Reglas y consejos para crear y mantener un club de lectura exitoso

Bookshelf Discovery. «Tips on Book Club Rules.» Bookshelf Discovery, última modificación 2025. https://www.bookshelfdiscovery.com/blog/tips-on-book-club-rules

Para iniciar un club de lectura, es necesario contar con personas que disfruten leer y hablar sobre libros, además de un lugar cómodo para reunirse. El tamaño ideal para el grupo es entre tres y siete personas, y se recomienda evitar grupos grandes donde las voces más calladas se ahoguen.

Un club de lectura es un espacio cómodo para hablar sobre historias y compartir opiniones, para decir lo que les gustó y lo que odiaron de un libro. Además, les permite la oportunidad de disfrutar de una copa de vino en una noche entre semana. No es de extrañar que sean populares.

Incluso algunas celebridades han creado sus propios clubes de lectura: Emma Watson, Reese Witherspoon y Florence Welch (sí, la misma de Florence and the Machine). También está Oprah, cuya iniciativa comenzó antes que el suyo en 1996, por lo que no se le puede acusar de copiarles.

Los libros deben ser interesantes, con puntos de discusión que fomenten un intercambio de opiniones. No es recomendable estancarse en un solo género, y se debe tratar de leer libros que planteen un desafío para salir de la zona de confort. La elección de los libros puede ser rotativa entre los miembros, con la posibilidad de sugerir títulos o hacerlo por orden alfabético.

El lugar para las reuniones debe ser tranquilo, y es importante aceptar que algunos miembros vendrán y otros se irán, ya que todos tienen vidas ocupadas. Además, se recomienda tener una comunicación constante a través de un grupo de WhatsApp para mantener a todos informados sobre las reuniones y discusiones.

Finalmente, la regla más importante del club es leer el libro. Sin esto, las reuniones pierden su propósito, ya que las conversaciones no pueden desarrollarse de manera adecuada. A pesar de las diferencias de opinión, los clubes de lectura son una excelente forma de disfrutar de la lectura en comunidad, aprender de otros y enriquecer la experiencia literaria.

¿Cómo empezar un club de lectura?

Basta con encontrar:

  • Personas que disfruten de leer y hablar sobre libros.
  • Un lugar cómodo.

Las reglas de un club de lectura pueden hacer que una conversación sobre literatura suene más seria de lo que realmente es. En algunos clubes, la atmósfera es relajada y se permite que las cosas fluyan, pero siempre hay ciertos aspectos que pueden ayudar a que el club sea exitoso. Y por «exitoso», se entiende una conversación amena, momentos de risas y un buen intercambio de opiniones.

Participantes interesados en la lectura

No hace falta decirlo, pero si alguien no disfruta de la lectura, probablemente no sea el tipo de persona que se beneficiaría de unirse a un club de lectura. Lo ideal es contar con personas que compartan el gusto por leer y que estén dispuestas a compartir sus opiniones. Además, muchos clubes se crean de manera informal: se invita a amigos y familiares, se hace una publicación en redes sociales, y a partir de ahí se forma el grupo.

Un club de lectura puede ser una excelente manera de organizar la lectura, obligándose a leer un libro completo en lugar de abandonarlo en la primera página. Además, la interacción con otros miembros puede hacer que se amplíen los horizontes literarios y se descubran nuevos autores o géneros.

Participantes dispuestos a compartir opiniones

Leer es una actividad solitaria por naturaleza. Cuando una persona lee un libro, imagina los escenarios, los personajes y la historia en su mente. La creación mental de la historia depende completamente de la imaginación del lector.

Sin embargo, compartir las reacciones y pensamientos sobre un libro con otras personas puede ser una experiencia enriquecedora. Las discusiones literarias permiten que los participantes exploren diversas perspectivas sobre un texto, lo cual puede profundizar el entendimiento de una obra. Los clubes de lectura exitosos suelen ser aquellos donde las opiniones se intercambian abiertamente, y no hay espacio para opiniones incorrectas, sino para puntos de vista diversos.

¿Cuántas personas son necesarias en un club de lectura?

Al principio, los clubes de lectura pueden comenzar con tan solo tres o cuatro personas. Con el tiempo, el número puede aumentar, pero muchas veces se estabiliza en un grupo pequeño de participantes regulares. Si bien un club puede llegar a tener más de diez miembros, lo ideal es que haya entre seis y siete personas para mantener la dinámica fluida.

En muchos casos, si hay menos de tres personas presentes en una reunión, es probable que el club decida posponerla, ya que no se considera suficiente para una discusión completa. Aunque el grupo puede experimentar cambios en la asistencia de un mes a otro, es fundamental que haya al menos tres personas para que la discusión sea provechosa.

Selección de libros para el club de lectura

Los clubes de lectura disfrutan de una variedad de géneros. Desde ficción literaria y thrillers hasta memorias, ciencia ficción o fantasía, la variedad es amplia. Sin embargo, se observa que los libros más discutidos suelen ser aquellos que provocan reacciones diversas entre los miembros. Esto es esencial, ya que las mejores discusiones surgen cuando las opiniones sobre un libro están divididas.

Si bien es importante que el libro elegido sea atractivo y accesible, lo fundamental es que tenga puntos que generen conversación. Por lo tanto, los libros con temas profundos o personajes complejos suelen ser los más adecuados para un club de lectura.

¿Cómo elegir el libro?

En muchos clubes de lectura, se utiliza un sistema en el que cada miembro tiene la oportunidad de elegir un libro. Algunos clubes emplean métodos como escribir títulos en papeles y extraer uno al azar, mientras que otros optan por un sistema de rotación, donde cada miembro elige un libro en orden alfabético.

Es importante que todos los miembros tengan la oportunidad de elegir un libro, pero también es esencial que el proceso sea justo. Para evitar que alguien se sienta presionado o incómodo al elegir, el club debe mantener un ambiente de apoyo y comprensión.

¿Qué es el Club de Lectura de Oprah?

Para aquellos que prefieren no elegir los libros por sí mismos, existen opciones como el Club de Lectura de Oprah, en el que los participantes reciben boletines con información sobre el libro seleccionado, permitiendo que disfruten de la experiencia sin tener que tomar decisiones por sí mismos.

Aprovechando la biblioteca local

Las bibliotecas locales pueden ser un recurso invaluable para los clubes de lectura. Los miembros pueden pedir prestados los libros seleccionados y, en algunos casos, acceder a versiones digitales de los mismos. Muchas bibliotecas ofrecen aplicaciones como Libby, que permiten acceder a ebooks y audiolibros.

Ser social

El aspecto social de un club de lectura es igualmente importante. Muchas veces, se crean grupos en aplicaciones como WhatsApp, donde los miembros pueden intercambiar ideas, organizar reuniones y mantenerse en contacto entre los encuentros. Este tipo de plataformas también es útil para compartir recomendaciones de libros o artículos interesantes relacionados con la lectura.

Reglas del Club de Lectura

Aunque no existen muchas reglas estrictas en un club de lectura, hay una que debe ser fundamental: leer el libro. Es frustrante cuando alguien llega a la reunión sin haber terminado la lectura, ya que se impide una discusión completa sobre el libro.

Importancia de las bibliotecas de salud y como repercuten directamente en la atención a los pacientes

La Federación Canadiense de Asociaciones de Bibliotecarios (CFLA) y la Asociación Canadiense de Bibliotecas de Salud (CHLA/ABSC) reconocen y afirman conjuntamente la importancia de las bibliotecas de salud.

Declaración

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La Federación Canadiense de Asociaciones de Bibliotecas (CFLA) y la Asociación Canadiense de Bibliotecas de la Salud (CHLA/ABSC) destacan la importancia crítica de las bibliotecas de salud en Canadá para asegurar que las decisiones médicas se basen en información actualizada y fiable. En un entorno sanitario cada vez más complejo, médicos, investigadores, estudiantes y responsables políticos dependen de bibliotecas especializadas y profesionales capacitados para acceder a información basada en evidencia.

El documento resalta cómo las bibliotecas de salud son esenciales desde la formación de futuros profesionales sanitarios hasta su desarrollo continuo a lo largo de la carrera. Los programas educativos en medicina y enfermería dependen del acceso a recursos fiables y del apoyo de bibliotecarios especializados, quienes enseñan a los estudiantes habilidades para encontrar, evaluar y aplicar la información científica en la práctica clínica.

Tras la graduación, los profesionales sanitarios deben actualizarse constantemente para conservar sus licencias, y recurren a bibliotecas hospitalarias, clínicas y asociaciones profesionales. Allí, los bibliotecarios realizan búsquedas especializadas, gestionan recursos digitales y apoyan investigaciones críticas, incluyendo revisiones sistemáticas y estudios de mejores prácticas.

El acceso a bibliotecas de salud de calidad repercute directamente en la atención a los pacientes: mejora las decisiones clínicas, reduce los tiempos de hospitalización y combate la desinformación médica. Dado que los médicos son considerados por los pacientes como la fuente más fiable de información, contar con datos verificados y actualizados es fundamental para brindar cuidados seguros y efectivos. Además, los bibliotecarios ayudan a los equipos médicos a filtrar información fidedigna y a compartir datos comprensibles con los pacientes y sus familias, contribuyendo a combatir la creciente ola de desinformación que afecta a la salud pública.

A pesar de su relevancia, las bibliotecas de salud enfrentan reducciones presupuestarias y escasez de personal calificado, lo que pone en riesgo la calidad del apoyo informativo a los profesionales y la seguridad de los pacientes. El aumento de los costos de suscripción a recursos especializados y la disminución de fondos han llevado incluso al cierre de algunas bibliotecas, generando un impacto negativo en todo el sistema de salud.

Por ello, el comunicado insta a garantizar financiación estable y suficiente, así como la dotación de personal profesional adecuado, para que las bibliotecas de salud sigan cumpliendo su papel estratégico. Además, hace un llamado a los distintos sectores —salud, educación, investigación, gobiernos y ciudadanía— para que reconozcan y apoyen el papel esencial de las bibliotecas de salud en la calidad de la atención médica en Canadá. Solo mediante una colaboración activa y sostenida se podrá asegurar que estos servicios perduren y continúen beneficiando tanto a profesionales como a pacientes.

El Grupo Operativo de Colaboración para el Enriquecimiento de Metadatos (COMET) publica su Llamamiento a la Acción de la Comunidad

Buttrick, Adam. 2025. «The Collaborative Metadata Enrichment Taskforce (COMET) Releases Their Community Call to Action.» Upstream, marzo 4, 2025. https://upstream.force11.org/the-collaborative-metadata-enrichment-taskforce-comet-releases-their-community-call-to-action

El Collaborative Metadata Enrichment Taskforce (COMET) ha publicado una convocatoria comunitaria para impulsar la colaboración en el enriquecimiento de metadatos, invitando a organizaciones e individuos a contribuir con recursos como financiación, experiencia técnica, metadatos e infraestructura. El objetivo de COMET es fortalecer y mejorar la calidad y completitud de los metadatos vinculados a los identificadores persistentes (PID), fundamentales para el seguimiento, la evaluación y la interoperabilidad en el ecosistema de la investigación académica y científica.

COMET nació en octubre de 2024 como respuesta a los debates surgidos durante dos importantes eventos internacionales: la conferencia FORCE2024, celebrada en Los Ángeles, y el Congreso de Información de Investigación Abierta en París. En estas reuniones, distintos actores del ámbito académico, institucional y editorial coincidieron en la necesidad urgente de adoptar estrategias colaborativas, lideradas por la propia comunidad, para resolver los problemas asociados a la calidad y estandarización de los metadatos.

A partir de estas discusiones iniciales, COMET evolucionó para convertirse en un grupo de trabajo formal dentro de la red FORCE11, contando actualmente con la participación de más de 50 representantes de universidades, organismos gubernamentales, editoriales académicas, agencias financiadoras e infraestructuras tecnológicas. Gracias a esta diversidad, se ha logrado publicar una visión común para un marco de trabajo colaborativo destinado al enriquecimiento de los metadatos, así como organizar sesiones participativas para identificar necesidades específicas de uso, definición de productos, requerimientos técnicos y estructuras de gobernanza adecuadas.

Ahora, COMET hace un llamado a la comunidad global para que participe en la siguiente fase del proyecto mediante distintas modalidades de colaboración:

  • Aportaciones en especie: Incorporando personal técnico que pueda contribuir de manera parcial o por proyectos, especialmente con experiencia en flujos de trabajo de enriquecimiento de metadatos y liderazgo en gobernanza y políticas. Esto permitiría integrar y coordinar esfuerzos ya existentes, evitando la duplicación de tareas entre instituciones que actualmente trabajan por separado en la mejora de metadatos.
  • Apoyo financiero: Para garantizar la sostenibilidad del proyecto a largo plazo, se requieren fondos destinados al desarrollo de la infraestructura técnica central, así como al diseño, implementación y prueba de modelos de curación de metadatos y a la creación de estructuras de gobernanza sólidas y abiertas. Los financiadores, además de su contribución económica, podrán desempeñar un papel estratégico en la configuración del futuro del enriquecimiento de metadatos, asegurando que los principios de equidad, apertura y sostenibilidad sean prioritarios.
  • Contribución de metadatos y participación en proyectos piloto: Organizaciones con experiencia previa en enriquecimiento de metadatos pueden aportar datos enriquecidos de sus propios flujos de trabajo, participar en proyectos piloto que evalúen la infraestructura técnica de COMET y colaborar en el diseño de métricas que permitan medir la calidad de los metadatos.

Este esfuerzo cobra especial relevancia en un contexto donde aumenta la presión sobre las organizaciones para cumplir con exigencias de acceso abierto, seguimiento de resultados y evaluación del impacto de la investigación. Estas obligaciones, cuando se afrontan de manera individual, resultan costosas y complejas. COMET ofrece una alternativa cooperativa, donde la mejora de los metadatos se entiende como una responsabilidad compartida entre toda la comunidad científica y académica, maximizando beneficios comunes y reduciendo cargas individuales.

Finalmente, COMET invita a todas las organizaciones interesadas a sumarse a esta iniciativa antes del 1 de mayo de 2025, especificando los recursos que pueden ofrecer, su experiencia previa en enriquecimiento de metadatos y su disposición a participar en las estructuras de gobernanza. Para más información y para registrar la participación, se ha habilitado un formulario en el sitio web de COMET y se llevará a cabo un seminario web informativo el próximo 5 de marzo de 2025.

En definitiva, COMET busca transformar la manera en que se enriquecen y gestionan los metadatos en la ciencia abierta, apostando por un modelo cooperativo, sostenible y transparente que permita a toda la comunidad beneficiarse de una infraestructura común al servicio del conocimiento global.

Cómo optimizar las revisiones técnicas en revistas académicas para agilizar la publicación

Padula, Danielle. «Optimizing Journal Technical Checks to Improve Peer Review and Publishing Efficiency.» Scholastica Blog. Última modificación el 28 de febrero de 2024.

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Las revisiones técnicas en revistas académicas garantizan que los manuscritos cumplan requisitos básicos de calidad, ética y formato antes de pasar a revisión por pares. Un proceso estandarizado agiliza tiempos, mejora la evaluación y previene errores. Además, simplificar instrucciones y automatizar validaciones optimiza el flujo editorial.

Antes de enviar artículos a revisión por pares y eventual publicación, las revistas académicas deben realizar revisiones técnicas o controles de calidad. Estas revisiones tienen como objetivo garantizar que los manuscritos cumplen con los requisitos básicos de información, políticas editoriales y normativas éticas del journal. De esta manera, se decide si el artículo puede avanzar a revisión por pares o si debe ser rechazado directamente (desk reject). Además, algunos aspectos técnicos pueden revisarse en fases posteriores del proceso editorial, especialmente cuando los manuscritos están más cerca de su aceptación definitiva.

Contar con un proceso estandarizado de revisiones técnicas aporta múltiples beneficios: asegura que los artículos cumplen con estándares éticos y formales, acelera la revisión por pares al evitar que trabajos incompletos avancen y permite que los revisores se concentren en evaluar el contenido científico sin distraerse por aspectos técnicos o formales. Además, ayuda a prevenir retrasos en la publicación derivados de errores o carencias detectadas demasiado tarde.

Cada revista debe adaptar su lista de chequeo técnico según su disciplina y sus procedimientos editoriales, pero hay aspectos comunes a tener en cuenta. Primero, la relevancia del artículo y la integridad de la presentación son fundamentales: comprobar que el título y el resumen son claros y precisos, que los datos de autoría son completos y correctos, que se ha incluido información sobre financiación y que se han proporcionado las palabras clave y la carta de presentación cuando sea necesario. Esto asegura que la contribución encaja dentro del alcance temático de la revista y cumple con los elementos básicos para su evaluación.

En segundo lugar, es crucial verificar que el manuscrito respeta las políticas editoriales y éticas del journal. Esto incluye declaraciones de originalidad, permisos para material reproducido, posibles conflictos de interés y el uso adecuado de herramientas de detección de plagio. También se revisan aspectos como la disponibilidad de los datos utilizados, la mención de fuentes públicas de datos (con DOI cuando proceda), y la declaración sobre el uso de inteligencia artificial en la elaboración del manuscrito. Si el estudio involucra ensayos clínicos, humanos o animales, también deben comprobarse los permisos éticos, consentimiento informado, aprobaciones institucionales y cumplimiento de guías de reporte reconocidas (como CONSORT o PRISMA).

Otro punto clave de la revisión técnica es evaluar de manera preliminar la calidad del contenido. Esto implica verificar que el lenguaje sea claro y profesional, que no haya errores graves de redacción, y que las figuras, tablas y fórmulas sean legibles y cumplan con las normas del journal. También debe revisarse que los métodos estadísticos estén correctamente descritos y que los resultados incluyan métricas adecuadas, como intervalos de confianza o valores p.

Por último, se debe revisar la estructura y el formato del manuscrito, aunque es recomendable no exigir un nivel excesivo de detalle en esta fase inicial. Se trata de asegurar aspectos básicos como que el texto respete los límites de palabras, que las figuras y tablas estén numeradas y etiquetadas correctamente, y que los materiales suplementarios estén bien identificados.

Para optimizar el proceso de revisiones técnicas, es esencial buscar un equilibrio: deben ser lo suficientemente exhaustivas para evitar que manuscritos inadecuados lleguen a revisión por pares, pero no tan minuciosas que ralenticen los tiempos de decisión inicial. Una buena estrategia es limitar al máximo los requisitos formales innecesarios en los manuscritos, como tipografías específicas o estilos de cita, sobre todo si la revista cuenta con herramientas de producción que automatizan esos aspectos tras la aceptación. Asimismo, es fundamental ofrecer a los autores instrucciones claras y simplificadas, organizadas de manera accesible y coherente, con ejemplos, plantillas y formularios estandarizados.

Finalmente, otra vía de optimización es aprovechar las funcionalidades de los formularios de envío de manuscritos en los sistemas de gestión editorial. Configurando campos obligatorios, validaciones automáticas (por ejemplo, de ORCID, afiliaciones institucionales o fuentes de financiación) y casillas de aceptación de políticas éticas, se minimizan errores y omisiones desde el momento del envío, reduciendo así la carga del equipo editorial en las revisiones técnicas.

En resumen, una lista de chequeo técnico bien diseñada y un proceso ágil permiten mejorar la experiencia tanto del equipo editorial como de los autores y revisores, favoreciendo tiempos de publicación más cortos y una mayor calidad en los procesos editoriales.

El proyecto musical de Miki Gázquez. Viviendo en la era pop 2025/03/04

El proyecto musical de Miki Gázquez.

Viviendo en la era pop 2025/03/04

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Página de Miki Gásquez

Hoy queremos acercaros, con mucha ilusión, el proyecto musical de Miki Gázquez, un artista andaluz que ha encontrado su hogar creativo en tierras extremeñas. Cantante, compositor y productor, Miki lleva años construyendo un universo propio donde confluyen influencias de gigantes como U2, Oasis, Queen o The Beatles, pero siempre con su sello personal y letras en castellano.

En 2016 nos regaló Alas Blancas, un álbum muy especial que contó con la colaboración del mítico Paco Ventura (guitarrista de Medina Azahara) y que fue masterizado nada menos que en Inglaterra por Mark Fairfax Harwood, todo un referente del sonido británico de los 70. Pero Miki no solo vive por y para la música: también es un apasionado de la imagen, con una trayectoria consolidada como fotógrafo y técnico de iluminación, además de haber compartido su experiencia como profesor de fotografía durante más de dos décadas. Ahora, ilusionado, se encuentra inmerso en su próximo trabajo discográfico, un proyecto que promete sorprendernos con colaboraciones tanto nacionales como internacionales.

Aquí podemos escuchar los discos y la música de Miki mikigazquez.com

Promover la diversidad en la bibliotecas: potenciar las voces, inspirar el cambio

American Library Association. Empowering Voices, Inspiring Change: Advancing Diversity Within Librarianship. Chicago: American Library Association, 2025.

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The American Library Association (ALA), en colaboración con Gallup, ha publicado un nuevo estudio titulado Empowering Voices, Inspiring Change: Advancing Diversity Within Librarianship, el cual destaca áreas de crecimiento para mejorar la diversidad en el campo bibliotecario. El estudio se basa en investigaciones cualitativas de 50 profesionales de bibliotecas que representan diversos géneros, razas, antigüedades, edades y ubicaciones geográficas. El objetivo del informe es aprender de las experiencias de bibliotecarios de grupos subrepresentados, inspirar soluciones para fomentar una comunidad bibliotecaria más diversa y ofrecer ideas para investigaciones futuras.

El informe busca generar reflexión en el campo bibliotecario sobre las perspectivas de los grupos subrepresentados, invitando a una transformación real que comience con la definición de la identidad profesional actual. La ALA continuará con estos esfuerzos, promoviendo proyectos innovadores y ofreciendo más oportunidades de desarrollo profesional para los trabajadores de bibliotecas.

Principales hallazgos:

  1. La diversidad como concepto complejo: Entender las sutilezas del término «diversidad» es crucial para avanzar en la diversificación del campo bibliotecario.
  2. Mayor educación sobre la bibliotecología: Aumentar la conciencia sobre la bibliotecología puede fortalecer la base de la profesión y crear una futura pipeline más diversa.
  3. La importancia del mentorazgo: Desarrollar redes de mentoría más amplias puede ayudar a los bibliotecarios y superar desafíos que tradicionalmente afectan a las comunidades subrepresentadas.
  4. Cultura laboral positiva: Crear un ambiente laboral inclusivo y ofrecer formación gerencial puede mejorar la incorporación de nuevos empleados y promover el cambio cultural en las bibliotecas.
  5. Apoyo de los líderes: Los bibliotecarios necesitan apoyo de sus supervisores directos y de sus instituciones.
  6. Desarrollo profesional y compensación: Estos factores deben ser considerados para mejorar la retención de bibliotecarios.
  7. Enfoques a nivel micro y macro: Los esfuerzos de diversidad deben incluir enfoques tanto a nivel individual y local (micro) como a nivel organizacional (macro), con el respaldo institucional necesario.

Este estudio ha sido respaldado por Gallup, una firma global especializada en investigación de opinión pública, y está alineado con la misión de la ALA de diversificar la profesión bibliotecaria y promover el acceso a la información para todos.

Evaluación de la alfabetización informacional de los estudiantes de distintas generaciones

Dalal, Heather A., Arthur Taylor, y Sharon Whitfield. «Assessing Students’ Information Literacy: Attitudes and Perceptions of College Students Across Generations.» College & Research Libraries 85, no. 2 (2024): 115-133. https://crl.acrl.org/index.php/crl/article/view/26682/34593

El estudio tiene como objetivo entender mejor cómo los estudiantes de distintas generaciones (Baby Boomers, Generación X, Millennials y Generación Z) abordan las cuestiones relacionadas con la búsqueda, evaluación y uso de la información en el contexto académico y cómo estas habilidades son influenciadas por factores generacionales.

La alfabetización informacional es crucial en la educación superior, especialmente dado el aumento exponencial de la información disponible en la era digital. Los estudiantes deben ser capaces de encontrar, evaluar y usar información de manera crítica y ética. Sin embargo, se sabe que no todos los estudiantes tienen el mismo nivel de competencia en estas áreas, y las habilidades en alfabetización informacional pueden variar dependiendo de factores como el acceso a recursos, las experiencias previas y la formación académica.

El estudio se enfoca en la comparación entre las actitudes y percepciones de los estudiantes pertenecientes a diferentes generaciones. Los autores sugieren que las diferencias generacionales pueden influir en la forma en que los estudiantes perciben y emplean sus habilidades de AI, debido a las distintas tecnologías, recursos y contextos educativos con los que han interactuado a lo largo de sus vidas.

Metodología

El estudio se basa en encuestas y entrevistas a estudiantes universitarios de varias generaciones, con el objetivo de evaluar sus actitudes hacia la AI y cómo perciben su propia capacidad para realizar tareas relacionadas con la información, como la búsqueda y evaluación de fuentes. Los participantes incluyeron estudiantes de diferentes edades, desde los más jóvenes de la Generación Z hasta los de mayor edad de la Generación X y los Baby Boomers.

Resultados Principales

  • Diferencias Generacionales en las Percepciones de AI: Los resultados muestran que los estudiantes más jóvenes, particularmente los de la Generación Z, tienden a sentirse más cómodos usando tecnologías digitales y herramientas de búsqueda en línea. Sin embargo, a pesar de su fluidez tecnológica, a menudo no tienen un buen manejo de las habilidades críticas necesarias para evaluar la calidad y la fiabilidad de la información. Esto sugiere que, aunque estos estudiantes están altamente familiarizados con las tecnologías, necesitan un enfoque educativo más sólido para desarrollar sus competencias en AI.
  • Estudiantes de Primera Generación: Los estudiantes de primera generación (aquellos cuyo padre o madre no asistieron a la universidad) tienen una percepción menos segura de sus habilidades en AI en comparación con los estudiantes de generaciones anteriores. Este grupo, a menudo con menos recursos educativos previos, mostró mayores dificultades para acceder y utilizar eficazmente la información académica.
  • Generación X y Baby Boomers: Estos grupos, aunque menos dependientes de la tecnología digital que los Millennials y Generación Z, demostraron un mayor conocimiento de las estrategias tradicionales de investigación (como el uso de bibliotecas físicas y recursos impresos). No obstante, también se evidenció que muchos de estos estudiantes tienen dificultades para adaptarse a las nuevas tecnologías y métodos digitales de búsqueda de información.

Implicaciones para la Enseñanza

Los hallazgos del estudio tienen importantes implicaciones para el diseño de programas de enseñanza de la alfabetización informacional en las universidades. Los autores sugieren que es necesario un enfoque más personalizado en la enseñanza de AI que considere las diferentes necesidades y habilidades de los estudiantes de acuerdo con su generación. Algunos puntos clave incluyen:

  • Adaptación de la enseñanza a la tecnología: Mientras que los estudiantes más jóvenes tienen habilidades tecnológicas avanzadas, necesitan formación adicional en la evaluación crítica de fuentes digitales.
  • Enfoque integral para estudiantes de primera generación: Es fundamental diseñar programas que ayuden a los estudiantes de primera generación a desarrollar confianza en sus habilidades de AI. Estos estudiantes pueden beneficiarse de un apoyo adicional en el acceso a recursos y en la comprensión de cómo utilizar eficazmente las herramientas de investigación.
  • Refuerzo de habilidades tradicionales: Para los estudiantes más mayores, es importante ofrecer una formación que combine métodos tradicionales con el uso de tecnologías modernas. El aprendizaje integrado puede ayudar a estos estudiantes a adaptarse a los nuevos métodos de búsqueda de información.

El estudio concluye que las habilidades de alfabetización informacional son esenciales para el éxito académico de los estudiantes universitarios, pero estas habilidades deben ser evaluadas y enseñadas de manera más inclusiva, teniendo en cuenta las diferencias generacionales y los antecedentes educativos. Además, los programas educativos deben adaptarse para garantizar que todos los estudiantes, independientemente de su generación, tengan la oportunidad de desarrollar las habilidades necesarias para navegar por la creciente cantidad de información disponible en el mundo digital.

El artículo subraya la importancia de ofrecer programas de alfabetización informacional que sean accesibles y efectivos para todos los estudiantes, promoviendo tanto la competencia tecnológica como las habilidades críticas de evaluación de la información.

Impacto económico de la Ciencia Abierta

Tsipouri, Lena, Sofia Liarti, Silvia Vignetti, and Izabella Martins Grapengiesser. 2025. The Economic Impact of Open Science: A Scoping Review. MetaArXiv. https://osf.io/preprints/metaarxiv/kqse5_v1

Se analiza el impacto económico de la Ciencia Abierta (OA) a partir de estudios publicados entre 2000 y 2023, centrándose en áreas clave como el Acceso Abierto (OA), los Datos Abiertos y FAIR (OFD), el Software de Código Abierto (OSS) y los Métodos Abiertos.

Los resultados indican que la OA favorece la aceleración de los procesos científicos, reduce costes asociados a la investigación y potencia la innovación, lo que se traduce en crecimiento económico, especialmente en sectores como las ciencias de la vida. Sin embargo, el estudio también advierte de la falta de investigaciones empíricas sobre el impacto económico en ámbitos como la Ciencia Ciudadana o la Evaluación Abierta.

Según la UNESCO (2021), la Ciencia Abierta es un movimiento esencial para democratizar el conocimiento y reducir las brechas entre países y sectores, lo que tiene consecuencias económicas importantes al permitir un acceso equitativo a los datos y resultados de investigación. Esto impulsa la competitividad de pequeñas empresas, startups y centros de investigación que, sin acceso abierto, no podrían costear el uso de información científica de pago (UNESCO, Recommendation on Open Science, 2021).

Por otro lado, la Comisión Europea (2018) calculó que el retraso en el acceso abierto a publicaciones científicas genera pérdidas anuales de al menos 10.000 millones de euros en eficiencia investigadora dentro de la Unión Europea, debido a duplicaciones de experimentos y tiempos de búsqueda prolongados (Cost-benefit analysis of FAIR research data, 2018). La implementación de principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) en los datos de investigación ha mostrado mejorar no solo la productividad científica, sino también generar oportunidades de negocio en sectores como la inteligencia artificial, la biotecnología o la salud digital.

En cuanto al Software de Código Abierto, un informe de la Fundación Linux (2021) destacó que este tipo de herramientas no solo reducen costes operativos en investigación y empresas tecnológicas, sino que también generan empleos altamente cualificados y contribuyen al PIB de manera significativa, especialmente en economías digitales avanzadas (The Economic Impact of Open Source Software, 2021).

No obstante, la revisión de Tsipouri et al. (2025) señala vacíos relevantes en la literatura, como la falta de estudios que midan el impacto económico de la Ciencia Ciudadana, a pesar de su potencial para generar datos útiles a bajo coste y fomentar la innovación social.

En conclusión, aunque existe evidencia del impacto económico positivo de la Ciencia Abierta en sectores estratégicos y tecnológicos, todavía es necesario ampliar la investigación empírica para cuantificar estos efectos en más regiones y disciplinas, así como desarrollar métricas específicas que permitan evaluar con precisión sus beneficios económicos a nivel global.

La nueva tendencia de la IA: modelos más pequeños, rápidos y sostenibles

Emslie, Karen. «The Big Shrink in LLMs.» Communications of the ACM, 28 de febrero de 2025. Disponible en: https://cacm.acm.org/news/the-big-shrink-in-llms/

La inteligencia artificial está empezando a usar modelos más pequeños y rápidos que gastan menos energía y funcionan mejor en dispositivos como los móviles. Así se consiguen resultados más precisos y fáciles de usar sin necesitar tantos recursos.

El crecimiento acelerado de la inteligencia artificial generativa (GenAI) y los grandes modelos de lenguaje (LLMs) ha traído consigo problemas como disputas de propiedad intelectual, sesgos, preocupaciones por la privacidad y el alto consumo energético. Además, en sectores especializados como el legal o financiero, los LLMs no siempre ofrecen resultados precisos o útiles, y los errores (llamados «alucinaciones») se han vuelto comunes.

Ante estos desafíos, está surgiendo una tendencia hacia modelos más pequeños y eficientes, gracias a técnicas como knowledge distillation (transferencia de conocimientos de modelos grandes a otros más pequeños), pruning (eliminación de parámetros innecesarios) y avances en edge computing (procesamiento local en dispositivos). Estos modelos reducidos permiten menor consumo de recursos, mayor velocidad y mejor adaptación a contextos específicos como la salud, donde la precisión es clave.

Expertos como Amir H. Gandomi y Julian Faraway destacan que los conjuntos de datos pequeños y bien seleccionados pueden ser más precisos y fiables que los grandes volúmenes de datos ruidosos, especialmente cuando se busca comprender causas y no solo hacer predicciones.

Grandes compañías tecnológicas también se han sumado a esta tendencia:

  • Google lanzó versiones reducidas de su modelo Gemini y la familia ligera Gemma.
  • Meta investiga estrategias de eliminación de capas sin pérdida significativa de rendimiento.
  • Nvidia logró reentrenar un modelo con solo el 3% de sus datos originales, creando la serie Minitron.
  • Microsoft presentó phi-3.5-mini, diseñado para funcionar directamente en smartphones.

El auge de la informatica de bajo coste y alto rendimiento (edge computing) impulsa esta transformación hacia modelos más pequeños, sostenibles y accesibles, cambiando la mentalidad de «más grande es mejor» por la de «más inteligente y eficiente».

A medida que la sostenibilidad y la personalización ganan importancia, estos modelos compactos podrían convertirse en el nuevo estándar de la IA.

El desafío ambiental de la inteligencia artificial generativa y las claves para un desarrollo sostenible

Capgemini Research Institute. 2025. Developing Sustainable Gen AI. Capgemini. https://www.capgemini.com/insights/research-library/sustainable-gen-ai/

Ver informe

El informe Developing Sustainable Gen AI de Capgemini analiza el elevado impacto ambiental de la inteligencia artificial generativa debido a su alto consumo energético, uso intensivo de agua y generación de residuos electrónicos. Destaca la falta de medidas sostenibles en las organizaciones y la necesidad urgente de incorporar criterios ambientales en el desarrollo y uso de Gen AI. Propone estrategias para reducir su huella, como optimizar modelos, emplear energías renovables y fomentar una gobernanza responsable.

El informe del Capgemini Research Institute advierte sobre el fuerte impacto ambiental que está generando la inteligencia artificial generativa (Gen AI). Esta tecnología, que se ha popularizado rápidamente por su capacidad para crear textos, imágenes o vídeos de manera automática, requiere un uso intensivo de recursos. Para funcionar, Gen AI precisa procesar enormes cantidades de datos mediante potentes sistemas computacionales, lo que implica un consumo energético desmesurado, la explotación de materiales críticos para la fabricación de hardware y una alta generación de residuos electrónicos. Por ejemplo, entrenar un modelo como GPT-4 supone un gasto energético equivalente al consumo anual de unos 5.000 hogares estadounidenses, y se estima que para 2030, Gen AI podría generar hasta cinco millones de toneladas de desechos electrónicos, mil veces más que en 2023.

Los centros de datos que soportan estos sistemas también requieren grandes volúmenes de agua para evitar el sobrecalentamiento de los servidores. De hecho, se calcula que realizar entre 20 y 50 consultas a un modelo de lenguaje grande (LLM) puede llegar a consumir medio litro de agua solo para refrigeración. Esta situación preocupa especialmente si se considera el aumento global del estrés hídrico. Además, el hardware necesario para la IA, como las tarjetas gráficas (GPU), utiliza metales escasos cuya extracción es altamente contaminante y acelera la degradación de los ecosistemas.

El informe también pone de relieve que casi la mitad de las organizaciones que utilizan Gen AI han observado un incremento en sus emisiones de carbono. Sin embargo, pese a este impacto, la sostenibilidad aún no es un criterio prioritario a la hora de desarrollar o implementar estas tecnologías. Solo el 12% de las empresas mide la huella ambiental de sus modelos de Gen AI y apenas un 20% tiene en cuenta ese impacto como un factor decisivo al seleccionar modelos o proveedores. La mayoría de las compañías prioriza aspectos como el coste, la eficiencia y la escalabilidad, dejando en un segundo plano los efectos medioambientales.

Ante este panorama, Capgemini propone una serie de medidas para avanzar hacia una Gen AI más sostenible. En primer lugar, recomienda elegir cuidadosamente la tecnología en función de las necesidades reales del negocio, combinando soluciones de IA tradicional con IA generativa cuando sea posible, ya que esto reduce el consumo energético. Asimismo, destaca la importancia de medir y mitigar la huella de carbono durante todo el ciclo de vida de los modelos, desde su desarrollo hasta su uso diario. Para ello, las organizaciones deberían optar por modelos más pequeños y optimizados, emplear hardware reciclable y energéticamente eficiente, utilizar centros de datos que funcionen con energías renovables y monitorizar el impacto ambiental de manera continua.

El informe también resalta el potencial de Gen AI para contribuir a la sostenibilidad empresarial si se aplica en casos de uso adecuados. Algunas de sus aplicaciones más prometedoras son la automatización de informes medioambientales (ESG), el diseño de productos sostenibles, la evaluación de ciclos de vida o la optimización de procesos productivos para reducir desperdicios y consumo energético. No obstante, para que estas iniciativas generen un impacto positivo, es imprescindible equilibrar los beneficios económicos y operativos con los costes ambientales.

Finalmente, Capgemini subraya la necesidad urgente de establecer una gobernanza específica para la sostenibilidad en el ámbito de Gen AI. Esto implica exigir transparencia a los proveedores tecnológicos sobre la huella de carbono de sus modelos, establecer objetivos claros de reducción de emisiones y colaborar con otras organizaciones para compartir buenas prácticas y desarrollar estándares comunes. Solo así será posible aprovechar el potencial de la inteligencia artificial generativa sin comprometer los objetivos climáticos y minimizando su impacto en el planeta.