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El futuro de la IA en las bibliotecas públicas: oportunidades, desafíos y alfabetización digital

WebJunction. “What’s on the Horizon for AI and Public Libraries?” WebJunction, 28 de agosto de 2025. https://www.webjunction.org/news/webjunction/public-libraries-ai-future.html

La inteligencia artificial (IA) está impulsando un cambio drástico en nuestro mundo. Es una herramienta transformadora que revoluciona las industrias e impacta la vida cotidiana. Al concluir nuestra serie sobre IA, queremos explorar qué se avecina en el panorama de la IA.

Al mantenerse al tanto de estos problemas en constante evolución, el personal bibliotecario puede desarrollar sus habilidades informativas para posicionarse como expertos en alfabetización en IA, educar al público y participar activamente en la definición del impacto social de la IA.

El enorme poder de la IA

El poder de la IA reside en su capacidad para analizar grandes cantidades de datos, aprender de la experiencia y realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, a menudo con mayor precisión, velocidad y eficiencia. Recopilar, interpretar y generar informes de datos son funciones cruciales para las bibliotecas, por lo que no sorprende que el poder de la IA esté transformando las bibliotecas públicas.

A medida que las bibliotecas desempeñan funciones más complejas y adoptan sistemas más sofisticados, se dispone de más datos para facilitar la toma de decisiones y contar la historia de la biblioteca. Esta realidad puede presentar desafíos a la hora de saber qué datos utilizar y cómo extraer conclusiones precisas. La IA puede procesar y sintetizar conjuntos de datos grandes y mixtos para generar rápidamente información y crear narrativas. Los productos o soluciones de IA independientes, fácilmente disponibles e integrados en las herramientas bibliotecarias existentes, pueden utilizarse para automatizar procesos, informar y representar colecciones, impulsar programas y la participación de la comunidad, y ofrecer servicios completamente nuevos. Sin embargo, siempre se debe tener en cuenta la privacidad de los usuarios y se debe eliminar la información de identificación personal de los datos de la biblioteca enviados a las herramientas de IA.

La Biblioteca de Pottsboro participó en un taller intensivo de consultoría sobre preparación de IA para organizaciones sin fines de lucro y colaboró ​​con miembros del equipo de Dell de todo el mundo para identificar las necesidades que la IA podría abordar. El equipo de la Biblioteca de Pottsboro se centró en los datos recopilados en su ILS, así como en los datos de la comunidad, para comprender qué información les podría proporcionar sobre las tendencias de los usuarios y las mejoras en los servicios, la colección o la difusión que convenía implementar. Por ejemplo, para orientar las decisiones de compra, el personal utilizó la IA para encontrar libros que se prestaban con frecuencia en Libby (una suscripción de libros electrónicos), pero que no tenían ejemplares impresos en su colección. También realizaron un análisis por código postal, observando la distribución de los usuarios que utilizan la biblioteca para ver si la difusión o la promoción en un código postal en particular contribuían a un aumento de titulares de tarjetas en esa zona. Finalmente, pudieron utilizar un lenguaje sencillo para consultar con la IA los datos de circulación de libros infantiles en formato físico y digital para su informe anual, sin necesidad de conocimientos avanzados de Excel para presentar los datos de forma eficaz y eficiente.

Algunas limitaciones e inquietudes

Si bien el poder de la IA puede ser notable, las precauciones que conlleva esta tecnología son significativas. El volumen de resultados de IA que circula en la web es inmenso y está en crecimiento. Es importante evaluar siempre con cuidado el contenido generado por IA para evitar sesgos y desinformación.

Según el New York Times, a medida que las empresas de IA buscan en la web nuevos datos para entrenar sus próximos modelos, es probable que incorporen parte de su propio contenido generado por IA, «creando un ciclo de retroalimentación involuntario en el que lo que antes era el resultado de una IA se convierte en la entrada de otra». Este proceso resulta en un rango más reducido de resultados de IA con el tiempo, una etapa temprana de lo que los investigadores han denominado «colapso del modelo». Cuando estos modelos se entrenan con sus propias palabras, su resultado muestra una menor diversidad lingüística. Además, este proceso puede amplificar el sesgo en los datos. Esta es una información de referencia importante para el personal de bibliotecas que podría impartir talleres sobre IA con el público.

La capacidad de la IA para suplantar la voz de alguien ha mejorado drásticamente, por lo que incidentes como el de alguien que se hace pasar por el secretario de Estado estadounidense, Marco Rubio, y contacta con ministros de Asuntos Exteriores, un gobernador y un senador estadounidense serán cada vez más comunes. Esta sofisticación de la IA está provocando que incluso el director ejecutivo de The Atlantic, Nicholas Thompson, diga: «Es difícil distinguir la realidad; muy difícil». El trabajo del personal bibliotecario que participa activamente en la enseñanza de habilidades de alfabetización informacional se está volviendo cada vez más difícil.

Los problemas legales relacionados con los derechos de autor y la privacidad se están abriendo camino en el sistema judicial estadounidense. Un juez federal de San Francisco declaró que Anthropic hizo un uso legítimo de los libros de varios autores sin su consentimiento para entrenar su modelo de lenguaje Claude Large. En el fallo, el juez afirma: «Como cualquier lector que aspira a ser escritor, los LLM de Anthropic se entrenaron con obras para no adelantarse a los demás».

La IA y el futuro de la educación: perturbaciones, dilemas y orientaciones.

UNESCO. “AI and the Future of Education: Disruptions, Dilemmas and Directions.” UNESCO, 2 de septiembre de 2025. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000395236_eng

La UNESCO presenta una antología que explora cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando la educación, sus disrupciones, los dilemas éticos y las posibles orientaciones futuras. Se reconoce que la IA ya está modificando la forma en que enseñamos, aprendemos y entendemos el mundo, pero estas transformaciones no se distribuyen por igual. Aproximadamente un tercio de la humanidad sigue sin acceso adecuado a la conectividad, y quienes tienen suscripciones, buena infraestructura o ventaja lingüística son los que más se benefician.

Este desequilibrio implica que no solo el acceso tecnológico sea desigual, sino también qué tipos de conocimientos, valores e idiomas predominan en los sistemas educativos impulsados por IA. Los sistemas tienden a reflejar las estructuras dominantes que ya existen, lo que plantea preguntas sobre equidad, diversidad cultural e inclusión

Además, la antología aborda dilemas filosóficos, éticos y pedagógicos: ¿cómo evaluar a los estudiantes en la era de la IA?, ¿cómo asegurarse de que estas tecnologías promuevan el cuidado, la justicia y los derechos humanos? ¿Cómo diseñar políticas, currículos y pedagogías que reconozcan la cooperación humano-máquina sin deshumanizar ni reforzar desigualdades?

Para enfrentar estos retos, la UNESCO propone fomentar un “commons global” para el diálogo: un espacio global compartido para pensar juntos, debatir diferencias y reimaginar una educación inclusiva en la era de la IA. Se apoya en sus recomendaciones sobre ética de la IA, orientaciones para IA generativa en educación e investigación, y marcos de competencias para docentes y estudiantes.

La mayoría de las personas usan IA regularmente en el trabajo, pero casi la mitad admite hacerlo de manera inapropiada

«Major Survey Finds Most People Use AI Regularly at Work, but Almost Half Admit to Doing So Inappropriately.» The Conversation, 25 de agosto de 2025. https://theconversation.com/major-survey-finds-most-people-use-ai-regularly-at-work-but-almost-half-admit-to-doing-so-inappropriately-255405

Un estudio de la Universidad de Tecnología de Queensland revela que la mayoría de los empleados usa IA regularmente en el trabajo, pero casi la mitad admite hacerlo de manera inapropiada. Muchos desconocen las limitaciones de estas herramientas, lo que puede generar contenido inexacto o conflictos de responsabilidad. Los expertos recomiendan formación, políticas claras y cultura de responsabilidad digital para un uso ético y eficaz de la IA.

Un reciente estudio realizado por la Universidad de Tecnología de Queensland analiza cómo los empleados utilizan la inteligencia artificial (IA) en su entorno laboral y revela hallazgos preocupantes. La encuesta, que incluyó a más de 1.000 trabajadores de diferentes sectores, muestra que la mayoría de ellos emplea herramientas de IA, como ChatGPT, de manera regular para redactar correos electrónicos, informes, presentaciones y otro tipo de documentación profesional. Este fenómeno refleja la rápida adopción de la IA generativa en tareas cotidianas, pero también evidencia un uso que no siempre sigue buenas prácticas ni criterios éticos claros

A pesar de su popularidad, casi la mitad de los encuestados admite utilizar la IA de manera inapropiada. Muchos no comprenden completamente cómo funcionan estas herramientas ni sus limitaciones, lo que puede derivar en la producción de contenido inexacto, sesgado o incluso plagio involuntario. Además, el estudio señala que alrededor del 30 % de los participantes ha delegado en la IA tareas que originalmente correspondían a otros colegas, generando conflictos de responsabilidad y cuestionamientos éticos en el lugar de trabajo. Los investigadores enfatizan que estas prácticas pueden afectar tanto la productividad como la confianza dentro de los equipos.

El estudio también identifica diferencias significativas según la edad y el nivel educativo de los empleados. Los trabajadores más jóvenes tienden a adoptar la IA con mayor frecuencia, pero son también los que más reportan un uso inapropiado. Por otro lado, aquellos con formación técnica tienden a utilizar estas herramientas con mayor comprensión de sus riesgos, reduciendo la probabilidad de errores o mal uso. Esto sugiere la importancia de la formación y la alfabetización digital como factores clave para un uso responsable de la IA en el trabajo.

Los expertos consultados recomiendan que las organizaciones implementen políticas claras sobre el uso de la IA, incluyendo guías de buenas prácticas, límites en la delegación de tareas y procedimientos de verificación de contenido. También se sugiere fomentar una cultura de transparencia y responsabilidad digital, asegurando que los empleados comprendan que el uso inadecuado puede tener consecuencias legales, éticas y de reputación. El objetivo es equilibrar la eficiencia que la IA ofrece con la integridad y confiabilidad del trabajo realizado.

Aunque la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cotidiana en el entorno laboral, su adopción rápida sin capacitación ni supervisión adecuada puede generar riesgos importantes. La clave está en la educación digital, la claridad en las políticas internas y la cultura de responsabilidad, para que la IA mejore la productividad sin comprometer la ética, la precisión o la confianza en los equipos de trabajo.

El programa PISA integrará alfabetización mediática e inteligencia artificial (IA) en 2029

Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). “PISA 2029 Media & Artificial Intelligence Literacy (MAIL).” OECD, consultado April 2025. https://www.oecd.org/en/about/projects/pisa-2029-media-and-artificial-intelligence-literacy.html

Según se indica, la nueva edición pondrá en el centro del análisis y evaluación escolar competencias como el pensamiento crítico, la conciencia algorítmica y la capacidad de evaluar críticamente los medios, reflejando la necesidad de preparar a los estudiantes para un entorno digital cada vez más complejo.

El programa PISA, desarrollado por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), es reconocido por evaluar las habilidades de estudiantes de 15 años en lectura, matemáticas y ciencias en contextos del mundo real. La edición de 2029 incluye un nuevo dominio innovador: la alfabetización mediática y en inteligencia artificial, conocida como MAIL (Media & Artificial Intelligence Literacy), que amplía significativamente el alcance tradicional de la evaluación. El dominio MAIL busca evaluar si los estudiantes han tenido oportunidades de aprender a participar de modo proactivo y crítico en un mundo mediado por herramientas digitales y de inteligencia artificial.

La evaluación MAIL se diseñará como un entorno simulado—incluyendo redes sociales, internet y herramientas generativas de IA—que permitirá evaluar de forma realista competencias relacionadas con el análisis de credibilidad del contenido digital, el uso ético de la IA y la colaboración en entornos digitales.

La edición de 2029 planteará una agenda educativa más adaptativa e integral, centrada en la alfabetización mediática (comprensión crítica de contenido digital y medios) y en la alfabetización sobre IA, lo que incluye entender cómo funcionan los algoritmos, cómo influyen en la sociedad y cómo interactuar con las herramientas digitales de manera ética e informada.

Este cambio significativo en PISA orienta a las escuelas y responsables de políticas educativas hacia una actualización de los currículos. Es esencial que las instituciones incluyan en sus programas de estudios contenidos específicos sobre IA y medios digitales, y que desarrollen metodologías que evalúen estas competencias emergentes. De este modo, no solo se adaptan a los cambios en las herramientas de evaluación internacional, sino que contribuyen a formar estudiantes más preparados para un mundo donde la tecnología digital y algorítmica es omnipresente.

Informe OBS: eLearning 2024: tendencias emergentes e impacto de la inteligencia artificial en la educación superior

Espino, Erika. OBS Report: eLearning 2024 – Emerging Trends and the Impact of Artificial Intelligence in Higher Education, OBS Business School, 29 October 2024.

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El uso de IA en e-learning es cada vez más evidente: se emplea en la supervisión de evaluaciones online, servicios bibliotecarios, procesos de admisión y en el análisis del comportamiento estudiantil mediante reconocimiento emocional, predicción de rendimiento y detección temprana de abandono. Por otra parte, la IA generativa está transformando los métodos de evaluación y permitiendo verificar la autenticidad del trabajo de los estudiantes.

Pese al reconocimiento del valor de la IA tanto por estudiantes como por profesores, el estudio detecta una alfabetización digital insuficiente en ambos grupos. Este déficit dificulta el uso efectivo de las plataformas digitales. Además, se observa una disminución en el pensamiento crítico y creativo, lo cual refuerza la necesidad de promover la integridad académica y la autonomía intelectual.

Los estudiantes de educación superior utilizan habitualmente plataformas como Blackboard, Moodle, Canvas y Google Classroom durante su formación online. La mayoría de ellos valora positivamente su primera experiencia en e-learning y lo recomienda. Asimismo, los estudiantes complementan su aprendizaje con herramientas de IA como ChatGPT, traductores y asistentes virtuales, vislumbrando un gran potencial para estas tecnologías en la creación de contenidos educativos.

a gamificación se destaca como una estrategia clave para modernizar el aprendizaje online, incentivando la motivación y la competencia saludable. Se fomenta además la interacción mediante discusiones sincrónicas y asincrónicas, resolución de estudios de caso y evaluación entre pares, todo ello acompañado de espacios colaborativos como documentos compartidos y salas de trabajo grupales, fundamentales para desarrollar habilidades de comunicación y trabajo en equipo. No obstante, uno de los grandes retos persiste en diseñar programas que promuevan una mayor interacción entre estudiantes y docentes, algo que depende tanto del involucramiento del profesorado como de la iniciativa y disciplina de los alumnos.

Un desafío crítico que afecta tanto a estudiantes como a docentes es la protección de la privacidad de los datos y la seguridad de la información, materia en la que aún se está avanzando activamente.

Hacer que la inteligencia artificial sea generativa para la educación superior

CNI. 2025. “Making Artificial Intelligence Generative for Higher Education: A Multi-Institution Research Project.” Accessed August 27, 2025. https://www.cni.org/topics/teaching-learning/making-artificial-intelligence-generative-for-higher-education-a-multi-institution-research-project

El proyecto Making Artificial Intelligence Generative for Higher Education, liderado por Ithaka S+R, reunió a 18 instituciones de educación superior de EE. UU. y Canadá para investigar cómo la inteligencia artificial generativa (IA generativa) está transformando la enseñanza, el aprendizaje y la investigación en la educación superior.

Desde su inicio en septiembre de 2023 hasta su culminación en el verano de 2025, el proyecto recopiló datos a través de entrevistas semiestructuradas con docentes e investigadores, proporcionando información valiosa sobre la adopción de la IA generativa en estos contexto.

Los hallazgos del estudio destacan que la IA generativa se está integrando de manera significativa en diversas áreas académicas, desde la creación de contenidos hasta la asistencia en la investigación. Sin embargo, también se identificaron desafíos importantes, como la necesidad de formación adecuada para los usuarios y la gestión de preocupaciones éticas relacionadas con el uso de estas tecnologías. Además, se subrayó la importancia de desarrollar infraestructuras de apoyo que faciliten la implementación efectiva de la IA generativa en el ámbito académico.

Este proyecto no solo proporciona una visión detallada de las tendencias actuales en el uso de la IA generativa en la educación superior, sino que también ofrece recomendaciones prácticas para instituciones que buscan integrar estas tecnologías de manera efectiva y ética en sus entornos académicos.

¿Por qué es importante la alfabetización en IA?

EIT Deep Tech Talent Initiative. 2025. “Why AI Literacy Matters in 2025.” EIT Deep Tech Talent. Accessed September 3, 2025. https://www.eitdeeptechtalent.eu/news-and-events/news-archive/why-ai-literacy-matters-in-2025/

La alfabetización en inteligencia artificial se ha convertido en un pilar fundamental para desenvolverse en la sociedad contemporánea, del mismo modo en que en el pasado lo fueron la alfabetización básica y las competencias digitales.

En 2025, la alfabetización en IA se está volviendo tan importante como la lectura, la escritura e incluso las habilidades digitales básicas. Sin embargo, no se trata solo de formular mejores preguntas en ChatGPT o usar asistentes inteligentes para ahorrar tiempo; se trata de comprender cómo funcionan estos sistemas, qué los impulsa y cómo impactan a la sociedad en todos los niveles.

La alfabetización en IA requiere más que solo usar tecnología; requiere pensamiento crítico. Y hay mucho en juego, porque a medida que la IA se integra cada vez más en todos los aspectos de nuestras vidas, desde la educación y la atención médica hasta la contratación y los servicios gubernamentales, la falta de comprensión pública conlleva graves riesgos. El Foro Económico Mundial ahora clasifica la alfabetización en IA como una habilidad cívica, esencial para la participación en los procesos democráticos. Sin ella, las personas pueden ser vulnerables a la desinformación, sistemas sesgados o decisiones tomadas por algoritmos opacos.

Ya sea por confiar demasiado en los resultados de la IA o por confiar ciegamente en sistemas que no han sido probados éticamente, las consecuencias son personales y sociales.

Pero cerrar esta brecha de conocimiento va más allá de la mejora de las competencias digitales; se trata de brindar a las personas las herramientas necesarias para pensar críticamente, proteger sus derechos y participar en la configuración del uso de la IA.

La Ley de IA de la UE y su papel en la promoción del conocimiento sobre la IA

La Ley de IA de la UE (AIA), adoptada formalmente en 2024, es la primera legislación importante del mundo destinada a regular la inteligencia artificial. Establece normas armonizadas para el desarrollo, la comercialización y el uso de sistemas de IA en la Unión Europea, con el fin de garantizar que la IA se utilice de forma segura y transparente.

La AIA prohíbe ocho prácticas:

  • Manipulación y engaño perjudiciales basados ​​en IA
  • Explotación perjudicial de vulnerabilidades basada en IA
  • Clasificación o ranking social
  • Evaluación o predicción del riesgo individual de delito
  • Extracción no dirigida de material de internet o CCTV para crear o ampliar bases de datos de reconocimiento facial
  • Reconocimiento de emociones en lugares de trabajo e instituciones educativas
  • Categoría biométrica para deducir ciertas características protegidasIdentificación biométrica remota en tiempo real para fines policiales en espacios públicos accesibles

Clasifica los sistemas de IA por riesgo: inaceptable, alto, limitado y mínimo, y establece normas estrictas sobre cómo debe desarrollarse e implementarse cada tipo. Esto ya está teniendo un efecto dominó mucho más allá del sector tecnológico.

Pero su impacto va más allá de la regulación. Al aumentar la comprensión pública sobre cómo funciona la IA y dónde se utiliza, ayuda a los usuarios a convertirse en consumidores más informados y críticos de las tecnologías de IA. Los requisitos prácticos de la Ley están priorizando la alfabetización en IA. Esto significa que las empresas que implementan sistemas de IA de alto riesgo, como los utilizados en la contratación o la educación, deben asegurarse de que su personal esté adecuadamente capacitado para comprender cómo funcionan los sistemas de IA, reconocer sus limitaciones y ser consciente de posibles sesgos.

En otras palabras, la alfabetización en IA ya no es solo una habilidad técnica, sino una cuestión de cumplimiento normativo.

¿Qué es el Artículo 4 de la AIA?

El Artículo 4 exige a las organizaciones, tanto a las que desarrollan sistemas de IA como a las que los utilizan, que se aseguren de que todos los involucrados comprendan cómo funciona la IA, incluidos sus riesgos e impactos.

Por alfabetización en IA, la ley se refiere a que las personas tengan los conocimientos y la concienciación suficientes para implementar la IA de forma inteligente. Esto incluye comprender dónde la IA puede ser beneficiosa o perjudicial, y conocer qué derechos y responsabilidades legales están en juego, y abarca a todos los empleados, contratistas, proveedores de servicios y otros terceros que trabajen con IA en nombre de una organización.

Bruselas no ha definido una lista de verificación de capacitación estricta, pero las organizaciones deben cubrir áreas clave para cumplir:

  • Un conocimiento básico de la IA: qué es y cómo funciona, incluyendo sus beneficios y riesgos.
  • Claridad sobre el rol de la organización: ¿es usted el creador de la IA o simplemente utiliza la herramienta de otra persona?
  • Conocimiento de los riesgos asociados a los sistemas de IA en cuestión, especialmente si son de alto riesgo.
  • Programas personalizados que reflejen la experiencia de los usuarios, sus niveles de conocimiento técnico y el contexto real de su trabajo.

Aunque las pruebas formales no son obligatorias, se espera que las organizaciones consideren el nivel de comprensión de la IA de su personal y desarrollen la capacitación o la orientación adecuadas. Para los sistemas de mayor riesgo, podrían requerirse medidas adicionales en virtud del Artículo 26, que establece la obligación de que el personal que trabaja con los sistemas de IA en la práctica esté suficientemente capacitado para manejar el sistema y garantizar la supervisión humana.

La norma del Artículo 4 entró en vigor el 2 de febrero de 2025, pero su aplicación no comenzará hasta el 3 de agosto de 2026, lo que da tiempo a las organizaciones para establecer registros internos, como registros de capacitación, materiales de orientación u otras pruebas, aunque no necesariamente certificados formales.

El cumplimiento del Artículo 4 consiste en adecuar los esfuerzos de alfabetización en IA de una organización a la composición de su personal, la IA que utiliza y cómo podría afectar a otros. Basta con un enfoque flexible y basado en el riesgo, pero debe ser real.

Empoderar a los alumnos para la era de la IA: un marco de alfabetización en IA para la educación primaria y secundaria

Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education (Review Draft). OECD, Paris, mayo de 2025. PDF. Disponible en: AILitFramework Review Draft.

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Este borrador de mayo de 2025 presenta el AILit Framework, un marco de alfabetización en IA dirigido a los niveles de educación primaria y secundaria. Es fruto de una iniciativa conjunta de la Comisión Europea y la OCDE, con el patrocinio de Code.org y la participación de expertos internacionales.

El marco contribuye al desarrollo del dominio de Evaluación de la Alfabetización en Medios e IA (Media & AI Literacy) en PISA 2029. Además, está en sintonía con los esfuerzos de la UE en la transformación digital educativa: el Plan de Acción para la Educación Digital 2021-2027, recomendaciones del Consejo Europeo de 2023, directrices éticas sobre IA y datos (2022), el Marco de Competencia Digital DigComp 2.2 y el Reglamento Europeo de IA (AI Act), que promueve un enfoque centrado en las personas y basado en el riesgo, exigiendo niveles adecuados de alfabetización en IA a quienes desarrollen o desplieguen sistemas de IA

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  1. Principios fundamentales y estructura del marco
    El AILit Framework se apoya en principios clave que orientan su diseño:
    • Duradero: define competencias que seguirán siendo relevantes a medida que evoluciona la IA.
    • Interdisciplinario: busca integrarse en diversas asignaturas y contextos educativos.
    • Ilustrativo: incluye escenarios y ejemplos didácticos para hacer tangibles las competencias.
    • Práctico: ofrece un enfoque viable dentro del entorno escolar.
    • Global: incorpora perspectivas de educadores y expertos de diferentes regiones del mundo.
    1. Competencias clave del alumnado
      El marco distingue cuatro dominios principales de competencias que los estudiantes deben desarrollar:
    • Interactuar con la IA (engage with AI) – comprender y abordar sistemas de IA de forma crítica y consciente.
    • Crear con IA (create with AI) – usar herramientas de IA para producir contenido o soluciones.
    • Gestionar la IA (manage AI) – supervisar y controlar el uso de la IA de forma informada.
    • Diseñar la IA (design AI) – comprender cómo se construyen los sistemas de IA y participar en su diseño ético.
    • Estas áreas suman 22 competencias específicas, pensadas para proporcionar una base sólida para la interacción educativa con la IA.
    1. Participación y horizonte de implementación
      Este borrador invita a educadores, líderes educativos y responsables de políticas públicas a dar retroalimentación. La versión final del marco está prevista para 2026, acompañada de materiales didácticos y ejemplos prácticos listos para usar en el aula

    Mientras tanto, se está fomentando la colaboración para enriquecer este proceso de elaboración mediante consultas y revisión continua.

    ¿Nuevas fuentes de inexactitud? Un marco conceptual para estudiar las alucinaciones de la IA.

    Shao, Anqi. “New Sources of Inaccuracy? A Conceptual Framework for Studying AI Hallucinations.” Misinformation Review, Harvard Kennedy School, 27 de agosto de 2025. Disponible en Misinformation Review https://misinforeview.hks.harvard.edu/article/new-sources-of-inaccuracy-a-conceptual-framework-for-studying-ai-hallucinations/

    Se enfatiza la necesidad de ampliar las teorías tradicionales de desinformación para incluir estas formas emergentes de inexactitud generada por IA. Propone adoptar una perspectiva que reconozca tanto los límites como las dinámicas propias de los sistemas probabilísticos y no humanos en la producción y transmisión de conocimiento.

    Las “alucinaciones” generadas por sistemas de IA representan una categoría de inexactitud significativamente distinta de la desinformación humana, principalmente porque surgen sin ninguna intención deliberada. A través de ejemplos concretos —como el resumen satírico erróneo de Google que presentó una broma del Día de los Inocentes como hecho real—, la autora muestra cómo estas alucinaciones no son simples errores técnicos aislados, sino fenómenos de comunicación con implicaciones sociales reales.

    Esto significa que las inexactitudes generadas por la IA no son producto de una intención humana consciente, sino de procesos probabilísticos automatizados y profundamente integrados en los ecosistemas institucionales de producción de información.

    Shao destaca tres dimensiones clave en las que difiere una alucinación de IA respecto a la desinformación tradicional:

    1. Producción (Supply): Las respuestas falsas plausibles derivan de los procesos internos de los modelos, no de una fabricación intencional.
    2. Percepción (Demand): Los usuarios tienden a percibir estas respuestas como confiables justamente por su plausibilidad y confianza de presentación.
    3. Respuesta institucional: Las instituciones aún carecen de marcos adecuados para reconocer y responder a estos errores automáticos como formar parte del ecosistema comunicativo

    ¿Cómo se adaptan a la IA los estudiantes y profesores de todo el mundo?

    Aguilar, Stephen J., Benjamin Nye, William Swartout, Andrea Macias, Yuqing Xing, and Rosie Le Xiu. 2025. “How Students and Teachers Worldwide Are Adapting to AI.” EdArXiv. August 25. doi:10.35542/osf.io/wr6n3_v2

    El informe analiza cómo estudiantes y docentes de distintas partes del mundo están adaptándose al uso de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en educación. Desde la irrupción de herramientas como ChatGPT, Claude o Copilot, la enseñanza y el aprendizaje han experimentado transformaciones significativas. Los autores exploran tanto las oportunidades que estas tecnologías ofrecen para el apoyo académico como los riesgos que plantean para la integridad educativa y el pensamiento crítico.

    El primer estudio se centra en más de 1.000 estudiantes universitarios de Estados Unidos y examina cómo buscan ayuda a través de GenAI. Se diferencian dos patrones: la búsqueda instrumental, orientada a comprender y aprender, y la búsqueda ejecutiva, enfocada en obtener respuestas rápidas con el mínimo esfuerzo. Los resultados muestran que la confianza en la propia competencia académica y en la búsqueda en internet reduce la dependencia de la IA, mientras que la confianza en el contenido generado por ella incrementa el uso ejecutivo. La actitud de los profesores es clave: cuando animan a usar la IA de forma reflexiva, los estudiantes tienden a hacerlo con fines de aprendizaje.

    El segundo estudio presenta la herramienta ABE (AI for Brainstorming and Editing), diseñada para fomentar la reflexión y la revisión en el proceso de escritura. A diferencia de sistemas que generan textos completos, ABE guía a los estudiantes mediante actividades estructuradas —como fortalecer tesis, considerar contraargumentos o mejorar conclusiones—, lo que promueve la escritura como un proceso de pensamiento crítico. Los participantes valoraron especialmente la posibilidad de recibir retroalimentación personalizada y de ampliar perspectivas.

    El tercer estudio recoge las percepciones de más de 1.500 docentes de cinco países (Estados Unidos, India, Qatar, Colombia y Filipinas). Aunque muchos reconocen el potencial de la IA para automatizar tareas y personalizar el aprendizaje, persisten preocupaciones sobre plagio, pérdida de creatividad y falta de apoyo institucional. El uso frecuente de estas herramientas sigue siendo limitado, lo que revela una brecha entre el conocimiento de la IA y su aplicación práctica en el aula.

    En conjunto, el informe subraya la necesidad de una integración intencional y ética de la IA en la educación. Recomienda alentar un uso instrumental que potencie el aprendizaje, diseñar herramientas con andamiajes pedagógicos, ofrecer formación específica para los docentes y abordar la equidad en el acceso y uso de estas tecnologías.