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Decopy.ai: detector y humanizador de texto escrito por IA gratuito

Decopy.ai

https://decopy.ai/

Decopy.ai es una plataforma integral de inteligencia artificial especializada en la detección y análisis de contenido generado por IA. Esta herramienta surge como respuesta a la creciente necesidad de verificar la autenticidad del contenido digital en una era donde la inteligencia artificial puede producir textos, imágenes y otros medios de comunicación con una calidad cada vez más sofisticada. La plataforma se posiciona como una solución confiable para educadores, empresas, creadores de contenido y cualquier persona que requiera verificar la originalidad de material digital.

La funcionalidad central de Decopy.ai es su capacidad para identificar contenido creado por modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, Gemini, Claude, LLaMa y otros sistemas similares. La plataforma cuenta con una tasa de precisión que alcanza hasta el 99% en la detección de texto generado por IA, lo que la convierte en una herramienta altamente confiable para verificar la autenticidad del contenido escrito.

Además del análisis textual, Decopy.ai incluye un detector de imágenes basado en IA que permite verificar instantáneamente la autenticidad de las imágenes. Esta funcionalidad es especialmente relevante en un contexto donde las imágenes generadas por IA se vuelven cada vez más realistas y difíciles de distinguir de las fotografías auténticas.

Una característica distintiva de la plataforma es su capacidad para «humanizar» el contenido generado por IA. Esta función transforma el texto producido por inteligencia artificial para que resulte más natural y menos detectable por otros sistemas de verificación. Esta herramienta es particularmente útil para aquellos que desean refinar contenido generado por IA para hacerlo más atractivo y auténtico.

Decopy.ai también funciona como una suite integral de herramientas de escritura que incluye capacidades de paráfrasis, reescritura para mayor claridad, traducción entre idiomas y creación de ensayos bien estructurados. Estas funcionalidades están diseñadas para facilitar el proceso de escritura y mejorar la calidad del contenido producido.

También, la plataforma ofrece capacidades de resumido que permiten a los usuarios procesar documentos extensos y extraer las ideas principales de manera eficiente. Esta función es especialmente valiosa para académicos, estudiantes y profesionales que necesitan procesar grandes volúmenes de información rápidamente.

Una ventaja significativa de Decopy.ai es su soporte para múltiples idiomas, lo que la hace accesible para una audiencia global. Esta característica es particularmente importante dado que el contenido generado por IA se produce en diversos idiomas y requiere herramientas de detección que puedan manejar esta diversidad lingüística.

Adopción de prácticas críticas de catalogación y auditorías de diversidad

Anderson, Jessica K., y Yan Quan Liu. “Adopting Critical Cataloging Practices Post Diversity Audit: Connecting the Community to Your Collection.” Library Resources & Technical Services 69, no. 3 (2025). https://doi.org/10.5860/lrts.69n3.8498

Las bibliotecas públicas son instituciones que conectan a las personas con los recursos. Sin embargo, no todos los usuarios se ven reflejados en los libros seleccionados, y otros tienen dificultades para encontrar resultados relevantes en el catálogo debido a términos de búsqueda obsoletos o problemáticos. Dos estrategias emergentes para abordar estos problemas son las auditorías de diversidad y la catalogación crítica.

El artículo aborda cómo transformar las prácticas de catalogación tradicionales para crear colecciones más inclusivas y accesibles después de realizar auditorías de diversidad. Este trabajo representa un enfoque integral que conecta la evaluación crítica de colecciones con la implementación práctica de cambios significativos en los sistemas de organización del conocimiento.

Las auditorías de diversidad han emergido como herramientas fundamentales para evaluar la representación en las colecciones bibliotecarias. Estas auditorías constituyen un inventario sistemático diseñado para analizar y medir el rango de experiencias, representaciones diversas y puntos de vista encontrados dentro de los recursos bibliotecarios. El proceso proporciona datos concretos y objetivos que informan el desarrollo estratégico de colecciones, asegurando que las bibliotecas mantengan una representación apropiada y equitativa de diversas comunidades y perspectivas. Sin embargo, el verdadero desafío comienza después de completar la auditoría, cuando las instituciones deben traducir los hallazgos en acciones concretas y sostenibles.

La catalogación crítica emerge como el marco teórico y práctico que guía esta transformación. Este enfoque se centra en las implicaciones éticas de los metadatos bibliotecarios, la catalogación y las prácticas de clasificación, estándares e infraestructura. La catalogación crítica examina cómo las prácticas tradicionales pueden perpetuar sesgos sistemáticos, exclusiones y representaciones problemáticas que limitan el acceso equitativo a la información. Este enfoque reconoce que los sistemas de catalogación no son neutrales, sino que reflejan las perspectivas y sesgos de quienes los crearon, frecuentemente excluyendo o marginalizando ciertas comunidades y formas de conocimiento.

Se detallan las metodologías disponibles para realizar auditorías de diversidad, incluyendo el método de búsqueda en catálogo, el método de lista de verificación y el método de inspección de libros. Cada metodología presenta ventajas y desventajas únicas, y la elección del método depende de los recursos disponibles, el alcance de la colección y los objetivos específicos de la institución. La comprensión profunda de estas metodologías es crucial para implementar cambios efectivos en las prácticas de catalogación posteriores a la auditoría.

La implementación post-auditoría representa el núcleo del trabajo de Anderson y Liu. Una vez identificadas las brechas de diversidad y los sesgos sistemáticos en la catalogación, las bibliotecas deben desarrollar estrategias específicas para abordar estas deficiencias. Esto incluye la revisión crítica de los términos de materia, la actualización de descripciones bibliográficas para incluir perspectivas más amplias, y la implementación de prácticas de catalogación que reconozcan y valoren diferentes formas de conocimiento y experiencia cultural. El proceso requiere no solo cambios técnicos, sino también un compromiso institucional con la equidad y la inclusión.

La conexión entre la comunidad y la colección constituye el objetivo final de estas prácticas críticas de catalogación. Las mejoras en la catalogación deben traducirse en mayor accesibilidad y relevancia para diversas comunidades de usuarios. Esto implica crear metadatos que faciliten el descubrimiento de recursos por parte de usuarios que tradicionalmente han sido marginalizados por los sistemas de catalogación convencionales. La catalogación crítica busca eliminar barreras y crear puentes entre los recursos disponibles y las necesidades diversas de las comunidades servidas.

La importancia de este trabajo radica en su capacidad para proporcionar una guía práctica y fundamentada para bibliotecas que han completado auditorías de diversidad pero necesitan orientación sobre cómo implementar cambios significativos. El artículo conecta la evaluación teórica con la aplicación práctica, ofreciendo un marco de trabajo que las instituciones pueden adaptar a sus contextos específicos. Esta conexión entre teoría y práctica es esencial para crear cambios sostenibles en las prácticas bibliotecarias.

El contexto profesional más amplio de este trabajo incluye el movimiento hacia prácticas más equitativas e inclusivas en la bibliotecología. Las auditorías de diversidad se han convertido en herramientas esenciales para evaluar y mejorar las colecciones bibliotecarias, pero su valor real se materializa cuando se traducen en acciones concretas que benefician a las comunidades servidas. El trabajo de Anderson y Liu contribuye significativamente a este movimiento al proporcionar un marco práctico para la implementación de cambios post-auditoría.

En conclusión, este artículo representa una contribución valiosa al campo de la bibliotecología crítica, ofreciendo tanto fundamentos teóricos como orientación práctica para bibliotecas comprometidas con la equidad y la inclusión. La adopción de prácticas críticas de catalogación post-auditoría de diversidad no es simplemente una mejora técnica, sino una transformación fundamental en la forma en que las bibliotecas conceptualizan su rol en la democratización del acceso al conocimiento y la información.

Inteligencia Artificial y ciberseguridad: oportunidades, amenazas y regulación necesaria

Kulothungan, Vikram. “Securing the AI Frontier: Urgent Ethical and Regulatory Imperatives for AI-Driven Cybersecurity.” arXiv, January 15, 2025. https://arxiv.org/abs/2501.10467

El artículo ofrece un análisis exhaustivo sobre el papel transformador de la inteligencia artificial (IA) en el campo de la ciberseguridad. Se destaca cómo la IA ha mejorado significativamente la capacidad para detectar y responder a amenazas cibernéticas, al analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y reconocer patrones anómalos que podrían pasar desapercibidos mediante métodos tradicionales. Según datos recientes, el 58% de los Centros de Operaciones de Seguridad (SOC) ya incorporan tecnologías basadas en IA para agilizar la gestión de alertas y liberar recursos humanos para tareas más estratégicas (Forbes, 2025).

Sin embargo, la adopción de IA no solo presenta beneficios, sino que también introduce nuevos riesgos. Los ciberdelincuentes utilizan estas tecnologías para crear ataques más sofisticados, como phishing automatizado y malware polimórfico que evade la detección convencional. Estudios recientes muestran que el 74% de los profesionales de ciberseguridad consideran que las amenazas impulsadas por IA constituyen un desafío creciente, y el 90% prevé un impacto significativo de estas amenazas en los próximos años (Darktrace, 2024). Esto evidencia una carrera constante entre defensores y atacantes en el uso de IA para obtener ventajas en el campo digital.

Además, la incorporación de IA en la ciberseguridad genera importantes interrogantes éticos y regulatorios. Entre ellos destacan el riesgo de sesgos en los algoritmos, la falta de transparencia en la toma de decisiones automatizadas y la asignación de responsabilidades en caso de fallos o ataques. Para abordar estas cuestiones, expertos como Vikram Kulothungan proponen fomentar la alfabetización en IA y la participación pública en la creación de marcos normativos que regulen su uso, garantizando un equilibrio entre innovación y seguridad (Kulothungan, 2025).

De cara al futuro, se prevé una adopción creciente de soluciones basadas en IA, aunque muchas organizaciones aún no están completamente preparadas para confiar en estas tecnologías sin supervisión humana. Un informe reciente indica que el 64% de las instituciones están evaluando herramientas centradas en IA, pero reconocen la necesidad de mantener un control humano efectivo para evitar errores y maximizar la eficacia (Arctic Wolf, 2025). Por lo tanto, el éxito en la integración de IA en ciberseguridad dependerá de combinar innovación tecnológica con formación, políticas claras y vigilancia constante.

La cuota de mercado de búsquedas de Google cae por debajo del 90% en 2024

Sterling, Greg. “Google’s Search Market Share Drops below 90% in 2024.” Search Engine Land, July 2, 2024. https://searchengineland.com/google-search-market-share-drops-2024-450497.

La hegemonía de Google en el campo de las búsquedas online está enfrentando una transformación sin precedentes. Según Search Engine Land, la cuota de mercado de Google en Estados Unidos cayó por debajo del 90 % en 2024, marcando una ruptura con más de dos décadas de dominio prácticamente absoluto (Sterling 2024).

La cuota de mercado de búsquedas de Google en EE. UU. alcanzó un pico del 90,37% en noviembre, pero cayó al 87,39% en diciembre. En el resto de los meses de 2024, la cuota de mercado de Google en EE. UU. fue bastante constante, oscilando entre el 86% y el 88%.

Esta disminución se relaciona directamente con la emergencia de nuevas herramientas basadas en inteligencia artificial, como ChatGPT, Perplexity o el nuevo motor de búsqueda de Microsoft impulsado por Copilot, que están redefiniendo las expectativas de los usuarios sobre lo que significa «buscar» en Internet. Así lo pone de relieve el estudio de  Search Engine Land, que apunta según una encuesta que el 83% de las personas prefieren herramientas de inteligencia artificial frente a motores de búsqueda tradicionales

La tendencia se ve reforzada por un estudio reciente de Statista que muestra que los jóvenes de entre 18 y 24 años cada vez recurren más a plataformas como TikTok y Reddit para informarse, desplazando a Google como primera fuente de descubrimiento de contenidos. Según un artículo de The Verge, estas plataformas ofrecen resultados más “visuales, personales y reales”, lo cual resuena con una generación que valora la inmediatez, la experiencia del usuario y el contenido generado por personas reales.

Además, el exceso de anuncios y el abuso del SEO en Google han deteriorado la calidad percibida de los resultados. Muchos usuarios sienten que las primeras páginas están dominadas por intereses comerciales antes que por la relevancia informativa. Como apunta un análisis de Wired (2024), esta percepción ha motivado a millones de usuarios a buscar alternativas más limpias, rápidas y conversacionales, como las respuestas generadas por IA, que eliminan el ruido publicitario y ofrecen síntesis directas y comprensibles.

En este contexto, la búsqueda evoluciona de un modelo de enlaces hacia un modelo de respuestas. La inteligencia artificial no solo facilita una búsqueda más eficiente, sino que también transforma el hábito de consumo de información, integrándose en asistentes personales, navegadores y dispositivos móviles con capacidades proactivas. Para Google, este cambio representa un desafío existencial: reinventar su modelo de negocio para seguir siendo competitivo sin alienar a sus usuarios ni depender excesivamente de la publicidad.

Estrategias efectivas para aumentar y gestionar éticamente la frecuencia de citación

Ebrahim, Nader Ale. «Effective Strategies for Increasing and Ethically Managing Citation Frequency.» SSRN, June 13, 2025. https://www.linkedin.com/pulse/effective-strategies-increasing-ethically-managing-nader-ale-ebrahim-gm2yf/

Las citas son un indicador ampliamente reconocido del impacto académico y la visibilidad de la investigación. Sin embargo, la frecuencia de citas está influenciada por múltiples factores estratégicos, técnicos y éticos. Este artículo presenta una discusión equilibrada sobre estrategias efectivas para aumentar y gestionar éticamente la frecuencia de citas, fundamentadas en principios de visibilidad de la investigación y ética de las citas. Basándose en los trabajos y materiales públicos del Dr. Nader Ale Ebrahim, el estudio detalla medidas prácticas para mejorar la descubribilidad, accesibilidad y alcance académico, advirtiendo a la vez contra la manipulación poco ética de las citas. El artículo ofrece un marco para guiar a los investigadores en la maximización del impacto académico legítimo, manteniendo la integridad en las citas.

1. Introducción
La frecuencia de citas juega un papel central en la evaluación de la influencia académica, la reputación y los rankings institucionales. Aunque una investigación impactante puede no atraer atención inmediata, una difusión estratégica puede mejorar significativamente las métricas de citas. Al mismo tiempo, la comunidad académica enfrenta un escrutinio creciente hacia prácticas poco éticas, como la auto-citación excesiva y los carteles de citas. Este artículo busca presentar estrategias basadas en evidencia para aumentar la frecuencia de citas, enfatizando límites éticos y acciones que, justificadamente, podrían reducirlas.

2. Estrategias para aumentar la frecuencia de citas

2.1 Optimización de metadatos y títulos
La visibilidad de la investigación comienza con títulos, resúmenes y metadatos bien estructurados. Repetir palabras clave relevantes en el resumen y elegir títulos precisos mejora significativamente la indexación en bases de datos. La optimización de metadatos incrementa la probabilidad de que la investigación sea recuperada por motores de búsqueda académicos.

2.2 Publicar en revistas de alta visibilidad
La selección de revistas es un factor determinante para el desempeño en citas. Los artículos en revistas bien indexadas y de alto impacto tienen mayor probabilidad de ser citados debido a su amplia difusión. Se recomienda apuntar a revistas con lectores establecidos y presencia en Scopus, Web of Science y DOAJ.

2.3 Adoptar acceso abierto y autoarchivo
Numerosos estudios muestran que los artículos en acceso abierto reciben más citas. Hacer preprints o postprints disponibles públicamente a través de repositorios institucionales y plataformas como arXiv o SSRN aumenta la descubribilidad. La visibilidad es clave para el impacto.

2.4 Mantener una presencia digital actualizada
Perfiles profesionales en plataformas como Google Scholar, ORCID, ResearchGate y páginas institucionales deben estar siempre actualizados para amplificar el alcance y la indexación del trabajo académico.

2.5 Expandir colaboraciones
La investigación muestra que colaboraciones internacionales e interdisciplinarias se correlacionan positivamente con mayores tasas de citas. Los artículos con múltiples coautores, especialmente de distintas instituciones o países, atraen una audiencia más diversa.

2.6 Utilizar redes sociales y académicas
Difundir la investigación mediante redes sociales (LinkedIn, Twitter/X), plataformas académicas y blogs extiende el alcance más allá de los lectores tradicionales de revistas. Estas actividades son esenciales en las estrategias modernas de difusión.

2.7 Publicar artículos de revisión y encuestas
Los artículos de revisión, meta-análisis y encuestas suelen atraer más citas que la investigación original por su mayor atractivo. Apuntar a revistas de alto impacto con revisiones es una estrategia probada para aumentar citas.

2.8 Compartir datos y preprints
Los investigadores que comparten conjuntos de datos o documentos en proceso suelen recibir más citas. Los datos abiertos mejoran la replicabilidad y la credibilidad, y amplían el uso del trabajo por otros académicos.

3. Estrategias para gestionar éticamente la frecuencia de citas

3.1 Evitar la auto-citación excesiva
Mantener una tasa equilibrada de auto-citación es esencial para la ética académica. Monitorizar las auto-citas con plataformas como Scopus o Google Scholar ayuda a mantener transparencia y credibilidad.

3.2 Asegurar la relevancia en las referencias
Solo se deben incluir citas que apoyen el argumento o proporcionen contexto necesario. El exceso de referencias puede disminuir la calidad del artículo y provocar solicitudes editoriales para reducirlas.

3.3 Prevenir la manipulación de citas
Prácticas poco éticas como peticiones coercitivas de cita, carteles de citas o referencias irrelevantes distorsionan las métricas académicas. Quienes las practiquen arriesgan daños reputacionales y sanciones, incluyendo la exclusión de bases de datos.

3.4 Practicar la transparencia en las citas
Hacer seguimiento de las fuentes de citas y entender las métricas, incluyendo la exclusión de auto-citas, ayuda a los investigadores a rendir cuentas. Promover la ética en las citas es parte fundamental de una investigación responsable.

4. Conclusión
Aumentar la frecuencia de citas requiere combinar investigación de calidad, difusión estratégica y prácticas éticas. El trabajo del Dr. Nader Ale Ebrahim demuestra que no solo el contenido importa, sino también cómo se comparte y accede a él. Mantener la integridad en las citas asegura que las contribuciones académicas sean creíbles y éticamente fundamentadas. Este enfoque equilibrado brinda a los investigadores las herramientas para construir un perfil académico sólido y contribuir responsablemente al ecosistema científico.

References

1.      Ale Ebrahim, N. (Access to Publications). SSRN Author Page. Retrieved from https://papers.ssrn.com/sol3/cf_dev/AbsByAuth.cfm?per_id=1379350

2.      Ale Ebrahim, N. (Teaching Materials). Figshare Author Page. Retrieved from https://figshare.com/authors/Nader_Ale_Ebrahim/100797

3.      Moed, H. F. (2005). Citation analysis in research evaluation. Springer.

4.      Bornmann, L., & Daniel, H.-D. (2008). What do citation counts measure? A review of studies on citing behavior, Journal of Documentation, 64(1), 45–80.

5.      Björk, B.-C., & Solomon, D. (2012). Open access versus subscription journals: A comparison of scientific impact. BMC Medicine, 10(1), 73.

6.      Tahamtan, I., Afshar, A. S., & Ahamdzadeh, K. (2016). Factors affecting the number of citations: A comprehensive review of the literature. Scientometrics, 107(3), 1195–1225.

7.      Harzing, A. W. (2010). The Publish or Perish Book: Your guide to effective and responsible citation analysis. Tarma Software Research.

8.      How to improve your visibility as a researcher, available online at: https://authorservices.taylorandfrancis.com/blog/research-impact/how-to-improve-research-visibility/

9.      Ale Ebrahim, N. (2025). AI-Powered Tools and Strategies to Boost Research Visibility and Impact [Presentation]. Figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28877966.v1

10.  Ale Ebrahim, N. (2025). AI-Driven Research Tools for Literature Search, Writing, Publishing, and Boosting Research Visibility and Impact [Presentation]. Figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28369517.v1

11.  Ale Ebrahim, N. (2025). AI Application for Maximizing Research Visibility and Impact through Open Science [Presentation]. Figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28306838.v1

12. https://chatgpt.com

Implicación de las bibliotecas en proyectos de ciencia ciudadana

Mumelaš, Dolores, Ivana Matijević y Tomislav Ivanjko. “Citizen Science in Libraries Worldwide: A Systematic Review.” Journal of Librarianship and Information Science, publicado en línea el 26 de junio de 2025. https://doi.org/10.1177/09610006251342825.

Se hace una revisión sistemática a nivel mundial sobre la participación de las bibliotecas en proyectos de ciencia ciudadana. Para ello se propone un enfoque integrador que abarca todos los tipos de bibliotecas (públicas, académicas, escolares y especializadas), sin restricciones geográficas ni lingüísticas. Su objetivo es comprender cómo las bibliotecas actúan como plataformas de participación pública en la investigación científica, en línea con los principios de la ciencia abierta.

Se analizaron 58 estudios obtenidos de cuatro bases de datos especializadas: Web of Science, Scopus, LISTA y Library & Information Science Collection. Se seleccionaron únicamente aquellos documentos que abordaban de manera directa la implicación de las bibliotecas en iniciativas de ciencia ciudadana. La metodología seguida permite mapear tanto los fundamentos teóricos como las aplicaciones prácticas y las tendencias nacionales en este ámbito emergente.

Desde el punto de vista conceptual, el análisis identifica la ciencia abierta como principio central, promoviendo la transparencia, el acceso libre al conocimiento y la inclusión del público en distintas etapas del proceso científico. Las bibliotecas, gracias a su proximidad a las comunidades, se presentan como agentes mediadores capaces de facilitar estas prácticas. También se destaca su papel en el crowdsourcing, la alfabetización científica, la formación de capacidades y su contribución a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Además, algunas iniciativas analizadas se sitúan en el campo de las humanidades digitales, promoviendo la recuperación colaborativa de archivos históricos y el uso de tecnologías digitales para su interpretación.

En cuanto a las experiencias prácticas, el artículo documenta proyectos variados: desde campañas de transcripción y anotación de documentos históricos hasta actividades de ciencia ciudadana relacionadas con la salud pública, el medio ambiente, y la vigilancia comunitaria de fenómenos locales. También se señalan esfuerzos de innovación digital y eventos que fortalecen el compromiso social de las bibliotecas con su entorno.

A nivel nacional, muchos de los estudios se centran en bibliotecas universitarias y públicas, analizando su rol en términos de colaboración, sostenibilidad institucional, percepción social y conexión entre ciencia y ciudadanía. Si bien se ofrecen múltiples ejemplos inspiradores, el artículo también señala una carencia importante: la falta de evidencia empírica que demuestre el impacto directo de estas publicaciones en el diseño o evolución de proyectos reales. Este vacío se presenta como una línea futura de investigación.

El estudio afirma que las bibliotecas están bien posicionadas para desempeñar un papel estratégico en la promoción de la ciencia ciudadana. No obstante, para aprovechar al máximo este potencial, es necesario superar desafíos como la falta de reconocimiento institucional, la escasez de recursos específicos y la necesidad de evaluar el impacto real de estas acciones. La revisión destaca la existencia de múltiples caminos y modelos para que las bibliotecas diseñen su propia hoja de ruta y profundicen su compromiso con la ciencia participativa.

La demanda de electricidad de los centros de datos por el auge de la inteligencia artificial (IA) se duplicará para 2030.

Melo, María Florencia. “La IA dispara el consumo energético global.” Statista, 11 de abril de 2025. https://es.statista.com/grafico/34292/generacion-de-electricidad-para-abastecer-los-centros-de-datos-por-fuente-de-energia/.

Un informe reciente de la Agencia Internacional de la Energía (IEA) advierte que la demanda de electricidad de los centros de datos —especialmente por el auge de la inteligencia artificial (IA)— se duplicará para 2030. Se espera que casi la mitad de esta energía provenga de fuentes renovables como la solar, eólica e hidráulica, aunque el gas natural, el carbón y la energía nuclear seguirán teniendo un papel importante.

La revolución tecnológica liderada por la inteligencia artificial (IA) está generando transformaciones profundas en el ámbito energético. Según un informe publicado por la Agencia Internacional de la Energía (IEA) en abril de 2025, la demanda eléctrica de los centros de datos —infraestructuras esenciales para el funcionamiento de la IA, la computación en la nube, el almacenamiento de datos y los servicios digitales— se duplicará con creces en los próximos cinco años.

El aumento de la demanda no será uniforme a nivel global. En países como Estados Unidos, Japón o Malasia, se prevé que los centros de datos representen entre una quinta parte y más de la mitad del incremento total en el consumo eléctrico.

El gráfico de Statista muestra que a nivel global el consumo de electricidad de los centros de datos aumentará notablemente entre 2025 y 2035. China seguirá dependiendo del carbón más que Estados Unidos, que recurrirá más al gas natural y reducirá su uso de carbón. Ambos países aumentarán considerablemente su generación a partir de fuentes solares y eólicas.

El aumento en el uso de energía trae consigo una consecuencia directa: las emisiones de carbono. Actualmente, los centros de datos emiten unas 180 millones de toneladas de CO₂ indirectamente, lo que representa un 0,5 % de todas las emisiones globales relacionadas con la combustión. Esta cifra podría aumentar si no se adoptan medidas correctoras.

No obstante, la IEA subraya que la IA no es solo parte del problema, sino también parte de la solución. Si se aplica correctamente, puede contribuir a optimizar redes eléctricas, reducir el consumo en industrias clave y acelerar el desarrollo de tecnologías limpias como baterías de alta capacidad o sistemas solares más eficientes.

El 93% de los estudiantes usa herramientas de Inteligencia artificial

Kelly, Rhea. 2025. “Survey: Student AI Use on the Rise.” Campus Technology, 25 de junio de 2025. https://campustechnology.com/articles/2025/06/25/survey-student-ai-use-on-the-rise.aspx.

El estudio confirma que la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta habitual en la vida académica de muchos estudiantes. Aun así, su integración plantea desafíos importantes que deben abordarse desde las instituciones educativas, fomentando un uso crítico, ético y estratégico.

Un reciente estudio llevado a cabo por Microsoft en colaboración con PSB Insights revela que el uso de inteligencia artificial (IA) entre estudiantes estadounidenses está creciendo rápidamente. Según la encuesta, publicada por Campus Technology el 25 de junio de 2025, el 93 % de los estudiantes mayores de 16 años ha utilizado alguna vez herramientas de IA en sus estudios. Este dato indica una integración casi universal de estas tecnologías en la vida académica, una cifra que ha aumentado significativamente en comparación con el año anterior.

El informe también muestra un incremento notable en la frecuencia de uso. El 42 % de los encuestados afirma utilizar IA al menos semanalmente, mientras que un 30 % la emplea diariamente. Esto representa un aumento de 26 puntos porcentuales en el grupo que la usa con frecuencia y una disminución de 20 puntos entre quienes nunca la han utilizado, lo que evidencia una adopción acelerada y progresiva de la IA en entornos educativos.

Los fines para los que los estudiantes utilizan la IA son variados. La mayoría recurre a ella para generar ideas iniciales o ayudarles a comenzar tareas (37 %), para resumir información (33 %) o para obtener respuestas rápidas (33 %). Otros la emplean como herramienta de retroalimentación preliminar (32 %), como medio de aprendizaje personalizado (30 %) o para mejorar su escritura (28 %). Además, se valora su utilidad para crear materiales visuales, desarrollar habilidades para el futuro, completar tareas enteras o simplemente para liberar tiempo y cuidar del bienestar personal. Estas cifras muestran que los estudiantes no solo utilizan la IA como ayuda puntual, sino también como un recurso para el aprendizaje autónomo, la organización y la creatividad.

Lluvia de ideas y arranque de tareas: 37 %
Resúmenes de información: 33 %
Obtener respuestas rápidamente: 33 %
Retroalimentación inicial: 32 %
Aprendizaje personalizado: 30 %
Mejora de escritura: 28 %
Diseño visual para presentaciones: 25 %
Desarrollo de habilidades futuras: 22 %
Realización completa de tareas: 22 %
Fomento de la creatividad: 21 %
Liberar tiempo para aprendizaje o bienestar: 21 %
Apoyo al bienestar personal: 19 %

Sin embargo, el uso creciente de la IA también viene acompañado de preocupaciones. Un 33 % teme ser acusado de hacer trampa o plagio; un 30 % se preocupa por volverse demasiado dependiente de estas herramientas; y un 28 % teme recibir información inexacta o engañosa. También surgen inquietudes sobre la pérdida de oportunidades valiosas de aprendizaje (24 %) y sobre los posibles dilemas éticos y de autonomía (24 %). Estos datos indican que, si bien los beneficios son evidentes, los estudiantes no son ingenuos frente a los riesgos que conlleva esta tecnología.

Acusaciones de plagio o trampa: 33 %
Dependencia excesiva de la IA: 30 %
Información inexacta o desinformación: 28 %
Pérdida de aspectos significativos del aprendizaje: 24 %
Cuestiones éticas y autonómicas: 24 %

La formación en competencias digitales, el establecimiento de políticas claras y el acompañamiento docente serán claves para equilibrar los beneficios de la IA con una educación significativa y responsable.

Préstamo y uso de bibliotecas públicas en Canadá en 2024: Tendencias, preferencias y motivaciones de los usuarios

Pintana, Jarin. 2025. «Canadian Book Borrowers in 2024.» Research & Analysis, May 15, 2025.

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En 2024, la mayoría de los préstamos en bibliotecas públicas canadienses fueron de libros impresos, aunque crece el uso de formatos digitales como ebooks y audiolibros. Los usuarios visitan tanto en línea como en persona, principalmente para recoger libros reservados y descubrir nuevos títulos. La biblioteca sigue siendo un recurso clave para el acceso a la lectura en múltiples formatos.

En 2024, el comportamiento de los usuarios de bibliotecas públicas canadienses muestra un claro aumento en la frecuencia de visitas tanto en línea como presenciales. Un 76% de los prestatarios de libros visitaron las bibliotecas online al menos una vez al mes, y un 90% asistió de forma presencial, cifras que reflejan un crecimiento constante desde 2020. La mayoría de estas visitas ocurren entre una y cuatro veces al mes, lo que indica un compromiso regular con las bibliotecas.

Las principales razones para acudir a la biblioteca incluyen recoger libros reservados (39%), explorar estanterías y exhibiciones para descubrir nuevos títulos (28%) y buscar novedades de autores o ilustradores (20%). La lectura de revistas y periódicos apareció también como motivo, al 13%, mostrando una diversificación del uso de los recursos bibliotecarios.

Respecto a los formatos preferidos, el libro impreso domina con un 72% de los préstamos, seguido por el ebook (18%) y el audiolibro (10%). Los prestatarios en promedio toman prestados cinco libros al mes, con predominancia de los impresos. El consumo digital, sin embargo, crece de forma sostenida, especialmente en audiolibros, que han aumentado sus préstamos un 133% desde 2019, lo que indica una tendencia al alza en formatos auditivos. Los usuarios que prefieren formatos digitales muestran una mayor disposición a aceptar otros formatos si su preferido no está disponible, lo que refleja flexibilidad en el consumo.

Además del préstamo de libros, un porcentaje de usuarios también accede a otros materiales, como DVDs (11%), revistas (7%) y CDs (5%), lo que demuestra que las bibliotecas siguen siendo centros culturales con una oferta variada.

Las motivaciones para elegir el préstamo sobre la compra son principalmente económicas (52% para ahorrar dinero, 45% para no gastar), pero también incluyen razones como no querer poseer el libro o evitar que otros vean lo que leen (34%) y apoyar a la biblioteca local (31%). Esto refleja la importancia social y económica de las bibliotecas para la comunidad.

Un dato interesante es que la mayoría de los prestatarios son parte de hogares con más de una persona, y a menudo con niños, lo que implica que las bibliotecas juegan un papel fundamental en la vida familiar y en el acceso a la lectura para distintos grupos de edad.

Finalmente, los usuarios descubren los libros a través de la exploración por género (44%), búsquedas específicas (35%) y recomendaciones o reseñas (19%). Las redes sociales como YouTube, Facebook e Instagram, junto con plataformas especializadas como Goodreads, también juegan un papel importante en la promoción y descubrimiento de libros.

Un juez avala como ‘uso justo’ el entrenamiento de IA con millones de libros

MIT Technology Review. “AI Giants Win Big in the Copyright Fight. Here’s What Happens Now.” MIT Technology Review, July 1, 2025. https://www.technologyreview.com/2025/07/01/1119486/ai-copyright-meta-anthropic/

Un juez federal de Estados Unidos dictaminó que el uso de millones de libros por parte de Anthropic para entrenar su modelo Claude constituye «uso justo» (fair use), ya que se trató de un uso altamente transformativo. En un caso paralelo, un tribunal también falló a favor de Meta, al considerar que los autores no demostraron perjuicio económico suficiente por el entrenamiento de su modelo Llama

Estas decisiones judiciales proporcionan un respaldo legal significativo a grandes empresas tecnológicas —como Anthropic, Meta, Google, OpenAI y Microsoft— al determinar que pueden usar contenido accesible en línea para entrenar sus modelos sin tener que pagar a los creadores originales

No obstante, se advierte sobre límites importantes: en el caso de Anthropic, el juez Alsup señaló que conservar millones de libros pirateados en una “biblioteca central” no es uso justo, por lo que esa parte del litigio sigue en curso.

Este giro refuerza la doctrina del fair use en los EE.UU., estableciendo que el entrenamiento de IA puede estar protegido legalmente si no causa daño al mercado original. Sin embargo, los fallos se basan en detalles concretos de cada caso, y no suponen una carta blanca general. En especial, los tribunales dejaron abierta la posibilidad de futuras demandas si se demuestra el uso de material pirateado o un impacto negativo en los mercados creativos .

Como reacción, surgen iniciativas empresariales como el servicio «pay per crawl» de Cloudflare, diseñado para que los creadores de contenido puedan exigir compensación a las compañías de IA por acceder a sus sitios web. Además, algunos medios, como Microsoft, optan por formatos menos expuestos al scraping web, como la publicación impresa de su revista Signal

Finalmente decir que estos hitos legales representan una victoria para la industria de la IA, al legitimar el uso transformativo de contenido protegido, pero también mantienen vivo el debate sobre la compensación justa, la procedencia ética de los datos y la sostenibilidad del ecosistema creativo en línea.

Ver además: Re:Create sostiene que el entrenamiento de modelos de IA constituye un uso transformador y un posible uso justo