El estudio impulsado y financiado por la Fundación Mellon, analiza los costos y beneficios de los modelos emergentes en la publicación de monografías académicas. Su objetivo principal es evaluar la adecuación de estos modelos al mercado del libro electrónico académico, así como su impacto en bibliotecas y autores.
Para ello, se están llevando a cabo entrevistas con editores, agregadores de contenido y bibliotecarios. En las primeras fases del estudio, las preguntas a los editores y agregadores se centraron en tres aspectos clave:
Alineación con la misión de la organización: de qué manera los modelos de publicación se ajustan a los valores y objetivos de las instituciones académicas.
Competencia por los autores: cómo los modelos de negocio ayudan a atraer a escritores.
Acceso a fondos bibliotecarios: cómo los modelos permiten captar una parte del presupuesto destinado a adquisiciones en bibliotecas.
Uno de los hallazgos clave del estudio es que la lectura de contenido digital creció de forma exponencial durante la pandemia. Este fenómeno ha llevado a editoriales y agregadores a ampliar el acceso a sus publicaciones, tras darse cuenta de la cantidad de lectores potenciales que estaban quedando fuera del mercado. En respuesta a esto, han surgido nuevas estrategias de distribución y modelos de acceso abierto para monografías académicas, con el objetivo de llegar a audiencias más amplias y diversificadas geográficamente.
Sin embargo, a pesar de la mayor demanda de libros electrónicos, el sector enfrenta importantes desafíos financieros, especialmente en humanidades y ciencias sociales. Las bibliotecas de investigación, que constituyen el principal mercado para las monografías académicas, han visto reducidos o estancados sus presupuestos. Esto limita el crecimiento de la industria y ha llevado a los editores a explorar nuevas fuentes de ingresos, como el formato audiolibro, en un intento de compensar la disminución de las ventas en papel.
Otro aspecto destacado en las entrevistas es la necesidad de fomentar una mayor diversidad de autores, lenguajes y formatos en la publicación de monografías. En este sentido, han surgido iniciativas de acceso abierto como Fund to Mission, Path to Open, University Press Library Open y Opening the Future, que buscan proteger y promover la producción de estos trabajos.
Un estudio de la BBC encontró que cuatro chatbots de inteligencia artificial—ChatGPT (OpenAI), Copilot (Microsoft), Gemini (Google) y Perplexity—fallan al resumir con precisión noticias, presentando distorsiones y errores significativos.
En el experimento, la BBC les pidió a estos modelos que resumieran 100 noticias de su sitio web y expertos evaluaron sus respuestas. Se detectó que el 51 % de las respuestas tenía problemas importantes y que el 19 % de aquellas que citaban contenido de la BBC contenían errores factuales, como datos y fechas incorrectas.
Algunos ejemplos de inexactitudes incluyen: Gemini afirmando erróneamente que el NHS no recomienda el vapeo para dejar de fumar, ChatGPT y Copilot diciendo que Rishi Sunak y Nicola Sturgeon aún estaban en el cargo tras haberlo dejado, y Perplexity tergiversando una noticia sobre Medio Oriente.
La directora de BBC News, Deborah Turness, advirtió que las empresas de IA están «jugando con fuego» y pidió que las compañías tecnológicas «retiren» estos resúmenes, como ya hizo Apple tras quejas previas de la BBC.
El informe también señala que los chatbots no solo presentan errores fácticos, sino que tienen dificultades para diferenciar entre opinión y hechos, editorializan y omiten contexto esencial. La BBC busca dialogar con las empresas de IA para encontrar soluciones y garantizar que los editores tengan control sobre el uso de su contenido.
El informe, además señala que, en general, Copilot y Gemini fueron los chatbots con mayores problemas, mientras que ChatGPT y Perplexity mostraron un desempeño algo mejor, aunque también presentaron errores significativos.
Este recurso gratuito ofrece unas pautas complementarias a la información que podrás encontrar en la exposición ‘Fake News: El valor de la información’ que te ayudarán a discernir las noticias falsas de la verdad desde el pensamiento critico.
Las y los autores de los ensayos que conforman este volumen buscan develar las tramas que sostienen las narrativas sobre lo digital en un momento crucial en lo que respecta a la penetración de la inteligencia artificial generativa,…
Hemos tenido el placer de conversar con Eva Morera, bibliotecaria de la Universidad de Zaragoza, sobre una de sus grandes pasiones: los clubes de lectura y la magia de compartir historias. Para Eva, estos espacios son mucho más que reuniones en torno a un libro; son lugares de encuentro, aprendizaje y disfrute, donde las palabras nos conectan y nos ayudan a ver el mundo con otros ojos. Cree firmemente que la elección de lecturas debe responder a los intereses del grupo, sin imposiciones, y que la figura de la persona dinamizadora es clave para avivar el debate y hacer que todos se sientan parte de la conversación. Además, destaca cómo los clubes enriquecen nuestra forma de leer, abriéndonos a nuevas perspectivas y ayudándonos a descubrir autores y géneros que quizá no habríamos explorado por nuestra cuenta. Según ella, aunque mantener un club a lo largo del tiempo puede ser un reto, el esfuerzo merece la pena. Eva nos invita a sumarnos a estos espacios que, más allá de la literatura, construyen comunidad y nos recuerdan el valor de leer juntos.
El artículo destaca la innovación de DeepSeek, una firma china que ha revolucionado la creación de modelos de lenguaje de gran escala. La compañía presentó su modelo R1, que no solo compite con los mejores modelos estadounidenses, sino que fue desarrollado a una fracción del costo y distribuido de forma gratuita. Esta innovación causó un gran impacto en la industria tecnológica, tanto en EE. UU. como en China, y ha generado un cambio significativo en la forma en que se entrenan los modelos de IA.
Lo más relevante de DeepSeek es su enfoque en el aprendizaje automático autónomo. A diferencia de otros enfoques que dependen de la retroalimentación humana (como el aprendizaje reforzado con retroalimentación humana, RLHF), DeepSeek utiliza retroalimentación generada por computadoras para entrenar sus modelos de manera más eficiente y a menor costo. Este proceso de aprendizaje reforzado automatizado permite que los modelos aprendan por prueba y error sin la intervención humana constante.
La compañía también ha logrado reducir costos mediante el uso de chips antiguos y el uso eficiente de grandes conjuntos de datos, como el conjunto Common Crawl, lo que permite entrenar modelos sin necesidad de construir nuevos datos desde cero. Además, la técnica multi-token prediction ha mejorado la precisión y reducido el costo de la formación del modelo.
El modelo R1 es un ejemplo de cómo la IA puede evolucionar rápidamente, y al compartir sus métodos, DeepSeek ha permitido que otros laboratorios y empresas sigan su ejemplo. Grandes empresas como OpenAI y Google DeepMind podrían estar adoptando enfoques similares en secreto, lo que sugiere que la creación de modelos de razonamiento es más accesible de lo que se pensaba. Esto podría llevar a una proliferación de modelos gratuitos y más avanzados, lo que cambiaría el panorama de la IA.
El presidente Donald Trump ha despedido a Colleen J. Shogan, Archivero de los Estados Unidos, quien dirigía la Administración Nacional de Archivos y Registros (NARA) y era responsable de la preservación y acceso a los documentos gubernamentales.
El presidente Donald Trump ha destituido a Colleen J. Shogan como Archivera de los Estados Unidos, el cargo encargado de la Administración Nacional de Archivos y Registros (NARA), organismo responsable de la preservación y acceso a documentos gubernamentales. La decisión fue anunciada el viernes por Sergio Gor, director de la Oficina de Personal Presidencial, a través de la red social X
La destitución de Shogan no fue inesperada. Trump había adelantado a inicios de enero, en una entrevista con el presentador de radio Hugh Hewitt, su intención de nombrar a un nuevo archivero. Sin embargo, hasta el día anterior a su despido, un alto funcionario de la NARA declaró a CBS News que no había indicios de cambios en el cargo y que la archivera «esperaba continuar su relación de trabajo con el presidente y la primera dama.»
Aunque el puesto de Archivero de los Estados Unidos suele ser apolítico, NARA se convirtió en una pieza clave en las investigaciones sobre el manejo inadecuado de documentos clasificados por parte de Trump.
Al dejar la Casa Blanca en enero de 2021, el expresidente se llevó decenas de cajas con documentos oficiales a su residencia en Florida, incluyendo cerca de 340 documentos con marcas de clasificación confidencial, secreta y ultrasecreta. Como resultado, fue investigado por el Departamento de Justicia y acusado de 40 delitos graves, incluyendo obstrucción de la justicia y retención indebida de información de seguridad nacional.
Sin embargo, tras su victoria en las elecciones de noviembre de 2024, el fiscal especial Jack Smith retiró todos los cargos contra Trump, siguiendo la política del Departamento de Justicia que impide procesar a un presidente en funciones.
Por el momento, no se ha anunciado quién asumirá el cargo de Archivero de los Estados Unidos. Según la normativa vigente, si no hay una designación inmediata, el subarchivero Jay Bosanko, un funcionario de carrera, asumiría interinamente la dirección de NARA.
El despido de Shogan ha generado inquietud en el ámbito archivístico y legal. Jason R. Baron, exdirector de litigios de los Archivos Nacionales, expresó su preocupación y recordó que la ley federal exige que el Archivero sea designado por su experiencia profesional y sin influencias políticas. Además, el estatuto señala que el presidente debe notificar al Congreso sobre las razones del despido, algo que hasta el momento no ha ocurrido.
La salida de Shogan podría marcar un nuevo capítulo en la relación de Trump con NARA, una agencia clave para la transparencia gubernamental y el acceso a documentos históricos. El próximo nombramiento del Archivero de los Estados Unidos podría indicar cómo la nueva administración Trump manejará los registros presidenciales y gubernamentales en los próximos años.
Tras una análisis en 24 fuentes Deep Research elaboró una tabla que incluía títulos de puestos de trabajo, explicaciones de por qué una IA es mejor que un humano en esa función y la probabilidad de que el puesto sea sustituido.
ChatGPT, utilizando su nueva función Deep Research, identificó 20 trabajos que podrían ser reemplazados por inteligencia artificial, basándose en una investigación de 24 fuentes. La lista de trabajos incluye roles como asesor fiscal, grabador de datos, telemarketing, contable, asistente virtual, traductor y otros. Estos trabajos, según ChatGPT, dependen de habilidades técnicas que la IA puede realizar de manera más eficiente y autónoma, como la transcripción, traducción y revisión de textos, o la gestión de redes sociales y análisis de datos.
¿Qué trabajos sustituirá la IA, según ChatGPT?
el papel de «Asesor fiscal»., con una probabilidad de sustitución del 98%, lo que ChatGPT considera una «automatización casi segura». ChatGPT explicó que la IA sería mejor en esta tarea porque puede procesar rápidamente las normas y cálculos fiscales, lo que la haría más rápida que un humano. Para apoyar su argumento, ChatGPT destacó que ya existen programas fiscales basados en IA.
Rango
Trabajo
Por qué es mejor que el humano
Probabilidad
1
Asesor de impuestos
Puede procesar reglas fiscales y cálculos sin errores mucho más rápido que los humanos.
98% (Automatización casi segura)
2
Grabador de datos
Procesa datos a alta velocidad con 100% de consistencia, eliminando errores y ahorrando tiempo.
95% (Muy alta)
3
Teleoperador
Sigue guiones y maneja interacciones con clientes sin descanso ni fatiga, automatizando muchas tareas rutinarias.
94% (Muy alta)
4
Contable
Registra transacciones y concilia cuentas más rápido y con mayor precisión que los humanos.
94% (Muy alta)
5
Asistente legal
Escanea y resume documentos legales rápidamente, realizando investigaciones de leyes y redactando archivos de manera eficiente.
90% (Extremadamente alta)
6
Programador de citas
Maneja calendarios y logística de reuniones las 24 horas, coordinando horarios con facilidad.
90% (Extremadamente alta)
7
Asistente virtual
Realiza tareas rutinarias de oficina simultáneamente para varios usuarios, mejorando la productividad.
88% (Extremadamente alta)
8
Transcriptor
Convierte audio a texto en tiempo real con una precisión de hasta un 99%, mucho más rápido que un humano.
87% (Muy alta)
9
Corrector de estilo
Detecta errores de ortografía y gramática instantáneamente, mejorando con el tiempo.
86% (Muy alta)
10
Redactor publicitario
Genera contenido escrito como anuncios y eslóganes más rápido y con mayor eficiencia que los humanos.
82% (Muy alta)
11
Representante de servicio al cliente
Responde preguntas frecuentes y resuelve consultas simples al instante, manejando múltiples clientes a la vez.
80% (Alta)
12
Especialista en marketing por correo electrónico
Personaliza campañas masivas de correos electrónicos a gran escala, analizando datos para optimizar tiempos de envío.
78% (Alta)
13
Generador de contenido
Produce artículos y contenido SEO rápidamente, generando más contenido y de menor costo que los humanos.
75% (Alta)
14
Community manager
Genera y programa publicaciones en plataformas sociales, monitorea tendencias y optimiza tiempos de publicación.
75% (Alta)
15
Traductor
Traduce textos instantáneamente con alta precisión, mejorando la comprensión y rapidez.
71% (Alta)
16
Analista de soporte técnico
Resuelve problemas comunes de TI usando vastas bases de conocimiento, reduciendo la necesidad de humanos.
70% (Alta)
17
Especialista en Selección de Personal
Filtra currículums y empareja candidatos usando IA, acelerando el proceso de contratación.
70% (Alta)
18
Analista de investigación de mercado
Recolecta y analiza datos de mercado en una fracción del tiempo que los humanos.
68% (Alta)
19
Agente de viajes
Proporciona recomendaciones de viaje personalizadas, ajustando planes al instante.
65% (Moderadamente alta)
20
Tutor
Ofrece enseñanza personalizada y práctica interactiva a bajo costo, con retroalimentación instantánea.
60% (Moderada)
El resto de profesiones citadas en la lista por orden son: grabador de datos, teleoperador, contable, asistente jurídico, programador de citas, asistente virtual, transcriptor, corrector, redactor, representante de atención al cliente, comercializador de correo electrónico, comercializador de contenidos, gestor de redes sociales, traductor, analista de soporte técnico, reclutador, analista de estudios de mercado, agente de viajes y tutor.
Todos los trabajos sugeridos por ChatGPT tienen un denominador común: la función depende principalmente de una habilidad técnica que la IA puede realizar bien de forma autónoma. Por ejemplo, la IA puede transcribir, traducir y corregir de forma eficaz, lo que hace menos necesario que los humanos realicen estas tareas.
Sin embargo, el análisis destaca que aunque la IA pueda realizar bien las tareas técnicas de estos roles, las habilidades blandas, como la comunicación, el pensamiento crítico y la gestión interpersonal, siguen siendo esenciales y no pueden ser replicadas por la IA. Por lo tanto, la automatización no necesariamente llevará a la pérdida de empleos, aunque algunas funciones podrían ser más susceptibles al reemplazo. Además, las organizaciones aún enfrentan obstáculos para implementar la IA a gran escala, como la falta de claridad en el retorno de inversión y limitaciones de infraestructura.
¿Significa esta investigación que todo el mundo en estos campos va a perder su trabajo? No, es muy poco probable. El análisis de ChatGPT sólo tiene en cuenta la capacidad de la IA para desempeñar eficazmente las habilidades duras. Sin embargo, las habilidades sociales, como la comunicación, el pensamiento crítico, la resolución de conflictos, el liderazgo, la gestión del tiempo y las habilidades interpersonales, son igualmente importantes para el éxito, y la IA no puede replicar esas capacidades.
Además, las organizaciones aún no están preparadas para adoptar la IA de forma generalizada. Por ejemplo, un informe reciente de Accenture mostró que todavía hay muchos obstáculos que impiden a los líderes empresariales la implementación generalizada de la IA en las organizaciones, como la falta de claridad sobre el retorno de la inversión, las limitaciones de infraestructura y la desconexión de los empleados.
Se analiza los cambios en la publicación de artículos en acceso abierto (OA) durante 2023. A partir de datos proporcionados por los miembros de OASPA, se examina la evolución del acceso abierto en dos modelos principales: revistas completamente OA y revistas híbridas, que combinan suscripción con la opción de publicar en acceso abierto.
Uno de los hallazgos más significativos del informe es la reducción, por primera vez, en el número de artículos publicados en revistas totalmente OA, lo que representa un cambio en la tendencia de crecimiento sostenido de este modelo en años anteriores. Sin embargo, esta disminución ha sido compensada por el crecimiento de la publicación en revistas híbridas, lo que sugiere que los autores y las instituciones pueden estar favoreciendo modelos de acceso abierto dentro de revistas tradicionales de suscripción en lugar de optar exclusivamente por revistas totalmente OA.
En detalle, el informe señala que los miembros de OASPA publicaron cerca de 1,2 millones de artículos en 2023, con un crecimiento de solo el 4%, que representa una desaceleración significativa en comparación con años anteriores. Esta cifra es solo una cuarta parte del crecimiento experimentado en 2022, y una décima parte del promedio a largo plazo. En el período 2000-2023, los miembros de OASPA publicaron un total cercano a los 6,4 millones de artículos, lo que representa una aceleración notable desde 2011, cuando la cantidad de publicaciones era mucho menor.
El dato más destacable es la disminución de artículos en revistas completamente OA por primera vez en 2023, con una caída del 0,67% en comparación con un crecimiento del 14% en 2022. Sin embargo, el modelo híbrido experimentó un crecimiento del 22%, lo que compensó la pérdida en las revistas totalmente OA, haciendo que la producción total de artículos en acceso abierto aumentara globalmente. Además, se mantiene la preeminencia de la licencia Creative Commons Attribution (CC BY), que representa el 82% de los artículos en revistas completamente OA, y el 60% en revistas híbridas.
Por otro lado, el artículo señala que la consolidación de la producción de acceso abierto sigue siendo alta, con tres editores principales (MDPI, Elsevier y Springer Nature) representando el 54% del total de publicaciones de OASPA en 2023. La tendencia hacia una mayor concentración en un número reducido de editoriales sigue siendo prominente, especialmente en lo que respecta a las licencias CC BY en revistas completamente OA.
El informe también destaca la consolidación del uso de la licencia Creative Commons Attribution (CC BY), que continúa ganando terreno, especialmente en revistas híbridas. Esta licencia es la más flexible en términos de reutilización de contenido, permitiendo a los autores retener los derechos sobre sus trabajos mientras garantizan un acceso sin restricciones. Su predominio refuerza la tendencia hacia una mayor apertura y reutilización de la investigación.
Otro aspecto relevante es la concentración de la producción científica en acceso abierto en un número reducido de editoriales y revistas. A pesar del crecimiento del modelo OA en general, la publicación de artículos sigue estando dominada por unas pocas grandes editoriales comerciales, lo que podría influir en los costos de publicación y en la equidad en el acceso a la ciencia abierta.
La ralentización del crecimiento de las revistas completamente OA y la consolidación del modelo híbrido plantean interrogantes sobre el futuro del acceso abierto y su sostenibilidad dentro del ecosistema académico. Además, los datos presentados pueden servir como referencia para investigadores, bibliotecarios y responsables de políticas científicas en la toma de decisiones sobre modelos de publicación y financiamiento de la investigación en acceso abierto.
Ravšelj, Dejan, et al. “Higher Education Students’ Perceptions of ChatGPT: A Global Study of Early Reactions.” PLOS One 20, no. 2 (February 5, 2025). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0315011
Se analiza cómo los estudiantes universitarios de todo el mundo perciben y utilizan ChatGPT en sus actividades académicas. La investigación se basa en una muestra de 23.218 estudiantes provenientes de 109 países y territorios, convirtiéndose en el estudio más amplio realizado hasta la fecha sobre este tema.
Uno de los principales hallazgos del estudio es que los estudiantes utilizan ChatGPT principalmente para la generación de ideas (brainstorming), la síntesis de textos y la búsqueda de artículos académicos. También se observa que algunos lo emplean para la escritura profesional y creativa, aunque en menor medida. En general, los estudiantes encuentran útil la herramienta para simplificar información compleja y resumir contenido, lo que les ayuda a comprender mejor ciertos temas.
Sin embargo, a pesar de sus ventajas, los estudiantes expresan reservas sobre la fiabilidad de la información proporcionada por ChatGPT, especialmente en contextos que requieren precisión y rigor académico. Algunos incluso consideran que las respuestas de la herramienta son más claras que las explicaciones de sus compañeros o profesores, lo que indica que valoran la capacidad de síntesis y estructuración del contenido que ofrece la IA.
A lo largo del estudio, los participantes manifestaron una preocupación generalizada por el impacto de ChatGPT en la educación, lo que ha llevado a un consenso sobre la necesidad de establecer regulaciones claras para su uso. Entre las principales inquietudes destacan el riesgo de plagio y fraude académico, así como la posibilidad de que fomente el aislamiento social al reducir la interacción entre estudiantes y profesores.
En cuanto al aprendizaje y el desarrollo de habilidades, los estudiantes reconocen que ChatGPT puede mejorar el acceso al conocimiento, aumentar la eficiencia en el estudio y contribuir a la obtención de mejores calificaciones. No obstante, también señalan que su uso excesivo podría afectar el desarrollo de habilidades clave como la comunicación interpersonal, la toma de decisiones, el pensamiento crítico y la competencia en el idioma nativo.
El estudio también explora la percepción de los estudiantes sobre el impacto de la IA en el mercado laboral. En general, creen que la integración de la inteligencia artificial en diversos sectores incrementará la demanda de habilidades digitales y facilitará el trabajo remoto, aunque no prevén un impacto significativo en las tasas de desempleo.
Desde un punto de vista emocional, la mayoría de los estudiantes reportan sentir curiosidad y calma al interactuar con ChatGPT. Esto sugiere que, si bien existen preocupaciones sobre su uso, en términos generales los estudiantes se sienten cómodos utilizando la herramienta y explorando sus posibilidades.
El estudio también identifica diferencias en las percepciones y usos de ChatGPT según factores socioeconómicos y geográficos, lo que indica que el acceso a la tecnología y el contexto cultural influyen en la forma en que los estudiantes adoptan y valoran esta herramienta.
Los hallazgos de esta investigación ofrecen información valiosa para docentes, administradores y legisladores. Los responsables de la educación pueden utilizar estos datos para diseñar planes de estudio que integren la inteligencia artificial de manera efectiva, desarrollar metodologías de enseñanza que fomenten el pensamiento crítico y la autonomía de los estudiantes, y establecer sistemas de evaluación que mitiguen el riesgo de plagio.
Por otro lado, los legisladores y formuladores de políticas educativas deben considerar el desarrollo de estrategias de capacitación digital para preparar a los estudiantes para un mercado laboral en evolución, así como la implementación de regulaciones que aborden las preocupaciones éticas y prácticas relacionadas con el uso de la IA en la educación.
En conclusión, el estudio subraya la importancia de encontrar un equilibrio en la integración de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT en la educación superior. Es fundamental maximizar los beneficios que estas tecnologías pueden ofrecer en términos de acceso al conocimiento y eficiencia en el estudio, sin descuidar la necesidad de desarrollar habilidades esenciales para el aprendizaje y el trabajo futuro.
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