Jarboe, Greg. AI Literacy Is Not Prompt Literacy. Ann Handley Says It’s Judgment Literacy. Search Engine Journal, 5 de junio de 2026. Disponible en: Search Engine Journal
El artículo parte de una idea formulada por la reconocida experta en marketing digital Ann Handley: la alfabetización en inteligencia artificial no debe reducirse al dominio de los prompts o instrucciones que se proporcionan a los modelos generativos. En su opinión, la verdadera competencia en IA es la «alfabetización en el juicio» (judgment literacy), es decir, la capacidad de decidir cuándo conviene utilizar la inteligencia artificial y, sobre todo, cuándo es preferible no hacerlo. Esta perspectiva desplaza el foco desde el conocimiento técnico hacia una competencia mucho más profunda: el discernimiento profesional.
El autor explica que aprender a redactar buenos prompts es relativamente sencillo y puede adquirirse en poco tiempo mediante cursos o práctica. En cambio, desarrollar criterio requiere experiencia, reflexión y comprensión de los procesos de aprendizaje humano. La IA puede acelerar numerosas tareas, pero también puede eliminar aquellas dificultades cognitivas que precisamente permiten construir conocimiento sólido. En muchos casos, el esfuerzo de investigar, escribir, equivocarse y corregir constituye una parte esencial del aprendizaje que no debería ser sustituida automáticamente por una herramienta generativa.
Uno de los aspectos más relevantes del artículo es la crítica a la proliferación de cursos centrados exclusivamente en enseñar a utilizar herramientas de IA. Según Handley, casi todos los programas formativos explican qué puede hacer la inteligencia artificial o cómo obtener mejores resultados mediante técnicas de prompt engineering, pero muy pocos enseñan a identificar las situaciones en las que delegar una tarea en la IA supone renunciar al aprendizaje, a la creatividad o al pensamiento crítico. La cuestión central ya no es cómo usar la IA, sino reconocer cuándo su utilización puede empobrecer el proceso intelectual.
Handley sostiene además que esta competencia difícilmente puede adquirirse únicamente mediante formación reglada. En lugar de nuevos cursos, propone construir una cultura organizativa donde directivos, profesores y responsables de equipos expliquen abiertamente por qué en determinadas circunstancias deciden no utilizar IA. La alfabetización en el juicio se transmite mediante el ejemplo y la práctica cotidiana, creando entornos donde la rapidez no sea siempre el principal objetivo y donde se valore el aprendizaje derivado del trabajo realizado por las personas.
El artículo también plantea un modelo práctico para integrar la IA en los flujos de trabajo. La inteligencia artificial puede encargarse de generar borradores, organizar información o acelerar tareas repetitivas, pero la revisión crítica, la verificación de fuentes, la interpretación del contexto y la toma de decisiones deben permanecer bajo responsabilidad humana. Se propone una regla orientativa en la que la IA contribuye a producir aproximadamente el 75 % del trabajo inicial, mientras que el valor diferencial reside en el 25 % restante, aportado por el conocimiento experto, la comprobación de hechos y el juicio profesional.
Eel artículo defiende una visión madura de la alfabetización en IA. Frente a la obsesión por dominar nuevas herramientas o perfeccionar técnicas de prompting, propone entender que la competencia más importante seguirá siendo humana: la capacidad para evaluar críticamente los resultados, decidir cuándo confiar en la inteligencia artificial y cuándo el aprendizaje exige recorrer el camino más lento. En este enfoque, la alfabetización en IA deja de ser una cuestión técnica para convertirse en una forma de pensamiento crítico, responsabilidad profesional y toma de decisiones fundamentadas.
Public Library Association (PLA).New Report Examines Evolving Role of Public Libraries in Media Literacy and News Access. American Library Association (ALA), 2 de julio de 2026.
Public Library Association (PLA), división de la American Library Association (ALA), ha publicado el informe News Access and Media Literacy in Public Libraries, un estudio que analiza cómo las bibliotecas públicas están respondiendo a un entorno informativo cada vez más complejo, caracterizado por la sobreabundancia de contenidos digitales, la desinformación y el rápido avance de las tecnologías de la información.
El informe de la Public Library Association (PLA) ofrece una radiografía exhaustiva sobre el papel que desempeñan actualmente las bibliotecas públicas en la alfabetización mediática y el acceso a información fiable en Estados Unidos y Canadá. El estudio parte de una constatación clara: la proliferación de la desinformación, la manipulación informativa, los contenidos generados mediante inteligencia artificial y la desaparición progresiva de medios locales han convertido a las bibliotecas en uno de los pocos espacios públicos donde la ciudadanía puede recibir orientación imparcial para desenvolverse en un ecosistema informativo cada vez más complejo. Los autores sostienen que la alfabetización mediática ya no constituye un servicio complementario, sino una función inherente a la misión bibliotecaria, aunque todavía no sea suficientemente reconocida ni financiada.
La investigación se basa en una encuesta realizada en mayo de 2026 a 913 bibliotecarios y trabajadores de bibliotecas públicas de Estados Unidos y Canadá. A diferencia de otros estudios centrados en los usuarios, este informe recoge la visión de quienes atienden diariamente las consultas del público y conocen de primera mano las dificultades informativas de sus comunidades. Los participantes describen cómo las preguntas tradicionales sobre búsqueda de información han evolucionado hacia consultas relacionadas con la verificación de noticias, la identificación de contenidos manipulados, la detección de fraudes digitales, la comprensión de imágenes y textos generados mediante inteligencia artificial y la evaluación crítica de fuentes en redes sociales.
Uno de los principales hallazgos del informe es que la alfabetización mediática ya forma parte del trabajo cotidiano de las bibliotecas, aunque en la mayoría de los casos de manera informal. Los bibliotecarios consideran que ayudar a los ciudadanos a distinguir información fiable de contenidos engañosos constituye una extensión natural de su misión histórica de facilitar el acceso al conocimiento. Sin embargo, gran parte de esta labor no se desarrolla mediante cursos o programas específicos, sino a través de conversaciones individuales en los mostradores de información, asesoramiento personalizado y recomendaciones de fuentes fiables durante la atención diaria. Precisamente por tratarse de un trabajo poco visible, resulta difícil medirlo, justificar recursos o demostrar su impacto ante financiadores y administraciones públicas.
El informe muestra igualmente que los hábitos de consumo informativo de la ciudadanía han cambiado profundamente. Los usuarios ya no consumen exclusivamente prensa impresa o digital, sino que combinan múltiples formatos y canales. Las redes sociales constituyen uno de los principales puntos de acceso a las noticias, superando incluso a las plataformas informativas proporcionadas por las propias bibliotecas. Esta situación incrementa la exposición de los ciudadanos a contenidos descontextualizados, desinformación y algoritmos que priorizan la viralidad frente a la calidad informativa. En este contexto, las bibliotecas adquieren un papel fundamental como mediadoras entre el usuario y las fuentes periodísticas de calidad, especialmente en aquellas comunidades donde los medios locales han desaparecido o se han debilitado considerablemente.
El estudio pone de relieve una importante contradicción entre la relevancia que los profesionales conceden a la alfabetización mediática y los recursos realmente disponibles para desarrollarla. Aunque existe un consenso casi unánime sobre su importancia, muy pocas bibliotecas consideran que disponen de capacidad suficiente para ofrecer programas consolidados. La falta de tiempo del personal, la escasez presupuestaria, las limitaciones tecnológicas y la ausencia de programas formativos especializados constituyen los principales obstáculos. Los autores advierten que las bibliotecas están asumiendo nuevas responsabilidades sin que se hayan incrementado proporcionalmente los recursos humanos y económicos necesarios para afrontarlas.
Especial atención merece el impacto que la inteligencia artificial está teniendo sobre la alfabetización mediática. Mientras que la evaluación crítica de fuentes tradicionales forma parte desde hace décadas de las competencias bibliotecarias, la aparición de imágenes sintéticas, vídeos manipulados, textos generados automáticamente y modelos conversacionales plantea desafíos completamente nuevos. Los propios bibliotecarios reconocen sentirse insuficientemente preparados para responder a preguntas relacionadas con estas tecnologías, cuya evolución resulta mucho más rápida que los programas de formación profesional disponibles. El informe insiste en que la actualización permanente de competencias será indispensable para mantener la confianza que la ciudadanía deposita en las bibliotecas.
Otro aspecto especialmente interesante es el denominado «paradigma de la participación». Los autores observan que quienes más necesitan formación en alfabetización mediática son, precisamente, quienes menos participan en talleres o actividades organizadas por las bibliotecas. Muchas personas desconocen que necesitan ayuda o consideran que ya poseen suficientes competencias digitales, cuando en realidad presentan importantes dificultades para identificar noticias falsas, detectar fraudes o reconocer contenidos generados mediante inteligencia artificial. Por ello, el informe propone desplazar parte del esfuerzo desde los programas tradicionales hacia intervenciones integradas en la atención cotidiana, aprovechando cada interacción entre bibliotecario y usuario como una oportunidad educativa.
Las conclusiones insisten en que fortalecer la alfabetización mediática exige una estrategia integral. No basta con ofrecer talleres ocasionales; es necesario invertir de forma sostenida en formación del personal, garantizar el acceso continuado a periodismo profesional y desarrollar infraestructuras que permitan mantener colecciones digitales y recursos informativos de calidad. Asimismo, se subraya la importancia de atender la diversidad lingüística de las comunidades, ofreciendo recursos informativos en múltiples idiomas para garantizar la equidad en el acceso a la información.
Finalmente, el informe formula una serie de recomendaciones dirigidas a administraciones públicas, financiadores y responsables de bibliotecas. Entre ellas destacan la necesidad de establecer programas permanentes de formación para bibliotecarios, desarrollar materiales didácticos reutilizables sobre alfabetización mediática, reconocer institucionalmente el trabajo informal que realizan los profesionales en los servicios de referencia, integrar la alfabetización mediática en la atención diaria y considerar el acceso al periodismo de calidad como una infraestructura pública esencial para la democracia. Los autores concluyen que las bibliotecas públicas ocupan una posición única para combatir la desinformación, fortalecer la ciudadanía crítica y garantizar el acceso equitativo a información fiable en la era digital.
Barra Arias, Enrique; López Fernández, Daniel; Conde Díaz, Javier; Dueñas Lerín, Jorge; Martínez Ruiz de Arcaute, Gonzalo; Ortega Requena, Fernando; Lara Cabrera, Raúl. Inteligencia Artificial en la Educación Superior 2025: Transformaciones Docentes, Herramientas y Buenas Prácticas. Madrid: Universidad Politécnica de Madrid, Servicio de Innovación Educativa, octubre de 2025. DOI: 10.20868/UPM.book.91489.
La segunda edición del informe Inteligencia Artificial en la Educación Superior 2025 constituye una de las revisiones más completas en lengua española sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa en la enseñanza universitaria.
Elaborado por investigadores y docentes de la Universidad Politécnica de Madrid, el documento ofrece una visión práctica y rigurosa dirigida al profesorado, con el propósito de facilitar la incorporación de la IA en la actividad docente de manera ética, responsable y pedagógicamente fundamentada. Más que presentar una posición institucional cerrada, el informe reúne experiencias reales, casos de estudio, recomendaciones metodológicas y un amplio catálogo de herramientas que permiten comprender cómo la IA está modificando los procesos de enseñanza, aprendizaje y evaluación en la universidad.
Uno de los aspectos más relevantes del informe es su análisis del momento histórico que vive la inteligencia artificial. Los autores plantean el debate sobre si la IA generativa atraviesa actualmente la denominada «curva de la desilusión» descrita por Gartner o si, por el contrario, se encuentra avanzando hacia la Inteligencia Artificial General (IAG). Para ello confrontan dos visiones complementarias: una más crítica, que alerta sobre problemas como la deuda cognitiva, las alucinaciones, el elevado coste económico y energético, el exceso de expectativas y la escasa rentabilidad de numerosos proyectos; y otra más optimista, basada en los extraordinarios avances recientes en razonamiento, programación, matemáticas y ciencias alcanzados por modelos como GPT-5, Gemini, Claude, DeepSeek o LLaMA. El informe concluye que ambas perspectivas no son incompatibles, sino que reflejan el proceso natural de maduración de una tecnología con enorme potencial transformador.
El documento dedica una parte sustancial a explicar el funcionamiento de la inteligencia artificial generativa y su evolución tecnológica. A partir de una introducción accesible sobre los grandes modelos de lenguaje (LLM), las redes neuronales y los procesos de entrenamiento e inferencia, analiza cómo estas tecnologías están cambiando profundamente la creación de contenidos, la evaluación del aprendizaje, la personalización educativa, los sistemas de tutoría inteligente y la asistencia al estudiante. La IA deja de entenderse únicamente como una herramienta de automatización para convertirse en un verdadero asistente cognitivo capaz de colaborar con docentes y estudiantes durante todo el proceso formativo.
Especial interés tiene el análisis de experiencias reales desarrolladas en la Universidad Politécnica de Madrid y en otras instituciones de educación superior. El informe presenta numerosos casos de estudio donde la IA ya forma parte de la práctica docente cotidiana: utilización de ChatGPT como apoyo en trabajos prácticos, asistentes virtuales integrados en escape rooms educativos, sistemas generadores de cuestionarios adaptativos y múltiples aplicaciones destinadas a facilitar la evaluación, la preparación de materiales o la atención personalizada del alumnado. Estos ejemplos no se presentan como modelos universales, sino como experiencias inspiradoras que muestran diferentes formas de integrar la IA respetando los objetivos pedagógicos y las características específicas de cada asignatura.
Otro de los grandes aportes del informe es la revisión sistemática de las herramientas de inteligencia artificial actualmente disponibles para el profesorado universitario. Además de analizar asistentes conversacionales como ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude o Perplexity, incorpora aplicaciones para la generación de imágenes, presentaciones, vídeos, infografías, cuestionarios, análisis documental, programación mediante IA y creación de agentes inteligentes. Cada herramienta es descrita desde una perspectiva práctica, mostrando sus posibilidades educativas, sus limitaciones y los escenarios donde puede aportar mayor valor añadido. Esta orientación convierte al documento en una auténtica guía de referencia para quienes desean comenzar o profundizar en el uso de estas tecnologías en la universidad.
Los autores insisten especialmente en que el verdadero reto no consiste únicamente en aprender a utilizar herramientas de IA, sino en desarrollar competencias docentes adaptadas a este nuevo contexto. Proponen un perfil profesional basado en cuatro grandes dimensiones: comprender los fundamentos de la inteligencia artificial, conocer sus implicaciones éticas y sociales, integrarla estratégicamente en la práctica docente y diseñar actividades que permitan al alumnado utilizar estas tecnologías de forma crítica, ética y responsable. En este sentido, el informe adopta el concepto de «humano potenciado por la IA», entendido como aquel profesional capaz de aumentar sus capacidades intelectuales mediante una colaboración inteligente con estas herramientas, sin sustituir el juicio crítico ni la creatividad humana.
La obra dedica asimismo un amplio espacio a examinar los riesgos asociados al uso intensivo de la inteligencia artificial. Entre ellos destacan el plagio académico, la pérdida de habilidades de razonamiento y escritura, la dependencia tecnológica, las brechas digitales, la desinformación, los sesgos algorítmicos y los problemas relacionados con la privacidad y la protección de datos. Los autores subrayan que la integración responsable de la IA exige revisar los sistemas tradicionales de evaluación, fortalecer la alfabetización digital y desarrollar nuevas estrategias pedagógicas que fomenten el pensamiento crítico en lugar de limitarse a prohibir el uso de estas herramientas.
Finalmente, el informe aborda el marco regulatorio y competencial que comienza a consolidarse tanto en Europa como en organismos internacionales como la UNESCO. La obra concluye que la IA representa una transformación estructural comparable a la llegada de Internet, por lo que las universidades deben asumir un papel protagonista en la formación de docentes y estudiantes. En lugar de contemplar la inteligencia artificial como una amenaza, propone aprovecharla como una oportunidad para redefinir el papel del profesorado, personalizar el aprendizaje, impulsar la innovación educativa y preparar a los futuros profesionales para convivir con sistemas inteligentes cada vez más avanzados. La clave del éxito residirá en combinar las capacidades de la IA con las competencias exclusivamente humanas —creatividad, pensamiento crítico, juicio ético y capacidad de decisión— para construir una educación superior más eficaz, inclusiva y preparada para los desafíos del futuro
Esta guía constituye uno de los resultados principales del proyecto Innovating in Trusted Spaces, una iniciativa desarrollada por Libraries Connected, en colaboración con Good Things Foundation y WSA Community, con financiación del Departamento de Ciencia, Innovación y Tecnología del Reino Unido (DSIT). Su propósito es ofrecer a las bibliotecas públicas un marco práctico para responder a uno de los mayores retos de la actualidad: ayudar a la ciudadanía a comprender y utilizar la inteligencia artificial de forma crítica, ética y segura, reduciendo al mismo tiempo las desigualdades derivadas de la exclusión digital. +
El documento parte de la idea de que las bibliotecas son espacios de confianza donde las personas pueden explorar nuevas tecnologías sin presiones comerciales y con el apoyo de profesionales capacitados.
El informe sostiene que la alfabetización digital tradicional ya no es suficiente para afrontar los desafíos planteados por la IA generativa y por la proliferación de contenidos sintéticos, desinformación y manipulación algorítmica. En consecuencia, propone ampliar el concepto de alfabetización digital incorporando competencias relacionadas con la comprensión del funcionamiento básico de la IA, la evaluación crítica de sus respuestas, la identificación de sesgos, el reconocimiento de contenidos generados artificialmente y el uso responsable de herramientas conversacionales y creativas. Las bibliotecas pasan así de enseñar únicamente habilidades técnicas a fomentar capacidades de pensamiento crítico y ciudadanía digital.
Uno de los principales aportes del documento es la identificación de cuatro modelos de intervención que demostraron ser eficaces durante el proyecto piloto. El primero consiste en exposiciones y espacios interactivos donde los usuarios pueden descubrir la IA de forma autónoma mediante paneles, demostraciones y actividades de exploración. Este formato resulta especialmente útil para reducir el miedo inicial hacia la tecnología y despertar la curiosidad de personas que normalmente no asistirían a un curso formal.
El segundo modelo corresponde a sesiones introductorias programadas, dirigidas a cualquier ciudadano interesado en conocer qué es la inteligencia artificial, cómo funciona, cuáles son sus aplicaciones cotidianas y qué riesgos deben tenerse presentes. Estas sesiones ofrecen una primera aproximación accesible y comprensible, evitando tecnicismos y utilizando ejemplos relacionados con la vida diaria.
El tercer modelo se basa en talleres específicos adaptados a colectivos concretos, como personas mayores, desempleados, familias con bajos ingresos o personas con discapacidad. La guía muestra que adaptar los contenidos a las necesidades reales de cada grupo incrementa notablemente la participación y facilita que los asistentes perciban la utilidad práctica de la IA en su contexto personal.
El cuarto modelo consiste en apoyo individualizado, mediante consultas espontáneas o sesiones uno a uno en las que el personal bibliotecario responde preguntas concretas y acompaña a los usuarios en el uso de herramientas de IA. Este enfoque permite resolver dudas específicas y generar una relación de confianza especialmente valiosa para quienes presentan mayores niveles de inseguridad tecnológica.
La publicación concede una gran importancia a la alfabetización mediática, entendida como la capacidad para analizar críticamente la información que circula en Internet. Se explica que la inteligencia artificial incrementa la facilidad para producir imágenes, vídeos y textos aparentemente creíbles, lo que obliga a reforzar las habilidades de verificación de fuentes, contraste de información y detección de contenidos manipulados. En este contexto, las bibliotecas son consideradas instituciones especialmente adecuadas para promover hábitos de consumo informativo responsable gracias a su tradicional compromiso con el acceso fiable al conocimiento.
Otro aspecto destacado es la metodología Test and Learn (probar y aprender) utilizada durante el proyecto. En lugar de implantar programas rígidos previamente diseñados, las bibliotecas participantes experimentaron con pequeñas iniciativas, evaluaron continuamente los resultados y modificaron sus actividades según las respuestas obtenidas de los usuarios. Este enfoque permitió introducir innovaciones rápidamente, reducir el temor al fracaso y fomentar una cultura organizativa basada en el aprendizaje continuo y la mejora permanente.
La guía identifica igualmente diversas barreras que dificultan la implantación de programas de alfabetización en IA. Entre ellas destacan el miedo de muchos ciudadanos hacia las nuevas tecnologías, la percepción de que la IA es excesivamente compleja, la falta de confianza del propio personal bibliotecario, la escasez de tiempo para desarrollar nuevas actividades y la rápida evolución de las herramientas tecnológicas. Para superar estos obstáculos se recomienda comenzar con actividades sencillas, utilizar ejemplos cotidianos, fomentar el aprendizaje entre iguales, compartir materiales entre bibliotecas y crear comunidades profesionales de intercambio de experiencias.
Un elemento central del documento es el fortalecimiento del papel profesional de los bibliotecarios. La guía insiste en que no es necesario que el personal sea experto en inteligencia artificial para poder facilitar el aprendizaje de los usuarios. Lo verdaderamente importante es desarrollar confianza, mantener una actitud abierta hacia la experimentación y adquirir competencias suficientes para orientar, acompañar y promover el pensamiento crítico. El proyecto demuestra que la participación activa en experiencias piloto incrementó significativamente la seguridad y satisfacción profesional de los equipos bibliotecarios.
La publicación también propone integrar estas actividades dentro de la programación habitual de las bibliotecas, evitando que la alfabetización en IA se convierta en una iniciativa aislada. Recomienda aprovechar clubes de lectura, actividades familiares, programas de inclusión digital, apoyo al empleo y formación permanente para introducir contenidos relacionados con la inteligencia artificial de forma transversal, adaptándolos a las necesidades de cada comunidad. De esta manera, la IA deja de ser un tema exclusivamente tecnológico para convertirse en una competencia ciudadana vinculada al acceso a la información, la participación democrática y el aprendizaje a lo largo de la vida.
En conjunto, esta guía representa una de las primeras propuestas sistemáticas orientadas específicamente a las bibliotecas públicas para afrontar el impacto social de la inteligencia artificial. Su principal contribución consiste en ofrecer modelos de actuación validados mediante experiencias reales, herramientas fácilmente replicables y recomendaciones prácticas que pueden adaptarse a diferentes contextos locales. Más allá de enseñar a utilizar aplicaciones de IA, el documento plantea una visión estratégica de la biblioteca como espacio de confianza donde los ciudadanos desarrollan competencias críticas para desenvolverse en un entorno digital cada vez más complejo, automatizado y condicionado por sistemas inteligentes.
Ontario Council of University Libraries (OCUL). (2026).University Libraries are Essential in the Age of AI. Ontario Council of University Libraries. Disponible en la página institucional de OCUL sobre el informe del Council of Ontario Universities (COU) AI Task Force.
El Consejo de Bibliotecas Universitarias de Ontario (OCUL) sostiene que las bibliotecas universitarias deben desempeñar un papel central en la estrategia institucional sobre inteligencia artificial. En respuesta al reciente informe del Grupo de Trabajo sobre IA del Council of Ontario Universities (COU), la organización afirma que las universidades se encuentran en un momento decisivo para adaptarse a un entorno profundamente transformado por la IA. En este contexto, las bibliotecas no deben considerarse servicios de apoyo periféricos, sino infraestructuras estratégicas que contribuyen al aprendizaje, la investigación y la innovación mediante su experiencia en gestión del conocimiento, alfabetización informacional y administración responsable de los recursos digitales.
El documento destaca que uno de los mayores desafíos no es únicamente la adopción de herramientas de IA, sino el desarrollo de una alfabetización en inteligencia artificial que permita a estudiantes, docentes e investigadores comprender tanto las posibilidades como las limitaciones de estas tecnologías. OCUL argumenta que las bibliotecas llevan décadas formando a la comunidad universitaria en competencias de búsqueda, evaluación y uso crítico de la información, por lo que se encuentran en una posición privilegiada para ampliar esa labor hacia la alfabetización en IA. Esto incluye enseñar a interpretar respuestas generadas por modelos de lenguaje, reconocer sesgos, verificar información, comprender cuestiones relacionadas con la privacidad y utilizar la IA de forma ética y responsable.
Otro aspecto clave es el papel de las bibliotecas en la infraestructura de investigación. Según OCUL, las instituciones bibliotecarias gestionan repositorios institucionales, colecciones digitales, metadatos, preservación digital y servicios de apoyo a la ciencia abierta, elementos fundamentales para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial fiables y transparentes. Asimismo, pueden contribuir a garantizar la calidad de los datos utilizados para entrenar sistemas de IA, promover prácticas responsables de gestión de datos de investigación y facilitar el acceso equitativo a recursos tecnológicos y documentales. De este modo, las bibliotecas se convierten en un componente esencial de un ecosistema universitario basado en datos de calidad y conocimiento abierto.
El posicionamiento también insiste en que la incorporación de la IA debe regirse por principios de confianza, ética, responsabilidad y rendición de cuentas. Las bibliotecas poseen una larga tradición en la defensa de valores como la privacidad de los usuarios, la libertad intelectual, la preservación del patrimonio documental y el acceso equitativo a la información. Estos principios, sostiene OCUL, resultan igualmente imprescindibles para orientar el desarrollo y la adopción de la inteligencia artificial en las universidades, especialmente en cuestiones relacionadas con la transparencia de los algoritmos, la protección de datos personales, los derechos de autor y la mitigación de sesgos.
Finalmente, OCUL hace un llamamiento para que las bibliotecas participen activamente en la planificación institucional de la IA, colaborando con equipos de tecnologías de la información, investigadores, responsables académicos y órganos de gobierno universitario. La organización considera que aprovechar plenamente el potencial de la inteligencia artificial requiere combinar innovación tecnológica con experiencia en gestión de la información y formación de usuarios. En consecuencia, las bibliotecas universitarias no solo deben adaptarse a la era de la IA, sino contribuir de manera decisiva a definir cómo se integra esta tecnología en la enseñanza superior de forma ética, inclusiva y sostenible.
Alonso Arévalo, J., & López Melguizo, I. (2025, 5–7 de noviembre). Del libro al algoritmo: Impulsando el conocimiento sobre IA en las bibliotecas [Comunicación en congreso]. XII Congreso Nacional de Bibliotecas Públicas, Palacio de Congresos de Granada, Granada, España.
Se plantea una profunda reflexión sobre el nuevo papel que deben desempeñar las bibliotecas en una sociedad donde la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una tecnología omnipresente. Los autores sostienen que la IA ya no constituye una innovación reservada a especialistas, sino un elemento que condiciona la vida cotidiana de millones de personas, desde los sistemas de recomendación que utilizan las plataformas digitales hasta los algoritmos que participan en procesos médicos, educativos, financieros o administrativos. Sin embargo, cuanto mayor es la presencia de la IA en nuestras vidas, menor suele ser el conocimiento que posee la ciudadanía sobre su funcionamiento, sus limitaciones y las implicaciones sociales, éticas y políticas que conlleva.
El trabajo parte de la idea de que la revolución provocada por la inteligencia artificial no es únicamente tecnológica, sino también cultural y social. Los algoritmos influyen cada vez más en la manera en que las personas acceden a la información, toman decisiones, consumen contenidos o interactúan con las instituciones. No obstante, la mayoría de estos procesos permanecen ocultos para los ciudadanos, funcionando como auténticas «cajas negras» cuyos mecanismos internos resultan prácticamente desconocidos. Esta falta de comprensión genera una nueva modalidad de analfabetismo, que los autores denominan analfabetismo digital crítico: la incapacidad para comprender cómo funcionan los sistemas algorítmicos que condicionan nuestra vida diaria.
Los autores advierten que esta situación tiene importantes consecuencias sociales. Las personas que desconocen el funcionamiento de la IA son mucho más vulnerables a la manipulación informativa, a la desinformación, a la pérdida de privacidad y a la exclusión de los debates sobre el desarrollo tecnológico. Además, la IA incorpora inevitablemente decisiones humanas, ya que los algoritmos son diseñados, entrenados y ajustados mediante datos que reflejan intereses, prioridades y, en muchos casos, prejuicios existentes en la sociedad. Por ello, la alfabetización en inteligencia artificial no debe limitarse a aprender a utilizar herramientas, sino que debe proporcionar capacidad crítica para comprender cómo se producen esas decisiones automatizadas, quién se beneficia de ellas y qué consecuencias generan para distintos colectivos sociales.
En este contexto, el artículo sitúa a las bibliotecas como las instituciones mejor preparadas para asumir una nueva misión educativa. Históricamente las bibliotecas han garantizado el acceso democrático al conocimiento, primero mediante los libros impresos, posteriormente facilitando el acceso a Internet y a los recursos digitales, y ahora deben contribuir a democratizar el conocimiento sobre la inteligencia artificial. Los autores consideran que las bibliotecas representan uno de los pocos espacios públicos donde cualquier ciudadano, independientemente de su edad, nivel educativo o situación económica, puede acceder gratuitamente tanto a recursos tecnológicos como a programas de formación. De esta manera, la biblioteca deja de ser únicamente un lugar de conservación documental para convertirse en un centro de aprendizaje permanente y participación ciudadana en la era digital.
El proyecto «Del libro al algoritmo» propone precisamente ampliar la misión tradicional de las bibliotecas sin abandonar sus valores históricos. Los libros continúan siendo fundamentales, pero ahora deben convivir con laboratorios digitales, espacios de creación, talleres tecnológicos y actividades relacionadas con la inteligencia artificial. La biblioteca pasa así de ser un lugar donde se consume conocimiento a un espacio donde también se crea, experimenta y reflexiona colectivamente sobre las nuevas tecnologías. Esta evolución resulta coherente con la transformación que ya han experimentado muchas bibliotecas mediante makerspaces, laboratorios de innovación y espacios colaborativos.
Uno de los aspectos centrales del artículo consiste en definir qué significa realmente la alfabetización en inteligencia artificial. Los autores adoptan el enfoque desarrollado por Stanford Teaching Commons, según el cual la alfabetización en IA comprende cuatro grandes dimensiones. La primera consiste en comprender cómo funcionan los sistemas de inteligencia artificial, incluyendo conceptos básicos como los datos de entrenamiento, los modelos de aprendizaje automático, las capacidades reales de estas herramientas y también sus limitaciones. La segunda dimensión se refiere a la ética de la IA, incorporando cuestiones relacionadas con los sesgos, la privacidad, la transparencia, la integridad académica y la fiabilidad de la información generada por los modelos. La tercera dimensión aborda la comunicación con la IA, enseñando a formular instrucciones eficaces mediante técnicas de prompting y comprendiendo cómo el lenguaje condiciona las respuestas obtenidas. Finalmente, la cuarta dimensión estudia el uso de la IA para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje mediante metodologías pedagógicas innovadoras e inclusivas.
El artículo concede especial importancia al diseño pedagógico de los programas formativos. Los talleres no deben dirigirse únicamente a usuarios expertos, sino adaptarse a personas con distintos niveles de competencia digital. Para ello se propone una metodología gradual que comience utilizando ejemplos cotidianos fácilmente comprensibles, como recetas de cocina o procesos de organización de una biblioteca, para explicar qué es un algoritmo y cómo funciona. Posteriormente, el aprendizaje evoluciona hacia aplicaciones más complejas relacionadas con la salud, la educación, la administración pública o la justicia. Todo el proceso debe apoyarse en metodologías activas, colaborativas e inclusivas, donde los participantes aprendan experimentando directamente con herramientas de inteligencia artificial y compartiendo experiencias con otros usuarios.
Los autores consideran imprescindible que la formación sobre IA vaya mucho más allá del aprendizaje técnico. El objetivo principal consiste en desarrollar pensamiento crítico. Los participantes deben aprender no sólo cómo funcionan los algoritmos, sino también por qué funcionan de esa manera, quién los diseña, qué intereses reflejan y qué alternativas podrían existir. Para ello, los programas incluyen ejercicios destinados a analizar resultados generados por la IA, identificar errores, detectar sesgos y debatir las implicaciones éticas derivadas de su utilización. Esta dimensión crítica constituye uno de los pilares fundamentales del proyecto, ya que permite transformar a los usuarios en ciudadanos capaces de cuestionar la tecnología en lugar de aceptarla de forma pasiva.
Otro bloque del artículo describe con gran detalle los componentes que debería incluir un programa completo de alfabetización en IA desarrollado desde las bibliotecas. Los primeros módulos enseñan que los algoritmos están presentes en prácticamente todas las actividades cotidianas: buscadores de Internet, plataformas audiovisuales, filtros de correo electrónico, sistemas de navegación, asistentes virtuales o redes sociales. Posteriormente se introduce el aprendizaje automático explicando cómo las máquinas identifican patrones a partir de grandes cantidades de datos y cómo este proceso se diferencia del aprendizaje humano. El objetivo consiste en desmitificar la inteligencia artificial y mostrar que, aunque sus capacidades son extraordinarias, continúa dependiendo de datos, modelos matemáticos y decisiones humanas.
Uno de los apartados más desarrollados del trabajo analiza los sesgos algorítmicos. Los autores consideran que comprender este fenómeno constituye probablemente el aspecto más importante de toda la alfabetización en inteligencia artificial. Explican diferentes tipos de sesgos, entre ellos los derivados de los datos de entrenamiento, de la representación de determinados colectivos, de la confirmación de ideas previas o de los métodos utilizados para evaluar los sistemas. Para ilustrar estos problemas presentan casos reales de discriminación algorítmica en procesos de selección de personal, concesión de créditos bancarios y sistemas de justicia penal, demostrando cómo decisiones aparentemente técnicas pueden generar importantes desigualdades sociales. El programa propone que los participantes analicen estos casos mediante actividades prácticas para comprender de primera mano cómo se producen estos fenómenos.
El proyecto también dedica una atención significativa a la privacidad y al tratamiento de los datos personales. Los autores explican que la economía digital actual se basa en la recopilación masiva de información sobre los usuarios, convirtiendo los datos personales en uno de los principales activos económicos de las grandes empresas tecnológicas. Por ello, la alfabetización en IA debe incluir conocimientos sobre consentimiento informado, protección de la privacidad, configuración de redes sociales, navegación segura, cifrado de comunicaciones y comprensión de los modelos económicos basados en la vigilancia y la predicción del comportamiento humano. Los participantes aprenden que cuando utilizan servicios aparentemente gratuitos, en muchas ocasiones están intercambiando sus propios datos personales como forma de pago.
El artículo incorpora igualmente una dimensión jurídica y regulatoria mediante el análisis de la Ley Europea de Inteligencia Artificial (AI Act). Los autores explican que esta normativa establece un enfoque basado en el riesgo, imponiendo obligaciones de transparencia, evaluación de riesgos, supervisión y sanciones para los sistemas de IA de mayor impacto. La formación propuesta pretende que los ciudadanos comprendan estas normas y sean capaces de exigir responsabilidades cuando los sistemas automatizados afecten a sus derechos fundamentales. Para ello se plantean simulaciones donde los participantes representan distintos actores —desarrolladores, reguladores, usuarios o ciudadanos afectados— con el fin de comprender la complejidad de la gobernanza tecnológica.
Además de enseñar conocimientos técnicos, el programa desarrolla herramientas para evaluar críticamente cualquier sistema de inteligencia artificial. Los participantes aprenden a formular preguntas esenciales antes de confiar en una aplicación: qué problema pretende resolver, quién ha definido ese problema, qué datos utiliza, cómo fueron obtenidos, quién obtiene beneficios, qué riesgos existen para determinados colectivos y qué alternativas podrían plantearse. Esta metodología convierte la evaluación crítica en una competencia permanente que puede aplicarse a cualquier nueva tecnología que aparezca en el futuro.
Otro de los objetivos fundamentales consiste en reducir las desigualdades digitales. Los autores consideran que el conocimiento sobre IA no debe quedar restringido a universidades, grandes empresas tecnológicas o profesionales especializados. La alfabetización en inteligencia artificial debe llegar también a personas mayores, habitantes del medio rural, colectivos vulnerables y ciudadanos con escasa formación tecnológica. Las bibliotecas, por su carácter abierto e inclusivo, representan el entorno ideal para democratizar estos conocimientos y evitar que la revolución de la IA amplíe aún más las brechas sociales existentes.
El artículo dedica también un apartado específico al nuevo perfil profesional del bibliotecario. Según los autores, el bibliotecario del futuro ya no será únicamente un gestor de colecciones documentales, sino también un facilitador del aprendizaje digital, un curador de recursos tecnológicos y un mediador entre la complejidad técnica de la IA y las necesidades concretas de la ciudadanía. Para desempeñar esta función deberá adquirir conocimientos básicos sobre inteligencia artificial, metodologías docentes, experiencia de usuario, alfabetización digital y análisis de necesidades comunitarias. Asimismo, deberá organizar actividades participativas, foros de debate y programas de formación adaptados a los distintos perfiles de usuarios.
El artículo concluye afirmando que «Del libro al algoritmo» representa mucho más que un simple programa de formación tecnológica. Constituye una propuesta estratégica para redefinir el papel de las bibliotecas en la sociedad contemporánea. Al integrar la alfabetización en inteligencia artificial dentro de sus servicios, las bibliotecas fortalecen su misión histórica como instituciones democráticas dedicadas al acceso universal al conocimiento. La combinación entre el patrimonio bibliográfico tradicional y la comprensión crítica de los algoritmos permitirá que estas instituciones continúen siendo actores esenciales para la construcción de una ciudadanía informada, participativa y capaz de intervenir activamente en los debates sobre el futuro digital. Los autores sostienen que comprender la inteligencia artificial debe convertirse en un derecho ciudadano básico, y que las bibliotecas están llamadas a desempeñar un papel protagonista para hacerlo realidad.
El distrito escolar Salamanca City Central School District, situado en el estado de Nueva York, ha puesto en marcha un proyecto piloto para incorporar un profesor robot humanoide impulsado por inteligencia artificial en sus aulas de secundaria. La iniciativa, desarrollada en colaboración con la empresa canadiense Realbotix, introduce un asistente educativo denominado Sally, diseñado para complementar el trabajo de los docentes y ofrecer apoyo personalizado a los estudiantes tanto durante las clases como fuera del horario escolar. Según sus responsables, el sistema representa uno de los primeros despliegues reales de robots humanoides con IA en un entorno educativo estadounidense.
El robot forma parte de la serie M-Series de Realbotix y utiliza procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de expresiones faciales y capacidades conversacionales para interactuar con alumnos y profesores. Permanecerá sentado en el aula y podrá realizar movimientos del torso, la cabeza y el rostro para ofrecer una comunicación más natural. Además, los estudiantes podrán identificarse mediante un código personal para que el sistema acceda a su historial de aprendizaje y adapte las explicaciones, ejercicios y recomendaciones a las necesidades de cada uno. También estará disponible como asistente virtual las 24 horas para resolver dudas y ayudar con los deberes.
El proyecto comenzará en las asignaturas de Inteligencia Artificial y Robótica del instituto, integradas en el programa educativo Woz ED STEM Pathway, impulsado por Steve Wozniak para fomentar las competencias en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas. Si la experiencia resulta satisfactoria, el distrito contempla ampliar el uso del robot a otras materias y cursos. El superintendente del distrito, Mark Beehler, defiende que la escuela debe enseñar a utilizar la inteligencia artificial de forma responsable en lugar de intentar prohibirla, ya que considera que estas herramientas formarán parte del futuro profesional de los estudiantes.
Los desarrolladores insisten en que Sally no sustituirá al profesorado, sino que actuará como un asistente pedagógico capaz de responder preguntas, ofrecer explicaciones adicionales, traducir contenidos, reforzar conceptos y proporcionar apoyo individualizado. Para minimizar riesgos, el sistema incorpora salvaguardas específicas para el ámbito educativo: está entrenado con el currículo del distrito y dispone de mecanismos para detectar conversaciones relacionadas con autolesiones, suicidio u otras situaciones de riesgo, notificándolas automáticamente a los responsables del centro.
No obstante, la iniciativa también ha generado interrogantes. Expertos y organizaciones educativas advierten de que la creciente presencia de la IA en las aulas puede incrementar la dependencia tecnológica, reducir el pensamiento crítico y acentuar desigualdades si se utiliza como sustituto del profesorado o como solución a la falta de recursos humanos. Estas preocupaciones se suman al debate nacional sobre el papel de la inteligencia artificial en la educación, en un momento en que diversos distritos escolares estadounidenses experimentan con asistentes inteligentes mientras padres, investigadore
OECD/European Union. Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education. París: OECD Publishing, 2026. https://doi.org/10.1787/65cd27d4-en
El marco global denominado AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education (abreviado como AILit Framework) representa una iniciativa internacional conjunta impulsada por la Comisión Europea y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). Esta guía, de carácter no vinculante, tiene el propósito de unificar criterios y establecer un lenguaje común de competencias digitales orientadas a sistemas de educación primaria y secundaria a nivel mundial. Su diseño metodológico se encuentra alineado de forma explícita con las directrices estratégicas de otros organismos de envergadura global, tales como la UNESCO, UNICEF y el Banco Mundial. Al mismo tiempo, el documento complementa iniciativas regionales europeas clave, entre las que destacan el Plan de Acción de Educación Digital 2021-2027, el Marco Europeo de Competencias Digitales (DigComp 3.0) y las normativas éticas y de seguridad consagradas en la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea del año 2024. La necesidad urgente de implementar este marco se fundamenta en estadísticas empíricas recientes, las cuales revelan que el uso de herramientas de Inteligencia Artificial generativa por parte de jóvenes de entre 16 y 24 años duplica la tasa registrada en la población general. Ante este escenario, la alfabetización en IA se vuelve una prioridad inaplazable para mitigar riesgos sustanciales que afectan directamente el desarrollo cognitivo de los menores, tales como la desinformación, los sesgos de género institucionalizados, la pérdida de pensamiento crítico y la preocupante dependencia emocional o psicológica hacia «compañeros virtuales» basados en IA, los cuales carecen de cualquier tipo de conciencia, comprensión o empatía humana real.
En términos organizativos, el marco desglosa la alfabetización en IA no como el mero aprendizaje técnico del uso de un software o herramienta en particular, sino como una amalgama articulada de conocimientos teóricos, habilidades prácticas y actitudes críticas esenciales para el bienestar y la autonomía del estudiante. El núcleo conceptual del documento se estructura a través de cuatro grandes dominios que plantean una ruta pedagógica secuencial para el aprendizaje en las aulas de clase. El primer dominio, denominado «Engage with AI» (Involucrarse con la IA), constituye el pilar fundamental que faculta a los educandos para identificar de manera consciente los sistemas automatizados en su vida cotidiana, evaluar de forma reflexiva sus resultados y discernir las implicaciones éticas y sociales inmediatas. Una vez asentada esta base crítica, los alumnos avanzan simultáneamente hacia los dominios de «Create with AI» (Crear con la IA) y «Manage AI» (Gestionar la IA), espacios donde se fomenta la experimentación directa y práctica a fin de utilizar las tecnologías como socios creativos en la resolución de problemas académicos, manteniendo siempre el control y la agencia humana, y aprendiendo a delegar de manera intencional tareas específicas hacia la máquina. Finalmente, la trayectoria pedagógica culmina en el dominio avanzado de «Shape AI» (Dar forma a la IA). Esta dimensión superior desafía a los estudiantes a trascender su rol como consumidores pasivos de tecnología e integrar conocimientos técnicos avanzados para proponer mejoras conceptuales o de programación en los algoritmos, con la finalidad explícita de que dichos sistemas operen bajo un marco riguroso que refleje fielmente los valores sociales y humanos.
A diferencia de otros enfoques académicos que aíslan el estudio de la moral digital en módulos independientes, el AILit Framework incorpora los principios éticos de forma transversal a lo largo de todos sus dominios de competencia, promoviendo una constante evaluación reflexiva antes, durante y después de cualquier interacción computacional. Entre los valores éticos que se defienden activamente se encuentran el resguardo estricto de la privacidad de los datos personales, la inclusión social, la transparencia algorítmica y la responsabilidad en el uso equitativo de los sistemas de información. Asimismo, el marco introduce de manera novedosa una dimensión de responsabilidad ecológica, obligando a los estudiantes a sopesar y concientizar los altos costos ambientales en términos de consumo energético, uso intensivo de agua, materiales y emisiones globales de carbono que acarrea el despliegue de las grandes infraestructuras informáticas vinculadas a la IA. Por último, el documento subraya que el éxito de este ecosistema formativo recae de forma directa en el soporte institucional brindado a los profesores. Se recalca que los líderes escolares y las autoridades educativas no deben exigir la implementación de estas directrices sin antes proveer los recursos y el tiempo necesarios para el desarrollo profesional docente. Se documenta que para el año 2024 casi el 40% de los profesores de la OCDE ya habían recibido algún tipo de capacitación inicial sobre IA. En consecuencia, se insta a robustecer este proceso de capacitación continua, enfocándose no únicamente en el dominio instrumental de las aplicaciones tecnológicas, sino en la adopción de pedagogías que robustezcan el juicio reflexivo, la curiosidad, el escepticismo saludable y el crecimiento integral de las capacidades propiamente humanas de los alumnos
Licardo, Marta, y Alenka Lipovec, eds.Artificial Intelligence Literacy and Social-Emotional Skills as Transversal Competencies in Education. Hamburgo: Verlag Dr. Kovač, 2024
Esta monografía científica, financiada en el marco del proyecto SETCOM (Entornos de Soporte para la Mejora de Competencias Transversales en la Educación), aborda en profundidad la intersección crítica entre la alfabetización en Inteligencia Artificial (IA) y el desarrollo de habilidades socioemocionales (SE) dentro de los sistemas educativos actuales.
A través de una rigurosa aproximación metodológica basada en la investigación pedagógica empírica, el volumen se compone de múltiples estudios orientados a tender puentes entre las directrices de las políticas públicas y la práctica real en las aulas. El postulado central de la obra sostiene que tanto la capacidad técnica para comprender la IA como las competencias humanas de índole emocional no deben avanzar de forma aislada, sino converger de forma sinérgica como pilares fundamentales y transversales que doten a estudiantes y profesores de las herramientas necesarias para navegar un ecosistema digital dinámico y en constante transformación.
En la dimensión puramente tecnológica, el texto examina el panorama de la Inteligencia Artificial aplicada en la educación (AIED), desglosando conceptualmente sus aproximaciones en cuatro ejes: aprender con la IA, utilizar la IA para comprender los procesos de aprendizaje (mediante la analítica de trazas digitales y movimientos del usuario), aprender sobre la tecnología en sí y prepararse éticamente para sus implicaciones laborales y de privacidad. Se ofrece un repaso histórico riguroso que va desde las primeras máquinas de opción múltiple de Sidney Pressey en la década de 1920 y los dispositivos de retroalimentación inmediata basados en el condicionamiento de B.F. Skinner, hasta los actuales Sistemas de Tutoría Inteligente (ITS). La monografía resalta que, gracias a los modelos de aprendizaje automático y por refuerzo, los sistemas de tutoría actuales han alcanzado capacidades competitivas comparables a las de un tutor humano personalizado, reduciendo drásticamente los tiempos de asimilación de contenidos y adaptándose de forma flexible a las necesidades e inclusión de cada estudiante.
Por otro lado, la obra categoriza las tecnologías de IA vigentes en tres grandes grupos superpuestos según sus destinatarios: las enfocadas en el estudiante (que incluyen aplicaciones asistidas, simulaciones, herramientas para personas con discapacidad, chatbots de tutoría y evaluaciones formativas automatizadas), las enfocadas en el docente (como la detección de plagio, curación inteligente de materiales de enseñanza y asistentes de corrección) y las institucionales (centradas en la planificación de horarios, procesos de admisión y la detección temprana de deserción escolar). En este sentido, la irrupción de las herramientas de IA generativa ocupa un espacio analítico relevante; mediante diversos estudios de caso prácticos con estudiantes universitarios de educación de la Universidad de Maribor, se demuestra el inmenso valor de estas plataformas como catalizadores de lluvia de ideas y copilotos de investigación creativa. Sin embargo, los investigadores lanzan una advertencia contundente al ilustrar cómo una formulación imprecisa de instrucciones (prompts de baja calidad) o una terminología inadecuada pueden desembocar en resultados defectuosos, lo que sitúa la capacidad de evaluación crítica y el dominio conceptual del ser humano por encima del automatismo computacional.
Finalmente, el libro profundiza en el factor humano analizando el rol fundamental del Aprendizaje Socioemocional (SEL) y la competencia relacional de los profesores. Se presentan análisis de tipologías para comprender las actitudes de los alumnos ante la IA y su relación con el trabajo en equipo, una destreza indispensable puesto que los propios algoritmos de IA ya se usan con éxito para conformar grupos de estudio heterogéneos y dinámicos en las aulas. Los capítulos de cierre se enfocan en los educadores de distintos niveles escolares, señalando que las creencias y actitudes que posee un docente acerca del aprendizaje socioemocional actúan como predictores directos de su competencia relacional, es decir, de su capacidad para establecer y sostener vínculos humanos constructivos y empáticos. El libro concluye con una firme defensa de la ética y la cautela: la tecnología en la enseñanza no debe mitificarse ni emplearse ciegamente (lo que generaría un oxímoron pedagógico debido a las respuestas absurdas que las máquinas aún producen), sino que debe gestionarse a través de un enfoque centrado en el bienestar humano para dar pie a una educación equitativa, transformadora, inclusiva y verdaderamente holística.
Gottfried, Jeffrey, William Bishop, Monica Anderson, Michelle Faverio, Eugenie Park y Colleen McClain. 2026. “Americans and AI 2026: Chatbots, Smart Devices and Views on Impact – Why don’t people use chatbots?” Pew Research Center, 17 de junio de 2026. https://www.pewresearch.org/internet/2026/06/17/why-dont-people-use-chatbots/
El informe analiza por qué una parte significativa de la población adulta en Estados Unidos no utiliza chatbots de inteligencia artificial como ChatGPT, Gemini o Copilot, a pesar de su creciente presencia en la vida cotidiana. Los resultados proceden de una encuesta representativa realizada a más de 5.000 adultos estadounidenses, lo que permite identificar patrones claros de adopción, rechazo y percepción social de estas herramientas.
El informe de Pew Research Center (17 de junio de 2026) muestra un panorama muy claro sobre la adopción de los chatbots de inteligencia artificial: su uso está lejos de ser universal y la principal explicación no es tecnológica, sino cultural y actitudinal.
En términos generales, los datos indican que el 51% de los adultos en Estados Unidos no ha usado nunca chatbots de IA, frente a un 49% que sí los ha utilizado al menos una vez. Esta división casi simétrica refleja que la tecnología está extendida, pero todavía no plenamente integrada en la vida cotidiana de la población.
Cuando se analizan las razones del no uso, el factor más importante es el desinterés, señalado por un 83% de los no usuarios. Es decir, la mayoría no rechaza activamente la tecnología, sino que simplemente no la percibe como necesaria o útil en su día a día. A esto se suma un componente de desconfianza estructural, ya que un 76% duda de la exactitud de la información que generan los chatbots, lo que limita su valor como herramienta informativa o de apoyo. En paralelo, aparece una preocupación muy marcada por la privacidad y el uso de datos personales (79%), lo que evidencia una sensibilidad creciente hacia el impacto de la inteligencia artificial en la esfera privada.
Junto a estos factores principales, el estudio también identifica barreras secundarias: un 55% declara no saber cómo usarlos, lo que apunta a ciertos déficits de alfabetización digital, aunque no son el obstáculo dominante. En cambio, la presión social o el miedo al juicio ajeno apenas influye, ya que solo un 14% menciona este motivo.
Las expectativas de futuro refuerzan esta tendencia de estancamiento. Un 67% de los no usuarios considera poco o nada probable que empiece a utilizarlos en los próximos 12 meses, lo que sugiere que la brecha de adopción podría mantenerse estable a corto plazo, sin una incorporación masiva inminente.
Los datos revelan que la no adopción de chatbots no responde a una falta de acceso tecnológico, sino a una combinación de desinterés mayoritario, desconfianza en la fiabilidad de la IA y preocupación por la privacidad, lo que configura un escenario en el que la expansión de estas herramientas depende tanto de su mejora técnica como de su aceptación social.
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