La adopción de la inteligencia artificial generativa (IA generativa) está creciendo en todo el mundo, aunque de forma muy desigual entre países y regiones. Según datos recientes de informes sobre difusión de IA, técnicas como ChatGPT, Gemini o Claude han sido usadas por un mayor porcentaje de la población en algunas naciones avanzadas, especialmente en Oriente Medio y Asia, mientras que en muchas partes de América Latina, África y el sur de Asia el ritmo de adopción es más lento. Países como los Emiratos Árabes Unidos y Singapur sobresalen con tasas de uso superior al 60 % de la población, lo que indica una fuerte integración de estas herramientas en actividades diarias y profesionales.
Una dimensión clave que destaca el artículo es la brecha creciente entre países con alto nivel de digitalización y otros con infraestructuras tecnológicas más limitadas. En regiones como América del Sur y Central, más de la mitad de los países encuestados registraron tasas de adopción por debajo del 20 %, lo que refleja obstáculos como altos costes, carencias de competencias técnicas y menor presencia de empresas tecnológicas locales. Asimismo, países de Asia oriental como Corea del Sur mostraron importantes incrementos en tasa de uso en el último año, impulsados por su adopción en el ámbito laboral y educativo, así como por la presencia de grandes empresas tecnológicas que fomentan su integración.
El artículo también aborda cómo modelos alternativos y de código abierto están ganando terreno en mercados donde los servicios occidentales tienen acceso restringido o no son asequibles. Por ejemplo, en naciones como China, Rusia, Cuba o Bélarús, herramientas de IA locales o no bloqueadas han logrado una cuota significativa de uso, lo que sugiere que la disponibilidad y accesibilidad de estas tecnologías influye tanto como la sofisticación técnica en su adopción generalizada.
En conjunto, la adopción de la IA generativa refleja tanto tendencias tecnológicas globales como desigualdades estructurales. Mientras que países con inversiones tempranas en infraestructura digital, políticas favorables y formación técnica lideran el uso de estas tecnologías, otras naciones enfrentan retos significativos para cerrar la brecha, como la falta de acceso, habilidades digitales insuficientes o mercados tecnológicos menos desarrollados. El artículo de Rest of World contextualiza estos datos dentro de un panorama global donde la IA generativa está marcando diferencias crecientes entre regiones con mayor y menor capacidad de integración digital.
La inteligencia artificial (IA) está transformando profundamente el sector de publicación de medios al impulsar nuevas formas de automatización y desarrollo de productos digitales adaptados a las necesidades de las audiencias modernas.
Según una encuesta global realizada a casi 300 líderes de medios a finales de 2025, los ejecutivos identifican la automatización de procesos internos (back-end) como el caso de uso más importante de la IA, con un 64 % considerándolo “muy importante” para sus organizaciones. Estas aplicaciones incluyen tareas como etiquetado automático de contenidos, edición de textos, transcripción y otras funciones operativas que optimizan tiempos y reducen costes en la producción de noticias y publicaciones digitales.
En segundo lugar, el desarrollo de software y la codificación impulsados por IA emergen como otra área clave, con un 44 % de los encuestados señalándola como relevante. Este crecimiento refleja una tendencia reciente: el interés por integrar capacidades de IA directamente en productos digitales y plataformas de medios ha aumentado significativamente en tan solo un año, pasando del 28 % al 44 %. Esto indica que las empresas no solo buscan automatizar operaciones, sino también crear experiencias tecnológicas más sofisticadas y competitivas para sus usuarios.
Comparativamente, otros usos populares como la recopilación de noticias y la creación de contenido con supervisión humana son considerados importantes por alrededor del 30 % de los líderes de medios, pero no han experimentado grandes variaciones respecto al año anterior. Esto sugiere que, aunque la IA está ganando terreno en áreas tradicionales del periodismo, los medios todavía valoran el control humano en tareas de alta responsabilidad editorial y prefieren priorizar funciones que mejoran la eficiencia y la infraestructura tecnológica antes que sustituir directamente la producción de contenido creativo.
En términos más amplios, estos resultados reflejan cómo los editores de medios están equilibrando la adopción de IA con sus imperativos estratégicos, priorizando herramientas que mejoran su capacidad de competir en entornos digitales rápidos y personalizados sin comprometer la calidad periodística. La IA favorece la velocidad, la personalización de experiencias y la modernización de plataformas, pero su integración todavía dependerá de cómo las organizaciones gestionen los cambios culturales y éticos que esta tecnología plantea en el ecosistema de la información.
Valentini, Arianna & Blancas, Alep (2025). The challenges of AI in higher education and institutional responses: is there room for competency frameworks? París: UNESCO / Instituto Internacional de la UNESCO para la Educación Superior en América Latina y el Caribe (IESALC). 35 p
El documento analiza críticamente cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando el ámbito de la educación superior y se centra en la pregunta clave de si las instituciones educativas cuentan con marcos de competencias adecuados para enfrentar estos cambios, o si es necesario desarrollar estructuras más sólidas y coherentes para ello. Partiendo de una revisión de literatura internacional y un inventario global de iniciativas institucionales, el informe evalúa la preparación de estudiantes, docentes y personal administrativo frente a un entorno educativo cada vez más dominado por la IA.
Un aspecto central del análisis es la insuficiencia de enfoques fragmentados que privilegian el uso de herramientas tecnológicas aisladas (como generadores de texto o sistemas de apoyo automático). En cambio, los autores sostienen que las instituciones deben adoptar estrategias educativas integrales y políticas robustas que vinculen la IA con objetivos pedagógicos, inclusión, equidad, interdisciplinariedad y la investigación científica. Esta perspectiva busca superar la visión limitada de la IA como simple herramienta operativa y promover su incorporación como elemento estratégico del currículum y de la gestión institucional.
El documento pone de manifiesto que, aunque existe un creciente interés por incorporar IA en la educación superior, hay una notable falta de marcos de competencias formalizados que guíen la formación tanto de estudiantes como de docentes y gestores académicos. Se identifica que muchos programas educativos no preparan adecuadamente a los futuros graduados para un mercado laboral y social en el que la IA es ubicua, y tampoco se ofrecen directrices claras para que el personal docente integre la IA de manera ética y pedagógicamente fundamentada. Para abordar estas carencias, el informe propone el desarrollo de marcos de competencias que articulen conocimientos, habilidades y valores relacionados con la IA, así como recomendaciones para su implementación sistemática en las estructuras de la educación superior.
En la edición de hoy de Planeta Biblioteca se entrevista a Luis Javier Barrios Úbeda, jefe de la Biblioteca «Claudio Rodríguez» de la Escuela Politécnica Superior de Zamora (Universidad de Salamanca). A lo largo de la conversación, el invitado repasa la evolución de esta biblioteca universitaria, destacando su origen en la rehabilitación de un antiguo recinto militar y la fusión de fondos de Educación e Ingeniería, que ejemplifica el diálogo entre humanidades y ciencias aplicadas.
Uno de los ejes centrales del programa es el proceso de digitalización de la biblioteca, con especial atención a proyectos singulares como el Cajón Histórico del ingeniero Fernando Gallego, cuya digitalización completa refuerza el papel de las bibliotecas universitarias en la preservación y difusión del patrimonio documental. Barrios Úbeda subraya también la importancia del diseño de espacios, el libre acceso a los fondos y las mejoras tecnológicas orientadas a la sostenibilidad, la conectividad y la autonomía del usuario. Asimismo, se aborda el compromiso social de la biblioteca a través de la colaboración con instituciones culturales y proyectos de lectura fácil, así como su apuesta por la formación en competencias informacionales para estudiantes, profesorado e investigadores. En este contexto, el entrevistado anima a la comunidad académica a no temer el uso de la inteligencia artificial, destacando sus oportunidades para la docencia y la investigación si se emplea de forma crítica y responsable.
OpenAI ha lanzado oficialmente ChatGPT Health, una nueva funcionalidad dentro de su plataforma ChatGPT diseñada específicamente para integrar la inteligencia artificial con información de salud personal del usuario. El producto permite conectar registros médicos y aplicaciones de bienestar —como Apple Health, MyFitnessPal y Function— para ofrecer respuestas más personalizadas y contextualizadas sobre temas relacionados con la salud y el bienestar. Esta integración pretende facilitar a los usuarios la comprensión de resultados de análisis clínicos, la preparación para visitas médicas, el seguimiento de patrones de salud y la comparación de opciones de seguros médicos, aunque no está concebida para diagnosticar enfermedades ni sustituir a profesionales de la salud.
OpenAI ha subrayado que ChatGPT Health se desarrolla como una experiencia separada dentro de la aplicación, con controles de privacidad reforzados que aíslan las conversaciones y los datos de salud, evitando que se utilicen para entrenar los modelos subyacentes. Según la compañía, este enfoque nace de la alta demanda de uso de ChatGPT en consultas sobre salud —con cientos de millones de preguntas semanales relacionadas con el bienestar— y del trabajo conjunto con más de 260 médicos de 60 países para asegurar que la herramienta aporte claridad y utilidad sin reemplazar la atención médica profesional. El acceso inicial se está abriendo gradualmente a un grupo reducido de usuarios de ChatGPT fuera de Europa y el Reino Unido, con planes de ampliar el despliegue global en las próximas semanas.
El gobierno del Reino Unido ha anunciado su intención de replantear profundamente su enfoque sobre las normas de derechos de autor en relación con la inteligencia artificial (IA), en respuesta a tensiones crecientes entre los desarrolladores de IA y los creadores de contenido tradicional.
La secretaria de Tecnología, Liz Kendall, explicó que se busca un “reinicio” de las propuestas legislativas que hasta ahora habían intentado modernizar la legislación de derechos de autor para facilitar el entrenamiento de sistemas de IA con obras existentes. Esta revisión se presentará oficialmente en un informe programado para marzo de 2026.
Hasta el momento, el planteamiento inicial del gobierno —respaldado por el primer ministro Keir Starmer como parte de su objetivo de posicionar al país como una potencia en IA— pretendía relajar las leyes para permitir el uso de cualquier material al que los desarrolladores tuvieran acceso legal, dejando a los creadores la opción de excluir sus obras si así lo deseaban. Sin embargo, esta propuesta de sistema de exclusión (opt-out) fue ampliamente criticada por los sectores creativos, que consideraron insuficiente la protección de sus derechos y la compensación por el uso de sus trabajos en el entrenamiento de modelos de IA.
Tanto Kendall como la ministra de Cultura, Lisa Nandy, reconocieron ante una comisión parlamentaria que el enfoque inicial fue un error y que los principales temores de la industria —garantizar una retribución justa por su trabajo y mantener el control sobre sus creaciones— deben ser el centro de cualquier reforma futura. La intención es adoptar una estrategia más matizada y colaborativa con diversos segmentos del sector creativo para afrontar los desafíos legales y existenciales que plantea la actual interacción entre los sistemas de IA y la propiedad intelectual tradicional.
Navas Benito, Enrique. Cómo ser Auxiliar de Biblioteca y no morir en el intento…: Guía esencial para opositar con éxito y/o desempeñar una profesión. Enrique Navas Benito, 2025.
CÓMO SER AUXILIAR DE BIBLIOTECA Y NO MORIR EN EL INTENTO… DE ENRIQUE NAVAS, UNA GUÍA ESENCIAL PARA OPOSITAR CON ÉXITO Y/O DESEMPEÑAR LA PROFESIÓN
¿Alguna vez te has preguntado qué hace realmente un Auxiliar de Biblioteca? ¿Cómo es su día a día? ¿Y cómo se llega a un puesto que, aunque poco conocido, es totalmente imprescindible?
Este libro es tu guía práctica y directa: ideal si quieres trabajar en una biblioteca como personal de apoyo y no sabes por dónde empezar; si ya has dado los primeros pasos y necesitas un poco de orientación; o simplemente si quieres descubrir si este mundo es para ti. Con un estilo claro y sin rodeos, el autor —formador con años de experiencia en bibliotecas— te cuenta qué se espera de un Auxiliar, qué funciones realiza, cuáles son los retos de la rutina diaria y cómo acceder a este trabajo a través de las oposiciones.
Un libro pensado para quienes quieren opositar a Auxiliares, pero también para quienes ya lo son y quieren seguir siéndolo… sin perder la cabeza en el intento.
ÍNDICE
Nota en cuanto al género lingüístico utilizado en este libro
Sobre mí
Antes de comenzar y para que no te líes: diferencias entre el Auxiliar de Biblioteca y el Técnico Auxiliar de Biblioteca
Prefacio del autor: ¿por qué he escrito este libro?
La profesión de Auxiliar de Biblioteca. ¿Realmente me interesa?
Dejémonos de monsergas: preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué es eso de la biblioteconomía y por qué debería importarme?
Un breve y necesario apunte histórico: y digo breve…
Un breve y necesario apunte teórico: y digo breve…
Los 10 mandamientos del Auxiliar de Biblioteca
Aspectos positivos y negativos (pros y contras) del trabajo de Auxiliar de Biblioteca
El Auxiliar de Biblioteca según el tipo de biblioteca en la que trabaje
Oposiciones a biblioteca: una guerra abierta. Todo lo que debes saber
Errores (muy) frecuentes del opositor o del Auxiliar novato
¿Cómo alcanzar el éxito en las oposiciones a Auxiliar de Biblioteca?
Organizar tu día (y algunas cosas más) si estás estudiando las oposiciones de Auxiliar de Biblioteca
Consejos emocionales/personales (que no de contenidos ni mnemotécnicos) para tener éxito en tus oposiciones a Auxiliar de Biblioteca.
Pongámonos serios: funciones principales del Auxiliar en la biblioteca
El Auxiliar de Biblioteca, función sorpresa: una intensa labor de atención al público
Cómo hacerse imprescindible para el/la director/a de la biblioteca: el rol estratégico del Auxiliar de Biblioteca
Estar a la última: las bibliotecas y las nuevas tecnologías
Un día en la vida de un Auxiliar de Biblioteca
Sitios Web imprescindibles sobre oposiciones a Auxiliar de Biblioteca y Biblioteconomía para bibliotecarios y personal de apoyo
5 documentos que todo Auxiliar de Biblioteca debe leer (y entender)
Evaluemos ahora tu vocación y tus ganas: <<Test del potencial Auxiliar de Biblioteca>>
Glosario básico de términos de biblioteconomía para un Auxiliar de Biblioteca o alguien que quiera serlo
Bibliografía y recursos recomendados para Auxiliares de Biblioteca (y quienes aspiran a serlo)
La profesión de Auxiliar de Biblioteca según los expertos
Entrevista a una Técnico Auxiliar de Biblioteca profesional
Profesionales destacados y difusores de información sobre bibliotecas para seguir en el mundo de la biblioteconomía
Formación: academias para opositar a Auxiliar de Biblioteca
Formación: entidades o academias para hacer cursos relacionados con la biblioteconomía
El objetivo del informe es explorar cómo las organizaciones del ámbito de la publicación académica están adoptando y respondiendo a la inteligencia artificial (IA). La encuesta, realizada entre el 1 y el 12 de diciembre de 2025 entre 563 profesionales de distintas organizaciones, revela que la IA ya está muy presente en los flujos de trabajo de la publicación académica, aplicándose principalmente en tareas relacionadas con la creación y resumen de contenidos, revisión de integridad y detección de plagio, así como en herramientas de accesibilidad y descubrimiento de contenidos.
A pesar de esta adopción generalizada, el informe subraya que la preparación institucional para gestionar el impacto de la IA sigue rezagada respecto al uso tecnológico. La mayoría de las organizaciones se encuentran en un estado de preparación parcial, con políticas, capacidades y conocimientos aún en desarrollo, lo que refleja que el entusiasmo por la IA va acompañado de incertidumbre y retos organizativos. Entre los principales obstáculos se encuentran preocupaciones éticas y legales, problemas de privacidad y seguridad de datos, y una insuficiente capacidad especializada dentro de los equipos.
Las respuestas a la encuesta muestran que la adopción de IA ya está en marcha en las organizaciones de publicación académica, y la gran mayoría reporta al menos un caso de uso activo. Las aplicaciones más comunes se centran en los flujos de trabajo relacionados con el contenido, particularmente la creación o resumen de contenido (48%) y la verificación de plagio o integridad de la investigación (43%). Estos usos reflejan áreas donde la IA puede ofrecer ganancias inmediatas de eficiencia y ampliar el soporte a los procesos editoriales existentes sin alterar fundamentalmente la autoridad en la toma de decisiones.
Las herramientas de accesibilidad y traducción (34%) y el descubrimiento de contenido (34%) también son muy relevantes, subrayando el papel creciente de la IA en mejorar el alcance, la usabilidad y la encontrabilidad del contenido académico.
Más allá de las funciones editoriales principales, las organizaciones aplican cada vez más la IA a actividades empresariales y operativas. Más de una cuarta parte de los encuestados informa que utiliza IA para marketing o interacción con clientes (27%) y para análisis de datos o previsiones (27%), lo que indica una mayor comodidad con los conocimientos generados por IA para informar estrategias y alcance de la audiencia. La asistencia en la revisión por pares o la asignación de revisores (22%) y la generación o etiquetado de metadatos (18%) aparecen como aplicaciones emergentes, pero aún no universales, lo que sugiere tanto oportunidad como cautela en áreas que interfieren más directamente con el juicio académico y el control de calidad.
De acuerdo con los datos mostrados, las categorías con mayor peso son:
Creación o resumen de contenido: Es la aplicación más destacada con un 48%.
Controles de plagio o integridad: Ocupa el segundo lugar con un 43%.
Descubrimiento de contenido: Representa un 34%.
Herramientas de accesibilidad o traducción: Empata con el descubrimiento de contenido con un 34%.
Marketing o compromiso del cliente: 27%.
Análisis de datos o pronósticos: 27%.
Asistencia en revisión por pares o emparejamiento de revisores: 22%.
Generación de metadatos o etiquetado: 18%.
Licencia de contenido a terceros: 13%.
Personalización o inteligencia predictiva: 13%.
Finalmente, la imagen indica que un 14% corresponde a otros usos y un 12% de los consultados no utiliza IA actualmente.
Actitudes hacia la IA
Las respuestas indican que la mayoría de las organizaciones abordan la IA con interés medido, más que con entusiasmo incondicional. La mayoría (51%) describe su postura como exploración cautelosa de oportunidades, lo que sugiere experimentación activa junto con consideración cuidadosa de riesgos, gobernanza y adecuación. Al mismo tiempo, más de un tercio de los encuestados muestra una postura fuertemente positiva hacia la IA: 19% adopta activamente e invierte en IA y 16% se identifica como adoptante entusiasta y proactivo — juntos indican un impulso significativo hacia una integración más profunda.
Solo una pequeña minoría permanece al margen o en contra. Solo el 6% reporta una postura neutral de esperar y ver, otro 6% se declara escéptico o resistente, y solo 2% evita activamente las herramientas de IA. En conjunto, estos resultados sugieren que, aunque la cautela sigue siendo dominante, la resistencia a la IA en la publicación académica es limitada y la trayectoria general apunta hacia una adopción más amplia con el tiempo.
Preparación ante la IA
Las respuestas sugieren que la mayoría de las organizaciones se sienten parcialmente preparadas para enfrentar el impacto de la IA en el próximo año. Casi la mitad (45%) reporta estar moderadamente preparada, mientras otro 27% se siente solo ligeramente preparada, lo que indica que muchas organizaciones todavía están construyendo habilidades, políticas y confianza interna. Un porcentaje menor se siente altamente preparado: 16% se describe como muy preparado y solo 3% como completamente preparado, lo que subraya lo rara que sigue siendo la sensación de preparación total. Al mismo tiempo, 9% reporta no estar preparado en absoluto, destacando la necesidad de orientación, buenas prácticas compartidas y desarrollo de capacidades en toda la comunidad.
El sondeo también identifica oportunidades importantes asociadas con la IA, entre ellas la eficiencia de los flujos de trabajo —que puede liberar tiempo para tareas de mayor valor añadido—, el fortalecimiento de la revisión por pares mediante herramientas de apoyo o asignación de revisores, y el uso de IA para reforzar la integridad y calidad de la investigación a través de la detección de plagio o de prácticas poco éticas. Asimismo, la IA se percibe como una herramienta valiosa para mejorar la descubribilidad del contenido científico y para apoyar a autores de distintas lenguas mediante traducción y servicios lingüísticos.
Barreras para la adopción de IA
Los encuestados identificaron preocupaciones legales/éticas, privacidad/seguridad y falta de experiencia/capacidad como las principales barreras para la adopción de IA.
A pesar de los altos niveles de adopción e interés en IA, las organizaciones de publicación académica todavía albergan serias preocupaciones sobre su uso en el sector. Las preocupaciones éticas o legales (63%) y los problemas de privacidad o seguridad de los datos (61%) encabezan la lista, reflejando cautela generalizada respecto a cumplimiento, propiedad intelectual y uso responsable — preocupaciones especialmente agudas en la publicación académica. La preparación organizacional también emerge como un desafío significativo, con la mitad de los encuestados (50%) citando la falta de experiencia o capacidad del personal, lo que subraya que las capacidades humanas e institucionales a menudo quedan detrás del interés tecnológico.
Consideraciones prácticas y financieras forman un segundo nivel de barreras. Restricciones presupuestarias (28%), calidad o disponibilidad de datos (25%) y un ROI o caso de negocio poco claros (25%) sugieren que muchas organizaciones todavía evalúan costos frente a beneficios inciertos. Los problemas culturales y de herramientas —como la resistencia al cambio (23%) y la falta de herramientas adecuadas (19%)— son menos dominantes pero todavía significativos. Casi todas las organizaciones reportan algún tipo de fricción al adoptar IA.
No obstante, las preocupaciones sobre los riesgos son profundas y existenciales. Muchos encuestados expresan inquietudes sobre la posibilidad de que la IA degrade la calidad y la integridad de la literatura académica, dificultando la detección de contenidos generados por IA sin rigor científico, y erosionando la confianza en el proceso de revisión por pares tradicional. También existe ansiedad sobre la falta de transparencia en el uso de IA y la autenticidad de las contribuciones cuando las herramientas automatizadas participan en la producción o evaluación de trabajos. En conjunto, estas respuestas reflejan una comunidad editorial que navega entre la oportunidad de mejorar procesos y la necesidad de proteger los valores fundamentales de la comunicación científica.
Higher Education Policy Institute (HEPI) & Taylor & Francis (8 de enero de 2026). Using Artificial Intelligence (AI) to Advance Translational Research (HEPI Policy Note 67). Disponible en HEPI Insights
El informe analiza de manera exhaustiva cómo la inteligencia artificial puede transformar el proceso de investigación académica para acelerar su impacto en el mundo real, especialmente en lo que se conoce como investigación traslacional, es decir, la que busca convertir descubrimientos científicos en aplicaciones prácticas y beneficios tangibles para la sociedad.
Un nuevo informe elaborado por HEPI y Taylor & Francis explora el potencial de la inteligencia artificial (IA) para impulsar la investigación traslacional y acelerar el camino que va desde el descubrimiento científico hasta su aplicación práctica en la sociedad.
Using Artificial Intelligence (AI) to Advance Translational Research (Nota de política HEPI n.º 67), elaborado por Rose Stephenson, directora de Política y Estrategia de HEPI, y Lan Murdock, directora sénior de Comunicación Corporativa en Taylor & Francis, se basa en los debates mantenidos en una mesa redonda con responsables del ámbito de la educación superior, investigadores, innovadores en IA y organismos financiadores, así como en una serie de estudios de caso de investigación, para evaluar el papel futuro de la IA en la investigación traslacional.
Principales conclusiones
El informe concluye que la IA tiene el potencial de reforzar el sistema de investigación traslacional del Reino Unido, pero que la materialización de estos beneficios requerirá una implementación cuidadosa, una gobernanza adecuada y una inversión sostenida.
Entre las principales conclusiones se incluyen las siguientes:
La IA podría acelerar la investigación traslacional al permitir un análisis más rápido de grandes y complejos conjuntos de datos, apoyar la síntesis del conocimiento y mejorar los vínculos entre disciplinas. Sin embargo, la disponibilidad y la calidad de estos conjuntos de datos siguen siendo desiguales, lo que limita en algunos ámbitos la capacidad de las herramientas de IA para apoyar la traducción de la investigación.
El acceso a competencias y experiencia en IA es cada vez más importante, y la integración de estas capacidades en marcos interdisciplinarios será un componente clave para impulsar la investigación traslacional.
La IA puede mejorar la accesibilidad y la visibilidad de la investigación, entre otras cosas mediante resúmenes en lenguaje claro, sistemas de búsqueda semántica (funciones de búsqueda que utilizan conceptos e ideas, y no solo palabras clave, ofreciendo resultados más precisos) y nuevos formatos dirigidos a públicos más allá del ámbito académico.
Existen riesgos claros asociados al uso de la IA, incluidos los desafíos relacionados con la reproducibilidad, los sesgos, la pérdida de competencias, la integridad académica, la propiedad intelectual y la rendición de cuentas.
Recomendaciones
Para garantizar que la IA respalde una investigación traslacional de alta calidad y realizada de manera responsable, el informe formula una serie de recomendaciones dirigidas a organismos financiadores de la investigación, instituciones y editoriales, entre las que se incluyen:
Establecer expectativas claras para el uso responsable de la IA, incluida su alineación con orientaciones como Embracing AI with Integrity de la UK Research Integrity Office.
Invertir en una IA fiable y ética, incluyendo acciones para mejorar la transparencia, reducir los sesgos y apoyar la reproducibilidad.
Reforzar el apoyo a la investigación interdisciplinaria, con un mayor reconocimiento del trabajo en equipo y vías más claras para acceder a conocimientos y experiencia en IA.
Apoyar infraestructuras compartidas y abiertas de investigación en IA para reducir duplicidades y facilitar que las herramientas desarrolladas por investigadores estén disponibles de forma más amplia.
Fomentar el intercambio y la reutilización de datos, junto con la inversión en infraestructuras que permitan un acceso seguro y responsable a los datos.
Rose Stephenson, directora de Política y Estrategia de HEPI y coautora del informe, afirmó: «El Reino Unido cuenta con fortalezas extraordinarias en investigación, pero demasiadas ideas tienen dificultades para recorrer el camino desde el descubrimiento hasta su uso en el mundo real. La IA tiene el potencial de apoyar este proceso acelerando el análisis, conectando disciplinas y mejorando el acceso a la investigación. Sin embargo, estos beneficios solo se harán realidad si la IA se utiliza de manera transparente, ética y de formas que refuercen, en lugar de sustituir, la experiencia humana».
Por su parte, Rebecca Lawrence, vicepresidenta de Traducción del Conocimiento en Taylor & Francis, señaló: «Estamos muy agradecidos a todos los participantes de la mesa redonda y a quienes compartieron aportaciones para los estudios de caso. Los valiosos debates y el proceso posterior de elaboración de la nota de política han puesto de relieve los beneficios de trabajar de manera colectiva para aprovechar el poder y las oportunidades que puede ofrecer el uso responsable de la IA en la investigación traslacional».
Mediante la inversión en conocimiento interdisciplinario, gobernanza ética e infraestructuras, las partes interesadas pueden contribuir a transformar la investigación traslacional y permitir que un mayor número de investigaciones recientes genere beneficios sociales significativos.
Uno de los problemas más difíciles en las humanidades digitales —el reconocimiento preciso de escritura a mano— parece haber sido finalmente resuelto gracias a los avances recientes en inteligencia artificial. Tradicionalmente, los sistemas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) alcanzaron casi un 99 % de precisión con texto impreso, pero los sistemas de reconocimiento de texto manuscrito (HTR) apenas rozaban un 80 % debido a la enorme variabilidad y complejidad de las escrituras humanas. Esto obligaba a historiadores y paleógrafos a invertir mucho tiempo descifrando documentos antiguos, como cartas de figuras históricas, antes de llegar a la etapa analítica de sus investigaciones.
Cohen ilustra el punto con ejemplos personales de su trabajo con cartas manuscritas del siglo XIX, mostrando cómo herramientas como Transkribus requerían extensas preparaciones y seguían generando transcripciones con errores persistentes. Sin embargo, al emplear modelos de IA avanzados como Gemini 3 Pro, constató transcripciones sorprendentemente precisas de textos complejos, con la capacidad adicional de generar explicaciones sobre cómo la IA llegó a ciertas interpretaciones al analizar rasgos gráficos específicos de la escritura. Esta evolución tecnológica sugiere que la IA puede transformar la forma en que los documentos manuscritos digitalizados se hacen buscables y legibles de manera automática.
Más allá de las implicaciones técnicas, Cohen reflexiona sobre el papel de estas herramientas en la investigación académica. Señala que, al reducir la monotonía y labor manual de transcripción, los estudiosos pueden dedicar más tiempo a la comprensión profunda de los textos y a la interacción humana que estos contienen. Aun así, advierte que el uso de IA debe ser equilibrado: útil para tareas que liberan tiempo, pero sin desplazar la apreciación humana por la escritura y la comunicación que subyacen en los documentos históricos.
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