Reagan, Kevin, Kay Coates, y Jessica Swaringen. “Your Information ZODIAC: An Information Evaluation Framework for the Age of Generative AI.” Journal of New Librarianship 10, no. 2 (2025): 94–109. https://newlibs.org/index.php/jonl/article/view/3107/3189

Se propone un nuevo marco conceptual para la evaluación crítica de la información en un contexto profundamente transformado por la inteligencia artificial generativa. Partiendo de modelos ya consolidados en alfabetización informacional —como CRAAP, SIFT o ACT UP—, los autores desarrollan el modelo ZODIAC, un acrónimo que sintetiza seis dimensiones clave: Zooming in, Other opinions, Dataset, Intent, Authenticity y Consistency.

Este enfoque responde a la necesidad urgente de adaptar las herramientas de evaluación tradicionales a un entorno en el que los contenidos no solo son abundantes, sino también generados automáticamente por sistemas complejos como los modelos de lenguaje.

El primer componente, Zooming in, invita a examinar detenidamente los detalles de la información generada, prestando atención a elementos que pueden pasar desapercibidos en una lectura superficial. Other opinions enfatiza la importancia de contrastar la información con otras fuentes, reforzando la idea de que ningún contenido —especialmente el generado por IA— debe considerarse aislado. Uno de los aportes más innovadores del modelo es la inclusión de Dataset, que introduce a los estudiantes en la necesidad de reflexionar sobre los datos de entrenamiento de los sistemas de inteligencia artificial, un aspecto ausente en marcos anteriores pero crucial para comprender los sesgos y limitaciones de estas herramientas.

Asimismo, el criterio de Intent se centra en analizar la finalidad del contenido generado: no solo qué dice, sino por qué y para qué ha sido producido. Este punto es especialmente relevante en sistemas de IA, donde la intencionalidad puede no ser evidente y está mediada por los objetivos del diseño del sistema. Por su parte, Authenticity y Consistency abordan dos problemas característicos de la inteligencia artificial generativa: la dificultad para verificar la autenticidad de los contenidos y la tendencia de estos sistemas a generar respuestas plausibles pero no siempre coherentes o veraces. En conjunto, estos criterios permiten a los estudiantes desarrollar una mirada crítica más afinada frente a textos, imágenes o datos producidos por IA.

Se subraya que el modelo ZODIAC está diseñado como una herramienta introductoria, especialmente orientada a estudiantes de primer año universitario. Su objetivo no es ofrecer un sistema exhaustivo, sino proporcionar una base accesible que permita comenzar a desarrollar competencias críticas en un entorno informativo cada vez más complejo. En este sentido, los autores reconocen explícitamente las limitaciones del modelo, señalando que no aborda de manera completa aspectos sociales y medioambientales relacionados con la inteligencia artificial, como el impacto energético de los sistemas o las implicaciones éticas de su uso.

En la discusión final, los autores amplían el marco conceptual e invitan a la comunidad profesional —bibliotecarios, docentes e investigadores— a avanzar hacia modelos más holísticos de alfabetización informacional y alfabetización en IA. Este llamamiento es especialmente relevante en el contexto actual, donde la capacidad de evaluar información ya no puede separarse del conocimiento sobre cómo funcionan las tecnologías que la generan. En definitiva, el artículo sitúa el modelo ZODIAC como una propuesta pedagógica innovadora que, aunque inicial, abre nuevas vías para repensar la enseñanza del pensamiento crítico en la era de la inteligencia artificial.