Cumbre sobre datos de investigación en Estados Unidos: fortalecimiento de la cooperación entre organizaciones y sectores

“U.S. Research Data Summit: Strengthening Cooperation Across Organizations and Sectors: Proceedings of a Workshop” NASEM, 2025

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Los días 10 y 11 de octubre de 2023, las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina organizaron la Cumbre de Datos de Investigación de EE.UU. en el edificio de la Academia Nacional de Ciencias en Washington, DC. La cumbre corrió a cargo de un comité de planificación organizado en el marco del Comité Nacional de EE.UU. para CODATA. La cumbre se nutrió de las aportaciones de 29 organizaciones, entre las que se encontraban líderes de agencias gubernamentales federales, el sector privado, organizaciones públicas y sin ánimo de lucro e instituciones de investigación. Esta publicación resume las presentaciones y debates de la cumbre.

El objetivo principal del evento fue reunir a líderes de diversas organizaciones de datos de investigación en los sectores académico, gubernamental, industrial y sin fines de lucro para discutir estrategias que aumenten la coherencia de intereses y actividades, mejoren la comunicación y colaboración, reduzcan la duplicación de esfuerzos y posicionen a Estados Unidos de manera efectiva en discusiones internacionales sobre datos de investigación.

Previo al taller, se llevaron a cabo seis grupos focales entre abril y julio de 2023, abordando temas como:

  • Acceso intersectorial a datos de investigación
  • Datos para la respuesta a desastres en comunidades desfavorecidas
  • Necesidades de datos para la descarbonización
  • Gobernanza de datos indígenas
  • Integración de datos de investigación en justicia, equidad, diversidad e inclusión
  • Enfoques organizacionales hacia entradas y salidas de inteligencia artificial

El taller resultó en la elaboración de un borrador de principios para el intercambio de datos, enfocados en liderar con empatía, empoderar a los trabajadores de datos, construir confianza, priorizar la equidad, tomar decisiones basadas en evidencia y asegurar el cumplimiento sostenible.

Springer Nature retractó 2.923 artículos el año pasado

Springer Nature. «Research Integrity.» Accessed February 18, 2025. https://www.springernature.com/gp/advancing-discovery/research-integrity

En 2024, los más de 3.000 diarios del portafolio de Springer Nature publicaron más de 482.000 artículos, de los cuales 2.923 fueron retractados, según los datos compartidos en una nueva página sobre integridad en la investigación en su sitio web.

Este es un pequeño fragmento de la información proporcionada, que también detalla las herramientas de control de calidad que utiliza el editor, qué desencadena una investigación de integridad y qué sucede durante dichas investigaciones.

Los datos de las retractaciones se desglosan de la siguiente manera:

  • El 61,5% (1.797 artículos) de las retractaciones correspondieron a trabajos publicados antes de enero de 2023.
  • El 38,5% (1.126) fueron artículos publicados después de enero de 2023.
  • El 41% de las retractaciones de artículos publicados después de 2023 fueron de acceso abierto.

Alice Henchley, directora de comunicación y ética en Springer Nature, comentó que la página se creó para proporcionar más información sobre cómo se mantiene la precisión e integridad de la investigación, especialmente en el contexto de las nuevas tecnologías que impactan el sistema de investigación. Su objetivo es ofrecer transparencia y mostrar el compromiso de Springer Nature con la integridad científica, tanto en el proceso de aceptación de artículos como en la actualización de los registros de publicaciones cuando se identifican problemas después de la publicación.

Entre las retractaciones más notables figuran Environmental Science and Pollution Research, que eliminó artículos debido a citas sospechosas, frases problemáticas y el uso no divulgado de inteligencia artificial; Scientific Reports, que ha enfrentado retractaciones por artículos con frases confusas y problemas relacionados con autorías pagadas; y Applied Nanoscience, que retiró 34 artículos debido a problemas con números especiales editados por invitados.

Este enfoque en la transparencia busca apoyar a la comunidad científica y subraya el compromiso con la integridad en la publicación.

Las mejores herramientas de IA para la investigación (Guía de Nature)

Van Noorden, Richard, y Timothy Perkel. «AI’s Growing Role in Science.» Nature, 2025. https://www.nature.com/articles/d41586-025-00437-0

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) están cambiando la investigación científica, con modelos como ChatGPT y DeepSeek facilitando tareas como la redacción y la resolución de problemas complejos. Llama es popular por su adaptabilidad en simulaciones científicas, mientras que Claude destaca en codificación. OLMo, por su parte, ofrece total transparencia en su funcionamiento.

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa están revolucionando el panorama de la investigación, ofreciendo una amplia variedad de modelos de lenguaje (LLM) para diferentes tareas. Desde la escritura de códigos hasta la generación de hipótesis o la edición de manuscritos, los investigadores ahora tienen acceso a más herramientas que nunca.

OpenAI y sus modelos de razonamiento
OpenAI, con sede en San Francisco, lanzó su chatbot ChatGPT en 2022, y desde entonces ha desarrollado modelos avanzados como o1 y o3, diseñados para realizar razonamientos paso a paso. Estos modelos sobresalen en tareas como la resolución de problemas matemáticos y la depuración de código. Recientemente, OpenAI introdujo el o3-mini, una versión más rápida y accesible de su modelo de razonamiento, y ‘deep research’, una herramienta que permite generar informes sintéticos de información con citas de múltiples sitios web. Aunque potentes, estos modelos siguen siendo propensos a errores y no pueden reemplazar completamente a un investigador humano.

DeepSeek: el modelo versátil
La empresa china DeepSeek lanzó su modelo DeepSeek-R1, que se destaca por su bajo costo y la capacidad de personalizarse para proyectos de investigación específicos. A diferencia de los modelos de OpenAI, DeepSeek-R1 es de «peso abierto», lo que permite a los investigadores adaptarlo a sus necesidades. Es especialmente útil para tareas como problemas matemáticos y generación de hipótesis. Sin embargo, presenta desventajas como un proceso de pensamiento lento y preocupaciones sobre la seguridad de los datos introducidos.

Llama: el caballo de batalla
Llama, desarrollado por Meta AI, es otro modelo popular entre los investigadores, especialmente por su disponibilidad de código abierto, lo que permite a los usuarios adaptarlo para tareas específicas. Ha sido utilizado en simulaciones de computadoras cuánticas y para predecir estructuras cristalinas de materiales. A pesar de que requiere permisos para su uso, es ampliamente adoptado por la comunidad científica, que valora su accesibilidad y adaptabilidad.

Claude: el experto en codificación
El modelo Claude 3.5 Sonnet de la firma Anthropic, basado en Silicon Valley, es altamente apreciado por su habilidad para escribir código y manejar información visual, como gráficos y tablas. Además, su capacidad para mantener el estilo técnico en la escritura lo hace útil para tareas como la redacción de propuestas de subvenciones y la anotación de códigos. Aunque su uso completo requiere acceso a una API de pago, se valora por su rendimiento en desafíos de codificación.

OLMo: la transparencia total
OLMo 2 es un modelo de código abierto que ofrece una transparencia total, permitiendo a los investigadores examinar tanto los datos de entrenamiento como los algoritmos utilizados para desarrollar el modelo. Este nivel de transparencia es valioso para entender sesgos en los resultados y mejorar la eficiencia del modelo. Sin embargo, su uso requiere conocimientos técnicos, aunque los cursos gratuitos están reduciendo las barreras de entrada.

En general, la IA generativa está transformando la investigación científica, pero la elección del modelo adecuado depende de las necesidades del investigador y los recursos disponibles. Aunque estas herramientas prometen avances significativos, su implementación aún enfrenta desafíos como la supervisión humana y la protección de datos sensibles.

Preparando los ecosistemas nacionales de investigación para la IA

International Science Council. Preparing National Research Ecosystems for AI – Second Edition (2025). Paris: The International Science Council, 2025.

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¿Cómo influirá el uso creciente de la IA en la asignación de fondos para la investigación? ¿Qué estándares de datos de investigación evolucionarán? ¿Cómo cambiará la IA la naturaleza de los resultados científicos? ¿Cómo evolucionarán las carreras científicas con el aumento del uso de la IA en la investigación? ¿Qué inversiones en infraestructuras se requieren para el éxito de la IA en el sector científico? ¿Qué ajustes legales son necesarios para permitir el uso de la IA en la investigación, asegurando altos estándares en la conducta responsable de la ciencia? ¿Cómo afectará la IA las colaboraciones internacionales en investigación?

La noción dominante que se comunica sobre la influencia de la inteligencia artificial (IA) es su capacidad para cambiarlo todo en todos los sectores, incluida la ciencia. Más allá de las promesas de nuevos avances en diferentes campos de investigación, están surgiendo una serie de preguntas críticas sobre el impacto de la IA en la documentación, financiación e informes de la ciencia.

Las discusiones en torno a estas preguntas son cruciales para el futuro de la ciencia y los sistemas de investigación. Las instituciones de investigación y los ministerios están comenzando a abordarlas, aunque con recursos limitados para guiarlos. Como muestra este estudio, sigue existiendo una notable falta de literatura comprensiva sobre el impacto de la IA en los aspectos estructurales de la ciencia y la investigación.

Varios países han desarrollado estrategias generales de IA para establecer sus planes y aspiraciones en cuanto al desarrollo e implementación de la IA en diferentes sectores. A pesar de las implicaciones inmediatas y significativas de estas estrategias para la ciencia y la investigación, estos documentos generalmente solo ofrecen declaraciones generales sobre la participación de las instituciones científicas y de investigación en la ejecución de los planes nacionales, sin profundizar en las implicaciones concretas.

Esto no sugiere que los países estén inactivos. Al contrario, se están formando asociaciones, lanzando iniciativas de capacitación, estableciendo infraestructuras e implementando políticas. Sin embargo, las personas en los ministerios gubernamentales, universidades y empresas de consultoría encargadas de preparar el entorno de investigación para la IA están trabajando en gran medida con especulaciones sobre los principales desafíos y tienen una visión limitada sobre los enfoques adoptados por países de tamaño y capacidad similares.

Los marcos que delinean los problemas clave para que los países consideren al planificar la integración de la IA en sus ecosistemas de investigación pueden ser de gran ayuda en esta etapa crítica. Este documento de trabajo ofrece uno de estos marcos, derivado de un análisis de la literatura existente.

La segunda edición del documento presenta un total de 18 estudios de caso de países de diferentes tamaños y regiones, elaborados por personas directamente involucradas en estas discusiones en sus respectivos países. Este documento es una expansión de la edición anterior publicada en marzo de 2024.

Es importante considerar las circunstancias de países de diversos tamaños, que también son grandes contribuyentes a los avances científicos, en lugar de centrarse únicamente en las grandes potencias de la IA. Se buscó deliberadamente obtener información sobre cómo los países pequeños y medianos están preparando sus ecosistemas de investigación para la adopción de la IA.

Este documento de trabajo tiene como objetivo:

  • Recopilar conocimientos e información sobre los problemas y los esfuerzos actuales para preparar los sistemas de ciencia e investigación para la IA.
  • Ayudar a los países a desarrollar hojas de ruta para la adopción de la IA en sus sistemas científicos.
  • Crear redes regionales y globales de personas involucradas en la reflexión sobre la adaptación e implementación de la IA para la ciencia.
  • Sensibilizar y ayudar a dar forma a una discusión crítica entre las comunidades científicas y políticas sobre los problemas cruciales que plantea la IA para la organización de la ciencia y la investigación.

El desarrollo del documento de trabajo se benefició de un taller convocado en octubre de 2023 en Kuala Lumpur, Malasia, y un taller en Santiago de Chile, Chile, en abril de 2024, que reunió a participantes de alrededor de 12 países de cada región de Asia y el Pacífico, y América Latina y el Caribe. Las contribuciones de algunos países que participaron en los talleres se han incorporado a la segunda versión del documento. La coordinación de los talleres fue generosamente apoyada por la Academia Australiana de Ciencias y la Academia de Ciencias de Malasia para el taller en Malasia, y la Iniciativa Latinoamericana para Datos Abiertos (ILDA) y la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (ACCEFYN) para el taller en Chile.

Identificación de las implicaciones económicas de la inteligencia artificial para la política de derechos de autor

: Lutes, Brent A. ed., Identifying the Economic Implications of Artificial Intelligence for Copyright Policy: Context and Direction for Economic Research, U.S. Copyright Office, 2025

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Las cuestiones económicas en torno a la inteligencia artificial (IA) son amplias y complejas. Este análisis no pretende abordarlas en su totalidad ni ofrecer respuestas definitivas, sino identificar las preguntas económicas más relevantes en el contexto específico de la política de derechos de autor y proporcionar un marco para aplicar las respuestas provenientes de la comunidad económica a los debates de políticas públicas.

Antes de ello, se ofrece un repaso sobre la economía del copyright, los términos clave y el contexto tecnológico. El documento se divide en siete partes:

  • Partes 2, 3 y 4: Analizan el impacto de la IA en la producción de contenido, incluyendo la competencia entre obras generadas por IA y creaciones humanas, la replicación de obras humanas por parte de la IA y los derechos de imagen y publicidad.
  • Partes 5 a 8: Se centran en el uso de obras con copyright como insumo para la IA, abordando su efecto en los incentivos creativos, el desarrollo tecnológico e industrial de la IA, el control de acceso a obras protegidas y los efectos colaterales de las políticas de IA.

Dado que estos temas están interconectados (por ejemplo, el poder de mercado influye en varios de ellos), es esencial considerarlos de manera integral y no abordar cada cuestión de forma aislada.

Inteligencia Artificial y Periodismo

«Generative AI and Journalism: Content, Journalistic Perceptions, and Audience Experiences«, Reuters, BBC, Tow Center for Digital Journalism y Centre for Media Transition 2025

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La inteligencia artificial existe desde la década de 1950, y la IA generativa desde la invención del primer chatbot en los años 60. Sin embargo, los avances recientes en la década de 2020 han convertido a la IA generativa en un tema de gran relevancia. En particular, 2023 fue denominado «el año de la IA generativa», ya que ese año se produjo un notable aumento en las referencias a esta tecnología en el discurso público. Fue también uno de los términos más buscados en los motores de búsqueda, reflejando el creciente interés mundial en entender qué es, cómo funciona, sus riesgos y su potencial.

La IA generativa es una tecnología polarizadora: algunos la ven como una fuente de disrupción y caos, mientras que otros la consideran un avance tecnológico con enormes beneficios. Se emplea en múltiples ámbitos a través de comandos que generan textos, imágenes, videos, audios, código de programación y más. En el periodismo, representa la última fase de un proceso continuo de automatización en la producción, edición y presentación de noticias, aplicándose tanto en tareas invisibles como en la creación de contenido que el público consume directamente.

Este informe reúne seis investigaciones y actividades de participación realizadas entre 2022 y 2024, basadas en trabajo de campo en siete países (Australia, Alemania, EE. UU., Reino Unido, Noruega, Suiza y Francia). Su enfoque se centra en tres áreas principales: el contenido generado por IA en el periodismo, la percepción y uso de esta tecnología por parte de los periodistas, y la reacción del público ante su implementación en la producción de noticias.

Estas seis investigaciones destacan tanto los riesgos como las oportunidades que la inteligencia artificial plantea en el periodismo, al tiempo que proponen recomendaciones para su uso seguro, responsable y ético en la industria.

Este informe se suma a otros estudios sobre IA en el periodismo, como los realizados por el Instituto Reuters, la BBC, el Tow Center for Digital Journalism y el Centre for Media Transition de la UTS. Sin embargo, su enfoque es único, ya que se centra en la IA multimodal y visual, abordando distintos ámbitos, como la producción, edición y recepción del contenido por parte de la audiencia. Además, complementa con profundidad cualitativa y matices los estudios previos basados en encuestas, especialmente en lo que respecta a la percepción del público sobre la IA en el periodismo.

El informe busca familiarizar al lector con diversos usos de la IA en el periodismo, analizar los desafíos legales y éticos que esta tecnología plantea para periodistas y audiencias, y explorar las expectativas del público sobre cómo debería o no utilizarse. Concluye con una serie de preguntas dirigidas a periodistas y organizaciones de noticias para guiar su experimentación y la formulación de directrices en torno al uso de la IA en el periodismo.

Reflexiones acerca de la escritura científica: investigaciones, proyectos, tesis, tesinas y monografías

Menin, Ovide, y Félix Temporetti. Reflexiones acerca de la escritura científica: Investigaciones, proyectos, tesis, tesinas y monografías. 1a ed. 1a reimp. Rosario: Homo Sapiens Ediciones, 2012

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En las últimas décadas, se ha escrito extensamente sobre la investigación y la elaboración de tesis. Este libro destaca una distinción fundamental que con frecuencia se pasa por alto: la diferencia entre la Wissenschaft alemana y la Science inglesa. En este contexto, se defiende la diversidad y pluralidad tanto en la investigación científica como en su escritura. Además, se propone un enfoque innovador: la tesis como un ensayo científico, un formato que puede ser tan sólido y riguroso, o tan flexible y atenuado, como cualquier otro.

El texto reflexiona sobre la evolución de la investigación científica en el campo de la psicología en Argentina, destacando su desarrollo a lo largo del tiempo con influencias de diversas teorías y enfoques epistemológicos. Se menciona la acumulación de un vasto material tanto escrito como oral, así como el uso de instrumentos científicos en hospitales, laboratorios y escuelas. Además, se señala la importancia de las tesis doctorales y la variabilidad del método científico en función de los aportes acumulativos. Se reconoce el papel de la literatura en la psicología y se cuestiona la noción de verdad en la ciencia, afectada por el relativismo cultural. Finalmente, se enfatiza la necesidad de definir claramente los conceptos científicos para facilitar la comunicación y el avance social, ya que la ciencia, al igual que la creencia, es un componente esencial de la cultura.

Las bibliotecas públicas crean colecciones sin devolución para apoyar la recuperación de adicciones y la salud mental

Bechky, A. (2025, enero 2). No questions asked: Public libraries build no-return collections for addiction and mental health support. American Libraries. https://americanlibrariesmagazine.org/2025/01/02/no-questions-asked-addiction-mental-health/

El programa «Read to Recovery» de la Biblioteca Pública de San Francisco es solo uno de los ejemplos de cómo las bibliotecas están adaptándose a las necesidades de la comunidad en tiempos de crisis. Ofrecer recursos de salud mental y recuperación de adicciones de manera accesible, sin requerir la devolución de materiales, ha demostrado ser una forma efectiva de apoyar a las personas sin hacerlas sentir excluidas o estigmatizadas. Con el éxito de estos programas, cada vez más bibliotecas están adoptando enfoques similares, proporcionando un espacio seguro y libre de juicios para que los usuarios accedan a la información que necesitan para su bienestar.

El programa «Read to Recovery», impulsado por la Biblioteca Pública de San Francisco (SFPL), es una iniciativa que tiene como objetivo proporcionar materiales de apoyo para la recuperación de adicciones de manera accesible, sin las barreras tradicionales que suelen presentar los servicios públicos. Desde su creación en la primavera de 2023, este programa ha crecido considerablemente, ofreciendo una variedad de libros y recursos, como el «Big Book» de Alcohólicos Anónimos, publicaciones de Narcóticos Anónimos y otros títulos sobre salud mental y adicción, que los usuarios pueden tomar sin la obligación de devolverlos.

La clave del programa es que no se exige a los usuarios una tarjeta de biblioteca ni se registran los préstamos. Esta medida elimina cualquier posible estigma asociado con el uso de servicios de salud mental o rehabilitación, garantizando que las personas puedan acceder a los recursos que necesitan sin sentirse juzgadas ni identificadas. Además, los libros pueden ser subrayados, anotados y utilizados a modo de trabajo personal, lo que es particularmente útil con materiales como los que ofrece Alcohólicos Anónimos.

Doreen Horstin, la encargada de la sucursal Park de SFPL, explica que, dado que San Francisco enfrenta una crisis de adicción, la biblioteca no solo administra Narcan (un medicamento para revertir sobredosis de opioides), sino que también se dedica a ofrecer recursos educativos para la recuperación. Según Horstin, la biblioteca no solo ofrece libros; busca proporcionar un espacio de apoyo accesible para los que luchan contra la adicción, sin tener que esperar o atravesar complicados procedimientos administrativos.

Además de los libros sobre recuperación de adicciones, la biblioteca está expandiendo su oferta de materiales en temas de salud mental, buscando crear una red de apoyo sin barreras para la población más vulnerable. Entre enero de 2023 y julio de 2024, SFPL invirtió casi 66.000$ de su Fondo de Preservación Bibliotecaria para adquirir libros especializados en enfoques de recuperación, lo que permite que los recursos estén al alcance de más personas.

Impacto en otras ciudades y bibliotecas

El programa de San Francisco ha inspirado a otras bibliotecas en todo Estados Unidos a seguir su ejemplo. En Ames (Iowa), la biblioteca lanzó en 2006 los estantes «FYI Shelves», que proporcionan acceso anónimo a libros y recursos sobre temas sensibles como la salud mental, la pubertad, y la sexualidad. La biblioteca de Ames también ofrece títulos sobre recuperación de adicciones, y al igual que SFPL, no exige que los libros sean devueltos.

En otras bibliotecas más pequeñas, como la de Brooks Free Library en Harwich, Massachusetts, la idea de proporcionar recursos de forma anónima ha sido igualmente bien recibida. Jennifer Pickett, directora adjunta de la biblioteca, creó el «Confidential Corner», que ofrece unos 33 títulos relacionados con la adicción y otros temas delicados. Aunque los recursos en estas bibliotecas son limitados en comparación con los fondos de ciudades grandes como San Francisco, el impacto ha sido notable. Los usuarios aprecian la accesibilidad y la confidencialidad del programa, lo que permite que se atiendan necesidades vitales sin miedo al estigma.

Resultados positivos y desafíos

Los resultados del programa «Read to Recovery» en SFPL han sido muy positivos. Según Horstin, los libros relacionados con la recuperación de adicciones se toman rápidamente, lo que refleja una alta demanda de estos materiales. Aunque la mayoría de los libros no se devuelven, el feedback de la comunidad ha sido enormemente favorable. Las bibliotecas han recibido comentarios de personas que se sienten agradecidas de poder acceder a estos recursos sin ser estigmatizadas.

Pickett, de la biblioteca de Harwich, comparte experiencias similares: «Algunas personas me dijeron que nunca hubieran podido acceder a estos libros si tuvieran que pedirlos prestados de manera convencional, porque no querían ser juzgadas». Este tipo de testimonios es común en las bibliotecas que implementan este tipo de iniciativas, ya que proporcionan una forma de apoyo sin la presión de un proceso público.

Además, los programas han fomentado la creación de redes de apoyo entre los usuarios. Los libros no solo están proporcionando información, sino que también están contribuyendo a un cambio en la forma en que las personas perciben el acceso a servicios de salud mental y adicción. Por ejemplo, el «Confidential Corner» en la biblioteca de Harwich ha facilitado un espacio donde las personas pueden acceder a materiales sensibles sin miedo al juicio o a ser etiquetadas.

En términos de logística, algunas bibliotecas pequeñas enfrentan el reto de contar con los recursos suficientes para mantener estos programas. Sin embargo, muchas han logrado obtener apoyo a través de donaciones, fondos municipales o colaboraciones con organizaciones locales de salud y bienestar. La implementación de estos programas no requiere grandes inversiones, por lo que se ha convertido en una opción viable incluso para bibliotecas con presupuestos limitados.

Fuerte oposición a la censura y prohibición de libros en Estados Unidos

EveryLibrary Institute. Review of Recent Polls on Book Bans and Censorship. Last modified February 2025. https://www.everylibraryinstitute.org/review_recent_book_ban_polls-25

EveryLibrary Institute ha publicado un informe titulado «Revisión de encuestas recientes sobre prohibiciones de libros y sondeos a votantes», en el que se recopilan y analizan encuestas y sondeos sobre prohibiciones de libros, legislación contra el acceso a libros y la percepción de las bibliotecas y bibliotecarios. El propósito de este informe es ayudar a los defensores de la libertad de acceso a la información a interpretar rápidamente los resultados de estas encuestas.

La revisión original realizada en 2023 mostró una fuerte oposición entre los votantes estadounidenses a las prohibiciones de libros y la censura en escuelas y bibliotecas públicas, con una percepción positiva general de las bibliotecas y los bibliotecarios. Los hallazgos clave de las encuestas realizadas desde entonces indican que las prohibiciones de libros son impulsadas por una minoría de actores con intereses especiales, y que la mayoría de los votantes estadounidenses no apoya la censura en las bibliotecas públicas y escolares. La confianza en la profesión de bibliotecario sigue siendo alta, y el público desea que los bibliotecarios tengan el control de las decisiones sobre el desarrollo de colecciones.

Las 8 encuestas analizadas sugieren que una mayoría significativa de la población se opone a las prohibiciones de libros, y una parte sustancial de los votantes apoya la legislación estatal para proteger el derecho de las personas a leer libremente. Algunas encuestas muestran que hasta tres cuartas partes de los votantes creen que asegurar el acceso a libros diversos es esencial. Además, más de la mitad de los estadounidenses sienten que las prohibiciones de libros vulneran su derecho a tomar decisiones sobre la educación de sus hijos.

Sin embargo, también hay algo de apoyo para las restricciones. Algunas encuestas muestran que casi la mitad de los votantes cree que existen circunstancias en las que los libros deben ser prohibidos. Otras indican que alrededor de un tercio de los votantes estadounidenses apoya algún tipo de restricciones sobre libros. Es crucial que los defensores de la libertad de expresión y de las bibliotecas lean y analicen estas encuestas para obtener información valiosa en la lucha contra la censura y la desinformación relacionada con las bibliotecas.

Estas encuestas también revelan que una abrumadora mayoría de los votantes confía en los bibliotecarios. Hasta tres cuartas partes de los estadounidenses coinciden en que los bibliotecarios son profesionales dignos de confianza para proporcionar materiales de lectura y currículos adecuados para los niños.

Datos más destacados

Apoyo a la protección del derecho a leer:

  • El 83% de los encuestados en Michigan apoyan legislación estatal que proteja el derecho de la gente a leer lo que desee en bibliotecas públicas sin que los libros sean prohibidos.

Oposición general a las prohibiciones de libros:

  • Un 75% de los encuestados en Michigan afirma que es esencial proteger el acceso de los jóvenes a libros que les ayuden a entender diferentes perspectivas y a desarrollar su capacidad crítica.
  • El 67% de los estadounidenses consideran que los libros que tratan temas de sexo, identidad de género u orientación sexual no deberían ser prohibidos.

Percepción sobre el rol de los bibliotecarios:

  • El 70% de los encuestados cree que los bibliotecarios son muy o mayormente capaces y confiables para decidir qué libros incluir en las colecciones de bibliotecas públicas.
  • El 85% de los padres confían en los bibliotecarios.

Apoyo a las restricciones en determinadas circunstancias:

  • Un 42% de los encuestados cree que en ciertos casos los libros deben ser prohibidos de las bibliotecas públicas.

Actitudes hacia los padres y las bibliotecas:

  • El 80% de los encuestados en Michigan están de acuerdo en que los padres pueden establecer reglas para sus hijos, pero no deben decidir qué libros estarán disponibles para los niños de otras familias.
  • El 57% de los encuestados en varios estudios afirma que son menos inclinados a votar por un político que apoya la prohibición de libros en bibliotecas públicas locales.

Confianza en la selección de libros en las escuelas:

  • El 78% de los adultos confían en que las escuelas públicas de su comunidad eligen los libros adecuados para los estudiantes.
  • El 57% de los adultos consideran que los padres de niños en pre-K a 12 deberían tener una participación significativa en el desarrollo de colecciones en bibliotecas escolares.

Inteligencia artificial generativa en la educación superior: prácticas actuales y caminos a seguir

Liu, Danny Y.T., y Simon Bates. Generative AI in Higher Education: Current Practices and Ways Forward. Whitepaper del proyecto «Generative AI in Education: Opportunities, Challenges and Future Directions in Asia and the Pacific». Enero de 2025.

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El acceso generalizado a la inteligencia artificial generativa representa un momento crucial para la educación superior, que va más allá de simplemente acomodar una nueva innovación tecnológica. Este cambio desafía fundamentalmente nuestras suposiciones sobre la enseñanza, el aprendizaje, la investigación y el propósito mismo de las universidades.

Este informe, surgido de la colaboración entre universidades del Pacífico, presenta tanto un marco de acción como un llamado a un cambio transformador en la preparación de estudiantes, docentes e instituciones para un futuro habilitado por la IA.

Actualmente, las universidades enfrentan una presión sin precedentes para responder a la inteligencia artificial generativa, mientras mantienen la integridad y el valor de la educación superior. Los enfoques actuales suelen ser fragmentarios y reactivos, centrados en preocupaciones inmediatas como la integridad académica, en lugar de integrar de manera sistemática la IA en la práctica educativa de forma responsable y productiva. Mientras tanto, los estudiantes, que ya cuestionan el valor de la educación superior tradicional, están adoptando herramientas de IA sin importar la preparación institucional. El sector debe pasar rápidamente de la vigilancia a la exploración, del pánico al propósito.

El trabajo identifica cinco elementos interdependientes esenciales para una integración exitosa de la IA generativa, formando el marco «CRAFT»: cultura, reglas, acceso, familiaridad y confianza. La cultura representa tanto el mayor desafío como la mayor oportunidad. Más allá de las diferencias regionales e institucionales en la aceptación y adopción de la IA generativa, se deben abordar preguntas fundamentales sobre el papel de la universidad en un mundo habilitado por la IA. Las reglas deben ir más allá de las restricciones para permitir la experimentación e innovación, con marcos de gobernanza efectivos que proporcionen directrices claras. Las prácticas de evaluación deben rediseñarse para asegurar tanto la validez como la relevancia en un mundo habilitado por la IA.

El acceso sigue siendo una cuestión crítica de equidad, ya que, sin intervención deliberada, la IA podría ampliar las brechas digitales existentes. Las instituciones deben asegurar un acceso equitativo no solo a las herramientas, sino también a la infraestructura, el apoyo y las oportunidades necesarias para aprovechar la IA de manera efectiva. La familiaridad requiere un desarrollo sistemático entre todos los actores involucrados. Además de la alfabetización digital básica, es necesario un entendimiento profundo de las capacidades, limitaciones e implicaciones éticas de la IA, lo que demanda una inversión sostenida en desarrollo y apoyo a los estudiantes. La confianza es fundamental para todo el progreso: debe construirse y mantenerse de manera activa a través de la transparencia, la colaboración y el valor demostrado.

Las respuestas institucionales individuales no son suficientes para la magnitud del cambio requerido. El informe propone dos prioridades clave para una acción inmediata a nivel sectorial: la formación de clústeres colaborativos donde las universidades pasen de la competencia a la cooperación en áreas clave, como el desarrollo conjunto de aplicaciones de IA generativa, enfoques pedagógicos, marcos compartidos para el rediseño de evaluaciones, promoción coordinada del acceso equitativo, iniciativas combinadas de desarrollo del profesorado y marcos de gobernanza unificados que respeten los contextos locales. En segundo lugar, se propone elevar a los estudiantes como socios a través de redes de apoyo entre pares, programas de embajadores de IA, co-diseño de experiencias de aprendizaje, participación directa en el rediseño de evaluaciones y desarrollo colaborativo de recursos.

La aparición de la IA generativa podría ser nuestra mejor oportunidad para reimaginar la educación superior para el siglo XXI. El éxito requiere que pasemos de la adaptación incremental a una transformación fundamental, preservando nuestros valores educativos fundamentales. Este informe proporciona una hoja de ruta sugerida, pero su implementación requiere una acción coordinada inmediata a nivel sectorial. Es necesario desarrollar estrategias institucionales de IA que aborden la cultura, las reglas, el acceso, la familiaridad y la confianza, trabajando juntos para abordar desafíos compartidos y aprovechar oportunidades compartidas. La elección que enfrentamos no es si debemos comprometernos con la IA, sino cómo moldear su integración para mejorar, en lugar de disminuir, el valor y el poder transformador de la educación superior.