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Política de Gestión de Datos de Investigación (RDM): de la estrategia a la implementación

Abel, Jennifer, Ian Milligan, Alison Hitchens, Beth Sandore Namachchivaya, Caroline Hyslop, Anneliese Eber, Vicky Chung, et al. 2023. Building an Inter-Institutional and Cross-Functional Research Data Management Community: From Strategy to Implementation. University of Waterloo. https://hdl.handle.net/10012/21683

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Este documento presenta los resultados de un taller celebrado en septiembre de 2023 en la Universidad de Waterloo, Canadá, como respuesta a la Política de Gestión de Datos de Investigación (RDM, por sus siglas en inglés) de las Tres Agencias del Gobierno de Canadá, publicada en marzo de 2021. Esta política exigía que todas las instituciones postsecundarias y hospitales de investigación que administran fondos de las Tres Agencias (CIHR, NSERC y SSHRC) desarrollaran y publicaran estrategias institucionales de gestión de datos antes del 1 de marzo de 2023.

Una vez establecidas estas estrategias, surgió la necesidad de pasar de la planificación a la implementación efectiva. Para ello, el taller de Waterloo, financiado por el Consejo de Investigación en Ciencias Sociales y Humanidades (SSHRC), reunió a representantes de más de 30 instituciones canadienses —de distintos tamaños y niveles de intensidad investigadora— con el fin de dialogar y colaborar sobre cómo llevar estas estrategias a la práctica.

Durante los diálogos realizados en el taller celebrado en la Universidad de Waterloo, los participantes identificaron nueve recomendaciones clave de alto nivel para guiar la implementación eficaz de estrategias de gestión de datos de investigación (RDM):

  1. Claridad en las expectativas y comunicación: Es fundamental establecer directrices claras sobre el cumplimiento normativo, los requisitos institucionales y los servicios disponibles.
  2. Compromiso del liderazgo universitario: Se requiere el apoyo explícito de las autoridades de las instituciones para que las estrategias de RDM se consoliden y se prioricen.
  3. Financiamiento institucional: Es necesario identificar y asegurar fondos específicos para implementar y sostener actividades de RDM dentro de las instituciones.
  4. Desarrollo de capacidades del personal: Se debe fortalecer la formación y el desarrollo de competencias del personal técnico y de apoyo, tanto a nivel institucional como nacional.
  5. Coordinación interna: Se recomienda fomentar la colaboración y la integración entre los distintos departamentos y servicios dentro de cada institución para una gestión efectiva de los datos.
  6. Colaboración entre instituciones: Promover alianzas entre instituciones, especialmente para apoyar a las de menor tamaño en el cumplimiento de los requerimientos en RDM.
  7. Soberanía de los datos indígenas: Impulsar el desarrollo de políticas y directrices que reconozcan y respeten los derechos de las comunidades indígenas sobre sus datos.
  8. Formación e implicación del personal investigador: Incrementar la capacitación, el apoyo y la concienciación de los investigadores en temas de RDM.
  9. Estructuras nacionales de apoyo: Crear mecanismos nacionales que fomenten la colaboración, el desarrollo estratégico y un lenguaje común sobre RDM.

Estas recomendaciones están dirigidas a un público amplio: agencias financiadoras, organismos gubernamentales, organizaciones profesionales, consorcios académicos, administraciones universitarias, investigadores y profesionales del ámbito de la información.

Informe de Sistemas Bibliotecarios 2025: avances, desafíos y oportunidades en la tecnología para bibliotecas

Breeding, M. (2025, May 1). 2025 Library Systems Report. American Libraries Magazine, 2025. https://americanlibrariesmagazine.org/2025/05/01/2025-library-systems-report/

El 2025 Library Systems Report, publicado por la American Libraries Magazine, ofrece un panorama exhaustivo sobre el estado actual y las tendencias emergentes en los sistemas tecnológicos utilizados por bibliotecas de todo el mundo. Elaborado por Marshall Breeding, este informe anual se ha consolidado como una fuente clave para entender el ecosistema de proveedores, plataformas, estrategias de desarrollo e innovación en el sector de los sistemas bibliotecarios.

Uno de los puntos centrales del informe de este año es la creciente necesidad de personalización de los sistemas bibliotecarios. Las empresas proveedoras están ajustando y diversificando sus productos para responder a las necesidades particulares de distintos tipos de bibliotecas, desde grandes consorcios académicos hasta bibliotecas públicas de tamaño mediano o pequeño. Esta diferenciación implica adaptar funcionalidades para gestionar tanto colecciones físicas como digitales, sistemas de préstamo, interfaces de usuario, automatización y análisis de datos.

El informe también destaca importantes movimientos estratégicos entre las compañías tecnológicas del sector, incluidos cambios en el liderazgo ejecutivo y el enfoque hacia una gestión más eficiente del desarrollo de productos. Se enfatiza que, tras varios años de consolidación y adquisiciones, las compañías parecen centradas ahora en ejecutar con eficacia sus hojas de ruta y garantizar la estabilidad y el crecimiento de sus plataformas. Esto ha llevado a una mejora en el ritmo de innovación y en la incorporación de funcionalidades solicitadas por la comunidad bibliotecaria.

SirsiDynix fue adquirida en diciembre de 2024 por Harris Computer, una subsidiaria de Constellation Software. Esta adquisición marca la salida de SirsiDynix de la propiedad de capital privado, permitiéndole centrarse en el desarrollo a largo plazo. La compañía continúa ofreciendo productos como Symphony, Horizon y BLUEcloud, y mantiene su independencia operativa. En 2024, reportó 2,104 instalaciones de Symphony y 645 de Horizon. Además, lanzó BLUEcloud Mobile2, una nueva aplicación móvil que mejora la experiencia del usuario.

Clarivate nombró a Matti Shem Tov como CEO en agosto de 2024, quien previamente lideró Ex Libris y ProQuest. Clarivate integra marcas como Ex Libris e Innovative bajo su unidad Academia y Gobierno. Ex Libris sigue expandiendo su plataforma Alma, alcanzando 2,745 implementaciones, mientras que Innovative tiene 704 instalaciones de Polaris y 152 de Vega Discover. Además, Clarivate está desarrollando herramientas con inteligencia artificial, como Alma Specto y Primo Research Assistant, para mejorar la gestión y descubrimiento de recursos en las bibliotecas.

EBSCO Information Services es una empresa privada que se centra en ofrecer contenido confiable y tecnología interoperable. En 2024, nombró a Annie Callanan como CEO. EBSCO sigue su enfoque de código abierto, participando en el desarrollo de FOLIO, un sistema de gestión de bibliotecas de código abierto. En 2024, firmó 159 acuerdos para EBSCO FOLIO y lanzó Mosaic by GOBI Library Solutions, que moderniza la selección y adquisición de materiales bibliográficos. Además, introdujo inteligencia artificial en sus productos EBSCO Discovery Service y EBSCOhost, mejorando la experiencia de los usuarios.

OCLC, una organización sin fines de lucro, adquirió CloudLibrary de Bibliotheca en 2024, entrando al mercado del préstamo de libros electrónicos. OCLC también adquirió JJH Consulting, ahora conocido como Synexis Consulting. La base de datos WorldCat de OCLC creció en más de 52 millones de registros en 2024, y la organización lanzó nuevos servicios como OCLC Resource Sharing for Groups y Choreo Insights, que mejoran el préstamo interbibliotecario y el análisis de colecciones. OCLC también está utilizando inteligencia artificial para mejorar los servicios de recomendación y préstamo de recursos.

Civica fue adquirida por el grupo de capital privado Blackstone en 2024. Su sistema de gestión de bibliotecas, Spydus, ha sido implementado en 875 bibliotecas, incluyendo 10 nuevas contrataciones en 2024. Civica también lanzó una aplicación móvil para Spydus, que permite a los usuarios buscar en el catálogo, gestionar sus cuentas y recibir notificaciones. La compañía está expandiendo su presencia en América del Norte.

Soutron Global adquirió MINISIS en 2024, una empresa especializada en soluciones de gestión para bibliotecas, archivos y museos. Soutron sigue ofreciendo un sistema de gestión de bibliotecas (ILS) que ha sido implementado en 357 bibliotecas. La adquisición de MINISIS fortalece su posición en el mercado de la gestión de recursos culturales.Un componente clave en la evolución de estos sistemas es la inteligencia artificial. Las empresas están incorporando cada vez más herramientas basadas en IA para mejorar la experiencia de búsqueda, la personalización de recomendaciones, el análisis de uso de colecciones y la automatización de procesos internos. Sin embargo, el informe también plantea la necesidad de mantener un enfoque ético en el uso de esta tecnología, particularmente en lo que respecta a la privacidad de los datos de los usuarios y la transparencia algorítmica.

Asimismo, el informe examina cómo las bibliotecas están demandando sistemas más abiertos e interoperables, que se puedan integrar con otras plataformas académicas, educativas o de gestión municipal. Esta tendencia responde a una visión más amplia de la biblioteca como nodo dentro de ecosistemas institucionales y comunitarios más complejos.

Por otro lado, el informe subraya que, si bien los desarrollos tecnológicos son importantes, no deben verse como un fin en sí mismo. El objetivo principal sigue siendo mejorar los servicios bibliotecarios, garantizar el acceso equitativo a la información y apoyar las misiones educativas y culturales de las bibliotecas. En este sentido, se advierte contra la dependencia excesiva de sistemas cerrados o propietarias que limiten la autonomía de las instituciones.

En suma, el 2025 Library Systems Report muestra un sector en evolución, donde la innovación tecnológica se entrelaza con valores tradicionales como la equidad, el acceso libre al conocimiento y la sostenibilidad institucional. Las empresas proveedoras están respondiendo con soluciones más flexibles, inteligentes y éticas, en un contexto donde las bibliotecas siguen siendo actores fundamentales en la transformación social y educativa.

Futuros posibles de la inteligencia artificial: escenarios hacia 2030

Department for Science, Innovation and Technology. AI 2030 Scenarios. Londres: Government of the United Kingdom, 2024.

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El informe AI 2030 Scenarios explora cinco posibles futuros sobre el impacto de la inteligencia artificial hasta 2030. Analiza riesgos como la pérdida de empleos, el uso indebido de tecnologías avanzadas o la desilusión por avances más lentos de lo esperado. Su objetivo es ayudar a gobiernos y sectores clave a prepararse ante la incertidumbre y diseñar políticas responsables.

El informe AI 2030 Scenarios Report, publicado por la Oficina de Ciencia del Gobierno del Reino Unido en abril de 2025, presenta cinco escenarios plausibles sobre cómo la inteligencia artificial (IA) podría transformar la sociedad para el año 2030. Este documento tiene como objetivo ayudar a responsables políticos, la industria y la sociedad civil a anticipar riesgos, identificar oportunidades y diseñar políticas resilientes frente a las incertidumbres tecnológicas, económicas y sociales que plantea la evolución de la IA.

Escenario 1: Avances incrementales en la IA

En este escenario, la IA evoluciona de manera gradual, mejorando las capacidades existentes sin cambios disruptivos. Las herramientas de IA se integran en diversos sectores, aumentando la eficiencia y productividad, pero sin reemplazar completamente el trabajo humano. La gobernanza y las regulaciones se adaptan lentamente, lo que permite una adopción controlada y supervisada de la tecnología.

Escenario 2: IA especializada y dominante

Aquí, la IA alcanza niveles de especialización que le permiten superar a los humanos en tareas específicas y bien definidas. Aunque estas herramientas son altamente eficientes en sus dominios, carecen de la capacidad para integrar múltiples tareas o adaptarse a contextos complejos sin supervisión humana. La dependencia de la IA en sectores críticos plantea desafíos éticos y de seguridad, requiriendo marcos regulatorios más robustos.

Escenario 3: IA generalizada y autónoma

Este escenario contempla el desarrollo de sistemas de IA con capacidades generales que igualan o superan las habilidades humanas en una amplia gama de tareas cognitivas. La automatización se extiende a numerosos campos, desde la investigación científica hasta la toma de decisiones estratégicas. La rápida adopción de estas tecnologías genera tensiones en el empleo y plantea interrogantes sobre la responsabilidad y el control de sistemas autónomos.

Escenario 4: Fragmentación tecnológica y geopolítica

En este contexto, las diferencias en el desarrollo y la implementación de la IA entre países y regiones conducen a una fragmentación tecnológica. Las disparidades en recursos, regulaciones y acceso a datos crean brechas significativas, afectando la cooperación internacional y exacerbando las desigualdades económicas y sociales. La competencia geopolítica por el liderazgo en IA intensifica estas divisiones.

Escenario 5: Rechazo social y regulaciones restrictivas

Ante preocupaciones sobre la privacidad, el empleo y la ética, la sociedad responde con escepticismo y resistencia al avance de la IA. Los gobiernos implementan regulaciones estrictas que limitan el desarrollo y la aplicación de tecnologías de IA. Esta cautela ralentiza la innovación, pero busca proteger valores fundamentales y prevenir impactos negativos no deseados.

El informe destaca la importancia de considerar estos escenarios para desarrollar políticas públicas que equilibren la promoción de la innovación con la protección de los derechos individuales y colectivos. Asimismo, subraya la necesidad de una gobernanza inclusiva y adaptativa que permita maximizar los beneficios de la IA mientras se mitigan sus riesgos potenciales.

Confianza, actitudes y uso de la inteligencia artificial. Un estudio global 2025

Gillespie, N., Lockey, S., Ward, T., Macdade, A., & Hassed, G. Trust, attitudes and use of artificial intelligence: A global study 2025. The University of Melbourne and KPMG, 2025. DOI 10.26188/28822919.

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El informe global de 2025 sobre IA destaca el aumento de su uso y aceptación, aunque persisten preocupaciones sobre su confianza, riesgos y gobernanza. Mientras que los beneficios de la IA son evidentes, como mayor eficiencia y mejora en decisiones, también existen preocupaciones sobre privacidad, desempleo y deshumanización. Se requiere una regulación más fuerte y formación para garantizar un uso responsable y ético de la IA en el trabajo y la educación.

Se explora cómo las personas perciben la inteligencia artificial (IA), su uso y las implicaciones sociales, económicas y éticas que trae consigo. Publicado por la Universidad de Melbourne y KPMG, este estudio global recoge las opiniones de más de 48,000 personas de 47 países, proporcionando un análisis exhaustivo sobre la confianza y la aceptación de la IA, sus riesgos y beneficios, y las expectativas sobre su regulación. Estudio global realizado por la Universidad de Melbourne y KPMG, que analiza las actitudes, el uso y la confianza en la inteligencia artificial a nivel mundial.

Confianza y aceptación de la IA

A pesar del uso generalizado de la IA, más de la mitad de las personas (54%) no confían plenamente en ella. La gente es más escéptica respecto a la seguridad, el impacto social y la privacidad de la IA, pero tiende a confiar en su capacidad técnica. En los países avanzados, la desconfianza y la aceptación son más bajas en comparación con los países emergentes.

Uso y comprensión de la IA

Dos de cada tres personas usan IA regularmente, pero más de la mitad (61%) no han recibido formación en IA y tienen un conocimiento limitado sobre cómo funciona. Los países emergentes muestran un uso y comprensión de la IA más elevados que los países avanzados, lo que refleja diferencias en la accesibilidad y educación sobre estas tecnologías.

Beneficios y riesgos de la IA

La IA aporta beneficios claros como la mejora de la eficiencia, la toma de decisiones y la innovación, pero también genera preocupaciones sobre la privacidad, la ciberseguridad, la pérdida de empleos y la deshumanización de las interacciones laborales y educativas. En los países avanzados, existe una mayor división de opiniones sobre si los beneficios superan los riesgos.

Regulación y gobernanza de la IA

El 70% de las personas cree que es necesario regular la IA, aunque solo el 43% considera que las leyes actuales son suficientes. La mayoría de las personas prefieren una regulación internacional y gubernamental, así como una co-regulación con la industria. Además, el 87% considera que las leyes deben abordar la desinformación generada por la IA.

IA en el lugar de trabajo

El 58% de los empleados usa IA regularmente en su trabajo, aunque el uso de herramientas gratuitas y públicas como ChatGPT es más común que las opciones proporcionadas por los empleadores. Aunque la IA mejora la eficiencia y calidad del trabajo, también tiene efectos negativos, como la reducción de la interacción humana y el riesgo de reemplazar trabajos. Muchos empleados informan un uso inapropiado de la IA que contraviene las políticas de la empresa, lo que destaca la falta de gobernanza adecuada en muchas organizaciones.

Uso de la IA por estudiantes

La mayoría de los estudiantes (83%) utiliza la IA en sus estudios, destacando beneficios como la personalización del aprendizaje y la reducción de la carga de trabajo. Sin embargo, también existen preocupaciones sobre la dependencia excesiva de la IA y su impacto en el pensamiento crítico y la equidad en las evaluaciones. Solo la mitad de las instituciones educativas proporcionan políticas o formación para el uso responsable de la IA.

Conclusiones

El informe subraya que, aunque la adopción de la IA ha traído beneficios tangibles en diversas áreas, las organizaciones y gobiernos deben centrarse en una gobernanza responsable de la IA, implementando políticas claras y proporcionando formación para evitar el uso inapropiado y garantizar una integración ética en la sociedad.

Cifras clave

  • 54 % de la población desconfía de los sistemas de IA.
  • 66 % usa IA regularmente, pero 61 % no ha recibido formación en IA.
  • 72 % de las personas aceptan el uso de IA, aunque también sienten preocupación.
  • En economías emergentes: 80 % usan IA regularmente, frente al 58 % en economías avanzadas.
  • 70 % cree necesaria la regulación de la IA, pero solo 43 % considera que las leyes actuales son adecuadas.
  • 83 % de los estudiantes (principalmente universitarios) usan IA habitualmente.
  • 58 % de los empleados usan IA en el trabajo, aunque 2 de cada 5 creen que sus puestos pueden ser reemplazados por IA.
  • 1 de cada 2 empleados usa IA sin decirlo y sin evaluar sus resultados, generando errores y riesgos.

Integración de la alfabetización informacional en el plan de estudios

CONUL Advisory Committee on Information Literacy
(ACIL) Integrating Information Literacy into the Curriculum. 2005.

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​El folleto Integrating Information Literacy into the Curriculum de CONUL está dirigido a todo el personal involucrado en el diseño y la entrega de cursos. Su propósito es mostrar qué es la alfabetización informacional (IL), cómo incorporarla con éxito en programas de estudio y cómo el personal bibliotecario puede participar en asociaciones colaborativas para lograrlo. Ofrece orientación práctica, estudios de caso de buenas prácticas dentro de las bibliotecas de CONUL y consejos útiles para el personal docente, comités de programas y equipos de módulos.​

La IL es un componente clave en el desarrollo del estudiante como aprendiz independiente. También contribuye a la capacidad de los estudiantes para trabajar con confianza con la información y las herramientas de TI, y para desarrollar habilidades esenciales de pensamiento crítico. Todos estos son atributos esenciales para el graduado moderno y el empleado moderno. El nuevo graduado no solo debe tener conocimientos especializados en su campo, sino también una gama de competencias genéricas necesarias para participar en un lugar de trabajo sujeto a cambios constantes, las habilidades para continuar aprendiendo a lo largo de toda una vida profesional. Integrar la IL es crear un plan de estudios que permita a los estudiantes desarrollar las habilidades para aprender de forma independiente y seguir aprendiendo a lo largo de su empleo y vida.​

El término «Alfabetización Informacional» se utiliza en su mayoría en este folleto debido a su amplia aceptación y uso internacional. Sin embargo, se reconoce que el término preferido en algunas instituciones de CONUL es «Habilidades de Información».​

Adolescentes, redes sociales y salud mental

Auxier, Brooke, y Colleen McClain. 2024. Teens, Social Media and Mental Health. Pew Research Center.

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La mayoría de los adolescentes atribuyen a las redes sociales el hecho de sentirse más conectados con sus amigos. Sin embargo, aproximadamente 1 de cada 5 afirma que las redes sociales perjudican su salud mental, y cada vez son más los que piensan que perjudican a las personas de su edad.

Aunque muchos adolescentes reconocen que estas plataformas los ayudan a sentirse más conectados con sus amigos y a expresar su creatividad, casi la mitad (48%) opina que las redes sociales tienen un efecto mayoritariamente negativo sobre sus compañeros, un aumento significativo respecto al 32% registrado en 2022. Sin embargo, solo un 14% siente que estas afectan negativamente su propia salud mental. Además, un 45% de los adolescentes admite pasar demasiado tiempo en redes sociales, y las chicas tienden a reportar experiencias más negativas que los chicos en cuanto a autoestima, salud mental y calidad del sueño.

Por otro lado, los padres muestran una mayor preocupación que los adolescentes por la salud mental juvenil: un 55% dice estar muy preocupado, frente al 35% de los jóvenes. Esta diferencia también se refleja en la disposición para hablar del tema: el 80% de los padres afirma sentirse cómodo conversando sobre salud mental con sus hijos, mientras que solo el 52% de los adolescentes comparte esa sensación. Respecto a las causas del deterioro de la salud mental, los padres tienden a culpar a las redes sociales en mayor medida que los adolescentes, quienes también mencionan el acoso escolar y las presiones sociales como factores relevantes. Las diferencias también se observan según el género y la etnia, siendo las chicas y los jóvenes afroamericanos los más preocupados. Aunque las redes sociales pueden ser un espacio de apoyo y creatividad, el informe evidencia una creciente inquietud sobre su impacto en el bienestar emocional de los adolescentes.

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

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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

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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.