Chao Cai, Jane K. Yatcilla, Academic search literacy in the age of generative AI: A conceptual framework for navigating the search-language ecology, The Journal of Academic Librarianship,
Volume 52, Issue 5, 2026, 103323, ISSN 0099-1333, https://doi.org/10.1016/j.acalib.2026.103323.
El artículo analiza cómo la aparición de la IA generativa está transformando la manera en que estudiantes, investigadores y profesionales buscan, recuperan y evalúan información académica. Su punto de partida es que herramientas como los asistentes conversacionales y los sistemas de búsqueda basados en lenguaje natural no deberían entenderse necesariamente como una ruptura absoluta con las formas anteriores de recuperación de información. Más bien, se incorporan a una ecología de lenguajes y estrategias de búsqueda que ya incluye catálogos, bases de datos bibliográficas, buscadores académicos, operadores booleanos, palabras clave y otros mecanismos tradicionales. La IA amplía este ecosistema y modifica la relación entre el usuario y las herramientas de recuperación.
Una de las aportaciones principales es la propuesta de un marco de cuatro dimensiones para comprender la competencia en búsqueda académica en la era de la IA generativa. El planteamiento intenta superar una concepción de la alfabetización informacional centrada exclusivamente en conocer técnicas concretas —por ejemplo, utilizar operadores booleanos o seleccionar palabras clave— para avanzar hacia una competencia más amplia, relacionada con la capacidad del usuario para formular, reformular, negociar y evaluar sus propias preguntas de investigación. En este sentido, buscar información deja de ser simplemente introducir una consulta en un sistema y seleccionar resultados para convertirse en un proceso intelectual de construcción progresiva del problema.
El artículo concede especial importancia a la diferencia entre búsqueda por conveniencia y búsqueda responsable. Las herramientas generativas pueden hacer que encontrar una respuesta parezca mucho más sencillo: el usuario formula una pregunta en lenguaje natural y recibe una respuesta elaborada, sintetizada y aparentemente pertinente. Sin embargo, esa comodidad no garantiza que la información recuperada sea correcta, completa, relevante o verificable. Por ello, el trabajo plantea la necesidad de distinguir explícitamente entre utilizar la IA porque proporciona una respuesta rápida y utilizarla dentro de un proceso consciente de búsqueda, comprobación y evaluación de fuentes.
Otro aspecto interesante es la revisión del papel que tradicionalmente han desempeñado los operadores booleanos y las estrategias estructuradas de recuperación. El artículo señala que los criterios de responsabilidad asociados a la lógica booleana pueden resultar insuficientes en ámbitos en los que los conceptos tienen fronteras difusas o son difíciles de definir con precisión. Esto es especialmente relevante en las ciencias sociales y humanas, donde una misma cuestión puede expresarse mediante diferentes vocabularios, perspectivas conceptuales o tradiciones disciplinares. La IA generativa puede ayudar a explorar esas variaciones lingüísticas, pero esa posibilidad exige que el usuario comprenda qué está preguntando y qué consecuencias tiene cada formulación.
En este contexto, el prompt adquiere una consideración diferente. El artículo propone interpretar la elaboración de instrucciones para una IA generativa no simplemente como una habilidad técnica para conseguir mejores respuestas, sino como una forma de “negociación de preguntas” autogestionada por el usuario. Es decir, escribir un buen prompt implica pensar qué se quiere conocer, qué información falta, qué contexto debe proporcionar el usuario, qué restricciones deben establecerse y cómo se comprobará posteriormente la respuesta obtenida. La competencia no reside, por tanto, únicamente en saber “hablar con la IA”, sino en saber interrogar, cuestionar y conducir el proceso de búsqueda.
Esta perspectiva tiene importantes implicaciones para las bibliotecas universitarias y la alfabetización informacional. El bibliotecario deja de ser únicamente el profesional que enseña a localizar información en catálogos y bases de datos y adquiere un papel más amplio como mediador de los procesos de búsqueda en un entorno híbrido, donde conviven buscadores tradicionales, bases de datos académicas y sistemas de IA generativa. La formación debe enseñar no solo dónde buscar, sino también cómo formular preguntas, contrastar resultados, rastrear las fuentes originales, reconocer limitaciones y decidir qué nivel de evidencia es necesario para cada propósito académico.
En definitiva, el artículo propone pasar de una concepción de la alfabetización en búsqueda basada fundamentalmente en “saber utilizar una herramienta” a otra centrada en comprender el proceso de búsqueda y mantener el control intelectual sobre él. La IA generativa puede facilitar enormemente la exploración de información, pero no elimina la necesidad de competencias de búsqueda; al contrario, las hace más complejas. El usuario necesita comprender las diferentes posibilidades de recuperación, evaluar críticamente las respuestas generadas y mantener una actitud responsable ante las fuentes. La aportación resulta especialmente relevante para repensar la alfabetización informacional y la alfabetización en IA, porque sitúa en el centro no la tecnología, sino la capacidad humana para formular preguntas, interpretar resultados y construir conocimiento
