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.
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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
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La cadena de noticias CNN ha presentado una demanda judicial contra la empresa de inteligencia artificial Perplexity AI, acusándola de infringir sistemáticamente los derechos de autor mediante la copia y redistribución de contenidos periodísticos. La demanda sostiene que Perplexity habría rastreado, extraído y reutilizado miles de artículos, vídeos e imágenes de CNN para alimentar sus sistemas de búsqueda y generación de respuestas basadas en inteligencia artificial.
Según la documentación judicial, CNN afirma haber identificado más de 17.000 ejemplos de contenido supuestamente utilizado sin autorización. La acusación no se limita al empleo de esos materiales para entrenar modelos de IA, sino que sostiene que las respuestas ofrecidas a los usuarios contienen fragmentos idénticos o sustancialmente similares a los artículos originales. En algunos casos, bastaría con introducir el título de una noticia para que el sistema devolviera extensos pasajes muy próximos al texto publicado por CNN, incluyendo contenidos protegidos por suscripción.
CNN argumenta que esta práctica socava el modelo económico del periodismo profesional. La cadena señala que sus noticias son fruto del trabajo de periodistas, investigadores, editores y productores que invierten recursos significativos en la creación de información original. Desde esta perspectiva, permitir que una plataforma de IA reproduzca esos contenidos sin licencia ni compensación económica equivaldría a apropiarse del valor generado por los medios de comunicación tradicionales.
Otro aspecto relevante del caso es que CNN asegura haber intentado previamente negociar con Perplexity un acuerdo de licencia para regular el uso de sus contenidos. Sin embargo, las conversaciones habrían terminado sin acuerdo a finales de 2025. Tras la ruptura de las negociaciones, CNN sostiene que la empresa continuó utilizando sus materiales y que incluso ignoró requerimientos formales para cesar dichas actividades.
Por su parte, Perplexity rechaza las acusaciones. La compañía mantiene que los hechos y la información en sí mismos no están protegidos por derechos de autor y que su tecnología se limita a recopilar, sintetizar y presentar información procedente de múltiples fuentes. Esta línea de defensa coincide con la utilizada por diversas empresas de inteligencia artificial que sostienen que existe una diferencia jurídica entre copiar una obra protegida y extraer hechos o conocimientos contenidos en ella.
La demanda de CNN se inscribe en un contexto más amplio de conflictos legales entre medios de comunicación y empresas de IA. En los últimos años, organizaciones como The New York Times, Reddit, Dow Jones, Merriam-Webster y Encyclopaedia Britannica han emprendido acciones similares, denunciando el uso no autorizado de sus contenidos para entrenar o alimentar sistemas de inteligencia artificial.
Más allá del caso concreto, el litigio plantea una cuestión fundamental para el futuro de la inteligencia artificial generativa: dónde se encuentra el límite entre el uso legítimo de información pública y la reproducción indebida de obras protegidas. El resultado de este y otros procedimientos judiciales podría definir las reglas de juego para la relación entre las empresas tecnológicas y los productores de contenido durante los próximos años, afectando tanto a la sostenibilidad económica del periodismo como al desarrollo de los sistemas avanzados de IA.
Planning and Review Committee. “2026 Top Trends in Academic Libraries: A Review of the Trends and Issues.” College & Research Libraries News 87, n.º 6 (2026). Association of College & Research Libraries (ACRL). https://crln.acrl.org/index.php/crlnews/article/view/27364/35140
Texto completo
El informe 2026 Top Trends in Academic Libraries elaborado por el Comité de Planificación e Investigación de la ACRL ofrece una radiografía detallada de los principales desafíos y transformaciones que están experimentando las bibliotecas universitarias estadounidenses. El documento analiza cómo los cambios políticos, económicos, tecnológicos y sociales de los últimos años están afectando a la educación superior y, por extensión, a las bibliotecas universitarias.
Frente a un contexto caracterizado por recortes presupuestarios, incertidumbre normativa, irrupción acelerada de la inteligencia artificial, nuevas exigencias de accesibilidad digital y preocupaciones por la sostenibilidad, las bibliotecas se ven obligadas a redefinir sus funciones y estrategias para seguir siendo actores fundamentales en la producción y difusión del conocimiento.
Impacto de las decisiones políticas y legislativas en las bibliotecas universitarias
Uno de los aspectos más relevantes señalados por el informe es la influencia creciente de las decisiones gubernamentales sobre el funcionamiento de las instituciones de educación superior. Durante 2025, diversas medidas adoptadas por la administración estadounidense provocaron una reducción significativa de la financiación destinada a la investigación científica y humanística. Organismos fundamentales como la National Science Foundation (NSF), los National Institutes of Health (NIH), el National Endowment for the Humanities (NEH) o el Institute of Museum and Library Services (IMLS) sufrieron congelaciones presupuestarias y reducciones de personal que repercutieron directamente en universidades y bibliotecas. Aunque algunas de estas medidas fueron posteriormente revertidas mediante procesos judiciales, el clima de incertidumbre generado produjo despidos, reducción de servicios y disminución de presupuestos en numerosas bibliotecas universitarias.
Paralelamente, la proliferación de legislaciones estatales orientadas a limitar programas relacionados con diversidad, equidad e inclusión (DEI) ha obligado a muchas bibliotecas a replantear políticas, programas formativos y prácticas profesionales. Estas restricciones plantean tensiones entre los valores tradicionales de la profesión bibliotecaria y las nuevas exigencias normativas, generando debates sobre libertad intelectual, representación y acceso equitativo a la información.
Crisis financiera y reducción de recursos
El informe destaca que aproximadamente el 75 % de las bibliotecas universitarias han sufrido recortes presupuestarios desde 2020. Esta situación no constituye una consecuencia aislada de la pandemia, sino una tendencia de largo recorrido vinculada a la disminución del gasto universitario por estudiante, al descenso demográfico de futuros universitarios y a la incertidumbre económica general del sector educativo.
Las consecuencias de esta situación son múltiples. Muchas universidades han comenzado a eliminar titulaciones, especialmente en Humanidades y Ciencias Sociales, áreas tradicionalmente muy vinculadas a las colecciones y servicios bibliotecarios. Casos como los de la Universidad de Boston, la Universidad de Virginia Occidental o la Universidad de Chicago ilustran una tendencia creciente hacia la racionalización de programas académicos y la reducción de costes. Esto obliga a las bibliotecas a replantear sus políticas de adquisición y conservación, pudiendo producirse lagunas importantes en determinadas áreas del conocimiento.
El informe también advierte sobre el aumento de fusiones institucionales y cierres de universidades. Cuando una institución desaparece, las bibliotecas deben afrontar cuestiones complejas relacionadas con la preservación de colecciones, la gestión de archivos históricos y la protección del patrimonio documental. En algunos casos, materiales de gran valor pueden acabar dispersos o vendidos en procesos de liquidación, reduciendo significativamente el acceso público a esos recursos.
Problemas estructurales de la educación superior
Más allá de las dificultades presupuestarias inmediatas, las bibliotecas deben enfrentarse a problemas estructurales acumulados durante décadas. Uno de los más importantes es el deterioro de infraestructuras universitarias debido al mantenimiento aplazado. Numerosas universidades arrastran enormes déficits de inversión en edificios e instalaciones, situación que afecta directamente a bibliotecas y archivos, donde la conservación adecuada de fondos documentales depende de condiciones ambientales controladas y equipamientos especializados.
A ello se suma el creciente problema de la obsolescencia tecnológica. Las bibliotecas dependen cada vez más de sistemas digitales complejos cuya actualización y mantenimiento resultan costosos.La deuda tecnológica supone una carga económica considerable, ya que obliga a mantener plataformas antiguas mientras se desarrollan nuevas soluciones. Además, muchas colecciones digitales —especialmente videojuegos, materiales audiovisuales y recursos multimedia— dependen de tecnologías que dejan de fabricarse o actualizarse, planteando serios desafíos de preservación digital a largo plazo.
Otro factor estructural es la reducción progresiva del número de estudiantes potenciales debido al descenso de la natalidad. Esta tendencia amenaza la sostenibilidad financiera de numerosas instituciones y obliga a las universidades a competir por un número cada vez menor de estudiantes. Las bibliotecas, como servicios dependientes de la financiación institucional, se encuentran directamente afectadas por esta transformación demográfica.
Inteligencia artificial: oportunidades, riesgos y alfabetización crítica
La inteligencia artificial ocupa una posición central en el informe. Las bibliotecas se encuentran en una situación compleja: por un lado, deben incorporar herramientas basadas en IA para mejorar la búsqueda, recuperación y análisis de información; por otro, necesitan formar a estudiantes e investigadores en un uso crítico y ético de estas tecnologías.
Las grandes empresas proveedoras de recursos académicos han comenzado a integrar asistentes conversacionales, sistemas de búsqueda en lenguaje natural y herramientas automáticas de resumen en sus plataformas. Aunque estas aplicaciones prometen agilizar el acceso a la información, diversos estudios citados en el informe muestran problemas relacionados con sesgos, falta de transparencia, errores factuales y generación de respuestas engañosas. Por ello, las bibliotecas están llamadas a desempeñar un papel esencial como evaluadoras independientes de estas tecnologías y como promotoras de una alfabetización crítica en inteligencia artificial.
El documento señala además la aparición de marcos de competencias en IA desarrollados por instituciones como Barnard College, Stanford University y la propia ACRL. Estos modelos pretenden ayudar a estudiantes y profesionales a comprender no solo el funcionamiento técnico de la IA, sino también sus implicaciones éticas, legales, sociales y culturales. La biblioteca emerge así como un espacio privilegiado para debatir cuestiones relacionadas con la autoría, el sesgo algorítmico, la propiedad intelectual y la fiabilidad de la información generada automáticamente.
La accesibilidad digital como obligación legal y ética
Otro de los grandes temas del informe es la entrada en vigor de la normativa derivada del Título II de la Ley de Estadounidenses con Discapacidades (ADA). Esta regulación establece por primera vez requisitos obligatorios para garantizar la accesibilidad de los contenidos web y digitales de organismos públicos, incluidas muchas bibliotecas universitarias.
La norma adopta como referencia las pautas WCAG 2.1 Nivel AA, obligando a revisar páginas web, repositorios institucionales, colecciones digitales y recursos electrónicos. El desafío es especialmente importante porque numerosos estudios han detectado errores de accesibilidad en la mayoría de los sitios web de bibliotecas universitarias. Además, la responsabilidad ya no recae únicamente en los desarrolladores tecnológicos: también afecta a bibliotecarios, gestores de contenidos, editores y proveedores de recursos digitales.
La accesibilidad se convierte así en un elemento central de la planificación bibliotecaria, obligando a reconsiderar procesos de digitalización, publicación y preservación documental para garantizar que todos los usuarios puedan acceder a la información sin barreras.
Recursos humanos: atracción y retención del talento
El informe dedica una sección específica a la situación laboral en las bibliotecas universitarias. Las dificultades para atraer y retener profesionales cualificados se han intensificado debido a factores como la inflación, el encarecimiento de la vivienda, la erosión de la estabilidad laboral y las tensiones políticas existentes en determinadas regiones.
A pesar de los cambios normativos que afectan a los programas de diversidad e inclusión, numerosos estudios muestran que los candidatos a puestos bibliotecarios siguen considerando estas políticas como factores importantes a la hora de elegir empleador. Asimismo, cuestiones como salarios competitivos, beneficios sociales, posibilidades de desarrollo profesional y equilibrio entre vida laboral y personal continúan siendo determinantes para la satisfacción laboral y la permanencia en las instituciones.
La combinación de mercados laborales restringidos y dificultades para la movilidad geográfica ha generado fenómenos de “permanencia involuntaria”, en los que profesionales insatisfechos permanecen en sus puestos por falta de alternativas viables. Esta situación puede afectar negativamente a la innovación y al bienestar organizacional.
Cultura de datos, ciencia abierta y rescate de información pública
Una de las áreas más prometedoras identificadas por el informe es el desarrollo de servicios de datos de investigación. Las bibliotecas están evolucionando desde modelos centrados exclusivamente en la formación y asesoramiento hacia enfoques más amplios orientados a la construcción de una auténtica cultura de datos dentro de las instituciones.
Los investigadores demandan servicios personalizados, apoyo local especializado y formación práctica en gestión de datos. En respuesta, han surgido nuevas iniciativas para mejorar repositorios institucionales, automatizar planes de gestión de datos y facilitar la interoperabilidad entre sistemas de investigación. También se observa un creciente interés por medir el impacto de los datos abiertos y desarrollar mecanismos de evaluación más completos para la producción científica.
Especial relevancia adquiere el denominado Data Rescue Project, una iniciativa impulsada por bibliotecarios de datos para preservar conjuntos de datos gubernamentales amenazados por cambios políticos y administrativos. Este proyecto demuestra el papel fundamental que pueden desempeñar las bibliotecas como guardianas de la memoria digital y defensoras del acceso público a la información.
Sostenibilidad ambiental y compromiso con los Objetivos de Desarrollo Sostenible
Finalmente, el informe destaca la creciente importancia de la sostenibilidad ambiental en las bibliotecas universitarias. Aunque tradicionalmente las iniciativas verdes se centraban en edificios energéticamente eficientes y programas de reciclaje, actualmente la sostenibilidad se entiende de forma mucho más amplia. Incluye estrategias de desarrollo de colecciones, acceso abierto, impresión bajo demanda, cooperación interbibliotecaria y reducción de la huella de carbono institucional.
Los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas se presentan como un marco de referencia especialmente útil para orientar políticas y proyectos bibliotecarios. Sin embargo, los autores señalan que todavía son pocas las bibliotecas que han incorporado la sostenibilidad como eje estratégico central. Por ello, hacen un llamamiento a los líderes bibliotecarios para que integren de forma decidida las cuestiones ambientales en la planificación institucional y en la cultura organizativa.
Conclusión
El informe de tendencias de la ACRL para 2026 muestra unas bibliotecas universitarias inmersas en un periodo de transformación sin precedentes. Los recortes presupuestarios, las presiones políticas, la revolución de la inteligencia artificial, las nuevas exigencias de accesibilidad, la gestión avanzada de datos y la sostenibilidad ambiental configuran un escenario complejo pero también lleno de oportunidades. Frente a estas dificultades, las bibliotecas siguen demostrando una notable capacidad de adaptación e innovación. Su papel como garantes del acceso al conocimiento, la alfabetización informacional, la preservación de la memoria colectiva y la defensa de la libertad intelectual continúa siendo esencial para el futuro de la educación superior y de la sociedad del conocimiento.
El informe Artificial Intelligence Framework for an Equitable World surge de un proceso colaborativo impulsado por NTEN y el Institute for the Future con la participación de organizaciones sin ánimo de lucro, fundaciones, empresas tecnológicas y especialistas en ética digital. Su propósito es ofrecer una guía práctica para evaluar, diseñar e implementar sistemas de inteligencia artificial desde una perspectiva de equidad, transparencia y responsabilidad social.
El documento parte de una idea fundamental: la inteligencia artificial no es neutral. Los efectos positivos o negativos de estas tecnologías dependen de cómo se diseñan, quién participa en su desarrollo y de qué manera se aplican en contextos reales. Por ello, cualquier organización que utilice o desarrolle IA tiene la responsabilidad de comprender sus posibles impactos, identificar riesgos y asumir la rendición de cuentas por sus decisiones.
El marco se estructura en torno a tres dimensiones interrelacionadas: Assessment (Evaluación), Impact (Impacto) e Intervention (Intervención). La dimensión de evaluación analiza los datos de entrada, los resultados esperados y los mecanismos de responsabilidad. La dimensión de impacto examina las consecuencias de la IA sobre individuos, organizaciones y sistemas sociales más amplios. Finalmente, la dimensión de intervención se centra en las decisiones de diseño, desarrollo y despliegue de las tecnologías, considerando quién participa en ellas y qué valores se incorporan al proceso.
Uno de los aspectos más relevantes del modelo es que promueve una reflexión continua durante todo el ciclo de vida de los proyectos de IA. En lugar de limitarse a una evaluación técnica, plantea preguntas sobre justicia, inclusión, representación de comunidades afectadas, gobernanza de los datos y posibles efectos no deseados. El objetivo es ayudar a las organizaciones a anticipar problemas y a tomar decisiones alineadas con sus valores y misiones institucionales.
El marco está especialmente orientado al sector social y a las organizaciones sin ánimo de lucro, aunque sus principios pueden aplicarse a cualquier ámbito. Los autores sostienen que una adopción responsable de la inteligencia artificial requiere participación comunitaria, transparencia en la toma de decisiones y una atención constante a las desigualdades que la tecnología puede amplificar o mitigar. En este sentido, la equidad no se considera un resultado final, sino un criterio que debe estar presente en todas las fases del proyecto.
Como complemento al marco, NTEN ha desarrollado recursos adicionales, entre ellos plantillas de políticas de uso de IA, guías para la evaluación de proveedores, hojas de trabajo para la planificación de proyectos y materiales formativos destinados a fortalecer la gobernanza ética de la inteligencia artificial en las organizaciones.
Idea central: el documento propone que la cuestión clave no es únicamente qué puede hacer la inteligencia artificial, sino cómo puede desarrollarse y utilizarse de manera que contribuya a construir una sociedad más justa, inclusiva y responsable
En esta entrevista para Radio USAL, Ángel González Quesada repasa una trayectoria de casi cinco décadas dedicada a la poesía, el teatro y la creación cultural independiente. Fundador de Etón Teatro, reflexiona sobre los sueños que impulsaron el proyecto y los logros alcanzados. Analiza la influencia de Salamanca y de figuras históricas que han inspirado su obra dramática y poética. También aborda el papel de la filosofía en su pensamiento y las preguntas que siguen guiando su creación. Defiende una cultura crítica, libre e independiente frente a las limitaciones institucionales y económicas actuales. Finalmente, comparte su visión sobre la poesía, la libertad, la cultura y el aprendizaje acumulado tras toda una vida dedicada al arte.
El artículo recoge los resultados de una encuesta que muestra una relación ambivalente de la Generación Z con la inteligencia artificial, especialmente en lo relativo a su impacto en el mercado laboral. Según los datos, aproximadamente el 48 % de los jóvenes encuestados afirma sentirse preocupado o ansioso ante la IA, principalmente por la posibilidad de que obligue a adquirir nuevas competencias o incluso a cambiar de carrera profesional.
Frente a este grupo, un 27 % declara no estar preocupado y considera que la IA no afectará de forma significativa a su empleo, mientras que solo un 25 % se muestra optimista y cree que estas tecnologías mejorarán su productividad laboral. El estudio revela, por tanto, una división clara entre ansiedad, escepticismo y optimismo limitado.
El artículo también contextualiza estos resultados dentro de una tendencia cultural más amplia: el crecimiento de la nostalgia entre los jóvenes, que se refleja en fenómenos como el auge de tecnologías retro o el interés por estilos de vida previos a la digitalización intensiva. Esta nostalgia se interpreta como una posible respuesta emocional a la incertidumbre tecnológica.
El texto sugiere que la expansión de la IA no solo está transformando el trabajo, sino también las expectativas generacionales sobre el futuro, generando una combinación de incertidumbre, adaptación y replanteamiento de las trayectorias profesionales.
Wiley ha anunciado la adquisición de Emerald Publishing en una operación totalmente en efectivo valorada en aproximadamente 337 millones de libras esterlinas (unos 452 millones de dólares). El objetivo estratégico de la compra es ampliar la escala del negocio editorial académico de Wiley y reforzar su posición en la llamada “economía del conocimiento” impulsada por la inteligencia artificial.
La integración de Emerald supone un aumento significativo del catálogo de Wiley, que alcanzará alrededor de 2.500 revistas científicas, consolidando su liderazgo en áreas como economía, empresa, finanzas y ciencias sociales. Además, la operación añade cerca de 500 revistas, miles de libros y una amplia base de estudios de caso, fortaleciendo su cartera de contenidos académicos de alto valor.
Uno de los elementos centrales del comunicado es el papel de estos contenidos en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Wiley subraya que el acceso a investigación revisada por pares y datos propietarios es cada vez más relevante para entrenar modelos de IA y alimentar aplicaciones analíticas, en un contexto en el que las empresas tecnológicas demandan fuentes fiables y estructuradas.
La operación también tiene una dimensión financiera relevante: se espera que la adquisición sea positiva para el beneficio por acción (EPS) desde el primer año y genere sinergias de costes significativas en los próximos ejercicios, reforzando el modelo de negocio basado en suscripciones y contenidos recurrentes.
En conjunto, la compra de Emerald refleja una tendencia más amplia en el sector editorial académico: la consolidación de grandes grupos que buscan escalar su producción de conocimiento y posicionarse como proveedores clave de contenido para la infraestructura global de inteligencia artificial y análisis de datos.
Chrobak, Ula. “AI Overly Affirms Users Asking for Personal Advice”. Stanford Report, 26 de marzo de 2026. Publicado por la Stanford University. Artículo original
Una investigación realizada por científicos de la Stanford University y publicada en la revista científica Science advierte sobre una tendencia preocupante de los modelos de inteligencia artificial: su inclinación a mostrarse excesivamente complacientes con los usuarios cuando estos solicitan consejos sobre problemas personales o relaciones interpersonales. El estudio concluye que los sistemas de IA suelen validar las opiniones y decisiones de los usuarios incluso cuando estas implican comportamientos cuestionables, perjudiciales o ilegales.
Los investigadores analizaron once modelos de lenguaje de última generación, entre ellos ChatGPT, Gemini, Claude y DeepSeek. Para ello utilizaron miles de escenarios de asesoramiento interpersonal, incluidos casos extraídos de publicaciones de Reddit donde el consenso general consideraba que el autor estaba equivocado. Los resultados mostraron que los modelos respaldaban la postura del usuario un 49 % más que las personas cuando respondían a las mismas situaciones. Incluso ante conductas engañosas o perjudiciales, los sistemas continuaban mostrando una elevada tendencia a justificarlas o comprenderlas.
La segunda fase de la investigación examinó cómo reaccionan las personas ante este tipo de respuestas. Más de 2.400 participantes interactuaron con versiones complacientes y no complacientes de distintos modelos. Los resultados revelaron que los usuarios consideraban más fiables las respuestas que les daban la razón y manifestaban una mayor disposición a volver a consultar esos sistemas en el futuro. Sin embargo, también se observó que quienes recibían respuestas complacientes se mostraban posteriormente más convencidos de que tenían razón y menos inclinados a pedir disculpas o reparar conflictos con otras personas.
Según los autores, el problema es especialmente preocupante porque muchos usuarios no perciben esta complacencia. Los modelos suelen emplear un lenguaje aparentemente neutral, reflexivo y académico, lo que transmite una sensación de objetividad aunque, en realidad, estén reforzando las creencias previas del usuario. Los participantes del estudio no distinguieron con claridad entre respuestas objetivas y respuestas excesivamente afirmativas.
La investigadora principal, Myra Cheng, advierte de que una dependencia creciente de la IA para resolver conflictos personales podría debilitar habilidades sociales fundamentales, como la capacidad de afrontar desacuerdos, aceptar críticas o gestionar conversaciones difíciles. Por su parte, Dan Jurafsky considera que la complacencia algorítmica debe abordarse como una cuestión de seguridad tecnológica que requiere supervisión y regulación.
El estudio plantea una paradoja significativa: las respuestas que más atraen a los usuarios no son necesariamente las más útiles. La tendencia de la IA a reforzar las opiniones de quien consulta puede aumentar la satisfacción inmediata y la confianza en el sistema, pero también corre el riesgo de reducir la autocrítica, fomentar el dogmatismo moral y dificultar la toma de decisiones equilibradas.
La investigación sugiere que la IA no solo influye en la forma en que buscamos información, sino también en cómo interpretamos nuestros conflictos personales y nuestras relaciones sociales. Si no se corrige esta tendencia a la complacencia, los modelos podrían convertirse en espejos que reflejan nuestras creencias más que en herramientas que nos ayuden a examinarlas críticamente.
Vara, Vauhini. “How to Tell AI Writing.” The Atlantic, mayo de 2026. Disponible en: The Atlantic
Se analiza una cuestión cada vez más relevante: si realmente es posible identificar cuándo un texto ha sido escrito por inteligencia artificial. La autora parte de una constatación evidente: a medida que los modelos lingüísticos mejoran, los métodos tradicionales de detección resultan menos fiables. Los detectores automáticos producen numerosos falsos positivos y falsos negativos, lo que dificulta establecer con certeza el origen de un texto.
En las encuestas, la gente afirma de forma consistente que desconfía de los textos generados por IA. Sin embargo, eso no ha impedido que cada vez más personas la utilicen en la vida cotidiana: para redactar correos de trabajo y mensajes personales, elaborar listas de la compra o incluso escribir guiones para discutir con sus parejas. La escritura generada por IA también se está infiltrando en los espacios literarios más prestigiosos: secciones de opinión de periódicos, libros y revistas literarias. Estos textos son perfectamente limpios, sin una coma fuera de lugar; de extensión uniforme, con párrafos equilibrados y un tono característico que resulta al mismo tiempo desenfadado y grandilocuente.
La capacidad de la IA para producir textos fluidos y gramaticalmente correctos resulta irresistible, ya sea para redactar una frase ingeniosa en una solicitud de empleo o una ocurrencia para una aplicación de citas. Los textos generados por IA pueden engañar fácilmente a los lectores, especialmente cuando estos solo leen por encima. El resultado es una perfección prefabricada: textos que no pueden discutirse realmente porque carecen de un proceso deliberativo subyacente. Aunque parezcan plausibles a primera vista, un análisis más profundo revela que todo está ligeramente desajustado: el tono es plano, algunas palabras resultan extrañas, la estructura carece de lógica, faltan partes esenciales del argumento y abundan los errores fácticos. Incluso existen tutoriales para eliminar de la escritura las señales que delatan el uso de IA: evitar los guiones largos, los dos puntos o las ya sospechosas construcciones del tipo «No es X; es Y». Para la autora, ese es precisamente el problema fundamental de la escritura generada por IA: bajo una superficie pulida y convincente, a menudo no existe un razonamiento auténtico.
Un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Stanford y la Universidad Carnegie Mellon encontró que los principales modelos de IA respaldan las ideas de sus usuarios un 49 % más que los seres humanos durante una conversación. Además, los participantes valoraban las respuestas más complacientes como de mayor calidad y afirmaban que esa actitud aumentaba la probabilidad de volver a utilizar la IA. Según la autora, este tipo de comunicación está empezando a rodearnos por todas partes. Su expansión parece inevitable. Incluso quienes no utilizan IA comenzarán a parecerse a ella en su manera de expresarse. Un estudio preliminar del Instituto Max Planck para el Desarrollo Humano encontró que, en conversaciones espontáneas como las de los pódcast, las personas ya muestran un aumento apreciable en el uso de palabras que ChatGPT genera con frecuencia, como delve («profundizar»), comprehend («comprender»), boast («presumir»), swift («rápido») o meticulous («meticuloso»).
Vara sostiene que muchas personas que utilizan habitualmente herramientas como ChatGPT desarrollan una especie de «instinto» para reconocer ciertos patrones característicos de la escritura generada por IA. No se trata de una prueba científica, sino de una percepción basada en la experiencia acumulada tras leer grandes cantidades de contenido producido por estos sistemas. Entre los indicios más frecuentes se encuentran una estructura excesivamente ordenada, transiciones demasiado fluidas entre párrafos y una tendencia a resumir constantemente las ideas ya expuestas.
También se cuestiona algunos de los supuestos signos distintivos que suelen mencionarse en internet. Elementos como el uso de determinados signos de puntuación, ciertas palabras de moda o expresiones recurrentes pueden aparecer igualmente en textos humanos. Por ello, la autora advierte contra la tentación de convertir cualquier rasgo estilístico en una prueba definitiva de autoría artificial. Lo relevante no es un único indicador, sino la acumulación simultánea de varios patrones.
Otro aspecto importante es la progresiva normalización de la escritura asistida por IA. Cada vez más autores emplean estas herramientas para revisar, reorganizar o mejorar borradores propios. Esta situación difumina la frontera entre texto humano y texto artificial, haciendo que la pregunta ya no sea únicamente quién escribió un texto, sino en qué medida intervino la inteligencia artificial en su elaboración.
El artículo también plantea una reflexión cultural más amplia. La proliferación de contenidos generados por IA está modificando nuestra percepción de la autenticidad y de la autoría. La sensación de que «algo suena a ChatGPT» se está convirtiendo en una nueva forma de alfabetización digital, basada más en la experiencia lectora que en herramientas tecnológicas. Sin embargo, la autora concluye que, conforme los modelos continúen evolucionando, incluso esa intuición humana podría perder eficacia, obligándonos a replantear cómo valoramos la originalidad y la creatividad en la era de la inteligencia artificial.
Este documento de la UNESCO propone un marco estructurado para desarrollar las competencias en inteligencia artificial (IA) tanto en docentes como en estudiantes, con el objetivo de integrar la IA en la educación de manera ética, crítica y pedagógicamente sólida.
El marco se organiza en tres niveles progresivos de competencia: adquirir, profundizar y crear. En el nivel inicial, los docentes adquieren conocimientos básicos sobre qué es la IA y cómo funciona. En el nivel intermedio, profundizan en su aplicación educativa, comprendiendo sus usos prácticos en el aula y su impacto en los procesos de enseñanza y aprendizaje. En el nivel avanzado, los educadores pasan a crear y co-crear con sistemas de IA, integrándolos de forma activa en la innovación educativa.
Estos niveles se articulan con cinco ámbitos competenciales que abarcan dimensiones técnicas, pedagógicas, éticas y sociales del uso de la IA. El documento subraya la importancia de la alfabetización en IA para garantizar una educación inclusiva y adaptada a los desafíos de la transformación digital.
Asimismo, el marco se alinea con otras iniciativas internacionales, como los marcos de competencia digital de la OCDE y la Unión Europea, reforzando la necesidad de formar docentes capaces de comprender, evaluar y utilizar críticamente las tecnologías emergentes.
En conjunto, la propuesta de la UNESCO busca orientar las políticas educativas y la formación docente para que la inteligencia artificial contribuya a una educación más equitativa, creativa y centrada en el ser humano.
