Hablar con Elia Tralará es asomarse a un universo donde la palabra cobra vida. Su nombre artístico —inspirado en las canciones de la infancia, ese tralalá que todos llevamos dentro— nos recuerda que contar historias no es solo un oficio, sino una forma de estar en el mundo. Desde 2008, Elia se dedica profesionalmente a la narración oral, llevando cuentos por teatros, plazas, bibliotecas y colegios de todo el país.
Pero Elia no solo narra cuentos; los teje con música, memoria y emoción. Tal como ella misma nos ha contado, conectar con la audiencia requiere escucha, ritmo, gestos, entonación, miradas… y una voz que no solo narra, sino que abraza.
En un mundo saturado de pantallas, Elia cree que la narración oral es más necesaria que nunca. Nos devuelve al encuentro, a lo compartido, al silencio que escucha y a la palabra que respira. Porque cuando un cuento se dice en voz alta —y no se lee—, cambia: se adapta al instante, a quien escucha y a quien cuenta. Se vuelve único.
Ella también colabora en otro de sus proyectos con la multi instrumentista con Uxía López, rescata coplas y cantares antiguos, especialmente desde una mirada femenina. En sus espectáculos conviven lo literario, lo popular y lo personal, creando un cruce de caminos entre lo que se hereda y lo que se vive.
Elena López-de-la-Fuente y Celia Álvaro-Gómez. Fuentes de información económica y financiera nacionales e internacionales: una introducción. Madrid: SEDIC, 2025
El documento tiene como propósito servir de guía básica para entender y manejar las principales fuentes de información en el ámbito económico y financiero, tanto a nivel nacional como internacional.
Las autoras parten de una introducción teórica que contextualiza la importancia de la información especializada en estos campos, subrayando su papel crucial para la toma de decisiones en los sectores público y privado. A continuación, presentan una tipología de fuentes, diferenciando entre fuentes primarias (como estadísticas oficiales y bases de datos de organismos internacionales) y secundarias (como informes de análisis y publicaciones académicas).
Se analizan instituciones clave como el Banco Mundial, el Fondo Monetario Internacional, el Banco Central Europeo, el INE, entre otras, destacando las principales plataformas que ofrecen datos fiables y actualizados. El documento también presta atención a fuentes especializadas en mercados financieros, como Bloomberg o Reuters, así como a bases de datos académicas y portales de acceso abierto.
El artículo pone especial énfasis en la evaluación crítica de las fuentes, la necesidad de verificar su fiabilidad, actualización y grado de especialización, así como la alfabetización informacional del usuario. Finalmente, se incluyen recomendaciones prácticas para estudiantes, investigadores y profesionales que deseen iniciarse o profundizar en el manejo de este tipo de recursos.
Bevara, R. V. K., Lund, B. D., Mannuru, N. R., Karedla, S. P., Mohammed, Y., Kolapudi, S. T., & Mannuru, A. (2025). Prospects of Retrieval Augmented Generation (RAG) for Academic Library Search and Retrieval.Information Technology and Libraries, 44(2). https://doi.org/10.5860/ital.v44i2.17361
Retrieval Augmented Generation (RAG) es una tecnología que combina dos cosas: por un lado, sistemas que saben buscar información en bases de datos o documentos (esto es el “retrieval” o recuperación), y por otro lado, modelos de inteligencia artificial que pueden entender y generar texto en lenguaje natural (como los chatbots o asistentes virtuales). De manera que cuando Entonces, cuando se hace una pregunta, RAG primero busca la información relevante en fuentes confiables y después usa esa información para crear una respuesta clara y completa, como si estuvieras hablando con un experto que tiene acceso a mucha información precisa.
Se examina el potencial de los sistemas basados en RAG para transformar los métodos tradicionales de búsqueda y recuperación de información en bibliotecas universitarias. RAG combina las capacidades de comprensión del lenguaje natural de los grandes modelos de lenguaje (LLM) con sistemas estructurados de recuperación de información basados en bases de datos verificadas, creando así un enfoque innovador para la búsqueda académica que mejora la precisión y relevancia de los resultados.
El estudio detalla los requerimientos técnicos necesarios para integrar RAG en los sistemas bibliotecarios actuales, destacando la importancia de las arquitecturas middleware que conectan las bases de datos académicas con los procesos de generación y recuperación. Se profundiza en elementos como las canalizaciones de embedding (representaciones vectoriales de datos), las bases de datos vectoriales y la arquitectura técnica que permite que RAG procese consultas en tiempo real, utilizando el contexto y el significado semántico para refinar los resultados de búsqueda.
Además, el artículo resalta cómo los sistemas RAG pueden mejorar significativamente la experiencia del usuario en las bibliotecas académicas, gracias a funcionalidades como la asistencia personalizada en la investigación, interfaces conversacionales para interactuar de forma más natural y la integración multimodal de contenido (texto, imágenes, datos). Sin embargo, también enfatiza la necesidad de cumplir con regulaciones de privacidad de datos y derechos de autor para asegurar un uso responsable y ético de estas tecnologías.
Entre las consideraciones críticas, el estudio aborda aspectos éticos, la transparencia del sistema y la confianza del usuario, indicando que, aunque RAG ofrece grandes oportunidades para modernizar los servicios bibliotecarios, su implementación exitosa depende de un equilibrio cuidadoso entre innovación técnica y responsabilidad social. Finalmente, los autores concluyen que la integración de RAG en bibliotecas académicas tiene un gran potencial para revolucionar la forma en que se accede y se gestiona el conocimiento, pero que aún se requiere investigación continua en áreas como la escalabilidad del sistema, el cumplimiento ético y la optimización de costos para su adopción masiva.
El informe “Are AI Bots Knocking Cultural Heritage Offline?”, publicado en abril de 2025 por GLAM‑E Lab y escrito por Michael Weinberg, documenta el creciente problema que enfrentan colecciones culturales digitales (museos, bibliotecas, archivos y galerías) frente a bots de IA que rastrean y copian masivamente sus contenidos. En muchas instituciones, una oleada inesperada de tráfico automatizado ha generado sobrecarga en los servidores, ralentizaciones o incluso caídas temporales del servicio.
A finales de 2024, empezaron a surgir relatos aislados de colecciones individuales de patrimonio cultural en línea. Estos relatos describían servidores y colecciones que se agotaban -y a veces se rompían- bajo la carga de un enjambre de bots. Al parecer, los bots extraían todos los datos de las colecciones para crear conjuntos de datos con los que entrenar modelos de inteligencia artificial.
El laboratorio GLAM-E encuestó a docenas de instituciones GLAM (galerías, bibliotecas, archivos y museos) para empezar a responder a estas preguntas. Este informe, publicado en junio de 2025, documenta cómo las instituciones se ven sometidas a la presión de los bots y cómo las cosas pueden empeorar antes de mejorar.
Estas son algunas de las cuestiones más relevantes del informe:
Los bots están muy extendidos, aunque no son universales. De los 43 encuestados, 39 experimentaron un aumento reciente en el tráfico. Veintisiete de esos 39 atribuyeron el aumento al tráfico de bots que recolectan datos para entrenamiento de IA, y otros siete sospechan que los bots podrían estar contribuyendo al incremento.
Este aumento de tráfico ha sido difícil de anticipar, ya que pocos encuestados estaban monitorizando activamente el tráfico de bots antes de que estos provocaran una crisis en sus colecciones. Muchos no se dieron cuenta de que estaban recibiendo tráfico de bots hasta que dicho tráfico saturó el servicio y dejó las colecciones digitales fuera de línea.
Algunos encuestados comenzaron a notar un incremento en el tráfico de bots desde 2021, mientras que otros no lo experimentaron hasta 2025.
Algunos bots se identifican claramente, mientras que otros emplean diversas estrategias para ocultar su origen.
Cuando los bots aparecen, tienden a hacerlo en enjambres durante períodos relativamente breves. La frecuencia de estos enjambres podría estar aumentando.
El archivo robots.txt no es actualmente un método eficaz para impedir que los bots saturen las colecciones.
Los encuestados están implementando una variedad de contramedidas, tanto propias como de terceros, basadas en cortafuegos, para intentar filtrar los bots según la dirección IP, la geografía, el dominio o el agente de usuario. Algunas de estas medidas parecen funcionar, aunque pocos tienen confianza en que sean sostenibles a largo plazo.
Los encuestados se muestran reacios a adoptar medidas más agresivas, como colocar las colecciones detrás de pantallas de inicio de sesión, por diversas razones: dudas sobre su eficacia a medio plazo, preocupaciones por los efectos negativos en los usuarios legítimos, y el temor de que tales restricciones contradigan su objetivo principal de mantener las colecciones libremente accesibles en línea.
Los encuestados temen que los enjambres de bots de entrenamiento de IA generen un entorno de costos crecientes insostenibles para ofrecer acceso en línea a las colecciones.
Los hallazgos exponen que muchas colecciones no detectaron la actividad de los bots hasta que los sistemas dejaron de responder, lo que obligó a implementar contramedidas rápidas, como cortafuegos específicos (e.g., Cloudflare, AWS), o considerar el uso de restricciones por IP, regiones geográficas, o agentes de usuario. Aunque algunas medidas temporales han funcionado, la mayoría de entrevistados reconoce que no son fiables a largo plazo .
El informe concluye que el problema es extensible y creciente, dada la expansión de los bots de IA desde 2021. Advierte que, sin una estrategia concertada que combine soluciones tecnológicas y nuevos estándares comunitarios, la capacidad de mantener colecciones digitales abiertas y accesibles podría verse comprometida por los costos de infraestructura y la presión técnica insostenible .
Clarivate Plc presentó la edición 2025 del Journal Citation Reports (JCR), una herramienta fundamental en la evaluación académica que celebra este año su 50.º aniversario. El informe se ha consolidado como referencia internacional para investigadores, instituciones y editores, proporcionando datos e indicadores que permiten valorar la relevancia e impacto de las revistas científicas en múltiples disciplinas.
Desde su creación hace 50 años por Eugene Garfield, Journal Citation Reports (JCR). ha evolucionado para adaptarse a las necesidades cambiantes de la comunicación científica y este año incorpora mejoras relevantes en favor de la integridad editorial.
La edición 2025 ofrece datos sobre 22 249 revistas académicas procedentes de 111 países y clasificadas en 254 disciplinas. De este total, 14 591 revistas pertenecen al ámbito de las ciencias, 7 559 a las ciencias sociales y 3 368 a las artes y humanidades. Además, más de 6 200 revistas son de acceso abierto de la ruta dorada (gold open access), lo que refleja la creciente importancia de este modelo de publicación. Este año también se incorporan por primera vez 618 revistas con Journal Impact Factor (JIF), lo que demuestra el compromiso de Clarivate con la actualización y ampliación constante de su base de datos.
Una de las novedades más destacadas de esta edición es el cambio metodológico en el cálculo del Journal Impact Factor: a partir de ahora, las citas de o hacia artículos retractados no se contabilizan en el numerador del JIF, aunque dichos artículos siguen formando parte del denominador. Esta decisión busca reforzar la integridad científica, asegurando que las métricas reflejen de manera más precisa la calidad real del contenido publicado. Esta medida afecta aproximadamente al 1 % de las revistas indexadas, y marca un paso relevante en la lucha contra prácticas editoriales poco éticas.
Según Clarivate Journal Citation Reports se presenta como una herramienta editorialmente independiente, sin favorecer a ningún editor en particular. A través de métricas como el JIF o el Journal Citation Indicator, así como estadísticas descriptivas, visualizaciones y datos sobre acceso abierto y procedencia geográfica de los autores, el informe permite una evaluación más completa y matizada del rendimiento de las revistas científicas. Estas herramientas ayudan a investigadores a seleccionar publicaciones adecuadas, a bibliotecas a construir colecciones estratégicas y a editores a posicionar sus revistas en el ecosistema académico global.
Los directivos de Clarivate han subrayado el valor del JCR como instrumento de confianza. La doctora Nandita Quaderi, editora jefe de Web of Science, ha destacado la importancia de preservar el legado de Garfield a través de un sistema más justo y transparente. Por su parte, Emmanuel Thiveaud ha señalado que este informe continúa siendo esencial para fomentar el conocimiento y apoyar la investigación científica en todo el mundo.
Por último, Clarivate pone a disposición de los usuarios numerosos recursos de apoyo, como el acceso a Master Journal List, materiales formativos, documentación técnica y un portal de aprendizaje. Además, el informe ofrece herramientas visuales para facilitar el análisis comparativo entre revistas, disciplinas y regiones geográficas. Con todo ello, la edición 2025 del JCR refuerza su papel como guía imprescindible para evaluar el impacto de la producción científica global.
La Asociación de Profesionales de Bibliotecas, Archivos y Gestión de la Información y Documentación en Extremadura (ABAIDEX) organizó un seminario web gratuito centrado en los retos y oportunidades de la transformación digital en las bibliotecas. La sesión estuvo a cargo de Julio Alonso Arévalo, bibliotecario e investigador de la Universidad de Salamanca, y una de las voces más reconocidas en innovación bibliotecaria en el ámbito hispano.
El evento se celebró el martes 17 de junio a las 12:30 horas, con una duración estimada de una hora. La ponencia abordó el impacto de la inteligencia artificial en el ejercicio profesional de los bibliotecarios y abrió un espacio de reflexión sobre el papel de estas tecnologías en los servicios de información, la gestión documental y la formación tanto de profesionales como de usuarios.
Este webinar se enmarcó en el plan formativo de ABAIDEX, orientado a mejorar las competencias profesionales, reforzar el reconocimiento social del sector y consolidar redes de aprendizaje compartido.
En el programa de hoy contamos con Margarita Becedas y Óscar Lilao, comisarios y responsables de la Biblioteca General Histórica de la Universidad de Salamanca, que nos presentan la exposición La Historia del Libro a través de Ediciones Facsimilares. Facsímiles Americanos. Esta muestra, abierta hasta principios de octubre, reúne facsímiles de manuscritos, impresos, documentos y mapas relacionados con América. Aunque no todos provienen de la colección propia de la Biblioteca, ofrecen un gran valor histórico y cultural para el público.
Datos prácticos
Exposición a Imagen y Semejanza. Los Incunables de América.
García-Puente, María. 2025. “La inteligencia artificial generativa en la biblioteca médica: transformando el acceso al conocimiento y el rol profesional.” Clip, junio. https://doi.org/10.47251/clip.n91.163
La irrupción de la inteligencia artificial (IA) generativa está teniendo un impacto profundo en la manera en que las bibliotecas médicas gestionan la información, ofrecen servicios y se posicionan dentro de los sistemas de salud y conocimiento. Esta tecnología, que permite generar texto, imágenes o código a partir de instrucciones humanas, ofrece una oportunidad transformadora para automatizar tareas, mejorar la experiencia de los usuarios y redefinir el papel del bibliotecario en un entorno cada vez más digitalizado.
Uno de los principales aportes de la IA generativa en este contexto es su capacidad para optimizar la gestión interna de las bibliotecas médicas. Esto incluye desde la organización inteligente de las colecciones hasta la automatización de tareas repetitivas como la redacción de informes o el envío de correos electrónicos. Además, la IA puede servir de soporte a los profesionales de la salud y la investigación mediante la implementación de asistentes virtuales, motores de búsqueda avanzada y herramientas de análisis de la información que permiten detectar patrones, generar resúmenes o visualizar datos complejos con mayor facilidad.
Lejos de sustituir a los bibliotecarios, la IA plantea una redefinición profunda de su rol profesional. Para aprovechar estas herramientas de forma efectiva y ética, se requieren nuevas competencias: alfabetización en inteligencia artificial, dominio del «prompt engineering» (la habilidad para diseñar instrucciones precisas para obtener respuestas útiles), capacidad para evaluar críticamente el funcionamiento de las tecnologías empleadas, y liderazgo para guiar su implementación en entornos sensibles como los médicos. De este modo, los profesionales de la información deben posicionarse como mediadores estratégicos entre la inteligencia humana y la artificial.
Sin embargo, la adopción de estas tecnologías no está exenta de riesgos ni de desafíos. Entre ellos se destacan los problemas asociados con la precisión y fiabilidad de los contenidos generados, los sesgos algorítmicos que pueden perpetuar desigualdades, la protección de los datos personales en entornos clínicos, los costes de implantación y mantenimiento de las herramientas, y la necesidad de una formación continua para mantenerse actualizado. A pesar de ello, el artículo sostiene que la IA generativa no debe entenderse como una amenaza, sino como una oportunidad para que las bibliotecas médicas refuercen su papel en el ecosistema sanitario, se conviertan en centros de innovación y promuevan una colaboración ética y eficaz entre máquinas y humanos.
Se analiza cómo la adopción masiva de buscadores basados en IA —como ChatGPT, Perplexity o los «AI Overviews» de Google— está transformando profundamente la estructura y el funcionamiento tradicionales de la web. Según Daoudi, el usuario actual prefiere respuestas integradas directamente en los resultados en lugar de navegar entre múltiples enlaces; sin embargo, esta tendencia puede generar una crisis de transparencia en la información, ya que no siempre se sabe cómo se priorizan las fuentes o cuáles se están utilizando .
El autor advierte sobre el riesgo de que estas plataformas “rompan” la web al consolidar respuestas sin referencia clara a las fuentes originales. Frente a este desafío, subraya la pérdida de control del usuario sobre la veracidad y el contexto, a medida que el sistema se comporta como una «caja negra» que fusiona múltiples contenidos inconsistentes o sesgados. Se plantea la pregunta crítica: ¿quién decide qué información se muestra y en qué orden? .
Daoudi propone que el futuro de la búsqueda debe evolucionar hacia una estructura híbrida que combine lo mejor del modelo tradicional (enlaces y rastreo) con la inteligencia contextual de la IA. Sugiere que los portales de búsqueda necesitan ofrecer:
Transparencia: mostrar claramente las fuentes utilizadas, y cómo la IA seleccionó y sintetizó la información.
Control del usuario: brindar opciones para que los usuarios exploren más en profundidad (por ejemplo, desgloses fuente por fuente).
Retroalimentación activa: permitir al usuario participar en la mejora continua del sistema, señalando errores o preferencias.
El artículo también sitúa este fenómeno dentro de un contexto más amplio: la economía web está siendo redefinida por el desplazamiento de clics y tráfico hacia respuestas directas de IA, lo que ha provocado preocupación entre editores y creadores de contenido por los impactos en ingresos publicitarios y visibilidad. Además, la dependencia creciente de agentes generativos plantea interrogantes legales ligados a derechos de autor, compensación justa y transparencia algorítmica.
Se advierte que la revolución de la búsqueda potenciada por IA tiene un enorme potencial para mejorar la experiencia de usuario, pero también conlleva riesgos significativos: desinformación, pérdida de visibilidad para creadores de contenido y opacidad en los procesos de decisión. Por ello, propone una evolución hacia sistemas híbridos que integren fiabilidad, trazabilidad, participación activa del usuario y regulación informada.
A diferencia de los chatbots tradicionales, los agentes de IA no solo generan texto o imágenes a partir de indicaciones, sino que planifican, toman decisiones, interactúan con entornos digitales y ejecutan tareas complejas sin supervisión humana constante.
Se trata de sistemas diseñados para cumplir objetivos en el mundo real: desde reservar un vuelo y enviar correos electrónicos hasta gestionar calendarios, realizar búsquedas en múltiples plataformas o incluso negociar con otros agentes. Estos sistemas están construidos sobre grandes modelos de lenguaje (LLMs), pero requieren una arquitectura más sofisticada para integrar acción, razonamiento y persistencia en el tiempo.
Empresas como OpenAI, Google, Amazon y Anthropic están invirtiendo intensamente en este campo. Algunas, como OpenAI, han dado pasos importantes al presentar herramientas que convierten modelos como GPT-4 en verdaderos asistentes proactivos, capaces de ejecutar instrucciones en múltiples etapas, navegar por internet o integrarse con aplicaciones de productividad. El objetivo final es lograr lo que algunos llaman “agentes personales universales”: asistentes digitales que comprendan nuestras preferencias, hábitos y objetivos para automatizar tareas cotidianas de manera fluida y segura.
No obstante, los desafíos son inmensos. Para que un agente actúe de forma autónoma, necesita entender contextos complejos, gestionar información incierta y adaptarse a entornos dinámicos. Además, debe tomar decisiones alineadas con las intenciones del usuario y con principios éticos básicos, algo que la tecnología actual todavía no garantiza plenamente. El episodio señala ejemplos en los que los agentes pueden fallar: desde reservar vuelos con escalas imposibles hasta tomar decisiones inapropiadas por no comprender matices culturales o emocionales. Esta brecha entre capacidad técnica y comprensión profunda del mundo real es una de las grandes limitaciones actuales.
Otro tema crucial abordado por los anfitriones es el de la responsabilidad y el control humano. A medida que estos sistemas se vuelven más autónomos, surgen interrogantes sobre quién debe rendir cuentas si un agente comete un error grave o causa daños. También se discute el posible impacto sobre el empleo y las relaciones humanas: ¿qué tareas estamos dispuestos a delegar a una máquina? ¿Qué aspectos de nuestra vida diaria deberían seguir estando mediados por decisiones humanas? El temor a una excesiva dependencia tecnológica es recurrente en el episodio, así como la posibilidad de que estos agentes puedan ser usados con fines maliciosos: desde manipulación de usuarios hasta ciberataques automatizados.
Pese a todo, el episodio mantiene una mirada equilibrada. Reconoce que los agentes de IA podrían liberar a las personas de muchas cargas administrativas y mejorar la eficiencia en sectores como la educación, la medicina, la logística o la atención al cliente. Pero enfatiza que su desarrollo debe estar guiado por principios éticos, por el diseño transparente de sistemas y por la inclusión de supervisión humana significativa. También se aboga por la apertura de código, la interoperabilidad y la participación de voces diversas en el debate sobre cómo estas tecnologías deben ser implementadas.
Universo Abierto 