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.

Grupos salmantinos 2024. (2ª Parte) Viviendo en la era pop 2025/02/14

Grupos salmantinos 2024. (2ª Parte)

Viviendo en la era pop 2025/02/14

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El programa Viviendo en la era pop del 14 de febrero de 2025 estuvo dedicado a la escena musical salmantina, presentando una selección variada de grupos y artistas locales.

Entre los destacados, 17 Nietos abrió el programa con su tema homónimo, mientras que El Marqués nos transportó a Farilandia con su característico estilo. No Cantes Victoria aportó su energía funk con FUNKYZEPAM, y The Antogonist nos llevó a un viaje sonoro con 1810.

El rock vibrante de Zas se hizo presente con Radio, seguido por la intensidad melódica de Oceandelis en Emotions. Kike M exploró temas oscuros en La Cara de la Muerte, y Nereida ofreció una introspectiva La Tortura de mi Mente. Eva Rock expandió la experiencia con Universo, mientras que Delgado cerró con la atmósfera envolvente de Catedrales.

Un recorrido ecléctico por la diversidad y creatividad de la música salmantina en 2024.

Libros de texto inteligentes: Pasado, presente y futuro

Brusilovsky, Peter, y Sergey Sosnovsky. 2024. «Intelligent Textbooks: Past, Present, and Future.» International Journal of Artificial Intelligence in Education. https://link.springer.com/article/10.1007/s40593-024-00451-9.

Los libros de texto siguen siendo una herramienta clave en la educación, pero han evolucionado significativamente en las últimas décadas en términos de creación, publicación, formato, acceso y mantenimiento. Actualmente, la mayoría tiene versiones digitales y se pueden consultar en línea, con un número creciente de recursos educativos abiertos. Además, muchos incluyen bibliotecas de materiales complementarios e incluso se integran en plataformas educativas digitales.

El paso de los libros impresos a los digitales ha impulsado la incorporación de funciones interactivas como búsquedas avanzadas, anotaciones, contenido interactivo, evaluaciones automatizadas y chatbots. Estas mejoras han generado nuevos desafíos y oportunidades para aplicar inteligencia artificial (IA) en el desarrollo y uso de los libros de texto digitales.

Algunas cuestiones clave en este ámbito incluyen cómo mejorar el acceso y la lectura, extraer conocimiento implícito en los textos para optimizar el aprendizaje, analizar los registros de interacción de los estudiantes, enriquecer el contenido con información externa y utilizar tecnologías de lenguaje avanzado para personalizar la experiencia educativa.

En este contexto, el campo de los Libros de Texto Inteligentes ha pasado por distintas generaciones de desarrollo. La primera generación, basada en sistemas de tutoría inteligente e hipertexto educativo, ofrecía personalización a través de estructuras predefinidas por expertos en el dominio. Con el avance de la web, estos libros adoptaron formatos tradicionales con tablas de contenido y glosarios, incorporando técnicas como navegación adaptativa, recomendación de contenido y personalización del aprendizaje. Sin embargo, operaban en entornos cerrados con materiales cuidadosamente seleccionados y estructurados.

Este desarrollo ha generado diversas generaciones de «libros de texto inteligentes»:

Primera Generación: Inteligencia Diseñada

Esta fase inicial surgió de la intersección entre los sistemas de tutoría inteligentes y los hipermedios educativos adaptativos. Los primeros prototipos no presentaban el formato tradicional de los libros de texto; en su lugar, proporcionaban a los estudiantes acceso adaptativo a elementos de información o «hiper-tarjetas» en respuesta al rendimiento en ejercicios asociados. Con la popularización de la web, estos libros adoptaron una estructura más convencional, incorporando técnicas de personalización como soporte de navegación, manipulación adaptativa de páginas, recomendación de contenido y secuenciación de contenidos. Estos sistemas eran entornos de corpus cerrado, ofreciendo colecciones limitadas de textos y ejercicios diseñados meticulosamente.

Segunda Generación: Inteligencia Integrada

En esta etapa, la atención se centró en aspectos prácticos como arquitecturas abiertas, integración con recursos educativos externos y estandarización de modelos semánticos. El desarrollo de tecnologías de la Web Semántica permitió la representación de conocimientos compartibles y soluciones arquitectónicas para software inteligente. Esto facilitó la implementación de modelos de conocimiento como ontologías y la integración de materiales educativos interconectados, permitiendo a los libros de texto «comprender» su contenido y participar en interacciones más significativas con los estudiantes, como responder preguntas y crear mapas conceptuales.

Tercera Generación: Inteligencia Extraída

Con el avance de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y Aprendizaje Automático (AA), los investigadores comenzaron a ver los libros de texto no solo como herramientas educativas, sino también como fuentes ricas de contenido de alta calidad. Se aplicaron métodos para extraer automáticamente temas, conceptos, relaciones e incluso modelos completos de conocimiento de los textos digitales. Esta capacidad permitió transformar automáticamente libros de texto en versiones inteligentes, enlazándolos con contenido interactivo externo y conectándolos entre sí.

Cuarta Generación: Inteligencia Minada de Datos

La adopción creciente de libros de texto digitales generó una abundancia de datos sobre la interacción de los estudiantes. Se emplearon métodos de minería de datos para analizar estos registros, permitiendo comprender mejor los comportamientos de lectura y su relación con el progreso académico. Los patrones de navegación y las actividades de anotación se utilizaron para predecir el éxito o fracaso de los estudiantes, facilitando intervenciones oportunas. Además, estos datos ayudaron a modelar el conocimiento de los estudiantes sobre conceptos específicos y mejorar la organización y presentación de los contenidos.

Quinta Generación: Inteligencia Generada

Recientemente, la incorporación de modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) ha revolucionado los libros de texto inteligentes. Estos modelos, entrenados con vastas cantidades de datos textuales, pueden extraer y sintetizar información de los libros de texto, ofreciendo respuestas automáticas a preguntas y reduciendo problemas como las «alucinaciones» en las respuestas generadas. Además, se han utilizado para crear experiencias interactivas, como chatbots que simulan conversaciones tutor-estudiante, mejorando la interacción y personalización del aprendizaje.

Conclusiones

A pesar de su larga historia, los libros de texto inteligentes siguen siendo un campo de innovaciones en el que se introducen y exploran nuevos enfoques en diversos estudios. Los investigadores de libros de texto inteligentes adoptan con entusiasmo tecnologías desarrolladas fuera de este campo y plantean casos de uso y escenarios de aplicación que amplían las capacidades y la eficacia potencial de los prototipos de libros de texto. Los libros de texto siguen siendo una de las principales fuentes de conocimiento para los estudiantes, a pesar de que los contenidos más interactivos y no textuales están ganando popularidad en muchas otras tareas y contextos.

Ha llegado el momento de que los libros de texto aumenten su funcionalidad con características interactivas que mejoren la eficacia general de los libros de texto como herramientas de aprendizaje. Las interfaces adaptables de los libros de texto, los contenidos inteligentes, los servicios inteligentes y las herramientas centradas en la comunidad para interactuar con otros usuarios transformarán el estudio de los alumnos con libros de texto en una experiencia de aprendizaje más interactiva y social. La nueva ola de IA generativa que ya alimenta la actual generación de libros de texto inteligentes abre un amplio abanico de posibilidades para hacer que el aprendizaje con libros de texto sea aún más interactivo y atractivo. Los LLM son muy capaces de transferir eficazmente lo que aprenden del preentrenamiento en textos a escala web a diferentes contextos, lo que se traduce en altos niveles de fluidez y coherencia del texto generado. Actualmente, la dirección más popular de estos trabajos es utilizar los LLM para producir automáticamente preguntas de evaluación para libros de texto inteligentes, con resultados iniciales prometedores. Además, se están construyendo nuevos prototipos de libros de texto inteligentes que emplean IA generativa para apoyar nuevas formas significativas de interacción. Esperamos más trabajos interesantes que utilicen el potencial de estos modelos en diversas formas de apoyo al alumno en torno a los libros de texto inteligentes, especialmente si se basan en el éxito de la investigación anterior.

Educase 2025: impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior

Robert, Jenay, y Mark McCormack. 2025 EDUCAUSE AI Landscape Study: Into the Digital AI Divide. EDUCAUSE, 17 de febrero de 2025. https://www.educause.edu/content/2025/2025-educause-ai-landscape-study/introduction-and-key-findings

Este estudio examina el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, abordando estrategias institucionales, normativas, casos de uso, el impacto en la fuerza laboral y la brecha digital entre instituciones. La investigación se basó en una encuesta realizada entre el 4 y el 18 de noviembre de 2024.

Los hallazgos clave incluyen el aumento en la percepción de la IA como una prioridad estratégica, la expansión de políticas de uso aceptable, la predominancia de la enseñanza y el aprendizaje como áreas de aplicación y la diferencia de recursos entre instituciones grandes y pequeñas. Además, el estudio destaca la necesidad de alfabetización en IA y el desafío de financiar su implementación.

Hallazgos clave

  1. Estrategia y liderazgo
    • El 57% de los encuestados considera que la IA es una prioridad estratégica, un aumento respecto al 49% del año anterior.
    • La formación en IA para el profesorado (63%) y el personal administrativo (56%) es un enfoque clave en la planificación estratégica.
    • Solo el 2% de las instituciones financia los costos adicionales de la IA con nuevas fuentes de financiación, y el 34% de los líderes ejecutivos considera que se han subestimado estos costos.
  2. Políticas y normativas
    • El número de instituciones con políticas de uso aceptable de IA aumentó del 23% al 39% en un año.
    • Solo el 9% considera que sus políticas de ciberseguridad y privacidad son adecuadas para gestionar los riesgos asociados con la IA.
  3. Casos de uso
    • La enseñanza y el aprendizaje son los principales ámbitos de aplicación de la IA, con énfasis en la integridad académica (74%), la realización de trabajos (65%), las evaluaciones (54%) y el diseño curricular (54%).
    • El 68% de los encuestados indica que los estudiantes usan IA más que los docentes, aunque la formación está más centrada en el profesorado.
  4. Fuerza laboral
    • El 37% de las instituciones están enfocadas en mejorar las habilidades de IA del personal existente en lugar de contratar nuevos empleados (1%).
    • Se destaca la importancia de la «alfabetización en IA» para todos los trabajadores y el uso de IA para aumentar la productividad.
  5. Brecha digital en IA entre instituciones
    • Instituciones pequeñas y grandes tienen percepciones similares sobre el uso personal y futuro de la IA.
    • Sin embargo, las instituciones más grandes cuentan con más recursos y capacidades para adoptar la IA de manera efectiva.

Este informe resalta la creciente importancia de la IA en la educación superior, la necesidad de políticas claras y formación especializada, y la persistente desigualdad en el acceso a los beneficios de la IA entre instituciones de distintos tamaños.

Sam Altman, CEO de OpenAI, admite que los beneficios de la IA podrían no distribuirse ampliamente

Wiggers, Kyle. «OpenAI CEO Sam Altman Admits That AI’s Benefits May Not Be Widely Distributed.» TechCrunch, 9 de febrero de 2025. https://techcrunch.com/2025/02/09/openai-ceo-sam-altman-admits-that-ais-benefits-may-not-be-widely-distributed/

En un ensayo reciente en su blog personal, Sam Altman, CEO de OpenAI, expresó que la compañía está abierta a ideas inusuales, como el concepto de un «presupuesto de cómputo», para permitir que todos en el mundo utilicen IA y garantizar que sus beneficios sean distribuidos de manera más equitativa. Altman destacó que, aunque los avances tecnológicos mejoran indicadores como la salud y la prosperidad económica, la igualdad no está garantizada por la tecnología y puede requerir intervenciones tempranas.

El concepto del «presupuesto de cómputo» de Altman podría ser difícil de ejecutar, ya que la IA ya está impactando el mercado laboral con recortes de empleos. Expertos advierten que el desempleo masivo podría ser una consecuencia si no se implementan políticas gubernamentales adecuadas y programas de reentrenamiento.

Altman también habló sobre la inteligencia artificial general (AGI), que define como un sistema de IA capaz de resolver problemas complejos a nivel humano en diversas áreas. Aunque la AGI está cerca, según Altman, no será perfecta y necesitará supervisión humana. La verdadera utilidad de la AGI, según él, provendrá de su escala masiva, con miles o millones de sistemas de IA trabajando en diversas tareas.

A pesar de los altos costos asociados al desarrollo de IA, Altman mencionó que el costo de usar un nivel determinado de IA disminuye cada 12 meses. OpenAI está trabajando en la creación de una red de datos masiva y buscando inversiones de hasta 40 mil millones de dólares.

En cuanto a la seguridad de la AGI, Altman indicó que OpenAI tomará decisiones y limitaciones impopulares para asegurar que la tecnología no sea mal utilizada, especialmente por gobiernos autoritarios. Además, subrayó que OpenAI tiene como objetivo empoderar a los individuos, sin perder de vista la necesidad de equilibrar la seguridad con la autonomía personal.

OpenAI podría marcar con una «marca de agua» el texto generado por ChatGPT, pero aún no lo ha hecho

Beschizza, Rob. «OpenAI Could Watermark the Text ChatGPT Generates, but Hasn’t.» Boing Boing, 5 de agosto de 2024. https://boingboing.net/2024/08/05/openai-could-watermark-the-text-chatgpt-generates-but-hasnt.html

OpenAI ha desarrollado un sistema de «marca de agua» para detectar cuando ChatGPT genera texto, pero ha decidido no implementarlo, según informes de The Wall Street Journal. El sistema, que podría detectar con precisión si un estudiante usó ChatGPT para escribir un ensayo, ha estado listo durante un año, pero ha sido objeto de debates internos dentro de la compañía.

OpenAI afirma que aunque el sistema es 99.9% fiable en textos sin editar, es «fácil de evadir». La marca de agua funciona bien contra alteraciones locales, como la paráfrasis, pero es menos efectiva contra ediciones más globales, como la traducción o el uso de otros modelos generativos. Además, la compañía ha señalado que este método podría tener efectos negativos, como estigmatizar a los no hablantes nativos de inglés que usan la IA como herramienta de escritura.

De modo que aunque la tecnología de marca de agua de OpenAI es precisa en situaciones controladas, se puede eludir fácilmente con modificaciones más profundas, lo que hace que su uso sea poco confiable para detectar textos generados por IA en la práctica.