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Guiando a la generación de la IA: Por qué la protección y la alfabetización digital deben ir de la mano.

Google. “Guiding the AI Generation: Why Safeguarding and Digital Literacy Must Go Hand-in-Hand”. Google in Europe, 10 de junio de 2026. Disponible en: Google in Europe

El artículo de Google plantea una reflexión de gran relevancia sobre el papel de la inteligencia artificial en la vida de los jóvenes y la necesidad de equilibrar dos dimensiones inseparables: la protección digital y la alfabetización crítica. A partir de una investigación realizada con 6.000 adolescentes del Reino Unido, la compañía concluye que la IA ya se ha convertido en una herramienta central para el aprendizaje, la creatividad y la vida cotidiana de las nuevas generaciones. Los jóvenes utilizan sistemas de IA para estudiar, resolver dudas, crear contenidos, explorar ideas y desarrollar proyectos personales. Sin embargo, ese uso creciente también expone a los menores a riesgos como la desinformación, la manipulación, los sesgos algorítmicos, la privacidad insuficiente y los contenidos dañinos.

El artículo analiza uno de los grandes desafíos educativos y sociales de nuestro tiempo: cómo acompañar a los jóvenes en un entorno digital cada vez más influido por la inteligencia artificial. Basándose en una investigación encargada por Google y desarrollada junto con la consultora juvenil Livity, que recogió las opiniones de más de 6.000 adolescentes británicos, el texto sostiene que la discusión pública no debe centrarse exclusivamente en restringir el acceso de los menores a determinadas tecnologías, sino en dotarlos de las capacidades necesarias para utilizarlas de forma crítica, segura y provechosa.

Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es que la inteligencia artificial ya forma parte de la vida cotidiana de los adolescentes. Lejos de ser una tecnología marginal o experimental, los jóvenes la utilizan para aprender, crear contenidos, traducir textos, resolver problemas, preparar tareas escolares e incluso explorar posibles trayectorias profesionales. Según los datos presentados, el 67 % de los adolescentes emplea herramientas de IA para proyectos creativos de forma diaria o casi diaria, mientras que el 65 % las utiliza para actividades relacionadas con el aprendizaje más de una vez por semana. Estos porcentajes muestran que la IA se está convirtiendo rápidamente en una infraestructura básica de la educación informal y formal de las nuevas generaciones.

El informe también desmonta la imagen simplista de los jóvenes como usuarios pasivos o ingenuos de la tecnología. Una amplia mayoría declara preocuparse por la fiabilidad de la información que encuentra en internet y en las herramientas de IA. El 77 % afirma que suele reflexionar sobre la credibilidad de los contenidos que consulta para aprender. Sin embargo, el estudio revela diferencias significativas según la edad. Los adolescentes más jóvenes, entre 13 y 15 años, utilizan la IA principalmente como apoyo para los deberes y la investigación escolar, mientras que los mayores, entre 16 y 18 años, la emplean cada vez más para la gestión de su vida cotidiana, la orientación profesional y el desarrollo personal. Además, estos últimos muestran una actitud más crítica hacia la información generada por IA, verificando con mayor frecuencia posibles sesgos o errores.

A partir de estos resultados, el artículo introduce una idea central: la necesidad de sustituir los modelos de control rígido por un enfoque de “andamiaje” o scaffolding. En educación, este concepto hace referencia al apoyo progresivo que se ofrece a una persona mientras desarrolla nuevas competencias. Aplicado al ámbito digital, significa que la protección de los menores no debería consistir únicamente en imponer prohibiciones o barreras, sino en proporcionar acompañamiento, orientación y herramientas que evolucionen conforme aumenta la madurez de los jóvenes. Las medidas de supervisión más estrictas tendrían sentido en edades tempranas, pero deberían transformarse gradualmente en espacios de diálogo, confianza y toma compartida de decisiones.

Los autores advierten que la regulación sigue siendo imprescindible. Las plataformas digitales deben asumir una mayor responsabilidad en la reducción de riesgos asociados a diseños adictivos, algoritmos que amplifican contenidos perjudiciales o sistemas de denuncia ineficaces. No obstante, incluso una regulación perfecta no eliminaría todos los peligros. Por ello, la alfabetización digital y mediática se presenta como un complemento indispensable de cualquier estrategia de protección. Los jóvenes necesitan aprender a identificar la manipulación, detectar la desinformación, proteger su privacidad, comprender el funcionamiento de los algoritmos y evaluar críticamente las respuestas generadas por la inteligencia artificial.

El artículo concede asimismo un papel fundamental a las familias. Los datos muestran que los adolescentes siguen considerando a padres y madres como sus principales referentes cuando enfrentan problemas relacionados con el ciberacoso, la privacidad o la seguridad en línea. Sin embargo, muchos jóvenes expresan preocupación porque los adultos no siempre poseen los conocimientos necesarios para comprender fenómenos como la inteligencia artificial generativa, los contenidos sintéticos o las noticias falsas. Ante esta situación, se propone el desarrollo de campañas nacionales de alfabetización digital dirigidas también a padres, madres y otros adultos de confianza, con el fin de reducir la brecha generacional tecnológica.

Otra aportación importante del texto es la defensa de una alfabetización digital entendida en sentido amplio. No basta con enseñar a utilizar herramientas tecnológicas; es necesario desarrollar competencias críticas que permitan comprender cómo se producen los contenidos digitales, qué intereses económicos intervienen en las plataformas, cómo se recopilan y utilizan los datos personales y cuáles son las implicaciones éticas de la inteligencia artificial. Esta visión coincide con las tendencias actuales en educación mediática, que consideran la alfabetización digital una condición básica para la participación ciudadana en sociedades altamente tecnologizadas.

En última instancia, el artículo plantea que la verdadera cuestión no es si los jóvenes deben utilizar inteligencia artificial, sino cómo ayudarles a hacerlo de manera responsable y beneficiosa. La IA ya forma parte de sus procesos de aprendizaje, socialización y construcción de identidad. Pretender excluirla de sus vidas resulta poco realista. La prioridad, según los autores, debería ser crear un ecosistema en el que regulación, protección, educación y autonomía evolucionen conjuntamente. El objetivo final no es únicamente reducir los daños potenciales, sino garantizar que los adolescentes puedan aprovechar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial para aprender, crear y participar activamente en la sociedad digital del futuro.

La Inteligencia Artificial es a la vez una poderosa herramienta y la mayor generadora de desinformación

Team discussing AI misinformation research with data visualizations on screens and projector
A diverse team analyzing misinformation data in a modern lab setting

Kupferschmidt, Kai. “To misinformation researchers, AI is a scourge—and a powerful new tool.” Science, 2026. https://www.science.org/content/article/misinformation-researchers-ai-scourge-and-powerful-new-tool

En septiembre de 2023, los investigadores que analizaban una campaña de desinformación rusa observaron un cambio repentino en un sitio web de noticias falsas que estaban siguiendo. El medio, DCWeekly.org, normalmente copiaba artículos completos de fuentes como Fox News, cambiando el nombre del periodista y muy poco más. Las noticias reales servían como cobertura para que Rusia lanzara ocasionalmente una historia falsa, cuidadosamente elaborada, como un artículo de ataque contra el presidente ucraniano Volodímir Zelenski, una técnica conocida como lavado narrativo. “Están construyendo un bosque para poder esconder un árbol concreto ahí dentro”, dice Morgan Wack, investigador de comunicación política en la Universidad de Zúrich.

Pero de la noche a la mañana, Wack y sus colegas se dieron cuenta de que ya no podían identificar de dónde obtenía el sitio sus noticias diarias. “Se vio un estilo de escritura totalmente distinto, y había más artículos”, explica. Los investigadores sospecharon que la operación había pasado a utilizar inteligencia artificial generativa, sospecha que se confirmó después de encontrar restos de instrucciones (prompts) de IA en algunos textos, como uno que decía: “Tenga en cuenta: el tono del artículo es crítico con la posición de EE. UU. de apoyo a la guerra en Ucrania y adopta un tono cínico al hablar del gobierno estadounidense, la OTAN o los políticos estadounidenses”.

Fue una oportunidad poco común para que el equipo de Wack estudiara cómo la IA está moldeando el mundo de la desinformación. El volumen de producción del sitio aumentó drásticamente, según los investigadores. En experimentos, las personas no encontraron la propaganda generada por IA más persuasiva que los textos anteriores escritos por humanos, pero el cambio a IA seguía siendo una victoria para los propagandistas, afirma Wack. “No perdieron credibilidad y pudieron aumentar mucho más el contenido”. La IA les había permitido, en esencia, construir un bosque más grande y mejor para ocultar sus árboles.

DCWeekly.org no es el único que ha adoptado la IA generativa: esta tecnología se está integrando en campañas de desinformación en todo el mundo. (La misinformación se refiere a información incorrecta o engañosa en general; si se difunde con la intención de engañar, se denomina desinformación). Según un informe de la Unión Europea publicado en marzo, el 27 % de los intentos de potencias extranjeras de manipular información global en 2025 implicaron el uso de IA, casi el triple que en 2024. “Es una herramienta poderosa, y definitivamente está en manos de quienes tienen interés en manipular opiniones, ya sea por dinero o por razones geopolíticas”, afirma Filippo Menczer, científico informático de la Universidad de Indiana Bloomington.

A medida que crece la influencia de la IA, el campo de investigación sobre desinformación se enfrenta a cómo estudiar sus efectos. Los modelos de lenguaje grande (LLM) que sustentan chatbots como ChatGPT hacen que el contenido falso sea cada vez más difícil de detectar y pueden difundir mensajes con apariencia humana a una escala sin precedentes. Además, la IA evoluciona tan rápidamente que investigaciones que hoy parecen sólidas podrían dejar de ser relevantes en pocos meses. “Ni siquiera el polvo ha empezado a asentarse, y es difícil separar lo que esperamos que ocurra a medida que la IA se vuelve ubicua de lo que realmente está ocurriendo”, afirma Kate Starbird, investigadora de desinformación de la Universidad de Washington.

Pero aunque ha complicado el problema, la IA generativa también ha proporcionado a los investigadores una herramienta poderosa para estudiarlo y probar intervenciones. Incluso mientras las herramientas de IA transforman la desinformación, dice Jennifer Allen, científica social computacional de la Universidad de Nueva York, “creo que también han transformado el campo”.

La inteligencia artificial transforma la publicación científica

Harvey, Laura y Adam Hyde. “Guest Post — Trust & Community Are the Moat, Infrastructure Is Your Leverage: Dispatches from PurePub.AI”. The Scholarly Kitchen, 9 de junio de 2026

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Se recogen las principales conclusiones surgidas del encuentro PurePub.AI, un evento que reunió a 47 expertos en 15 sesiones dedicadas a explorar el impacto de la inteligencia artificial en la publicación académica. La elevada participación —más de 800 asistentes en directo y centenares de intervenciones en los debates— demuestra que la IA ha dejado de ser una cuestión futurista para convertirse en una preocupación estratégica inmediata para editoriales, sociedades científicas y proveedores de servicios. Las discusiones revelaron que los grandes temas que dominan actualmente el sector son la transformación de los flujos de trabajo, la evolución de los modelos de negocio, el papel creciente de las máquinas como consumidoras de contenidos y la necesidad de replantear los procesos editoriales tradicionales.

Uno de los mensajes centrales del encuentro es que la transición hacia la llamada “IA agéntica” ya está en marcha. En una primera fase, las organizaciones utilizan la IA para realizar más rápidamente tareas que ya existían, como la búsqueda de revisores, la detección de fraude científico, la realización de controles técnicos o el enriquecimiento de metadatos. Sin embargo, la evolución apunta hacia una segunda etapa en la que la IA no solo automatiza procesos, sino que mejora significativamente los servicios ofrecidos a investigadores, autores y lectores. Ejemplos de ello son los asistentes inteligentes para la consulta de contenidos científicos, las herramientas de revisión automatizada o los sistemas capaces de generar nuevos servicios de apoyo a la investigación. Aun así, la mayoría de las organizaciones siguen en una fase experimental y todavía no han alcanzado un despliegue generalizado de estas tecnologías.

La revisión por pares constituye uno de los ámbitos donde los cambios resultan más visibles. Los participantes señalaron que los modelos de IA más avanzados ya son capaces de realizar numerosas tareas asociadas al proceso de evaluación científica. La cuestión ya no es si la IA puede participar en la revisión, sino qué aspectos deberían seguir dependiendo del juicio humano. Mientras los sistemas automáticos destacan en tareas de verificación técnica, análisis estadístico, detección de inconsistencias o comprobación de la transparencia metodológica, los revisores humanos continúan siendo esenciales para valorar la originalidad, la relevancia científica, la pertinencia de las preguntas de investigación o la importancia potencial de los resultados. El futuro parece orientarse hacia una colaboración complementaria entre humanos y máquinas más que hacia una sustitución completa de los expertos.

Precisamente esta complementariedad lleva a una reflexión más amplia sobre el valor diferencial que los seres humanos aportan en un entorno cada vez más automatizado. Según los autores, atributos como el criterio, el gusto, la responsabilidad, la capacidad de generar confianza y el mantenimiento de relaciones dentro de las comunidades científicas se perfilan como espacios donde la intervención humana seguirá siendo indispensable. No obstante, también aparecen interrogantes sobre cómo afectará esta transformación a los perfiles profesionales existentes. Muchos participantes expresaron preocupación por la posibilidad de que ciertos trabajadores terminen desempeñando funciones limitadas a supervisar sistemas automáticos, una tarea poco estimulante si no se redefine adecuadamente el papel humano dentro de los nuevos ecosistemas editoriales.

Otro fenómeno destacado es el auge del denominado vibe coding, una metodología que permite a profesionales sin formación avanzada en programación crear prototipos funcionales mediante herramientas de IA. Durante el evento se presentaron trece proyectos desarrollados mediante este enfoque, que abarcan desde gestores de noticias hasta plataformas de transferencia de manuscritos o sistemas de revisión de textos alternativos para imágenes. La importancia de esta tendencia radica en que democratiza la innovación tecnológica, permitiendo que expertos en edición, marketing, operaciones o gestión editorial puedan diseñar soluciones adaptadas a sus necesidades sin depender completamente de equipos técnicos especializados.

Sin embargo, la conclusión más relevante del artículo gira en torno a la idea expresada en su título: la confianza y la comunidad constituyen la auténtica “muralla defensiva” de los editores científicos, mientras que la infraestructura representa su principal fuente de ventaja competitiva. En un contexto en el que la generación de contenidos se vuelve cada vez más barata y abundante gracias a la IA, la capacidad de filtrar, validar y contextualizar la información adquiere un valor extraordinario. Los autores sostienen que las marcas editoriales consolidadas y las comunidades científicas que las respaldan poseen un activo difícilmente replicable por las plataformas tecnológicas: la confianza acumulada durante décadas. Esta visión coincide con otros análisis recientes que consideran que el verdadero valor de las sociedades científicas y los editores no reside únicamente en los contenidos, sino en las relaciones, la reputación y la capacidad de proporcionar señales fiables en un entorno saturado de información.

La infraestructura tecnológica emerge como el segundo gran factor estratégico. Diversos expertos insistieron en que el éxito de la IA depende mucho menos de los modelos lingüísticos que de la capacidad para integrarlos con sistemas, datos y flujos de trabajo existentes. Según una de las citas más repetidas del encuentro, un agente de IA es apenas un 5 % modelo y un 95 % ingeniería de procesos. Esto significa que disponer de datos estructurados, sistemas interoperables y arquitecturas capaces de conectar múltiples fuentes de información será mucho más importante que simplemente adoptar la última tecnología disponible. La verdadera ventaja competitiva se construirá alrededor de la calidad de los datos y de la capacidad organizativa para utilizarlos eficazmente.

Para terminar, los autores plantean una visión de la publicación científica en 2030. Prevén que los agentes inteligentes estarán completamente integrados en los flujos editoriales, que las personas concentrarán su trabajo en tareas relacionadas con la responsabilidad, el juicio crítico y la construcción de comunidades, y que las organizaciones más exitosas serán aquellas que hayan invertido con suficiente anticipación en infraestructuras robustas y flexibles. En este escenario, la inteligencia artificial no sustituirá el valor humano, sino que aumentará la importancia de aquello que las máquinas todavía no pueden ofrecer: confianza, criterio y pertenencia a una comunidad científica reconocida.

Cómo citar la inteligencia artificial en los trabajos académicos: guía práctica para investigadores y estudiantes

Universitat Oberta de Catalunya (UOC). ¿Cómo citar la IA en los trabajos? Barcelona: Biblioteca de la UOC. Disponible en: https://hdl.handle.net/10609/148823

La guía elaborada por la Biblioteca de la Universitat Oberta de Catalunya ofrece orientaciones prácticas para el uso responsable y la correcta citación de herramientas de inteligencia artificial generativa en trabajos académicos y científicos.

El documento parte de la premisa de que la IA puede ser un apoyo útil para la investigación y la redacción, pero advierte que sus resultados deben verificarse siempre, ya que estas herramientas pueden proporcionar información incorrecta o incluso inventar fuentes bibliográficas. Por ello, recomienda solicitar las fuentes utilizadas por la IA, contrastarlas críticamente y citar directamente las fuentes originales cuando sean fiables. Además, cuando la IA forme parte del proceso de investigación, su utilización debe describirse explícitamente en la metodología del trabajo.

La publicación distingue entre la citación de una conversación mantenida con una herramienta de IA y la citación de la propia herramienta. Una conversación solo debería citarse cuando exista un enlace permanente y público que permita a otras personas recuperar y consultar el contenido exacto del diálogo. En aquellos casos en que la conversación no pueda compartirse por razones técnicas, éticas o de privacidad, la recomendación es citar únicamente la herramienta empleada, indicando claramente que se utilizó como apoyo durante la elaboración del trabajo.

La guía también aclara cuándo no es necesario citar la IA. Por ejemplo, no se requiere referencia cuando la herramienta se utiliza únicamente para localizar fuentes de información, del mismo modo que no se cita un buscador web o una base de datos. Tampoco suele ser necesario citar funciones de IA integradas en programas de uso cotidiano. Sin embargo, cuando la inteligencia artificial constituye una parte relevante del método de investigación, su utilización debe documentarse obligatoriamente.

Uno de los aspectos más valiosos del documento es su análisis comparativo de distintos estilos de citación. La UOC señala que, aunque todavía no existe una normalización universal, algunos estilos han comenzado a desarrollar pautas específicas. Entre ellos destaca especialmente APA, considerado el sistema que ofrece actualmente las orientaciones más completas y detalladas para referenciar contenidos generados mediante inteligencia artificial. Además, se subraya que las respuestas de los sistemas generativos son dinámicas y pueden variar entre sesiones, por lo que es importante documentar el texto exacto utilizado, incorporándolo en anexos o materiales suplementarios cuando resulte relevante para la comprensión del trabajo.

El documento dedica apartados específicos a los estilos APA, Vancouver, ISO 690, Chicago y Harvard. Para cada uno de ellos proporciona modelos concretos de referencia bibliográfica y ejemplos de citas dentro del texto. En términos generales, la recomendación es incluir la conversación en la bibliografía únicamente cuando exista una URL pública y permanente. En caso contrario, la referencia debe limitarse al texto o a notas explicativas. La guía adapta además las normas de estilos que todavía no contemplan oficialmente la inteligencia artificial, ofreciendo propuestas prácticas para mantener la coherencia académica y la trazabilidad de las fuentes utilizadas.

Finalmente, la guía insiste en la necesidad de actuar con transparencia académica. Los autores recomiendan informar siempre del uso de herramientas de IA cuando estas hayan intervenido en la elaboración, revisión, traducción o generación de contenidos. Esta transparencia permite evaluar adecuadamente el proceso de trabajo, favorece la reproducibilidad de la investigación y contribuye a mantener la integridad académica en un contexto en el que las tecnologías generativas están adquiriendo un papel cada vez más relevante en la producción de conocimiento

Marco de inteligencia artificial para un mundo equitativo

NTEN – Artificial Intelligence Framework for an Equitable World. Publicado el 19 de agosto de 2024. Desarrollado por NTEN en colaboración con Institute for the Future (IFTF)

El informe Artificial Intelligence Framework for an Equitable World surge de un proceso colaborativo impulsado por NTEN y el Institute for the Future con la participación de organizaciones sin ánimo de lucro, fundaciones, empresas tecnológicas y especialistas en ética digital. Su propósito es ofrecer una guía práctica para evaluar, diseñar e implementar sistemas de inteligencia artificial desde una perspectiva de equidad, transparencia y responsabilidad social.

El documento parte de una idea fundamental: la inteligencia artificial no es neutral. Los efectos positivos o negativos de estas tecnologías dependen de cómo se diseñan, quién participa en su desarrollo y de qué manera se aplican en contextos reales. Por ello, cualquier organización que utilice o desarrolle IA tiene la responsabilidad de comprender sus posibles impactos, identificar riesgos y asumir la rendición de cuentas por sus decisiones.

El marco se estructura en torno a tres dimensiones interrelacionadas: Assessment (Evaluación), Impact (Impacto) e Intervention (Intervención). La dimensión de evaluación analiza los datos de entrada, los resultados esperados y los mecanismos de responsabilidad. La dimensión de impacto examina las consecuencias de la IA sobre individuos, organizaciones y sistemas sociales más amplios. Finalmente, la dimensión de intervención se centra en las decisiones de diseño, desarrollo y despliegue de las tecnologías, considerando quién participa en ellas y qué valores se incorporan al proceso.

Uno de los aspectos más relevantes del modelo es que promueve una reflexión continua durante todo el ciclo de vida de los proyectos de IA. En lugar de limitarse a una evaluación técnica, plantea preguntas sobre justicia, inclusión, representación de comunidades afectadas, gobernanza de los datos y posibles efectos no deseados. El objetivo es ayudar a las organizaciones a anticipar problemas y a tomar decisiones alineadas con sus valores y misiones institucionales.

El marco está especialmente orientado al sector social y a las organizaciones sin ánimo de lucro, aunque sus principios pueden aplicarse a cualquier ámbito. Los autores sostienen que una adopción responsable de la inteligencia artificial requiere participación comunitaria, transparencia en la toma de decisiones y una atención constante a las desigualdades que la tecnología puede amplificar o mitigar. En este sentido, la equidad no se considera un resultado final, sino un criterio que debe estar presente en todas las fases del proyecto.

Como complemento al marco, NTEN ha desarrollado recursos adicionales, entre ellos plantillas de políticas de uso de IA, guías para la evaluación de proveedores, hojas de trabajo para la planificación de proyectos y materiales formativos destinados a fortalecer la gobernanza ética de la inteligencia artificial en las organizaciones.

Idea central: el documento propone que la cuestión clave no es únicamente qué puede hacer la inteligencia artificial, sino cómo puede desarrollarse y utilizarse de manera que contribuya a construir una sociedad más justa, inclusiva y responsable

Marco de competencias en inteligencia artificial para docentes

Miao, Fengchun, y Mutlu Cukurova. 2025. Marco de competencias en inteligencia artificial para docentes y discentes. París: UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000393813

Este documento de la UNESCO propone un marco estructurado para desarrollar las competencias en inteligencia artificial (IA) tanto en docentes como en estudiantes, con el objetivo de integrar la IA en la educación de manera ética, crítica y pedagógicamente sólida.

El marco se organiza en tres niveles progresivos de competencia: adquirir, profundizar y crear. En el nivel inicial, los docentes adquieren conocimientos básicos sobre qué es la IA y cómo funciona. En el nivel intermedio, profundizan en su aplicación educativa, comprendiendo sus usos prácticos en el aula y su impacto en los procesos de enseñanza y aprendizaje. En el nivel avanzado, los educadores pasan a crear y co-crear con sistemas de IA, integrándolos de forma activa en la innovación educativa.

Estos niveles se articulan con cinco ámbitos competenciales que abarcan dimensiones técnicas, pedagógicas, éticas y sociales del uso de la IA. El documento subraya la importancia de la alfabetización en IA para garantizar una educación inclusiva y adaptada a los desafíos de la transformación digital.

Asimismo, el marco se alinea con otras iniciativas internacionales, como los marcos de competencia digital de la OCDE y la Unión Europea, reforzando la necesidad de formar docentes capaces de comprender, evaluar y utilizar críticamente las tecnologías emergentes.

En conjunto, la propuesta de la UNESCO busca orientar las políticas educativas y la formación docente para que la inteligencia artificial contribuya a una educación más equitativa, creativa y centrada en el ser humano.

Marco de competencias para estudiantes en materia de IA

UNESCO. Marco de competencias para estudiantes en materia de inteligencia artificial. UNESCO, 2025. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000393812

El documento establece un marco internacional de competencias destinado a guiar la formación de estudiantes en relación con la inteligencia artificial (IA). Su objetivo principal es asegurar que los sistemas educativos preparen a las nuevas generaciones no solo para usar herramientas de IA, sino para comprenderlas críticamente, interactuar con ellas de forma responsable y participar en su desarrollo desde una perspectiva ética y social.

El marco parte de la idea de que la IA está transformando profundamente la educación, el trabajo y la vida cotidiana, por lo que se vuelve imprescindible integrar estas competencias en los sistemas educativos de forma estructurada. No se trata únicamente de adquirir habilidades técnicas, sino de desarrollar una comprensión más amplia del impacto social, cultural y económico de estas tecnologías.

El documento organiza las competencias en torno a varios ejes. Entre ellos se incluyen la comprensión básica de la IA (qué es y cómo funciona), la capacidad de uso crítico de sistemas basados en IA, la evaluación ética de sus implicaciones, y la creatividad aplicada en contextos donde la IA actúa como herramienta de apoyo. También enfatiza la importancia de la seguridad digital, la protección de datos y la conciencia sobre los sesgos algorítmicos.

Otro elemento central es la dimensión ética. El marco subraya que los estudiantes deben ser capaces de identificar riesgos asociados a la IA, como la discriminación algorítmica, la desinformación o la pérdida de privacidad. A partir de ahí, se promueve una formación orientada a la toma de decisiones responsables, tanto en el uso individual como en la participación en debates sociales sobre regulación tecnológica.

El documento también insiste en la necesidad de adaptar estas competencias a distintos niveles educativos y contextos culturales, reconociendo que el acceso a la tecnología y el grado de digitalización varían significativamente entre países. Por ello, propone una implementación flexible que permita a los sistemas educativos integrar progresivamente estos contenidos.

En conjunto, el marco de la UNESCO busca consolidar una alfabetización en inteligencia artificial de carácter global, que combine habilidades técnicas, pensamiento crítico y responsabilidad ética. Su propósito final es garantizar que la IA contribuya al desarrollo humano y no amplíe desigualdades existentes, situando la educación como pieza clave en la gobernanza de estas tecnologías.

La inteligencia artificial en las bibliotecas universitarias: una transformación estructural del aprendizaje

U.S. News & World Report. “Artificial Intelligence and College Libraries: How AI Is Changing Campus Libraries.” U.S. News – Higher Ground, 7 de mayo de 2026. https://www.usnews.com/education/u-s-news-higher-ground/articles/2026-05-07/artificial-intelligence-college-library

La inteligencia artificial está transformando de manera profunda el papel de las bibliotecas universitarias en Estados Unidos, que pasan de ser principalmente espacios de acceso a la información a convertirse en nodos activos de formación en alfabetización digital y uso crítico de la IA.

Las bibliotecas ya no solo gestionan colecciones físicas y digitales, sino que asumen una función educativa clave en un contexto en el que los estudiantes utilizan cada vez más herramientas como asistentes conversacionales, sistemas de búsqueda inteligente o plataformas de generación de contenido.

Uno de los cambios más significativos es la incorporación de la alfabetización en inteligencia artificial como parte de las misiones centrales de las bibliotecas académicas. Los bibliotecarios se están convirtiendo en mediadores entre los estudiantes y estas nuevas tecnologías, ayudando a comprender no solo cómo funcionan las herramientas de IA, sino también sus límites, sesgos, riesgos de privacidad y problemas éticos. Este papel se considera una extensión natural de la tradición bibliotecaria en alfabetización informacional, pero adaptada a un entorno digital mucho más complejo y automatizado.

El artículo también subraya que las bibliotecas universitarias están adoptando herramientas de IA para mejorar sus propios servicios. Entre los usos más frecuentes se encuentran la asistencia en la búsqueda de información, la recomendación de recursos académicos, la automatización de tareas administrativas y el apoyo a la investigación. Estas tecnologías permiten agilizar procesos y mejorar la personalización del servicio, aunque también plantean desafíos relacionados con la dependencia tecnológica, la transparencia de los algoritmos y la protección de datos de los usuarios.

Al mismo tiempo, el texto señala que esta transformación no está exenta de tensiones. Las bibliotecas se enfrentan a limitaciones de financiación, carga de trabajo creciente y necesidad de formación continua del personal. La expansión de la IA llega en un contexto de presión presupuestaria, lo que obliga a las instituciones a priorizar funciones y redefinir sus estrategias. A pesar de estas dificultades, existe un consenso creciente sobre la importancia de que las bibliotecas se posicionen como actores centrales en la educación sobre IA dentro de las universidades.

En conjunto, el artículo presenta la biblioteca universitaria del futuro como un espacio híbrido: por un lado, centro de acceso a la información y la cultura; por otro, laboratorio de aprendizaje tecnológico y pensamiento crítico sobre la inteligencia artificial. Esta evolución refleja un cambio más amplio en la educación superior, donde la IA no solo es una herramienta de apoyo, sino también un objeto de estudio y una competencia básica para la empleabilidad y la vida académica.

Marcos de gobernanza de IA: estándares globales, regulación y buenas prácticas para una IA responsable

EvalCommunity Academy. “AI Governance Frameworks: Global Standards, Regulations, and Best Practices.” Publicado el 30 de noviembre de 2025 https://academy.evalcommunity.com/ai-governance-frameworks/

El artículo ofrece una panorámica de los principales marcos internacionales de gobernanza de la inteligencia artificial, destacando la necesidad de establecer normas, principios y mecanismos de supervisión que garanticen que los sistemas de IA sean seguros, transparentes, éticos y respetuosos con los derechos humanos. Según el texto, la rápida expansión de la IA ha convertido la gobernanza en una prioridad estratégica para organizaciones, gobiernos y empresas, que deben gestionar tanto los beneficios como los riesgos asociados a estas tecnologías.

La gobernanza de la inteligencia artificial requiere combinar principios éticos, estándares técnicos, gestión del riesgo y regulación jurídica para garantizar que la IA se desarrolle y utilice de manera responsable, transparente y beneficiosa para la sociedad.

La publicación identifica diez de los marcos de gobernanza más influyentes a nivel mundial. Entre ellos destacan los Principios de IA de la OCDE, que promueven una IA confiable basada en la transparencia, la responsabilidad y la sostenibilidad; la Recomendación de la UNESCO sobre la Ética de la Inteligencia Artificial, centrada en la protección de los derechos humanos; y el NIST AI Risk Management Framework, que proporciona una metodología práctica para gestionar riesgos durante todo el ciclo de vida de los sistemas de IA.

El artículo también analiza instrumentos regulatorios y normativos de gran relevancia. Entre ellos sobresalen la norma ISO/IEC 42001, primer estándar certificable para sistemas de gestión de inteligencia artificial, y la legislación europea conocida como AI Act, considerada la primera regulación integral y vinculante sobre IA basada en niveles de riesgo. Asimismo, se menciona la Convención Marco del Consejo de Europa sobre Inteligencia Artificial y Derechos Humanos, destinada a garantizar que el desarrollo tecnológico se mantenga alineado con los principios democráticos y el Estado de derecho.

Uno de los aspectos más valiosos del documento es la comparación entre los distintos marcos. Mientras algunos proporcionan principios éticos generales, otros ofrecen herramientas de gestión del riesgo, mecanismos de certificación o requisitos legales obligatorios. Esta diversidad permite a las organizaciones seleccionar los instrumentos más adecuados según sus necesidades, sector de actividad y entorno regulatorio.

El texto propone además una hoja de ruta para la implantación de la gobernanza de la IA. Esta incluye cinco etapas: conocimiento y evaluación inicial, desarrollo de una estrategia alineada con los valores organizativos, implantación de políticas y controles, formación del personal y establecimiento de procesos continuos de seguimiento y mejora. El objetivo es integrar la gobernanza en todas las fases del ciclo de vida de los sistemas de IA y no limitarla a una mera actividad de cumplimiento normativo.

Finalmente, el artículo subraya que la gobernanza de la IA no debe entenderse únicamente como una obligación regulatoria. Una gestión responsable de estas tecnologías contribuye a generar confianza, reducir riesgos legales y reputacionales, mejorar la calidad de los sistemas desplegados y favorecer una innovación sostenible. En conjunto, los distintos marcos conforman un ecosistema global orientado a equilibrar innovación tecnológica, responsabilidad ética y protección de los derechos fundamentales.

Por qué las bibliotecas son más importantes que nunca para la democracia

Chon, Margaret (2026) «Why Libraries Matter Now More Than Ever to Democracy: Legal and Policy Issues Affecting the Future of Public Knowledge,» Seattle University Law Review Online: Vol. 49, Article 1. Available at: https://digitalcommons.law.seattleu.edu/sulro/vol49/iss1/1

El conocimiento público es un bien común tan esencial como el aire o el agua, y su existencia no puede darse por sentada. En una sociedad plural, donde conviven perspectivas diversas y en ocasiones irreconciliables, las bibliotecas desempeñan un papel clave al preservar la visibilidad del debate intelectual a lo largo del tiempo. Esta función permite que cada generación pueda acceder a las huellas del conocimiento, revisarlas críticamente y continuar el proceso de construcción cultural y democrático. Desde esta perspectiva, las bibliotecas no son únicamente depósitos de información, sino infraestructuras fundamentales para la deliberación democrática y la continuidad del pensamiento público.

La autora sitúa su reflexión en un contexto político contemporáneo marcado por tensiones institucionales y por lo que interpreta como amenazas crecientes a la infraestructura del conocimiento. En este escenario, destaca la importancia de las bibliotecas como instituciones que garantizan el acceso estable, plural y no partidista a la información. Sin embargo, advierte que estas instituciones han sido frecuentemente infravaloradas o mal comprendidas, a pesar de su papel silencioso pero decisivo en la protección del acceso ciudadano al conocimiento y, por extensión, en el equilibrio de poder frente a posibles formas de opresión estatal o privada.

Un eje central del texto es la importancia de las bibliotecas federales en Estados Unidos, especialmente la Library of Congress, presentada como una institución singular tanto por su magnitud como por su valor simbólico y funcional. Chon destaca que esta biblioteca alberga colecciones de enorme relevancia histórica y cultural, desde la Biblia de Gutenberg hasta manuscritos fundacionales del país y testimonios de la esclavitud. Más allá de su función como archivo, también actúa como organismo de referencia legislativa y como pieza clave en el sistema de derechos de autor, lo que refuerza su carácter híbrido entre institución cultural, jurídica y política.

El artículo también subraya la fragilidad institucional de estas estructuras en el contexto político reciente. Se describen episodios de tensiones en torno a la financiación de bibliotecas y museos federales, así como controversias sobre el liderazgo y la independencia de la Library of Congress y de la Oficina de Derechos de Autor. Estos acontecimientos son interpretados como síntomas de una vulnerabilidad estructural que afecta a la estabilidad del sistema de conocimiento público, al tiempo que ponen de relieve la necesidad de proteger la autonomía de estas instituciones frente a posibles interferencias del poder ejecutivo.

En el marco del simposio que la autora introduce, se agrupan diversas contribuciones académicas que analizan las bibliotecas desde tres perspectivas complementarias. La primera se centra en el papel de las bibliotecas federales como infraestructuras democráticas de información; la segunda aborda los problemas constitucionales relacionados con la separación de poderes y la estructura institucional de la Library of Congress; y la tercera examina los desafíos que plantea el entorno digital, especialmente en relación con las licencias de contenidos y las restricciones legales que afectan al acceso al conocimiento en bibliotecas públicas.

En relación con el segundo bloque, se discuten propuestas para reformar la estructura institucional de la Library of Congress, particularmente en lo que respecta a la ubicación y funciones de la Oficina de Derechos de Autor. El debate gira en torno a la necesidad de clarificar las competencias entre funciones legislativas, ejecutivas y administrativas, con el objetivo de proteger la independencia de la institución y garantizar la continuidad de su misión pública. Esta discusión refleja tensiones más amplias en el diseño constitucional del sistema estadounidense y en la interpretación de la separación de poderes en el ámbito del conocimiento.

El tercer bloque aborda el impacto de la digitalización y de los modelos de licencia sobre el acceso a la información en bibliotecas. Se argumenta que los contratos digitales han introducido nuevas barreras que limitan la capacidad de las bibliotecas para conservar, prestar y preservar contenidos en formato electrónico. Frente a ello, algunos autores proponen soluciones basadas en el depósito legal y en la propiedad pública de los materiales depositados, mientras que otros analizan las consecuencias más amplias de la privatización del acceso al conocimiento, incluyendo problemas de vigilancia digital y desinformación.

En conjunto, el texto concluye con una reflexión de carácter normativo y casi programático: la defensa de las bibliotecas no es únicamente una cuestión técnica o profesional, sino una condición esencial para la supervivencia de la democracia. En un contexto histórico marcado por celebraciones fundacionales y al mismo tiempo por incertidumbres políticas, la autora reivindica la necesidad de reforzar las instituciones del conocimiento público como garantía de continuidad democrática, justicia informativa y memoria colectiva.