Archivo del Autor: Julio Alonso Arévalo

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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.

Guía básica de procesos editoriales

Universidad Nacional de Colombia. Guía básica de procesos editoriales. Bogotá, D. C.: Editorial Universidad Nacional de Colombia, 2018.

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La Guía básica de procesos editoriales es un documento oficial de la Editorial Universidad Nacional de Colombia, publicado en 2018, que detalla las normativas, requisitos y el flujo de trabajo para la publicación de obras, principalmente libros, dentro de la institución


La guía está dirigida a las unidades editoras y a cualquier persona interesada en publicar con la Universidad Nacional de Colombia, incluyendo docentes, funcionarios, administrativos y estudiantes que posean la titularidad de los derechos patrimoniales de autor. Los requisitos iniciales para postular un manuscrito incluyen una carta de presentación y una copia final del documento en medio magnético. Una vez recibido, el manuscrito debe pasar por la elaboración del concepto editorial y la indispensable evaluación de pares académicos externos en modalidad de doble ciego (mínimo dos y máximo tres), siendo un requisito clave para decidir la viabilidad de la publicación.

El documento establece los requisitos mínimos de estructura que debe cumplir el manuscrito para su presentación, dividiéndolos en preliminares (portada, tabla de contenido, prefacio), cuerpo del texto (introducción, capítulos, conclusiones) y finales (anexos, glosario, bibliografía o lista de referencias)

El procedimiento básico de publicación se desglosa en 23 pasos, iniciando con la presentación del manuscrito y culminando con la recepción y revisión del tiraje y la posterior elaboración de la resolución de distribución. Este proceso cubre desde la corrección de estilo y la diagramación, la revisión de pruebas por el autor, hasta la gestión de la impresión y la consolidación de la página legal.

El papel de la Inteligencia Artificial en la investigación científica: una perspectiva científica para las políticas europeas

Purificato, E., D. Bili, R. Jungnickel, V. Ruiz Serra, J. Fabiani, K. Abendroth Dias, D. Fernandez Llorca, y E. Gomez. 2025. The Role of Artificial Intelligence in Scientific Research: A Science for Policy, European Perspective. Luxemburgo: Oficina de Publicaciones de la Unión Europea. doi:10.2760/7217497. JRC143482.

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La Inteligencia Artificial (IA) está transformando fundamentalmente el proceso científico en todas sus etapas, desde la generación de hipótesis y el diseño experimental hasta el análisis de datos, la revisión por pares y la difusión de resultados. Este informe del Centro Común de Investigación (JRC) de la Comisión Europea proporciona un análisis científico y técnico clave para fundamentar la Estrategia Europea para la IA en la Ciencia. La IA, impulsada por técnicas como el Aprendizaje Automático (ML), el Aprendizaje Profundo (DL) y la IA Generativa (GenAI), tiene el potencial de acelerar drásticamente los descubrimientos, fomentar la colaboración interdisciplinaria y mejorar la reproducibilidad en áreas críticas para la Unión Europea, como la salud, el cambio climático y las tecnologías limpias.

La IA se posiciona como un «científico co-asistente» a lo largo del ciclo de investigación. En la fase inicial, ayuda a acelerar el análisis de la literatura y a identificar lagunas de conocimiento, lo que facilita la formulación de hipótesis novedosas. En la fase experimental, permite el diseño automatizado de experimentos y la simulación, evolucionando hacia los «laboratorios autónomos» (self-driving labs). El ejemplo de AlphaFold en la predicción de estructuras proteicas es citado como un hito que demuestra el poder transformador de la IA en la aceleración de la verificación de hipótesis biológicas. Además, la IA es crucial en el procesamiento de datos masivos, ya que puede analizar vastos conjuntos de datos multimodales para detectar patrones y realizar descubrimientos en genómica, astronomía y otras ciencias computacionales que superan la capacidad de análisis humano. En la etapa de comunicación, las herramientas de IA son cada vez más utilizadas para la redacción científica, la edición, la visualización de datos y la superación de barreras idiomáticas.

A pesar de sus promesas, la integración de la IA en la ciencia conlleva desafíos importantes que requieren una gobernanza robusta. Los principales riesgos identificados incluyen el sesgo algorítmico, la posible proliferación de «alucinaciones» e información fabricada, la erosión potencial de las habilidades de pensamiento crítico y un fenómeno denominado deriva epistémica. Esta deriva describe la tendencia de la tecnología a reforzar inadvertidamente los paradigmas de investigación existentes, lo que podría limitar la diversidad de las preguntas científicas exploradas o separar las conclusiones científicas de una supervisión humana crítica. Para afrontar estos riesgos y maximizar los beneficios de la IA, el informe propone tres áreas principales de acción política:

(1) Fomentar los principios de la ciencia abierta (datos, modelos e infraestructura abiertos) para garantizar la reproducibilidad y la confiabilidad.

(2) Realizar una inversión estratégica en infraestructura de Computación de Alto Rendimiento (HPC), ‘Fábricas de IA’ y repositorios de datos científicos abiertos.

(3) Impulsar el desarrollo de un nuevo conjunto de habilidades en los investigadores, promoviendo equipos «híbridos» que combinen experiencia en el dominio científico con métodos avanzados de IA y ciencia de datos.

¿Quién es el propietario de qué en lo que respecta a la IA y la propiedad intelectual?

Sharma, Seemantani. 2025. “Who owns what when it comes to AI and intellectual property?” World Economic Forum, octubre 2025. https://www.weforum.org/stories/2025/10/intellectual-property-ai-human-creativity-ownership/

La cuestión de si las creaciones generadas por inteligencia artificial (IA) pueden considerarse objeto de propiedad intelectual, cuestionando si una IA puede ser reconocida como “autora” o “inventora”. Señala que los sistemas actuales de IA, por más sofisticados que sean, no tienen conciencia, experiencia subjetiva ni intencionalidad, lo que —según las teorías tradicionales de derechos de autor y patentes— impide que sean titulares de derechos.

La IA ya genera arte, diseña medicamentos e imita la imaginación humana. Esto plantea una pregunta fundamental. ¿Quién, si es que hay alguien, es el verdadero propietario de estas creaciones? ¿Se puede considerar a la IA como autora o inventora? ¿O los derechos pertenecen exclusivamente a los seres humanos?

Históricamente, los regímenes de propiedad intelectual (derechos de autor, patentes, marcas) se han fundamentado en la idea de creatividad humana: un autor humano ejerce un trabajo intelectual que refleja su personalidad, identidad o esfuerzo mental. Como una máquina no realiza ese tipo de “labor” en sentido humano —no tiene un “yo”, emociones o conciencia—, la ley hasta ahora considera que los resultados generados por IA pertenecen, en última instancia, a personas humanas, si es que hay un autor humano que haya intervenido.

El artículo destaca que muchas de las creaciones producidas por IA —arte, diseños, descubrimientos— pueden ser sorprendentes y funcionales, pero carecen del contexto emocional, intencional y experiencial que caracteriza la creatividad humana. Por tanto, aunque la IA pueda “producir” cosas, no puede reemplazar la acción creativa humana. En consecuencia, seguir otorgando la autoría a seres humanos protege la responsabilidad, la dignidad, la identidad y la justicia en el reconocimiento del trabajo intelectual.

Sin embargo, los autores del artículo advierten de que la creciente sofisticación de la IA y su uso masivo para generar contenido plantea un desafío real al marco legal tradicional. Podría ser necesario repensar la noción de propiedad intelectual: considerar modelos de propiedad compartida, nuevas categorías legales o marcos normativos que reconozcan la colaboración entre humanos y máquinas, sin perder de vista la protección de los derechos humanos y creativos. La decisión que tomemos hoy definirá el futuro de la autoría, la innovación y el valor de la creatividad en la era de la IA.

La IA llegará a consumir hasta el 12 % del consumo eléctrico total de Norteamérica hacia el 2040.

CNET. 2025. “AI Is the ‘Biggest Driver’ of Electricity Use in North America, a New Energy Report Shows.” CNET, octubre 2025. https://www.cnet.com/tech/services-and-software/ai-is-the-biggest-driver-of-electricity-use-in-north-america-a-new-energy-report-shows/

La demanda de electricidad en Norteamérica está siendo impulsada de forma creciente por la expansión de centros de datos dedicados a la inteligencia artificial (IA). Según un nuevo informe citado por CNET, se proyecta que estos centros, por sí solos, puedan llegar a representar hasta el 12 % del consumo eléctrico total de Norteamérica hacia el 2040.

Este aumento masivo del consumo no es casual: los algoritmos de IA requieren enormes recursos computacionales y un suministro constante de electricidad para alimentar GPUs de alto rendimiento, mantener servidores y sistemas de refrigeración, así como garantizar disponibilidad continua. Esa necesidad energética coloca a la IA como la “principal fuerza motriz” detrás del crecimiento de la demanda eléctrica en la región.

Esos centros de datos, que albergan miles de ordenadores para gestionar todo, desde el entrenamiento de modelos de IA hasta la respuesta a tus solicitudes de ChatGPT, Gemini y Sora, consumirán no solo megavatios de electricidad, sino también millones de galones de agua y miles de acres de tierra.

El impacto ya empieza a notarse en los sistemas energéticos: en Estados Unidos, los centros de datos representan una parte sustancial del crecimiento previsto en demanda eléctrica de aquí a 2030. Si continúa esta tendencia, la presión sobre la red eléctrica, la necesidad de más generación, infraestructura y inversiones energéticas será mayor. Eso plantea retos de sostenibilidad, pues buena parte de esta electricidad todavía proviene de fuentes fósiles, lo que implica un aumento de emisiones y de la huella ambiental ligada al “boom” de la IA.

En julio, la administración Trump publicó lo que denomina el Plan de Acción de IA de Estados Unidos, en el que insta a acelerar la construcción de centros de datos, dejando en segundo plano las cuestiones normativas. «El sistema de permisos medioambientales y otras normativas de Estados Unidos hacen que sea casi imposible construir esta infraestructura en el país con la rapidez necesaria».

Pero a pesar del rápido avance de la IA y del retroceso de la administración Trump en materia de regulaciones medioambientales en Estados Unidos, la empresa prevé que las emisiones globales se reducirán un 63 % para 2060. El informe estima que lo que está sucediendo en Estados Unidos tendrá un mayor efecto en el país, con un retraso de unos cinco años en la reducción de emisiones, y no tanto en los objetivos mundiales de energía limpia.

En definitiva —y según lo que denuncia el informe citado por CNET—, la expansión de la inteligencia artificial no es neutra en términos energéticos: su demanda creciente transforma la estructura del consumo eléctrico en Norteamérica, lo que pone en evidencia la necesidad de replantear políticas energéticas, promover el uso de energías renovables y diseñar una gobernanza de la IA que tenga en cuenta su impacto ambiental.

IA centrada en la ciudadanía

Tafoya, Valeria. 2025. “Citizen-first AI: How youth can shape AI in public services.” World Economic Forum, octubre 2025. https://www.weforum.org/stories/2025/10/citizen-first-ai-youth-shape-ai-public-services/

La IA en los servicios públicos solo será beneficiosa si se diseña poniendo a la ciudadanía en el centro, no solo en la eficiencia administrativa. Con buena gobernanza, transparencia y supervisión humana, la IA puede mejorar el acceso a derechos y fortalecer la confianza en las instituciones.

El artículo plantea que la incorporación de la inteligencia artificial en los servicios públicos solo será verdaderamente transformadora si se diseña desde una perspectiva centrada en la ciudadanía. Esto significa que la tecnología no debe orientarse únicamente a hacer más eficientes los procesos administrativos, sino a mejorar de manera tangible la vida de las personas, facilitar su acceso a derechos y fortalecer su confianza en las instituciones. Bajo esta visión, la IA se convierte en una herramienta para democratizar oportunidades y reducir desigualdades, siempre que su implementación esté guiada por valores sociales y no solo por la lógica técnica.

La idea de “soberanía digital” ocupa un lugar central. No se trata simplemente de que un país disponga de sus propios datos o infraestructura tecnológica, sino de que cuente con capacidad real para controlar, supervisar y adaptar los sistemas de IA de forma autónoma. Esto implica formar a equipos públicos competentes, disponer de sistemas robustos ante fallos o ataques, y establecer normas claras que garanticen la protección de la privacidad y la seguridad de la información. Cuando estos elementos se consolidan, los gobiernos pueden avanzar hacia un modelo tecnológico que responda a sus propios principios democráticos.

Un elemento clave del artículo es el papel de la juventud. Las nuevas generaciones no solo son usuarias avanzadas de tecnología: también tienen la sensibilidad necesaria para identificar riesgos éticos, imaginar usos públicos innovadores y exigir mayor transparencia en la toma de decisiones automatizadas. Su participación aporta creatividad, urgencia y una mirada más inclusiva, lo cual ayuda a moldear servicios públicos que sean verdaderamente útiles, accesibles y responsables. En lugar de ser simples destinatarios de las políticas, los jóvenes se presentan como co-constructores de un futuro digital más equitativo.

El texto también detalla los beneficios potenciales de la IA en la administración pública. La automatización puede reducir trámites innecesarios, agilizar el acceso a ayudas sociales, mejorar la gestión sanitaria y facilitar la creación de políticas basadas en datos reales. Esto permite que los gobiernos respondan más rápido a las necesidades cambiantes de la sociedad y liberen tiempo de los empleados públicos para tareas de mayor valor humano, como la atención personalizada.

Sin embargo, también se señala que un despliegue tecnológico sin supervisión ni controles adecuados puede generar riesgos serios. Una dependencia excesiva de sistemas automatizados puede exponer a la población a fallos masivos, decisiones opacas, discriminaciones algorítmicas o abusos de poder. Por ello, la IA en el sector público debe acompañarse siempre de transparencia, auditorías, mecanismos de rendición de cuentas y una supervisión humana constante. La confianza ciudadana depende de que los sistemas sean comprensibles, justos y verificables.

Entrevista con Juan Mari Montes. Viviendo en la era pop 2025/11/28

Entrevista con Juan Mari Montes.

Viviendo en la era pop 2025/11/28

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Juan Mari Montes, nacido en Salamanca, es uno de los pocos letristas profesionales del pop español. Desde finales de los años ochenta se dedica a escribir canciones para otros intérpretes y ha superado ampliamente el medio millar de letras grabadas. Aunque cursó estudios de Derecho, orientó pronto su vida profesional hacia la música y la escritura, residiendo y trabajando habitualmente en Salamanca, donde es una figura muy vinculada a la escena musical local. Su trayectoria como letrista comenzó en torno a 1987, movida por su doble pasión por la música y la literatura. Una de sus primeras letras reconocibles fue “Madurez”, grabada por el grupo Semen Up. A partir de ahí, ha escrito para un amplio abanico de artistas del pop y del rock español, entre los que destacan Cómplices, Loquillo, Ana Belén, José Mercé, Hilario Camacho, Nacho Campillo o Javier Ojeda. Su labor, discreta pero constante, lo ha convertido en un nombre de referencia “en la sombra” dentro del panorama musical. Algunas de sus letras también han aparecido en bandas sonoras y producciones televisivas. Además de su trabajo como letrista, Montes ha desarrollado una faceta como cantautor, con discos propios como Mil pájaros, La mirada del ángel o Sentidos prohibidos, este último con la participación de voces como Víctor Manuel, Tontxu, Cómplices, Jorge Drexler o Hilario Camacho. También ha sido periodista y crítico musical en diversos medios, y gran parte de su obra escrita se centra en la música moderna y la vida cultural de Salamanca. En el ámbito literario ha publicado poemarios, relatos, novelas y ensayos, incluidos varios libros biográficos dedicados a artistas como Alejandro Sanz, Suzanne Vega o Elton John. Su perfil profesional es, en definitiva, el de un creador híbrido: letrista prolífico, intérprete ocasional, escritor y cronista cultural, con una trayectoria larga y diversa que lo sitúa como una figura singular en la música española.

Presentación de la saga «Los historiadores» con Guillermo Mira y Javier Hernández Planeta Biblioteca 2025/11/27

Presentación de la saga «Los historiadores: El jinete de Macedonia» con Guillermo Mira y Javier Hernández

Planeta Biblioteca 2025/11/27

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En su paso por Radio USAL, Guillermo Mira Osuna y Javier Hernández presentaron El Jinete de Macedonia, segundo volumen de su saga juvenil Los Historiadores. Ambos explicaron que la idea de mezclar ficción histórica con elementos fantásticos nace de su deseo de acercar el pasado a los jóvenes de una manera emocionante, combinando rigor histórico con aventuras que estimulen la imaginación y mantengan la atención lectora. Según Guillermo, el trabajo creativo se reparte de manera muy orgánica: cada uno aporta su mirada particular —ya sea en documentación, construcción de personajes o diseño del mundo narrativo— y esa diversidad enriquece el resultado final. Respecto al público juvenil, señalaron que escribir para jóvenes supone un desafío particular: exige ritmo, coherencia emocional y un equilibrio entre entretenimiento y profundidad. Los autores remarcaron que buscan crear historias dinámicas, pero también transmitir valores y despertar curiosidad por el conocimiento.

En Los Historiadores, los protagonistas viajan a civilizaciones antiguas. Los autores confesaron que desean que los jóvenes lectores comprendan que la historia es un territorio vivo y apasionante, y que descubran que otras culturas, aunque distantes en el tiempo, enfrentaron desafíos muy similares a los actuales. La construcción de personajes creíbles es otro de sus retos. Explicaron que trabajan con perfiles muy diversos en edades y temperamentos para que cada lector pueda identificarse con alguno. Les interesa, sobre todo, que los personajes evolucionen y representen diferentes formas de afrontar los problemas.

Para cerrar la entrevista, adelantaron que desean seguir explorando la fantasía histórica, pero no descartan aventurarse en otros géneros. Lo que tienen claro es que continuarán creando historias capaces de despertar la imaginación y el gusto por aprender entre los jóvenes lectores.

Suben las calificaciones de los trabajos de clase y bajan las notas en los exámenes presenciales

Oatley, Gabe. 2025. “The New Learning Curve: How Student AI Use Is Changing Teaching at UofT.” TorontoToday.ca, November 24, 2025. https://www.torontotoday.ca/local/education/learning-curve-student-artificial-intelligence-use-changing-teaching-uoft-11532998

Estudio

El uso creciente de herramientas de inteligencia artificial por parte del alumnado está transformando profundamente la enseñanza en la University of Toronto. Los profesores han detectado un fenómeno especialmente llamativo: mientras que las calificaciones de los trabajos para casa han subido de forma notable, los resultados en los exámenes presenciales finales han caído de manera significativa. Esta divergencia, según apuntan, se explica por un uso extendido —y en muchos casos no declarado— de modelos de lenguaje avanzados para elaborar tareas que antes exigían un esfuerzo de lectura, análisis y redacción personal.

Datos clave:

  • El 59 % de los estudiantes canadienses encuestados usan IA generativa para sus trabajos escolares — un aumento respecto al 52 % del año anterior.
  • De entre los estudiantes que usan IA, un 67 % dice que no cree estar aprendiendo o reteniendo tanto conocimiento como antes.
  • A pesar de ello, el 75 % considera que las herramientas de IA han mejorado la calidad de sus trabajos escolares.
  • El uso frecuente: el 63 % dice usar IA generativa varias veces por semana.
  • El 82 % admite que presenta como propio contenido generado por IA.
  • Un 70 % prefiere recurrir a la IA antes que pedir ayuda a sus profesores.
  • Entre quienes usan IA, aproximadamente un 65 %–67 % sienten que su uso equivale a hacer trampa.
  • El 63 % teme ser descubierto por su institución por depender de IA en sus trabajos.

Ante esta realidad, los docentes han comenzado a observar patrones de comportamiento nuevos en su alumnado. Muchos estudiantes recurren a herramientas como ChatGPT o Gemini para resolver dudas, generar ideas iniciales o mejorar la coherencia de sus textos, lo que en algunos casos puede tener un efecto positivo, especialmente cuando se usa para reforzar el aprendizaje. Sin embargo, un número creciente de estudiantes emplea la IA como sustituto del propio proceso cognitivo: delegan totalmente la elaboración de trabajos escritos o incluso la resolución de ejercicios técnicos. Esto ha generado una sensación de falsa competencia, pues los trabajos parecen impecables pero el rendimiento en evaluaciones sin asistencia tecnológica revela lagunas importantes de comprensión.

El artículo también subraya que detectar el uso indebido de IA es una tarea compleja. Las herramientas de detección disponibles no son fiables, y los profesores encuentran difícil —y muchas veces imposible— demostrar que un texto ha sido producido o modificado sustancialmente por un sistema automático. Además, la dinámica de aprendizaje ha cambiado: los estudiantes hacen menos preguntas en clase, participan menos en foros y asisten menos a tutorías, ya que encuentran en la IA una fuente inmediata de respuestas, disponible en cualquier momento. Para parte del profesorado, esta sustitución del diálogo pedagógico por consultas a modelos generativos supone la pérdida de una dimensión esencial de la educación universitaria: la interacción humana, que permite matizar conceptos, plantear dudas profundas y construir pensamiento crítico.

Frente a estos desafíos, los profesores de la universidad están rediseñando sus estrategias docentes. Una respuesta habitual ha sido aumentar el peso de las evaluaciones presenciales, incluyendo exámenes escritos en el aula, defensas orales o entrevistas breves vinculadas a trabajos entregados. De este modo, se busca comprobar que los estudiantes realmente dominan los contenidos que presentan en sus tareas. Otra estrategia consiste en diseñar actividades “auténticas”, vinculadas a experiencias reales, análisis de campo, estudios de caso o ejercicios creativos basados en situaciones concretas que resultan más difíciles de delegar a una IA. En algunas asignaturas se ha optado por dividir las tareas en fases: por ejemplo, primero marcar y comentar un texto leído, y solo después elaborar una reflexión personal. Esto permite observar el proceso de pensamiento del estudiante y no solo el producto final.

A lo largo del artículo se destaca que el uso de IA en la educación superior ya no es una tendencia pasajera, sino un cambio estructural que obliga a repensar la evaluación y la enseñanza. Según los profesores entrevistados, la forma tradicional de asignar trabajos y corregirlos ha dejado de ser viable en un contexto donde una herramienta automatizada puede producir textos correctos en segundos. La cuestión ya no es si permitir o prohibir estas tecnologías, sino cómo integrarlas de manera responsable, enseñando a los estudiantes a utilizarlas como apoyo sin renunciar a la comprensión profunda, el razonamiento propio y el desarrollo de habilidades intelectuales fundamentales. En definitiva, la universidad se enfrenta a una nueva curva de aprendizaje institucional, en la que conviven innovación, preocupación y la necesidad urgente de adaptar la pedagogía a un entorno educativo donde la inteligencia artificial es parte del día a día.

Ciudadanos archiveros: programa de participación ciudadana en la preservación documental

Citizen Archivist

https://www.archives.gov/citizen-archivist/missions

Citizen Archivist es un programa voluntario dirigido por National Archives cuyo objetivo es involucrar a personas del público general en la clasificación, transcripción y etiquetado de documentos históricos

A través de este programa, cualquier persona con una cuenta puede acceder al catálogo digital de archivos, revisar imágenes y documentos escaneados y contribuir para hacerlos más accesibles: añadiendo “tags” (etiquetas), transcribiendo textos (especialmente manuscritos antiguos o documentos difíciles de leer) o comentando los hallazgos.

El propósito fundamental es —como dice NARA— “preservar, proteger y compartir los registros históricos” para promover la indagación pública y fortalecer la participación democrática.

Dentro del programa Citizen Archivist, las “Missions” son convocatorias temáticas específicas: conjuntos de documentos seleccionados que necesitan trabajo de transcripción o etiquetado.

  • Cada misión está centrada en un tema histórico concreto (guerra, inmigración, registros personales, sucesos, fotografía, etc.), lo que permite orientar los esfuerzos de quienes participan según intereses particulares.
  • Al hacer clic en una misión, el usuario es llevado directamente a los registros incluidos en ella, para comenzar a trabajar.
  • Las misiones se actualizan con regularidad: se añaden nuevas, otras terminan, y algunas permanecen disponibles para quienes las quieran revisar.

Las contribuciones de quienes participan como archivistas ciudadanos se agrupan en dos tareas principales:

  • Transcripción: consiste en reproducir en formato digital, legible y buscable el contenido de documentos originales como manuscritos, cartas, formularios o informes. Esta labor resulta fundamental cuando se trata de materiales antiguos, escritos a mano o con tipografías difíciles de interpretar. Gran parte de estos documentos —correspondencia, solicitudes, peticiones, expedientes o reportes oficiales— aguardan ser transcritos para que su información pueda consultarse de manera accesible por cualquier persona.
  • Etiquetado (“tagging”): implica añadir palabras clave o descriptores a imágenes, documentos y expedientes. Estas etiquetas permiten que el contenido pueda localizarse fácilmente mediante búsquedas y mejoran la organización del catálogo, facilitando la labor tanto de investigadores como del público general.

En algunos casos, la transcripción requiere un nivel de experiencia mayor —por ejemplo, cuando los documentos están muy dañados, presentan una caligrafía extremadamente difícil o contienen anotaciones casi ilegibles—. Para estas situaciones se crean misiones específicas denominadas “Transcriber Task Force”, en las que participan personas con mayor pericia en la lectura y transcripción de materiales complejos.

Un nuevo paradigma para la biblioteconomía: una revisión del trabajo de las asociaciones bibliotecarias y la IA desde 2019 hasta hoy

Garcia-Febo, Loida. “A New Paradigm for Librarianship: A Review of Library Associations’ Work and AI from 2019 Until the Present.” IFLA Management of Library Associations, noviembre 24, 2025. IFLA. https://repository.ifla.org/handle/20.500.14598/6927

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a autora sostiene que las asociaciones bibliotecarias —en especial ALA, IFLA, ARL, ACRL y CENL— han sido actores fundamentales para interpretar, orientar y liderar la introducción de la IA en bibliotecas, actuando como conectores entre iniciativas locales y agendas globales. Estas asociaciones han impulsado marcos éticos, programas de capacitación, alianzas internacionales y documentos estratégicos que guían la adopción responsable y humana de estas tecnologías.

El texto comienza situando a la profesión frente a un momento histórico: la transición desde un modelo basado en colecciones físicas hacia instituciones tecnológicas capaces de influir en la sociedad digital. La autora expone su propia implicación internacional en conferencias y comités desde 2019 para explicar la perspectiva desde la que observa el fenómeno: la de un liderazgo activo en el diálogo global entre bibliotecas y tecnología. Insiste en que la IA no solo introduce herramientas nuevas, sino que redefine el papel del bibliotecario, los valores profesionales —como la equidad, la privacidad y la libertad intelectual— y la misión social de las bibliotecas.

A continuación se describe cómo la IA se ha incorporado rápidamente al ecosistema bibliotecario: chatbots para atención en tiempo real, herramientas de accesibilidad y búsqueda multilingüe, analíticas para la comunicación científica y sistemas de evaluación de necesidades comunitarias. Paralelamente, alerta sobre riesgos como el sesgo algorítmico, la opacidad o la distribución desigual de recursos; de ahí que las asociaciones hayan priorizado la creación de guías éticas y políticas responsables. Documentos como la IFLA Statement on Libraries and AI, los principios de ARL sobre IA o las competencias en IA de ACRL ilustran estos esfuerzos por mantener la centralidad del juicio humano y la transparencia.

Un foco clave del artículo es la transformación educativa. La autora detalla cómo las asociaciones influyen en la formación a través de estándares, acreditaciones y colaboraciones con universidades. Programas de instituciones como San José State University, University of North Carolina, University of Washington y University of Illinois muestran la creciente integración de ciencia de datos, análisis sociotécnico y ética de la IA en la educación bibliotecaria. Al mismo tiempo, asociaciones como ACRL han creado grupos de trabajo para desarrollar competencias específicas y llenar las lagunas formativas que todavía existen en el colectivo profesional.

La dimensión global ocupa otra parte sustancial del análisis. Garcia-Febo describe cómo las asociaciones bibliotecarias se han convertido en interlocutores relevantes en debates internacionales sobre movilidad digital, gobernanza algorítmica y derechos humanos. A través de iniciativas como la participación de IFLA en la ONU, el trabajo del AI SIG, los simposios internacionales y la alineación con la Agenda 2030, las bibliotecas se posicionan como agentes que pueden influir en políticas públicas de tecnología ética. Las encuestas y redes europeas impulsadas por CENL, así como los eventos multilaterales organizados entre 2024 y 2025, muestran un movimiento coordinado y creciente hacia la institucionalización de la IA en la profesión.

El documento incluye además una línea temporal detallada de los principales hitos desde 2019: publicaciones pioneras de ALA, la creación del IFLA AI SIG, los informes y encuestas de CENL, libros especializados, programas de reskilling como el GPT-4 Exploration Program, y el lanzamiento del documento Entry Point to Libraries and AI en 2025. Esta cronología permite ver cómo la atención a la IA ha evolucionado desde una fase exploratoria inicial hacia una etapa madura, donde existen políticas, competencias, foros estables y cooperación internacional estructurada.

Se identifica tres direcciones estratégicas clave para el futuro:

  • Políticas ágiles y gobernanza adaptativa: generar documentos vivos, promover pilotos experimentales y ampliar la mirada hacia nuevas tecnologías como el metaverso o la publicación computacional.
  • Alfabetización en IA y competencia ética: crear marcos de formación continua que incluyan comprensión técnica, reflexión ética, diseño centrado en las personas y mecanismos de rendición de cuentas; incluso proponiendo microcredenciales.
  • Colaboración global y multisectorial: ampliar redes con asociaciones, consorcios, universidades, sociedad civil y actores tecnológicos, con especial atención al Sur Global.

Para la autora, el reto no es solo integrar la IA en bibliotecas, sino garantizar que lo haga de forma ética, inclusiva y orientada al bien público. Bibliotecas y bibliotecarios, apoyados por sus asociaciones, no son meros usuarios de tecnología: son guías capaces de moldear el futuro digital con responsabilidad y visión social.