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Acerca de Julio Alonso Arévalo

Bibliotecario de la Facultad de Traducción y Doc. de la USAL. Ex-Miembro del Grupo de Investigación E-LECTRA. Premio Nacional de Investigación por la UNE Premio mejor Profesional Social Media INFOAWARDS 2019. Creador y editor del repositorio E-LIS. Más de 80 artículos científicos publicados - Ver en E-LIS -en revistas científicas. El profesional de la información, Library Hi-Tech, Electronic Library. Investigación Bibliotecológica, Anales de Documentación... 12 libros publicados: Nueva fuentes de información en el contexto de la web 2.0 (Pirámide), Gutemberg 2.0 (TREA). Social Reading (Elsevier), eBooks en bibliotecas universitarias (TREA), El ecosistema del libro electrónico universitario (UNE), Un viaje a la cultura open (Amazon), GRATIS Zotero (Creative Spaces), Leyendo entre Pantallas (Trea), GRATIS Literaçia da infomrçao (ISPA) GRATIS Espistemologia y acceso abierto (UCE) GRATIS Makerspaces y bibliotecas. Barcelona: El Profesional de la Información EPI-UOC, 2018. Makerspaces. Espacios creativos en bibliotecas: creación, planificación y programación de actividades. Salamanca: Ediciones del Universo, 2019. Los libros, la lectura y los lectores a través de la literatura y las artes. Buenos Aires : Alfagrama Ediciones, 2019 Más de 2000 citas en Google Schoolar Creador y gestor del blog Universo abierto Director del programa de Radio Planeta Biblioteca Más de 250.000 seguidores en los grupos profesionales de Facebook.

Las máquinas también son audiencia: cómo adaptar la comunicación institucional a la inteligencia artificial

Speaker presenting artificial intelligence communication strategies beside humanoid robots
A speaker presents institutional communication strategies for artificial intelligence to an audience alongside humanoid robots.

Pew Research Center. (2026, 1 de octubre). Welcoming machines as audience: A guide for nonprofit communicators thinking about AI. Pew Research Center. Consultar artículo original

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La idea fundamental es que la visibilidad institucional está cambiando: ya no basta con estar presente en Internet, también hay que ser comprensible, recuperable y reconocible para la inteligencia artificial. Las bibliotecas tienen aquí una nueva responsabilidad como intermediarias entre el conocimiento publicado, los sistemas inteligentes y los ciudadanos.

Se presenta una guía del Pew Research Center dirigida a profesionales de la comunicación de organizaciones sin ánimo de lucro, con recomendaciones para adaptar sus estrategias a un escenario en el que la inteligencia artificial se ha convertido en intermediaria entre las fuentes de información y los ciudadanos. Los usuarios recurren cada vez más a herramientas como ChatGPT y otros asistentes inteligentes para buscar información, resolver dudas y conocer el trabajo de diferentes instituciones. Este cambio está modificando la manera en que las personas descubren, interpretan y confían en los contenidos publicados en Internet.

La idea central es que las organizaciones ya no deben pensar exclusivamente en las personas como destinatarias de sus contenidos, sino también en los sistemas de inteligencia artificial que rastrean, interpretan, seleccionan y presentan esa información. Esto significa que las instituciones deben aprender a comunicar simultáneamente para dos públicos: los lectores humanos y las máquinas que procesan sus contenidos. La presencia de una organización en los resultados de los buscadores tradicionales ya no garantiza que también aparezca en las respuestas generadas por los asistentes de IA.

El documento propone una estrategia estructurada en tres líneas de actuación: aceptar, adaptar y avanzar (Accept, Adapt, Advance).

– Aceptar (Accept): reconocer que la inteligencia artificial ha llegado para quedarse y que una parte de los usuarios ya utiliza estos sistemas para acceder a la información. Las organizaciones deben asumir que este comportamiento puede afectar al tráfico directo hacia sus páginas web y a la manera en que se distribuyen sus contenidos.

– Adaptar (Adapt): analizar cómo aparecen actualmente los contenidos institucionales en las respuestas de los sistemas de IA. Se recomienda realizar pruebas con preguntas reales relacionadas con la actividad de la organización, utilizando diferentes plataformas. Es importante comprobar si la institución aparece mencionada, si sus documentos son citados y si se incluyen enlaces que permitan acceder a las fuentes originales.

– Avanzar (Advance): incorporar los resultados de estas evaluaciones a las futuras estrategias de comunicación. Esto implica mejorar la estructura, los metadatos y la accesibilidad de los contenidos para facilitar su interpretación por parte de los sistemas automatizados, sin descuidar las necesidades de los lectores humanos.

La guía incluye una lista de comprobación con recomendaciones prácticas. En primer lugar, propone decidir si interesa que los chatbots de inteligencia artificial utilicen y difundan los contenidos de la organización. Esta decisión debe estar vinculada a sus objetivos institucionales, identificando qué investigaciones, servicios, productos y públicos interesa hacer más visibles. También se debe definir qué resultados se esperan: respuestas precisas, atribución correcta de la autoría y enlaces que conduzcan a la fuente original.

En segundo lugar, recomienda evaluar la visibilidad institucional en los sistemas de IA mediante entre 10 y 20 preguntas reales que deberían permitir localizar los conocimientos, investigaciones o datos de la organización. Estas consultas deben probarse en distintas plataformas, registrando si la institución aparece, si recibe citas y enlaces y si la información recuperada es actual, correcta y completa. También conviene identificar errores, referencias desactualizadas, omisiones y problemas de atribución, repitiendo periódicamente las pruebas para observar la evolución.

Otro aspecto fundamental es la denominada legibilidad para las máquinas (machine readability). Pew Research Center recomienda que los datos representados en gráficos estén disponibles también como texto, que los metadatos describan claramente los temas, autores, periodos temporales y conjuntos de datos, y que los informes importantes dispongan de versiones en texto plano o Markdown. Asimismo, aconseja revisar las páginas web para detectar elementos que puedan dificultar el rastreo, la interpretación o la recuperación de la información por parte de los sistemas automatizados.

Finalmente, el documento propone medir los resultados mediante tres indicadores principales: visibilidad, precisión y generación de tráfico. No basta con que una herramienta de IA mencione una institución; también debe representar correctamente su información y facilitar el acceso a sus contenidos originales. Para ello, recomienda establecer responsables de seguimiento y realizar evaluaciones periódicas en las principales plataformas.

Lista de comprobación práctica para profesionales de organizaciones sin ánimo de lucro

1. ¿Quieres que las personas utilicen chatbots de inteligencia artificial para encontrar y conocer el trabajo de tu organización?

  • Analiza cómo la visibilidad en los sistemas de IA contribuye a la misión y a los objetivos de comunicación de tu organización.
  • Decide si quieres que los sistemas de inteligencia artificial accedan a tus contenidos y los muestren en sus respuestas.
  • Identifica los temas, productos y públicos para los que resulta más importante tener visibilidad en la IA.
  • Define los resultados que deseas conseguir: respuestas precisas, atribución clara de la autoría y enlaces que permitan regresar a tu organización y consultar sus fuentes originales.

2. ¿Cómo aparece actualmente tu trabajo en los sistemas de IA? ¿Es esa la visibilidad que deseas?

  • Selecciona entre 10 y 20 preguntas o instrucciones reales (prompts) que deberían permitir localizar tus conocimientos especializados, investigaciones o datos.
  • Prueba las mismas preguntas en diferentes plataformas de inteligencia artificial.
  • Registra si tu organización aparece mencionada, citada y enlazada.
  • Pide a un experto en la materia que evalúe si cada respuesta está actualizada y es precisa y completa.
  • Identifica patrones y problemas, como información desactualizada, atribuciones poco claras, enlaces ausentes o datos que los sistemas no consiguen recuperar.
  • Repite las pruebas periódicamente para comprobar qué aspectos cambian con el tiempo.

3. ¿Cómo puedes conseguir que tus contenidos sean legibles para las máquinas?

  • Adopta un flujo de trabajo simultáneo: continúa ofreciendo contenidos y servicios a las personas mientras preparas también la información para que pueda ser procesada por las máquinas.
  • Facilita que los datos y la información que aparecen en gráficos estén disponibles en formato de texto legible, y no únicamente como imágenes estáticas.
  • Mejora los metadatos para que los sistemas puedan identificar elementos como el tema, la población estudiada, los años que abarca la información, los informes, los conjuntos de datos y los autores.
  • Crea versiones en texto plano o Markdown de los principales informes para facilitar que las máquinas recuperen sus contenidos esenciales.
  • Audita tu sitio web para detectar cualquier elemento que pueda dificultar que los sistemas automatizados rastreen, interpreten o relacionen la información.

4. ¿Cómo puedes saber si estás teniendo éxito?

  • Comprueba que los motores de inteligencia artificial recuperan tu información (visibilidad), la representan correctamente (precisión) y generan tráfico hacia tu organización (enlaces).
  • Utiliza diferentes indicadores para evaluar los resultados, entre ellos pruebas basadas en preguntas (prompts), actividad de los rastreadores de IA, menciones, citas y tráfico procedente de referencias externas.
  • Designa a una persona responsable de realizar pruebas periódicas en las plataformas y modelos de inteligencia artificial más utilizados.

Anthropic utilizó libros pirateados de profesores de Stanford para entrenar su inteligencia artificial Claude

Yu, A. (2026, 27 de octubre). Anthropic illegally trained Claude with Stanford professors’ books. The Stanford Daily. Consultar artículo original

Se informa sobre el conflicto judicial entre Anthropic, empresa desarrolladora del modelo de inteligencia artificial Claude, y un grupo de escritores y profesores de la Universidad de Stanford cuyos libros habrían sido descargados ilegalmente y utilizados para entrenar sus modelos de inteligencia artificial.

Entre los autores afectados figuran Tobias Wolff, Abraham Verghese, Chang-Rae Lee, Daniel Mason, Hayagreeva Rao y Myra Strober. La controversia pone de manifiesto uno de los principales problemas jurídicos y éticos de la inteligencia artificial generativa: el uso de obras protegidas por derechos de autor para alimentar sistemas comerciales sin autorización de sus creadores.

El caso se relaciona con el procedimiento judicial Bartz v. Anthropic, en el que el juez federal William Alsup estableció una distinción importante entre el entrenamiento de modelos de IA y la obtención de las obras utilizadas para ese propósito. El magistrado consideró que entrenar modelos lingüísticos con libros adquiridos legalmente podía constituir un uso legítimo (fair use), al entender que el sistema aprende patrones, temas y estilos para producir contenidos diferentes. Sin embargo, rechazó que la empresa pudiera descargar libros pirateados y almacenarlos en una biblioteca central permanente para alimentar sus modelos.

El acuerdo judicial alcanzó los 1.500 millones de dólares y contempló compensaciones para autores y editoriales por casi 500.000 obras registradas. No obstante, algunos escritores consideran que esta solución resulta insuficiente. Tobias Wolff y otros 27 autores decidieron apartarse del acuerdo y presentar una demanda independiente, denominada Cruz v. Anthropic, en mayo de 2026. Reclaman indemnizaciones legales de hasta 150.000 dólares por cada obra infringida, frente a los aproximadamente 3.000 dólares por título previstos en el acuerdo colectivo. Además, buscan impedir que sus obras se utilicen para entrenar Claude sin autorización.

La demanda sostiene que Anthropic habría obtenido libros protegidos mediante bibliotecas digitales clandestinas, entre ellas LibGen y PiLiMi, descargando, reproduciendo y almacenando los archivos sin consentimiento de sus titulares. Wolff señala que diez de sus publicaciones fueron utilizadas para el entrenamiento de la IA sin permiso. El escritor expresa su preocupación por las consecuencias económicas que esta práctica puede tener para los autores, especialmente para las nuevas generaciones de escritores que dependen de los ingresos derivados de sus publicaciones.

El artículo también recoge la perspectiva de Paul Goldstein, especialista en propiedad intelectual de Stanford y participante en el litigio. Goldstein señala que uno de los grandes problemas para regular el entrenamiento de la inteligencia artificial es la dificultad de gestionar licencias individuales para millones de obras protegidas. Los costes de transacción hacen especialmente complejo obtener autorización de cada titular de derechos. Por su parte, la directora ejecutiva de Authors Guild, Mary Rasenberger, defiende que las empresas de IA deben establecer sistemas de licencias que permitan remunerar a escritores y editores y controlar cómo se utilizan sus obras.

La controversia no se limita a Anthropic. El artículo recuerda que autores, artistas visuales y medios de comunicación han presentado más de 70 demandas contra empresas de inteligencia artificial por presuntas infracciones de derechos de autor. Entre los litigios más conocidos se encuentran los promovidos por The New York Times y Getty Images. También se destaca la importancia del reconocimiento de la autoría: Paul Goldstein recuerda que muchos países reconocen derechos morales de atribución, mientras que Estados Unidos carece de una protección equivalente de carácter general.

«Bye Bye AI»: una bibliotecaria de un pequeño pueblo ofrece un curso para deshacerte de la IA en tu teléfono.

Notopoulos, K. (2026, 27 de septiembre). This small town librarian offers a ‘Bye, Bye AI’ class to take AI off your phone. Now everyone wants in. Business Insider. Leer artículo original

La biblioteca pública North Chatham Free Library, situada en una pequeña localidad del estado de Nueva York (Estados Unidos), ha conseguido repercusión internacional con una iniciativa poco habitual: un taller denominado «Bye Bye AI», destinado a enseñar a los ciudadanos cómo desactivar las funciones de inteligencia artificial incorporadas en sus teléfonos móviles, ordenadores y servicios digitales.

La iniciativa fue impulsada por Shea Wert, la única bibliotecaria a tiempo completo del centro, después de observar que numerosos usuarios manifestaban su malestar ante la incorporación automática de herramientas de inteligencia artificial en servicios que utilizaban habitualmente. Entre las quejas más frecuentes figuraban las respuestas automáticas y las sugerencias de escritura de Gmail, así como otras funcionalidades que aparecen sin que los usuarios las hayan solicitado expresamente.

La propuesta tuvo una acogida extraordinaria. El cartel anunciador del taller se difundió en Facebook y consiguió más de 8.000 reacciones y cientos de comentarios. La repercusión trascendió el ámbito local y comenzaron a llegar solicitudes de personas de otros estados e incluso de otros países interesadas en asistir, recibir una grabación o disponer de materiales para organizar actividades similares en sus propias bibliotecas.

La experiencia está relacionada con el trabajo de otra bibliotecaria, Hannah Cyrus, que había desarrollado talleres gratuitos bajo el título «Avoiding AI» (Evitar la inteligencia artificial). Su planteamiento parte de una idea especialmente interesante: las bibliotecas deben ayudar a los ciudadanos tanto a adoptar las nuevas tecnologías como a rechazarlas cuando así lo deseen. Cyrus publicó esta reflexión en una revista profesional y ha recibido solicitudes de cientos de bibliotecarios de diferentes partes del mundo interesados en utilizar sus materiales y reproducir la experiencia.

Un aspecto significativo es que la iniciativa no responde necesariamente a una postura contraria a la inteligencia artificial. Shea Wert reconoce que utiliza herramientas de IA en determinadas tareas profesionales, por ejemplo, para elaborar esquemas o redactar documentos complejos. También ayuda a los usuarios que desean aprender a utilizar modelos de lenguaje y mejorar sus instrucciones. Sin embargo, observa que una parte importante de las consultas procede de personas mayores que no quieren incorporar estas funcionalidades a sus dispositivos y necesitan recuperar el control sobre sus herramientas digitales.

La experiencia pone de manifiesto una nueva dimensión del trabajo bibliotecario: el derecho de los ciudadanos a decidir cómo, cuándo y para qué utilizan la inteligencia artificial. Las bibliotecas no deben limitarse a promover la alfabetización en IA, enseñar a utilizar herramientas o explicar sus posibilidades. También deben proporcionar conocimientos para desactivar funcionalidades, proteger la privacidad, comprender los mecanismos de automatización y ejercer una elección tecnológica consciente.

Bibliochecker, una herramienta que permite detectar referencias bibliográficas falsas generadas por la IA con Alexander Chinchilla. Planeta Biblioteca 2026/11/03

Bibliochecker, una herramienta que permite detectar referencias bibliográficas falsas generadas por la IA con Alexander Chinchilla.

Usar Bibliochecker

Planeta Biblioteca 2026/11/03

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En esta entrevista, Alex Chinchilla presenta Bibliochecker, una herramienta gratuita y accesible desde el navegador que permite detectar referencias bibliográficas falsas o incorrectas generadas por sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT, Gemini o Claude. Explica cómo funciona mediante el contraste de datos con bases académicas como Crossref, Semantic Scholar y OpenAlex, verificando la existencia de publicaciones, autores, títulos, fechas y DOI. La aplicación clasifica los resultados en cuatro categorías: válidas, sospechosas, con problemas y sin DOI, y permite exportar informes para facilitar su revisión. Durante la conversación se abordan las limitaciones de la verificación automatizada, especialmente en libros, tesis y documentos que no están indexados en las principales bases de datos. Asimismo, se analiza su utilidad en bibliotecas universitarias, servicios de apoyo a la investigación y procesos de revisión de trabajos académicos y científicos. La entrevista reflexiona sobre la responsabilidad de investigadores, editores y revisores a la hora de garantizar la autenticidad de las fuentes. Finalmente, se plantea la necesidad de incorporar nuevas funcionalidades y ampliar los formatos bibliográficos compatibles. Bibliochecker representa así un recurso de apoyo para combatir las alucinaciones bibliográficas y reforzar la integridad científica, poniendo de relieve el papel de los bibliotecarios en la formación de usuarios capaces de utilizar la inteligencia artificial de manera crítica y responsable.

Francia crea el Premio Pascal, un galardón literario para obras escritas en colaboración con inteligencia artificial

Mouriquand, D. (2026, 22 de octubre). Prix Pascal: New French literature prize launched for books co-written with AI. Euronews. Consultar artículo original

Web: https://prixpascal.fr/index.html

Francia ha puesto en marcha el Premio Pascal de Literatura IA (Prix Pascal de Littérature IA), un nuevo certamen literario que pretende reconocer obras creadas mediante la colaboración entre escritores e inteligencia artificial. La iniciativa supone un cambio de perspectiva en el debate sobre la relación entre literatura y tecnología: en lugar de considerar la utilización de herramientas de IA como un motivo de exclusión, propone reconocer abiertamente su participación en el proceso creativo y evaluar los resultados literarios.

El premio ha sido impulsado por tres empresarios vinculados al ámbito tecnológico: Philippe Rodriguez, Albin Serviant y Gilles Mentré. Su nacimiento se produce en un momento especialmente controvertido para el mundo editorial francés, después de varias polémicas relacionadas con la utilización de inteligencia artificial en obras que concurrían a importantes premios literarios. Los promotores consideran que la IA ya está presente en los procesos de escritura, aunque muchas veces su utilización no se declara, y que ha llegado el momento de debatir públicamente qué significa ser autor cuando una persona y una máquina participan en la creación de una obra.

El certamen lleva el nombre de Blaise Pascal, matemático, filósofo y escritor francés del siglo XVII, cuya figura representa la conexión entre pensamiento, ciencia y lenguaje. La iniciativa pretende explorar nuevas formas de creación literaria y comprobar qué posibilidades ofrece la colaboración entre la inteligencia humana y los modelos de lenguaje.

Una de las características más relevantes es su apuesta por la transparencia. Los participantes deberán presentar no solamente el manuscrito, sino también un expediente técnico que detalle los modelos de inteligencia artificial utilizados, los agentes empleados y las instrucciones o prompts que han intervenido en el proceso. Se admiten herramientas como ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral y LLaMA. También deberán explicar la idea inicial o «semilla» (graine) de la obra, es decir, el concepto, frase o elemento que dio origen al proyecto creativo.

El premio está abierto a cualquier persona que escriba en francés, independientemente de su nacionalidad, lugar de residencia o trayectoria editorial. No es necesario haber publicado anteriormente ni contar con el respaldo de una editorial. Se exige una obra inédita de aproximadamente 300.000 caracteres, incluidos los espacios, acompañada de la documentación sobre el proceso de creación. La convocatoria contempla tanto ficción como no ficción, con especial interés por obras que aporten ideas originales o contribuyan a reflexionar sobre problemas sociales, éticos y medioambientales.

La primera edición abrió sus candidaturas el 20 de octubre de 2026 y establece el 30 de noviembre como fecha límite de presentación. El jurado seleccionará diez finalistas y anunciará el ganador en diciembre. El proyecto contempla la publicación de la obra premiada y su difusión pública. La presidencia del jurado corresponde al ensayista y escritor Jacques Attali. Entre los perfiles vinculados al jurado figuran especialistas en literatura, filosofía, crítica y propiedad intelectual.

Las universidades incorporan los fundamentos de la inteligencia artificial a sus planes de estudios obligatorios

Donadel, A. (2026, 22 de octubre). How Colleges Are Building AI Fundamentals in Core Curriculum. University Business. Consultar artículo original

Se analiza cómo las universidades estadounidenses están incorporando la alfabetización en inteligencia artificial a sus planes de estudios generales, con el objetivo de que todos los estudiantes, independientemente de su especialidad, adquieran conocimientos y competencias para comprender, evaluar y utilizar esta tecnología en sus futuras profesiones. La IA está dejando de ser una materia optativa o una iniciativa aislada de determinadas facultades para convertirse progresivamente en una competencia transversal de la formación universitaria.

Uno de los ejemplos más destacados es la Universidad de Texas en Austin (UT Austin), que está preparando una renovación de su currículo de grado para incorporar la asignatura «Informática e Inteligencia Artificial» como componente fundamental de la formación general, junto a disciplinas como literatura, ciencias sociales y política estadounidense. La reforma, prevista para el otoño de 2027, pretende combinar conocimientos tecnológicos con el desarrollo de capacidades humanas esenciales, como la lectura profunda, la reflexión independiente, la escritura y el diálogo razonado. La propuesta contempla tres grandes pilares formativos: humanidades, ciencias sociales y STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas).

La Universidad Estatal de Ohio ha optado por una estrategia institucional para que todos sus estudiantes aprendan a integrar la inteligencia artificial en sus respectivas disciplinas. Su objetivo es que los graduados sean capaces de desenvolverse simultáneamente en su especialidad profesional y en la aplicación de herramientas de IA. La iniciativa incluye formación básica sobre la tecnología, sus posibilidades, sus limitaciones y sus implicaciones éticas.

Por su parte, la Universidad de Purdue ha actualizado cientos de programas académicos e incorporado la competencia en inteligencia artificial a sus resultados de aprendizaje fundamentales. De esta manera, el conocimiento de la IA pasa a formar parte de las expectativas formativas que deben cumplir los estudiantes para graduarse. La Universidad Estatal de Nueva York (SUNY) también ha revisado su competencia transversal de alfabetización informacional para incluir la evaluación de contenidos generados por IA y la comprensión de las implicaciones éticas de estas tecnologías, sin necesidad de añadir nuevos créditos a los planes de estudio.

Otras instituciones están desarrollando modelos diferentes. Agnes Scott College ha incorporado la alfabetización en IA a la formación obligatoria del primer año universitario, abordando cuestiones como la inteligencia artificial generativa, los sesgos, la ética y sus aplicaciones profesionales. Miami University, en cambio, ha elegido una implantación progresiva por departamentos. Trece unidades académicas, desde contabilidad hasta liderazgo deportivo, comenzaron a integrar competencias relacionadas con la IA, con el objetivo de que los 21 departamentos participen en el curso académico 2027-2028.

El artículo destaca especialmente el protagonismo de las escuelas de negocios, que están acelerando la incorporación de la inteligencia artificial a sus programas. La Universidad de Indiana, a través de Kelley School of Business, exige a sus estudiantes completar dos cursos fundamentales de IA antes de avanzar hacia otras asignaturas tecnológicas. James Madison University está incorporando contenidos sobre inteligencia artificial en 40 asignaturas y programas, mientras que la Marshall School of Business de la Universidad del Sur de California ha creado una nueva posición directiva para impulsar la formación del profesorado y la integración de esta tecnología en la docencia y la investigación.

Estas iniciativas reflejan un cambio de orientación: las universidades ya no se preguntan únicamente cómo utilizar la inteligencia artificial en algunas asignaturas, sino cómo garantizar que todos sus titulados comprendan sus fundamentos y sepan aplicarla responsablemente en sus respectivos ámbitos profesionales.

Fact Finders: un club de lectura de no ficción para niños

Ehrenstein, J. (2026, 6 de septiembre). Fact Finders: A Nonfiction Book Club for Kids. ALSC Blog (Association for Library Service to Children), American Library Association. Consultar artículo original

Se presenta Fact Finders, una experiencia de animación lectora desarrollada en una biblioteca pública de Estados Unidos para acercar a los niños a los libros de no ficción mediante un club de lectura participativo. La iniciativa, impulsada por la bibliotecaria infantil Judy Ehrenstein, parte de una observación: mientras que la mayoría de los clubes de lectura infantiles suelen centrarse en la narrativa y los cuentos, las secciones de no ficción de las bibliotecas contienen numerosos materiales interesantes que merecen una mayor atención.

El proyecto se desarrolla durante el verano, aprovechando el periodo vacacional para ofrecer una actividad diferente a los clubes de lectura que funcionan durante el curso escolar. Fact Finders es un club abierto a niños de distintas edades y niveles lectores, en el que cada participante puede elegir entre varios libros relacionados con una temática común y compartir posteriormente con los demás algún descubrimiento, dato curioso o información que le haya llamado la atención.

La experiencia se organizó durante cuatro semanas del mes de julio, cada una dedicada a un tema específico. Entre las sesiones que tuvieron mayor éxito destacan «Hongos y otros tipos de setas» (Mushrooms and Other Fungus) y «Criaturas salvajes y extravagantes» (Wild and Wacky Critters). Ambas propuestas despertaron la curiosidad de los participantes gracias a su componente sorprendente y, en ocasiones, un tanto desagradable. Los niños pudieron observar y oler levaduras y masa madre, compartir curiosidades sobre animales y votar si determinadas criaturas les parecían adorables, repulsivas o simplemente asquerosas. El pez borrón o blobfish generó opiniones especialmente enfrentadas.

La autora reconoce que no todas las sesiones tuvieron el mismo resultado. Los encuentros dedicados a personajes relevantes y acontecimientos históricos, así como a lugares y épocas, despertaron menos interés que aquellos que incorporaban elementos visuales, experiencias sensoriales y contenidos sorprendentes. Esta valoración permitió identificar qué aspectos funcionaban mejor y cómo mejorar la programación para futuras ediciones.

De cara a una segunda edición, denominada Fact Finders 2.0, la biblioteca pretende introducir una estructura más definida y fomentar una participación más activa de los niños. La autora subraya que resulta fundamental presentar personalmente los libros, despertar el interés de los lectores y explicar con antelación que la actividad requiere una preparación previa. No se trata simplemente de acudir a una reunión, sino de leer, seleccionar información y compartir los descubrimientos con el grupo.

La experiencia demuestra que los libros de no ficción pueden convertirse en un recurso extraordinario para fomentar la lectura infantil, estimular la curiosidad y desarrollar habilidades de comunicación y pensamiento crítico. El club transforma la lectura informativa en una actividad social, donde los niños aprenden unos de otros, descubren temas desconocidos y encuentran motivaciones para explorar nuevas áreas del conocimiento.

Para las bibliotecas públicas, Fact Finders ofrece un modelo de programación fácilmente adaptable: organizar clubes temáticos de no ficción que combinen libros, experimentación, juegos, preguntas y actividades participativas. Además de promover la lectura, estas iniciativas contribuyen a desarrollar competencias de búsqueda, selección, interpretación y comunicación de información desde edades tempranas. Los libros informativos no tienen por qué limitarse a servir como fuentes de consulta escolar, sino que pueden convertirse en el punto de partida de experiencias colectivas de descubrimiento y aprendizaje.

Gemini Notebook incorpora cientos de libros de texto gratuitos para transformar el aprendizaje con inteligencia artificial

Venkatraman, Priya. (29 de octubre de 2026). Gemini Notebook makes hundreds of textbooks available to help students learn even more. Google. https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-notebook/new-access-textbooks

Gemini Notebook

Google ha anunciado una ampliación de las funcionalidades educativas de Gemini Notebook, su herramienta de inteligencia artificial orientada a la organización, consulta y análisis de fuentes documentales. La principal novedad es la incorporación de cientos de libros de texto académicos que los estudiantes pueden consultar directamente desde la plataforma, sin coste, para utilizarlos como material de referencia en sus actividades de aprendizaje. La iniciativa pretende facilitar el acceso a recursos educativos fiables y aprovechar las posibilidades de la inteligencia artificial generativa para ofrecer experiencias de estudio más personalizadas y fundamentadas en fuentes documentales concretas.

El anuncio, publicado el 29 de octubre de 2026 por Priya Venkatraman, ingeniera de software de Gemini Notebook, se enmarca en la iniciativa Expert Intelligence, presentada por Google el mes anterior. Esta iniciativa transversal busca que los usuarios puedan interactuar con fuentes de información de confianza mediante los diferentes productos de inteligencia artificial de la compañía. Hasta ahora, Gemini Notebook permitía incorporar determinados libros electrónicos adquiridos a través de Google Play Books. Con esta actualización, Google amplía considerablemente las posibilidades de acceso a materiales educativos, especialmente dirigidos a estudiantes que necesitan consultar bibliografía especializada para sus asignaturas y trabajos académicos.

La novedad más destacada es la disponibilidad de cientos de manuales y libros de texto procedentes de diferentes proveedores educativos de Estados Unidos y la India. Entre las organizaciones y editoriales participantes se encuentran:

  • OpenStax: iniciativa vinculada a Rice University que proporciona libros de texto universitarios gratuitos y de acceso abierto.
  • Open Textbook Library: colección de manuales universitarios de libre acceso, destinados a apoyar la enseñanza y el aprendizaje.
  • S Chand Publishing: editorial india especializada en materiales educativos y libros de texto.

La incorporación de estos proveedores permite reunir en un mismo entorno recursos procedentes de distintas iniciativas editoriales y educativas. De este modo, los estudiantes pueden disponer de materiales de estudio sin necesidad de buscarlos individualmente en diferentes plataformas.

Es importante destacar que Google presenta esta incorporación como un acceso gratuito a los títulos disponibles en el catálogo, lo que puede contribuir a reducir algunas barreras económicas para acceder a materiales académicos. No obstante, el anuncio no especifica el número exacto de libros, las disciplinas cubiertas ni las condiciones de disponibilidad geográfica de todos los títulos.

Uno de los aspectos más interesantes de esta actualización es que Gemini Notebook no se limita a ofrecer un catálogo de libros digitales, sino que permite utilizar su contenido como base documental para interactuar con la inteligencia artificial.

Cuando el usuario incorpora un libro de texto a su cuaderno, las respuestas generadas por Gemini se fundamentan directamente en ese material. Además, la herramienta incluye citas integradas y enlaces que permiten regresar a la fuente original de la información.

Esta característica resulta especialmente relevante desde el punto de vista académico, porque permite contrastar las respuestas de la inteligencia artificial con el contenido de los manuales utilizados como referencia. En lugar de recibir una explicación genérica generada a partir del conocimiento general del modelo, el estudiante puede formular preguntas relacionadas con un libro concreto y obtener respuestas vinculadas a su contenido.

La posibilidad de consultar las referencias originales también puede favorecer una utilización más crítica de la inteligencia artificial. El estudiante no tiene que aceptar automáticamente lo que produce el sistema, sino que puede comprobar los fragmentos documentales que respaldan cada respuesta.

Sin embargo, las citas no eliminan por completo la posibilidad de errores de interpretación o de respuestas incompletas. Por ello, sigue siendo necesario contrastar la información con el texto original y desarrollar competencias de evaluación crítica de los resultados generados por IA.

Entre las posibilidades que ofrece Gemini Notebook destacan:

  • Guías de estudio personalizadas: elaboración de materiales de repaso organizados a partir de los contenidos del libro.
  • Cuestionarios de práctica: generación de preguntas para comprobar la comprensión de los temas estudiados y preparar exámenes.
  • Tarjetas de memoria (flashcards): creación de fichas con conceptos, definiciones y preguntas para facilitar la memorización.
  • Materiales de aprendizaje adaptados: transformación de los contenidos originales en diferentes formatos que facilitan su comprensión y revisión.

Estas funcionalidades permiten pasar de una consulta tradicional del libro de texto a una experiencia de aprendizaje más interactiva. El estudiante puede utilizar un mismo documento para generar diferentes recursos de estudio, adaptando el contenido a sus objetivos, ritmo de aprendizaje y necesidades particulares.

Los bibliotecarios universitarios estadounidenses ganan una media de 84.499 dólares anuales, según el informe ARL 2025.

La Association of Research Libraries (ARL) ha publicado su informe ARL Annual Salary Survey 2025, un estudio que ofrece una panorámica de las retribuciones y características profesionales del personal que trabaja en las principales bibliotecas de investigación de Estados Unidos y Canadá. Según el informe ARL Annual Salary Survey 2025, el sueldo medio anual de los profesionales de las bibliotecas universitarias de investigación es de 84.499 dólares brutos anuales.

La investigación analiza los datos salariales de 119 de las 125 bibliotecas integrantes de la asociación durante 2025. En total, recoge información de 11.200 profesionales pertenecientes a 114 bibliotecas universitarias y de otros 1.617 trabajadores de cinco bibliotecas estadounidenses de carácter federal, público y sin ánimo de lucro. Se trata de una de las fuentes de referencia para conocer la evolución del empleo y las condiciones laborales en las grandes instituciones bibliotecarias de investigación.

El estudio distingue tres grandes ámbitos dentro de las bibliotecas universitarias: los sistemas bibliotecarios generales, las bibliotecas de ciencias de la salud y las bibliotecas jurídicas. Además de las retribuciones, recoge información sobre la estructura profesional, los años de experiencia, los nombramientos académicos y la posibilidad de pertenecer a unidades de negociación colectiva. Estos indicadores permiten observar las diferencias existentes entre los modelos organizativos y laborales de las instituciones universitarias de ambos países.

Uno de los aspectos más interesantes del informe es la comparación del reconocimiento académico y las condiciones de representación laboral. Entre las universidades públicas estadounidenses, el 76 % ofrece nombramientos académicos a sus profesionales bibliotecarios y el 40 % contempla su elegibilidad para formar parte de unidades de negociación colectiva. En las universidades privadas estadounidenses, estos porcentajes descienden al 31 % y al 21 %, respectivamente. Por su parte, las universidades canadienses, todas ellas públicas, registran un 64 % de nombramientos académicos y un 86 % de elegibilidad para la negociación colectiva. Estas diferencias reflejan distintas tradiciones institucionales en cuanto al reconocimiento del bibliotecario como profesional académico y su participación en las estructuras de representación laboral.

En cuanto a las retribuciones, el estudio analiza 9.602 profesionales de las bibliotecas universitarias de la ARL y establece cuatro grandes categorías laborales. Los puestos de dirección ejecutiva presentan una media salarial de 180.652 dólares anuales, con una experiencia profesional media de 22 años. Los responsables de alta dirección o gerencia sénior perciben 114.247 dólares, con 18 años de experiencia; los puestos de gestión intermedia alcanzan los 92.664 dólares, con 16 años de experiencia; y el resto de profesionales registra una media de 84.499 dólares anuales y 14 años de trayectoria profesional. Los datos muestran una relación directa entre responsabilidad organizativa, experiencia acumulada y nivel de remuneración.

El informe incluye también información sobre las bibliotecas de investigación no universitarias, ampliando el análisis a otras instituciones que forman parte del ecosistema de investigación. La publicación dispone de una edición digital que incorpora tablas de datos descargables en formato Excel, lo que facilita realizar comparaciones entre instituciones, categorías profesionales y niveles de responsabilidad.

La alfabetización en inteligencia artificial: mucho más que aprender a escribir buenos prompts

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:

  1. ¿Qué estoy pidiendo que haga la IA?
  2. ¿De dónde podría proceder esta información?
  3. ¿Qué evidencias respaldan la respuesta?
  4. ¿Qué información o perspectivas podrían faltar?
  5. ¿Qué información estoy proporcionando a la IA a cambio?
  6. ¿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.