Malespina, Elissa. (2 de noviembre de 2026). The AI-Literate Student: AI Literacy Is Not Prompt Engineering. The AI School Librarian. Substack. Leer el artículo original
El artículo de Elissa Malespina plantea una reflexión fundamental sobre la educación en inteligencia artificial: saber utilizar herramientas de IA no significa necesariamente estar alfabetizado en inteligencia artificial. La autora cuestiona que buena parte de la formación dirigida a los estudiantes se centre en enseñar a elaborar instrucciones o prompts cada vez más sofisticados, perfeccionar las preguntas y conseguir respuestas más precisas. Aunque estas habilidades son útiles, no garantizan que el estudiante comprenda cómo funcionan los sistemas, conozca sus limitaciones o sea capaz de determinar si la información que recibe es verdadera, fiable y contrastable.
La autora establece una distinción entre AI fluency (fluidez en inteligencia artificial) y AI literacy (alfabetización en inteligencia artificial). La primera hace referencia a la capacidad de manejar herramientas, seleccionar modelos y formular instrucciones eficaces. La segunda implica competencias mucho más profundas: comprender cómo se generan las respuestas, identificar posibles sesgos, verificar las fuentes, reconocer información inventada, detectar perspectivas ausentes y reflexionar sobre la privacidad de los datos que se introducen en estos sistemas. En definitiva, la alfabetización no consiste únicamente en saber obtener respuestas, sino en desarrollar la capacidad de interrogarlas y evaluarlas críticamente.
Uno de los aspectos más interesantes del texto es su reivindicación del papel de los bibliotecarios escolares en este nuevo escenario. Malespina recuerda que los profesionales de las bibliotecas llevan décadas enseñando a los estudiantes a evaluar la información, identificar la autoría, comprobar la credibilidad de las fuentes, analizar las evidencias y contrastar diferentes perspectivas. Estas competencias, tradicionalmente asociadas a la alfabetización informacional, adquieren ahora una importancia renovada. La inteligencia artificial no sustituye esta labor, sino que amplía su campo de actuación y hace todavía más necesaria la intervención educativa de los bibliotecarios.
También señala una diferencia importante entre los buscadores tradicionales y los sistemas de inteligencia artificial generativa. Cuando un estudiante utiliza Google, normalmente obtiene una lista de documentos, páginas y recursos que puede examinar y comparar. Sin embargo, los sistemas generativos ofrecen directamente una respuesta elaborada, estructurada y aparentemente completa. Esta presentación puede transmitir una falsa sensación de seguridad, porque oculta el proceso de construcción de la respuesta, las fuentes utilizadas, las informaciones descartadas y las incertidumbres existentes. Por ello, resulta imprescindible enseñar a los estudiantes a reconstruir el proceso de investigación: preguntarse de dónde procede la información, qué evidencias la respaldan y cómo puede verificarse fuera del propio sistema.
El artículo relaciona estas ideas con diferentes marcos internacionales de competencias, entre ellos el marco de alfabetización en IA de la UNESCO, el desarrollado por la OCDE y la Comisión Europea para la educación primaria y secundaria, y el modelo de Digital Promise. Todos ellos coinciden en que la formación debe integrar la comprensión de la tecnología, la evaluación crítica de sus resultados y un uso ético y creativo. Asimismo, recoge las recomendaciones de la American Library Association (ALA), que vinculan la alfabetización en IA con la verificación de contenidos, la protección de la privacidad, la precisión de la información y la capacidad de decidir cuándo utilizar estas herramientas e incluso cuándo rechazarlas.
Como propuesta práctica, Malespina introduce el denominado AI Literacy Check, una herramienta basada en seis preguntas que los estudiantes deberían incorporar a su relación cotidiana con la inteligencia artificial:
- ¿Qué estoy pidiendo que haga la IA?
- ¿De dónde podría proceder esta información?
- ¿Qué evidencias respaldan la respuesta?
- ¿Qué información o perspectivas podrían faltar?
- ¿Qué información estoy proporcionando a la IA a cambio?
- ¿Debería la IA realizar realmente esta parte del trabajo?
La reflexión final del artículo es especialmente relevante: la educación no debería limitarse a enseñar a los estudiantes a utilizar las herramientas de inteligencia artificial disponibles en cada momento, porque estas cambiarán continuamente. Lo verdaderamente importante es desarrollar capacidades permanentes de pensamiento crítico, autonomía intelectual, evaluación de evidencias y toma de decisiones.
