Decálogo de casos de usos de IA en la gestión bibliotecaria. Iberbibliotecas 2026 Recuperado de https://www.iberbibliotecas.org/decalogo-de-casos-de-usos-de-ia-en-la-gestion-bibliotecaria/

La inteligencia artificial está transformando la gestión del conocimiento en bibliotecas públicas y comunitarias, pero su adopción no es neutral ni homogénea: depende de las condiciones institucionales, las desigualdades de acceso y las prácticas culturales de cada comunidad. Para las bibliotecas, el reto estratégico no es solo incorporar tecnología, sino hacerlo de forma crítica y contextualizada, situando el diálogo sobre derechos culturales, equidad informacional, diversidad lingüística y participación comunitaria en el centro del proceso. Lejos de una visión tecnosolucionista, la IA debe configurarse como una herramienta de apoyo que fortalezca las prácticas profesionales reflexivas y los vínculos humanos.

El documento propone diez casos de uso concretos de la IA en la gestión bibliotecaria: desde mejorar la búsqueda mediante modelos semánticos hasta aplicar sistemas de recomendación personalizados; desde apoyar la catalogación y la precatalogación hasta facilitar traducción y adaptación de contenidos; pasando por la síntesis documental y la eficiencia en la gestión interna. También destaca el papel crítico del bibliotecario en la curaduría algorítmica y la mediación cultural, la incorporación de IA en actividades formativas y culturales, el uso de herramientas que mejoren la accesibilidad y, finalmente, la necesidad de fortalecer el rol social de la biblioteca mediante espacios de diálogo ciudadano sobre el impacto y la gobernanza de la IA y los recursos digitales.

La lista de los 10 casos de uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión bibliotecaria según el Decálogo de casos de usos de IA en la gestión bibliotecaria publicado por Iberbibliotecas:

1. Búsqueda semántica avanzada — usar modelos de lenguaje para permitir búsquedas por ideas o conceptos más allá de las palabras clave tradicionales.
2. Sistemas de recomendación personalizada — sugerir lecturas y recursos adaptados a los intereses de la comunidad, respetando diversidad y privacidad.
3. Apoyo a la catalogación y precatalogación — emplear IA para extraer y organizar información bibliográfica, agilizando procesos técnicos.
4. Traducción y adaptación de contenidos — usar IA para traducir textos y adaptar formatos para distintos públicos, favoreciendo la accesibilidad.
5. Resumen y síntesis documental — generar resúmenes de documentos extensos para facilitar la gestión y difusión de contenidos clave.
6. Eficiencia en la gestión interna — analizar datos de uso de colecciones, servicios y actividades para apoyar decisiones informadas.
7. Curaduría algorítmica crítica — fortalecer el papel del bibliotecario como mediador crítico frente a contenidos generados por IA.
8. Dinamización y mediación asistida por IA — incorporar IA en actividades formativas y culturales para debatir sus implicaciones.
9. Herramientas para la accesibilidad — explorar aplicaciones de IA que apoyen a personas con discapacidad mediante asistentes y formatos adaptados.
10. Fortalecimiento del rol social de la biblioteca — crear espacios de diálogo comunitario sobre el impacto y uso responsable de la IA y recursos digitales.