Los medios de comunicación ante la desinformación: inteligencia artificial, discursos de odio, teorías de la conspiración y verificación

Teruel Rodríguez, Laura, María Livia García Faroldi y José Alberto España Pérez, eds. Los medios de comunicación ante la desinformación: inteligencia artificial, discursos de odio, teorías de la conspiración y verificación. Valencia: Tirant lo Blanch, 2025 https://open.tirant.com/cloudLibrary/ebook/info/9788411839358

Esta obra colectiva reúne a expertos en comunicación, periodismo, derecho y tecnología para analizar cómo los medios de comunicación enfrentan los desafíos impuestos por la desinformación en la era digital.

El volumen se estructura en varios capítulos que abordan temas como el impacto de la inteligencia artificial en la creación y difusión de contenidos, la proliferación de discursos de odio y teorías de la conspiración en plataformas digitales, y las estrategias de verificación empleadas por los medios para garantizar la veracidad de la información. Cada capítulo ofrece una perspectiva crítica y multidisciplinar, destacando tanto los riesgos como las oportunidades que presentan estas problemáticas para el ejercicio del periodismo y la democracia.

Además de los análisis teóricos, el libro incluye estudios de caso que ilustran cómo los medios de comunicación han respondido a situaciones concretas de desinformación, proporcionando ejemplos prácticos y lecciones aprendidas. Se presta especial atención a la formación de los profesionales de la comunicación en habilidades digitales y éticas, así como al papel de las instituciones y la legislación en la regulación de la información en línea.

Esta obra está dirigida a estudiantes, investigadores y profesionales interesados en comprender los retos actuales de la comunicación en el contexto digital y en desarrollar estrategias efectivas para combatir la desinformación. Ofrece una visión amplia y actualizada de los desafíos y oportunidades que presentan estas problemáticas en el ámbito mediático.

Inteligencia artificial y nuevas tecnologías en las ciencias sociales y en las humanidades

Inteligencia artificial y nuevas tecnologías en las ciencias sociales y en las humanidades, coordinado por Ana Cristina del Paso Gallego, Luis Gabriel Martínez Montenegro y Marcos Sánchez-Elez Martín, es una obra colectiva publicada por Tirant lo Blanch en 2025

Texto completo

Este volumen reúne catorce capítulos escritos por cuarenta expertos que analizan cómo la inteligencia artificial (IA) y las nuevas tecnologías están transformando la investigación, la docencia y la práctica profesional en diversas disciplinas de las ciencias sociales y las humanidades. Los temas abordados incluyen el impacto de la IA en áreas como la economía, la comunicación, la educación, el trabajo social, la filología, la psicología, el derecho, el periodismo, la ciberseguridad y la ética. Cada capítulo ofrece una perspectiva crítica y multidisciplinar, destacando tanto los beneficios como los riesgos asociados al uso de estas tecnologías.

Además de los capítulos principales, el libro presenta comunicaciones seleccionadas de un congreso celebrado en la Universidad Complutense de Madrid en abril de 2024, que aportan casos prácticos y reflexiones adicionales sobre la aplicación de la IA en contextos reales.

Esta obra está dirigida a estudiantes, investigadores y profesionales interesados en comprender cómo la IA y las nuevas tecnologías están moldeando el futuro de las ciencias sociales y las humanidades. Ofrece una visión amplia y actualizada de los desafíos y oportunidades que presentan estas herramientas en el ámbito académico y profesional.

La IA está haciendo que leer libros parezca obsoleto y los estudiantes tienen mucho que perder

Baron, Naomi S. – “AI Is Making Reading Books Feel Obsolete – and Students Have a Lot to Lose.” The Conversation, August 14, 2023. https://theconversation.com/ai-is-making-reading-books-feel-obsolete-and-students-have-a-lot-to-lose-262680

El artículo aborda cómo la inteligencia artificial está cambiando la forma en que los estudiantes interactúan con la lectura y el aprendizaje.

«Se está gestando una tormenta perfecta para la lectura. La inteligencia artificial (IA) ha llegado en un momento en el que tanto los niños como los adultos ya dedicaban menos tiempo a leer libros que en un pasado no muy lejano. Como lingüista, estudio cómo la tecnología influye en la forma en que las personas leen, escriben y piensan. Esto incluye el impacto de la IA, que está cambiando drásticamente la forma en que las personas se relacionan con los libros u otros tipos de escritos, ya sea por obligación, para investigar o por placer. Me preocupa que la IA esté acelerando un cambio continuo en el valor que las personas otorgan a la lectura como actividad humana».

Naomi S. Barón

La autora, profesora y experta en educación, señala que las herramientas de IA, como los resúmenes automáticos y los asistentes de escritura, están reduciendo la necesidad de leer libros completos. Esto puede llevar a una comprensión superficial de los contenidos y a una pérdida de habilidades críticas como el análisis profundo y la reflexión personal.

Además, se destaca que la dependencia de la IA para tareas académicas puede disminuir la capacidad de los estudiantes para desarrollar habilidades cognitivas esenciales, como la concentración sostenida y el pensamiento crítico. La autora advierte que esta tendencia podría tener consecuencias a largo plazo en la formación intelectual de las nuevas generaciones.

Por último, se sugiere que, aunque la IA puede ser una herramienta útil, no debe reemplazar la experiencia de lectura profunda y reflexiva que los libros ofrecen. Se hace un llamado a equilibrar el uso de la tecnología con métodos tradicionales de aprendizaje para preservar el desarrollo cognitivo integral de los estudiantes.

Este análisis invita a reflexionar sobre cómo la tecnología está transformando la educación y la importancia de mantener prácticas que fomenten el pensamiento crítico y la comprensión profunda.

Novedades en el sistema de bibliotecas Alma

Ex Libris. 2025. “The Alma Roadmap for 2025-2026: Ex Libris Unveils New Features and Strategic Plans.” Ex Libris, 18 de agosto de 2025. https://exlibrisgroup.com/announcement/the-alma-roadmap-for-2025-2026-ex-libris-unveils-new-features-and-strategic-plans/

Ex Libris ha presentado su hoja de ruta actualizada para Alma, la plataforma insignia de servicios bibliotecarios, con planes estratégicos que se desplegarán entre la segunda mitad de 2025 y 2026. El enfoque principal está en integrar innovaciones tecnológicas avanzadas, simplificar los flujos de trabajo y fortalecer las funciones de colaboración entre bibliotecas. Esta estrategia ha sido desarrollada en conjunto con la comunidad de usuarios de Alma, lo que garantiza que las nuevas funcionalidades respondan a las necesidades reales de las instituciones.

Innovaciones clave

1. Integración de inteligencia artificial

Se prevé lanzar Alma AI-Powered Insights, una herramienta basada en IA que proporcionará análisis detallados del uso de la plataforma para respaldar la toma de decisiones por parte de las bibliotecas

2. Edición de datos enlazados abiertos

Se incorporará un Linked Open Data Editor en acceso anticipado (Early Access), que facilitará el manejo y la flexibilidad en el uso de datos abiertos enlazados dentro del sistema

3. Análisis de acceso abierto

La función Open Access Analytics ofrecerá indicadores útiles para optimizar la asignación de recursos y maximizar el valor de las inversiones institucionales

4. Colaboración en red

Se implementarán mejoras en la colaboración entre bibliotecas, facilitando el trabajo conjunto dentro de redes institucionales y promoviendo iniciativas compartidas

5. Gestión de desarrollo de colecciones

Se presentarán dashboards nuevos para la gestión de colecciones desde oficinas centrales, permitiendo una coordinación más eficiente entre las bibliotecas de una misma red

Entre las novedades más destacadas figuran el Linked Open Data Editor, que permitirá un manejo más flexible y controlado de datos abiertos enlazados; Alma AI-Powered Insights, herramienta diseñada para ofrecer análisis e inteligencia artificial que apoyen la toma de decisiones; y Open Access Analytics, que brindará indicadores para optimizar la asignación de recursos y maximizar el valor de las inversiones. Asimismo, las mejoras en las redes colaborativas facilitarán la cooperación interinstitucional, y los tableros de desarrollo de colecciones aportarán a oficinas centrales nuevas formas de gestión que beneficien a todas las bibliotecas asociadas.

El roadmap también contempla la expansión de Library Open Workflows, ya disponible de forma general, incorporando mejoras que cubrirán escenarios adicionales de trabajo bibliotecario. Esta evolución responde a la necesidad de ofrecer procesos más abiertos, integrados y adaptables a diferentes contextos institucionales.

En conjunto, la hoja de ruta de Alma proyecta un desarrollo sostenido y estructurado, con actualizaciones trimestrales y mantenimiento regular. El objetivo es claro: simplificar los procesos internos, incrementar la eficiencia operativa y aprovechar el potencial de la inteligencia artificial y la colaboración en red para ofrecer un mejor servicio a los usuarios finales. Con esta visión, Ex Libris busca consolidar a Alma como una plataforma flexible y preparada para responder a las demandas cambiantes del panorama bibliotecario.

Impacto del uso de la inteligencia artificial en el desarrollo cognitivo y emocional de niños y adolescentes

Masur, C. “Is AI Taking Over Your Kid’s Brain?” Psychology Today, junio 12, 2025. https://www.psychologytoday.com/us/blog/parenting-matters/202506/is-ai-taking-over-your-kids-brain

Se analiza cómo el uso creciente de herramientas de inteligencia artificial (IA) por parte de niños y adolescentes —para tareas escolares, la redacción de ensayos y exámenes, o incluso para resolver conflictos interpersonales— puede tener efectos negativos en su desarrollo cognitivo y emocional

Se presenta un estudio del Pew Research Center que muestra que un 26 % de los adolescentes usan IA para tareas escolares, cifra que sube al 31 % entre adolescentes negros e hispanos, y entre estudiantes de 11.º y 12.º grado. Además, el 54 % considera aceptable usar ChatGPT para investigar y 29 % para resolver problemas matemáticos. Entre quienes conocen la plataforma, 79 % lo ve como herramienta válida para la investigación.

En el ámbito universitario, el uso de IA es aún más común, con un 86 % de estudiantes utilizándola para escribir, investigar y completar tareas de manera recurrente. Se desglosa cómo emplean estas herramientas: 69 % para buscar información, 42 % para corregir gramática, 33 % para resumir documentos, 28 % para parafrasear, y 24 % para redactar borradores iniciales.

Se expresa una preocupación central: al delegar tareas intelectuales en la IA, los jóvenes podrían ver afectadas capacidades esenciales como el razonamiento lógico, la construcción de argumentos convincente y la expresión precisa de ideas; habilidades que se desarrollan procesando ideas por cuenta propia.

Por todo ello, se plantean preguntas éticas y educativas: ¿Estamos sacrificando el pensamiento crítico y la autonomía intelectual al permitir una dependencia creciente de la IA? ¿O estamos simplemente adaptándonos a una tendencia inevitable, considerando que muchas profesiones ya integran estas herramientas en su práctica diaria —como la medicina o el derecho—?

Las habilidades del bibliotecario y las necesidades de la inteligencia artificial

Harper, Corey A., y Paul Groth. 2025. “The Librarian Skillset and the Needs of Artificial Intelligence.” Cataloging & Classification Quarterly. https://doi.org/10.1080/01639374.2025.2539787

En un contexto donde nuevos roles emergen en la industria, la academia y el gobierno —como los de gestión responsable de IA, ingeniería de sistemas de IA, entre otros— existe una sorprendente alineación entre lo que históricamente ha sido la formación bibliotecaria y lo que demanda el ecosistema tecnológico actual.

El artículo destaca que competencias centrales del bibliotecariado —como la organización de la información, la elaboración de documentación, la evaluación del impacto social y el trabajo colaborativo con comunidades de usuarios y desarrolladores— son altamente relevantes en el entorno de desarrollo de IA. Estas capacidades permiten, entre otras cosas, que los sistemas de IA sean más transparentes, éticos y contextualizados.

A fin de hacer tangible esta correspondencia, los autores realizan un mapeo estructurado entre las competencias definidas por la American Library Association (ALA) y los planes de estudio de Biblioteconomía e Información y las competencias requeridas por los roles emergentes en IA. Este ejercicio identificó cinco áreas clave de alineación: (1) IA responsable, (2) justicia social, (3) ingeniería de datos, (4) evaluación, y (5) trabajo con comunidades.

Finalmente, el artículo subraya que el perfil bibliotecario —tradicionalmente vinculado a la gestión del conocimiento, la ética y el acceso equitativo a la información— tiene un potencial significativo para influir en el desarrollo y la supervisión de sistemas de IA. En particular, aporta una perspectiva orientada a la equidad, la transparencia y la inclusión, que resulta fundamental en la gobernanza de tecnologías emergentes.

Alfabetización informacional e inteligencia artificial

. «Information Literacy & AI.» The Chicago School of Professional Psychology Library. Última modificación: 2023. Accedido el 22 de agosto de 2025. https://library.thechicagoschool.edu/artificialintelligence/ailiteracy.

La guía proporciona recursos y estrategias para que los estudiantes desarrollen una alfabetización informacional sólida en el contexto de la inteligencia artificial, preparándolos para navegar eficazmente en un entorno digital en constante evolución.

La definición más básica de alfabetización informacional es la capacidad de localizar, evaluar y utilizar la información, lo que incluye el uso ético de la misma. La alfabetización en IA está relacionada con este concepto: es la capacidad de comprender e interpretar los sistemas de IA y sus resultados.

La guía «Information Literacy & AI» de la Biblioteca de The Chicago School of Professional Psychology aborda cómo la alfabetización informacional se ve influenciada por la integración de herramientas de inteligencia artificial en el proceso de investigación y aprendizaje. Se destaca que, aunque la IA puede facilitar tareas como la generación de ideas, la búsqueda de literatura y la evaluación de fuentes, es esencial que los estudiantes desarrollen habilidades críticas para utilizar estas herramientas de manera efectiva y ética.

La guía enfatiza la importancia de comprender cómo la IA puede asistir en la determinación de la autoridad de las fuentes, la evaluación de la calidad de la información y la visualización del proceso de creación de información como un proceso iterativo. Además, se subraya la necesidad de que los estudiantes vean la investigación como un proceso estratégico, en el que la IA puede ser una herramienta valiosa, pero no debe reemplazar el pensamiento crítico y la evaluación humana.

La competencia informacional crítica implica examinar de forma crítica los sistemas y contextos en los que se produce y comparte la información, o los factores sociopolíticos que influyen y dan forma a la producción, difusión y consumo de la información. Analizar la IA desde una perspectiva crítica implica considerar cómo se desarrollan y utilizan estas tecnologías, reconocer, explorar y actuar rápidamente contra los daños reales que pueden causar las tecnologías de IA, así como aprovechar las oportunidades que ofrecen. El pensamiento crítico, el escepticismo y la voluntad de cuestionar y verificar la información son esenciales a la hora de evaluar la fiabilidad de la IA.

Evaluación de la fiabilidad de la información de IA

Algunos modelos de IA no contienen datos recientes en sus entrenamientos, lo que puede afectar la actualidad de la información.

Autoría
Las herramientas de IA no tienen un autor humano directo, ya que generan respuestas basadas en modelos entrenados con material creado por personas. Para evaluar su fiabilidad, es recomendable:

Revisar si la IA ofrece herramientas de interpretabilidad, que permitan entender cómo llegó a sus conclusiones.

Considerar la reputación y el historial de los desarrolladores u organizaciones detrás del sistema de IA.

Tener en cuenta problemas o preocupaciones previas reportadas sobre la herramienta.

Propósito
La información generada por la IA puede ser utilizada para cualquier fin que el usuario determine, según el prompt que se emplee. Sin embargo, existe el riesgo de que la información sea engañoso o incorrecta, por lo que es importante abordarla con pensamiento crítico.

Citas y referencias

Herramientas como ChatGPT normalmente proporcionan pocas citas, y cuando lo hacen, pueden ser falsas o inexactas. Por ello, es esencial verificar los resultados de la IA con fuentes confiables o expertos. Las citas de artículos académicos pueden validarse fácilmente mediante el apoyo de un bibliotecario.

Fecha y localización de publicación

La información generada por IA puede carecer de fecha precisa o estar desactualizada.

Se recomienda aplicar las pautas anteriores de verificación y cruzar la información con fuentes actuales y confiables.

Lectura lateral

La lectura lateral (lateral reading) es una estrategia diseñada para la verificación de hechos y la evaluación de fuentes, incluyendo las respuestas generadas por herramientas de inteligencia artificial. Consiste en no depender únicamente de la IA como fuente, sino en abrir otras fuentes en línea para confirmar información, identificar posibles vacíos y explorar perspectivas alternativas. La práctica de la lectura lateral permite contrastar lo que la IA ofrece con datos verificados y opiniones de expertos.

Robot Test

El ROBOT Test es una metodología que permite evaluar críticamente las herramientas de inteligencia artificial sin necesidad de comprender a fondo su funcionamiento técnico. Su objetivo es guiar al usuario a entender mejor la tecnología y determinar si es adecuada para sus necesidades. Este enfoque se basa en responder preguntas clave sobre cinco dimensiones principales: confiabilidad, objetivo, sesgo, propietario y tipo de IA.

Consiste en verificar:

Confiabilidad
¿Cuán fiable es la información disponible sobre la tecnología de IA?
Si no fue producida por la parte responsable de la IA, ¿cuáles son las credenciales del autor? ¿Existe sesgo?
Si fue producida por la parte responsable de la IA, ¿cuánta información están haciendo disponible?
¿La información está disponible solo parcialmente debido a secretos comerciales?
¿Cuán sesgada es la información que producen?

Objetivo
¿Cuál es la meta u objetivo del uso de la IA?
¿Cuál es el objetivo de compartir información sobre ella?
¿Informar?
¿Convencer?
¿Obtener apoyo financiero?

Sesgo
¿Qué podría generar sesgo en la tecnología de IA?
¿Existen cuestiones éticas asociadas a esto?
¿Se reconocen los sesgos o cuestiones éticas?
¿Por la fuente de información?
¿Por la parte responsable de la IA?
¿Por sus usuarios?

Propietario
¿Quién es el propietario o desarrollador de la tecnología de IA?
¿Quién es responsable de ella?
¿Es una empresa privada?
¿El gobierno?
¿Un grupo de investigación o think tank?
¿Quién tiene acceso a ella?
¿Quién puede usarla?

Tipo
¿Qué subtipo de IA es?
¿La tecnología es teórica o aplicada?
¿En qué tipo de sistema de información se basa?
¿Depende de intervención humana?

Cualquier biblioteca no es más que el registro de momentos efímeros

«La mayor parte de cualquier biblioteca no es más que el registro de semejantes momentos efímeros en las vidas de hombres, mujeres y burros. Toda literatura, cuando envejece, tiene su pila de desperdicios, su registro de momentos desvanecidos y vidas olvidadas contadas con acentos débiles y entrecortados que han perecido. Pero si nos abandonamos al placer de leer desperdicios quedaremos sorprendidos, es más, sobrecogidos por las reliquias de vida humana que se han desechado para que se pudran.»

VIRGINIA WOOLF
El lector común (1925)

Google revela el costo ambiental de Gemini: menos energía por consulta, pero más emisiones globales

Crownhart, Casey. 2025. “In a First, Google Has Released Data on How Much Energy an AI Prompt Uses.” MIT Technology Review, August 21, 2025. https://www.technologyreview.com/2025/08/21/1122288/google-gemini-ai-energy

Google ha publicado un informe técnico detallado sobre la huella ambiental de su modelo de IA Gemini, destacando métricas clave como energía, emisiones de carbono y consumo de agua por cada consulta de texto, algo poco común entre empresas del sector

Según este estudio, la consulta mediana de texto en Gemini utiliza aproximadamente 0,24 vatios-hora, una cifra equivalente a ver la televisión durante menos de nueve segundos. Además, la emisión de carbono por consulta es de 0,03 gramos de CO₂ equivalente, y el consumo de agua asciende a 0,26 ml, es decir, alrededor de cinco gotas.

Estos avances reflejan una mejora notable en eficiencia: en el último año, el consumo energético por consulta cayó 33 veces, mientras que la huella de carbono disminuyó 44 veces, todo esto mientras mejoraba la calidad de las respuestas de Gemini

Google atribuye estos logros a una estrategia integral que abarca desde el diseño de hardware y algoritmos más eficientes hasta mejoras en modelos y centro de datos alimentados por energías limpias .

No obstante, expertos han planteado críticas sobre el enfoque de Google, señalando que sus estimaciones podrían ser engañosas, ya que omiten impactos indirectos como el uso de agua adicional y una contabilización optimista de las emisiones de carbono (basada en el mercado).

Aun así, a pesar de la aparente eficiencia por consulta, el consumo total de energía y agua sigue siendo relevante, especialmente considerando la escala global del uso de IA

Finalmente, aunque la empresa ha avanzado en eficiencia y transparencia, su huella global de emisiones ha aumentado —un 51 % desde 2019— principalmente por la creciente demanda energética derivada del uso de IA y el crecimiento de sus centros de datos