La biblioteca peruana de Eduardo Halfon

Halfon, Eduardo. Biblioteca bizarra. Editado por Andrea Naranjo. Ecuador: USFO especificada], 2021. ISBN 978-9978-68-193-0

Una amiga peruana —no diré su nombre para protegerla— tiene en su despacho de Lima una asombrosa biblioteca de libros pirata. No libros sobre piratas, sino libros pirata: libros pirateados, ilegales. Me dijo que lleva años coleccionándolos; que los compra en las calles de Lima, en Vía Expresa, en Aramburú, en Grau, en el mercado Amazonas; que posee algunas joyas anómalas de Julio Ramón Ribeyro y de Mario Vargas Llosa, por ejemplo, incluyendo un ejemplar de La palabra del mudo, de Ribeyro, con cubierta de Vargas Llosa —para despistar, sospecho, aunque no sé si a las autoridades o al mal lector—.

Y es que, en el Perú —me explicó—, la industria editorial pirata emplea a más gente que la industria editorial legítima. Mi amiga, además de lectora y coleccionista, es abogada.

Digital Lending Toolkit: una guía integral para el préstamo digital en bibliotecas consorciadas

Digital Lending Toolkit

El lanzamiento de este toolkit representa un paso estratégico para facilitar que bibliotecas y redes colaborativas adopten y gestionen préstamos digitales de forma legal, sostenible y adaptada a las necesidades operativas contemporáneas. Ofrece un marco educativo y práctico para promover el acceso equitativo a colecciones digitales, optimizar acuerdos de licencia y fortalecer la interoperabilidad entre sistemas y consorcios.

Digital Lending Toolkit surge como un recurso robusto y estructurado que organiza guías, documentación, muestras de licencias, flujos de trabajo y otros materiales informativos. Está diseñado para abordar toda la cadena del préstamo digital: adquisición de recursos digitales, modelos de préstamo controlado (Controlled Digital Lending, CDL), préstamo interbibliotecario (interlibrary loan, ILL) de e‑books y medios digitales, licencias de streaming, interoperabilidad de sistemas y políticas recomendadas. Asimismo, incluye acciones concretas para implementar buenas prácticas en cada área.

Este toolkit no solo aporta un compendio técnico, sino también un enfoque práctico, al incluir flujos de trabajo adaptables y recursos normativos sobre licencias digitales (como SERU, modelos DRM‑free o DRM), y escenarios de uso (reserva de cursos, circulación general, préstamo interbibliotecario). Además, incorpora un marco legal actualizado sobre CDL, incluyendo referencias al caso Hachette v. Internet Archive, y ejemplos de licencias de medios para préstamos digitales. Se presenta finalmente con licencia Creative Commons BY‑NC‑SA, lo que facilita su reutilización y adaptación por parte de bibliotecas y consorcios, siempre que mantengan la atribución y el uso no comercial.

El desarrollo del Digital Lending Toolkit fue posible gracias al financiamiento del Institute of Museum and Library Services (IMLS) y de la Davis Educational Foundation, instituciones que han respaldado previamente las iniciativas del BLC en préstamos digitales y colaboración consorcial, como los modelos de Controlled Digital Lending y su integración con Project ReShare

En definitiva,

Cómo evitar el rechazo a preguntas en los modelos de IA

Cui, Justin, Wei-Lin Chiang, Ion Stoica y Cho-Jui Hsieh. OR-Bench: An Over-Refusal Benchmark for Large Language Models. arXiv preprint (v5), 15 de junio de 2025. https://arxiv.org/html/2405.20947v5

Este trabajo presenta OR-Bench, una herramienta para medir cuándo los modelos de lenguaje (como ChatGPT o Llama) dicen “no puedo responder” incluso cuando la pregunta es segura.

Este problema se llama sobre-rechazo y ocurre porque, para evitar riesgos, los modelos a veces se vuelven demasiado cautos y rechazan más de lo necesario. Hasta ahora, no había una forma clara de detectar y medir este comportamiento.

OR-Bench reúne 80.000 ejemplos de preguntas que parecen delicadas pero que en realidad son seguras. Estas preguntas se dividen en diez tipos de temas que suelen activar los filtros (violencia, privacidad, sexo, odio, etc.). De ese total, hay 1.000 ejemplos especialmente difíciles y 600 que sí son tóxicos para comprobar que el modelo no responda contenido dañino por error.

Para crear este conjunto, los autores usaron un proceso automático: empezaron con frases peligrosas, las cambiaron para que fueran seguras y las revisaron con varios modelos grandes (GPT-4, Llama-3, Gemini, etc.). Solo se incluyeron las que la mayoría consideró inofensivas. Así, lograron un resultado muy parecido a la revisión humana, pero más rápido y a gran escala.

Con esta base de datos, evaluaron 32 modelos de distintas marcas. Descubrieron que, en general, los modelos más “seguros” también tienden a rechazar más preguntas seguras. Algunos modelos recientes, como GPT-4 o Llama-3.1, han mejorado este equilibrio, aunque a veces eso implica que toleren más contenido de riesgo.

Los autores concluyen que OR-Bench puede ayudar a diseñar modelos que sean seguros sin ser exageradamente restrictivos, para que puedan dar más respuestas útiles sin poner en riesgo a los usuarios.

Recomendación de la UNESCO sobre la Ciencia Abierta

United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. Recommendation on Open Science. Adoptada por la 41.ª Conferencia General de la UNESCO, París, 23 de noviembre de 2021. París: UNESCO, 2021. Disponible en línea en https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379949_spa

La Recomendación sienta las bases para una transformación profunda del ecosistema científico global. Promueve un modelo de producción y circulación del conocimiento más justo, transparente y participativo, con el fin de acercar la ciencia a la sociedad y garantizar que sus beneficios estén al alcance de todos. La Recomendación constituye, así, una hoja de ruta ambiciosa para que gobiernos, instituciones y comunidades científicas trabajen conjuntamente por una ciencia abierta al mundo y para el mundo.

La Recomendación de la UNESCO sobre la Ciencia Abierta, adoptada por unanimidad en noviembre de 2021 durante la 41.ª sesión de la Conferencia General, constituye el primer instrumento normativo internacional que define y promueve un enfoque común para el desarrollo de la ciencia abierta a nivel mundial. Este documento fue elaborado con la participación de expertos, responsables políticos, científicos, organizaciones e instituciones de diversos contextos geográficos y disciplinares, en respuesta a los desafíos contemporáneos en la producción, acceso y difusión del conocimiento científico.

Se parte de una definición amplia e inclusiva de la ciencia abierta, que no se limita al acceso abierto a publicaciones científicas, sino que también abarca el acceso libre a datos, software, infraestructuras digitales, metodologías, materiales de investigación y procesos colaborativos. Además, reconoce y valora los sistemas de conocimiento no occidentales, tradicionales e indígenas, proponiendo una ciencia más participativa y plural.

El texto se articula en torno a cinco pilares fundamentales: el conocimiento científico abierto; las infraestructuras para la ciencia abierta; la comunicación científica accesible; la participación activa de diversos actores sociales; y el diálogo con otros sistemas de conocimiento. Estos ejes estructuran una visión integral que promueve una ciencia más democrática, ética, reproducible y útil para enfrentar los grandes retos sociales, como el cambio climático, las pandemias o las desigualdades globales.

La Recomendación también establece compromisos específicos para los Estados Miembros. Les insta a promover marcos normativos que respalden la ciencia abierta, garantizar la inversión en infraestructuras adecuadas, fomentar la formación en prácticas abiertas, y crear mecanismos de evaluación científica más equitativos. Asimismo, se les solicita rendir cuentas sobre los avances realizados y cooperar con otros países en el fortalecimiento de una cultura científica abierta y colaborativa.

Conoce al bibliotecario de TikTok que promueve la alfabetización en salud mental

Burns, John. “Meet the TikTok Librarian Championing Literacy and Mental Health.” 1000 Libraries Magazine, 14 de julio de 2025. https://magazine.1000libraries.com/meet-the-tiktok-librarian-championing-literacy-and-mental-health/.

Threets ha transformado su pasión por las bibliotecas en una plataforma para promover la diversidad, el bienestar emocional y el acceso equitativo a la lectura. Su historia es un ejemplo de cómo los profesionales de la información pueden reinventarse y conectar con nuevas audiencias, manteniendo viva la misión de las bibliotecas en el siglo XXI.

El bibliotecario Mychal Threets se ha convertido en una figura pública gracias a su presencia en redes sociales y su activismo por la salud mental y la alfabetización. Durante la pandemia de COVID-19, Threets comenzó a compartir videos alegres y motivadores desde su puesto en la Biblioteca del Condado de Solano, en California, lo que lo llevó a acumular cientos de miles de seguidores en TikTok e Instagram.

Su contenido, centrado en el amor por los libros y las bibliotecas, se convirtió en un refugio emocional para muchos. Sin embargo, en 2024, Threets anunció su renuncia para priorizar su salud mental, reconociendo que la fama había afectado su relación con el trabajo bibliotecario. Tras un periodo de descanso, retomó su vocación desde una nueva perspectiva: como bibliotecario residente para PBS Kids, donde produce contenido educativo y accesible para jóvenes lectores.

Además de su trabajo con PBS, Threets ha participado en iniciativas como el “Library Afro Revolution Day”, un evento que combinó una campaña de donación de libros con consejos sobre el cuidado del cabello natural, en colaboración con la activista Blair Imani. También está trabajando en su primer libro infantil, I’m So Happy You’re Here, junto a la ilustradora Lorraine Nam, que será publicado por Penguin Random House en 2026. El libro celebra la alegría de las bibliotecas como espacios inclusivos y seguros.

La revolución de la IA multimodal: cuando la voz y la visión sustituyen al teclado y el ratón

The AI Enterprise. “When Microphones Replace Mice.” The AI Enterprise, 2025. https://theaienterprise.com/when-microphones-replace-mice (consultado el 12 de agosto de 2025).

Las herramientas de voz y visión impulsadas por inteligencia artificial están transformando radicalmente la forma en que se realiza el trabajo en las organizaciones. Ejemplos como técnicos de campo que apuntan con su móvil a un equipo averiado y reciben instrucciones inmediatas, o equipos comerciales que dictan notas de clientes y generan automáticamente tareas de seguimiento, ilustran cómo la IA multimodal —capaz de procesar voz, imágenes, texto, vídeo y datos de sensores simultáneamente— está reemplazando el teclado y el ratón como interfaz principal.

Según investigaciones de McKinsey, los sistemas multimodales logran tasas de finalización de tareas un 40 % superiores a las interfaces solo de texto, con ganancias de productividad de entre el 35 % y el 60 %. Las empresas que adoptan estas tecnologías reportan un retorno de inversión promedio del 280 % en 18 meses, gracias a la reducción de tiempos y la mejora en la toma de decisiones. La entrada por voz procesa información cuatro veces más rápido que escribir, y el contexto visual elimina hasta el 70 % de los errores de comunicación en la resolución de problemas técnicos.

Casos como Siemens, que ha reducido en un 60 % el tiempo de resolución de incidencias de servicio de campo, o clientes de Salesforce que triplican la información capturada en interacciones con clientes, muestran el potencial competitivo de esta transición. Gartner prevé que en tres años la IA multimodal será parte integral de todas las aplicaciones empresariales, y que para 2027, el 75 % de los trabajadores del conocimiento utilizarán interfaces principalmente por voz para sus tareas clave.

La IA se cuela en la rutina diaria

Melo, María Florencia. “La IA se cuela en la rutina diaria.” Statista, 25 de abril de 2025. https://es.statista.com/grafico/34355/encuestados-que-estan-de-acuerdo-en-que-las-herramientas-de-ia-forman-parte-de-su-vida-cotidiana/

Se analiza el impacto creciente de la inteligencia artificial generativa en la vida cotidiana de los consumidores, especialmente desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022. Aunque estas herramientas han captado una enorme atención mediática y curiosidad pública, su uso real y sostenido por parte de los usuarios sigue siendo limitado en comparación con la expectación generada.

Según datos de Statista Consumer Insights, solo alrededor del 30% de los adultos estadounidenses habían utilizado ChatGPT o Meta AI en los doce meses previos a agosto de 2024, lo que los posiciona como las opciones más populares. Sin embargo, el uso ocasional no equivale a una integración real en la rutina diaria. Solo el 20% de los encuestados en EE. UU. afirmaron que las herramientas de IA forman parte de su día a día. Este porcentaje se mantiene similar en países como Alemania, México y el Reino Unido, pero es notablemente más alto en Brasil (33%) y la India (41%), lo que sugiere una mayor adopción en mercados emergentes.

El artículo también subraya que el uso consciente de herramientas como ChatGPT representa solo una parte del panorama. Muchos servicios digitales integran IA en segundo plano —desde recomendaciones de contenido hasta asistentes virtuales y sistemas de atención al cliente— sin que los usuarios lo perciban directamente. Esto implica que la interacción con la IA es mucho más frecuente de lo que los datos de uso explícito reflejan.

La investigación se basa en encuestas realizadas a 1.250 personas por país, entre agosto y septiembre de 2024, en el rango de edad de 18 a 64 años. El estudio revela una tendencia clara: aunque la IA generativa aún está en proceso de consolidarse como parte integral de la vida diaria, su presencia —visible o invisible— ya es significativa y está en expansión.

Informe anual de arXiv 2024 (2025)

ArXiv Annual Report 2024. arXiv, 2025

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El Annual Report 2024 de arXiv ofrece una visión integral del estado actual, los avances y las proyecciones de esta plataforma pionera en el acceso abierto a la investigación científica.

Fundado en 1991, arXiv ha sido un referente en la democratización del conocimiento, albergando más de 2.6 millones de artículos en ocho disciplinas. Su misión es proporcionar un espacio abierto donde los investigadores puedan compartir y descubrir ciencia emergente, con la visión de garantizar acceso libre e inmediato a la investigación para todos. Los valores que guían su trabajo incluyen la apertura, la colaboración, la excelencia, la eficiencia y el compromiso comunitario.

El informe destaca los mensajes de líderes clave como Greg Morrisett, Ramin Zabih y Stephanie Orphan, quienes subrayan la importancia de arXiv como infraestructura crítica para la ciencia global. En 2024, se priorizó la modernización tecnológica, con avances significativos en la migración a la nube y mejoras en accesibilidad, como el soporte para HTML destinado a investigadores con discapacidad visual. También se reconoce el crecimiento exponencial en áreas como inteligencia artificial y aprendizaje automático, lo que ha incrementado la demanda sobre la plataforma.

En cuanto a cifras, arXiv registró más de 3.2 mil millones de descargas totales, más de 5 millones de usuarios activos mensuales y 244.031 nuevas publicaciones en 2024. Octubre marcó un récord con 24.226 envíos en un solo mes. Además, se consolidó una red de 278 instituciones miembros, 218 moderadores y 153 categorías temáticas.

arXiv en cifras (2024)

  • 3.2 mil millones de descargas totales.
  • Más de 5 millones de usuarios activos mensuales.
  • 244.031 nuevas publicaciones en 2024.
  • 24.226 envíos en octubre: récord mensual histórico.
  • 278 instituciones miembros, 218 moderadores, 153 categorías temáticas.

Desde el punto de vista financiero, arXiv operó con ingresos de 4.36 millones de dólares y gastos de 4.81 millones en 2024, proyectando un déficit operativo para mantener el impulso de modernización. Las principales fuentes de financiación incluyen la Fundación Simons, la Universidad Cornell, cuotas de membresía y donaciones individuales. En 2024, se recibió financiación adicional significativa de la Fundación Simons y la National Science Foundation, lo que permitió ampliar el equipo técnico y avanzar en proyectos clave.

El informe también detalla mejoras organizativas y de gobernanza. Se fortaleció el equipo editorial y técnico con nuevas contrataciones, y se implementó una hoja de ruta estratégica (2023–2025) con apoyo de Invest in Open Infrastructure. Entre los logros se encuentran la creación de grupos de trabajo sobre metadatos, la propuesta de nuevos clasificadores temáticos y el desarrollo de herramientas como arXiv Check para mejorar los flujos editoriales.

En el ámbito técnico, arXiv avanzó en la migración de servicios a la nube, incluyendo páginas de resumen, PDFs, HTML y feeds RSS. Esta modernización busca mejorar la estabilidad, capacidad y escalabilidad de la plataforma. Además, se abordó el creciente uso de arXiv por parte de modelos de lenguaje (LLMs), implementando medidas para mitigar el impacto de los bots y garantizar la resiliencia del sistema.

arXivLabs, el marco para integrar herramientas creadas por la comunidad, continúa creciendo. En 2024 se destacaron proyectos como Gotit.pub, CatalyzeX, Replicate y ScienceCast, que permiten explorar artículos relacionados, acceder a código y datos, y fomentar la interacción entre autores y lectores. Estas herramientas enriquecen la experiencia de usuario y fortalecen el ecosistema de ciencia abierta.

La dimensión comunitaria también tuvo protagonismo. Se celebró el segundo Foro de Accesibilidad con sesiones en varios idiomas y zonas horarias, incluyendo por primera vez sesiones en lengua de señas y en español/portugués. arXiv amplió su presencia en redes sociales, sumando canales como LinkedIn, Mastodon y Bluesky, y participó activamente en conferencias globales como FOSSASIA y Open Access Week.

Un hito importante fue el lanzamiento de WithdrarXiv, una base de datos con más de 14.000 artículos retirados, categorizados por motivos como errores metodológicos, plagio o violaciones de política. Este proyecto proporciona una herramienta valiosa para el estudio de la integridad científica y la evolución del conocimiento.

Trump quiere imponer un nuevo impuesto porcentual sobre las patentes que frenaría la innovación

“The Trump Administration Is Considering Charging Patent Holders a Percentage Fee of the Value of Their Patents,” The Wall Street Journal, consultado el 13 de agosto de 2025

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La administración Trump está evaluando una propuesta que supondría un cambio radical en la manera en que se cobra a los titulares de patentes en Estados Unidos. Actualmente, el gobierno aplica una tarifa plana que puede llegar a un máximo de 10.000 dólares por patente. El nuevo sistema implicaría sustituir esa cuota fija por un pago calculado como un porcentaje del valor total de la patente, con una tasa máxima del 5 %. Este planteamiento asimilaría el cobro a un impuesto sobre la propiedad intelectual, vinculándolo directamente al valor estimado de cada patente.

El impacto económico potencial sería enorme, ya que el valor agregado de todas las patentes registradas en EE. UU. se estima en varios billones de dólares. Grandes corporaciones como Apple, que registran miles de patentes cada año, podrían enfrentarse a costes adicionales de miles de millones de dólares anuales. Esta medida situaría a Estados Unidos como un caso excepcional a nivel internacional, dado que la mayoría de los países no aplican un gravamen proporcional al valor de la propiedad intelectual registrada.

Expertos citados por The Wall Street Journal advierten que este tipo de sistema podría tener consecuencias negativas para la innovación. El hecho de que el gobierno determinara el valor de la propiedad intelectual para calcular la tasa podría generar incertidumbre y frenar las inversiones en investigación y desarrollo. Según uno de los especialistas, “cobrar un porcentaje de lo que el gobierno cree que vale tu propiedad intelectual” crearía un clima desfavorable para la creatividad empresarial y la generación de nuevos inventos. En suma, la propuesta plantea un dilema entre el potencial de recaudar ingresos sustanciales para el Estado y el riesgo de desalentar la actividad innovadora.

Estrategias prácticas para impulsar la alfabetización en inteligencia artificial (IA)

EDUCAUSE Shop Talk, “A Practical Guide to AI Literacy,” con Sophie White y Jenay Robert, con Leo S. Lo, Jeanne Beatrix Law y Anissa Vega (episodio de podcast), 11 de agosto de 2025, YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=m8xnGS1bli8.

El video plantea un enfoque realista y flexible para promover la alfabetización en IA en el ámbito universitario: ofrecer diversas vías de acceso a la formación, iniciar proyectos pequeños y escalables, fomentar la experimentación conjunta, aplicar una mirada crítica, dar opciones al profesorado y motivar el aprendizaje auténtico por encima de la mera obtención de resultados.

Sophie White y Jenay Robert conversan con Leo S. Lo, Jeanne Beatrix Law y Anissa Vega sobre estrategias prácticas para impulsar la alfabetización en inteligencia artificial (IA) entre estudiantes y docentes. La conversación parte de la idea de que ofrecer múltiples puntos de entrada para que el profesorado se forme y experimente con IA es esencial para generar confianza y permitir que guíen a sus estudiantes.

Los invitados coinciden en que es clave comenzar en pequeño y avanzar de forma iterativa. No se trata de esperar a tener el modelo perfecto, sino de poner en marcha experiencias iniciales que puedan mejorarse con el tiempo. Leo S. Lo describe cómo en su universidad han organizado programas de varias semanas para personal bibliotecario, combinando introducción, diseño de proyectos, comunidades de práctica y presentaciones finales. Además, se destaca la utilidad de marcos prácticos que sirvan como referencia inicial para organizar la enseñanza de IA, aunque puedan ajustarse después según la experiencia.

Otro aspecto central es el tinkering, es decir, experimentar y probar herramientas junto a los estudiantes. Jeanne Beatrix Law insiste en que esta práctica fomenta la curiosidad y el pensamiento crítico, especialmente cuando se incorporan elementos como datos de impacto ambiental en los resultados generados por IA. En Kennesaw State University, el profesorado también tiene libertad para decidir cómo incluir la IA en sus clases, lo que ha facilitado la aceptación y la confianza. Esta flexibilidad se complementa con un comité institucional que define políticas claras y orientaciones para el uso de IA.

La alfabetización en IA no implica solo saber usar herramientas, sino también entenderlas críticamente. Incluso quienes deciden no incorporarlas pueden beneficiarse de conocer su funcionamiento y sus implicaciones. Anissa Vega subraya que, igual que al enseñar a conducir se busca evitar riesgos reales más allá de las sanciones, en IA se debe motivar a los estudiantes a aprender por el valor del conocimiento, no solo por la calificación.

Finalmente, los ponentes comparten consejos prácticos: Leo S. Lo recomienda aprender a través de recursos accesibles como YouTube o LinkedIn; Jeanne Beatrix Law aconseja no temer al fracaso, confiar en el alumnado y reutilizar recursos educativos abiertos (OER); Anissa Vega sugiere leer Co-Intelligence de Ethan Mollick y organizar sesiones de experimentación colaborativa con colegas. Sophie White cierra recordando que el aprendizaje académico no siempre proviene de publicaciones revisadas por pares y que, a menudo, probar y ajustar es la mejor vía para aprender en profundidad.