La Inteligencia Artificial es a la vez una poderosa herramienta y la mayor generadora de desinformación

Team discussing AI misinformation research with data visualizations on screens and projector
A diverse team analyzing misinformation data in a modern lab setting

Kupferschmidt, Kai. “To misinformation researchers, AI is a scourge—and a powerful new tool.” Science, 2026. https://www.science.org/content/article/misinformation-researchers-ai-scourge-and-powerful-new-tool

En septiembre de 2023, los investigadores que analizaban una campaña de desinformación rusa observaron un cambio repentino en un sitio web de noticias falsas que estaban siguiendo. El medio, DCWeekly.org, normalmente copiaba artículos completos de fuentes como Fox News, cambiando el nombre del periodista y muy poco más. Las noticias reales servían como cobertura para que Rusia lanzara ocasionalmente una historia falsa, cuidadosamente elaborada, como un artículo de ataque contra el presidente ucraniano Volodímir Zelenski, una técnica conocida como lavado narrativo. “Están construyendo un bosque para poder esconder un árbol concreto ahí dentro”, dice Morgan Wack, investigador de comunicación política en la Universidad de Zúrich.

Pero de la noche a la mañana, Wack y sus colegas se dieron cuenta de que ya no podían identificar de dónde obtenía el sitio sus noticias diarias. “Se vio un estilo de escritura totalmente distinto, y había más artículos”, explica. Los investigadores sospecharon que la operación había pasado a utilizar inteligencia artificial generativa, sospecha que se confirmó después de encontrar restos de instrucciones (prompts) de IA en algunos textos, como uno que decía: “Tenga en cuenta: el tono del artículo es crítico con la posición de EE. UU. de apoyo a la guerra en Ucrania y adopta un tono cínico al hablar del gobierno estadounidense, la OTAN o los políticos estadounidenses”.

Fue una oportunidad poco común para que el equipo de Wack estudiara cómo la IA está moldeando el mundo de la desinformación. El volumen de producción del sitio aumentó drásticamente, según los investigadores. En experimentos, las personas no encontraron la propaganda generada por IA más persuasiva que los textos anteriores escritos por humanos, pero el cambio a IA seguía siendo una victoria para los propagandistas, afirma Wack. “No perdieron credibilidad y pudieron aumentar mucho más el contenido”. La IA les había permitido, en esencia, construir un bosque más grande y mejor para ocultar sus árboles.

DCWeekly.org no es el único que ha adoptado la IA generativa: esta tecnología se está integrando en campañas de desinformación en todo el mundo. (La misinformación se refiere a información incorrecta o engañosa en general; si se difunde con la intención de engañar, se denomina desinformación). Según un informe de la Unión Europea publicado en marzo, el 27 % de los intentos de potencias extranjeras de manipular información global en 2025 implicaron el uso de IA, casi el triple que en 2024. “Es una herramienta poderosa, y definitivamente está en manos de quienes tienen interés en manipular opiniones, ya sea por dinero o por razones geopolíticas”, afirma Filippo Menczer, científico informático de la Universidad de Indiana Bloomington.

A medida que crece la influencia de la IA, el campo de investigación sobre desinformación se enfrenta a cómo estudiar sus efectos. Los modelos de lenguaje grande (LLM) que sustentan chatbots como ChatGPT hacen que el contenido falso sea cada vez más difícil de detectar y pueden difundir mensajes con apariencia humana a una escala sin precedentes. Además, la IA evoluciona tan rápidamente que investigaciones que hoy parecen sólidas podrían dejar de ser relevantes en pocos meses. “Ni siquiera el polvo ha empezado a asentarse, y es difícil separar lo que esperamos que ocurra a medida que la IA se vuelve ubicua de lo que realmente está ocurriendo”, afirma Kate Starbird, investigadora de desinformación de la Universidad de Washington.

Pero aunque ha complicado el problema, la IA generativa también ha proporcionado a los investigadores una herramienta poderosa para estudiarlo y probar intervenciones. Incluso mientras las herramientas de IA transforman la desinformación, dice Jennifer Allen, científica social computacional de la Universidad de Nueva York, “creo que también han transformado el campo”.

Inteligencia artificial y educación

Díaz-Noguera, María Dolores, Carlos Hervás-Gómez y Fulgencio Sánchez-Vera (coords.). 2024. Artificial Intelligence and Education. Granada: Editorial Octaedro. https://octaedro.com/libro/artificial-intelligence-and-education/

El libro ofrece una visión amplia y multidisciplinar sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación contemporánea, analizando sus implicaciones pedagógicas, éticas y sociales. A través de diferentes capítulos escritos por especialistas internacionales, la obra examina cómo la IA está transformando los procesos de enseñanza y aprendizaje, desde la educación primaria hasta la universidad, y cómo estas tecnologías están redefiniendo las competencias docentes y estudiantiles en la era digital.

Uno de los ejes centrales del volumen es el potencial de la IA para mejorar la accesibilidad y la inclusión educativa. Se presentan experiencias y estudios sobre el uso de chatbots, sistemas adaptativos y herramientas digitales que favorecen el aprendizaje personalizado y la atención a la diversidad, especialmente en contextos de discapacidad o necesidades educativas específicas. Al mismo tiempo, se subraya la importancia de diseñar estas tecnologías desde principios de equidad y diseño universal del aprendizaje.

Otro bloque relevante aborda los desafíos éticos y académicos derivados de la incorporación de la IA en la educación, como la integridad académica, la privacidad de los datos, la fiabilidad de los sistemas automatizados y el desarrollo del pensamiento crítico. Los autores insisten en la necesidad de una implementación responsable, donde la tecnología actúe como apoyo y no como sustituto del juicio humano.

La obra plantea una reflexión de fondo sobre la colaboración entre humanos y máquinas en la sociedad del conocimiento. Lejos de una visión puramente instrumental, se defiende un enfoque en el que la IA amplía las capacidades humanas, pero exige también nuevas competencias críticas, pedagógicas y éticas para garantizar una educación más justa, inclusiva y sostenible.

Marco de los programas de manualidades en bibliotecas: mejorar la salud mental a través de la creatividad

Woman painting an abstract canvas at a wooden table surrounded by art supplies and sketches
A woman paints a colorful abstract canvas in her well-lit art studio.

Durlofsky, P. (2026, 2 de mayo). Unlocking better mental health through creativity. Psychology Today. https://www.psychologytoday.com/us/blog/logged-in-and-stressed-out/202605/unlocking-better-mental-health-through-creativity

La creatividad puede convertirse en una herramienta accesible y eficaz para mejorar la salud mental. Parte de la idea de que las actividades creativas —como la escritura, la pintura, la música o cualquier forma de expresión artística— no son únicamente formas de ocio, sino también mecanismos psicológicos que ayudan a procesar emociones complejas. A través de la creación, las personas pueden dar forma a sentimientos que a menudo resultan difíciles de verbalizar, lo que facilita su comprensión y regulación emocional.

Uno de los aspectos centrales del texto es la relación entre la creatividad y la gestión del estrés. Se plantea que involucrarse en procesos creativos puede inducir estados de concentración profunda, similares al “flujo”, en los que la mente se aleja de las preocupaciones cotidianas y se enfoca en una tarea significativa. Este tipo de inmersión mental no solo reduce la rumiación, sino que también contribuye a una sensación de calma y bienestar subjetivo.

Asimismo, el artículo destaca que la creatividad no está reservada a artistas o profesionales del ámbito cultural, sino que es una capacidad inherente a todas las personas. Actividades cotidianas como cocinar de forma experimental, escribir un diario o incluso resolver problemas de manera innovadora pueden tener efectos positivos en el equilibrio emocional. Esta democratización de la creatividad refuerza la idea de que cuidar la salud mental puede integrarse fácilmente en la vida diaria sin necesidad de recursos especializados.

En el texto se subraya el potencial terapéutico de la creatividad como complemento a otros enfoques de salud mental. Aunque no sustituye tratamientos clínicos cuando son necesarios, sí puede actuar como un apoyo significativo en la reducción de la ansiedad, la mejora del estado de ánimo y el fortalecimiento de la resiliencia psicológica. En conjunto, el texto propone entender la creatividad no solo como una habilidad estética, sino como una forma de autocuidado emocional con impacto real en el bienestar psicológico.

El texto explica cómo la creatividad puede ser una herramienta accesible y eficaz para mejorar la salud mental en un contexto de vida acelerado y, a menudo, emocionalmente exigente. Frente a estrategias más conocidas como la terapia, el ejercicio físico o la atención plena, se destaca la creatividad como un recurso infravalorado que permite procesar emociones, reducir el estrés y recuperar sensaciones de propósito y bienestar. La autora refuerza esta idea desde la experiencia personal, al narrar su decisión de iniciar una clase de dibujo sin expectativas, mostrando cómo el acto creativo puede estar atravesado por inseguridades, pero también por la necesidad de reconexión con uno mismo.

Uno de los ejes principales del artículo es la importancia de abandonar el perfeccionismo. Se insiste en que la creatividad no debe entenderse como la producción de obras “perfectas”, sino como un espacio de expresión libre donde lo relevante es el proceso y no el resultado. A partir de ahí, se proponen prácticas sencillas como dedicar pequeños periodos de tiempo a actividades creativas sin juicio, lo que permite reducir la autoexigencia y favorecer un estado mental más relajado y abierto.

El texto también subraya la utilidad de la creatividad como vía para procesar emociones difíciles de verbalizar. Actividades como escribir, dibujar o escuchar música pueden ayudar a exteriorizar sentimientos complejos y a reorganizar pensamientos internos. Esta dimensión expresiva convierte la creatividad en un recurso terapéutico informal que facilita el autoconocimiento y la regulación emocional, especialmente cuando las palabras resultan insuficientes.

Además, se destaca el impacto negativo del consumo digital pasivo y cómo la creatividad puede actuar como contrapeso. Sustituir el desplazamiento constante en redes sociales por actividades creativas breves contribuye a recuperar la concentración y mejorar el bienestar mental. A esto se suma la dimensión social de la creatividad, ya que compartir procesos o productos creativos con otras personas fortalece los vínculos y reduce la sensación de aislamiento.

Ranking orientativo de los 20 países más lectores del mundo

No existe un ranking oficial y universalmente aceptado porque las encuestas nacionales usan metodologías distintas (libros impresos vs. digitales y audiolibros, población adulta vs. total, lectores habituales vs. toda la población). Para responder, tomo como base las comparaciones internacionales más difundidas por Lectupedia y las estimaciones comparativas recientes de World Population Review. Debe leerse como ranking orientativo, no como una clasificación oficial definitiva.

  • Canadá y Francia figuran entre los países con mayores promedios de lectura (≈17 libros/año).
  • Estados Unidos, Reino Unido, India e Italia aparecen en el grupo alto (≈13–17 según la fuente).
  • España suele situarse alrededor de 9–10 libros por persona al año, por encima de la mayoría de países latinoamericanos incluidos en las comparaciones.

Lectupedia es una plataforma digital desarrollada por CulturaUNAM que recopila y sistematiza resultados de encuestas nacionales sobre hábitos, prácticas y consumo de lectura en México. Su objetivo es centralizar información dispersa para fortalecer la investigación, las políticas públicas y la promoción de la lectura.

World Population Review es una organización en línea que ofrece estadísticas demográficas y socioeconómicas globales de libre acceso. Es reconocida por sus bases de datos interactivas y sus comparaciones internacionales, que incluyen indicadores sobre población, economía, salud, educación y hábitos culturales como la lectura.

Por qué este ranking debe interpretarse con cautela

  1. Algunos países cuentan solo libros impresos; otros incluyen libros electrónicos y audiolibros.
  2. El denominador cambia: toda la población, adultos o lectores habituales.
  3. Las encuestas se levantan en años distintos y con preguntas distintas.
  4. Por ello, los valores deben verse como órdenes de magnitud comparativos, no como una tabla exacta de “los 20 más lectores del mundo”.

Lectura y riqueza: ¿leen más los países más prósperos?

Peña, Andrés Eduardo. “Reading and GDP”. Lectupedia, 11 de julio de 2022. Disponible en: Lectupedia – Reading and GDP

Se explora la relación entre los hábitos de lectura de una población y el Producto Interior Bruto (PIB) per cápita de los países. A partir de datos sobre el número medio de libros leídos por habitante al año y las cifras de riqueza económica de diversas naciones, el autor muestra una correlación positiva entre ambos indicadores: los países cuyos ciudadanos leen más suelen presentar también niveles más elevados de renta per cápita. Aunque el estudio no pretende demostrar una relación causal directa, sí plantea la posibilidad de que la lectura y el desarrollo económico estén estrechamente vinculados.

Para sustentar esta hipótesis, el texto recurre a investigaciones académicas sobre el papel de las habilidades cognitivas en el crecimiento económico. Estudios de los economistas Eric Hanushek y Ludger Woessmann han mostrado que las competencias cognitivas de una población influyen de manera decisiva en los ingresos individuales, la distribución de la riqueza y el crecimiento económico a largo plazo. Según estos trabajos, los países que invierten en educación y desarrollan mayores niveles de conocimiento y habilidades entre sus ciudadanos tienden a generar economías más dinámicas y productivas.

El artículo también recupera una conocida investigación histórica sobre la influencia de la Reforma protestante en el desarrollo económico europeo. Los autores Becker y Woessmann sostienen que el impulso dado por Martín Lutero a la alfabetización —al promover que cada creyente pudiera leer las Escrituras por sí mismo— produjo un aumento significativo de las capacidades lectoras de la población. Con el tiempo, estas competencias se transformaron en capital humano valioso para la actividad económica, contribuyendo al mayor desarrollo de las regiones protestantes respecto a las católicas en la Prusia del siglo XIX. Este ejemplo histórico ilustra cómo la alfabetización puede generar efectos económicos duraderos durante generaciones.

Los datos comparativos incluidos en el estudio muestran diferencias notables entre países. Canadá y Francia, con una media de 17 libros leídos por persona al año, presentan también elevados niveles de PIB per cápita. Estados Unidos combina una media de 12 libros con una de las rentas más altas del conjunto analizado. España aparece en una posición intermedia-alta, con casi 10 libros por habitante y un PIB per cápita cercano a los 30.000 dólares. En el extremo opuesto se sitúan varios países latinoamericanos, donde tanto la lectura como los ingresos económicos muestran niveles considerablemente inferiores.

La representación gráfica de los datos revela una tendencia clara: a medida que aumenta el número de libros leídos por habitante, también suele incrementarse la riqueza media del país. No obstante, el autor evita presentar esta relación como una prueba definitiva de causalidad. Más bien propone una reflexión abierta sobre la interacción entre cultura, educación, alfabetización y desarrollo económico. La lectura podría ser simultáneamente una consecuencia del bienestar económico y un factor que contribuye a generarlo, al favorecer el aprendizaje continuo, el pensamiento crítico y la adquisición de competencias útiles para la innovación y la productividad.

En definitiva, el artículo sugiere que los hábitos lectores pueden considerarse algo más que un indicador cultural. La lectura aparece vinculada al capital humano de una sociedad y, por extensión, a su capacidad para generar crecimiento económico sostenible. Aunque la dirección exacta de esta relación sigue siendo objeto de debate, la evidencia presentada apunta a que fomentar la lectura no solo enriquece la vida intelectual de los ciudadanos, sino que también puede contribuir al progreso económico y social de las naciones

La inteligencia artificial transforma la publicación científica

Harvey, Laura y Adam Hyde. “Guest Post — Trust & Community Are the Moat, Infrastructure Is Your Leverage: Dispatches from PurePub.AI”. The Scholarly Kitchen, 9 de junio de 2026

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Se recogen las principales conclusiones surgidas del encuentro PurePub.AI, un evento que reunió a 47 expertos en 15 sesiones dedicadas a explorar el impacto de la inteligencia artificial en la publicación académica. La elevada participación —más de 800 asistentes en directo y centenares de intervenciones en los debates— demuestra que la IA ha dejado de ser una cuestión futurista para convertirse en una preocupación estratégica inmediata para editoriales, sociedades científicas y proveedores de servicios. Las discusiones revelaron que los grandes temas que dominan actualmente el sector son la transformación de los flujos de trabajo, la evolución de los modelos de negocio, el papel creciente de las máquinas como consumidoras de contenidos y la necesidad de replantear los procesos editoriales tradicionales.

Uno de los mensajes centrales del encuentro es que la transición hacia la llamada “IA agéntica” ya está en marcha. En una primera fase, las organizaciones utilizan la IA para realizar más rápidamente tareas que ya existían, como la búsqueda de revisores, la detección de fraude científico, la realización de controles técnicos o el enriquecimiento de metadatos. Sin embargo, la evolución apunta hacia una segunda etapa en la que la IA no solo automatiza procesos, sino que mejora significativamente los servicios ofrecidos a investigadores, autores y lectores. Ejemplos de ello son los asistentes inteligentes para la consulta de contenidos científicos, las herramientas de revisión automatizada o los sistemas capaces de generar nuevos servicios de apoyo a la investigación. Aun así, la mayoría de las organizaciones siguen en una fase experimental y todavía no han alcanzado un despliegue generalizado de estas tecnologías.

La revisión por pares constituye uno de los ámbitos donde los cambios resultan más visibles. Los participantes señalaron que los modelos de IA más avanzados ya son capaces de realizar numerosas tareas asociadas al proceso de evaluación científica. La cuestión ya no es si la IA puede participar en la revisión, sino qué aspectos deberían seguir dependiendo del juicio humano. Mientras los sistemas automáticos destacan en tareas de verificación técnica, análisis estadístico, detección de inconsistencias o comprobación de la transparencia metodológica, los revisores humanos continúan siendo esenciales para valorar la originalidad, la relevancia científica, la pertinencia de las preguntas de investigación o la importancia potencial de los resultados. El futuro parece orientarse hacia una colaboración complementaria entre humanos y máquinas más que hacia una sustitución completa de los expertos.

Precisamente esta complementariedad lleva a una reflexión más amplia sobre el valor diferencial que los seres humanos aportan en un entorno cada vez más automatizado. Según los autores, atributos como el criterio, el gusto, la responsabilidad, la capacidad de generar confianza y el mantenimiento de relaciones dentro de las comunidades científicas se perfilan como espacios donde la intervención humana seguirá siendo indispensable. No obstante, también aparecen interrogantes sobre cómo afectará esta transformación a los perfiles profesionales existentes. Muchos participantes expresaron preocupación por la posibilidad de que ciertos trabajadores terminen desempeñando funciones limitadas a supervisar sistemas automáticos, una tarea poco estimulante si no se redefine adecuadamente el papel humano dentro de los nuevos ecosistemas editoriales.

Otro fenómeno destacado es el auge del denominado vibe coding, una metodología que permite a profesionales sin formación avanzada en programación crear prototipos funcionales mediante herramientas de IA. Durante el evento se presentaron trece proyectos desarrollados mediante este enfoque, que abarcan desde gestores de noticias hasta plataformas de transferencia de manuscritos o sistemas de revisión de textos alternativos para imágenes. La importancia de esta tendencia radica en que democratiza la innovación tecnológica, permitiendo que expertos en edición, marketing, operaciones o gestión editorial puedan diseñar soluciones adaptadas a sus necesidades sin depender completamente de equipos técnicos especializados.

Sin embargo, la conclusión más relevante del artículo gira en torno a la idea expresada en su título: la confianza y la comunidad constituyen la auténtica “muralla defensiva” de los editores científicos, mientras que la infraestructura representa su principal fuente de ventaja competitiva. En un contexto en el que la generación de contenidos se vuelve cada vez más barata y abundante gracias a la IA, la capacidad de filtrar, validar y contextualizar la información adquiere un valor extraordinario. Los autores sostienen que las marcas editoriales consolidadas y las comunidades científicas que las respaldan poseen un activo difícilmente replicable por las plataformas tecnológicas: la confianza acumulada durante décadas. Esta visión coincide con otros análisis recientes que consideran que el verdadero valor de las sociedades científicas y los editores no reside únicamente en los contenidos, sino en las relaciones, la reputación y la capacidad de proporcionar señales fiables en un entorno saturado de información.

La infraestructura tecnológica emerge como el segundo gran factor estratégico. Diversos expertos insistieron en que el éxito de la IA depende mucho menos de los modelos lingüísticos que de la capacidad para integrarlos con sistemas, datos y flujos de trabajo existentes. Según una de las citas más repetidas del encuentro, un agente de IA es apenas un 5 % modelo y un 95 % ingeniería de procesos. Esto significa que disponer de datos estructurados, sistemas interoperables y arquitecturas capaces de conectar múltiples fuentes de información será mucho más importante que simplemente adoptar la última tecnología disponible. La verdadera ventaja competitiva se construirá alrededor de la calidad de los datos y de la capacidad organizativa para utilizarlos eficazmente.

Para terminar, los autores plantean una visión de la publicación científica en 2030. Prevén que los agentes inteligentes estarán completamente integrados en los flujos editoriales, que las personas concentrarán su trabajo en tareas relacionadas con la responsabilidad, el juicio crítico y la construcción de comunidades, y que las organizaciones más exitosas serán aquellas que hayan invertido con suficiente anticipación en infraestructuras robustas y flexibles. En este escenario, la inteligencia artificial no sustituirá el valor humano, sino que aumentará la importancia de aquello que las máquinas todavía no pueden ofrecer: confianza, criterio y pertenencia a una comunidad científica reconocida.

Cómo los bibliotecarios se convirtieron en el activo más valioso de Estados Unidos para la inteligencia durante la Segunda Guerra Mundial

Bishop, Carley. 2024. How Librarians Became America’s Greatest Asset in WWII Intelligence. 1000 Libraries Magazine, 11 de noviembre de 2024. https://magazine.1000libraries.com/how-librarians-became-americas-greatest-asset-in-wwii-intelligence/

Durante la Segunda Guerra Mundial, los bibliotecarios estadounidenses desempeñaron un papel decisivo en la construcción del aparato de inteligencia del país. En un momento en el que Estados Unidos carecía de una estructura consolidada para el análisis sistemático de información global, el gobierno recurrió a profesionales con habilidades muy específicas en organización del conocimiento, catalogación y análisis documental. Esta necesidad se intensificó con la creación del Office of Strategic Services (OSS), antecedente de la CIA, que buscaba perfiles capaces de transformar grandes volúmenes de datos dispersos en inteligencia útil y operativa.

Uno de los núcleos más importantes de esta colaboración fue la Research and Analysis Branch del OSS, donde trabajaron numerosos bibliotecarios, archivistas y académicos. Su labor consistía en recopilar información procedente de fuentes abiertas —libros, periódicos, informes técnicos, revistas científicas, mapas y estadísticas económicas— para construir análisis detallados sobre los países implicados en la guerra. Su formación profesional, centrada en la clasificación y recuperación eficiente de información, se convirtió en una ventaja estratégica en un contexto en el que la “guerra de la información” era tan relevante como el conflicto militar directo.

El artículo subraya que estos profesionales no solo trabajaron en bibliotecas o centros de análisis en Estados Unidos, sino que muchos fueron enviados a Europa y otros territorios con misiones de campo. Allí debían localizar, copiar y preservar documentos clave, en muchos casos utilizando microfilm, una tecnología esencial para la época. También recuperaban publicaciones restringidas o censuradas en territorios ocupados, lo que permitía acceder a datos sobre infraestructuras, producción industrial, movimientos logísticos o estructuras políticas de los países enemigos. Esta labor combinaba investigación académica con prácticas propias del espionaje, aunque muchas veces se realizaba bajo la cobertura de actividades culturales o documentales.

El texto destaca asimismo la dimensión humana y de riesgo de estas operaciones. Algunos bibliotecarios trabajaron en condiciones de gran presión, con vigilancia constante y peligro de detención. Figuras como Adele Kibre simbolizan este perfil híbrido entre intelectual y agente de inteligencia, capaz de operar en entornos hostiles utilizando habilidades de análisis documental más que armamento o espionaje tradicional. Esta transformación del rol bibliotecario demuestra cómo la guerra amplió los límites de las profesiones vinculadas a la información.

El artículo destaca las consecuencias a largo plazo de esta colaboración entre bibliotecas e inteligencia militar. Tras la guerra, se reforzó la percepción de que la gestión de la información era un recurso estratégico para los Estados modernos. Esto contribuyó a una mayor inversión en bibliotecas, archivos y sistemas de documentación, y a la consolidación de disciplinas como la ciencia de la información. En este sentido, la experiencia de la Segunda Guerra Mundial no solo transformó el papel de los bibliotecarios, sino que ayudó a redefinir la importancia política y estratégica del conocimiento organizado en la sociedad contemporánea.

Lista de lectura versus lista de resultados: leer no basta, lo importante es lo que consigues con lo leído

Beckford, Avil. “The Difference Between a Reading List and a Results List”. Medium, 2026.

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En este artículo, la autora y consultora en aprendizaje estratégico reflexiona sobre la diferencia entre acumular libros para leer y construir un sistema orientado a generar resultados tangibles a partir de la lectura.

Se cuestiona una de las creencias más arraigadas entre profesionales, estudiantes y lectores habituales: la idea de que leer más equivale automáticamente a aprender más o a mejorar nuestro desempeño. Según la autora, muchas personas dedican grandes esfuerzos a elaborar extensas listas de lectura, llenas de libros recomendados, títulos pendientes y obras consideradas imprescindibles. Sin embargo, pocas se detienen a preguntarse qué cambios concretos esperan obtener de esas lecturas. El problema no es la lectura en sí, sino la ausencia de una conexión clara entre lo que se lee y los resultados que se desean alcanzar.

La autora establece una distinción fundamental entre una lista de lectura y un lista de resultados. La primera está centrada en los libros. Su objetivo consiste en decidir qué obras leer, cuántas leer y en qué orden hacerlo. La segunda, en cambio, comienza por una pregunta diferente: ¿qué problema necesito resolver?, ¿qué habilidad quiero desarrollar?, ¿qué objetivo deseo alcanzar? Solo después de responder a esas cuestiones se seleccionan las lecturas que pueden contribuir a lograr esos fines. El foco deja de estar en los libros y pasa a estar en las transformaciones que la lectura puede generar.

Beckford sostiene que gran parte de nuestra manera de leer proviene del sistema educativo tradicional. Durante años se nos enseñó que el éxito consistía en completar libros, comprender textos y responder preguntas sobre ellos. Ese modelo puede ser adecuado en contextos académicos, pero resulta insuficiente cuando el propósito es aplicar conocimientos en la vida profesional o personal. En el mundo real, afirma la autora, nadie recibe recompensas por terminar libros; las recompensas llegan cuando somos capaces de resolver problemas, tomar mejores decisiones o producir resultados de mayor calidad.

Uno de los aspectos más interesantes del artículo es la crítica a las llamadas “métricas de vanidad” relacionadas con la lectura. Muchas personas se sienten orgullosas de leer cincuenta o cien libros al año, pero rara vez evalúan cuánto de ese conocimiento se ha convertido en acción efectiva. Beckford argumenta que una persona puede leer decenas de obras y no modificar absolutamente nada en su comportamiento, mientras que otra puede leer un único libro y transformar radicalmente su forma de trabajar o de pensar. Desde esta perspectiva, el valor de una lectura no se mide por el número de páginas consumidas, sino por el impacto real que produce en la práctica cotidiana.

La autora propone un enfoque que denomina “lectura estratégica”, basado en identificar previamente los resultados deseados. Si alguien necesita mejorar sus habilidades de liderazgo, aumentar sus ventas, gestionar mejor su tiempo o comprender una tendencia tecnológica, debería construir una lista de resultados antes que una lista de libros. Una vez definidos esos objetivos, los libros se convierten en herramientas al servicio de una finalidad concreta. La lectura deja de ser una actividad acumulativa y pasa a ser una actividad orientada a la acción.

Esta filosofía adquiere una relevancia especial en la era de la inteligencia artificial. Beckford señala que hoy disponemos de resúmenes automáticos, motores de búsqueda avanzados y herramientas capaces de sintetizar grandes cantidades de información en segundos. En ese contexto, la ventaja competitiva ya no consiste únicamente en acceder al conocimiento, sino en saber qué hacer con él. La verdadera diferencia entre los profesionales más eficaces y el resto no radica en cuánto leen, sino en cómo transforman la información en decisiones, proyectos y resultados concretos.

El artículo concluye con una invitación a replantear nuestra relación con los libros. En lugar de preguntarnos cuántos títulos hemos leído este año, quizá deberíamos preguntarnos qué ha cambiado gracias a nuestras lecturas. ¿Qué decisiones tomamos de forma diferente? ¿Qué habilidades hemos desarrollado? ¿Qué problemas hemos resuelto? Para Beckford, la lectura alcanza su máximo valor cuando deja de ser un fin en sí mismo y se convierte en una herramienta para producir cambios significativos en nuestra vida personal y profesional. Una lista de lectura puede llenarse de títulos; una lista de resultados, en cambio, se mide por las transformaciones que esos títulos hacen posibles.

“Chat ha muerto”: OpenAI prepara la mayor transformación de ChatGPT desde su lanzamiento

Scientist using holographic display to analyze neural networks and cognitive evolution data
A researcher interacts with holographic neural network data in a high-tech lab

Pearl, Mike. “Chat Is Dead: OpenAI Reportedly Planning Radical Changes to ChatGPT”. Gizmodo, 7 de junio de 2026. Basado en información publicada originalmente por el Financial Times.

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El artículo analiza una de las transformaciones más ambiciosas que estaría preparando OpenAI para ChatGPT. Según información obtenida por el Financial Times a partir de entrevistas con empleados y ex empleados de la compañía, OpenAI ya no vería el futuro de la inteligencia artificial centrado en simples conversaciones con un chatbot. En palabras atribuidas a un alto responsable de la empresa, “Chat is dead” (“el chat ha muerto”), una frase que resume el cambio estratégico que estaría impulsando la organización.

La idea fundamental consiste en convertir ChatGPT en una especie de “superaplicación” o superapp, mucho más parecida a un asistente digital integral que a una interfaz de preguntas y respuestas. OpenAI considera que el verdadero potencial económico y tecnológico de la IA no reside únicamente en responder consultas, sino en ejecutar tareas completas en nombre de los usuarios. Esto incluiría organizar agendas, reservar viajes, gestionar información personal, coordinar flujos de trabajo e incluso desarrollar software de manera autónoma.

El informe señala que uno de los grandes protagonistas de esta transformación será Codex, la plataforma de programación de OpenAI. La compañía pretende otorgarle una posición mucho más visible dentro de ChatGPT, impulsando el uso de herramientas capaces de escribir código, crear aplicaciones y automatizar procesos complejos. Este movimiento responde tanto a las oportunidades de negocio que ofrece el mercado empresarial como a la creciente competencia con otras empresas especializadas en IA, especialmente Anthropic y su asistente Claude.

Otro aspecto destacado es el rediseño de la propia interfaz de ChatGPT. OpenAI estaría trabajando para que los usuarios sean dirigidos de forma más natural hacia funciones avanzadas, como la generación de imágenes, la programación o las aplicaciones desarrolladas por socios externos. En lugar de limitarse a escribir preguntas en una ventana de chat, los usuarios encontrarían un entorno orientado a la realización de tareas y proyectos completos.

La visión a largo plazo va incluso más lejos. Según las fuentes citadas, OpenAI aspira a que sus modelos comprendan automáticamente las intenciones de los usuarios sin necesidad de depender de instrucciones detalladas o de conversaciones estructuradas. El objetivo sería disponer de un agente personal inteligente capaz de acompañar al usuario en distintos dispositivos —ordenador, móvil o incluso sistemas integrados en vehículos— y actuar como intermediario entre la persona y los servicios digitales que utiliza diariamente.

El contexto económico también resulta importante para entender esta estrategia. OpenAI afronta una creciente presión para aumentar ingresos y demostrar una senda clara hacia la rentabilidad mientras se prepara para una posible salida a bolsa. Actualmente, una parte muy significativa de sus ingresos procede de clientes empresariales, y la compañía espera incrementar todavía más ese porcentaje. Por ello, las herramientas profesionales, los agentes autónomos y los sistemas de automatización aparecen como áreas con mayor potencial económico que el uso tradicional del chatbot gratuito.

Más allá de los aspectos financieros, esta evolución refleja un cambio profundo en la concepción de la inteligencia artificial. Si durante los últimos años el paradigma dominante ha sido el del chatbot conversacional, OpenAI parece apostar ahora por sistemas capaces de actuar, decidir y ejecutar tareas de forma autónoma. En ese escenario, la conversación dejaría de ser el producto principal para convertirse en una simple puerta de entrada hacia una inteligencia artificial mucho más integrada en la vida cotidiana y profesional de las personas.

Citas científicas falsas generadas por IA: un problema creciente que amenaza la integridad de la literatura académica

Mondal, S. (2026, 18 de mayo). AI-generated fake citations are flooding scientific literature across publications, scientists warn. Phys.org. https://phys.org/news/2026-05-ai-generated-fake-citations-scientific.html

Se informa de una creciente preocupación en la comunidad científica ante la proliferación de citas bibliográficas falsas generadas por sistemas de inteligencia artificial en artículos académicos. Según un estudio reciente citado por Phys.org, el uso cada vez más extendido de modelos de lenguaje en la redacción científica está provocando que aparezcan referencias que no corresponden a publicaciones reales, lo que compromete la trazabilidad del conocimiento científico y la fiabilidad de la literatura académica.

Las citas al final de un artículo de investigación deberían representar una base sólida del conocimiento existente sobre un campo concreto, un conjunto de fuentes revisadas por pares construido a lo largo de años de investigación y estudio. Sin embargo, con el uso creciente de la IA y de los modelos de lenguaje de gran tamaño en la redacción de trabajos científicos, existe una posibilidad cada vez mayor de que la cita en la que alguien hace clic ni siquiera exista, y de que el estudio, la fuente o incluso los propios investigadores sean completamente falsos.

Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es la magnitud del fenómeno: los investigadores detectaron aproximadamente 146.900 citas inexistentes en artículos científicos publicados en 2025, distribuidos en repositorios de gran relevancia como arXiv, bioRxiv, SSRN y PubMed Central. Este dato sugiere que el problema no es marginal ni anecdótico, sino estructural y extendido a múltiples disciplinas y plataformas de publicación.

El artículo explica que estas “alucinaciones bibliográficas” no suelen aparecer como errores masivos en un solo documento, sino como pequeñas cantidades de referencias falsas dispersas en numerosos artículos. Esto dificulta su detección mediante los sistemas tradicionales de revisión por pares, que no siempre verifican de forma exhaustiva la existencia real de cada fuente citada. El resultado es que estas referencias pueden incorporarse al registro científico y ser reutilizadas en trabajos posteriores, amplificando el problema.

Asimismo, el estudio sugiere que el fenómeno está relacionado con la adopción creciente de herramientas de inteligencia artificial en el proceso de escritura académica. Los modelos generativos pueden producir citas plausibles en apariencia, pero carentes de correspondencia real con publicaciones existentes, lo que introduce un riesgo sistémico en la producción de conocimiento científico. Esto afecta especialmente a la confianza en los mecanismos de validación académica y plantea la necesidad de reforzar los controles editoriales y las herramientas automáticas de verificación de referencias.

En este estudio, el equipo realizó una auditoría a gran escala de 111 millones de referencias extraídas de 2,5 millones de artículos científicos. Mediante una combinación de comprobaciones automáticas y manuales, buscaron títulos de citas que no pudieran vincularse a ninguna publicación real.

Más del 95% de las referencias fueron verificadas con éxito. En las restantes, corrigieron errores tipográficos con ayuda de IA hasta encontrar una coincidencia, y para los pocos títulos aún no identificados recurrieron a Google Scholar para asegurarse de que no se pasaba por alto ninguna publicación poco conocida.

Para aislar el papel de la IA, el equipo también analizó las tasas de citas no coincidentes antes de 2023, es decir, antes de la aparición generalizada de ChatGPT, Gemini y otros modelos de lenguaje, lo que sirvió como línea base para medir cuánto del problema podía atribuirse a la IA frente al error humano.

Los datos también revelaron lagunas en los sistemas de control, como la moderación de preprints, los editores de revistas y la revisión por pares, que solo detectaban una pequeña parte de estos errores. Por ejemplo, aunque la moderación de arXiv detectó algunos casos, se estima que el 78,8% de las citas inexistentes pasaron el filtro y fueron publicadas en la plataforma.

El estudio encontró que los científicos en etapas iniciales de su carrera y los equipos pequeños eran los más dados a incluir estas citas falsas, y en algunos casos estos mismos investigadores habían visto aumentar su productividad aproximadamente tres veces desde la llegada de la IA.

En conjunto, el artículo subraya que la expansión de la inteligencia artificial en la investigación científica está generando beneficios en términos de productividad, pero también nuevos riesgos para la integridad del sistema científico. La aparición de citas falsas no solo afecta a la calidad de los artículos individuales, sino que puede erosionar la base de conocimiento sobre la que se construye la ciencia contemporánea, lo que obliga a replantear los procesos de revisión, edición y validación de la literatura académica.