Archivo de la categoría: Tecnologías de la información

En las elecciones de Georgia a Nueva York, los deepfakes hechos con IA están dirigiendo el discurso político y la percepción de los votantes.

Hurt, Davina, y Ann Skeet. “AI fuels a new wave of political lies.” Salon, 29 noviembre 2025.

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La inteligencia artificial está siendo usada para generar “deepfakes” y contenido político engañoso que distorsiona la realidad en campañas electorales recientes en Estados Unidos. Un ejemplo citado es un anuncio en la carrera al Senado por Georgia en el que la campaña del candidato republicano Mike Collins difundió un vídeo en el que aparecía el senador demócrata Jon Ossoff supuestamente diciendo que no le importaban los granjeros porque “solo había visto una granja en Instagram” — una frase que Ossoff nunca pronunció.

El texto señala que, aunque la sátira política siempre ha existido (por ejemplo en caricaturas), la IA borra la frontera entre ficción y realidad de una forma sin precedentes: las falsedades generadas por IA pueden parecer auténticas, con imagen y voz convincente, lo que las hace aún más peligrosas cuando son usadas por los propios actores políticos.

Además, el artículo advierte que este tipo de contenido —cuando se difunde desde cuentas oficiales o con aspecto institucional— degrada el debate democrático, al transformar opiniones o propaganda en “evidencia visual” aparentemente real. Bajo esa lógica, la IA no solo ayuda a mentir, sino a construir una “realidad alternativa” destinada a manipular percepciones colectivas, socavando la confianza pública en los procesos políticos.

Finalmente, los autores exhortan a la necesidad de marcos regulatorios y éticos claros que exijan transparencia en el uso de IA en campañas políticas, de modo que la manipulación mediática deje de ser una estrategia con potencial de dañar la democracia

Bibliotecas en la era de la Inteligencia Artificial: salvaguardando el patrimonio cultural y la confianza

Mergel, Ines, Carsten Schmidt, Marieke Willems, Marta Anducas, y Elena Silvestrini. LIBRARIES IN THE AGE OF AI: Safeguarding Cultural Heritage and Trust. Brief de Política 5. Konstanz; Lisboa: University of Konstanz; The Lisbon Council, [2025]

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El informe aborda el papel fundamental de las bibliotecas nacionales, pilares de las sociedades democráticas, en la transformación digital impulsada por la adopción de la Inteligencia Artificial (IA). La evidencia recogida por el proyecto LibrarIN subraya que la implementación de la IA en los servicios bibliotecarios es predominantemente un desafío de gobernanza, ética, y resiliencia institucional

El proyecto LibrarIN identificó siete factores principales que impulsan a las bibliotecas nacionales a integrar herramientas de Inteligencia Artificial en sus operaciones y servicios:

  1. mejora del acceso y la capacidad de descubrimiento
    las bibliotecas digitalizan colecciones históricas y utilizan la ia para automatizar la clasificación, la indización de materias y el enriquecimiento de metadatos. estos procesos amplían el acceso público y mejoran la navegación a través de conjuntos de datos vastos y diversos.
  2. escalabilidad de la eficiencia para grandes volúmenes de datos
    el crecimiento exponencial del contenido digital ha hecho que los métodos de catalogación tradicionales sean poco prácticos. la ia reduce la carga de trabajo manual y acelera el procesamiento, ayudando a abordar los atrasos y a mejorar la asignación de recursos.
  3. fomento de la investigación y la innovación
    herramientas como la búsqueda semántica, la visualización de datos y la minería de textos apoyan nuevas formas de investigación académica y de compromiso público, extendiendo las capacidades de investigación de los usuarios de la biblioteca.
  4. respuesta a presiones legales y políticas
    regulaciones de la unión europea, como las directivas sobre minería de textos y datos (tdm) y los mandatos de accesibilidad, están llevando a las bibliotecas a adoptar la ia para mantener el cumplimiento y alinearse con las políticas nacionales de digitalización.
  5. preservación de la diversidad lingüística y cultural
    las bibliotecas están desarrollando herramientas de ia en lenguas locales para contrarrestar el predominio de las herramientas comerciales en inglés. esto es fundamental para salvaguardar los activos culturales nacionales.
  6. satisfacción de las expectativas cambiantes de los usuarios
    los ciudadanos esperan cada vez más servicios personalizados, soporte multilingüe y búsqueda en tiempo real. la ia permite sistemas adaptativos que mejoran la relevancia, la usabilidad y la accesibilidad de los servicios.
  7. fomento de la competencia digital y social
    la experimentación con la ia fortalece el aprendizaje institucional y contribuye a una alfabetización digital más amplia entre el personal y los usuarios. esto subraya el papel social de las bibliotecas en la promoción del uso responsable de la ia.

Guía para abordar los deepfakess en las escuelas : kit de herramientas

Future of Privacy Forum. A School Administrator’s Guide to Addressing Deepfakes: Problem of Practice Toolkit. Issue Brief: Education. 2025

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Este kit de herramientas, publicado por el Future of Privacy Forum, está diseñado para guiar a los administradores escolares en la identificación, respuesta y mitigación de los daños potenciales que representan los deepfakes.

Los deepfakes son medios sintéticos realistas (imágenes, videos, audio o texto) creados o manipulados con inteligencia artificial (IA) que pueden hacer que las personas parezcan decir o hacer cosas que no hicieron. El documento establece que la IA generativa presenta desafíos éticos y de seguridad significativos para las escuelas, ya que se puede utilizar para difundir desinformación, perpetrar fraudes y acosar a estudiantes y personal, socavando la confianza. Además, se señala que los deepfakes impactan y dañan de manera desproporcionada a ciertos grupos demográficos, lo que puede resultar en un aumento del acoso y la hipersexualización.

El kit de herramientas recomienda que los distritos realicen una Autoevaluación de Preparación para identificar su nivel actual de preparación. Para ello, deben revisar y actualizar sus políticas existentes (como las de bullying, acoso, Título IX y uso de tecnología) para abordar explícitamente los deepfakes y el abuso sexual basado en imágenes. Es crucial que los líderes escolares revisen las leyes estatales y locales relativas a la posesión y distribución de Imágenes Íntimas No Consensuadas (NCII) y Material de Abuso Sexual Infantil (CSAM) para asegurar el cumplimiento. También se enfatiza la necesidad de contar con políticas que reconozcan que la detección confiable de deepfakes es difícil debido a las limitaciones de las tecnologías de detección.

Se anima a los distritos a desarrollar un programa de capacitación para educar a estudiantes, padres y personal sobre las implicaciones de privacidad, los impactos socioemocionales, el riesgo desproporcionado para ciertos grupos y las posibles consecuencias del mal uso de los deepfakes. Además, el kit incluye Escenarios de práctica (como un incidente de deepfake de desnudez de un estudiante y un incidente generado por un empleado) para facilitar discusiones críticas.

La guía concluye con la importancia de establecer un equipo de respuesta a incidentes claramente definido y protocolos de comunicación para garantizar la privacidad y la integridad de la investigación, y para utilizar métodos de justicia restaurativa para reparar el daño causado al individuo objetivo y a la comunidad en general







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Inteligencia Artificial con empatía hacia los humanos

Werner, J. (2025, 11 octubre). AI With Empathy For Humans. Forbes.

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El artículo explora la pregunta central de si es posible —y deseable— construir inteligencias artificiales capaces de mostrar empatía hacia los seres humanos. La discusión parte de una constatación cultural: abundan las obras literarias, musicales y audiovisuales que plantean el temor a que la inteligencia artificial pueda reemplazar a las personas, no solo en tareas mecanizadas, sino también en ámbitos donde hoy consideramos indispensable la sensibilidad humana. Según el autor, este temor convive con una realidad cada vez más extendida: millones de jóvenes ya utilizan sistemas conversacionales como compañía emocional, y muchos expresan sentirse igual o más acompañados por estas interacciones que por relaciones humanas tradicionales. Sin embargo, también existe incomodidad o incluso inquietud cuando la IA produce comentarios que parecen desafinar emocionalmente con el usuario, lo que demuestra que la empatía simulada aún se sostiene sobre bases frágiles.

En el marco del congreso Imagination in Action, celebrado en Stanford, distintos expertos debatieron sobre las limitaciones actuales del alineamiento entre sistemas de IA y necesidades humanas. Técnicas como el fine-tuning supervisado o el aprendizaje por preferencia humana han permitido mejorar la coherencia conversacional en el corto plazo, pero presentan deficiencias notables cuando las interacciones se prolongan en el tiempo o requieren una comprensión más profunda de los matices emocionales. A ello se suma una diferencia estructural fundamental entre el modo en que trabajan los humanos y las máquinas: mientras la creatividad humana se nutre de procesos iterativos, pruebas, idas y vueltas, los modelos de IA operan típicamente en una sola pasada, lo que reduce su capacidad de adaptación a tareas imprevistas, creativas o repletas de contexto subjetivo.

El autor también advierte sobre los efectos que podría tener una adopción acelerada de sistemas de IA en el mercado laboral y en la transmisión generacional de habilidades. Si las empresas comienzan a depender en exceso de agentes de IA para escribir código, producir informes o resolver tareas operativas, es posible que reduzcan la contratación de profesionales jóvenes. Esto generaría un debilitamiento grave en el desarrollo de talento humano a largo plazo, comprometiendo la sostenibilidad de profesiones técnicas y creativas. En este sentido, Werner sostiene que la discusión sobre empatía en IA no puede desligarse de otra más amplia: cómo integrar esta tecnología en estructuras organizacionales sin erosionar las capacidades humanas ni desplazar la práctica profesional que sostiene la innovación futura.

El papel de la Inteligencia Artificial en la investigación científica: una perspectiva científica para las políticas europeas

Purificato, E., D. Bili, R. Jungnickel, V. Ruiz Serra, J. Fabiani, K. Abendroth Dias, D. Fernandez Llorca, y E. Gomez. 2025. The Role of Artificial Intelligence in Scientific Research: A Science for Policy, European Perspective. Luxemburgo: Oficina de Publicaciones de la Unión Europea. doi:10.2760/7217497. JRC143482.

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La Inteligencia Artificial (IA) está transformando fundamentalmente el proceso científico en todas sus etapas, desde la generación de hipótesis y el diseño experimental hasta el análisis de datos, la revisión por pares y la difusión de resultados. Este informe del Centro Común de Investigación (JRC) de la Comisión Europea proporciona un análisis científico y técnico clave para fundamentar la Estrategia Europea para la IA en la Ciencia. La IA, impulsada por técnicas como el Aprendizaje Automático (ML), el Aprendizaje Profundo (DL) y la IA Generativa (GenAI), tiene el potencial de acelerar drásticamente los descubrimientos, fomentar la colaboración interdisciplinaria y mejorar la reproducibilidad en áreas críticas para la Unión Europea, como la salud, el cambio climático y las tecnologías limpias.

La IA se posiciona como un «científico co-asistente» a lo largo del ciclo de investigación. En la fase inicial, ayuda a acelerar el análisis de la literatura y a identificar lagunas de conocimiento, lo que facilita la formulación de hipótesis novedosas. En la fase experimental, permite el diseño automatizado de experimentos y la simulación, evolucionando hacia los «laboratorios autónomos» (self-driving labs). El ejemplo de AlphaFold en la predicción de estructuras proteicas es citado como un hito que demuestra el poder transformador de la IA en la aceleración de la verificación de hipótesis biológicas. Además, la IA es crucial en el procesamiento de datos masivos, ya que puede analizar vastos conjuntos de datos multimodales para detectar patrones y realizar descubrimientos en genómica, astronomía y otras ciencias computacionales que superan la capacidad de análisis humano. En la etapa de comunicación, las herramientas de IA son cada vez más utilizadas para la redacción científica, la edición, la visualización de datos y la superación de barreras idiomáticas.

A pesar de sus promesas, la integración de la IA en la ciencia conlleva desafíos importantes que requieren una gobernanza robusta. Los principales riesgos identificados incluyen el sesgo algorítmico, la posible proliferación de «alucinaciones» e información fabricada, la erosión potencial de las habilidades de pensamiento crítico y un fenómeno denominado deriva epistémica. Esta deriva describe la tendencia de la tecnología a reforzar inadvertidamente los paradigmas de investigación existentes, lo que podría limitar la diversidad de las preguntas científicas exploradas o separar las conclusiones científicas de una supervisión humana crítica. Para afrontar estos riesgos y maximizar los beneficios de la IA, el informe propone tres áreas principales de acción política:

(1) Fomentar los principios de la ciencia abierta (datos, modelos e infraestructura abiertos) para garantizar la reproducibilidad y la confiabilidad.

(2) Realizar una inversión estratégica en infraestructura de Computación de Alto Rendimiento (HPC), ‘Fábricas de IA’ y repositorios de datos científicos abiertos.

(3) Impulsar el desarrollo de un nuevo conjunto de habilidades en los investigadores, promoviendo equipos «híbridos» que combinen experiencia en el dominio científico con métodos avanzados de IA y ciencia de datos.

¿Quién es el propietario de qué en lo que respecta a la IA y la propiedad intelectual?

Sharma, Seemantani. 2025. “Who owns what when it comes to AI and intellectual property?” World Economic Forum, octubre 2025. https://www.weforum.org/stories/2025/10/intellectual-property-ai-human-creativity-ownership/

La cuestión de si las creaciones generadas por inteligencia artificial (IA) pueden considerarse objeto de propiedad intelectual, cuestionando si una IA puede ser reconocida como “autora” o “inventora”. Señala que los sistemas actuales de IA, por más sofisticados que sean, no tienen conciencia, experiencia subjetiva ni intencionalidad, lo que —según las teorías tradicionales de derechos de autor y patentes— impide que sean titulares de derechos.

La IA ya genera arte, diseña medicamentos e imita la imaginación humana. Esto plantea una pregunta fundamental. ¿Quién, si es que hay alguien, es el verdadero propietario de estas creaciones? ¿Se puede considerar a la IA como autora o inventora? ¿O los derechos pertenecen exclusivamente a los seres humanos?

Históricamente, los regímenes de propiedad intelectual (derechos de autor, patentes, marcas) se han fundamentado en la idea de creatividad humana: un autor humano ejerce un trabajo intelectual que refleja su personalidad, identidad o esfuerzo mental. Como una máquina no realiza ese tipo de “labor” en sentido humano —no tiene un “yo”, emociones o conciencia—, la ley hasta ahora considera que los resultados generados por IA pertenecen, en última instancia, a personas humanas, si es que hay un autor humano que haya intervenido.

El artículo destaca que muchas de las creaciones producidas por IA —arte, diseños, descubrimientos— pueden ser sorprendentes y funcionales, pero carecen del contexto emocional, intencional y experiencial que caracteriza la creatividad humana. Por tanto, aunque la IA pueda “producir” cosas, no puede reemplazar la acción creativa humana. En consecuencia, seguir otorgando la autoría a seres humanos protege la responsabilidad, la dignidad, la identidad y la justicia en el reconocimiento del trabajo intelectual.

Sin embargo, los autores del artículo advierten de que la creciente sofisticación de la IA y su uso masivo para generar contenido plantea un desafío real al marco legal tradicional. Podría ser necesario repensar la noción de propiedad intelectual: considerar modelos de propiedad compartida, nuevas categorías legales o marcos normativos que reconozcan la colaboración entre humanos y máquinas, sin perder de vista la protección de los derechos humanos y creativos. La decisión que tomemos hoy definirá el futuro de la autoría, la innovación y el valor de la creatividad en la era de la IA.

IA centrada en la ciudadanía

Tafoya, Valeria. 2025. “Citizen-first AI: How youth can shape AI in public services.” World Economic Forum, octubre 2025. https://www.weforum.org/stories/2025/10/citizen-first-ai-youth-shape-ai-public-services/

La IA en los servicios públicos solo será beneficiosa si se diseña poniendo a la ciudadanía en el centro, no solo en la eficiencia administrativa. Con buena gobernanza, transparencia y supervisión humana, la IA puede mejorar el acceso a derechos y fortalecer la confianza en las instituciones.

El artículo plantea que la incorporación de la inteligencia artificial en los servicios públicos solo será verdaderamente transformadora si se diseña desde una perspectiva centrada en la ciudadanía. Esto significa que la tecnología no debe orientarse únicamente a hacer más eficientes los procesos administrativos, sino a mejorar de manera tangible la vida de las personas, facilitar su acceso a derechos y fortalecer su confianza en las instituciones. Bajo esta visión, la IA se convierte en una herramienta para democratizar oportunidades y reducir desigualdades, siempre que su implementación esté guiada por valores sociales y no solo por la lógica técnica.

La idea de “soberanía digital” ocupa un lugar central. No se trata simplemente de que un país disponga de sus propios datos o infraestructura tecnológica, sino de que cuente con capacidad real para controlar, supervisar y adaptar los sistemas de IA de forma autónoma. Esto implica formar a equipos públicos competentes, disponer de sistemas robustos ante fallos o ataques, y establecer normas claras que garanticen la protección de la privacidad y la seguridad de la información. Cuando estos elementos se consolidan, los gobiernos pueden avanzar hacia un modelo tecnológico que responda a sus propios principios democráticos.

Un elemento clave del artículo es el papel de la juventud. Las nuevas generaciones no solo son usuarias avanzadas de tecnología: también tienen la sensibilidad necesaria para identificar riesgos éticos, imaginar usos públicos innovadores y exigir mayor transparencia en la toma de decisiones automatizadas. Su participación aporta creatividad, urgencia y una mirada más inclusiva, lo cual ayuda a moldear servicios públicos que sean verdaderamente útiles, accesibles y responsables. En lugar de ser simples destinatarios de las políticas, los jóvenes se presentan como co-constructores de un futuro digital más equitativo.

El texto también detalla los beneficios potenciales de la IA en la administración pública. La automatización puede reducir trámites innecesarios, agilizar el acceso a ayudas sociales, mejorar la gestión sanitaria y facilitar la creación de políticas basadas en datos reales. Esto permite que los gobiernos respondan más rápido a las necesidades cambiantes de la sociedad y liberen tiempo de los empleados públicos para tareas de mayor valor humano, como la atención personalizada.

Sin embargo, también se señala que un despliegue tecnológico sin supervisión ni controles adecuados puede generar riesgos serios. Una dependencia excesiva de sistemas automatizados puede exponer a la población a fallos masivos, decisiones opacas, discriminaciones algorítmicas o abusos de poder. Por ello, la IA en el sector público debe acompañarse siempre de transparencia, auditorías, mecanismos de rendición de cuentas y una supervisión humana constante. La confianza ciudadana depende de que los sistemas sean comprensibles, justos y verificables.

Suben las calificaciones de los trabajos de clase y bajan las notas en los exámenes presenciales

Oatley, Gabe. 2025. “The New Learning Curve: How Student AI Use Is Changing Teaching at UofT.” TorontoToday.ca, November 24, 2025. https://www.torontotoday.ca/local/education/learning-curve-student-artificial-intelligence-use-changing-teaching-uoft-11532998

Estudio

El uso creciente de herramientas de inteligencia artificial por parte del alumnado está transformando profundamente la enseñanza en la University of Toronto. Los profesores han detectado un fenómeno especialmente llamativo: mientras que las calificaciones de los trabajos para casa han subido de forma notable, los resultados en los exámenes presenciales finales han caído de manera significativa. Esta divergencia, según apuntan, se explica por un uso extendido —y en muchos casos no declarado— de modelos de lenguaje avanzados para elaborar tareas que antes exigían un esfuerzo de lectura, análisis y redacción personal.

Datos clave:

  • El 59 % de los estudiantes canadienses encuestados usan IA generativa para sus trabajos escolares — un aumento respecto al 52 % del año anterior.
  • De entre los estudiantes que usan IA, un 67 % dice que no cree estar aprendiendo o reteniendo tanto conocimiento como antes.
  • A pesar de ello, el 75 % considera que las herramientas de IA han mejorado la calidad de sus trabajos escolares.
  • El uso frecuente: el 63 % dice usar IA generativa varias veces por semana.
  • El 82 % admite que presenta como propio contenido generado por IA.
  • Un 70 % prefiere recurrir a la IA antes que pedir ayuda a sus profesores.
  • Entre quienes usan IA, aproximadamente un 65 %–67 % sienten que su uso equivale a hacer trampa.
  • El 63 % teme ser descubierto por su institución por depender de IA en sus trabajos.

Ante esta realidad, los docentes han comenzado a observar patrones de comportamiento nuevos en su alumnado. Muchos estudiantes recurren a herramientas como ChatGPT o Gemini para resolver dudas, generar ideas iniciales o mejorar la coherencia de sus textos, lo que en algunos casos puede tener un efecto positivo, especialmente cuando se usa para reforzar el aprendizaje. Sin embargo, un número creciente de estudiantes emplea la IA como sustituto del propio proceso cognitivo: delegan totalmente la elaboración de trabajos escritos o incluso la resolución de ejercicios técnicos. Esto ha generado una sensación de falsa competencia, pues los trabajos parecen impecables pero el rendimiento en evaluaciones sin asistencia tecnológica revela lagunas importantes de comprensión.

El artículo también subraya que detectar el uso indebido de IA es una tarea compleja. Las herramientas de detección disponibles no son fiables, y los profesores encuentran difícil —y muchas veces imposible— demostrar que un texto ha sido producido o modificado sustancialmente por un sistema automático. Además, la dinámica de aprendizaje ha cambiado: los estudiantes hacen menos preguntas en clase, participan menos en foros y asisten menos a tutorías, ya que encuentran en la IA una fuente inmediata de respuestas, disponible en cualquier momento. Para parte del profesorado, esta sustitución del diálogo pedagógico por consultas a modelos generativos supone la pérdida de una dimensión esencial de la educación universitaria: la interacción humana, que permite matizar conceptos, plantear dudas profundas y construir pensamiento crítico.

Frente a estos desafíos, los profesores de la universidad están rediseñando sus estrategias docentes. Una respuesta habitual ha sido aumentar el peso de las evaluaciones presenciales, incluyendo exámenes escritos en el aula, defensas orales o entrevistas breves vinculadas a trabajos entregados. De este modo, se busca comprobar que los estudiantes realmente dominan los contenidos que presentan en sus tareas. Otra estrategia consiste en diseñar actividades “auténticas”, vinculadas a experiencias reales, análisis de campo, estudios de caso o ejercicios creativos basados en situaciones concretas que resultan más difíciles de delegar a una IA. En algunas asignaturas se ha optado por dividir las tareas en fases: por ejemplo, primero marcar y comentar un texto leído, y solo después elaborar una reflexión personal. Esto permite observar el proceso de pensamiento del estudiante y no solo el producto final.

A lo largo del artículo se destaca que el uso de IA en la educación superior ya no es una tendencia pasajera, sino un cambio estructural que obliga a repensar la evaluación y la enseñanza. Según los profesores entrevistados, la forma tradicional de asignar trabajos y corregirlos ha dejado de ser viable en un contexto donde una herramienta automatizada puede producir textos correctos en segundos. La cuestión ya no es si permitir o prohibir estas tecnologías, sino cómo integrarlas de manera responsable, enseñando a los estudiantes a utilizarlas como apoyo sin renunciar a la comprensión profunda, el razonamiento propio y el desarrollo de habilidades intelectuales fundamentales. En definitiva, la universidad se enfrenta a una nueva curva de aprendizaje institucional, en la que conviven innovación, preocupación y la necesidad urgente de adaptar la pedagogía a un entorno educativo donde la inteligencia artificial es parte del día a día.

Un nuevo paradigma para la biblioteconomía: una revisión del trabajo de las asociaciones bibliotecarias y la IA desde 2019 hasta hoy

Garcia-Febo, Loida. “A New Paradigm for Librarianship: A Review of Library Associations’ Work and AI from 2019 Until the Present.” IFLA Management of Library Associations, noviembre 24, 2025. IFLA. https://repository.ifla.org/handle/20.500.14598/6927

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a autora sostiene que las asociaciones bibliotecarias —en especial ALA, IFLA, ARL, ACRL y CENL— han sido actores fundamentales para interpretar, orientar y liderar la introducción de la IA en bibliotecas, actuando como conectores entre iniciativas locales y agendas globales. Estas asociaciones han impulsado marcos éticos, programas de capacitación, alianzas internacionales y documentos estratégicos que guían la adopción responsable y humana de estas tecnologías.

El texto comienza situando a la profesión frente a un momento histórico: la transición desde un modelo basado en colecciones físicas hacia instituciones tecnológicas capaces de influir en la sociedad digital. La autora expone su propia implicación internacional en conferencias y comités desde 2019 para explicar la perspectiva desde la que observa el fenómeno: la de un liderazgo activo en el diálogo global entre bibliotecas y tecnología. Insiste en que la IA no solo introduce herramientas nuevas, sino que redefine el papel del bibliotecario, los valores profesionales —como la equidad, la privacidad y la libertad intelectual— y la misión social de las bibliotecas.

A continuación se describe cómo la IA se ha incorporado rápidamente al ecosistema bibliotecario: chatbots para atención en tiempo real, herramientas de accesibilidad y búsqueda multilingüe, analíticas para la comunicación científica y sistemas de evaluación de necesidades comunitarias. Paralelamente, alerta sobre riesgos como el sesgo algorítmico, la opacidad o la distribución desigual de recursos; de ahí que las asociaciones hayan priorizado la creación de guías éticas y políticas responsables. Documentos como la IFLA Statement on Libraries and AI, los principios de ARL sobre IA o las competencias en IA de ACRL ilustran estos esfuerzos por mantener la centralidad del juicio humano y la transparencia.

Un foco clave del artículo es la transformación educativa. La autora detalla cómo las asociaciones influyen en la formación a través de estándares, acreditaciones y colaboraciones con universidades. Programas de instituciones como San José State University, University of North Carolina, University of Washington y University of Illinois muestran la creciente integración de ciencia de datos, análisis sociotécnico y ética de la IA en la educación bibliotecaria. Al mismo tiempo, asociaciones como ACRL han creado grupos de trabajo para desarrollar competencias específicas y llenar las lagunas formativas que todavía existen en el colectivo profesional.

La dimensión global ocupa otra parte sustancial del análisis. Garcia-Febo describe cómo las asociaciones bibliotecarias se han convertido en interlocutores relevantes en debates internacionales sobre movilidad digital, gobernanza algorítmica y derechos humanos. A través de iniciativas como la participación de IFLA en la ONU, el trabajo del AI SIG, los simposios internacionales y la alineación con la Agenda 2030, las bibliotecas se posicionan como agentes que pueden influir en políticas públicas de tecnología ética. Las encuestas y redes europeas impulsadas por CENL, así como los eventos multilaterales organizados entre 2024 y 2025, muestran un movimiento coordinado y creciente hacia la institucionalización de la IA en la profesión.

El documento incluye además una línea temporal detallada de los principales hitos desde 2019: publicaciones pioneras de ALA, la creación del IFLA AI SIG, los informes y encuestas de CENL, libros especializados, programas de reskilling como el GPT-4 Exploration Program, y el lanzamiento del documento Entry Point to Libraries and AI en 2025. Esta cronología permite ver cómo la atención a la IA ha evolucionado desde una fase exploratoria inicial hacia una etapa madura, donde existen políticas, competencias, foros estables y cooperación internacional estructurada.

Se identifica tres direcciones estratégicas clave para el futuro:

  • Políticas ágiles y gobernanza adaptativa: generar documentos vivos, promover pilotos experimentales y ampliar la mirada hacia nuevas tecnologías como el metaverso o la publicación computacional.
  • Alfabetización en IA y competencia ética: crear marcos de formación continua que incluyan comprensión técnica, reflexión ética, diseño centrado en las personas y mecanismos de rendición de cuentas; incluso proponiendo microcredenciales.
  • Colaboración global y multisectorial: ampliar redes con asociaciones, consorcios, universidades, sociedad civil y actores tecnológicos, con especial atención al Sur Global.

Para la autora, el reto no es solo integrar la IA en bibliotecas, sino garantizar que lo haga de forma ética, inclusiva y orientada al bien público. Bibliotecas y bibliotecarios, apoyados por sus asociaciones, no son meros usuarios de tecnología: son guías capaces de moldear el futuro digital con responsabilidad y visión social.

El uso de la IA en el trabajo casi se ha duplicado en dos años.

Pendell, Ryan, y Andy Kemp. “AI Use at Work Has Nearly Doubled in Two Years.” Gallup, 15 de junio de 2025. Gallup. https://www.gallup.com/workplace/691643/work-nearly-doubled-two-years.aspx

El uso de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito laboral ha aumentado significativamente en los últimos dos años. La proporción de empleados que usan IA al menos ocasionalmente ha pasado del 21 % al 40 %, mientras que el uso frecuente y diario también se ha duplicado, lo que indica una integración creciente de estas herramientas en las tareas cotidianas de trabajo.

Este incremento se concentra especialmente en trabajadores de oficina y líderes, donde el uso frecuente alcanza el 27 % y 33 % respectivamente, mostrando que los roles con mayor responsabilidad tienden a adoptar antes estas tecnologías.

A pesar de la mayor adopción, muchas organizaciones carecen de estrategias claras para integrar la IA de manera efectiva. Solo una minoría de empleados reporta que su empresa ha comunicado un plan sólido o establecido políticas formales sobre el uso de IA, lo que limita el potencial de estas herramientas. Esta falta de estructura también se refleja en la percepción de utilidad: apenas el 16 % de los usuarios considera que las herramientas de IA proporcionadas por su empresa son realmente útiles para su trabajo.

Los beneficios percibidos son claros a nivel individual y organizativo: muchos empleados reportan mejoras en productividad y eficiencia, y los líderes observan ventajas en la eficiencia operativa. Sin embargo, la comodidad y confianza para trabajar con IA sigue siendo limitada. Solo un pequeño porcentaje se siente muy cómodo usando estas herramientas, mientras que alrededor de un tercio se siente muy incómodo, indicando la necesidad de formación y comunicación más efectiva sobre su uso.

Por último, las preocupaciones sobre la pérdida de empleo por automatización se mantienen moderadas. Solo un 15 % de los empleados considera que es muy o bastante probable que la IA elimine su trabajo en los próximos cinco años, mostrando que, aunque la adopción crece, los temores sobre la sustitución laboral no se han incrementado de manera significativa.