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Diseño de tutoriales de alfabetización informacional: consejos, técnicas y tendencias»

Yvonne Mery “Designing Information Literacy Tutorials: Tips, Techniques, and Trends”. Library Technology Reports vol. 58, no. 5 (July 2022).

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Incluso antes de la pandemia, muchos bibliotecarios impartían clases en línea a través de vídeos o tutoriales interactivos. Pero, ¿cómo sabemos si nuestros tutoriales son buenos? Este número de Library Technology Reports (vol. 58, nº 5), “Designing Information Literacy Tutorials: Tips, Techniques, and Trends”, explora cómo los bibliotecarios pueden crear tutoriales atractivos y eficaces que se ajusten a la forma de aprender de esta generación de estudiantes. El informe comienza con la forma de diseñar mejores tutoriales mediante el uso de modelos de diseño instruccional más nuevos y ágiles y la aplicación de las teorías de aprendizaje de adultos. El siguiente capítulo profundiza en un enfoque de éxito y tendencia: el microaprendizaje. El capítulo 3 trata de la accesibilidad y el diseño universal. A continuación, echamos un vistazo a cómo obtener feedback de nuestros usuarios, y terminamos con un vistazo a algunas herramientas de e-learning útiles que los bibliotecarios necesitan para crear mejores tutoriales.

El impacto de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje, la enseñanza y la educación

Tuomi, I. The Impact of Artificial Intelligence on Learning, Teaching, and Education. Policies for the future, Eds. Cabrera, M., Vuorikari, R & Punie, Y., EUR 29442 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg,
2018, ISBN 978-92-79-97257-7, doi:10.2760/12297, JRC113226.

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Resumen en español

En el informe original -y en este documento queda patente- se plantean cuestiones sencillas que muestran la relevancia de la Inteligencia Artificial para las políticas y prácticas educativas, y para la comprensión del futuro del aprendizaje, la enseñanza y la educación: las profesiones que se volverán obsoletas a corto plazo, las competencias del siglo XXI que serán necesarias en un mundo donde la Inteligencia Artificial sea generalmente usada, la manera en que debe incorporarse la Inteligencia Artificial en el currículo de primaria y secundaria y, en general, en que cambiará la Inteligencia Artificial la enseñanza, si debería permitirse o no el seguimiento en tiempo real de las emociones de los estudiantes en las aulas, la capacidad de Inteligencia Artificial para evaluar de manera justa a los estudiantes, si necesitamos menos aulas debido a la Inteligencia Artificial, o si esta reduce el impacto de la dislexia, discalculia u otras dificultades de aprendizaje. Unas cuestiones sencillas cuyas respuestas, algo más complejas, no pretender ser proporcionadas por el informe que en estas páginas se sintetiza. Más bien pretende proporcionar un contexto que facilite el debate sobre esas y otras cuestiones importantes que deben plantearse a medida que la Inteligencia Artificial se hace cada vez más visible en la sociedad y la economía que nos rodea

Datos del censo de EE.UU.: conceptos y aplicaciones en apoyo de la investigación

Frank Donnelly “US Census Data: Concepts and Applications for Supporting Research” Library Technology Reports vol. 58, no. 4 (May/June 2022)

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Más que un simple recuento decenal, el censo de EE.UU. es una colección de conjuntos de datos de alta calidad, geográficamente detallados y gratuitos y abiertos que describen las características demográficas y socioeconómicas de la nación de forma continua. Este número de Library Technology Reports (vol. 58, nº 4), «US Census Data: Concepts and Applications for Supporting Research», ofrece a los lectores un curso intensivo sobre el censo: aprenda sobre los conceptos en los que se organiza el censo, los conjuntos de datos clave, el acceso a los datos en línea y a través de secuencias de comandos mediante API, y consideraciones sobre el uso de SIG, datos históricos y microdatos. Los bibliotecarios adquirirán conocimientos que podrán utilizar para ayudar a los miembros de sus comunidades con los datos del censo y verán cómo se puede utilizar el censo para la planificación y la investigación bibliotecaria.

FabLab Global Survey. Resultados de un estudio sobre el desarrollo de la cultura colaborativa

Acebo, Francisco Javier Lena, y María Elena García Ruiz. FabLab Global Survey. Resultados de un estudio sobre el desarrollo de la cultura colaborativa. Lulu.com, 2016.

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A través del presente estudio se comparte públicamente la información referente al ”estado del arte” del movimiento FabLab en el año 2016 a través de sus datos, tomando como referencia la información obtenida a partir del cuestionario FabLab Global Survey desarrollado por el grupo ATICI (Aplicación de las Tecnologías de la Información para la Competitividad y la Innovación) del Departamento de Administración de Empresas de la Universidad de Cantabria. Con él se pretende generar un documento que sirva como información inicial a los grupos de interés que tengan como referencia a los laboratorios de Fabricación Digital, de forma que pueda establecerse como apoyo y punto de inicio de otras investigaciones a través de su distribución bajo licencia Creative Commons 4.0 [CC-BY] (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Plan de acción EDUCAUSE Horizon 2023 sobre la Inteligencia Artificial Generativa en la enseñanza

2023 EDUCAUSE Horizon Action Plan: Generative AI. EDUCASE, 2023

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En 2023, la IA generativa surgió como la tecnología más rápidamente adoptada de la historia. Todos los miembros de la comunidad de la enseñanza superior, desde los estudiantes hasta los administradores, están intentando determinar qué impacto pueden, quieren y deben tener las herramientas de IA generativa en la vida, el aprendizaje y el trabajo. Para complicar aún más las cosas, no hay consenso sobre cómo o incluso si la IA generativa debe desempeñar un papel en el futuro de la enseñanza superior.

Sobre la base de las tendencias, tecnologías y prácticas descritas en el Informe EDUCAUSE Horizon 2023: Edición sobre Enseñanza y Aprendizaje, el panel del informe elaboró su visión del futuro junto con acciones prácticas que los individuos, las unidades y los departamentos, y los grupos de colaboradores pueden llevar a cabo para hacer realidad este futuro.


Los panelistas generaron una lista de acciones que los individuos, unidades y departamentos, y equipos multiunidad o multiinstitucionales pueden tomar para lograr este futuro preferido en 10 años.

Individuos

  • Cultivar una cultura de experimentación. Fomentar que profesores, estudiantes y personal experimenten con la inteligencia artificial (IA) proporcionando tiempo dedicado, incentivos y acceso a herramientas y oportunidades de descubrimiento. La experimentación fomentará la agencia del usuario, la innovación y la creatividad. También ayudará a las personas a adoptar nuevas tecnologías y a reducir la brecha digital.
  • Establecer una comunidad de práctica. Crear un entorno seguro y controlado, como un «sandbox» de IA, donde profesores, personal y estudiantes puedan colaborar y experimentar con herramientas y aplicaciones de IA sin riesgo para los sistemas de producción.
  • Establecer la inclusión de las partes interesadas como una mejor práctica. Fomentar la colaboración entre grupos, incluyendo a estudiantes y partes interesadas externas (por ejemplo, la educación K-12 y la industria). Crear comunidades de aprendizaje entre pares donde las partes interesadas puedan compartir experiencias, desafíos y mejores prácticas, y fomentar la colaboración y proyectos interdisciplinarios que exploren aplicaciones innovadoras de la IA en diversos campos.
  • Brindar oportunidades de autoeducación. Ofrecer recursos de fácil acceso, como cursos en línea y tutoriales, seminarios web y talleres, y materiales educativos como manuales, guías y estudios de casos que introduzcan a profesores, personal y estudiantes en conceptos, aplicaciones y mejores prácticas de la IA.
  • Invertir en y apoyar iniciativas continuas de alfabetización en IA. Desarrollar programas de capacitación y recursos integrales en toda la institución que personas con diferentes niveles de experiencia técnica puedan entender y utilizar, y crear un repositorio de recursos educativos actualizados regularmente relacionados con la integración de la IA en la educación superior.
  • Asegurarse de que los profesores tengan acceso a herramientas de IA. Proporcionar a los profesores las herramientas y plataformas que necesitan para experimentar e incorporar la IA en sus actividades de enseñanza e investigación. Proporcionarles un sistema de apoyo adecuado que incluya expertos en IA que puedan brindar orientación y asistencia a los profesores a medida que integran la IA en su enseñanza e investigación.
  • Aumentar el compromiso de las partes interesadas con la ética. Ayudar a las partes interesadas a comprometerse a ser usuarios éticos de la IA proporcionando formación y recursos exhaustivos y actualizados sobre ciberseguridad, privacidad y usos efectivos versus ineficaces de la IA, junto con los riesgos y beneficios de su uso.
  • Establecer roles de facilitador de IA en los campus. Los facilitadores pueden ayudar a profesores y personal a navegar su identidad como usuarios y educadores de IA. Implementar oportunidades de desarrollo profesional y recursos como capacitaciones, talleres, programas de coaching y mentoría, comunidades de aprendizaje entre pares y materiales educativos para ayudar a profesores y personal a convertirse en facilitadores. Establecer sistemas de reconocimiento y recompensa que reconozcan a quienes se destaquen en sus roles de facilitadores de apoyo.
  • Ser un líder comprometido. Apoyar a tus colegas en el viaje generativo de la IA participando regularmente en oportunidades de desarrollo profesional y capacitación, lo que te ayudará a tomar decisiones bien informadas y audaces sobre las nuevas políticas institucionales. Proporcionar tiempo dedicado para comunicarte con unidades y departamentos sobre cuestiones importantes relacionadas con el uso de la IA en tu institución.

Unidades y Departamentos

  • Reimagina el plan de estudios y las evaluaciones. Ayuda a los profesores a incorporar la inteligencia artificial (IA) en los cursos de manera que se creen experiencias de aprendizaje más personalizadas y auténticas, al mismo tiempo que se incentive el aprendizaje, la creatividad y la innovación sobre las calificaciones. Anima a las unidades y departamentos a utilizar un enfoque colaborativo y basado en evidencia, y proporciónales tiempo y presupuesto para la reconfiguración, junto con un proceso de revisión de currículo actualizado.
  • Capacita a las futuras generaciones de usuarios de la IA. Anima a las unidades y departamentos a pensar de manera continua en cómo evolucionará la IA con el tiempo y en diversas disciplinas para que puedan anticipar, identificar y reconocer las nuevas habilidades y conocimientos que los estudiantes necesitan tanto ahora como en el futuro.
  • Emplea o forma a especialistas en integración de la IA. Estos especialistas pueden evaluar las necesidades de comunicación y colaboración dentro de las unidades y departamentos, e identificar oportunidades para soluciones impulsadas por la IA.
  • Invierte en una infraestructura centralizada de IA de última generación. La infraestructura debe incluir recursos de informática de alto rendimiento, servicios en la nube y herramientas de desarrollo de IA para respaldar los esfuerzos de investigación e implementación. Proporciona acceso compartido a herramientas de IA, almacenamiento de datos y soporte técnico para todas las unidades y departamentos.
  • Ofrece un soporte de TI dedicado. Asegúrate de que cada unidad y departamento cuente con soporte de TI para abordar problemas técnicos relacionados con la integración de la IA y la colaboración. Emplea un equipo de soporte técnico en toda la institución para ayudar a los departamentos en la implementación, integración y resolución de problemas de soluciones de IA.
  • Desarrolla protocolos y pautas departamentales. Establece pautas que aborden la seguridad, privacidad y gestión de datos, y asegura que la información sensible compartida a través de herramientas impulsadas por la IA esté segura y cumpla con las regulaciones de protección de datos.

Uso de datos abiertos para los servicios públicos (informe)

«Using Open Data for Public Services (Report)». Accedido 26 de agosto de 2023.

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Este documento explora cómo se puede utilizar los datos abiertos en la prestación de servicios públicos y su potencial para la colaboración, la resolución conjunta de problemas y la innovación abierta. Destaca dónde se han liberado datos abiertos por parte de instituciones del sector público y sus efectos en la entrega de servicios públicos.

La naturaleza del sector público es compleja, al igual que las áreas de política de las que es responsable. Al mismo tiempo, se presentan nuevas posibilidades debido a la cambiante naturaleza de los datos.

Este documento recoge la investigación del ODI sobre diferentes formas de entender los impactos de la liberación de datos abiertos para los servicios públicos, al tiempo que captura la complejidad de la prestación de servicios públicos.

Se ha visualizado los datos abiertos en un ecosistema para identificar oportunidades de datos abiertos en el sector público. Al adoptar este enfoque, desarrollamos tres patrones generales de uso de datos abiertos en los servicios públicos.

Patrones generales de uso de datos abiertos:

  • Patrón 1 utiliza datos abiertos para aumentar el acceso a servicios para ciudadanos u organizaciones.
  • Patrón 2 utiliza datos abiertos para planificar la prestación de servicios públicos y hacer más eficientes las cadenas de prestación de servicios; los beneficiarios directos son los comisionados, gerentes y trabajadores de servicios públicos de primera línea.
  • Patrón 3 utiliza datos abiertos para informar la formulación de políticas; los beneficiarios directos son representantes electos, formuladores de políticas y ciudadanos que desean influir en las políticas.

Hasta el momento, se han desarrollado recomendaciones prácticas para una serie de actores con el fin de apoyar un mayor uso de datos abiertos en la prestación de servicios públicos.

Las recomendaciones prácticas para un mayor uso de datos abiertos en los servicios públicos se centran en:

  • Colaboración organizativa
  • Infraestructura tecnológica, habilidades digitales y alfabetización
  • Infraestructura de datos
  • Normas abiertas para datos
  • Apoyo de nivel superior
  • Redes entre pares
  • Intermediarios
  • Enfoque en problemas

Pensar de forma diferente sobre los sitios web de las bibliotecas: más allá de sus ideas preconcebidas

Laura Solomon “Thinking Differently about Library Websites: Beyond Your Preconceptions,” Library Technology Reports vol. 58, no. 3 (April 2022)

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En este número de Library Technology Reports (vol. 58, nº 3), analizaremos las ideas preconcebidas más comunes sobre los sitios web de las bibliotecas y el diseño web, y trabajaremos para comprender qué hace que un sitio web de una biblioteca sea útil, relevante y fácil de usar.

Alfabetización de Datos para el Sector Público

Data Literacy for the Public Sector: Lessons from Early Pioneers
in the U.S. Deloitte, 2022

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Los avances en el acceso, la recolección, la gestión, el análisis y el uso de datos en las organizaciones del sector público han contribuido de manera significativa a mejoras constantes en los servicios, la eficiencia de las operaciones y la efectividad de los programas gubernamentales. La experiencia de ciudadanos, beneficiarios, gerentes y expertos en datos también está evolucionando a medida que los datos se vuelven omnipresentes y se integran de manera más fluida en los procesos de toma de decisiones. Para que las agencias puedan participar de manera efectiva en el cambiante panorama de los datos, la capacidad de alfabetización de datos y los modelos de programas a nivel organizacional pueden ayudar a garantizar que las personas en toda la fuerza laboral puedan leer, escribir y comunicarse con datos en el contexto de su función. Los datos y el análisis ya no son «solo» para especialistas, como ingenieros de datos y científicos de datos; en cambio, la alfabetización de datos se reconoce cada vez más como una competencia fundamental de la fuerza laboral.

Afortunadamente, en Estados Unidos han surgido varios pioneros que han avanzado estratégicamente en programas y actividades de alfabetización de datos a nivel organizacional, brindando beneficios a las personas en la fuerza laboral del sector público. Los programas pioneros son aquellos que reconocen la alfabetización de datos como algo más que simplemente capacitación. Ven la alfabetización de datos como un conjunto holístico de actividades para involucrar a los empleados de todos los niveles con datos, desarrollar empleados con habilidades relevantes y permitir la escalabilidad de la alfabetización de datos al complementar las habilidades de los empleados con apoyo de aprendizaje guiado y recursos.

Las agencias deben comenzar elaborando el caso para el cambio. Como es común en cualquier campo emergente, existen diversas definiciones e interpretaciones de «alfabetización de datos», lo que puede afectar el diseño del programa. Ser explícito acerca de los problemas que se están resolviendo, así como las necesidades y los impulsores que se abordarán con un programa de alfabetización de datos, es vital para evitar comienzos falsos. Al observar a los diez pioneros discutidos en este informe, surgieron lecciones clave que son relevantes para las agencias gubernamentales a medida que diseñan la capacidad y los programas de alfabetización de datos:

  • Involucrar a los líderes senior con roles y expectativas claras. Los líderes ejecutivos establecen el tono para la alfabetización de datos y el uso de datos en una organización, por lo que garantizar que el liderazgo tenga roles y responsabilidades claras también permite a los directores de datos, funcionarios de capital humano y otros patrocinar e implementar eficazmente el programa de alfabetización de datos.
  • Aclarar competencias y perfiles objetivos para un análisis de brechas efectivo. Enfoques reflexivos para la creación de programas de alfabetización de datos incluyen el uso de datos para evaluar competencias, perfiles, capacidad y habilidades existentes en toda la fuerza laboral, y luego identificar áreas estratégicas de inversión y mejora basadas en las prioridades organizacionales.
  • Cultivar un lenguaje común y compartido. Hablar sobre datos de manera común y comprensible en toda una organización puede impulsar la aplicación de habilidades y experiencia en datos para lograr un impacto duradero.
  • Mejorar la accesibilidad de los datos. Incluso con una fuerza laboral segura y capaz, si el acceso a los datos es restrictivo de manera no intencional y los datos no pueden utilizarse fácilmente en la práctica, los programas de alfabetización de datos estarán limitados en su capacidad para fomentar una cultura informada por datos en la agencia.
  • Alinear la gobernanza de datos y la alfabetización de datos. A medida que las agencias maduran en las políticas y prácticas de gobernanza de datos, la alfabetización de datos debe ajustarse de manera paralela y viceversa. Los productos clave de trabajo en gobernanza de datos, como un catálogo de datos, glosario y diccionario de datos, se convierten en bases y dependencias críticas para una iniciativa exitosa de alfabetización de datos.
  • Fomentar el uso de datos en la toma de decisiones. A medida que las organizaciones desarrollan programas de alfabetización de datos y avanzan en los procesos de gobernanza de datos, los líderes senior estarán cada vez más posicionados para resaltar el impacto explícito y el valor de los datos en la toma de decisiones en todos los niveles de la organización.

Para las organizaciones que buscan avanzar en programas de alfabetización de datos y desarrollar capacidad, las lecciones también sugieren una serie de recomendaciones prácticas, que incluyen:

  • Patrocinio. Los jefes de agencia deben designar a un Director Principal de Datos u otro funcionario para patrocinar el programa de alfabetización de datos y asignar recursos suficientes para la iniciativa, incluyendo la contratación de un líder del programa, proporcionar un presupuesto para el programa, respaldar asociaciones público-privadas y analizar continuamente las necesidades del personal a medida que el programa madura.
  • Transparencia. En apoyo del argumento de cómo la alfabetización de datos respalda los objetivos de la agencia, los ejecutivos gubernamentales deben ser más transparentes y ejemplares en la forma en que utilizan datos con el personal de la agencia, y respaldar la identificación de lagunas de datos a través de una agenda de aprendizaje.
  • Incentivos. A medida que los programas de alfabetización de datos de la agencia maduran, las agencias deben reforzar intencionalmente los valores culturales de decisiones basadas en datos y evidencia con incentivos para el uso de datos en subvenciones, regulaciones y orientación de políticas.

Los pioneros discutidos en este informe ofrecen lecciones tempranas a medida que otras organizaciones también buscan mejorar sus capacidades para utilizar datos. Reconocer que el desarrollo de programas es un proceso de aprendizaje significa que ninguna agencia u organización debe aspirar a tener un programa perfecto desde el principio; cada programa cambiará con el tiempo. Lo esencial es que cada organización comience a desarrollar su capacidad para utilizar datos y evidencia, y todo comienza con la alfabetización de datos.

Informe de Servicios Empresariales y profesionales en Bibliotecas 2023

Business and Career Services Report 2023. Library Journal, 2023

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A medida que las bibliotecas públicas buscan educar y apoyar a los solicitantes de empleo locales y a las pequeñas empresas, este estudio analiza los tipos de recursos y programas que se ofrecen actualmente, y cuáles son los más efectivos para ayudar a los usuarios a asegurar o avanzar en sus carreras/negocios. El informe también responde a preguntas sobre el valor de las asociaciones y los desafíos involucrados en la provisión de servicios de carrera y negocios.


La revista Library Journal encuestó a las bibliotecas públicas en otoño de 2022 para cuantificar en qué medida proporcionan recursos y programas de desarrollo empresarial y de carrera para los usuarios que buscan iniciar un nuevo negocio, cambiar de carrera o ingresar a la fuerza laboral, ya sea por primera vez o después de una larga ausencia. Este informe detallará las respuestas de 225 bibliotecas públicas de América del Norte y resaltará los recursos y programas ofrecidos, la demanda de estos recursos y programas, y las asociaciones que las bibliotecas establecen con organizaciones locales para ofrecer estos recursos.

Las bibliotecas públicas han tenido durante mucho tiempo recursos para ayudar a los solicitantes de empleo, ya sea a través de libros sobre cómo perfeccionar las habilidades de entrevista o preparar un currículum, o mediante programas individuales o grupales dirigidos a los solicitantes de empleo. Además de los recursos impresos, muchas bibliotecas también ofrecen recursos basados en tecnología, como bases de datos (que pueden ayudar a los emprendedores a evaluar mercados individuales o analizar la competencia, por ejemplo) o programas en línea que abarcan desde tutoriales básicos sobre búsqueda de empleo hasta clases de realidad virtual que enseñan a los usuarios de manera virtual cómo prepararse para una carrera específica. Las bibliotecas a menudo se asocian con organizaciones locales, como asociaciones de desarrollo empresarial, cámaras de comercio y la filial local de SCORE, entre otros, para ofrecer estos programas.

Si le preguntas a prácticamente cualquier propietario de negocios en cualquier industria hoy en día, es probable que te digan que su principal desafío, especialmente desde la pandemia, no es solo encontrar empleados, sino encontrar empleados con habilidades. Al mismo tiempo, hay personas que ingresan a la fuerza laboral, ya sea por primera vez o después de un período de ausencia debido al cuidado de los hijos, entre otras razones, y carecen de las habilidades que esos empleadores pueden necesitar. También hay personas que buscan cambiar de carrera e incluso comenzar sus propios negocios. Una consecuencia de la pandemia ha sido lo que se ha llamado «La Gran Renuncia», personas que han reflexionado sobre sus vidas y carreras durante la pandemia y han perseguido el sueño de ser dueños de un negocio, o al menos de no estar atrapados en un trabajo que odian. El año pasado, The Economist publicó una historia con el titular «La formación de nuevos negocios en América se vuelve loca», ya que las solicitudes de nuevos negocios reportadas por el Buró del Censo estaban casi literalmente fuera de escala.

Redefiniendo la Inteligencia Artificial: cómo la práctica de la Propiedad Intelectual se va adaptando a lo que se avecina

Los avances rápidos en inteligencia artificial indudablemente influirán en la ley y la práctica de la propiedad intelectual. Esto requiere que los profesionales de PI y sus socios tecnológicos reevalúen ciertas suposiciones sobre cómo se crea, protege y administra la PI. Se espera que estos cambios no lleguen como una revolución, sino a través de una serie de pasos incrementales.

Clarivate Plc ha publicado un informe titulado «Redefining AI: How IP practice meets the coming wave«, que investiga el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la ley, la práctica y los procesos de propiedad intelectual (PI). El informe revela que la IA se está adoptando cada vez más en el campo de la PI, ofreciendo beneficios como la automatización de tareas manuales y la mejora de la productividad.

El informe aborda las percepciones de la IA y se centra en los beneficios, riesgos y la disposición a su integración en el ciclo de vida de la PI. Se parte de la suposición fundamental de que las perspectivas reales y los usos de la IA deben ser centrales en su desarrollo. El informe se basa en una encuesta en línea en la que participaron 575 profesionales de PI e investigación y desarrollo (I+D) de firmas de abogados y corporaciones de todo el mundo entre el 17 de julio y el 1 de agosto de 2023.

Al igual que en muchos sectores, el uso de la IA para potenciar los procesos de PI y la toma de decisiones abarca una amplia gama de tecnologías con diferentes niveles de sofisticación. El 43% de los encuestados informaron que actualmente no se estaba utilizando la IA. La mayoría de los encuestados mostraron un sentimiento negativo hacia la IA en general y expresaron su mayor preocupación por la precisión (74%). Hubo un fuerte interés en que la IA respaldara tareas manuales y laboriosas (67%), con solo una pequeña minoría (8%) sugiriendo que no querían que la IA se aplicara en absoluto a los procesos de PI. En conjunto, estos hallazgos sugieren la posibilidad de que la implementación de la IA sea altamente contextual, dependiendo del problema específico a resolver y del entorno de riesgo. Las percepciones negativas de la IA tienden naturalmente hacia tareas de alto riesgo que dependen en gran medida de la experiencia. En estas áreas, se enfatiza la creación de herramientas que ponen de relieve la experiencia. Enfoques centrados en el ser humano pueden mitigar algunos riesgos asociados con la incorporación de la IA en los flujos de trabajo de PI, calibrando su desarrollo a las necesidades de los profesionales. Sin confianza en sistemas autónomos, es poco probable que se aproveche el verdadero potencial de la IA. Situamos la IA responsable y ética en el contexto de la práctica de la PI, no para sugerir que el desarrollo de la IA hasta la fecha haya sido irresponsable, sino para avanzar hacia un panorama equitativo en el que las tecnologías basadas en la IA satisfagan las necesidades de quienes las utilizan.

Puntos clave del informe:

  1. La IA se está adoptando en la gestión de la PI, mejorando la toma de decisiones y acelerando los procesos de investigación.
  2. Las actitudes hacia la adopción de la IA en el campo de la PI varían según los roles y las ubicaciones geográficas. Los abogados y las firmas de abogados son más reacios, mientras que los no abogados, ejecutivos y profesionales de I+D se sienten más cómodos con la IA.
  3. Europa y los Estados Unidos muestran actitudes más cautelosas hacia la adopción de la IA, mientras que las regiones de Asia Pacífico y MENA son más receptivas.
  4. Las preocupaciones sobre la adopción de la IA incluyen la precisión de los resultados, la confiabilidad, consideraciones éticas, la confidencialidad del cliente, la responsabilidad y la falta de regulación.
  5. Las firmas de abogados, en particular, expresan reservas sobre la adopción de la IA, con preocupaciones sobre la responsabilidad, la confiabilidad y la confidencialidad del cliente.
  6. Los profesionales de I+D son los más entusiastas acerca de la adopción de la IA y creen que tendrá un impacto positivo en su función.
  7. Los departamentos legales internos y las firmas de abogados enfrentan barreras significativas para adoptar la IA, lo que enfatiza la necesidad de un enfoque responsable que tenga en cuenta las implicaciones legales, éticas y sociales.

El informe sugiere que adoptar la IA en la PI requiere un compromiso continuo para gestionar y evaluar riesgos, teniendo en cuenta consideraciones legales, éticas y sociales. Este enfoque puede ayudar a calibrar los sistemas de IA para satisfacer necesidades específicas y al mismo tiempo mantener la integridad del sistema de PI y garantizar la equidad y la justicia.