«Se requerirá una enorme cantidad de ficción a buen precio. El soldado llevará un libro en el petate; el civil tendrá libros junto a la chimenea. Somos un país de lectores y la guerra no hará sino aumentar la demanda de libros.»
FREDERICK J. COWLES, bibliotecario jefe de la Biblioteca de Swinton y Pendlebury
Gillespie, N., Lockey, S., Ward, T., Macdade, A., & Hassed, G. Trust, attitudes and use of artificial intelligence: A global study 2025. The University of Melbourne and KPMG, 2025. DOI 10.26188/28822919.
El informe global de 2025 sobre IA destaca el aumento de su uso y aceptación, aunque persisten preocupaciones sobre su confianza, riesgos y gobernanza. Mientras que los beneficios de la IA son evidentes, como mayor eficiencia y mejora en decisiones, también existen preocupaciones sobre privacidad, desempleo y deshumanización. Se requiere una regulación más fuerte y formación para garantizar un uso responsable y ético de la IA en el trabajo y la educación.
Se explora cómo las personas perciben la inteligencia artificial (IA), su uso y las implicaciones sociales, económicas y éticas que trae consigo. Publicado por la Universidad de Melbourne y KPMG, este estudio global recoge las opiniones de más de 48,000 personas de 47 países, proporcionando un análisis exhaustivo sobre la confianza y la aceptación de la IA, sus riesgos y beneficios, y las expectativas sobre su regulación. Estudio global realizado por la Universidad de Melbourne y KPMG, que analiza las actitudes, el uso y la confianza en la inteligencia artificial a nivel mundial.
Confianza y aceptación de la IA
A pesar del uso generalizado de la IA, más de la mitad de las personas (54%) no confían plenamente en ella. La gente es más escéptica respecto a la seguridad, el impacto social y la privacidad de la IA, pero tiende a confiar en su capacidad técnica. En los países avanzados, la desconfianza y la aceptación son más bajas en comparación con los países emergentes.
Uso y comprensión de la IA
Dos de cada tres personas usan IA regularmente, pero más de la mitad (61%) no han recibido formación en IA y tienen un conocimiento limitado sobre cómo funciona. Los países emergentes muestran un uso y comprensión de la IA más elevados que los países avanzados, lo que refleja diferencias en la accesibilidad y educación sobre estas tecnologías.
Beneficios y riesgos de la IA
La IA aporta beneficios claros como la mejora de la eficiencia, la toma de decisiones y la innovación, pero también genera preocupaciones sobre la privacidad, la ciberseguridad, la pérdida de empleos y la deshumanización de las interacciones laborales y educativas. En los países avanzados, existe una mayor división de opiniones sobre si los beneficios superan los riesgos.
Regulación y gobernanza de la IA
El 70% de las personas cree que es necesario regular la IA, aunque solo el 43% considera que las leyes actuales son suficientes. La mayoría de las personas prefieren una regulación internacional y gubernamental, así como una co-regulación con la industria. Además, el 87% considera que las leyes deben abordar la desinformación generada por la IA.
IA en el lugar de trabajo
El 58% de los empleados usa IA regularmente en su trabajo, aunque el uso de herramientas gratuitas y públicas como ChatGPT es más común que las opciones proporcionadas por los empleadores. Aunque la IA mejora la eficiencia y calidad del trabajo, también tiene efectos negativos, como la reducción de la interacción humana y el riesgo de reemplazar trabajos. Muchos empleados informan un uso inapropiado de la IA que contraviene las políticas de la empresa, lo que destaca la falta de gobernanza adecuada en muchas organizaciones.
Uso de la IA por estudiantes
La mayoría de los estudiantes (83%) utiliza la IA en sus estudios, destacando beneficios como la personalización del aprendizaje y la reducción de la carga de trabajo. Sin embargo, también existen preocupaciones sobre la dependencia excesiva de la IA y su impacto en el pensamiento crítico y la equidad en las evaluaciones. Solo la mitad de las instituciones educativas proporcionan políticas o formación para el uso responsable de la IA.
Conclusiones
El informe subraya que, aunque la adopción de la IA ha traído beneficios tangibles en diversas áreas, las organizaciones y gobiernos deben centrarse en una gobernanza responsable de la IA, implementando políticas claras y proporcionando formación para evitar el uso inapropiado y garantizar una integración ética en la sociedad.
Cifras clave
Me gustaría comprar todos los libros de Tolstoi y de Dostoievski que ya leí pero que no tengo en mi biblioteca. También los de Daudet. Y los de Victor Hugo. A veces me pregunto qué hice con esos libros, cómo fui capaz de perderlos, en dónde los perdí. Otras veces me pregunto para qué quiero tenerlos si ya los leí, que es la forma de tenerlos para siempre. La única respuesta posible es que los quiero para mis hijos. Sé que es una respuesta tramposa: uno tiene que salir de casa a buscar los libros que lo esperan.
Roberto Bolaño
Wiley Position Statement on Illegal Scraping of Copyrighted Content by AI Developers. Última modificación en 2024. https://www.wiley.com/en-us/terms-of-use/ai-principles/wiley-statement-illegal-scraping-ai-copyright.
En Wiley, defendemos el valor de la propiedad intelectual y de quienes la crean. Como pioneros en la creación y difusión del conocimiento durante más de dos siglos, estamos comprometidos a garantizar que las obras de los autores sean respetadas y adecuadamente licenciadas en el cambiante entorno digital. La colaboración entre autores, sociedades científicas y académicas, y desarrolladores de IA garantiza un uso responsable de esta tecnología para avanzar en la investigación y el descubrimiento, al tiempo que se preserva la libertad académica, esencial para el progreso científico.
Reafirmamos esta postura. Creemos en el potencial transformador de la inteligencia artificial para impulsar la investigación y el descubrimiento. Este avance debe basarse en el respeto a los derechos de propiedad intelectual, incluida la compensación y atribución acordadas para los creadores de contenido. Nos posicionamos firmemente junto a nuestros autores y socios editoriales para exigir prácticas éticas y legales en la obtención de datos en la industria de la IA, y alentamos la adopción generalizada de prácticas de licenciamiento adecuadas, como ya hacen algunos desarrolladores de IA.
Para mayor claridad:
Se han alcanzado numerosos acuerdos reconocidos entre desarrolladores de IA y editoriales académicas y comerciales, incluidos nuestros propios acuerdos exitosos con desarrolladores de IA que comparten nuestro compromiso con el uso ético del contenido. Esto demuestra claramente que existe un mercado de licencias para IA que funciona eficazmente.
Este mercado de licencias también permite fundamentar la IA en contenido autorizado. La colaboración activa con la comunidad de IA incluye la incorporación de expectativas y estándares en los acuerdos sobre transparencia, citación, atribución y procedencia de datos, con el fin de fomentar la confianza de los usuarios en los sistemas de IA.
A través de alianzas con autores, socios editoriales, investigadores y desarrolladores de IA éticos, podemos crear un ecosistema sostenible que valore tanto el avance tecnológico como las contribuciones humanas únicas de autores e investigadores.
Verano-Tacoronte, Domingo, Alicia Bolívar-Cruz, y Silvia Sosa-Cabrera. 2025. “Are university teachers ready for generative artificial intelligence? Unpacking faculty anxiety in the ChatGPT era.” Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13585-7
Este estudio investiga cómo la ansiedad tecnológica influye en la intención de los docentes universitarios de adoptar ChatGPT. Se identifican tres tipos de ansiedad: sobre el futuro de la profesión académica, sobre el uso indebido de la herramienta y sobre el impacto negativo en el aprendizaje estudiantil. Los resultados muestran que la ansiedad relacionada con el aprendizaje estudiantil y el uso indebido de la herramienta afectan negativamente la intención de uso, mientras que la ansiedad sobre el futuro de la profesión no tiene un efecto significativo. Los hallazgos sugieren que para facilitar la integración de ChatGPT en la educación superior, es necesario combinar formación técnica con intervenciones específicas para gestionar la ansiedad tecnológica y mejorar las percepciones sobre la utilidad y facilidad de uso de la herramienta.
Este estudio analiza cómo el profesorado universitario está adoptando el uso de ChatGPT en su trabajo diario. Para ello, se encuestó a un grupo amplio de docentes, que en su mayoría tienen entre 41 y 60 años, llevan más de 20 años trabajando en la universidad y tienen un contrato a tiempo completo. Se buscó representar tanto a hombres como a mujeres por igual.
En la primera parte del análisis, se confirmó que todos los datos recogidos eran fiables. Es decir, las preguntas estaban bien diseñadas y agrupaban correctamente las ideas que se querían estudiar: la ansiedad de los profesores ante ChatGPT, su intención de usarlo, cómo lo están usando en realidad y lo que esperan obtener de esa experiencia. También se comprobó que cada uno de estos aspectos era diferente de los demás y no se solapaban entre sí.
La segunda parte del análisis fue clave para entender cómo influyen las emociones y percepciones del profesorado en su decisión de usar o no ChatGPT. Se observó que dos tipos de miedos o ansiedades afectan negativamente a las ganas de usar la herramienta: uno relacionado con el mal uso que puedan hacer los estudiantes, por ejemplo copiando trabajos con ayuda de la IA, y otro con el uso inadecuado que el propio profesorado pueda hacer sin querer. Sin embargo, el miedo a que herramientas como ChatGPT cambien el papel de los docentes o su futuro profesional no tuvo un impacto importante. Una posible explicación es que, al tratarse de un profesorado con contratos estables, no temen tanto perder su trabajo o cambiar de rol por la llegada de nuevas tecnologías.
Por otro lado, se confirmó que cuanto más dispuesto está el profesorado a usar ChatGPT, más lo incorpora realmente en su trabajo. Es decir, la intención se traduce en acción. Y esa intención mejora si la persona percibe que la herramienta es fácil de usar y que le aporta beneficios reales. Estas dos percepciones —la facilidad y la utilidad— actúan como un «puente» entre las emociones negativas (como la ansiedad) y la decisión de usar o no la herramienta. Si el profesorado siente que ChatGPT le va a ayudar y que no le va a suponer demasiado esfuerzo, entonces el miedo pierde fuerza. De hecho, se vio que la utilidad esperada es incluso más importante que la facilidad de uso a la hora de tomar esta decisión.
En cuanto a otras variables como el género, la edad o los años de experiencia, se vio que las mujeres mostraban una intención algo menor de usar ChatGPT, al igual que lo usaban menos en la práctica. Sin embargo, ni la edad ni el tiempo que llevaban trabajando influyeron significativamente, lo que sugiere que el uso de estas herramientas no depende tanto de la experiencia profesional como de otras percepciones y emociones.
Este trabajo aporta dos ideas importantes. La primera es que la ansiedad que siente el profesorado ante el uso de inteligencia artificial, sobre todo en cuanto a un posible uso inapropiado por parte de estudiantes o incluso de ellos mismos, puede frenar su adopción. Y la segunda es que estas preocupaciones se pueden reducir si los docentes ven claramente que la herramienta les resulta útil y no les va a complicar la vida. Por eso, es fundamental ofrecerles formación, espacios de reflexión y recursos que les ayuden a entender mejor para qué sirve ChatGPT, cómo usarlo y qué riesgos reales conlleva.
En definitiva, el estudio nos recuerda que para que la inteligencia artificial se integre bien en la universidad no basta con introducir la tecnología: también hay que cuidar cómo se sienten los docentes frente a ella, aclarar dudas, reducir miedos y mostrarles el valor que puede tener en su práctica educativa diaria.
European Parliamentary Research Service. 2025. AI and Copyright: The Training of General-Purpose AI. Brussels: European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ATAG/2025/769585/EPRS_ATA(2025)769585_EN.pdf
El informe analiza los desafíos legales que plantea el uso de obras protegidas por derechos de autor en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial de propósito general (GPAI, por sus siglas en inglés), como los de OpenAI o DeepSeek. A pesar de que existen normas como la Directiva de Derechos de Autor de la UE (2019/790) y la Ley de Inteligencia Artificial (IA) europea, persisten importantes limitaciones y ambigüedades legales que preocupan tanto a los investigadores como a los titulares de derechos.
IA y derechos de autor: la formación de la inteligencia artificial de propósito general
Para entrenar sus modelos, los proveedores de inteligencia artificial de propósito general (IAPG) necesitan grandes conjuntos de datos, que pueden incluir materiales protegidos por derechos de autor. A pesar de la Directiva de la UE 2019/790 sobre derechos de autor y la Ley de Inteligencia Artificial (IA) de la UE, los investigadores han identificado limitaciones legales e incertidumbre en el uso de materiales con derechos de autor para el entrenamiento de IAPG.
Entrenamiento de IAPG
Los modelos de IA capaces de realizar una amplia gama de tareas distintas, como los modelos GPT de OpenAI, se conocen como inteligencia artificial de propósito general (IAPG) y se entrenan con una gran cantidad de datos. La Ley de IA europea define legalmente la IAPG utilizando factores como sus capacidades, características y número de usuarios finales. Esta definición abarca lo que también se conoce como modelos generativos o modelos fundacionales. Los modelos más recientes de IAPG son multimodales, lo que significa que pueden trabajar con diferentes tipos de contenido. Además, las IAPG más avanzadas se denominan «modelos de razonamiento», ya que son capaces de «razonar» paso a paso. Los modelos o3-mini de OpenAI y R1 de DeepSeek son ejemplos de modelos de razonamiento lanzados recientemente.
Los modelos IAPG se basan en técnicas de aprendizaje profundo, que implican el entrenamiento de los parámetros internos del modelo utilizando datos. La construcción de conjuntos de datos para el entrenamiento comienza con la fase de recopilación. En la práctica, esto suele depender de materiales disponibles gratuitamente en línea. El modelo GPT-4o de OpenAI se entrenó utilizando datos, incluidos los de acceso público. El modelo 7b de Mistral también se entrenó con datos extraídos de la web. Los proveedores, en general, han mantenido la confidencialidad sobre los datos exactos utilizados para entrenar sus modelos, considerándolos una parte clave de su ventaja competitiva. Por otro lado, los titulares de derechos temen perder el control sobre su contenido. Existen diversas demandas pendientes fuera de la UE, señaladas por los investigadores, que afirman que los datos utilizados en el entrenamiento de IAPG contienen materiales con derechos de autor.
La legislación de derechos de autor en la UE y la Ley de IA
Para encontrar datos públicos en la web con los que entrenar IAPG, los proveedores utilizan rastreadores web (web crawlers): programas que navegan automáticamente por la web para realizar un conjunto definido de acciones. Los rastreadores de OpenAI se conocen como GPTBot. Los rastreadores se han usado durante años por empresas como Google, cuyos Googlebots rastrean la web para indexar contenido en su buscador. Como señalan los investigadores, el surgimiento de la web «creó desafíos y oportunidades sin precedentes para los titulares de derechos de autor», aunque el derecho internacional de autor se ha modificado en cierta medida para adaptarse a la era digital.
La legislación de derechos de autor otorga derechos económicos y morales exclusivos a los autores, como el derecho a reproducir, distribuir, comunicar al público y poner a disposición del público sus obras. Con la Directiva sobre la Sociedad de la Información (Directiva 2001/29), la UE creó una excepción para los actos temporales de reproducción como parte de un proceso tecnológico (artículo 5.1). La Directiva sobre derechos de autor de la UE (Directiva 2019/790) añadió dos nuevas excepciones para fines de “minería de textos y datos” (TDM, por sus siglas en inglés) (artículos 3 y 4). TDM se define como “cualquier técnica analítica automatizada destinada a analizar textos y datos en formato digital para generar información que incluye, entre otras cosas, patrones, tendencias y correlaciones”. Las excepciones permiten, bajo condiciones específicas, la reproducción y extracción de obras protegidas con fines de TDM. Realizar tales actos, de otro modo, constituiría una infracción de ciertos derechos bajo la legislación sobre derechos de autor y bases de datos.
La Ley de IA europea contiene dos disposiciones relacionadas con los derechos de autor (artículo 53.1(c) y (d)). La primera exige a los proveedores de IAPG que cumplan con la legislación sobre derechos de autor y con la excepción de exclusión voluntaria de la Directiva de derechos de autor, que autoriza la TDM siempre que los titulares de derechos no hayan expresado su negativa. Afecta a cualquier proveedor que comercialice una IAPG en el mercado de la UE, “independientemente de la jurisdicción en la que tengan lugar los actos relevantes en materia de derechos de autor que sustentan el entrenamiento de esos modelos de IA de propósito general” (considerando 106). La segunda disposición exige que los proveedores de IAPG hagan público un resumen suficientemente detallado explicando el contenido utilizado para el entrenamiento. Estos requisitos se aplican a los proveedores de IAPG con o sin riesgos sistémicos. Para facilitar el cumplimiento de la normativa, la Comisión tiene previsto publicar un Código de Buenas Prácticas para la IAPG en mayo de 2025.
Problema del uso de materiales con derechos de autor en el entrenamiento de IAPG
Según los investigadores, la legislación de la UE aún no aborda completamente los problemas relacionados con los modelos de IA y el derecho de propiedad intelectual. El problema principal es la posible presencia de materiales protegidos por derechos de autor en los conjuntos de datos utilizados para entrenar IAPG. Por ello, los investigadores han intentado determinar en qué medida las excepciones al derecho de autor permiten la reproducción de obras con fines de entrenamiento de IAPG. Consideran que las excepciones para TDM de la Directiva actual sobre derechos de autor no son lo suficientemente claras, por lo que las limitaciones legales y la incertidumbre siguen siendo problemáticas.
Incertidumbre y limitaciones del marco legal
Las dos excepciones de TDM solo cubren ciertos derechos protegidos por la ley de propiedad intelectual. Sin embargo, podrían necesitarse excepciones adicionales para otros derechos, como el de comunicación al público. De hecho, los investigadores argumentan que el derecho de comunicación al público podría activarse al permitir el acceso público a modelos de IAPG que generen contenidos que incluyan partes sustanciales de obras protegidas.
En cuanto a las dos excepciones en sí, los investigadores han identificado incertidumbres legales en su aplicación al entrenamiento de IAPG con materiales protegidos. La primera excepción, que autoriza la reproducción y extracción de obras, permite a organizaciones de investigación e instituciones de patrimonio cultural realizar TDM con fines de investigación científica y bajo acceso legal (artículo 3 de la Directiva). Hay dos problemas para invocar esta excepción en el entrenamiento de IAPG. Primero, los investigadores han expresado dudas sobre su aplicabilidad técnica. De hecho, los titulares de derechos pueden aplicar medidas tecnológicas de protección (TPM), como interfaces de programación restrictivas, para controlar la TDM, lo que impediría a los investigadores ejercer plenamente su derecho. Segundo, la ambigüedad del requisito de “acceso legal” complica aún más la aplicación práctica de la excepción. En este contexto, los interesados podrían optar por acuerdos de licencia en lugar de confiar en la excepción. Como han señalado varios agentes, algunos Estados miembros han ampliado el marco legal para la investigación científica en su transposición de la Directiva, incluyendo también el derecho de comunicación al público, además de la reproducción y extracción.
La segunda excepción permite la TDM siempre que “no haya sido expresamente reservada por sus titulares de derechos de forma adecuada, como mediante medios legibles por máquina…” (artículo 4 de la Directiva). Esto se conoce como la excepción de exclusión voluntaria (“opt-out”). Los interesados han debatido la definición de “legible por máquina” y la duración durante la cual pueden conservarse las reproducciones de obras. En cuanto a “legible por máquina”, los proveedores de IAPG apoyan la adopción de un archivo estandarizado de fácil acceso, como robots.txt. Un tribunal alemán dictaminó recientemente que incluir el opt-out en lenguaje natural (por ejemplo, en los términos de uso) cuenta como exclusión legible por máquina. Los expertos señalaron que esta decisión podría ser apelada “dado los problemas jurídicos fundamentales involucrados y la ambigüedad de la ley…”. Los investigadores añadieron que el mecanismo de opt-out probablemente falle cuando los titulares de derechos no tengan derechos administrativos sobre la página web que muestra sus obras, ya que no pueden añadir ellos mismos la exclusión. En cuanto a la duración durante la que se pueden conservar las reproducciones, la excepción lo permite mientras sea necesario para la TDM. Sin embargo, los proveedores de IAPG pueden necesitarlas para procesos posteriores como la evaluación de modelos.
Posibles próximos pasos
Varios Estados miembros crearon un Grupo de Trabajo sobre Infraestructura de Derechos de Autor en 2023 para ayudar a la Comisión a encontrar soluciones. Mientras tanto, el Consejo de la UE publicó un resumen en diciembre de 2024 con las opiniones de los Estados miembros sobre el asunto. Varios de ellos afirman que “los usos de contenidos protegidos por derechos de autor para el entrenamiento de IA van más allá del alcance de la excepción de TDM”. La mayoría considera que no es necesario introducir un nuevo instrumento legislativo en esta etapa, y prioriza la implementación y el seguimiento del marco legal existente.
La comisaria Henna Virkkunen sugirió en octubre de 2024 que la Comisión debería investigar si mecanismos de licenciamiento específicos facilitarían la firma de licencias entre las industrias creativas y las empresas de IA. A diferencia de los requisitos de la Directiva de derechos de autor para ciertos usos de contenidos protegidos por servicios en línea, la Ley de IA no menciona los acuerdos de licencia en el contexto del entrenamiento de IAPG.
Si bien el Código de Buenas Prácticas para la IAPG no tendrá el mandato de cambiar el marco jurídico de los derechos de autor de la UE, esta guía podría ser un paso intermedio antes de la revisión de la Directiva de derechos de autor, prevista legalmente para junio de 2026. Una versión revisada de la Directiva podría abordar las limitaciones e incertidumbres identificadas en el entrenamiento de IAPG con obras protegidas por derechos de autor.
International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA). 2025. IFLA Statement on Copyright and Artificial Intelligence (AI). Publicado el 6 de abril de 2025. https://repository.ifla.org/handle/20.500.14598/3927
Este documento está diseñado para ayudar a las bibliotecas miembros de la IFLA a abordar las cuestiones de derechos de autor relacionadas con el uso de la inteligencia artificial (IA) y para apoyar el desarrollo de programas y servicios bibliotecarios pertinentes. Esta declaración también respalda el trabajo del Grupo de Interés Especial en Inteligencia Artificial de la IFLA.
Gracias a su capacidad para regular la forma en que se accede a la información, se utiliza, se comparte y se crea, las leyes de derechos de autor tienen potencialmente un papel importante a la hora de decidir no sólo cómo se entrenan los nuevos modelos de IA, sino también cómo se pueden utilizar. Teniendo en cuenta las ambiciones y reservas de las bibliotecas en relación con la IA, una nueva Declaración de la IFLA, elaborada por el Comité Asesor sobre Derechos de Autor y otros Asuntos Legales y aprobada por la Junta de Gobierno, establece recomendaciones tanto para los gobiernos como para las bibliotecas.
Para las bibliotecas, la IA ofrece posibilidades apasionantes de hacer más con la información y el conocimiento, pero también plantea interrogantes sobre cómo aplicar principios arraigados a esta nueva tecnología.
La IFLA, así como otros agentes bibliotecarios, están realizando una valiosa labor para elaborar orientaciones y sugerencias para los bibliotecarios sobre cómo pueden trabajar con la IA. Sin embargo, más allá de la aplicación de nuestros propios códigos de ética y práctica, las leyes también pueden tener un impacto significativo en el desarrollo de la IA, así como en su uso.
Los derechos de autor son uno de los tipos de leyes más destacados en este sentido, y han sido objeto de intensos debates en muchos países diferentes, así como en distintos ámbitos de las Naciones Unidas
El debate -como suele ocurrir en el ámbito de los derechos de autor- se centra en el conflicto entre la industria de los derechos de autor y las grandes empresas de IA. Sin embargo, con demasiada frecuencia este debate no deja espacio para centrarse en las prioridades de las bibliotecas: permitir el acceso a la información, la educación, la investigación y la participación cultural. También tiende a centrarse únicamente en las soluciones a los retos relacionadas con los derechos de autor, en lugar de reflexionar de forma holística sobre qué herramientas pueden ser las mejores para alcanzar los objetivos deseados.
La declaración de la IFLA sobre derechos de autor e inteligencia artificial ha sido preparada por el Comité Asesor sobre Derechos de Autor y otros Asuntos Legales de la IFLA, en colaboración con el Grupo de Interés Especial en Inteligencia Artificial de la IFLA y otros. En ella se exponen consideraciones y recomendaciones clave. Comienza subrayando el potencial de la IA para apoyar a las bibliotecas en el logro de sus misiones, así como los crecientes esfuerzos para restringir la formación en IA.
La Declaración también señala que algunos países ya cuentan con leyes de derechos de autor lo suficientemente flexibles como para permitir el desarrollo de nuevas tecnologías, y subraya la importancia de mirar más allá de las leyes de derechos de autor para encontrar soluciones a los retos que sin duda existen.
En cuanto a las recomendaciones, pide que se promuevan las limitaciones y excepciones que permitan la extracción de textos y datos de contenidos legítimamente adquiridos o a los que se haya accedido, así como el acceso a conjuntos de datos lo más amplios posible como defensa contra la parcialidad y el error.
Las bibliotecas también pueden contribuir a ello preparando las colecciones para la IA con las licencias adecuadas y respetando los principios FAIR y CARE. Y lo que es más importante, sugiere que los derechos de autor no se utilicen como una herramienta contundente para abordar cuestiones éticas, y respalda la declaración de ICOLC sobre inteligencia artificial y licencias.
La declaración subraya el abanico de medidas prácticas que pueden adoptar tanto los gobiernos como las bibliotecas, desde la creación de capacidad y concienciación, pasando por la toma de decisiones éticas en torno a las herramientas de IA, hasta el desarrollo de orientación y capacidad de supervisión.
TRADUCCIÓN
Consideraciones
Recomendaciones
Aprobado por la Junta Directiva de la IFLA, 4 de abril de 2025.
«La inteligencia artificial no va a reemplazar a los humanos, pero los humanos que usen IA reemplazarán a los que no lo hagan.»
Garry Kasparov. Campeón de ajedrez
El artículo subraya la importancia crítica de la alfabetización mediática en la sociedad actual. Partiendo de la premisa de que las habilidades para evaluar la información —como aplicar contexto, ser curioso y buscar pruebas de validez— son esenciales para una ciudadanía informada. La autora sostiene que, ante el flujo constante de datos que recibimos a diario, la diferencia entre una ciudadanía bien informada o manipulable dependerá de cómo eduquemos en el uso crítico de los medios.
En este contexto, las bibliotecas, tanto escolares como públicas, se presentan como espacios ideales para promover la alfabetización mediática. Swicker propone que los bibliotecarios incluyan este tipo de enseñanza en los programas educativos o bien ofrezcan talleres específicos para distintas edades. Además, sugiere que las webs de las bibliotecas reserven secciones visibles para recursos de verificación de hechos. Pero más allá de proporcionar herramientas, recalca que el ejemplo es clave: usar y mostrar cómo se emplean estas fuentes de verificación debe ser algo natural y habitual, una respuesta instintiva ante cualquier información dudosa. La alfabetización mediática, afirma, no funciona sin la chispa de la curiosidad, sin preguntarse continuamente “¿cómo sabes eso?”.
El artículo también recopila una serie de recursos útiles para fomentar estas habilidades. Para el uso cotidiano, destaca sitios como AllSides, que muestra noticias desde distintas posiciones ideológicas; Google Fact Check Tools; FactCheck.org, centrado en política estadounidense; Snopes, que desmonta rumores y leyendas urbanas; y Lead Stories, que se enfoca en contenidos virales. Además, ofrece un listado de planes de lección dirigidos a docentes o bibliotecarios que deseen impartir formación en alfabetización mediática, como los materiales de Common Sense Education, Checkology del News Literacy Project, y Be Media Wise de PBS, Civic Online Reasoning, que ofrece materiales gratuitos listos para usar en el aula, entre otros. Estos materiales están orientados a todas las edades, desde la primaria hasta la educación superior.
Por último, Swicker recomienda organizaciones y reportes que sirven para la formación continua o la defensa institucional de la alfabetización mediática, como Media Literacy Now, The National Association for Media Literacy Education, o el State of Media Literacy Education Report 2024. Concluye haciendo un llamado a la acción: aunque los recursos existen y son accesibles, es responsabilidad de los bibliotecarios distribuirlos y facilitar su uso. Solo así se podrá lograr que las nuevas generaciones no se conformen con lo que leen o ven, sino que lo cuestionen, contrasten y comprendan de forma crítica.
Davis, Lauren. “Tales of Merlin and King Arthur Resurface After 750 Years, Hidden in a Bookbinding.” Gizmodo, April 4, 2019. https://gizmodo.com/tales-of-merlin-and-king-arthur-resurface-after-750-years-inside-a-bookbinding-2000581309
Un equipo interdisciplinar de la Universidad de Cambridge descubrió un raro fragmento del ciclo artúrico reutilizado en la encuadernación de un documento del siglo XVI. Gracias a técnicas de imagen avanzadas y métodos de análisis digital —incluyendo herramientas de inteligencia artificial— lograron desenrollar virtualmente el manuscrito sin dañarlo
Un equipo interdisciplinar de académicos de la Universidad de Cambridge hizo un hallazgo extraordinario que reavivó el interés por las leyendas artúricas. Durante una revisión de documentos antiguos en la biblioteca universitaria, encontraron un fragmento casi ilegible de un manuscrito medieval de más de 750 años de antigüedad. Lo sorprendente es que este valioso texto no se hallaba archivado como tal, sino que había sido reutilizado en el siglo XVI como parte de la encuadernación de un registro de propiedades. Esta práctica era común en esa época: dado que muchos manuscritos antiguos se consideraban obsoletos o sin valor práctico, se desmembraban y se reciclaban como refuerzos estructurales para nuevas encuadernaciones. Sin embargo, este caso demostraba que, aunque olvidado y oculto, un fragmento de la historia literaria europea había sobrevivido a través de los siglos.
El texto resultó ser un pasaje de la Suite Vulgate du Merlin, parte del Ciclo Vulgata o Ciclo Lancelot-Graal, una de las versiones más influyentes de las leyendas del rey Arturo, escrita originalmente en francés antiguo durante la primera mitad del siglo XIII. El pasaje narra eventos posteriores a la coronación del rey Arturo, incluyendo un episodio bélico en el que el caballero Gauvin (o Gawain) lidera a las tropas cristianas hacia la victoria sobre los sajones, blandiendo la espada Excalibur. También aparece una escena más mística y simbólica: la irrupción de un Merlín disfrazado durante una celebración en la corte, vestido con una túnica de seda adornada con oro y piedras preciosas que iluminaban toda la sala. Estos relatos forman parte del núcleo simbólico y narrativo de la literatura medieval europea, donde confluyen la épica caballeresca, el misticismo cristiano y la fantasía heroica.
El valor del descubrimiento es doble: por un lado, se trata de un testimonio rarísimo, ya que existen menos de 40 copias conocidas de esta parte específica del ciclo artúrico, y cada una presenta diferencias notables debido a que los manuscritos medievales eran copiados a mano. Este fragmento concreto, decorado con iniciales rojas y azules, ha sido datado entre los años 1275 y 1315. Por otro lado, el hallazgo es un hito en las metodologías de preservación y acceso a textos antiguos. Tradicionalmente, estudiar un manuscrito encuadernado de esta forma implicaba forzosamente desmontar y dañar tanto el fragmento como el libro que lo contenía. Sin embargo, el equipo de Cambridge logró una solución innovadora.
Aplicando técnicas de imagen avanzadas —como fotografía multispectral, escaneo en 3D, uso de espejos, prismas y otros recursos ópticos— los investigadores crearon una réplica digital de la encuadernación. Esto les permitió “desplegar” virtualmente el manuscrito sin afectar su estado físico. Cada imagen fue cuidadosamente ensamblada como si se tratara de un rompecabezas, permitiendo reconstruir digitalmente el contenido del fragmento y estudiar su caligrafía, su estructura textual y su ornamentación. Gracias a este proceso, no solo se conservó el texto medieval, sino también la integridad del documento del siglo XVI, considerado a su vez un testimonio histórico importante de las prácticas archivísticas de la época.
La especialista francesa Irène Fabry-Tehranchi, participante en el proyecto, subrayó la relevancia de conservar el fragmento in situ, es decir, dentro del documento que lo contiene. A su juicio, hace treinta años se habría priorizado el texto antiguo, desmantelando sin contemplaciones el libro moderno para extraerlo. Pero hoy, el enfoque ha cambiado: se reconoce el valor cultural e histórico tanto del manuscrito medieval como del contexto material en que fue hallado.
Más allá del caso puntual, el equipo de Cambridge destacó que su objetivo era también establecer una metodología replicable. Muchos archivos y bibliotecas del mundo poseen documentos encuadernados con materiales de siglos anteriores, y enfrentan el mismo dilema entre preservación y acceso. La técnica desarrollada en este proyecto ofrece una vía no invasiva para rescatar textos ocultos sin comprometer el estado físico de los volúmenes.
Este descubrimiento confirma que los manuscritos medievales siguen guardando secretos. Lo que una vez fue considerado “material de desecho” para encuadernar otros libros, puede resultar ser un auténtico tesoro histórico y literario. Setecientos cincuenta años después de ser escrito, este fragmento de las leyendas de Merlín y el rey Arturo vuelve a ver la luz gracias a una combinación de erudición, tecnología avanzada y sensibilidad patrimonial. El proyecto es, sin duda, una inspiración para futuras investigaciones y una prueba de que los libros aún pueden sorprendernos.
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