de materias solo un 35% de precisión. Esto revela un cambio fundamental en el trabajo de catalogación: los catalogadores ahora se concentran en entrenar, evaluar y curar resultados algorítmicos, proporcionando retroalimentación para sistemas incapaces de replicar la experiencia humana, el conocimiento cultural y la comprensión contextual necesarios para metadatos de calidad.

Olson argumenta que la automatización, en lugar de mejorar la eficiencia, está desplazando la experiencia humana necesaria para crear metadatos precisos y culturalmente sensibles. Esta tendencia refleja una transformación más amplia en la educación superior, donde las instituciones se enfocan en la eficiencia y la rentabilidad, a menudo a expensas de la diversidad cultural y la equidad.

El autor concluye que la pérdida de control institucional sobre la organización bibliográfica y la dependencia de sistemas de descubrimiento controlados por proveedores externos están erosionando la autonomía y la misión pública de las bibliotecas. Advierte que, sin una reflexión crítica y una acción concertada, el trabajo bibliotecario esencial podría desaparecer, con consecuencias negativas para la accesibilidad y la justicia en la información.