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La biblioteca moderna: espacios enriquecidos con tecnología

The modern library: technology-enhanced library spaces — SCONUL (Society of College, National and University Libraries), 2025

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Las bibliotecas universitarias están experimentando una transformación profunda motivada por los cambios en los modelos de aprendizaje, la digitalización de los contenidos y la necesidad de que estudiantes e investigadores desarrollen nuevas competencias. Los espacios tradicionales, concebidos para el estudio silencioso y la consulta de materiales impresos, están dando paso a entornos flexibles, dinámicos y tecnológicamente equipados.

El documento sobre bibliotecas modernas con espacios mejorados por tecnología presenta una colección de estudios de caso que muestran cómo distintas instituciones han reinterpretado la biblioteca como un centro de creación, colaboración e innovación, en lugar de un simple lugar para almacenar y consumir información.

En estos modelos renovados, el diseño físico se combina con tecnología avanzada para ofrecer servicios que antes se encontraban fuera del ámbito bibliotecario. La biblioteca incorpora laboratorios de medios, estudios de grabación, makerspaces con herramientas como impresoras 3D, realidad virtual, escáneres y software especializado para producción audiovisual o visualización de datos. Estos espacios permiten al estudiantado participar activamente en la creación de contenidos, desarrollar proyectos experimentales y adquirir destrezas necesarias para el mundo académico y profesional contemporáneo. No se trata únicamente de actualizar los equipos, sino de crear ecosistemas completos que favorezcan el aprendizaje activo, multidisciplinar y creativo.

La transformación también implica una reflexión estratégica: cada nuevo espacio debe responder a necesidades reales de la comunidad universitaria y estar alineado con la visión institucional. Las decisiones sobre equipamiento, diseño, personal especializado y modelos de gestión requieren planificación, evaluación continua y un entendimiento claro de cómo estos espacios complementan la docencia, la investigación y la vida estudiantil. El documento subraya que la biblioteca moderna es un agente de cambio dentro de la universidad y que su adaptación tecnológica debe integrarse con políticas de apoyo pedagógico, desarrollo de competencias digitales y colaboración interdepartamental.

Los casos analizados muestran que la modernización no supone abandonar la esencia de la biblioteca, sino ampliarla. La biblioteca sigue siendo un espacio acogedor que promueve el estudio, la cultura y el acceso al conocimiento, pero ahora incorpora nuevas dimensiones que la convierten en un entorno híbrido: físico y digital, individual y colaborativo, contemplativo y creativo. Este modelo representa un futuro en el que la biblioteca actúa como corazón intelectual y tecnológico de la institución, fomentando la innovación y ofreciendo oportunidades de aprendizaje que van más allá de los libros y las pantallas.

Me encanta la IA. ¿Por qué no le gusta a todo el mundo?

Smith, Noah. 2025. “I Love A.I. Why Doesn’t Everyone?” Noahpinion, 1 de diciembre de 2025. https://www.noahpinion.blog/p/i-love-ai-why-doesnt-everyone

En su artículo, el autor describe su entusiasmo por la inteligencia artificial (IA) generativa, defendiendo que muchas de las críticas populares —a menudo emotivas o basadas en miedos— están fundamentadas en argumentos débiles o erróneos. Señala que aunque las tecnologías nuevas siempre traen riesgos y problemas (como la contaminación en la era industrial o el impacto social de la automatización), históricamente las sociedades han sabido adaptarse: lo mismo podría ocurrir con la IA.

Para el autor, usar IA hoy se parece a tener “un pequeño amigo robot”: un asistente que puede responder preguntas, ayudar a redactar textos, traducir, buscar información, resolver dudas cotidianas o tareas técnicas, o servir como herramienta de estudio, creatividad o investigación. Esa capacidad de poner al alcance de cualquiera —y con facilidad— prácticamente todo el conocimiento humano convierte a la IA en una de las tecnologías de propósito general más potentes jamás creadas.

Sí, admite que la IA comete errores: mezcla datos, inventa referencias, da respuestas equivocadas. Pero argumenta que esa falibilidad no la distingue fundamentalmente de cualquier herramienta de información: los humanos leen artículos, webs o libros que también a veces están equivocados o sesgados. Por eso —dice— lo importante es usar la IA con criterio, contrastar su output y no esperar que sea un oráculo infalible.

El artículo advierte también frente a ciertos debates críticos sobre la IA cuyos fundamentos considera exagerados, como los que destacan su consumo de agua o predicen impactos catastróficos inmediatos. En su opinión, esos temores a menudo sirven como “chivos expiatorios” influidos por la desconfianza general hacia lo nuevo, más que por evidencia concreta.

Finalmente, reflexiona sobre por qué muchas personas no comparten su entusiasmo. Entre las razones menciona inseguridades legítimas (riesgo de reemplazo laboral, cambios económicos, externalidades ambientales), pero también destaca un sesgo cultural: ante cada nueva tecnología disruptiva —como el automóvil, la electricidad o el internet— muchos reaccionan con miedo, cuando con el tiempo dichas tecnologías se normalizan y transforman la vida cotidiana. Cree que la IA puede seguir ese camino si aprendemos a gestionarla con responsabilidad

Open AI activa el ‘Código Rojo’ mientras Google y Anthropic amenazan con destronar a ChatGPT

Hart, Robert. 2025. “OpenAI declares ‘code red’ as Google catches up in AI race.” The Verge, 2 de diciembre 2025

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La empresa OpenAI ha declarado internamente un “code red”, una señal de alarma para centrar todos sus esfuerzos en mejorar su producto estrella ChatGPT, tras constatar que la competencia —sobre todo Google y Anthropic— se acerca peligrosamente en el terreno de la inteligencia artificial.

Según un memorando interno difundido por la prensa, el director ejecutivo Sam Altman pidió al personal que priorizara mejoras en la velocidad, fiabilidad, personalización y capacidad de respuesta de ChatGPT. En consecuencia, se han suspendido temporalmente otras iniciativas en desarrollo: desde planes de publicidad y agentes de compras o salud, hasta un asistente personal llamado “Pulse”.

Además del cambio de prioridades, OpenAI ha ordenado convocatorias diarias de desarrollo y la redistribución de equipos internos hacia tareas centradas en ChatGPT, con el objetivo de acelerar su evolución.

Este giro estratégico refleja un momento crítico para OpenAI: tras años de liderazgo en IA, la compañía reconoce que su ventaja competitiva podría estar decayendo, lo que la obliga a redoblar esfuerzos para mantenerse en la vanguardia.

La biblioteca y la construcción de una cultura de alfabetización en la inteligencia artificial generativa


Alonso Arévalo, Julio. «La biblioteca y la construcción de una cultura de alfabetización en la inteligencia artificial generativa». Item: revista de biblioteconomia i documentació, 2025, vol. VOL 2025, n.º 79, doi:10.60940/itemn79id9900246. https://gredos.usal.es/handle/10366/168088

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La inteligencia artificial (IA) está transformando profundamente el trabajo bibliotecario, desde la automatización de tareas repetitivas como la catalogación y la asistencia al usuario a través de chatbots, hasta las mejoras en la accesibilidad, las recomendaciones personalizadas y la conservación digital de documentos históricos. Estas herramientas permiten una gestión más eficiente y personalizada de los servicios, pero también plantean retos éticos relacionados con la privacidad, los sesgos, la transparencia y la desinformación. Por lo tanto, más allá de la implementación de la tecnología, las bibliotecas deben asumir un papel activo en la alfabetización en IA, promoviendo el pensamiento crítico, la formación continua y el uso responsable de estas herramientas. Se requieren nuevas habilidades, como la ingeniería rápida, la gestión de datos y la comunicación eficaz para explicar la IA a los usuarios. Marcos como el de la Asociación de Bibliotecas Universitarias y de Investigación (ACRL) proponen una educación integral que abarque tanto el funcionamiento técnico como las implicaciones éticas de la IA. En este contexto, se refuerza el papel del bibliotecario como mediador del conocimiento y garante de un uso ético y equitativo de la IA.

los derechos de autor en la era de la Inteligencia Artificial generativa

Chaudhry, Uzma; Borda, Ann; Forbes, Stephanie; Jones, Joe; Perini, Antonella Maia; Rättzén, Mattias; Stewart-David, Mary. Creative Grey Zones: Copyright in the Age of Hybridity. The Alan Turing Institute, 2025. https://www.turing.ac.uk/news/publications/creative-grey-zones-copyright-age-hybridity

El informe analiza cómo la IA generativa tensiona las leyes de derechos de autor al usar obras protegidas para entrenar modelos sin consentimiento claro. Identifica “zonas grises” donde se mezclan autoría humana, producción automatizada y vacíos legales. Propone comprender estos dilemas éticos, técnicos y jurídicos para guiar futuras reformas del copyright.

El informe Creative Grey Zones: Copyright in the Age of Hybridity del The Alan Turing Institute examina cómo el auge de la inteligencia artificial generativa está forzando una reevaluación global de las leyes de derecho de autor. Parte del problema radica en que los modelos de IA se entrenan utilizando enormes cantidades de material protegido por derechos de autor —sin autorización explícita de los titulares—, y luego generan nuevos contenidos derivados de ese entrenamiento. Este uso masivo pone en tensión la eficacia de los marcos legales tradicionales que regulan la autoría

El informe identifica cuatro “zonas grises” donde convergen ética, derecho, estándares técnicos y actores híbridos (usuarios, desarrolladores, titulares de derechos, reguladores), y en las que la frontera entre creación humana y producción automatizada se vuelve difusa.

Su propósito es mapear este panorama complejo —no dictar soluciones definitivas—, aportando un análisis multidisciplinar que permita un diálogo informado para futuras reformas normativas.

Entre las tensiones destacadas, están: la dificultad de definir cuándo una obra generada o asistida por IA sigue siendo fruto de creatividad humana; los dilemas sobre consentimiento o remuneración a los autores originales cuyos trabajos alimentan los modelos; y la necesidad de adaptar las leyes de copyright para incluir nuevos tipos de “stakeholders híbridos”. El informe subraya que estos retos no son puramente técnicos sino profundamente sociales y legales, lo que exige repensar las bases mismas de la autoría y la protección intelectual en la era de la IA.

Los chatbots de IA pueden ser engañados mediante peticiones dañinas redactadas en forma de poesía.

Euronews. 2025. “Poetry Can Trick AI Chatbots into Ignoring Safety Rules, New Research Shows.” Publicado el 1 de diciembre de 2025. https://www.euronews.com/next/2025/12/01/poetry-can-trick-ai-chatbots-into-ignoring-safety-rules-new-research-shows

Estudio

Investigadores de Icaro Lab, perteneciente a la firma ética de inteligencia artificial DexAI, descubrieron que los chatbots avanzados pueden ser engañados mediante peticiones redactadas en forma de poesía.

En su estudio, emplearon veinte poemas compuestos en inglés e italiano, cada uno de ellos ocultando al final una petición prohibida, como la generación de discurso de odio, pornografía infantil, instrucciones para el suicidio o métodos de fabricación de armas. Lo sorprendente fue que la forma poética —con su sintaxis irregular, metáforas y estructuras no convencionales— resultó capaz de confundir los sistemas de seguridad que suelen detectar estas solicitudes cuando están formuladas de manera directa.

Las pruebas se realizaron con veinticinco modelos de lenguaje de nueve grandes compañías tecnológicas. Los resultados fueron preocupantes: de media, el 62 % de las peticiones poéticas lograron que los modelos produjeran contenido inseguro. Algunos sistemas actuaron de forma mucho más robusta —por ejemplo, un modelo pequeño de OpenAI no cayó en ninguna trampa—, mientras que otros resultaron especialmente vulnerables y respondieron a todas las solicitudes disfrazadas de poema. La variedad de comportamientos demuestra que la vulnerabilidad no es uniforme y depende tanto del entrenamiento del modelo como del diseño de sus mecanismos de seguridad.

El estudio concluye que los filtros de seguridad actuales están optimizados para detectar amenazas explícitas, formuladas con lenguaje directo. Cuando las peticiones se camuflan en una escritura artística, las salvaguardas fallan, pues no identifican la intención dañina. Esto convierte a la poesía adversarial en una herramienta de evasión accesible para cualquier usuario, a diferencia de otras técnicas de jailbreak más complejas que requieren conocimientos especializados. Los autores advierten que esta debilidad supone un riesgo real para el uso seguro de la IA y subrayan la necesidad de desarrollar mecanismos capaces de interpretar no solo el contenido literal, sino la intención profunda de un texto, incluso cuando adopta formas creativas o ambiguas.

Factores clave que influyen en las citaciones de ChatGPT

SEJ STAFF, “New Data Reveals The Top 20 Factors Influencing ChatGPT Citations” Search Engine Journal, 26 noviembre 2025.

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El estudio pone de manifiesto que, para ser citado por ChatGPT, no basta con una buena optimización SEO tradicional centrada en palabras clave. Lo que más importa es la autoridad del dominio (backlinks y confianza), el volumen de tráfico, contenido profundo y actualizado, estructura clara, buen rendimiento técnico y presencia activa en comunidades en línea. Estos factores —combinados— aumentan significativamente las probabilidades de que una página sea usada como fuente por modelos de IA como ChatGPT.

Un reciente análisis de SE Ranking —reflejado en este artículo de Search Engine Journal— ha investigado qué factores influyen en la probabilidad de que una página web sea citada por ChatGPT. El estudio analizó 129.000 dominios únicos y más de 216.000 páginas en 20 sectores distintos.

El hallazgo más relevante es que la cantidad de dominios referidos de un sitio es el predictor más fuerte de citaciones: sitios con miles de dominios referidos tienden a ser citados mucho más que aquellos con pocos. Además, la confianza del dominio también muestra un patrón claro: puntajes altos de confianza se traducen en un número considerablemente mayor de citas.

En segundo lugar, el tráfico del dominio (sobre todo si es elevado) resulta relevante: los sitios con muchas visitas mensuales y buen tráfico en la página principal son más propensos a ser citados.

Pero no todo depende de backlinks y tráfico. El estudio también destaca la profundidad y estructura del contenido: artículos largos, bien estructurados con secciones claras, y con datos estadísticos o citas de expertos suelen recibir más citas. El contenido recientemente actualizado también tiene ventaja: las páginas revisadas en los últimos meses obtienen más citaciones que las desactualizadas.

Otro factor importante es la actividad social y presencia en plataformas comunitarias: dominios que aparecen con frecuencia en foros, redes o plataformas de discusión (como menciones en Reddit o Quora) muestran una correlación con un mayor número de citas.

Finalmente, se observan también efectos relacionados con el rendimiento técnico de la página —como tiempos de carga rápidos— y con la forma de construir la URL y el título: páginas con URLs y títulos que describen claramente el tema (en lugar de saturados en palabras clave) obtuvieron mejores resultados en términos de citaciones.

Las zonas con menor nivel educativo adoptan herramientas de escritura con IA más rápido de lo esperado

Edwards, Benj. 2025. “Researchers surprised to find less-educated areas adopting AI writing tools faster.” Ars Technica, March 3, 2025. https://arstechnica.com/ai/2025/03/researchers-surprised-to-find-less-educated-areas-adopting-ai-writing-tools-faster/

Un estudio reciente liderado por investigadores de la Stanford University ha detectado una tendencia inesperada: las áreas de Estados Unidos con menor nivel educativo están adoptando herramientas de escritura asistidas por inteligencia artificial (IA) con mayor rapidez que las zonas con niveles educativos más altos.

Analizando más de 300 millones de textos — que incluyen quejas de consumidores, comunicados corporativos, ofertas de empleo y documentos de organizaciones internacionales — los autores estiman que hasta un cuarto de las comunicaciones profesionales recientes han sido parcialmente generadas o asistidas por IA.

Aunque las zonas urbanas presentan una tasa general de adopción superior a las rurales, el dato más llamativo es que las regiones con menor proporción de población con estudios universitarios muestran un uso de IA algo mayor que las más educadas. Este patrón contradice las tendencias clásicas de difusión tecnológica, donde normalmente los grupos con mejor acceso a educación y recursos adoptan antes las nuevas tecnologías.

Los investigadores sugieren que, para muchos usuarios en estas comunidades, las herramientas de escritura con IA actúan como un “nivelador”: facilitan la redacción, la comunicación profesional o administrativa, reduciendo barreras ligadas a la forma. Esto implica que la IA puede ofrecer oportunidades de inclusión digital a quienes tienen menos formación formal.

Al mismo tiempo, el estudio advierte sobre los riesgos que conlleva este uso extendido: en sectores sensibles como quejas de consumidores, información pública o comunicación institucional, la integración masiva de IA podría generar textos más homogéneos, menos personales o incluso problemas de credibilidad, si los emisores no revisan adecuadamente los resultados automáticos. La automatización de la escritura plantea así tanto posibilidades como desafíos para la equidad comunicativa y el pluralismo de voces.

Alfabetización en IA en bibliotecas universitarias: perspectivas emergentes desde la comunidad

Clarivate. 2025. “AI Literacy in Academic Libraries: Emerging Perspectives from the Community.” Clarivate blog, November 25, 2025. https://clarivate.com/academia-government/blog/ai-literacy-in-academic-libraries-emerging-perspectives-from-the-community/

El artículo describe cómo la adopción de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito académico está redefiniendo el papel de las bibliotecas como actores clave para asegurar un uso responsable y ético de esas tecnologías. Propone que la alfabetización en IA —es decir, la capacidad de comprender cómo funcionan las herramientas de IA, sus limitaciones y sus implicaciones éticas— debe integrarse en la alfabetización informacional tradicional que ofrecen las bibliotecas. En respuesta a esta necesidad, se ha lanzado un microcurso gratuito, desarrollado por bibliotecarios, orientado a profesionales de bibliotecas, con el fin de dotarles de competencias claras para guiar a usuarios, estudiantes e investigadores.

A través del curso y de los debates surgidos en la comunidad, se han identificado una serie de temas recurrentes: muchas bibliotecas asumen que deben desempeñar un rol de liderazgo en la alfabetización en IA, ofreciendo talleres, recursos y espacios de formación; sin embargo, existe una carencia generalizada de políticas institucionales claras sobre el uso de IA, lo que genera incertidumbre. Además, asoman preocupaciones importantes sobre ética, integridad académica, riesgos de sesgo, privacidad y la necesidad de enseñar estrategias de verificación crítica de resultados generados por IA.

También se pone de relieve la demanda de formación práctica y recursos adaptados: los bibliotecarios expresan la necesidad de talleres, guías listas para usar, y colaboración con otros departamentos universitarios. Al mismo tiempo, advierten desafíos logísticos como la falta de tiempo, recursos y personal capacitado. No obstante, emergen oportunidades valiosas: bibliotecas pueden servir como hubs de aprendizaje, promover buenas prácticas, impulsar políticas institucionales y contribuir a que la comunidad académica utilice la IA de forma informada y reflexiva.

Finalmente, el artículo sugiere que muchas bibliotecas están interesadas en asumir este papel transformador. Ven la alfabetización en IA no como un añadido opcional, sino como una parte esencial de su misión educativa y de mediación informacional, para acompañar a estudiantes, investigadores y docentes en la era digital.

Una base de datos pública para conocer qué herramientas de IA se usan en los procesos de selección de personal

The talent acquisition & recruiting ai index (TARAI)

https://www.tarai.org/

La University of Virginia School of Data Science ha lanzado una base de datos pública e interactiva que permite conocer de forma clara qué herramientas de inteligencia artificial se utilizan actualmente en los procesos de selección de personal.

El proyecto surge ante la creciente preocupación por el uso opaco de sistemas automatizados que filtran, clasifican o evalúan a los candidatos sin que estos —ni muchas veces los propios reclutadores— comprendan realmente cómo funcionan.

La base de datos recoge más de un centenar de tecnologías de recursos humanos que incorporan IA y ofrece descripciones detalladas sobre su propósito, el tipo de tareas que automatizan y el grado de transparencia que presentan. Para ello, combina la información proporcionada por las propias empresas con datos obtenidos en entrevistas a profesionales del sector, lo que permite identificar diferencias significativas entre lo que los proveedores prometen y lo que realmente realiza cada sistema.

Además, la plataforma está diseñada para dos tipos de públicos: por un lado, los profesionales de recursos humanos que necesitan comparar herramientas antes de adquirirlas o utilizarlas; por otro, los investigadores y responsables de políticas públicas interesados en entender el impacto de la IA en la contratación laboral. La iniciativa también revela que, a pesar de que la regulación en muchos países considera estas tecnologías de “alto riesgo”, aún existe una supervisión limitada sobre su funcionamiento real, lo que hace especialmente valioso un recurso que facilite su análisis crítico y su escrutinio social.