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El futuro de los drones en EE. UU.: entre la innovación tecnológica y las amenazas a la privacidad

O’Donnell, J

“Shoplifters Could Soon Be Chased Down by Drones.” MIT Technology Review, 25 de septiembre de 2025. https://www.technologyreview.com/2025/09/25/1124088/shoplifters-could-soon-be-chased-down-by-drones/

La empresa Flock Safety, conocida por proveer drones a departamentos de policía, ha anunciado que ofrecerá ahora su tecnología al sector privado. Entre sus posibles clientes están grandes cadenas comerciales, hospitales, almacenes y empresas de energía, interesadas en reforzar la seguridad y reducir los robos.

En Estados Unidos, el futuro parece encaminarse hacia un uso masivo de drones con fines de seguridad, comercio y servicios. Keith Kauffman, ex jefe de policía y ahora responsable del programa de drones de la empresa Flock, describió un escenario en el que un dron, lanzado desde la azotea de una tienda, sigue a sospechosos de robo hasta su coche y transmite en directo la persecución a la policía. Para defensores de las libertades civiles, esta visión es preocupante porque refuerza un estado de vigilancia basado en tecnologías como lectores de matrículas y drones policiales, que permiten recopilar grandes cantidades de datos privados sin órdenes judiciales. De hecho, Flock enfrenta actualmente una demanda federal en Norfolk, Virginia, que cuestiona estas prácticas.

El destino de los drones en EE. UU. depende, en gran medida, de una regulación clave de la Administración Federal de Aviación (FAA), que establece cómo y dónde pueden volar. Hasta ahora, se requiere un permiso especial para operarlos más allá del alcance visual, lo que busca evitar colisiones y accidentes. Desde 2018, la FAA ha concedido exenciones para rescates, inspecciones y usos policiales, siendo más rápida en aprobar solicitudes de cuerpos de seguridad que de clientes privados.

Diversas industrias, desde el comercio electrónico hasta el transporte médico, han presionado para eliminar este sistema de permisos, argumentando que dificulta el desarrollo del sector. En 2020, el entonces presidente Donald Trump impulsó esta idea mediante una orden ejecutiva para asegurar la “dominación estadounidense en drones”. En agosto, la FAA presentó una nueva propuesta de norma que facilitaría los vuelos más allá de la línea de visión en áreas como entrega de paquetes, agricultura, estudios aéreos y seguridad pública.

Para las empresas y pilotos de drones, la propuesta es una victoria, ya que ampliaría su campo de acción. Sin embargo, organizaciones como la ACLU alertan de que supone un riesgo para la privacidad ciudadana, ya que permitiría la vigilancia persistente de personas, protestas y reuniones sin salvaguardas legales claras. El periodo de comentarios públicos sobre esta norma está abierto hasta el 6 de octubre, y se espera que la versión definitiva se publique en la primavera de 2026.

La inteligencia artificial generativa en la docencia universitaria: oportunidades, desafíos y recomendaciones

Cruz Argudo, Francisco; García Varea, Ismael; Martínez Carrascal, Juan A.; Ruiz Martínez, Antonio; Ruiz Martínez, Pedro M.; Sánchez Campos, Alberto; Turró Ribalta, Carlos. La inteligencia artificial generativa en la docencia universitaria: oportunidades, desafíos y recomendaciones. Crue, marzo de 2024. https://www.crue.org/wp-content/uploads/2024/03/Crue-Digitalizacion_IA-Generativa.pdf

El documento analiza el papel de la inteligencia artificial generativa (IAG) en el ámbito de la educación universitaria, identificando las oportunidades que ofrece, los desafíos que impone y proponiendo recomendaciones para su integración responsable. Se define la IAG como una evolución de la IA tradicional que puede generar contenido nuevo (texto, imágenes, vídeos, etc.) a partir de descripciones en lenguaje natural, y se plantea su uso para personalizar el aprendizaje, generar materiales educativos y liberar al profesorado de tareas repetitivas.

Entre las oportunidades, el texto destaca que la IAG permite ampliar el acceso a la educación superior, adaptar el aprendizaje a las necesidades individuales, proporcionar apoyo en tiempo real mediante chatbots o tutorías automáticas, y mejorar la eficiencia docente al automatizar tareas administrativas y de creación de contenido.

Sin embargo, la implementación conlleva múltiples desafíos: la resistencia al cambio del profesorado y del personal administrativo; la necesidad de adaptar metodologías de enseñanza; la revisión de los resultados formativos; la redefinición de evaluación académica; la capacitación técnica; los posibles usos indebidos; los costes de implementación; y la dependencia excesiva de la tecnología.

En el plano ético, se abordan cuestiones de privacidad y protección de datos (incluido el cumplimiento del RGPD), integridad académica y propiedad intelectual, transparencia y sesgos en los algoritmos, desigualdades en el acceso a la tecnología, y el impacto medioambiental del uso intensivo de estos sistemas.

Finalmente, el documento concluye con una serie de recomendaciones: establecer principios éticos comunes entre universidades; definir competencias de IA para estudiantes y profesorado; promover el debate interno institucional; planificar la incorporación gradual de la IAG con atención a costos, equidad y privacidad; fomentar comunidades docentes para compartir buenas prácticas; y monitorear continuamente los efectos del uso de la IAG en la docencia.

El uso de la inteligencia artificial (IA) en el análisis de archivos históricos.

Henley, Amanda, y Matt Jansen. On the Books: Jim Crow and Algorithms of Resistance. Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill. Última modificación septiembre de 2025. https://onthebooks.lib.unc.edu/

La iniciativa On the Books, liderada por las Bibliotecas de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill (UNC), ha recibido una subvención de 765.000 dólares de la Fundación Mellon para ampliar el uso de la inteligencia artificial (IA) en el análisis de archivos históricos.

Este proyecto busca mejorar el acceso y la comprensión de materiales archivísticos relacionados con comunidades históricamente marginadas, como afroamericanos, indígenas y latinos.

La fase actual del proyecto se centra en la identificación de leyes discriminatorias, conocidas como «Juan Crow», en el estado de Texas. Además, se explorarán aplicaciones de IA para la creación de corpora textuales a partir de documentos legales históricos, la generación de descripciones automáticas de colecciones fotográficas y el reconocimiento de caracteres manuscritos en documentos archivísticos. Estas iniciativas buscan facilitar la búsqueda y el análisis de materiales históricos, promoviendo una mayor accesibilidad y comprensión de los mismos.

El proyecto fomenta la colaboración entre bibliotecas, archivos, facultades de derecho y comunidades locales. Además, ofrece becas de investigación y enseñanza para estudiantes y académicos interesados en utilizar las técnicas desarrolladas en el proyecto, promoviendo así la formación de una nueva generación de profesionales capacitados en el uso de tecnologías avanzadas para el estudio de la historia.

La integración de la IA en el análisis de archivos históricos permite a los investigadores abordar preguntas complejas sobre la evolución de las leyes y políticas discriminatorias, facilitando la identificación de patrones y conexiones que podrían pasar desapercibidos mediante métodos tradicionales. Este enfoque innovador también tiene el potencial de transformar la enseñanza de la historia, proporcionando a los estudiantes herramientas digitales avanzadas para explorar y analizar fuentes primarias de manera más eficiente y profunda.

Se espera que los resultados de esta fase del proyecto sirvan como modelo para otras instituciones que buscan integrar la IA en la investigación y enseñanza de la historia. Al compartir sus hallazgos y metodologías, el equipo de On the Books busca contribuir al desarrollo de prácticas archivísticas más inclusivas y accesibles, promoviendo una comprensión más completa y equitativa del pasado.

Este esfuerzo se alinea con iniciativas similares en otras instituciones, como la colaboración entre la Biblioteca Pública de Boston y la Universidad de Harvard, que también están utilizando la IA para mejorar el acceso a archivos históricos y promover la justicia social. Estas iniciativas reflejan un movimiento creciente hacia la digitalización y el análisis avanzado de materiales archivísticos, con el objetivo de hacer que la historia sea más accesible y relevante para las generaciones actuales y futuras.

Catálogo de Prompts

Ávila Vergara, Vilton, Leddy Diana Pájaro Zapardiel y Marcela Varas Riquelme. Catálogo de Prompts. Broward International University, Maestría en Ciencias de la Educación Virtual, curso Introduction to Artificial Intelligence in Education. Dirigido por Dr. Arsenio Pérez Pérez. Junio de 2024.

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El Catálogo de Prompts es un proyecto académico orientado a mostrar cómo la inteligencia artificial generativa (IAG) puede aplicarse en el ámbito educativo a través de la formulación de instrucciones o prompts. Los autores destacan que la efectividad de los modelos de lenguaje depende en gran medida de la claridad, especificidad y contexto de las instrucciones, lo que permite generar respuestas más útiles y coherentes.

El documento explica las características clave de un buen prompt —claridad, contexto, especificidad, longitud adecuada, orientación, tono y relevancia—, ilustrándolas con ejemplos prácticos. Además, propone una clasificación de prompts según su función: estructurales, secuenciales, argumentales, condicionales, comparativos y abiertos, cada uno con aplicaciones específicas en procesos de enseñanza y aprendizaje.

También se aborda el concepto de shot prompting (zero-shot, one-shot y few-shot), que describe diferentes estrategias para guiar a los modelos con ejemplos. Se presenta la estructura básica de un prompt (contexto, instrucción, detalles y cierre) y se mencionan esquemas prácticos como RTF (Rol–Tarea–Formato) o CARE (Contexto–Acción–Resultado–Ejemplos), que ayudan a estandarizar y optimizar su diseño.

El catálogo incluye más de veinte ejemplos de prompts diseñados específicamente para contextos educativos: desde generar preguntas y actividades en clase, crear evaluaciones y autoevaluaciones, hasta elaborar recursos didácticos, bibliografías comentadas o presentaciones digitales. Estos modelos buscan facilitar la labor docente, personalizar el aprendizaje y fomentar la reflexión crítica entre estudiantes.

Finalmente, se realizó una prueba práctica de un prompt complejo en diferentes LLMs gratuitos (ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude), comprobando que la calidad de las respuestas varía según la plataforma, aunque todas resultaron funcionales. La conclusión resalta la importancia de la “ingeniería de prompts” como proceso iterativo y esencial para optimizar la interacción entre usuarios y sistemas de IA, así como el potencial de esta herramienta para transformar la educación.

Acuerdo histórico de 1.500 millones de dólares entre Anthropic y autores por uso no autorizado de libros por su inteligencia artificial

Ortutay, Barbara. “Judge Approves $1.5 Billion Copyright Settlement Between AI Company Anthropic and Authors.” AP News, 25 de septiembre de 2025. https://apnews.com/article/anthropic-authors-copyright-judge-artificial-intelligence-9643064e847a5e88ef6ee8b620b3a44c

Un juez aprobó un acuerdo de 1.500 millones de dólares entre Anthropic y autores cuyos libros fueron usados sin permiso para entrenar su IA. Cada obra recibirá aproximadamente 3.000 dólares, aunque no cubre libros futuros. El caso sienta un precedente clave en la protección de derechos de autor frente a tecnologías de inteligencia artificial.

El 25 de septiembre de 2025, un juez federal aprobó preliminarmente un acuerdo histórico de 1.500 millones de dólares entre la empresa de inteligencia artificial Anthropic y un grupo de autores y editores. La disputa surgió cuando los autores denunciaron que la compañía había utilizado sin autorización cerca de 465.000 libros protegidos por derechos de autor para entrenar su modelo de lenguaje Claude. Este acuerdo prevé una compensación de aproximadamente 3.000 dólares por cada libro afectado, aunque no contempla obras que se publiquen en el futuro. El juez destacó la complejidad de distribuir los fondos de manera justa, pero consideró que el acuerdo era razonable y proporcionado para las partes involucradas.

La demanda original fue presentada por varios escritores que alegaban que Anthropic había recopilado ilegalmente millones de libros, almacenándolos en una biblioteca central para alimentar su sistema de inteligencia artificial. A pesar de que en una decisión previa se había reconocido que el uso de ciertos libros para entrenamiento podía considerarse un uso justo, el juez determinó que la compañía sí había infringido los derechos de autor al almacenar y explotar un volumen tan grande de obras sin permiso. Este punto resultó clave para la aprobación del acuerdo, al establecer un reconocimiento de responsabilidad por parte de la empresa.

Este acuerdo marca un precedente importante en el ámbito de la inteligencia artificial y los derechos de autor. Por primera vez, una compañía tecnológica se compromete a una compensación multimillonaria por el uso no autorizado de obras literarias, lo que podría influir en futuras disputas legales y en la manera en que los desarrolladores de IA acceden a contenido protegido. Representa un avance significativo en la protección de los autores y en la reivindicación de sus derechos frente a grandes empresas tecnológicas.

Anthropic expresó su satisfacción por la resolución, afirmando que este acuerdo les permitirá centrarse en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial de manera responsable y segura. El juez, por su parte, subrayó la importancia de garantizar un proceso de reclamaciones transparente, de modo que todos los autores, incluidos aquellos menos conocidos, puedan recibir una compensación justa. En conjunto, este caso refleja un punto de inflexión en la relación entre la tecnología y la propiedad intelectual, estableciendo límites claros sobre el uso de obras protegidas en la creación de sistemas de IA.

200+1 prompts para educación: guía para docentes innovadores.

Unitec. (2024). 200+1 prompts para educación: guía para docentes
innovadores. . Tegucigalpa: Universidad Tecnológica Centroamericana (Unitec), 2024.

“200 Prompts para Educadores” es una guía práctica diseñada para fomentar la reflexión, creatividad y mejora continua en el ámbito educativo. Está estructurado en forma de preguntas o frases disparadoras (prompts) que los docentes pueden usar para:

  • Reflexionar sobre su práctica pedagógica, incluyendo temas como la planificación, evaluación, gestión del aula y desarrollo profesional.
  • Estimular el pensamiento crítico y creativo en estudiantes, promoviendo el diálogo, la escritura reflexiva y el aprendizaje activo.
  • Fortalecer el vínculo entre teoría y práctica, al invitar a los educadores a conectar sus experiencias con principios pedagógicos y tendencias actuales.
  • Promover la innovación educativa, con prompts que abordan el uso de tecnología, metodologías activas, inclusión y liderazgo docente.

Los prompts están organizados en categorías como: motivación, evaluación, tecnología, inclusión, liderazgo, autocuidado, entre otros. Cada sección busca empoderar al docente como agente de cambio y fomentar una cultura de mejora continua en las instituciones educativas.

100 aplicaciones de la inteligencia artificial generativa

Universidad Internacional de Valencia (VIU). 100 aplicaciones de la inteligencia artificial generativa. Valencia: VIU, 2024.

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El informe no solo ofrece un inventario de aplicaciones, sino que propone una reflexión sobre cómo integrar la IAG de manera responsable, maximizando sus beneficios y minimizando riesgos. Con ello, busca servir de guía tanto para profesionales como para instituciones interesadas en adoptar y regular el uso de estas tecnologías emergentes.

El documento 100 aplicaciones de la inteligencia artificial generativa ofrece una panorámica amplia y estructurada sobre los usos actuales de esta tecnología en múltiples sectores. Presenta la IAG como una de las innovaciones más transformadoras de los últimos años, con el potencial de redefinir tanto la vida cotidiana como el trabajo en áreas tan diversas como la educación, la salud, la creatividad, la comunicación y la empresa.

A lo largo del texto se muestran ejemplos concretos que ilustran cómo la IAG ya se aplica en la práctica. En el ámbito educativo, se destaca su utilidad para generar materiales personalizados, apoyar la docencia y facilitar el aprendizaje adaptativo. En la salud, la IA contribuye al análisis de datos clínicos, al diagnóstico asistido y al diseño de tratamientos personalizados. En el campo creativo, se subraya la capacidad de los modelos generativos para producir textos, imágenes, música y vídeos, abriendo nuevas oportunidades para artistas y comunicadores.

El documento también señala el impacto de la IAG en el sector empresarial, donde puede optimizar procesos, mejorar la atención al cliente, automatizar tareas y apoyar la toma de decisiones estratégicas. Asimismo, se enfatizan los retos éticos y sociales que acompañan a su implementación: la necesidad de garantizar la transparencia, mitigar sesgos, proteger la privacidad y reflexionar sobre sus implicaciones en el empleo.

Las bibliotecas como actores clave en moldear el uso ético, responsable y accesible de la inteligencia artificial generativa (IA).

Enis, Matt. “AI Influencers: Libraries Guiding AI Use.” Library Journal, September 16, 2025. https://www.libraryjournal.com/story/performingarts/ai-influencers-libraries-guiding-ai-use

El artículo aborda cómo las bibliotecas están emergiendo como actores clave en moldear el uso ético, responsable y accesible de la inteligencia artificial generativa (IA). Los autores subrayan que tecnologías recientes como ChatGPT han alcanzado una adopción masiva en tiempos sorprendentemente breves, lo que hace urgente que las bibliotecas intervengan no solo como espacios de acceso, sino como mediadoras críticas y formadoras en este nuevo ecosistema.

Una de las funciones primordiales es la alfabetización en IA: bibliotecarios necesitan aprender las herramientas, comprender sus implicaciones (beneficios y riesgos), y poder enseñar a otros. Además, se les llama a colaborar con actores locales (empresas, organismos de desarrollo laboral, entidades educativas) para identificar qué competencias se necesitan en cada comunidad, compartiendo recursos entre distintos tipos de bibliotecas para maximizar impacto.

El artículo destaca experiencias concretas: por ejemplo, en la Universidad de Carolina del Norte (UNC), se creó un AI Studio que ofrece talleres, espacios de creación y diálogo entre estudiantes, profesores y personal administrativo, con el objetivo de democratizar el acceso a herramientas de IA y fomentar un uso reflexivo.

También se señala el reto de la velocidad de cambio: los modelos de IA, las herramientas y los debates éticos evolucionan muy rápido, de manera que lo que se aprenda hoy puede quedar obsoleto mañana. En respuesta, se plantea que la formación para el personal de bibliotecas debe ser continua, que existan espacios para compartir tanto descubrimientos como fracasos, y que la política de las instituciones debe ajustarse dinámicamente.

Finalmente, se insiste en que las bibliotecas pueden influir no solamente dentro de sus muros, sino participando en políticas locales y estatales, asesorando sobre marcos regulatorios, ayudando a municipios o gobiernos locales a definir políticas de IA, y actuando como puentes entre comunidad, ética, tecnología y educación.

Premios Nobel y desarrolladores de IA reclaman “líneas rojas” globales ante la ONU para regular la inteligencia artificial

“Nobel Laureates and AI Developers Call for ‘Red Lines’ on AI.” Transformer News, September 22, 2025. https://www.transformernews.ai/p/nobel-laureates-ai-developers-red-lines-un-general-assembly

Un grupo destacado de científicos galardonados con el Premio Nobel, exjefes de estado y desarrolladores de inteligencia artificial ha hecho un llamamiento urgente durante la Asamblea General de la ONU para trazar “líneas rojas” claras en el desarrollo de la IA antes de finales de 2026.

Argumentan que los riesgos vinculados a la inteligencia artificial ya no son meras hipótesis futuristas, sino amenazas reales: desde pandemias diseñadas artificialmente hasta la posibilidad de desempleo masivo y la pérdida de control humano sobre sistemas autónomos.

En su declaración conjunta, los firmantes subrayan que algunos sistemas de IA ya han demostrado comportamientos engañosos y dañinos, y al mismo tiempo se les está otorgando cada vez más autonomía para actuar en el mundo real.

Los firmantes —más de 200 en total— incluyen nombres prominentes como Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio, reconocidos como “padres de la IA”, así como economistas, diplomáticos y expresidentes como Joseph Stiglitz, Juan Manuel Santos y Mary Robinson. Además, destacan miembros de empresas clave del sector, como OpenAI, Google DeepMind y Anthropic, aunque ninguno de los CEOs de estas compañías aparece entre los firmantes.

En su texto, proponen que dichas líneas rojas (o límites operativos) cuenten con mecanismos robustos de cumplimiento para el año 2026. Señalan también que, aunque esta iniciativa de consenso internacional es un paso significativo, el reto ahora es transformar las declaraciones en acciones concretas. La falta de apoyo o incluso la oposición de gobiernos clave —especialmente de Estados Unidos— constituye un obstáculo mayor. En el caso estadounidense, algunos sectores ven con recelo las regulaciones excesivas o las “códigos de conducta vagos” que podrían imponerse desde el exterior.

Buenas prácticas para la implementación de la inteligencia artificial en las bibliotecas

Ehrenpreis, Michelle, y John DeLooper. “Chatbot Assessment: Best Practices for Artificial Intelligence in the Library.” portal: Libraries and the Academy 25, n.º 4 (2025): 669-701. https://preprint.press.jhu.edu/portal/sites/default/files/06_25.4ehrenpreis.pdf

El estudio representa una evaluación pionera de un chatbot de biblioteca que incorpora la API de ChatGPT, proporcionando evidencia práctica de sus capacidades y limitaciones, así como recomendaciones operativas para maximizar su utilidad en entornos académicos.

Evaluación detallada de un chatbot utilizado en una biblioteca universitaria, específicamente Ivy.ai (“IvyQuantum”) en la Lehman College Library (parte del sistema CUNY). Este chatbot fue inicialmente implementado en otoño de 2019, usando un modelo basado en reglas (rules-based), y más adelante, desde abril de 2023, se integró con la API de ChatGPT para convertirse en un sistema híbrido de generación más inteligente (modelo generativo + base de conocimiento local).

Para evaluar el desempeño tras esta actualización, los autores analizaron una muestra aleatoria de 101 interacciones de chatbot durante el semestre de primavera de 2023 (de un total de 816) más las 39 “tickets” generados cuando el chatbot no pudo contestar (es decir, casos en los que el usuario solicitaba asistencia humana). Cada interacción fue valorada mediante un rúbrica desarrollada por los autores que incluyó criterios como confianza del chatbot (respuestas “low confidence”, “no confidence”), si el usuario rechazó generar un ticket, la evaluación del usuario (pulgar arriba/abajo) y variables de comportamiento del usuario (por ejemplo, desconexión prematura, satisfacción explícita, solicitud de agente humano). Además, las respuestas fueron codificadas según temas (por ejemplo, libros, artículos, solicitudes de agente, investigación) para identificar los tipos de preguntas con menor desempeño.

Los resultados muestran que el chatbot tiene un rendimiento moderado: en la muestra aleatoria, aproximadamente el 39 % de las respuestas recibieron una calificación 1 (correctas pero incompletas) según la rúbrica, mientras que el 42 % fueron calificadas como respuestas completas pero incorrectas (puntuación 2). En comparación con la tasa de éxito atribuida a bibliotecarios humanos en servicios de referencia (alrededor del 55 %), su desempeño es destacable para una herramienta automatizada, aunque con limitaciones claras. Las preguntas más problemáticas para el chatbot fueron aquellas que solicitaban hablar con un agente humano, consultas sobre libros (incluyendo disponibilidad, edición o reservas) y peticiones para investigación o artículos académicos. Tras la integración del ChatGPT, se observó una reducción en el número total de consultas sin ticket (−45 %) pero un aumento significativo en el número de tickets generados (+190 %) en comparación con el periodo anterior.

A partir de sus hallazgos, los autores proponen una serie de mejores prácticas para bibliotecas que consideren adoptar chatbots: revisión periódica de las transcripciones y las preguntas de los usuarios para ajustar respuestas personalizadas, mantener actualizada y estructurada la base de conocimiento de la biblioteca (por ejemplo, mediante archivos CSV con datos limpios), diseñar la interfaz para que los usuarios comprendan el propósito del chatbot (por ejemplo, distinguiendo claramente cuándo derivar al chat humano), y asegurar que haya personal bibliotecario dedicado al mantenimiento y mejora del sistema.

También destacan que la participación institucional y el compromiso de los bibliotecarios son factores clave para el éxito, y que la adopción de sistemas híbridos (reglas + generación) puede ofrecer un equilibrio entre control y flexibilidad.