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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.

Fuerte oposición a la censura y prohibición de libros en Estados Unidos

EveryLibrary Institute. Review of Recent Polls on Book Bans and Censorship. Last modified February 2025. https://www.everylibraryinstitute.org/review_recent_book_ban_polls-25

EveryLibrary Institute ha publicado un informe titulado «Revisión de encuestas recientes sobre prohibiciones de libros y sondeos a votantes», en el que se recopilan y analizan encuestas y sondeos sobre prohibiciones de libros, legislación contra el acceso a libros y la percepción de las bibliotecas y bibliotecarios. El propósito de este informe es ayudar a los defensores de la libertad de acceso a la información a interpretar rápidamente los resultados de estas encuestas.

La revisión original realizada en 2023 mostró una fuerte oposición entre los votantes estadounidenses a las prohibiciones de libros y la censura en escuelas y bibliotecas públicas, con una percepción positiva general de las bibliotecas y los bibliotecarios. Los hallazgos clave de las encuestas realizadas desde entonces indican que las prohibiciones de libros son impulsadas por una minoría de actores con intereses especiales, y que la mayoría de los votantes estadounidenses no apoya la censura en las bibliotecas públicas y escolares. La confianza en la profesión de bibliotecario sigue siendo alta, y el público desea que los bibliotecarios tengan el control de las decisiones sobre el desarrollo de colecciones.

Las 8 encuestas analizadas sugieren que una mayoría significativa de la población se opone a las prohibiciones de libros, y una parte sustancial de los votantes apoya la legislación estatal para proteger el derecho de las personas a leer libremente. Algunas encuestas muestran que hasta tres cuartas partes de los votantes creen que asegurar el acceso a libros diversos es esencial. Además, más de la mitad de los estadounidenses sienten que las prohibiciones de libros vulneran su derecho a tomar decisiones sobre la educación de sus hijos.

Sin embargo, también hay algo de apoyo para las restricciones. Algunas encuestas muestran que casi la mitad de los votantes cree que existen circunstancias en las que los libros deben ser prohibidos. Otras indican que alrededor de un tercio de los votantes estadounidenses apoya algún tipo de restricciones sobre libros. Es crucial que los defensores de la libertad de expresión y de las bibliotecas lean y analicen estas encuestas para obtener información valiosa en la lucha contra la censura y la desinformación relacionada con las bibliotecas.

Estas encuestas también revelan que una abrumadora mayoría de los votantes confía en los bibliotecarios. Hasta tres cuartas partes de los estadounidenses coinciden en que los bibliotecarios son profesionales dignos de confianza para proporcionar materiales de lectura y currículos adecuados para los niños.

Datos más destacados

Apoyo a la protección del derecho a leer:

  • El 83% de los encuestados en Michigan apoyan legislación estatal que proteja el derecho de la gente a leer lo que desee en bibliotecas públicas sin que los libros sean prohibidos.

Oposición general a las prohibiciones de libros:

  • Un 75% de los encuestados en Michigan afirma que es esencial proteger el acceso de los jóvenes a libros que les ayuden a entender diferentes perspectivas y a desarrollar su capacidad crítica.
  • El 67% de los estadounidenses consideran que los libros que tratan temas de sexo, identidad de género u orientación sexual no deberían ser prohibidos.

Percepción sobre el rol de los bibliotecarios:

  • El 70% de los encuestados cree que los bibliotecarios son muy o mayormente capaces y confiables para decidir qué libros incluir en las colecciones de bibliotecas públicas.
  • El 85% de los padres confían en los bibliotecarios.

Apoyo a las restricciones en determinadas circunstancias:

  • Un 42% de los encuestados cree que en ciertos casos los libros deben ser prohibidos de las bibliotecas públicas.

Actitudes hacia los padres y las bibliotecas:

  • El 80% de los encuestados en Michigan están de acuerdo en que los padres pueden establecer reglas para sus hijos, pero no deben decidir qué libros estarán disponibles para los niños de otras familias.
  • El 57% de los encuestados en varios estudios afirma que son menos inclinados a votar por un político que apoya la prohibición de libros en bibliotecas públicas locales.

Confianza en la selección de libros en las escuelas:

  • El 78% de los adultos confían en que las escuelas públicas de su comunidad eligen los libros adecuados para los estudiantes.
  • El 57% de los adultos consideran que los padres de niños en pre-K a 12 deberían tener una participación significativa en el desarrollo de colecciones en bibliotecas escolares.

Inteligencia artificial generativa en la educación superior: prácticas actuales y caminos a seguir

Liu, Danny Y.T., y Simon Bates. Generative AI in Higher Education: Current Practices and Ways Forward. Whitepaper del proyecto «Generative AI in Education: Opportunities, Challenges and Future Directions in Asia and the Pacific». Enero de 2025.

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El acceso generalizado a la inteligencia artificial generativa representa un momento crucial para la educación superior, que va más allá de simplemente acomodar una nueva innovación tecnológica. Este cambio desafía fundamentalmente nuestras suposiciones sobre la enseñanza, el aprendizaje, la investigación y el propósito mismo de las universidades.

Este informe, surgido de la colaboración entre universidades del Pacífico, presenta tanto un marco de acción como un llamado a un cambio transformador en la preparación de estudiantes, docentes e instituciones para un futuro habilitado por la IA.

Actualmente, las universidades enfrentan una presión sin precedentes para responder a la inteligencia artificial generativa, mientras mantienen la integridad y el valor de la educación superior. Los enfoques actuales suelen ser fragmentarios y reactivos, centrados en preocupaciones inmediatas como la integridad académica, en lugar de integrar de manera sistemática la IA en la práctica educativa de forma responsable y productiva. Mientras tanto, los estudiantes, que ya cuestionan el valor de la educación superior tradicional, están adoptando herramientas de IA sin importar la preparación institucional. El sector debe pasar rápidamente de la vigilancia a la exploración, del pánico al propósito.

El trabajo identifica cinco elementos interdependientes esenciales para una integración exitosa de la IA generativa, formando el marco «CRAFT»: cultura, reglas, acceso, familiaridad y confianza. La cultura representa tanto el mayor desafío como la mayor oportunidad. Más allá de las diferencias regionales e institucionales en la aceptación y adopción de la IA generativa, se deben abordar preguntas fundamentales sobre el papel de la universidad en un mundo habilitado por la IA. Las reglas deben ir más allá de las restricciones para permitir la experimentación e innovación, con marcos de gobernanza efectivos que proporcionen directrices claras. Las prácticas de evaluación deben rediseñarse para asegurar tanto la validez como la relevancia en un mundo habilitado por la IA.

El acceso sigue siendo una cuestión crítica de equidad, ya que, sin intervención deliberada, la IA podría ampliar las brechas digitales existentes. Las instituciones deben asegurar un acceso equitativo no solo a las herramientas, sino también a la infraestructura, el apoyo y las oportunidades necesarias para aprovechar la IA de manera efectiva. La familiaridad requiere un desarrollo sistemático entre todos los actores involucrados. Además de la alfabetización digital básica, es necesario un entendimiento profundo de las capacidades, limitaciones e implicaciones éticas de la IA, lo que demanda una inversión sostenida en desarrollo y apoyo a los estudiantes. La confianza es fundamental para todo el progreso: debe construirse y mantenerse de manera activa a través de la transparencia, la colaboración y el valor demostrado.

Las respuestas institucionales individuales no son suficientes para la magnitud del cambio requerido. El informe propone dos prioridades clave para una acción inmediata a nivel sectorial: la formación de clústeres colaborativos donde las universidades pasen de la competencia a la cooperación en áreas clave, como el desarrollo conjunto de aplicaciones de IA generativa, enfoques pedagógicos, marcos compartidos para el rediseño de evaluaciones, promoción coordinada del acceso equitativo, iniciativas combinadas de desarrollo del profesorado y marcos de gobernanza unificados que respeten los contextos locales. En segundo lugar, se propone elevar a los estudiantes como socios a través de redes de apoyo entre pares, programas de embajadores de IA, co-diseño de experiencias de aprendizaje, participación directa en el rediseño de evaluaciones y desarrollo colaborativo de recursos.

La aparición de la IA generativa podría ser nuestra mejor oportunidad para reimaginar la educación superior para el siglo XXI. El éxito requiere que pasemos de la adaptación incremental a una transformación fundamental, preservando nuestros valores educativos fundamentales. Este informe proporciona una hoja de ruta sugerida, pero su implementación requiere una acción coordinada inmediata a nivel sectorial. Es necesario desarrollar estrategias institucionales de IA que aborden la cultura, las reglas, el acceso, la familiaridad y la confianza, trabajando juntos para abordar desafíos compartidos y aprovechar oportunidades compartidas. La elección que enfrentamos no es si debemos comprometernos con la IA, sino cómo moldear su integración para mejorar, en lugar de disminuir, el valor y el poder transformador de la educación superior.

Grupos salmantinos 2024. (2ª Parte) Viviendo en la era pop 2025/02/14

Grupos salmantinos 2024. (2ª Parte)

Viviendo en la era pop 2025/02/14

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El programa Viviendo en la era pop del 14 de febrero de 2025 estuvo dedicado a la escena musical salmantina, presentando una selección variada de grupos y artistas locales.

Entre los destacados, 17 Nietos abrió el programa con su tema homónimo, mientras que El Marqués nos transportó a Farilandia con su característico estilo. No Cantes Victoria aportó su energía funk con FUNKYZEPAM, y The Antogonist nos llevó a un viaje sonoro con 1810.

El rock vibrante de Zas se hizo presente con Radio, seguido por la intensidad melódica de Oceandelis en Emotions. Kike M exploró temas oscuros en La Cara de la Muerte, y Nereida ofreció una introspectiva La Tortura de mi Mente. Eva Rock expandió la experiencia con Universo, mientras que Delgado cerró con la atmósfera envolvente de Catedrales.

Un recorrido ecléctico por la diversidad y creatividad de la música salmantina en 2024.

Libros de texto inteligentes: Pasado, presente y futuro

Brusilovsky, Peter, y Sergey Sosnovsky. 2024. «Intelligent Textbooks: Past, Present, and Future.» International Journal of Artificial Intelligence in Education. https://link.springer.com/article/10.1007/s40593-024-00451-9.

Los libros de texto siguen siendo una herramienta clave en la educación, pero han evolucionado significativamente en las últimas décadas en términos de creación, publicación, formato, acceso y mantenimiento. Actualmente, la mayoría tiene versiones digitales y se pueden consultar en línea, con un número creciente de recursos educativos abiertos. Además, muchos incluyen bibliotecas de materiales complementarios e incluso se integran en plataformas educativas digitales.

El paso de los libros impresos a los digitales ha impulsado la incorporación de funciones interactivas como búsquedas avanzadas, anotaciones, contenido interactivo, evaluaciones automatizadas y chatbots. Estas mejoras han generado nuevos desafíos y oportunidades para aplicar inteligencia artificial (IA) en el desarrollo y uso de los libros de texto digitales.

Algunas cuestiones clave en este ámbito incluyen cómo mejorar el acceso y la lectura, extraer conocimiento implícito en los textos para optimizar el aprendizaje, analizar los registros de interacción de los estudiantes, enriquecer el contenido con información externa y utilizar tecnologías de lenguaje avanzado para personalizar la experiencia educativa.

En este contexto, el campo de los Libros de Texto Inteligentes ha pasado por distintas generaciones de desarrollo. La primera generación, basada en sistemas de tutoría inteligente e hipertexto educativo, ofrecía personalización a través de estructuras predefinidas por expertos en el dominio. Con el avance de la web, estos libros adoptaron formatos tradicionales con tablas de contenido y glosarios, incorporando técnicas como navegación adaptativa, recomendación de contenido y personalización del aprendizaje. Sin embargo, operaban en entornos cerrados con materiales cuidadosamente seleccionados y estructurados.

Este desarrollo ha generado diversas generaciones de «libros de texto inteligentes»:

Primera Generación: Inteligencia Diseñada

Esta fase inicial surgió de la intersección entre los sistemas de tutoría inteligentes y los hipermedios educativos adaptativos. Los primeros prototipos no presentaban el formato tradicional de los libros de texto; en su lugar, proporcionaban a los estudiantes acceso adaptativo a elementos de información o «hiper-tarjetas» en respuesta al rendimiento en ejercicios asociados. Con la popularización de la web, estos libros adoptaron una estructura más convencional, incorporando técnicas de personalización como soporte de navegación, manipulación adaptativa de páginas, recomendación de contenido y secuenciación de contenidos. Estos sistemas eran entornos de corpus cerrado, ofreciendo colecciones limitadas de textos y ejercicios diseñados meticulosamente.

Segunda Generación: Inteligencia Integrada

En esta etapa, la atención se centró en aspectos prácticos como arquitecturas abiertas, integración con recursos educativos externos y estandarización de modelos semánticos. El desarrollo de tecnologías de la Web Semántica permitió la representación de conocimientos compartibles y soluciones arquitectónicas para software inteligente. Esto facilitó la implementación de modelos de conocimiento como ontologías y la integración de materiales educativos interconectados, permitiendo a los libros de texto «comprender» su contenido y participar en interacciones más significativas con los estudiantes, como responder preguntas y crear mapas conceptuales.

Tercera Generación: Inteligencia Extraída

Con el avance de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y Aprendizaje Automático (AA), los investigadores comenzaron a ver los libros de texto no solo como herramientas educativas, sino también como fuentes ricas de contenido de alta calidad. Se aplicaron métodos para extraer automáticamente temas, conceptos, relaciones e incluso modelos completos de conocimiento de los textos digitales. Esta capacidad permitió transformar automáticamente libros de texto en versiones inteligentes, enlazándolos con contenido interactivo externo y conectándolos entre sí.

Cuarta Generación: Inteligencia Minada de Datos

La adopción creciente de libros de texto digitales generó una abundancia de datos sobre la interacción de los estudiantes. Se emplearon métodos de minería de datos para analizar estos registros, permitiendo comprender mejor los comportamientos de lectura y su relación con el progreso académico. Los patrones de navegación y las actividades de anotación se utilizaron para predecir el éxito o fracaso de los estudiantes, facilitando intervenciones oportunas. Además, estos datos ayudaron a modelar el conocimiento de los estudiantes sobre conceptos específicos y mejorar la organización y presentación de los contenidos.

Quinta Generación: Inteligencia Generada

Recientemente, la incorporación de modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) ha revolucionado los libros de texto inteligentes. Estos modelos, entrenados con vastas cantidades de datos textuales, pueden extraer y sintetizar información de los libros de texto, ofreciendo respuestas automáticas a preguntas y reduciendo problemas como las «alucinaciones» en las respuestas generadas. Además, se han utilizado para crear experiencias interactivas, como chatbots que simulan conversaciones tutor-estudiante, mejorando la interacción y personalización del aprendizaje.

Conclusiones

A pesar de su larga historia, los libros de texto inteligentes siguen siendo un campo de innovaciones en el que se introducen y exploran nuevos enfoques en diversos estudios. Los investigadores de libros de texto inteligentes adoptan con entusiasmo tecnologías desarrolladas fuera de este campo y plantean casos de uso y escenarios de aplicación que amplían las capacidades y la eficacia potencial de los prototipos de libros de texto. Los libros de texto siguen siendo una de las principales fuentes de conocimiento para los estudiantes, a pesar de que los contenidos más interactivos y no textuales están ganando popularidad en muchas otras tareas y contextos.

Ha llegado el momento de que los libros de texto aumenten su funcionalidad con características interactivas que mejoren la eficacia general de los libros de texto como herramientas de aprendizaje. Las interfaces adaptables de los libros de texto, los contenidos inteligentes, los servicios inteligentes y las herramientas centradas en la comunidad para interactuar con otros usuarios transformarán el estudio de los alumnos con libros de texto en una experiencia de aprendizaje más interactiva y social. La nueva ola de IA generativa que ya alimenta la actual generación de libros de texto inteligentes abre un amplio abanico de posibilidades para hacer que el aprendizaje con libros de texto sea aún más interactivo y atractivo. Los LLM son muy capaces de transferir eficazmente lo que aprenden del preentrenamiento en textos a escala web a diferentes contextos, lo que se traduce en altos niveles de fluidez y coherencia del texto generado. Actualmente, la dirección más popular de estos trabajos es utilizar los LLM para producir automáticamente preguntas de evaluación para libros de texto inteligentes, con resultados iniciales prometedores. Además, se están construyendo nuevos prototipos de libros de texto inteligentes que emplean IA generativa para apoyar nuevas formas significativas de interacción. Esperamos más trabajos interesantes que utilicen el potencial de estos modelos en diversas formas de apoyo al alumno en torno a los libros de texto inteligentes, especialmente si se basan en el éxito de la investigación anterior.

Educase 2025: impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior

Robert, Jenay, y Mark McCormack. 2025 EDUCAUSE AI Landscape Study: Into the Digital AI Divide. EDUCAUSE, 17 de febrero de 2025. https://www.educause.edu/content/2025/2025-educause-ai-landscape-study/introduction-and-key-findings

Este estudio examina el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, abordando estrategias institucionales, normativas, casos de uso, el impacto en la fuerza laboral y la brecha digital entre instituciones. La investigación se basó en una encuesta realizada entre el 4 y el 18 de noviembre de 2024.

Los hallazgos clave incluyen el aumento en la percepción de la IA como una prioridad estratégica, la expansión de políticas de uso aceptable, la predominancia de la enseñanza y el aprendizaje como áreas de aplicación y la diferencia de recursos entre instituciones grandes y pequeñas. Además, el estudio destaca la necesidad de alfabetización en IA y el desafío de financiar su implementación.

Hallazgos clave

  1. Estrategia y liderazgo
    • El 57% de los encuestados considera que la IA es una prioridad estratégica, un aumento respecto al 49% del año anterior.
    • La formación en IA para el profesorado (63%) y el personal administrativo (56%) es un enfoque clave en la planificación estratégica.
    • Solo el 2% de las instituciones financia los costos adicionales de la IA con nuevas fuentes de financiación, y el 34% de los líderes ejecutivos considera que se han subestimado estos costos.
  2. Políticas y normativas
    • El número de instituciones con políticas de uso aceptable de IA aumentó del 23% al 39% en un año.
    • Solo el 9% considera que sus políticas de ciberseguridad y privacidad son adecuadas para gestionar los riesgos asociados con la IA.
  3. Casos de uso
    • La enseñanza y el aprendizaje son los principales ámbitos de aplicación de la IA, con énfasis en la integridad académica (74%), la realización de trabajos (65%), las evaluaciones (54%) y el diseño curricular (54%).
    • El 68% de los encuestados indica que los estudiantes usan IA más que los docentes, aunque la formación está más centrada en el profesorado.
  4. Fuerza laboral
    • El 37% de las instituciones están enfocadas en mejorar las habilidades de IA del personal existente en lugar de contratar nuevos empleados (1%).
    • Se destaca la importancia de la «alfabetización en IA» para todos los trabajadores y el uso de IA para aumentar la productividad.
  5. Brecha digital en IA entre instituciones
    • Instituciones pequeñas y grandes tienen percepciones similares sobre el uso personal y futuro de la IA.
    • Sin embargo, las instituciones más grandes cuentan con más recursos y capacidades para adoptar la IA de manera efectiva.

Este informe resalta la creciente importancia de la IA en la educación superior, la necesidad de políticas claras y formación especializada, y la persistente desigualdad en el acceso a los beneficios de la IA entre instituciones de distintos tamaños.

Sam Altman, CEO de OpenAI, admite que los beneficios de la IA podrían no distribuirse ampliamente

Wiggers, Kyle. «OpenAI CEO Sam Altman Admits That AI’s Benefits May Not Be Widely Distributed.» TechCrunch, 9 de febrero de 2025. https://techcrunch.com/2025/02/09/openai-ceo-sam-altman-admits-that-ais-benefits-may-not-be-widely-distributed/

En un ensayo reciente en su blog personal, Sam Altman, CEO de OpenAI, expresó que la compañía está abierta a ideas inusuales, como el concepto de un «presupuesto de cómputo», para permitir que todos en el mundo utilicen IA y garantizar que sus beneficios sean distribuidos de manera más equitativa. Altman destacó que, aunque los avances tecnológicos mejoran indicadores como la salud y la prosperidad económica, la igualdad no está garantizada por la tecnología y puede requerir intervenciones tempranas.

El concepto del «presupuesto de cómputo» de Altman podría ser difícil de ejecutar, ya que la IA ya está impactando el mercado laboral con recortes de empleos. Expertos advierten que el desempleo masivo podría ser una consecuencia si no se implementan políticas gubernamentales adecuadas y programas de reentrenamiento.

Altman también habló sobre la inteligencia artificial general (AGI), que define como un sistema de IA capaz de resolver problemas complejos a nivel humano en diversas áreas. Aunque la AGI está cerca, según Altman, no será perfecta y necesitará supervisión humana. La verdadera utilidad de la AGI, según él, provendrá de su escala masiva, con miles o millones de sistemas de IA trabajando en diversas tareas.

A pesar de los altos costos asociados al desarrollo de IA, Altman mencionó que el costo de usar un nivel determinado de IA disminuye cada 12 meses. OpenAI está trabajando en la creación de una red de datos masiva y buscando inversiones de hasta 40 mil millones de dólares.

En cuanto a la seguridad de la AGI, Altman indicó que OpenAI tomará decisiones y limitaciones impopulares para asegurar que la tecnología no sea mal utilizada, especialmente por gobiernos autoritarios. Además, subrayó que OpenAI tiene como objetivo empoderar a los individuos, sin perder de vista la necesidad de equilibrar la seguridad con la autonomía personal.

OpenAI podría marcar con una «marca de agua» el texto generado por ChatGPT, pero aún no lo ha hecho

Beschizza, Rob. «OpenAI Could Watermark the Text ChatGPT Generates, but Hasn’t.» Boing Boing, 5 de agosto de 2024. https://boingboing.net/2024/08/05/openai-could-watermark-the-text-chatgpt-generates-but-hasnt.html

OpenAI ha desarrollado un sistema de «marca de agua» para detectar cuando ChatGPT genera texto, pero ha decidido no implementarlo, según informes de The Wall Street Journal. El sistema, que podría detectar con precisión si un estudiante usó ChatGPT para escribir un ensayo, ha estado listo durante un año, pero ha sido objeto de debates internos dentro de la compañía.

OpenAI afirma que aunque el sistema es 99.9% fiable en textos sin editar, es «fácil de evadir». La marca de agua funciona bien contra alteraciones locales, como la paráfrasis, pero es menos efectiva contra ediciones más globales, como la traducción o el uso de otros modelos generativos. Además, la compañía ha señalado que este método podría tener efectos negativos, como estigmatizar a los no hablantes nativos de inglés que usan la IA como herramienta de escritura.

De modo que aunque la tecnología de marca de agua de OpenAI es precisa en situaciones controladas, se puede eludir fácilmente con modificaciones más profundas, lo que hace que su uso sea poco confiable para detectar textos generados por IA en la práctica.

Agenda IFLA de habilidades para el futuro de las bibliotecas: resiliencia, colaboración y liderazgo

International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA). «A Skills Agenda for the Trend Report.» Última modificación 10 de febrero de 2025.

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Frente a un futuro incierto marcado por múltiples tendencias, el informe Skills Agenda for the Trend Report, elaborado por líderes emergentes de todo el mundo, identifica las capacidades clave que debemos desarrollar para enfrentar los desafíos venideros. Las habilidades son fundamentales para la resiliencia ante el cambio, ya que nos permiten abordar nuevas situaciones, optimizar oportunidades y ofrecer el mejor servicio posible a nuestras comunidades.

El Trend Report de la IFLA ya constituye una herramienta esencial para reflexionar de manera estructurada sobre un futuro incierto, al identificar tendencias y proporcionar métodos efectivos para abordarlas. En este contexto, el desarrollo continuo de habilidades dentro del sector bibliotecario y de la información se presenta como un elemento constante y crucial para incrementar nuestra preparación ante los cambios.

No se trata solo de las habilidades tradicionales propias de la profesión, sino también de competencias más amplias y, a menudo, denominadas “habilidades blandas”, que permiten al sector avanzar y adaptarse de manera efectiva.

Para identificar las habilidades que serán más relevantes en el futuro, líderes emergentes que participaron en la IFLA Information Futures Summit, celebrada en Brisbane, Australia, del 30 de septiembre al 2 de octubre, llevaron a cabo un taller específico el 4 de octubre. Este taller se basó en el propio Trend Report y en las discusiones sostenidas durante la cumbre, lo que permitió explorar y definir una agenda de habilidades para el futuro de las bibliotecas. Posteriormente, los participantes colaboraron en línea para transformar estas reflexiones en una agenda de habilidades completa, concebida como una guía y un punto de partida para futuras conversaciones dentro del sector.

Las habilidades seleccionadas se agrupan en tres categorías principales:

  1. Habilidades Prácticas:
    Comprenden las capacidades técnicas necesarias para utilizar la tecnología de manera más eficiente y segura, maximizando así las oportunidades de generar un impacto positivo. Estas habilidades incluyen el manejo de herramientas digitales, la seguridad de la información y la aplicación de nuevas tecnologías en entornos bibliotecarios.
  2. Habilidades de Colaboración:
    Facilitan el trabajo conjunto de manera efectiva, tanto con colegas como con las comunidades y otros socios estratégicos. Implican competencias de comunicación, trabajo en equipo, negociación y creación de redes, fundamentales para fortalecer las alianzas y proyectos colaborativos en el sector.
  3. Habilidades de Desarrollo Personal:
    Ayudan a ampliar nuestra visión y pensamiento crítico, fomentando el liderazgo individual y la capacidad de inspirar y potenciar a otros. Incluyen habilidades como la adaptabilidad, la creatividad, la resolución de problemas y el liderazgo transformacional, esenciales para guiar al sector bibliotecario hacia un futuro innovador y sostenible.

Con esta agenda, la IFLA invita a los profesionales de bibliotecas a reflexionar y actuar, asegurando que las bibliotecas sigan siendo espacios dinámicos, inclusivos y resilientes, preparados para afrontar los desafíos y aprovechar las oportunidades de un mundo en constante evolución.

Una colación de defensores de la privacidad demanda al «Departamento de Eficiencia Gubernamental» (DOGE) y a Elon Musk por poner en peligro la intimidad de millones de personas

Electronic Frontier Foundation. «EFF Sues OPM, DOGE, and Musk for Endangering the Privacy of Millions.» Electronic Frontier Foundation, 11 de febrero de 2025. https://www.eff.org/press/releases/eff-sues-opm-doge-and-musk-endangering-privacy-millions

La EFF y una coalición de defensores de la privacidad liderada por Lex Lumina han presentado una demanda solicitando a un tribunal federal que impida a la Oficina de Gestión de Personal (OPM) de Estados Unidos revelar información privada y sensible de millones de estadounidenses a Elon Musk y su «Departamento de Eficiencia Gubernamental» (DOGE).

Electronic Frontier Foundation (EFF) y una coalición de defensores de la privacidad acaban de presentar una demanda en la que solicitan a un tribunal federal que bloquee al Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE) de Elon Musk el acceso a la información privada de millones de estadounidenses que almacena la Oficina de Gestión de Personal (OPM), y que elimine cualquier dato que se haya recopilado o eliminado hasta el momento. En la demanda también se nombra a la OPM y se pide al tribunal que impida que la OPM siga compartiendo datos con la DOGE.

Parte de la carta dice:

«Hola Partidario de la Libertad Digital:
No aceptaremos el saqueo descarado de los datos sensibles de millones de personas.

Nuestro caso es bastante sencillo: Los datos de la OPM son extraordinariamente sensibles, la OPM se los dio al DOGE, y esto viola la Ley de Privacidad de 1974.

Por tus derechos digitales,

Corynne McSherry
Directora Jurídica de la EFF»

Los registros de la OPM son una de las mayores, si no la mayor, recopilación de datos de empleados en los EE.UU. Con nuestro co-abogado Lex Lumina, State Democracy Defenders Fund, y Chandra Law Firm, representamos a empleados federales actuales y antiguos cuya privacidad ha sido violada.

Este enorme tesoro de información incluye datos demográficos privados e historiales laborales de prácticamente todos los empleados y contratistas federales actuales y anteriores, así como de los solicitantes de empleo federal. La semana pasada, un juez federal bloqueó temporalmente el acceso del DOGE a un sistema crítico de pagos del Tesoro de EE.UU. en virtud de una demanda similar. Estas violaciones de la privacidad de los datos no deben permitirse.

¿Y ahora qué?

La cuestión no es «qué pasa si estos datos caen en malas manos». Los datos ya han caído en manos equivocadas, según la ley, y deben salvaguardarse inmediatamente. Las violaciones de la privacidad de los estadounidenses se han producido en múltiples agencias, sin supervisión ni salvaguardias, y la EFF se complace en unirse a la brigada de demandas para proteger esta información crítica.

Esto es sólo el principio de lo que puede ser una lucha difícil. Pero la EFF no es ajena a los adversarios duros. Con el apoyo de nuestros miembros, hemos defendido los derechos de los usuarios de tecnología en cientos de casos para proteger su libertad en línea. Me enorgullece estar a tu lado por el futuro de la privacidad, la libertad de expresión y la creatividad.

Thomson Reuters gana una sentencia de «uso justo» de los derechos de autor de IA contra Ross Intelligence

Reuters. «Thomson Reuters Wins AI Copyright Fair Use Ruling Against One-Time Competitor.» Reuters, 11 de febrero de 2025. https://www.reuters.com/legal/thomson-reuters-wins-ai-copyright-fair-use-ruling-against-one-time-competitor-2025-02-11/

Sentencia

El fallo reciente de un juez federal en Delaware a favor de Thomson Reuters en un caso de derechos de autor contra Ross Intelligence ha generado un importante precedente legal en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) y el uso de contenido protegido. Este veredicto, emitido por el juez Stephanos Bibas, es el primero en los Estados Unidos que aborda específicamente la doctrina de uso justo (fair use) en el contexto de litigios relacionados con la IA.

Ross Intelligence, una firma de investigación legal que ya no está operativa, fue acusada de utilizar contenido protegido por derechos de autor de Thomson Reuters para desarrollar una plataforma de investigación legal basada en IA que competía directamente con Westlaw, el reconocido servicio de investigación legal de Thomson Reuters. En su decisión, Bibas reconsideró un fallo anterior en el que había sugerido que la determinación sobre el uso justo debería ser realizada por un jurado. Tras un análisis más detallado de los materiales del caso, el juez concluyó que Ross había infringido los derechos de autor al desarrollar un sustituto de mercado utilizando contenido de Thomson Reuters.

La doctrina de uso justo permite, bajo ciertas condiciones, el uso de obras protegidas sin permiso expreso, como en parodias, investigación no comercial o producción de noticias. Sin embargo, los tribunales evalúan el uso justo mediante un test de cuatro factores: el propósito del uso, la naturaleza de la obra original, la cantidad utilizada y el impacto en el valor de mercado de la obra original. Thomson Reuters prevaleció en dos de estos cuatro factores, y el juez Bibas enfatizó que el cuarto factor, el impacto en el mercado, era el más crucial, ya que Ross buscaba competir directamente con Westlaw.

Este fallo ha generado preocupación entre las empresas de IA, ya que podría influir en otros casos similares en curso contra gigantes tecnológicos como OpenAI y Microsoft. James Grimmelmann, profesor de derecho digital e internet en la Universidad de Cornell, señaló que si esta decisión se adopta en otros tribunales, representaría un obstáculo significativo para las empresas de IA generativa, ya que muchos de los argumentos legales que utilizan para defenderse podrían considerarse irrelevantes.

Es importante destacar que este caso involucra una IA no generativa, a diferencia de las herramientas de IA generativa como los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Ross Intelligence cerró en 2021, alegando que la demanda de Thomson Reuters era infundada, pero que no podía recaudar suficientes fondos para continuar operando mientras se enfrentaba al litigio.

Este precedente podría afectar profundamente el desarrollo y uso de la IA, especialmente en el contexto de la utilización de contenido protegido, y plantea interrogantes sobre cómo las empresas de tecnología podrán entrenar sus modelos sin infringir derechos de autor. A medida que otros casos similares avanzan en los tribunales, la industria de la IA está atenta a las posibles implicaciones legales de este fallo.