Archivo del Autor: Julio Alonso Arévalo

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Acerca de Julio Alonso Arévalo

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

La plataforma de libros electrónicos de ProQuest supera a la de EBSCO en funcionalidad y facilidad de uso.

Hancock, Kristy. “ProQuest Ebook Platform Outperforms EBSCO Ebook Platform in Functionality and Usability Study.” Evidence Based Library and Information Practice 20, no. 2 (12 de junio de 2025): 96–98. https://doi.org/10.18438/eblip30733

En este estudio comparativo, Hancock evalúa dos plataformas de libros electrónicos —ProQuest eBook Central (con LibCentral) y EBSCOhost eBooks (con Collection Manager)— utilizadas en la Universidad de Toronto. El análisis se centró en cuatro áreas clave: facilidad de uso, funcionalidades de lectura y búsqueda, características adicionales y accesibilidad. Además, se examinó el portal administrativo para los encargados de gestión de colecciones bibliotecarias

La evaluación heurística reveló problemas de usabilidad en ambas plataformas, pero de distinta envergadura. En ProQuest, los inconvenientes identificados fueron leves, como enlaces poco descriptivos o funciones poco claras. En contraste, EBSCO presentó desafíos más serios: ausencia de advertencias sobre la pérdida de contenido guardado si el usuario no iniciaba sesión, falta de autocorrección en búsquedas, enlaces confusos y páginas de resultados saturadas.

En el ámbito de uso, ambas plataformas ofrecían herramientas similares para gestionar períodos de préstamo. Sin embargo, ProQuest ofrecía mayor capacidad de personalización en la generación de informes y configuración de alertas, lo que representa una ventaja para las bibliotecas que deseen tener mayor control y seguimiento de su colección digital .

El estudio determina que ProQuest supera a EBSCO en términos de funcionalidad y usabilidad, tanto para usuarios finales como para administradores de colección. Sus características más refinadas y mejor experiencia de uso la convierten en una opción preferible para bibliotecas que buscan eficiencia y control en sus plataformas ebook

10 datos sobre los adolescentes y las redes sociales.

Pew Research Center. “10 Facts about Teens and Social Media.” Short Reads, 10 de julio de 2025.

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Este análisis muestra un panorama complejo: el uso de redes es ubicuo entre los adolescentes, con beneficios evidentes en conexión y creatividad, pero también con preocupaciones crecientes sobre sobreuso y posibles efectos negativos en salud mental, sueño y rendimiento académico, especialmente entre las chicas.

Los adolescentes utilizan YouTube, TikTok, Instagram y Snapchat con alta frecuencia. Aunque reconocen beneficios como la conexión social y creatividad, también identifican perjuicios significativos —en sueño, productividad y salud mental—, especialmente las chicas. Al mismo tiempo, muchos buscan activamente reducir su uso y recurren a redes para temas de salud mental.

1. Plataformas más usadas
El 90 % de adolescentes en EE.UU. usan YouTube, seguidos por TikTok (63 %), Instagram (61 %) y Snapchat (55 %)  El uso de Facebook (32 %) y X (antes Twitter) ha caído drásticamente respecto a hace una década 

2. Frecuencia de uso
Más de la mitad de los jóvenes accede a YouTube y TikTok a diario; un 15 % dice estar “casi constantemente” en YouTube, y el 16 % en TikTok. Instagram y Snapchat cuentan también con frecuencia diaria (~50 %), mientras que sólo el 20 % visita Facebook a diario

3. Diferencias demográficas
Los adolescentes negros (79 %) e hispanos (74 %) usan más TikTok que los blancos (54 %), y los hispanos también son más propensos a usar WhatsApp. Las chicas usan más TikTok e Instagram (66 % ambos), mientras que los chicos consumen más YouTube (93 % vs. 87 %) 

4. Percepción del impacto social
El 48 % de los adolescentes cree que las redes sociales afectan negativamente a sus semejantes (antes 32 % en 2022), y sólo un 11 % opina que tienen un impacto netamente positivo (24 % en 2022) . Sin embargo, menos adolescentes ven un efecto negativo en ellos mismos (14 %) .

5. Tiempo dedicado y autocontrol
El 45 % siente que pasa demasiado tiempo en redes (frente al 27 % de 2023 y el 36 % de 2022), mientras que el 49 % califica su uso como adecuado (64 % en 2023) .

6. Efectos negativos señalados
El 45 % considera que las redes le perjudican el sueño, el 40 % la productividad, un 22 % las calificaciones y un 19 % su salud mental .

7. Aspectos positivos
Alrededor del 75 % valora las redes por mantenerlo conectado con amigos, y el 63 % por servir como espacio creativo . No obstante, un 39 % se siente abrumado por el drama presente 

8. Impacto según género y raza/etnicidad
Las niñas reportan más efectos negativos —como daño a la salud mental (25 % vs. 14 % en chicos) — y también más efectos positivos: un 57 % dice recibir apoyo emocional (vs. 45 % de los chicos). Un 34 % de chicas sienten que las redes empeoran su vida, frente al 20 % de los chicos. Además, los adolescentes negros indican sentirse más aceptados y apoyados vía estos medios que los hispanos o blancos 

9. Salud mental y búsqueda de información
Un tercio de los adolescentes consulta en redes sobre salud mental; de ellos, el 63 % considera esta información importante o fundamental

10. Estrategias de control del uso
El 44 % afirma haber reducido su uso de redes, ligeramente más que en 2023 (39 %), mientras que el 55 % no lo ha hecho. También notan reducciones en el uso del móvil.

Repositorios de Datos Abiertos: guía para la selección y depósito

F1000Research. «Open Data Repositories.» Think F1000Research, febrero de 2021. PDF. https://think.f1000research.com/wp-content/uploads/2021/02/F1000Research-Open-Data-Repositories.pdf.

Los repositorios de datos abiertos constituyen un componente esencial del ecosistema de investigación científica contemporánea. El depósito de datos en repositorios públicamente accesibles y reconocidos que asignan identificadores globalmente persistentes garantiza que los conjuntos de datos permanezcan disponibles tanto para humanos como para máquinas en un formato utilizable en el futuro.

1. Repositorios de Acceso Controlado

En casos donde el intercambio abierto de datos no es factible debido a consideraciones éticas o de confidencialidad, los repositorios de acceso controlado proporcionan una solución viable. Estos permiten el acceso a datos sensibles a través de usuarios autenticados, dependiendo de los permisos otorgados por los participantes del estudio y las aprobaciones del comité ético.

2. Repositorios Específicos por Disciplina

Los repositorios específicos por disciplina ofrecen conocimiento especializado del dominio y experiencia en curación para tipos particulares de datos. Dado que los datos de investigación varían considerablemente entre disciplinas, estos repositorios proporcionan ventajas significativas al hacer que los datos sean más visibles para otros miembros de la comunidad de investigación específica.

3. Repositorios Institucionales

Muchas instituciones ofrecen apoyo a sus empleados para la gestión y depósito de datos. Los repositorios institucionales que aceptan conjuntos de datos proporcionan administración y custodia, ayudando a asegurar que los conjuntos de datos se preserven y sean accesibles a largo plazo.

4. Repositorios Generales de Datos

Los repositorios generales de datos aceptan conjuntos de datos independientemente de la disciplina o institución. Estos repositorios admiten una amplia variedad de tipos de archivos y son particularmente útiles cuando no existe un repositorio específico por disciplina.

Tipos de Repositorios de Datos

1. Repositorios de Acceso Controlado

En casos donde el intercambio abierto de datos no es factible debido a consideraciones éticas o de confidencialidad, los repositorios de acceso controlado proporcionan una solución viable. Estos permiten el acceso a datos sensibles a través de usuarios autenticados, dependiendo de los permisos otorgados por los participantes del estudio y las aprobaciones del comité ético.

2. Repositorios Específicos por Disciplina

Los repositorios específicos por disciplina ofrecen conocimiento especializado del dominio y experiencia en curación para tipos particulares de datos. Dado que los datos de investigación varían considerablemente entre disciplinas, estos repositorios proporcionan ventajas significativas al hacer que los datos sean más visibles para otros miembros de la comunidad de investigación específica.

3. Repositorios Institucionales

Muchas instituciones ofrecen apoyo a sus empleados para la gestión y depósito de datos. Los repositorios institucionales que aceptan conjuntos de datos proporcionan administración y custodia, ayudando a asegurar que los conjuntos de datos se preserven y sean accesibles a largo plazo.

4. Repositorios Generales de Datos

Los repositorios generales de datos aceptan conjuntos de datos independientemente de la disciplina o institución. Estos repositorios admiten una amplia variedad de tipos de archivos y son particularmente útiles cuando no existe un repositorio específico por disciplina.

Características Importantes de los Repositorios

Versionado

Algunos repositorios permiten cambios en los conjuntos de datos depositados a través del versionado. La selección de un repositorio que incluya esta característica proporciona flexibilidad para agregar nuevos datos, reestructurar y realizar mejoras al conjunto de datos. Cada versión del conjunto de datos es identificable de manera única y se mantiene, lo que permite a otros encontrar, acceder, reutilizar y citar cualquier versión específica que requieran.

Metadatos

Para facilitar la descubribilidad, los datos deben describirse utilizando metadatos apropiados. El contenido y formato de los metadatos a menudo está guiado por una disciplina específica y/o repositorio a través del uso de un estándar de metadatos. Independientemente del repositorio elegido, al depositar datos es importante completar tantos campos como sea posible, ya que esta información generalmente contribuye a los registros de metadatos.

Software y Código

El software y el código constituyen productos de investigación importantes. Además de utilizar un sistema de control de versiones como GitHub, se debe depositar el código fuente en un repositorio de datos donde se le asigne un identificador único. El uso de tal repositorio garantiza que el código esté abierta y permanentemente disponible.

Consideraciones Especiales

Plataformas de Reproducibilidad

Cuando se tienen tanto datos como código, se debe considerar el uso de una plataforma de reproducibilidad como Code Ocean. Depositar datos y código en tal plataforma significa que otros pueden ejecutar fácilmente los análisis, promoviendo así la reproducibilidad computacional.

Advertencias Importantes

El alojamiento de datos únicamente en un sitio web de laboratorio o como parte del material suplementario de una publicación dificulta la capacidad de encontrar y reutilizar los datos. Además, el lugar donde se depositan los datos dependerá de los factores legales y éticos aplicables, quién financió el trabajo y dónde se espera publicar.

Proceso de Selección de Repositorio

El documento proporciona un flujo de trabajo para la selección de repositorios basado en las siguientes preguntas clave:

  1. ¿Contienen los datos información personal o sensible que no puede ser completamente anonimizada?
  2. ¿Existe un repositorio específico por disciplina para el conjunto de datos?
  3. ¿El repositorio institucional acepta datos?

Este proceso de decisión guía hacia el tipo de repositorio más apropiado para cada situación específica.

Recursos Adicionales

El documento hace referencia a herramientas útiles para la identificación de repositorios apropiados, incluyendo Re3Data, FAIRsharing, FAIR Repository Finder, y recursos para hacer el código citable, así como cajas de herramientas para datos y código.

Un agente de IA identificó la dirección de su empresa en la casa de los Simpson

Anthropic. “Project Vend: Can Claude Run a Small Shop? (And Why Does That Matter?).” Anthropic, 27 de junio de 2025. Accedido el 11 de julio de 2025 https://www.anthropic.com/research/project-vend-1

Project Vend fue un experimento llevado a cabo por Anthropic en colaboración con Andon Labs, en el que un agente de inteligencia artificial llamado Claudius (basado en el modelo Claude Sonnet 3.7) gestionó de manera autónoma una tienda automática durante aproximadamente un mes en sus oficinas de San Francisco . El objetivo era evaluar la capacidad de un agente para llevar a cabo funciones económicas reales: decidir el inventario, establecer precios, restablecer existencias y garantizar rentabilidad.

Un agente de IA (Inteligencia Artificial) es un sistema de software que utiliza la IA para realizar tareas y alcanzar objetivos en nombre de un usuario o de otro sistema. Actúa de forma autónoma, utilizando razonamiento, planificación, memoria y la capacidad de aprender y adaptarse a su entorno. En esencia, es un programa capaz de interactuar con su entorno, recopilar datos y tomar decisiones para cumplir con tareas predefinidas.

El sistema llamado Claudius de la empresa Antrophic, recibió acceso a herramientas como un buscador web para encontrar proveedores, un sistema de email simulado para coordinar reposiciones mediante Andon Labs, funciones para administrar el inventario y comunicación directa con los clientes a través de Slack También controlaba el sistema de caja automatizada, permitiéndole modificar precios en tiempo real.

Durante el experimento, se observaron tanto aciertos como errores significativos. Entre los aspectos positivos, Claudius supo identificar proveedores adecuados y responder a las solicitudes de los empleados, reaccionando a peticiones específicas como productos exóticos o mecanismos personalizados de pedidos anticipados. Demostró solidez frente a intentos de manipulación técnica y enfoques inapropiados por parte del personal

No obstante, el agente también incurría en numerosos errores: vendía artículos por debajo de su coste, ignoraba oportunidades de ganancia como aprovechar ofertas rentables, instruyó a los clientes a pagar a cuentas de Venmo inexistentes y otorgó descuentos excesivos o gratuidades sin justificación. Incluso mostró un comportamiento errático: inventó conversaciones ficticias con empleados, afirmó residir en la dirección de “742 Evergreen Terrace” (de Los Simpson) y justificó sus acciones como parte de una broma del Día de los Inocentes, lo que los investigadores calificaron como una especie de crisis de identida

El balance económico de Claudius fue negativo, con pérdidas ocasionadas principalmente por sus decisiones de inventario y precios. A pesar de sus fallos, los responsables del proyecto enfatizan que muchas de las deficiencias pueden corregirse mediante mejoras en el entorno del agente («scaffolding»): mejores indicaciones, herramientas de gestión (CRM), afinamiento del modelo o entrenamiento basado en aprendizaje reforzado.

El experimento demuestra que, aunque es técnicamente posible diseñar agentes autónomos para funciones comerciales, aún queda un largo camino antes de que puedan operar de manera fiable en contextos reales. Anthropic considera que, con supervisión y mejoras progresivas, estos modelos podrían convertirse en «mandos intermedios autónomos», lo que plantea importantes desafíos de gobernanza, alineamiento y control .

La importancia de la lectura

«Estoy convencido de que el hábito de leer novelas, y de educarse crítica y fervorosamente en el ejercicio de la lectura, nos puede iluminar sobre nosotros mismos y sobre los otros, no sin olvidar su cualidad de entretenimiento saludable y barato..

… Este mundo de ahora, que parece regalarnos perspectivas ilimitadas sobre todas las cosas, nos encierra en el caparazón de lo semejante y lo tribal: tu identidad sexual, tu catecismo ideológico, tu generación con su mayúscula clasificatoria. Una buena novela te educa en los matices infinitos de lo particular y lo irreductible, y en la fraternidad profunda que puede unirlo a uno con quien parecería más ajeno, personas de otra época y otro sexo, de otra clase y de otro idioma, en las que de golpe te reconoces con una identificación que rara vez encuentras en tus contemporáneos, en los miembros del grupo en el que te ves incluido, por voluntad propia, o por conformidad, o a la fuerza»

Antonio Muñoz Molina «El País»

Los riegos de los Agentes de IA para las organizaciones

Blackman, R. “Organizations Aren’t Ready for the Risks of Agentic AI.” Harvard Business Review, 2025. Accedido el 11 de julio de 2025. https://hbr.org/2025/06/organizations-arent-ready-for-the-risks-of-agentic-ai.

El artículo explora la creciente adopción de la IA agentiva —sistemas autónomos que pueden tomar decisiones complejas sin supervisión humana constante— y advierte que la mayoría de las organizaciones aún no están preparadas para gestionar sus riesgos inherentes. Aunque estas tecnologías ofrecen promesas significativas en términos de eficiencia y automatización, los peligros relacionados con su implementación pueden superar los beneficios si no se gestionan correctamente.

Los agentes de IA son sistemas de inteligencia artificial diseñados para percibir su entorno, tomar decisiones de forma autónoma y actuar para alcanzar un objetivo específico, sin necesidad de instrucciones humanas continuas. Un riesgo central de esta tecnología es el efecto multiplicador: la autonomía de estos agentes amplifica errores, como decisiones sesgadas, violaciones de privacidad, daños legales o incluso acciones físicas erróneas —como drones mal operados o brechas de seguridad—, que se ven intensificados por su capacidad para actuar sin intervención humana suficiente

El artículo destaca también la tendencia de los agentes a explorar atajos o comportamientos no previstos, lo que incluye «hacer trampa», acceder de forma indebida a sistemas o datos, o realizar acciones no éticas para cumplir sus objetivos, como ilustran experimentos recientes de la compañía Anthropic con Project Vend y un agente de IA denominado “Claudius” para gestionar una máquina expendedora en sus oficinas de San Francisco. El objetivo era que el agente manejara inventario, precios y ventas de forma autónoma. Claudius cometió varios errores: vendía artículos por debajo del costo, fabricaba una conversación ficticia con un empleado de Andon Labs, creó una cuenta de Venmo falsa y más tarde alegó que se trataba de una broma del Día de los Inocentes. Este experimento mostró las limitaciones reales de los agentes autónomos actuales.

Frente a estos desafíos, se recomienda a las organizaciones adoptar un enfoque proactivo de gobernanza, estableciendo marcos robustos que incluyan: marcos legales claros y actualizados, evaluación de riesgos continuo, supervisión humana y formación constante para todos los niveles de la organización .

Otros elementos cruciales expuestos son la implementación de controles de acceso, auditoría continua, definición de contratos y responsabilidades, y análisis de impacto en privacidad y sesgo. Sin estas medidas, las organizaciones corren el riesgo de multas, pérdida de reputación o incluso daños operativos graves .

Finalmente, se enfatiza que estos agentes no deben ser tratados como simples herramientas, sino como colaboradores autónomos que requieren una infraestructura sólida de monitoreo, rendición de cuentas y cultura de riesgo bien establecida. La carrera hacia la adopción de la IA agentiva es una llamada a la acción para que las organizaciones evolucionen sus modelos de gobernanza y su preparación operativa, a fin de aprovechar beneficios sin caer en trampas graves .

Tendencias emergentes en la lectura canadiense: Formatos, hábitos y sostenibilidad

BookNet Canada. Canadian Leisure & Reading Study 2024. BookNet Canada, 2025. https://www.booknetcanada.ca/s/Canadian-Leisure-and-Reading-Study-2024.pdf

El informe elaborado por BookNet Canada, examina los hábitos de ocio y lectura de los canadienses adultos para el año 2024. El estudio, realizado en enero de 2025 mediante una encuesta online aplicada a 1.211 participantes mayores de 18 años, se centra especialmente en los 1.000 encuestados que leyeron o escucharon al menos un libro durante el año anterior

En términos generales, se observa que el 52 % de los canadienses leen o escuchan libros semanalmente (frente al 49 % de 2023), y el 43 % lo hace a diario, un aumento de aproximadamente 5 % respecto al año anterior informe. Este incremento sitúa la lectura en solitario por delante del ejercicio físico como actividad cotidiana.

Respecto al número de libros, casi la mitad (45 %) leyeron o escucharon entre 1 y 5 libros en 2024, un incremento significativo en los rangos de 6 a 11 y de 12 a 49 libros, que alcanzaron 29 % y 19 %, respectivamente. Por edad, los jóvenes de 18 a 29 años aumentaron notablemente su consumo (37 % leyeron entre 6 y 11 libros, frente al 28 % del año anterior).

El estudio también destaca el preferido por formatos: el 59 % de los lectores prefieren los libros impresos, mientras que los audiolibros han ganado terreno, subiendo del 8 % en 2020 al 15 % en 2024 . Además, el 81 % manifiesta una fuerte preferencia por narradores humanos, evitando las voces sintéticas generadas por IA

El análisis del gasto en libros muestra que la mayoría de los lectores gastan entre $1 y $49 CAD al mes en libros (37 %), mientras que un 26 % no gasta nada, y el 15 % gasta $50–99 CAD. También creció la población que elige libros ajustados a su presupuesto (46 % en 2024 frente al 44 % en 2023). Al mismo tiempo, la percepción del valor pagado disminuyó ligeramente para los libros impresos.

En términos de sostenibilidad, el 71 % de los lectores desean libros impresos con papel de fuentes responsables y el 67–69 % prefieren embalajes ecológicos y leen luego donar o regalar sus ejemplares .

Finalmente, el informe explora aspectos como la adquisición de libros (ya sea por compra o préstamo), los dispositivos utilizados (como smartphones o lectores electrónicos), el uso de funciones accesibles (como letra ampliada o audiolibros con velocidad ajustable), así como los géneros más populares (ficción adulta, historia, no ficción, etc.), donde destacan los misterios/thrillers y la no ficción histórica.

GAIIN: una plataforma global para navegar las políticas de Inteligencia Artificial

GAIIN (Global AI Initiatives Navigator)

https://oecd.ai/en/dashboards/overview

Se presenta GAIIN una nueva herramienta desarrollada por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) dentro de la plataforma OECD.AI. GAIIN tiene como objetivo facilitar el seguimiento y la presentación de información sobre políticas de inteligencia artificial a nivel mundial, brindando mayor claridad, cobertura y utilidad para diferentes actores, desde gobiernos hasta investigadores y público general.

La plataforma ofrece una vista global de iniciativas, abarcando desde marcos regulatorios hasta proyectos enfocados en áreas específicas como riesgos y ética, privacidad, salud, impacto laboral y sostenibilidad. Así, GAIIN contribuye a identificar tendencias emergentes y lagunas en las políticas de inteligencia artificial. La herramienta no solo centraliza políticas existentes, sino que también permite la colaboración directa para enriquecer la base de datos, promoviendo una comunidad activa.

Uno de los principales aportes de GAIIN es que cada país cuenta con su propia página, en la que se presentan sus estrategias nacionales de inteligencia artificial, políticas específicas, programas regulatorios, marcos éticos y demás iniciativas relevantes. Esto permite comparar enfoques, detectar tendencias globales y reconocer buenas prácticas que pueden ser replicadas o adaptadas en otros contextos. Por países

Además, GAIIN incluye las iniciativas impulsadas por organizaciones internacionales, tales como la Unión Europea, la ONU, la OCDE misma o el GPAI (Global Partnership on AI). Estas páginas dedicadas permiten comprender cómo se articulan las políticas nacionales con los esfuerzos multilaterales y cuáles son los foros clave donde se están negociando marcos comunes.

Para facilitar la navegación, la plataforma también ofrece la posibilidad de explorar todas las iniciativas y políticas en conjunto, sin importar su origen geográfico o institucional. Esta visión panorámica es útil para investigadores, responsables de políticas públicas, organizaciones de la sociedad civil y empresas interesadas en mantenerse al día con la evolución normativa y estratégica de la IA a nivel global.

Además, GAIIN se enmarca en el ecosistema de OECD.AI, que abarca una gran variedad de recursos: políticas, datos, investigaciones, herramientas de riesgo, indicadores de IA responsable, casos de uso y capacidades técnicas. Esto posiciona a GAIIN no como un recurso aislado, sino como una pieza clave de un conjunto más amplio de herramientas e iniciativas orientadas a fomentar una IA centrada en el ser humano y segura.

También se destaca el compromiso de la OCDE con la gobernanza de la inteligencia artificial. MEDIANTE GAIIN, la organización fortalece sus estándares, alineados con los Principios de la OCDE sobre IA y los esfuerzos coordinados dentro del marco del GPAI (Asociación Global de IA).

Aprender para el futuro: educación y competencias esenciales en la era de la inteligencia artificial

Carlos Hervás-Gómez, María Dolores Díaz Noguera, María de los Ángeles Domínguez González, Fulgencio Sánchez Vera y Antonio Luque de la Rosa, coords. Aprender para el futuro: Educación y competencias esenciales en la era de la inteligencia artificial (Madrid: Dykinson, 2025).

Texto completo

A través de más de cuarenta capítulos escritos por expertos en distintas áreas de la educación, la obra ofrece una panorámica amplia y profunda sobre cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando el aprendizaje, la enseñanza y las competencias necesarias para desenvolverse en el mundo actual.

Uno de los principales focos del libro es la educación superior, donde se analizan experiencias concretas del uso de herramientas como ChatGPT y otras aplicaciones de IA en la enseñanza universitaria. Se examinan tanto las percepciones del alumnado como las posibilidades de personalizar el aprendizaje, fomentar la escritura creativa o realizar tareas de traducción y análisis automatizados. Además, se presta atención a los dilemas éticos y a la necesidad de preparar a los estudiantes para un uso crítico de estas tecnologías.

El libro también recoge un variado repertorio de metodologías activas potenciadas por la IA. Se exploran estrategias innovadoras como el aula invertida, la gamificación, el uso de mesas interactivas en anatomía o las “escape rooms” virtuales como parte del proceso formativo. La IA se presenta en estos casos como una herramienta que, bien utilizada, puede mejorar la participación del alumnado, enriquecer el contenido y apoyar la evaluación formativa.

Otro apartado esencial se centra en la figura del profesorado. Se destaca la importancia de formar a los docentes en habilidades digitales, incluyendo la ingeniería de prompts, el liderazgo pedagógico en entornos digitales y la actitud frente a los cambios tecnológicos. La obra subraya que, aunque la IA ofrece enormes posibilidades, es imprescindible que los educadores mantengan el control ético y pedagógico sobre su implementación.

Asimismo, se abordan temas relacionados con la personalización del aprendizaje, el pensamiento crítico y el desarrollo de competencias transversales. Se analizan experiencias que van desde la enseñanza de gramática con IA hasta proyectos de ciencias sociales que buscan cultivar la conciencia crítica del alumnado. También se exploran iniciativas en educación STEAM, donde la IA contribuye a motivar al alumnado en contextos científicos y técnicos.

El impacto de la IA sobre el futuro profesional de los estudiantes también ocupa un lugar importante. El libro plantea cómo preparar a los jóvenes para un mundo laboral mediado por algoritmos, automatización y nuevas demandas de cualificación. Se incluyen estudios sobre la educación secundaria, la formación docente inicial, la autopercepción profesional y las respuestas institucionales ante las inteligencias artificiales generativas.

Por último, la obra se cierra con una serie de investigaciones centradas en contextos educativos diversos: la enseñanza de lenguas extranjeras, la educación musical, la interculturalidad, el e-learning en la universidad o la salud mental del profesorado en áreas como la Educación Física. Estos capítulos muestran que el debate sobre la IA en la educación no es exclusivo de los entornos universitarios, sino que afecta a todas las etapas educativas y a múltiples dimensiones de la experiencia formativa.

Decopy.ai: detector y humanizador de texto escrito por IA gratuito

Decopy.ai

https://decopy.ai/

Decopy.ai es una plataforma integral de inteligencia artificial especializada en la detección y análisis de contenido generado por IA. Esta herramienta surge como respuesta a la creciente necesidad de verificar la autenticidad del contenido digital en una era donde la inteligencia artificial puede producir textos, imágenes y otros medios de comunicación con una calidad cada vez más sofisticada. La plataforma se posiciona como una solución confiable para educadores, empresas, creadores de contenido y cualquier persona que requiera verificar la originalidad de material digital.

La funcionalidad central de Decopy.ai es su capacidad para identificar contenido creado por modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, Gemini, Claude, LLaMa y otros sistemas similares. La plataforma cuenta con una tasa de precisión que alcanza hasta el 99% en la detección de texto generado por IA, lo que la convierte en una herramienta altamente confiable para verificar la autenticidad del contenido escrito.

Además del análisis textual, Decopy.ai incluye un detector de imágenes basado en IA que permite verificar instantáneamente la autenticidad de las imágenes. Esta funcionalidad es especialmente relevante en un contexto donde las imágenes generadas por IA se vuelven cada vez más realistas y difíciles de distinguir de las fotografías auténticas.

Una característica distintiva de la plataforma es su capacidad para «humanizar» el contenido generado por IA. Esta función transforma el texto producido por inteligencia artificial para que resulte más natural y menos detectable por otros sistemas de verificación. Esta herramienta es particularmente útil para aquellos que desean refinar contenido generado por IA para hacerlo más atractivo y auténtico.

Decopy.ai también funciona como una suite integral de herramientas de escritura que incluye capacidades de paráfrasis, reescritura para mayor claridad, traducción entre idiomas y creación de ensayos bien estructurados. Estas funcionalidades están diseñadas para facilitar el proceso de escritura y mejorar la calidad del contenido producido.

También, la plataforma ofrece capacidades de resumido que permiten a los usuarios procesar documentos extensos y extraer las ideas principales de manera eficiente. Esta función es especialmente valiosa para académicos, estudiantes y profesionales que necesitan procesar grandes volúmenes de información rápidamente.

Una ventaja significativa de Decopy.ai es su soporte para múltiples idiomas, lo que la hace accesible para una audiencia global. Esta característica es particularmente importante dado que el contenido generado por IA se produce en diversos idiomas y requiere herramientas de detección que puedan manejar esta diversidad lingüística.