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Capacidades de generación de texto de las principales herramientas de inteligencia artificial

Las capacidades de generación de texto de las principales herramientas de inteligencia artificial varían significativamente de un modelo a otro, y esto determina no solo la longitud de las respuestas que pueden ofrecer, sino también su utilidad en diferentes contextos.

En el caso de GitHub Copilot, su límite de 2.048 tokens (aproximadamente entre 1.000 y 1.500 palabras) responde a su orientación hacia la asistencia en programación. Copilot no está diseñado para elaborar ensayos largos o análisis extensos, sino para generar fragmentos de código, explicaciones puntuales y apoyo inmediato a desarrolladores. Su límite reducido refleja la necesidad de respuestas rápidas, concisas y contextualizadas en un entorno de trabajo técnico.

Por otro lado, ChatGPT en su versión GPT-3.5 ya dobla esa capacidad, llegando a los 4.096 tokens, lo que equivale a entre 1.500 y 3.000 palabras. Este salto le permite manejar conversaciones más fluidas, mantener cierta coherencia en textos largos y elaborar respuestas con un mayor nivel de detalle. Sin embargo, al tratarse de una versión intermedia, todavía presenta dificultades cuando se le pide que mantenga un hilo narrativo o argumentativo muy prolongado.

La mejora con ChatGPT (GPT-4) es significativa: su límite de 8.192 tokens le otorga la posibilidad de trabajar con entre 3.000 y 6.000 palabras, lo que ya le permite redactar documentos académicos completos, informes extensos o incluso capítulos de libros. Esta capacidad no solo se traduce en mayor volumen de texto, sino en una mejor gestión del contexto, lo que evita repeticiones y aporta coherencia a producciones largas.

En la misma línea, Claude (Anthropic) se sitúa en un rango muy competitivo, con unos 9.000 tokens (aproximadamente 3.500 a 6.500 palabras). Aunque la diferencia con GPT-4 en números absolutos no parece tan grande, su arquitectura está pensada para procesar instrucciones complejas y sostener interacciones prolongadas, lo que lo convierte en una herramienta atractiva para quienes necesitan trabajar con grandes volúmenes de información en una sola sesión.

El caso de Gemini (Google DeepMind) es particularmente interesante porque ofrece una gran flexibilidad: sus modelos abarcan desde 8.192 hasta 32.768 tokens, lo que equivale a textos de entre 3.000 y 12.000–25.000 palabras. Esto lo sitúa como uno de los modelos más potentes en cuanto a capacidad de entrada y salida de información, lo cual es clave en tareas de investigación avanzada, redacción de informes técnicos de gran extensión o síntesis de múltiples fuentes documentales.

Finalmente, Perplexity AI, aunque no tiene un límite fijo, se mueve en torno a las 6.000 palabras, situándose en un rango intermedio. Su particularidad no está tanto en la longitud como en su integración con la búsqueda web, lo que le da una ventaja en la actualización de la información frente a modelos cerrados.

Project Outcome: evaluación y medición de resultados en bibliotecas públicas

El Proyecto Outcome es una iniciativa de la Public Library Association (PLA) que proporciona herramientas gratuitas para que las bibliotecas públicas midan y comprendan el impacto de sus programas y servicios esenciales. Lanzado en 2015, este proyecto ofrece encuestas estandarizadas y un proceso sencillo para medir y analizar resultados, permitiendo a las bibliotecas demostrar su efectividad y abogar por su valor en la comunidad.

Las encuestas del Proyecto Outcome están diseñadas para evaluar cuatro resultados clave en los usuarios: conocimiento, confianza, aplicación y conciencia. Estas encuestas se centran en nueve áreas de servicio prioritarias, incluyendo lectura de verano, habilidades laborales, alfabetización infantil temprana, aprendizaje digital y salud. Además, se ofrecen recursos y capacitación para ayudar a las bibliotecas a aplicar sus resultados y defender con confianza el futuro de sus servicios.

El Proyecto Outcome ha demostrado ser una herramienta valiosa para las bibliotecas, permitiéndoles no solo medir el impacto de sus programas, sino también utilizar esos datos para mejorar sus servicios y abogar por su relevancia en la comunidad. Con el apoyo de la PLA, las bibliotecas pueden acceder a estos recursos y capacitaciones sin costo alguno, fortaleciendo así su capacidad para servir a sus comunidades de manera efectiva.

Perplexity AI compartirá los ingresos por búsquedas con los editores

“Perplexity AI to Share Search Revenue with Publishers.” Tech Xplore, 27 de agosto de 2025. https://techxplore.com/news/2025-08-perplexity-ai-revenue-publishers.html

Perplexity AI implementará un novedoso modelo de reparto de ingresos, mediante el cual comenzará a pagar a los medios de comunicación cuyas publicaciones sean utilizadas por su navegador o asistente de IA para responder consultas de usuario.

Como parte de este enfoque, la empresa ha reservado un fondo inicial de 42,5 millones de dólares que se destinará a compensar a los editores cuyas páginas web sean visitadas o citadas, o cuyos contenidos sean utilizados por agentes inteligentes de IA.

Este modelo se sostiene gracias a una nueva suscripción llamada Comet Plus, con un costo mensual de 5 dólares, que también estará incluida en los planes Pro y Max de Perplexity

La estructura de reparto de ingresos es clara: el 80 % de los ingresos de Comet Plus irá directamente a los editores, mientras que el 20 % restante cubrirá los costes de computación necesarios para mantener la infraestructura IA

Además, el sistema de distribución de los fondos se basa en tres tipos de interacciones generadas por la IA: visitas humanas, citas en búsquedas de IA y acciones realizadas por agentes.

Este anuncio llega en un contexto de crecientes tensiones entre las empresas de inteligencia artificial y los medios, muchos de los cuales acusan a los sistemas de IA de consumir contenido sin remunerar a sus creadores ni generar tráfico real a sus sitios web

La introducción de Comet Plus parece ser una respuesta concreta a estas preocupaciones, además de una estrategia para fomentar la colaboración en lugar de enfrentamientos legales

Despidos de catalogadores y calidad de los metadatos generados por IA en bibliotecas

Olson, Mike. «Beyond Classification: The Human Cost of Library and Information Labor Under Digital Capitalism.» The Scholarly Kitchen, 26 de agosto de 2025. https://scholarlykitchen.sspnet.org/2025/08/26/guest-post-beyond-classification-the-human-cost-of-library-and-information-labor-under-digital-capitalism

A través de ejemplos como los 80 despidos en OCLC y la eliminación de 425 puestos en la Universidad Northwestern, se destaca cómo la reducción de personal especializado en catalogación afecta negativamente la calidad de los metadatos y la accesibilidad de las colecciones.

Los recientes despidos en OCLC, la organización sin fines de lucro con sede en Dublín, Ohio, que administra el Sistema Decimal Dewey y WorldCat, ofrecen una visión clara del futuro precario del trabajo en bibliotecas y gestión de información. En julio de 2025, OCLC confirmó la reducción de aproximadamente 80 puestos en su fuerza laboral de Ohio central, citando “cambios en los requisitos de habilidades técnicas, creciente influencia de la inteligencia artificial y cambios continuos en la educación superior y las bibliotecas”.

Mientras OCLC cita la IA como justificación para los recortes de personal, también ha anunciado que está desarrollando herramientas de IA para el procesamiento de metadatos. Aquí radica la paradoja de nuestra época: los mismos avances tecnológicos que se celebran por su eficiencia están eliminando la experiencia humana que crea los metadatos de alta calidad de los que dependen estos sistemas para funcionar.

El trabajo en bibliotecas ejemplifica lo que Maurizio Lazzarato identifica como “trabajo inmaterial”: un trabajo que produce contenido informativo y estandarización cultural, convirtiéndose en directamente productivo para el capitalismo digital a través de sistemas controlados por proveedores que agregan y monetizan metadatos estandarizados.

La desvalorización de la experiencia en catalogación se hace visible cuando las instituciones eliminan estos puestos durante recortes presupuestarios. El anuncio de despidos en la Universidad Northwestern, que afectó a 425 puestos, incluyó a Violet Fox, una de las voces principales en catalogación crítica y creadora del Cataloging Lab. El despido de Fox es particularmente significativo: su trabajo en prácticas de descripción reparativa ejemplifica el tipo de conocimiento especializado en catalogación que las instituciones están eliminando precisamente cuando más se necesita. Catalogadores como Fox realizan el trabajo invisible de desafiar los sistemas de clasificación coloniales, asegurando que los encabezamientos de materia reflejen las necesidades de la comunidad y no términos genéricos de proveedores, haciendo que las colecciones sean accesibles y manteniendo la calidad de los metadatos que permite la investigación académica.

La promesa de la IA en catalogación es seductora: procesamiento más rápido, reducción del trabajo manual, liberando a los trabajadores para tareas “más importantes”. Sin embargo, experimentos recientes de la Biblioteca del Congreso muestran que los modelos de lenguaje grande obtuvieron solo un 26% de F1 al predecir encabezamientos de la Biblioteca del Congreso, y los modelos de clasificación de materias solo un 35% de precisión. Esto revela un cambio fundamental en el trabajo de catalogación: los catalogadores ahora se concentran en entrenar, evaluar y curar resultados algorítmicos, proporcionando retroalimentación para sistemas incapaces de replicar la experiencia humana, el conocimiento cultural y la comprensión contextual necesarios para metadatos de calidad.

Olson argumenta que la automatización, en lugar de mejorar la eficiencia, está desplazando la experiencia humana necesaria para crear metadatos precisos y culturalmente sensibles. Esta tendencia refleja una transformación más amplia en la educación superior, donde las instituciones se enfocan en la eficiencia y la rentabilidad, a menudo a expensas de la diversidad cultural y la equidad.

El autor concluye que la pérdida de control institucional sobre la organización bibliográfica y la dependencia de sistemas de descubrimiento controlados por proveedores externos están erosionando la autonomía y la misión pública de las bibliotecas. Advierte que, sin una reflexión crítica y una acción concertada, el trabajo bibliotecario esencial podría desaparecer, con consecuencias negativas para la accesibilidad y la justicia en la información.

El impacto de los AI Overviews de Google en el SEO: análisis del estudio Semrush 2025

Semrush AI Overviews Study: What 2025 SEO Data Tells Us About Google’s Search Shift. Semrush, Julio 2025

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Google ha introducido los llamados AI Overviews, resúmenes generados por IA que aparecen directamente en los resultados de búsqueda. Estos tienen un impacto disruptivo, equiparándose a los featured snippets en importancia

Los AI Overviews, resúmenes generados por inteligencia artificial que Google ha incorporado en sus resultados de búsqueda. Estos elementos ya ocupan un rol importante y están modificando de manera profunda las estrategias de posicionamiento.

Los datos muestran que en marzo de 2025 el 13,14 % de las consultas en escritorio en EE. UU. activaron un AI Overview, casi el doble que en enero del mismo año. La mayoría de estas consultas fueron de carácter informacional (88,1 %), aunque también se detectó un ligero incremento en consultas comerciales y de navegación. Las áreas más afectadas incluyen ciencia, salud, sociedad y gobierno, mientras que sectores como noticias y deportes casi no presentan AI Overviews, reflejando la cautela de Google en temas sensibles o de actualidad.

En cuanto al comportamiento de los usuarios, los AI Overviews están vinculados a un aumento de las búsquedas sin clics (zero-click). Sin embargo, al comparar las mismas palabras clave antes y después de aparecer con AI Overview, la tasa de zero-click disminuyó levemente de 38,1 % a 36,2 %. Esto sugiere que, aunque más usuarios encuentran la respuesta sin salir de Google, algunos siguen interactuando con los enlaces destacados dentro del propio resumen generado por IA.

El estudio también señala que los AI Overviews se muestran sobre todo en consultas largas, de baja competencia y bajo coste por clic (CPC). Además, tienden a superponerse a funciones ya existentes del SERP sin reemplazarlas, y suelen dar relevancia a contenidos de plataformas como Reddit, Quora y YouTube, lo que indica una preferencia de Google por fuentes diversificadas y con información estructurada.

Las recomendaciones para las marcas son claras: crear contenido informacional autoritativo y con perspectiva única, reforzar los formatos visuales e interactivos (como vídeos o herramientas), e identificar palabras clave comerciales que aún no activan AI Overviews para aprovechar oportunidades de posicionamiento tradicional. Asimismo, se recomienda el uso de herramientas de monitorización como el Semrush AI Toolkit para medir la visibilidad en estos nuevos entornos y ajustar las estrategias de SEO.

En definitiva, el SEO en 2025 ya no se limita a aparecer en las primeras posiciones de búsqueda, sino a ganar presencia en los resultados generados por IA. El contenido de calidad, adaptado a este nuevo ecosistema híbrido entre buscador tradicional y motor de respuestas, será determinante para mantener la visibilidad digital.

Cómo detener a los agentes de IA que se descontrolan

BBC News. “How to Stop AI Agents Going Rogue.” BBC, 26 de agosto de 2025. https://www.bbc.com/news/articles/cq87e0dwj25o

Se analizan los riesgos de los agentes de inteligencia artificial autónomos, que pueden actuar por sí mismos y causar problemas si acceden a información sensible. Un ejemplo hipotético mostró cómo un agente llamado “Claude” podría intentar extorsionar a alguien tras obtener datos confidenciales.

Un problema específico destacado es la “polución de memoria” (memory poisoning), donde un atacante manipula la base de conocimiento del agente, alterando su forma de tomar decisiones. Además, se identificó el riesgo de uso indebido de herramientas (tool misuse), donde se induce al agente a ejecutar acciones inapropiadas o peligrosas.

Otra vulnerabilidad significativa es que el agente puede tener dificultades para distinguir entre el texto que debe procesar y las instrucciones que debe ejecutar. Se demostró cómo instrucciones maliciosas pueden estar ocultas en formatos como documentos de Word, imágenes o bases de datos, activándose cuando el agente los procesa.

También se identificó el problema de los agentes “zombies” —modelos obsoletos que continúan ejecutándose dentro de una organización— representando una amenaza por su acceso persistente a sistemas críticos. Al igual que ocurre con los empleados que dejan una empresa, se recomienda implementar un protocolo de desactivación completo que asegure que el agente finalice su actividad y pierda acceso a cualquier recurso o sistema.

Entre las medidas preventivas propuestas, destaca la idea de emplear una capa de protección basada en IA, destinada a supervisar y filtrar toda la información que entra y sale del agente. También se plantea el uso de un “guardián” o “bodyguard” para el agente, un sistema que supervise las decisiones del agente y se asegure de que no tome acciones contrarias a los objetivos u obligaciones de la organización

Finalmente, se subraya la necesidad de proteger no solo al agente en sí, sino al negocio o sistema subyacente frente a posibles manipulaciones. Según expertos, la reflexión debe centrarse en cómo resguardar la lógica de negocio y minimizar el impacto de comportamientos maliciosos o inesperados de los agentes.

There’s An AI For That: directorio en línea de herramientas de IA

There’s an AI for That

«There’s An AI For That» es un directorio en línea de herramientas de IA, diseñado para ayudarte a encontrar soluciones de inteligencia artificial según tareas o necesidades específicas, en lugar de hacerlo por nombre de producto. Se utiliza gratuitamente por millones de personas cada mes y es una referencia clave en el ecosistema de AI tools

There’s An AI For That (TAAFT) es un directorio en línea que reúne miles de herramientas de inteligencia artificial organizadas por tareas concretas. Su objetivo es ayudar a las personas a encontrar soluciones de IA de forma práctica y rápida, no por el nombre del producto, sino en función de lo que se quiere lograr. La plataforma se ha convertido en una de las más visitadas en el ecosistema de la inteligencia artificial, con millones de usuarios al mes.

Una de sus principales fortalezas es su enorme base de datos, que incluye más de 6.000 herramientas activas (y algunas fuentes mencionan que ya se acerca a las 30.000). Estas abarcan todo tipo de necesidades: desde la creación de contenido, la edición de imágenes o vídeos, la generación de código, hasta aplicaciones para investigación, educación o marketing. Además, el sitio se actualiza con frecuencia para incorporar las novedades más recientes del sector.

El directorio se diferencia por permitir buscar herramientas por tareas específicas. Así, en lugar de escribir el nombre de un software concreto, los usuarios pueden indicar lo que desean hacer (por ejemplo, “crear presentaciones”, “resumir textos”, “generar imágenes” o “analizar datos”). Los resultados se pueden filtrar por categorías, sectores, tipo de uso (gratuito, freemium o de pago) y por popularidad o valoración de la comunidad.

La plataforma también fomenta la participación de los usuarios, quienes pueden dejar reseñas y puntuaciones que ayudan a otros a elegir la mejor opción. Asimismo, ofrece contenido curado como listas de tendencias, lo más buscado o lo más guardado por la comunidad. De esta manera, se convierte no solo en un buscador, sino en un espacio donde se comparte conocimiento práctico sobre la utilidad real de cada herramienta.

Otro de sus atractivos es su newsletter, que se ha posicionado como uno de los boletines de IA más grandes y con mayor crecimiento en el mundo, con más de medio millón de suscriptores. Además, el portal cuenta con un Job Impact Index, un recurso que analiza el impacto de la inteligencia artificial en más de 4.000 profesiones, y una línea de tiempo con la evolución de nuevas herramientas y capacidades de IA.

En cuanto a su origen, fue creado por Andrei Nedelcu, un desarrollador independiente de Bucarest, en diciembre de 2022. En apenas una semana logró más de 100.000 visitas, y hoy en día concentra varios millones de visitas mensuales, lo que refleja su éxito y utilidad para profesionales de distintos campos.

Cómo puede la inteligencia artificial (IA) mejorar la gestión de datos de investigación?

“Exploring How AI Can Help Research Data Management.” UC3 Blog, August 21, 2025. https://uc3.cdlib.org/2025/08/21/exploring-how-ai-can-help-research-data-management/

El artículo de UC3 explora cómo la inteligencia artificial (IA) puede mejorar la gestión de datos de investigación, enfocándose en tres áreas clave: la mejora de metadatos, la generación automatizada de planes de gestión de datos (DMPs) y la conexión de estos planes con los resultados de investigación

Mejora de metadatos con IA

UC3 utiliza IA para optimizar la calidad y escala de la curaduría de metadatos, especialmente en el Registro de Organizaciones de Investigación (ROR). La IA ayuda a transformar entradas de usuarios en salidas estructuradas y estandarizadas, acelerando el procesamiento de más de 1.000 solicitudes mensuales. Este enfoque híbrido combina la eficiencia de la IA con el juicio humano para mantener la calidad y coherencia de los datos.

Generación automatizada de DMPs con DMP Chef

UC3 está desarrollando «DMP Chef», una herramienta basada en modelos de lenguaje que permite a los investigadores generar borradores de DMPs a partir de descripciones simples de sus estudios. Actualmente, se está probando con plantillas del Instituto Nacional de la Salud (NIH), con planes de expandir a otras agencias como la Fundación Nacional de Ciencias (NSF). El objetivo es facilitar la creación de DMPs de alta calidad que los investigadores puedan personalizar según sus necesidades.uc3.cdlib.org

Conexión de DMPs con resultados de investigación

UC3 también está desarrollando herramientas para vincular automáticamente los DMPs con los resultados de investigación que describen, como conjuntos de datos, artículos y software. Estas conexiones mejoran la visibilidad y accesibilidad de los datos de investigación, facilitando su descubrimiento y uso por parte de la comunidad científica.

Wiki for Makers: un proyecto de Library Makers

Wiki for Makers

El grupo Library Makers ha lanzado un proyecto piloto innovador: Wiki for Makers, una plataforma colaborativa destinada a convertirse en un repositorio especializado de información para comunidades de creación y makerspaces. El objetivo es reunir, organizar y difundir todo tipo de saberes, desde lo técnico hasta lo artesanal, para que sirvan de referencia a quienes buscan soluciones prácticas o inspiración en el ámbito maker.

La iniciativa parte de una idea sencilla pero poderosa: en un makerspace nadie es experto en todo, pero cada persona tiene conocimientos valiosos que pueden ayudar a otros. Así, tanto un especialista en impresión 3D como alguien que dirige un taller de ganchillo semanal tienen algo que aportar. Esta diversidad enriquece el proyecto y garantiza que la plataforma recoja la pluralidad de experiencias que caracterizan al movimiento maker.

Wiki for Makers ofrece dos vías principales de colaboración. La primera es la más sencilla: enviar ideas o sugerencias a través del formulario Wiki Suggestion Box, disponible en la plataforma de Library Makers. Con este método, los usuarios pueden compartir información que luego será incorporada por editores voluntarios. La segunda opción es más directa: crear una cuenta en Miraheze, donde está alojado el wiki, y comenzar a añadir o editar artículos por cuenta propia. Esta alternativa no exige compromisos ni procesos de aprobación: se puede participar corrigiendo un error ortográfico o redactando una guía completa sobre equipamiento, procesos o políticas de makerspaces.

El artículo ofrece además una guía práctica en cinco pasos para empezar:

  1. Crear una cuenta en Miraheze.
  2. Confirmar el correo electrónico.
  3. Iniciar sesión en Wiki for Makers y acceder a las herramientas de edición.
  4. Navegar hasta la sección deseada y añadir contenido de forma sencilla.
  5. Guardar los cambios y, si se desea, activar la opción de vigilar la página para recibir notificaciones futuras.

Las herramientas de Miraheze son intuitivas, pero también disponen de opciones avanzadas y un centro de ayuda para quienes quieran profundizar. Además, las páginas cuentan con pestañas de discusión que fomentan el intercambio de ideas y la construcción colectiva del conocimiento.

Wiki for Makers es un proyecto abierto, inclusivo y comunitario. No se requiere usar el nombre real ni pertenecer formalmente a un makerspace para colaborar. Cualquier persona interesada puede contribuir, compartiendo experiencias técnicas, artesanales o de gestión. De este modo, la plataforma busca consolidarse como un recurso vivo, en constante crecimiento, que facilite el acceso a respuestas, fomente el aprendizaje compartido y fortalezca la red global de creadores.

ResearchRabbit, una herramienta de inteligencia artificial (IA) diseñada para optimizar la revisión de la literatura científica

ResearchRabbit

https://www.researchrabbit.ai/

ResearchRabbit es una herramienta de inteligencia artificial (IA) diseñada para optimizar el proceso de revisión de la literatura académica. Lanzada en 2021 por Research Rabbit Inc., fue creada por Lulú Liang y Eduardo L’Hotellier con el objetivo de ayudar a los investigadores a descubrir artículos académicos relevantes y explorar redes de citación de manera visual.

Características principales

Búsqueda y descubrimiento de artículos: Permite buscar artículos académicos y encontrar trabajos relacionados, citados o que citan el artículo seleccionado.

Visualización de redes de citas: Genera gráficos interactivos que muestran las relaciones entre artículos, facilitando la identificación de tendencias y conexiones en la literatura.

Integración con Zotero: Ofrece la posibilidad de sincronizar colecciones de ResearchRabbit con el gestor bibliográfico Zotero, permitiendo una gestión eficiente de las referencias .

Alertas personalizadas: Envía notificaciones sobre publicaciones recientes y tendencias emergentes dentro de los campos de interés del usuario.

ResearchRabbit es especialmente útil en bibliotecas universitarias, ya que facilita el acceso a información académica relevante y actualizada. Su capacidad para visualizar redes de citas y recomendar artículos relacionados mejora la eficiencia en la búsqueda de literatura y apoya en la elaboración de revisiones sistemáticas. Además, su integración con Zotero permite una gestión centralizada de las referencias, optimizando el flujo de trabajo de los investigadores.