Archivo de la categoría: Informes

Los modelos de inteligencia artificial (IA) de vanguardia podrían estar mejorando a un ritmo mucho más rápido de lo que se pensaba

METR. «Measuring AI Ability to Complete Long Tasks.» METR, March 19, 2025. https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/?utm_source=superhuman&utm_medium=newsletter&utm_campaign=claude-finally-gets-search&_bhlid=a3d8e301d66bd7aba2dd5de5253b42c092fb3f57

Este enfoque destaca la necesidad de medir la capacidad de la IA no solo en términos de sus habilidades de predicción o conocimiento, sino también en la capacidad para realizar tareas complejas a lo largo del tiempo. Los resultados de este estudio tienen implicaciones significativas tanto para las predicciones sobre el futuro de la IA como para la gestión de riesgos asociados a su adopción.

Un estudio reciente ha revelado que los modelos de inteligencia artificial (IA) de vanguardia podrían estar mejorando a un ritmo mucho más rápido de lo que se pensaba. El grupo de investigación METR ha descubierto que el tiempo que los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) pueden abordar tareas parece duplicarse cada siete meses, lo que es incluso más rápido que la Ley de Moore, que establece que la capacidad de los chips se duplica aproximadamente cada dos años.

Para ponerlo en perspectiva, el modelo Claude Sonnet 3.7 ahora puede realizar tareas que a los humanos les tomarían una hora, mientras que modelos como el GPT-4 de 2023 solo podían realizar tareas de cinco minutos, como buscar un hecho específico en la web. Modelos anteriores como el GPT-3.5 de 2022 solo podían hacer tareas que nos tomarían menos de un minuto, como recordar algo previamente conocido.

Si esta tendencia continúa, en uno o dos años los modelos de IA podrían ser capaces de realizar tareas de cuatro horas. Se espera que para 2029 la IA sea capaz de realizar tareas que le tomarían a los humanos un mes entero, como iniciar un negocio o hacer un nuevo descubrimiento científico. Sin embargo, dado que los LLMs son relativamente nuevos, solo se dispone de cuatro o cinco años de datos, por lo que estos resultados deben tomarse con cautela.

AI Index 2025: impacto creciente de la inteligencia artificial en la sociedad, la economía, la educación y la ciencia

Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI). 2025. The AI Index Report 2025. Stanford University, 2025

Texto completo

El informe AI Index 2025 analiza el impacto creciente de la inteligencia artificial en la sociedad, la economía, la educación y la ciencia, ofreciendo datos objetivos para informar a líderes políticos, empresas y ciudadanos.

La influencia de la inteligencia artificial (IA) en la sociedad nunca ha sido tan pronunciada. En el Stanford HAI, se considera que la IA está destinada a ser la tecnología más transformadora del siglo XXI. Sin embargo, sus beneficios no se distribuirán de manera equitativa a menos que se guíe su desarrollo de manera reflexiva. El AI Index ofrece una de las visiones más completas y basadas en datos de la inteligencia artificial. Reconocido como un recurso confiable por medios globales, gobiernos y empresas líderes, el AI Index proporciona a los responsables políticos, líderes empresariales y al público en general información rigurosa y objetiva sobre el progreso técnico de la IA, su influencia económica y su impacto social.

  1. Mejoras destacadas en el rendimiento
    Los sistemas de IA superaron significativamente los nuevos estándares de evaluación como MMMU, GPQA y SWE-bench. En programación, algunos modelos superaron a los humanos en un tiempo limitado.
  2. Aumenta la integración en la vida cotidiana
    La IA se utiliza cada vez más en sectores como la sanidad y el transporte. La FDA aprobó 223 dispositivos médicos con IA en 2023. Waymo ofrece más de 150.000 viajes autónomos semanales y Baidu amplía su flota de robotaxis en China.
  3. El auge empresarial de la IA
    Inversión privada en IA en EE.UU. UU. alcanzó los 109.100 millones de dólares, muy por encima de China y Reino Unido. El 78% de las organizaciones utilizarán IA en 2024, en comparación con el 55% en 2023. Hay un impacto positivo en la productividad y la reducción de las brechas de habilidades.
  4. Liderazgo en EE. UU. y el ascenso de China
    EE. UU. Produzco 40 modelos destacados en 2024, en comparación con 15 en China. Sin embargo, China está cerrando rápidamente la brecha de calidad, además de liderar en publicaciones y patentes.
  5. Avances desiguales en la IA responsable
    A medida que aumentan los incidentes relacionados con la IA, pocos desarrolladores aplican evaluaciones estandarizadas. Nuevos hitos como HELM Safety y AIR-Bench ayudan, pero las acciones concretas en las empresas siguen siendo limitadas. Por el contrario, los gobiernos están intensificando su regulación.
  6. Optimismo global desigual
    Países asiáticos como China (83%) e Indonesia (80%) ven la IA como algo positivo, mientras que en EE. UU. UU. y Canadá sólo el 39-40%. Como resultado, la percepción está mejorando en países anteriormente escépticos como Alemania y Francia.
  7. Mayor eficiencia y accesibilidad
    El costo de inferencia de modelos como GPT-3.5 ha disminuido más de 280 veces a lo largo de los años. También reduce los costos de hardware y mejora la eficiencia energética. Los modelos de código abierto se están acercando en rendimiento a los cerrados.
  8. Regulación e inversión estatal
    EE. UU. emitió 59 regulaciones sobre IA en 2024, más del doble que en 2023. Otros países también están intensificando fuertemente: China (47.500 millones de dólares), Arabia Saudita (100.000 millones de dólares), Francia (109.000 millones de euros), entre otros.
  9. La educación en IA se está expandiendo, pero con brechas
    El 66% de los países ofrecen o planean ofrecer educación informática primaria/secundaria, con avances importantes en África y América Latina. Sin embargo, persisten problemas de infraestructura y de formación docente.
  10. La industria domina el desarrollo de modelos
    El 90% de los modelos destacados provienen del sector industrial. A medida que las universidades continúan liderando la investigación, la competencia en el desarrollo de modelos se intensifica.
  11. Reconocimiento científico
    La IA ha sido galardonada con el Premio Nobel (física y química) y un Premio Turing, en reconocimiento a su impacto en áreas como el aprendizaje profundo y el procesamiento de proteínas.
  12. Limitaciones del razonamiento comprensivo
    A pesar de los avances, los modelos de IA aún fallan en tareas de lógica compleja y razonamiento estructurado, lo que limita su aplicación en contextos críticos donde la precisión es vital.

German Natonal Academy of Sciences propone un cambio estructural de modelo de comunicación científica basado en una financiación directa de revistas científicas.

Tautz, D., Holzer, A., Schmidt, K. M., Buchner, J., Grötschel, M. & Jurburg, S. A New Concept for the Direct Funding and Evaluaton of Scientfc Journals.
Discussion No. 38, Halle (Saale): German Natonal Academy of Sciences
Leopoldina, 2025

Texto completo

La Academia Nacional de Ciencias de Alemania (Leopoldina) ha publicado el 15 de abril de 2025 un documento de debate que propone una profunda transformación en el modelo de publicación científica. El foco principal del texto es la necesidad de financiar directamente y evaluar públicamente las revistas científicas, con el objetivo de garantizar el acceso abierto al conocimiento, reducir costes y mejorar la calidad de las publicaciones académicas.

Actualmente, el acceso a los artículos científicos está restringido por barreras de pago impuestos por un pequeño grupo de editoriales con fines de lucro. Estas empresas obtienen ingresos bien sea a través de suscripciones de bibliotecas o mediante el cobro a los autores por publicar sus investigaciones (las llamadas article processing charges, APC). Dado que la financiación de la ciencia y las bibliotecas universitarias proviene del erario público, los beneficios de estas editoriales terminan repercutiendo en el presupuesto público, sin que exista una mejora proporcional en el valor científico ofrecido. Además, la escasa competencia ha derivado en una especie de monopolio editorial, que ha encarecido el sistema sin mejorar su eficiencia ni su calidad.

Frente a esta problemática, el documento propone que la financiación de las revistas científicas siga el mismo modelo que la investigación pública. En este sentido, serían las sociedades científicas, academias o instituciones públicas las encargadas de solicitar recursos para crear y mantener revistas científicas. Estas solicitudes se evaluarían mediante procedimientos competitivos y con criterios similares a los aplicados en la financiación de proyectos de investigación. De este modo, no solo se aseguraría la calidad y la pertinencia científica de las publicaciones, sino que también se garantizaría la transparencia en la gestión de los recursos.

El modelo propuesto se basa en el acceso abierto diamante (diamond open access), que se distingue por ser gratuito tanto para los autores como para los lectores. A diferencia del modelo de acceso abierto “oro”, donde el autor asume los costes de publicación, el modelo diamante plantea que la financiación provenga exclusivamente de fondos públicos adjudicados mediante convocatorias específicas. Así, el control editorial y financiero permanecería en manos de la comunidad científica, y los componentes del proceso editorial (como la revisión, maquetación o difusión) podrían contratarse a terceros mediante procedimientos abiertos y competitivos.

Para implementar este nuevo sistema, el informe recomienda involucrar activamente a las sociedades científicas que ya gestionan publicaciones, a fin de calcular el presupuesto necesario y diseñar adecuadamente el proceso de solicitud de fondos. También propone poner en marcha un proyecto piloto a nivel nacional que permita probar la viabilidad del modelo y ajustar sus mecanismos. Asimismo, se sugiere crear un grupo de trabajo internacional para explorar posibilidades de cofinanciación supranacional, lo cual permitiría extender el sistema a escala europea o global.

En definitiva, la propuesta de la Leopoldina busca asegurar que el conocimiento científico financiado con recursos públicos sea accesible libremente por toda la sociedad, esté gestionado desde la comunidad científica y se publique bajo principios de calidad, eficiencia y transparencia. Se trata de una iniciativa que, de implementarse, supondría una transformación radical del sistema editorial científico actual, desplazando el protagonismo de las grandes editoriales comerciales hacia las instituciones científicas públicas.

La demanda energética de los centros de datos de IA se cuadruplicará para 2030

International Energy Agency (IEA). Energy and AI. 2025. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai.

Un informe de la Agencia Internacional de Energía (AIE) prevé que la demanda energética de los centros de datos de IA se cuadruplicará para 2030, lo que podría superar a la demanda de industrias como la fabricación de acero. Aunque el impacto ambiental de la IA ha sido exagerado, el uso de IA puede optimizar sistemas energéticos y mejorar la eficiencia industrial. Sin embargo, el rápido crecimiento de la IA podría dañar los avances hacia la sostenibilidad sin una regulación adecuada.

​La creciente adopción de la inteligencia artificial (IA) está generando preocupaciones sobre su impacto ambiental, especialmente en términos de consumo energético y emisiones de carbono. Los centros de datos dedicados a la IA son los principales impulsores de este aumento en la demanda energética. Se prevé que el consumo eléctrico global de estos centros se duplique para 2030, con una cuadruplicación en los centros dedicados exclusivamente a IA. En Estados Unidos, se estima que el procesamiento de datos para IA consumirá más electricidad que la fabricación combinada de acero, cemento, productos químicos y otros bienes intensivos en energía. ​

Además del consumo eléctrico, los centros de datos requieren grandes cantidades de agua para su refrigeración. Un estudio sugiere que la IA podría representar hasta 6.600 millones de metros cúbicos de uso de agua para 2027, casi dos tercios del consumo anual de Inglaterra.

Sin embargo, algunos expertos argumentan que los temores sobre el impacto climático de la IA pueden estar exagerados. La Agencia Internacional de Energía (AIE) señala que, aunque la adopción de IA aumentará la demanda energética, también ofrece oportunidades para mejorar la eficiencia energética en otros sectores, lo que podría contrarrestar parcialmente el aumento en el consumo. Además, la AIE destaca que la IA podría facilitar el diseño de redes eléctricas más integradas con fuentes de energía renovable y mejorar la eficiencia en procesos industriales, contribuyendo a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.

El impacto de la inteligencia generativa en la integridad académica.

Tertiary Education Quality and Standards Agency (TEQSA). The Evolving Risk to Academic Integrity Posed by Generative Artificial Intelligence: Options for Immediate Action. TEQSA, agosto de 2024.

Texto completo

El informe aborda el creciente riesgo que la inteligencia artificial generativa representa para la integridad académica. A medida que las herramientas de IA, como los generadores de texto, se vuelven más accesibles y avanzadas, surgen preocupaciones sobre su uso indebido en el ámbito educativo.

Los estudiantes pueden recurrir a estas herramientas para crear respuestas automatizadas en exámenes y tareas, lo que plantea desafíos para las instituciones en la evaluación de la autenticidad del trabajo académico.

El documento sugiere que las universidades deben adoptar estrategias inmediatas para mitigar este riesgo. Estas incluyen la revisión y actualización de las políticas de evaluación, la implementación de tecnologías de detección de IA y el fomento de métodos de evaluación más centrados en el análisis crítico y la aplicación práctica del conocimiento. También se hace hincapié en la necesidad de educar a los estudiantes sobre el uso ético de la inteligencia artificial y en la importancia de la formación docente para identificar y abordar el uso indebido de estas tecnologías.

En conclusión, la rápida evolución de la inteligencia artificial generativa exige una respuesta urgente y adaptada de las instituciones educativas para proteger la integridad académica y garantizar una evaluación justa y precisa de los estudiantes.

IA, integridad académica y evaluación: un camino ético para la educación.

«AI, Academic Integrity, and Authentic Assessment: An Ethical Path Forward for Education.» Anthology, accessed April 10, 2025.

Texto completo

Estudiantes de todo el mundo recurren a la IA para encontrar «La Respuesta» a preguntas comunes de exámenes y ensayos, mientras los instructores e instituciones observan con asombro cómo tareas de evaluación que antes eran difíciles se convierten instantáneamente en lanzamientos fáciles.

En primer lugar, se discute el creciente uso de herramientas generativas de IA, como ChatGPT, y cómo esto ha complicado el panorama académico. La detección de contenido generado por IA se ha convertido en un tema de debate, con herramientas de detección que, según investigaciones recientes, tienen una precisión limitada y pueden introducir sesgos, especialmente en el caso de estudiantes que hablan inglés como segunda lengua o tienen trastornos del espectro autista.

El artículo subraya que, a pesar de las preocupaciones sobre la detección de IA, la clave para evaluar de manera efectiva a los estudiantes es adoptar un enfoque de evaluación auténtica, que se enfoca más en la aplicación práctica de habilidades y en tareas complejas que en respuestas correctas o incorrectas. La evaluación auténtica exige un enfoque centrado en la reflexión personal y el pensamiento crítico, algo que resulta más difícil para las IA que para los humanos.

Además, se propone que la IA puede ser una herramienta útil para los docentes, ayudándoles a liberar tiempo de tareas administrativas y repetitivas para poder concentrarse más en la enseñanza y en el desarrollo de evaluaciones auténticas. Por último, se insta a los líderes académicos a abrazar la IA como una herramienta que puede complementar y mejorar los métodos de evaluación, en lugar de centrarse únicamente en la detección de plagio generado por IA.

El estado de la adopción de la IA en las empresas 2025

McKinsey & Company. 2025. «The State of AI: How organizations are rewiring to capture value.» McKinsey & Company, 12 de marzo de 2025. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

El informe subraya que la adopción de AI está en aumento, con organizaciones de diversos tamaños implementando soluciones de AI para mejorar sus operaciones. La participación activa de líderes empresariales y la adopción de estrategias organizativas centradas en AI son fundamentales para maximizar el valor y mitigar los riesgos asociados con su implementación.

​El informe «The State of AI» de McKinsey, publicado el 12 de marzo de 2025, ofrece una visión detallada sobre cómo las organizaciones están adaptando sus estructuras y procesos para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial generativa (gen AI). El estudio destaca que, aunque las grandes empresas lideran en la implementación de AI, organizaciones de todos los tamaños están tomando medidas significativas para integrar

Principales hallazgos del informe:

  • Adopción y uso de AI: Más del 78% de los encuestados informan que sus organizaciones utilizan AI en al menos una función empresarial, un aumento respecto al 72% observado a principios de 2024. La adopción de gen AI también ha crecido, con el 71% de los encuestados indicando su uso regular en al menos una función, frente al 65% del año anterior. ​McKinsey & Company+1McKinsey & Company+1
  • Funciones empresariales clave: Las áreas de TI y marketing y ventas son las que más utilizan AI. Además, la función de TI experimentó el mayor aumento en el uso de AI en los últimos seis meses, pasando del 27% al 36% de adopción. ​McKinsey & Company
  • Participación de ejecutivos: El uso de gen AI es más frecuente entre los altos ejecutivos, con el 53% de los encuestados en cargos de C-suite utilizándolo regularmente en su trabajo, en comparación con el 44% de los gerentes intermedios. ​McKinsey & Company+3McKinsey & Company+3McKinsey & Company+3
  • Estrategias organizativas: Las organizaciones están rediseñando flujos de trabajo y estableciendo roles de liderazgo dedicados a la gobernanza de AI. Estas acciones están orientadas a mitigar riesgos asociados con gen AI y a fomentar la adopción efectiva de la tecnología. ​McKinsey & Company+4McKinsey & Company+4McKinsey & Company+4

Una transformación digital sin precedentes: 1 de cada 3 niños utiliza la IA para aprender

«The 2025 Common Sense Census: Media Use by Kids Zero to Eight.» Common Sense Media, 2025.

Texto completo

Según un nuevo informe de Common Sense Media, en una encuesta realizada a padres con hijos de 8 años o menos, casi un tercio de los encuestados (29%) afirma que sus hijos han utilizado la inteligencia artificial para aprender cosas relacionadas con la escuela.

Esta organización sin ánimo de lucro, dedicada a la investigación y clasificación de medios digitales, encuestó a 1.578 padres para averiguar cómo se relacionan los niños con los medios y la tecnología.

Entre los padres que afirmaron que sus hijos han utilizado herramientas de IA, el 23% dijo que el impacto de la IA en la comprensión por parte de sus hijos del material relacionado con la escuela fue mayoritariamente positivo. El 55% dijo que la IA no había tenido ningún impacto; el 16% informó de impactos tanto positivos como negativos; y el 5% calificó el impacto de mayoritariamente negativo.

Otros resultados de la encuesta son

  • Los niños de 8 años o menos pasan unas dos horas y media al día frente a una pantalla.
  • El 60% de ese tiempo se dedica a ver la televisión o vídeos y el 26% a jugar. Sólo el 1% de ese tiempo se dedica a los deberes.
  • El tiempo dedicado a los juegos ha aumentado un 65% desde 2020, mientras que el dedicado a ver la televisión o vídeos ha disminuido un 18%. Dentro de esa categoría de TV/vídeo, las plataformas de vídeo de formato corto como TikTok, Instagram Reels y YouTube Shorts están en alza.
  • A los 2 años, el 40% de los niños tiene su propia tableta. A los 4 años, esa cifra sube al 58%.
  • A los 8 años, uno de cada cuatro niños tiene su propio teléfono móvil.
  • Aproximadamente uno de cada cinco niños utiliza dispositivos para estar cómodo, a la hora de comer o para conciliar el sueño.

«Nuestros hijos más pequeños están en primera línea de una transformación digital sin precedentes», afirma James P. Steyer, fundador y director general de Common Sense Media, en un comunicado. «Desde la IA hasta los juegos inmersivos, están experimentando tecnologías que ni siquiera existían hace unos años. Es mucho que gestionar como padre primerizo, por eso nos centramos en dar a las familias y a los educadores las herramientas que necesitan para aprovechar los beneficios de la innovación al tiempo que crean hábitos digitales saludables desde el principio.»

Estado del uso de la IA generativa en Canadá 2025

Gruzd, Anatoliy, Philip Mai, and Anthony Clements Haines. The State of Generative AI Use in Canada 2025: Exploring Public Attitudes and Adoption Trends. Social Media Lab, Toronto Metropolitan University, April 8, 2025. https://socialmedialab.ca/2025/04/08/new-report-the-state-of-generative-ai-use-in-canada-2025-exploring-public-attitudes-and-adoption-trends/

El informe The State of Generative AI Use in Canada 2025 analiza el uso y la percepción pública de la inteligencia artificial generativa (IAg) en Canadá. Basado en una encuesta representativa a 1.500 adultos realizada entre el 19 de febrero y el 1 de marzo de 2025, el estudio revela una rápida adopción de tecnologías que generan texto, imágenes, audio y video. Sin embargo, esta adopción convive con importantes preocupaciones éticas, sociales y laborales entre la población.

Uno de los hallazgos más relevantes es que el 66% de los canadienses ha probado alguna herramienta de IAg, aunque solo un 30% las usa con frecuencia, ya sea por ocio, trabajo o estudios. El ocio es la principal vía de entrada, especialmente entre personas mayores, mientras que los más jóvenes lideran el uso académico y profesional. Este uso generalizado contrasta con una baja autopercepción de conocimiento técnico: solo el 38% se siente capacitado para usar estas herramientas eficazmente o seguir el ritmo de su evolución. Además, en una prueba de siete preguntas sobre IAg, el promedio de respuestas correctas fue de apenas 2,5, y más de la mitad (51%) admite no entender cómo las empresas gestionan sus datos personales.

El impacto de la IAg en los medios de comunicación es otro foco del informe. Una mayoría de los encuestados cree que los medios ya utilizan IA para tareas como la edición (57%), traducción (56%) y análisis de datos (51%), e incluso el 43% piensa que se están redactando artículos completos con IA. La aceptación de contenidos generados por inteligencia artificial varía según el tema: los canadienses se sienten más cómodos cuando se trata de temas de estilo de vida o entretenimiento, pero muestran recelo frente a noticias políticas, de crimen o asuntos internacionales.

Las implicaciones políticas generan especial preocupación. El 67% de los encuestados teme que la IAg pueda influir en los resultados de las elecciones, y el 59% afirma que ya no confía plenamente en las noticias políticas en línea debido al posible uso de IA para manipular la información. A pesar de esto, una parte considerable de la población —particularmente votantes de derecha (34%)— está más dispuesta a utilizar chatbots para informarse sobre procesos electorales, en comparación con votantes de izquierda (23%).

En cuanto a la percepción general del impacto de la IAg, los canadienses están divididos: un 39% cree que su efecto es positivo, un 34% lo ve como negativo y un 27% se mantiene neutral. Sin embargo, existe un amplio consenso sobre los riesgos asociados. El 72% está preocupado por la seguridad y la privacidad, el 68% por la fiabilidad de la información, el 68% por la posible pérdida de empleos, y otro 68% por las consecuencias en la educación superior. En este contexto, el llamado a una regulación firme es claro: el 78% considera que las empresas deben ser responsables legalmente por los daños que sus herramientas de IA puedan causar, el 77% apoya regulaciones sobre las capacidades actuales de estas tecnologías, y el 76% pide anticiparse y legislar también sobre sus desarrollos futuros.

El informe concluye con una serie de recomendaciones para diferentes sectores. A nivel de política pública, se propone establecer estándares transparentes para la gestión de datos y requerir evaluaciones de riesgo en los despliegues de IAg con alto impacto. En el ámbito educativo, se sugiere incorporar la alfabetización en IA generativa desde los niveles escolares hasta los universitarios, con el fin de fortalecer el pensamiento crítico y las habilidades técnicas. Finalmente, para la industria, se plantea desarrollar prácticas claras de divulgación que permitan a los usuarios identificar cuándo y cómo se ha utilizado IA en la creación de contenidos, fomentando así la confianza y la rendición de cuentas.

Hallazgos clave:

  1. Adopción, pero principalmente ocasional: Dos tercios de los canadienses (66%) han probado una herramienta de IA generativa, pero solo alrededor del 30% las utiliza de manera regular, ya sea a diario o semanalmente, para ocio, trabajo o estudio. El ocio sigue siendo la vía principal de acceso, especialmente entre los adultos mayores, mientras que los jóvenes lideran su uso para estudios y trabajo.
  2. Brecha de conocimiento y habilidades: Solo el 38% de los canadienses se siente seguro al usar la IA generativa de manera efectiva o para mantenerse al día con los desarrollos tecnológicos. En una prueba de siete preguntas, los encuestados respondieron correctamente un promedio de 2,5 preguntas. Además, el 51% admite tener poco o ningún entendimiento sobre cómo las empresas de IA gestionan sus datos.
  3. La IA en las salas de redacción: Una mayoría de los canadienses cree que los medios de comunicación ya utilizan IA generativa para tareas como edición (57%), traducción (56%) y análisis de datos (51%). El 43% cree que la IA escribe artículos completos. La aceptación del contenido generado por IA es mayor en temas de estilo de vida y entretenimiento, y más baja en política, crimen y asuntos internacionales.
  4. Ansiedad electoral: El 67% de los canadienses teme que la IA generativa pueda influir en los resultados de las elecciones, y el 59% asegura que ya no confía completamente en las noticias políticas en línea debido a la posible manipulación por parte de la IA. Más de la mitad (54%) no está dispuesta a usar chatbots para obtener información electoral, aunque la apertura es mayor entre los canadienses de tendencia política derecha (34%) que entre los de izquierda (23%).
  5. Perspectiva mixta, fuerte demanda de supervisión: Los canadienses están divididos sobre el impacto neto de la IA generativa en la sociedad (39% positivo, 34% negativo, 27% neutral), pero coinciden en sus principales preocupaciones: seguridad y privacidad (72%), fiabilidad de la información (68%), desplazamiento laboral (68%) y efectos en la educación superior (68%). La gran mayoría apoya la regulación: el 78% desea que las empresas sean responsables de los daños causados por las herramientas de IA, con un 77% que apoya la creación de reglas para las capacidades actuales de la IA y un 76% para las futuras.

STM Trends 2029: desafíos, innovaciones y transformaciones en el ámbito de la comunicación académica y científica

«STM Trends 2029»:

International Association of Scientific, Technical and Medical Publishers (STM). 2025. «STM Trends 2029.» STM Association. Publicado el 2 de abril de 2025. https://stm-assoc.org/stm-trends-2029-the-reveal/

Video

STM (International Association of Scientific, Technical and Medical Publishers) ha presentado su informe anual STM Trends 2029, una especie de brújula estratégica que apunta hacia los próximos desafíos, innovaciones y transformaciones en el ámbito de la comunicación académica y científica. El informe fue revelado durante la Conferencia STM en Estados Unidos, celebrada recientemente en Washington D.C., y se perfila como un análisis prospectivo del ecosistema editorial para los próximos 3 a 5 años.

Con la imagen simbólica de un puente en construcción como punto de partida —que representa tanto el presente en transición como un futuro en gestación— STM Trends 2029 destaca la necesidad urgente de colaboración y resiliencia en un panorama marcado por la incertidumbre y el cambio.

El informe se estructura en torno a tres grandes vectores:

  1. La convergencia de la inteligencia artificial, la fragmentación del conocimiento y la erosión de la confianza:
    La inteligencia artificial está transformando profundamente la forma en que se crea, revisa, disemina y consume el conocimiento científico. A la vez, el ecosistema se encuentra cada vez más fragmentado, tanto en lo tecnológico como en lo institucional, y esto ocurre en paralelo a una creciente desconfianza social hacia la ciencia, las publicaciones y las plataformas de difusión del saber.
  2. Un paisaje informativo turbulento y en transformación constante:
    La velocidad con que se produce y disemina la información científica no tiene precedentes. Pero esta expansión va acompañada de riesgos: la proliferación de contenidos no revisados o mal interpretados, la presión por publicar, y la necesidad de distinguir el conocimiento validado del ruido informativo, se han convertido en retos diarios. STM advierte que la transparencia, la trazabilidad y los estándares son más necesarios que nunca.
  3. La construcción de nuevas alianzas para reforzar la confianza en la investigación:
    El informe subraya que ninguna institución, editorial o sistema puede resolver los retos actuales de manera aislada. En cambio, se propone la creación de nuevas coaliciones entre editores, investigadores, instituciones académicas, financiadores y tecnólogos para reconstruir las bases de la confianza. Este enfoque implica una visión más abierta, interoperable, ética y colaborativa del ecosistema científico.

STM invita a todas las organizaciones del sector a utilizar los contenidos visuales del informe como punto de partida para conversaciones estratégicas internas. También ofrece la posibilidad de solicitar una presentación personalizada de STM Trends 2029, diseñada para fomentar la reflexión colectiva y la toma de decisiones orientada al futuro.

En definitiva, STM Trends 2029 no solo es un análisis de tendencias, sino una llamada a la acción: estamos en un momento crítico para decidir cómo queremos que sea el puente hacia el futuro del conocimiento.