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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.

ChatGPT’s Deep Research identifica 20 puestos de trabajo que serán sustituidos por la IA. ¿Está el tuyo en la lista?

Ortiz, Sabrina. «ChatGPT’s Deep Research Just Identified 20 Jobs It Will Replace. Is Yours on the List?» ZDNet, February 5, 2025. https://www.zdnet.com/article/chatgpts-deep-research-just-identified-20-jobs-it-will-replace-is-yours-on-the-list/.

Tras una análisis en 24 fuentes Deep Research elaboró una tabla que incluía títulos de puestos de trabajo, explicaciones de por qué una IA es mejor que un humano en esa función y la probabilidad de que el puesto sea sustituido.

ChatGPT, utilizando su nueva función Deep Research, identificó 20 trabajos que podrían ser reemplazados por inteligencia artificial, basándose en una investigación de 24 fuentes. La lista de trabajos incluye roles como asesor fiscal, grabador de datos, telemarketing, contable, asistente virtual, traductor y otros. Estos trabajos, según ChatGPT, dependen de habilidades técnicas que la IA puede realizar de manera más eficiente y autónoma, como la transcripción, traducción y revisión de textos, o la gestión de redes sociales y análisis de datos.

¿Qué trabajos sustituirá la IA, según ChatGPT?

el papel de «Asesor fiscal»., con una probabilidad de sustitución del 98%, lo que ChatGPT considera una «automatización casi segura». ChatGPT explicó que la IA sería mejor en esta tarea porque puede procesar rápidamente las normas y cálculos fiscales, lo que la haría más rápida que un humano. Para apoyar su argumento, ChatGPT destacó que ya existen programas fiscales basados en IA.

RangoTrabajoPor qué es mejor que el humanoProbabilidad
1Asesor de impuestosPuede procesar reglas fiscales y cálculos sin errores mucho más rápido que los humanos.98% (Automatización casi segura)
2Grabador de datosProcesa datos a alta velocidad con 100% de consistencia, eliminando errores y ahorrando tiempo.95% (Muy alta)
3TeleoperadorSigue guiones y maneja interacciones con clientes sin descanso ni fatiga, automatizando muchas tareas rutinarias.94% (Muy alta)
4ContableRegistra transacciones y concilia cuentas más rápido y con mayor precisión que los humanos.94% (Muy alta)
5Asistente legalEscanea y resume documentos legales rápidamente, realizando investigaciones de leyes y redactando archivos de manera eficiente.90% (Extremadamente alta)
6Programador de citasManeja calendarios y logística de reuniones las 24 horas, coordinando horarios con facilidad.90% (Extremadamente alta)
7Asistente virtualRealiza tareas rutinarias de oficina simultáneamente para varios usuarios, mejorando la productividad.88% (Extremadamente alta)
8TranscriptorConvierte audio a texto en tiempo real con una precisión de hasta un 99%, mucho más rápido que un humano.87% (Muy alta)
9Corrector de estiloDetecta errores de ortografía y gramática instantáneamente, mejorando con el tiempo.86% (Muy alta)
10Redactor publicitarioGenera contenido escrito como anuncios y eslóganes más rápido y con mayor eficiencia que los humanos.82% (Muy alta)
11Representante de servicio al clienteResponde preguntas frecuentes y resuelve consultas simples al instante, manejando múltiples clientes a la vez.80% (Alta)
12Especialista en marketing por correo electrónicoPersonaliza campañas masivas de correos electrónicos a gran escala, analizando datos para optimizar tiempos de envío.78% (Alta)
13Generador de contenidoProduce artículos y contenido SEO rápidamente, generando más contenido y de menor costo que los humanos.75% (Alta)
14Community managerGenera y programa publicaciones en plataformas sociales, monitorea tendencias y optimiza tiempos de publicación.75% (Alta)
15TraductorTraduce textos instantáneamente con alta precisión, mejorando la comprensión y rapidez.71% (Alta)
16Analista de soporte técnicoResuelve problemas comunes de TI usando vastas bases de conocimiento, reduciendo la necesidad de humanos.70% (Alta)
17Especialista en Selección de PersonalFiltra currículums y empareja candidatos usando IA, acelerando el proceso de contratación.70% (Alta)
18Analista de investigación de mercadoRecolecta y analiza datos de mercado en una fracción del tiempo que los humanos.68% (Alta)
19Agente de viajesProporciona recomendaciones de viaje personalizadas, ajustando planes al instante.65% (Moderadamente alta)
20TutorOfrece enseñanza personalizada y práctica interactiva a bajo costo, con retroalimentación instantánea.60% (Moderada)

El resto de profesiones citadas en la lista por orden son: grabador de datos, teleoperador, contable, asistente jurídico, programador de citas, asistente virtual, transcriptor, corrector, redactor, representante de atención al cliente, comercializador de correo electrónico, comercializador de contenidos, gestor de redes sociales, traductor, analista de soporte técnico, reclutador, analista de estudios de mercado, agente de viajes y tutor.

Todos los trabajos sugeridos por ChatGPT tienen un denominador común: la función depende principalmente de una habilidad técnica que la IA puede realizar bien de forma autónoma. Por ejemplo, la IA puede transcribir, traducir y corregir de forma eficaz, lo que hace menos necesario que los humanos realicen estas tareas.

Sin embargo, el análisis destaca que aunque la IA pueda realizar bien las tareas técnicas de estos roles, las habilidades blandas, como la comunicación, el pensamiento crítico y la gestión interpersonal, siguen siendo esenciales y no pueden ser replicadas por la IA. Por lo tanto, la automatización no necesariamente llevará a la pérdida de empleos, aunque algunas funciones podrían ser más susceptibles al reemplazo. Además, las organizaciones aún enfrentan obstáculos para implementar la IA a gran escala, como la falta de claridad en el retorno de inversión y limitaciones de infraestructura.

¿Significa esta investigación que todo el mundo en estos campos va a perder su trabajo? No, es muy poco probable. El análisis de ChatGPT sólo tiene en cuenta la capacidad de la IA para desempeñar eficazmente las habilidades duras. Sin embargo, las habilidades sociales, como la comunicación, el pensamiento crítico, la resolución de conflictos, el liderazgo, la gestión del tiempo y las habilidades interpersonales, son igualmente importantes para el éxito, y la IA no puede replicar esas capacidades.

Además, las organizaciones aún no están preparadas para adoptar la IA de forma generalizada. Por ejemplo, un informe reciente de Accenture mostró que todavía hay muchos obstáculos que impiden a los líderes empresariales la implementación generalizada de la IA en las organizaciones, como la falta de claridad sobre el retorno de la inversión, las limitaciones de infraestructura y la desconexión de los empleados.

Descenso en revistas totalmente OA y crecimiento del Modelo Híbrido

Pollock, Dan. «New Data: Fully OA Journals Output Shrank in 2023, But Hybrid OA Made Up the Lost GroundOpen Access Scholarly Publishers Association (OASPA). February 5, 2025. https://www.oaspa.org/news/fully-oa-journals-output-shrank-in-2023-but-hybrid-oa-made-up-the-lost-ground/.

Se analiza los cambios en la publicación de artículos en acceso abierto (OA) durante 2023. A partir de datos proporcionados por los miembros de OASPA, se examina la evolución del acceso abierto en dos modelos principales: revistas completamente OA y revistas híbridas, que combinan suscripción con la opción de publicar en acceso abierto.

Uno de los hallazgos más significativos del informe es la reducción, por primera vez, en el número de artículos publicados en revistas totalmente OA, lo que representa un cambio en la tendencia de crecimiento sostenido de este modelo en años anteriores. Sin embargo, esta disminución ha sido compensada por el crecimiento de la publicación en revistas híbridas, lo que sugiere que los autores y las instituciones pueden estar favoreciendo modelos de acceso abierto dentro de revistas tradicionales de suscripción en lugar de optar exclusivamente por revistas totalmente OA.

En detalle, el informe señala que los miembros de OASPA publicaron cerca de 1,2 millones de artículos en 2023, con un crecimiento de solo el 4%, que representa una desaceleración significativa en comparación con años anteriores. Esta cifra es solo una cuarta parte del crecimiento experimentado en 2022, y una décima parte del promedio a largo plazo. En el período 2000-2023, los miembros de OASPA publicaron un total cercano a los 6,4 millones de artículos, lo que representa una aceleración notable desde 2011, cuando la cantidad de publicaciones era mucho menor.

El dato más destacable es la disminución de artículos en revistas completamente OA por primera vez en 2023, con una caída del 0,67% en comparación con un crecimiento del 14% en 2022. Sin embargo, el modelo híbrido experimentó un crecimiento del 22%, lo que compensó la pérdida en las revistas totalmente OA, haciendo que la producción total de artículos en acceso abierto aumentara globalmente. Además, se mantiene la preeminencia de la licencia Creative Commons Attribution (CC BY), que representa el 82% de los artículos en revistas completamente OA, y el 60% en revistas híbridas.

Por otro lado, el artículo señala que la consolidación de la producción de acceso abierto sigue siendo alta, con tres editores principales (MDPI, Elsevier y Springer Nature) representando el 54% del total de publicaciones de OASPA en 2023. La tendencia hacia una mayor concentración en un número reducido de editoriales sigue siendo prominente, especialmente en lo que respecta a las licencias CC BY en revistas completamente OA.

El informe también destaca la consolidación del uso de la licencia Creative Commons Attribution (CC BY), que continúa ganando terreno, especialmente en revistas híbridas. Esta licencia es la más flexible en términos de reutilización de contenido, permitiendo a los autores retener los derechos sobre sus trabajos mientras garantizan un acceso sin restricciones. Su predominio refuerza la tendencia hacia una mayor apertura y reutilización de la investigación.

Otro aspecto relevante es la concentración de la producción científica en acceso abierto en un número reducido de editoriales y revistas. A pesar del crecimiento del modelo OA en general, la publicación de artículos sigue estando dominada por unas pocas grandes editoriales comerciales, lo que podría influir en los costos de publicación y en la equidad en el acceso a la ciencia abierta.

La ralentización del crecimiento de las revistas completamente OA y la consolidación del modelo híbrido plantean interrogantes sobre el futuro del acceso abierto y su sostenibilidad dentro del ecosistema académico. Además, los datos presentados pueden servir como referencia para investigadores, bibliotecarios y responsables de políticas científicas en la toma de decisiones sobre modelos de publicación y financiamiento de la investigación en acceso abierto.

Percepciones de los estudiantes de educación superior sobre ChatGPT

Ravšelj, Dejan, et al. “Higher Education Students’ Perceptions of ChatGPT: A Global Study of Early Reactions.” PLOS One 20, no. 2 (February 5, 2025). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0315011

Se analiza cómo los estudiantes universitarios de todo el mundo perciben y utilizan ChatGPT en sus actividades académicas. La investigación se basa en una muestra de 23.218 estudiantes provenientes de 109 países y territorios, convirtiéndose en el estudio más amplio realizado hasta la fecha sobre este tema.

Uno de los principales hallazgos del estudio es que los estudiantes utilizan ChatGPT principalmente para la generación de ideas (brainstorming), la síntesis de textos y la búsqueda de artículos académicos. También se observa que algunos lo emplean para la escritura profesional y creativa, aunque en menor medida. En general, los estudiantes encuentran útil la herramienta para simplificar información compleja y resumir contenido, lo que les ayuda a comprender mejor ciertos temas.

Sin embargo, a pesar de sus ventajas, los estudiantes expresan reservas sobre la fiabilidad de la información proporcionada por ChatGPT, especialmente en contextos que requieren precisión y rigor académico. Algunos incluso consideran que las respuestas de la herramienta son más claras que las explicaciones de sus compañeros o profesores, lo que indica que valoran la capacidad de síntesis y estructuración del contenido que ofrece la IA.

A lo largo del estudio, los participantes manifestaron una preocupación generalizada por el impacto de ChatGPT en la educación, lo que ha llevado a un consenso sobre la necesidad de establecer regulaciones claras para su uso. Entre las principales inquietudes destacan el riesgo de plagio y fraude académico, así como la posibilidad de que fomente el aislamiento social al reducir la interacción entre estudiantes y profesores.

En cuanto al aprendizaje y el desarrollo de habilidades, los estudiantes reconocen que ChatGPT puede mejorar el acceso al conocimiento, aumentar la eficiencia en el estudio y contribuir a la obtención de mejores calificaciones. No obstante, también señalan que su uso excesivo podría afectar el desarrollo de habilidades clave como la comunicación interpersonal, la toma de decisiones, el pensamiento crítico y la competencia en el idioma nativo.

El estudio también explora la percepción de los estudiantes sobre el impacto de la IA en el mercado laboral. En general, creen que la integración de la inteligencia artificial en diversos sectores incrementará la demanda de habilidades digitales y facilitará el trabajo remoto, aunque no prevén un impacto significativo en las tasas de desempleo.

Desde un punto de vista emocional, la mayoría de los estudiantes reportan sentir curiosidad y calma al interactuar con ChatGPT. Esto sugiere que, si bien existen preocupaciones sobre su uso, en términos generales los estudiantes se sienten cómodos utilizando la herramienta y explorando sus posibilidades.

El estudio también identifica diferencias en las percepciones y usos de ChatGPT según factores socioeconómicos y geográficos, lo que indica que el acceso a la tecnología y el contexto cultural influyen en la forma en que los estudiantes adoptan y valoran esta herramienta.

Los hallazgos de esta investigación ofrecen información valiosa para docentes, administradores y legisladores. Los responsables de la educación pueden utilizar estos datos para diseñar planes de estudio que integren la inteligencia artificial de manera efectiva, desarrollar metodologías de enseñanza que fomenten el pensamiento crítico y la autonomía de los estudiantes, y establecer sistemas de evaluación que mitiguen el riesgo de plagio.

Por otro lado, los legisladores y formuladores de políticas educativas deben considerar el desarrollo de estrategias de capacitación digital para preparar a los estudiantes para un mercado laboral en evolución, así como la implementación de regulaciones que aborden las preocupaciones éticas y prácticas relacionadas con el uso de la IA en la educación.

En conclusión, el estudio subraya la importancia de encontrar un equilibrio en la integración de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT en la educación superior. Es fundamental maximizar los beneficios que estas tecnologías pueden ofrecer en términos de acceso al conocimiento y eficiencia en el estudio, sin descuidar la necesidad de desarrollar habilidades esenciales para el aprendizaje y el trabajo futuro.

Musicoterapia con Natalia Palencia. Planeta Biblioteca 2025/02/05

Musicoterapia con Natalia Palencia.

Planeta Biblioteca 2025/02/05

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Natalia Palencia ha logrado una integración notable entre su pasión por la música y su interés en la salud a través de la musicoterapia. Su trayectoria incluye intervenciones en diversos campos, como hospitales, educación especial y geriatría, donde ha observado notables mejoras en pacientes con autismo y Alzheimer. Uno de los aspectos que destaca en su enfoque terapéutico es la neuroplasticidad, que facilita el cambio y la adaptación en el cerebro, y la comunicación no verbal, una herramienta esencial para establecer vínculos profundos con los pacientes. Además, aplica el esquema de fases de Mateos para adaptar sus tratamientos a las necesidades individuales de cada paciente, lo que permite personalizar las terapias. Natalia también ve un gran potencial para la musicoterapia en áreas como los cuidados paliativos y la rehabilitación de adicciones, ampliando las posibilidades de su impacto terapéutico.

También puedes escuchar otra entrevista a Natalia sobre su música Natalia Palencia presenta «A mayores». Viviendo en la era pop 2025/01/17

Trump está eliminando datos cruciales relacionados con la salud y la ciencia, lo que ha motivado a científicos y bibliotecarios digitales a salvar esta información.

Zwarenstein, Carlyn. «As the Trump Admin Deletes Online Data, Scientists and Digital Librarians Rush to Save ItSalon, February 4, 2025. https://www.salon.com/2025/02/04/as-the-admin-deletes-online-data-scientists-and-digital-librarians-rush-to-save-it/

Carlyn Zwarenstein describe cómo la administración de Trump está eliminando datos cruciales relacionados con la salud y la ciencia, lo que ha motivado a científicos y bibliotecarios digitales a salvar esta información. Entre las medidas tomadas están la eliminación de términos de investigación y la suspensión de publicaciones de la CDC. Diversos grupos están archivando estos datos para preservarlos ante posibles cambios y pérdidas, destacando el esfuerzo por proteger la integridad de la información pública en un contexto de censura y reescritura histórica.

Las decisiones de la administración Trump han afectado gravemente el acceso a la información científica y de salud, bloqueando sitios web y censurando términos clave en investigaciones federales. Ante esta situación, científicos y expertos en datos se han movilizado para salvar esta información esencial antes de que se pierda permanentemente, utilizando herramientas como el Internet Archive para preservar los datos y evitar su eliminación.

Mientras tanto, muchas comunicaciones públicas también se han suspendido. Por primera vez en sesenta años, la agencia federal de salud, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC), ha dejado de publicar sus propios informes, incluido el Informe Semanal de Morbilidad y Mortalidad (MMWR). Esto se suma a una orden de censura sobre las comunicaciones que impide a sus científicos compartir con el público cualquier descubrimiento nuevo, desde nuevos conocimientos sobre el tratamiento del cáncer hasta el potencial de nuevas pandemias como el ébola.

Además, ordena que se elimine una lista de términos específicos de cualquier manuscrito de investigación de los CDC que se esté enviando, que ya esté siendo considerado o que ya esté en prensa en cualquier revista científica o médica, y que se pause o retracte la publicación hasta que se eliminen los términos del trabajo. Los términos en cuestión son: Género, transgénero, persona embarazada, personas embarazadas, LGBT, transexual, no binario, no binario, asignado masculino al nacer, asignado femenino al nacer, biológicamente masculino, biológicamente femenino.

Una búsqueda rápida realizada por Salon en PubMed, la base de datos de publicaciones académicas biomédicas y de salud, así como disciplinas relacionadas como ciencias de la vida y ciencias químicas, administrada por los Institutos Nacionales de Salud, muestra que actualmente contiene 145.340 páginas de resultados (1.453.391 publicaciones individuales) que incluyen el término “género” y publicaciones con el término “transexual”, con artículos que datan desde 1903.

Dado que los artículos sobre ciencias médicas informan detalles demográficos, excluir artículos que informan sobre estas cuestiones o usan este lenguaje significaría no publicar nuevos y emocionantes descubrimientos sobre el tratamiento del cáncer o, digamos, información vital sobre la transmisión del H5N1 entre los agricultores estadounidenses o el brote de tuberculosis de larga data en el área de Kansas City. Las implicaciones exactas de las órdenes del presidente Trump no están del todo claras, por lo que es difícil decir exactamente qué podría no publicarse como resultado de ellas, pero también es probable que haya autocensura preventiva. El lunes, algunas de las páginas ya habían sido restauradas, según el New York Times, lo que subraya el estado impredecible de cierta información federal.

En el medio, una orden general de censura sobre las comunicaciones prohíbe a cualquier científico de los CDC presentar cualquier conocimiento científico nuevo al público. A medida que los sitios y páginas web de salud financiados por el gobierno federal desaparecen en tiempo real de Internet, comienza la carrera para preservar conjuntos de datos vitales e información que antes era pública.

Charles Gaba, analista de datos de políticas de atención médica y desarrollador web, ha creado enlaces en su sitio web a cada copia reflejada de las páginas web públicas de los CDC tal como aparecen en Internet Archive, una organización no partidista y sin fines de lucro con casi 30 años de antigüedad dedicada a preservar Internet de la censura y la pérdida de datos.

Por ejemplo, el Archivo EOT tiene registros de que la Universidad del Norte de Texas solicitó una URL usaid.gov en una fecha particular y recibió un mensaje de error 404 u otra indicación de que el contenido ya no estaba disponible. La Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional, USAID, recibió una orden de suspensión de trabajos el mes pasado, y el lunes se informó que se había ordenado a los empleados que se quedaran en casa y que Trump planea fusionar USAID con Estados Unidos. Departamento de Estado, reduciendo su fuerza laboral y presupuesto en el proceso. Una búsqueda en Salon de usaid.gov el mismo día dio como resultado un mensaje de error “no se puede encontrar el servidor”.

Phillips sugiere que los periodistas, investigadores, grupos comunitarios o ciudadanos independientes deberían tratar de proteger el contenido que es importante para ellos descargando copias de información o conjuntos de datos importantes.

Elon Musk y la Guerra de la Información: tácticas de manipulación en Twitter

+Duran, Gil, y George Lakoff. Algorithm Warfare: How Elon Musk Uses Twitter to Control Brains. The Frame Lab.https://www.theframelab.org/algorithm-warfare-how-elon-musk-uses/

El artículo analiza cómo Elon Musk utiliza Twitter de manera estratégica para controlar la narrativa y manipular la opinión pública, aplicando tácticas similares a las de Donald Trump en la guerra de la información. Se destacan cuatro tácticas clave que Musk emplea:

  1. Enmarcado preventivo: Musk utiliza Twitter para enmarcar los temas a su favor antes de que lo hagan otros. Un ejemplo es el caso de los «Twitter Files», que presentó como un escándalo de censura del gobierno a favor de Joe Biden, aunque en realidad no tenía pruebas de tal acto. Este enmarcado, aunque infundado, crea la narrativa de que los medios de comunicación ocultan una gran verdad, mientras él desacredita a los medios tradicionales.
  2. Desviación: Musk distrae la atención de temas importantes para centrarla en información falsa o engañosa. Un caso fue cuando desvió la atención de un artículo negativo de The Wall Street Journal sobre su empresa, The Boring Company, atacando a Apple con acusaciones falsas sobre su publicidad y su relación con Twitter.
  3. Desviación de ataques: Musk utiliza Twitter para desviar los ataques hacia él, redirigiendo la conversación hacia sus críticos, políticos demócratas o progresistas. Un ejemplo reciente fue cuando insinuó que sus predecesores en Twitter podrían haber facilitado actividades ilegales, mientras él mismo había debilitado el equipo encargado de la seguridad infantil.
  4. Globo sonda: Musk utiliza su cuenta para lanzar ideas y probar la respuesta pública. Algunas propuestas, como la reintegración de Trump en Twitter, se concretan, mientras que otras parecen ser provocaciones para generar controversia, como su sugerencia de convertir la sede de Twitter en un refugio para personas sin hogar.

Estas tácticas, que combinan desinformación, distracción y manipulación de la narrativa, sirven para proteger la imagen de Musk, desviar la atención de sus fracasos y consolidar su poder en la plataforma.

Los modelos de IA tienden a reflejar los valores, perspectivas y supuestos culturales de las sociedades occidentales

Henrich, Joe. «The AI Homogenization Trap: Why Cognitive Diversity MattersLinkedIn, 1 de febrero de 2025. https://www.linkedin.com/pulse/ai-homogenization-trap-why-cognitive-diversity-matters-hunneman.

El concepto de WEIRD bias (sesgo WEIRD) pone de manifiesto un problema en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial, especialmente en sistemas como GPT. Este sesgo se refiere a la tendencia de los modelos de IA a reflejar los valores, perspectivas y supuestos culturales de las sociedades occidentales, educadas, industrializadas, ricas y democráticas, los cuales, a menudo, son los entornos predominantes en los que se desarrolla la tecnología y se generan los datos que alimentan estos sistemas.

El término fue acuñado por el investigador Joe Henrich para señalar que las investigaciones psicológicas y cognitivas, que suelen ser las bases de la programación y el entrenamiento de la IA, tienden a basarse en muestras de personas de estas sociedades WEIRD. De este modo, la IA resulta sesgada hacia las normas y formas de pensar de estas culturas, lo que limita su capacidad para comprender o integrar perspectivas diversas de otras partes del mundo, donde los valores y experiencias pueden ser muy diferentes.

El problema radica en que, aunque en las sociedades modernas se valore la idea de la inteligencia individual, los humanos, de manera colectiva, somos mucho más inteligentes. La inteligencia grupal, que se forma a partir de la combinación de distintos puntos de vista y enfoques, permite tomar decisiones más precisas y creativas. Sin embargo, esta inteligencia colectiva depende de la diversidad cognitiva, es decir, de la interacción de diferentes perspectivas que se complementan entre sí. Si esta diversidad se ve reducida, por ejemplo, al entrenar una IA únicamente con datos provenientes de sociedades WEIRD, la capacidad para tomar decisiones informadas y adaptadas a la realidad de diferentes culturas y contextos podría verse gravemente afectada.

El paralelismo con la biología se hace evidente cuando se recurre a la hipótesis Gaia, que sugiere que la Tierra y sus sistemas biológicos funcionan como un único ente autorregulado. Esta hipótesis destaca que los ecosistemas más diversos son los más resilientes ante cambios inesperados. Del mismo modo, una sociedad diversa desde el punto de vista cultural y cognitivo puede ser más adaptable e innovadora. En contraste, las sociedades homogéneas, como las que Michelle Gelfand describe como “sociedades cerradas” o tight societies, que tienden a imponer normas estrictas y homogéneas, corren el riesgo de perder su capacidad para innovar y adaptarse, lo que afecta su progreso.

Este sesgo WEIRD no solo influye en la IA, sino también en las decisiones políticas, económicas y sociales, ya que puede limitar la capacidad de comprender y abordar de manera efectiva los problemas de sociedades con diferentes valores, creencias y estructuras. Las decisiones tomadas desde un marco cultural limitado pueden no ser las más adecuadas o eficientes para abordar los desafíos globales.

Por lo tanto, el desafío radica en desarrollar tecnologías de IA más inclusivas, que incorporen una mayor diversidad cultural y cognitiva. Esto no solo permitirá que la IA sea más justa y precisa, sino que también podría contribuir a un mundo más innovador y adaptado a la pluralidad de perspectivas existentes.

Situación de los Datos Abiertos en la Gestión de la Investigación en el Reino Unido

Open Data About Research Management: A Landscape Review. JISC, 2025

Texto completo

El informe de JISC aborda el estado actual de los datos abiertos sobre la gestión de la investigación en el Reino Unido. El informe subraya el potencial de los datos abiertos para aumentar la eficiencia, reducir la carga administrativa y mejorar las posibilidades de innovación en la investigación en el Reino Unido.

El nuevo informe de Jisc resalta el potencial de los datos abiertos para transformar la gestión de la investigación y mejorar la eficiencia en el sector. El documento enfatiza cómo el uso de datos abiertos puede reducir la burocracia, disminuir la carga administrativa y fomentar la innovación en la investigación en el Reino Unido.

El grupo de trabajo identificó la necesidad de encontrar enfoques comunes para integrar el ecosistema de información de la investigación. El informe destaca la gran oportunidad que representaría otorgar una licencia abierta a los datos sobre la gestión de la investigación y hacerlos disponibles a través de esquemas de publicación, especialmente en el caso de los datos de las organizaciones del sector público. Este cambio podría desbloquear grandes cantidades de datos públicos relevantes para la gestión de la investigación, haciéndolos fácilmente accesibles y encontrables mediante enfoques políticos existentes y como parte del proceso administrativo de su recolección y gestión.

Principales hallazgos incluyen:

  • Establecer un paso fundamental hacia la eficiencia compartida y enfoques simplificados para la gestión de la investigación en el Reino Unido, reduciendo la burocracia, eliminando la complejidad innecesaria y la deuda técnica, y reduciendo los costos.
  • Esfuerzos colaborativos coordinados por Jisc, BRRIN, que incluyen representación de todas las naciones del Reino Unido, con el objetivo de mejorar el ecosistema de gestión de la investigación mediante soluciones eficientes, sostenibles y con baja burocracia.
  • La importancia de una auditoría de datos abiertos que podría revelar más valor, destacando oportunidades significativas para aprovechar los datos abiertos en la gestión de la investigación.
  • La sugerencia de adoptar estándares comunes de datos para apoyar APIs que permitan un sistema más integrado y fluido.
  • La oportunidad de utilizar la infraestructura y políticas de datos abiertos existentes en el sector público, lo que ofrece oportunidades inmediatas de mejora.

Libros basura generados por IA ya está en tu biblioteca pública

Maiberg, Emanuel. «AI-Generated Slop Is Already In Your Public Library404 Media, 4 de febrero de 2025. https://www.404media.co/ai-generated-slop-is-already-in-your-public-library-3/

Los bibliotecarios están enfrentando un problema creciente en las bibliotecas públicas de EE. UU. con respecto a los libros de baja calidad generados por inteligencia artificial (IA). Estos libros están siendo incluidos en los catálogos digitales de bibliotecas públicas, lo que obliga a los bibliotecarios a revisar una gran cantidad de material para identificar qué libros son generados por IA y cuáles son escritos por humanos.

Las plataformas Hoopla y OverDrive, que gestionan los libros electrónicos en muchas bibliotecas, están facilitando la inclusión de estos títulos, sin que los bibliotecarios tengan un control efectivo sobre la selección. Aunque Hoopla ofrece un catálogo muy amplio, esto también significa que los bibliotecarios deben lidiar con contenido de baja calidad, incluyendo libros escritos o generados por IA con poca o ninguna supervisión. Este tipo de contenido es conocido como «slop» o «basura de IA», y se ha convertido en un problema debido a la falta de curaduría en las plataformas. Algunos de estos libros, aunque no presentan información peligrosa, están mal escritos y tienen una presentación pobre.

Los bibliotecarios expresan su preocupación por la cantidad creciente de contenido de IA en sus catálogos, ya que los usuarios pueden no ser conscientes de que están leyendo material generado por IA. Además, esto genera un gasto innecesario para las bibliotecas, que deben pagar por libros de baja calidad. Los bibliotecarios piden mayor transparencia y control en el proceso de selección de los libros, y sugieren que los libros generados por IA deben estar claramente identificados en los catálogos para que los usuarios sepan que no fueron escritos por autores humanos.

ChatGPT el chatbot de IA que cambió la vida de los científicos

Lenharo, Mariana. «ChatGPT Turns Two: How the AI Chatbot Has Changed Scientists’ Lives.» Nature, December 2, 2024. https://www.nature.com/articles/d41586-024-03940-y.

Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT ha sido utilizado por investigadores para mejorar la redacción académica, revisar literatura científica y escribir código para analizar datos. Aunque algunos creen que el chatbot aumenta la productividad, otros temen que esté facilitando el plagio, introduciendo imprecisiones en los artículos y consumiendo grandes cantidades de energía.

Un estudio de la editorial Wiley, realizado entre marzo y abril de 2024, reveló que el 81% de los investigadores han usado ChatGPT, lo que lo convierte en la herramienta de IA más popular entre los académicos. La mayoría de los encuestados considera que, en los próximos cinco años, será crucial que los investigadores desarrollen habilidades en IA.

  • Se estima que al menos 60.000 artículos académicos publicados en 2023 fueron escritos con la ayuda de un modelo de lenguaje grande (LLM).
  • El 10% de los artículos en biomedicina y el 17,5% en informática en 2024 tuvieron sus resúmenes redactados con asistencia de IA.
  • Se estima que entre el 6,5% y el 16,9% de las revisiones por pares en conferencias de IA en 2023 y 2024 fueron generadas sustancialmente por LLM.

ChatGPT ha demostrado ser útil para superar barreras lingüísticas, ayudando especialmente a investigadores que no tienen el inglés como lengua materna. Sin embargo, se reconoce que tiene limitaciones, especialmente en tareas complejas como revisiones bibliográficas, ya que puede generar información errónea o inventada. Además, la privacidad es una preocupación, ya que los datos introducidos en la IA podrían ser utilizados para entrenar nuevos modelos.

A pesar de estos desafíos, algunos investigadores están explorando la posibilidad de que ChatGPT y otros modelos de IA puedan ir más allá de ser simples asistentes virtuales, convirtiéndose en «científicos» capaces de diseñar proyectos de investigación. Algunos estudios preliminares, como un proyecto reciente en el que los modelos de IA colaboraron para diseñar nanocuerpos contra el coronavirus, han mostrado resultados prometedores.