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Promoviendo la Alfabetización en IA a través de las bibliotecas universitarias de EE. UU.: un análisis de LibGuides utilizando el Marco de Alfabetización en IA de EDUCAUSE

Chun Ru, K., & Tang, R. (2025). Promoting AI literacy through U.S. academic libraries: an analysis of LibGuides from ARL and Oberlin group libraries using the EDUCAUSE AI literacy framework. Information Research an International Electronic Journal, 30(iConf), 847–865. https://doi.org/10.47989/ir30iConf47182

El estudio examina 70 guías de bibliotecas (LibGuides) sobre inteligencia artificial generativa de bibliotecas universitarias afiliadas a la Association of Research Libraries (ARL) y al Oberlin Group, utilizando el marco de alfabetización en IA de EDUCAUSE. El análisis, a través de la evaluación de contenido, reorganiza y mejora dicho marco para adaptarlo mejor a las necesidades de la educación superior, llenando las brechas del modelo original y proponiendo un enfoque más detallado sobre la alfabetización en IA, considerando los desafíos específicos de las bibliotecas académicas.

Los resultados muestran que la mayoría de las guías se enfocan en herramientas básicas de IA y su uso responsable, pero con menos atención a las competencias técnicas avanzadas relacionadas con la creación de IA. Se observó que las LibGuides de ARL ofrecen una cobertura más completa en comparación con las del Oberlin Group. El estudio sugiere que para mejorar la alfabetización en IA, es necesario establecer iniciativas de formación y compartir conocimientos de manera constante entre las bibliotecas universitarias.

El estudio ofrece valiosos insights sobre el papel de las bibliotecas en la promoción de la alfabetización en IA generativa y propone áreas para futuras asociaciones estratégicas y mejoras.

Guía para la Integración de la IA Generativa en el Aprendizaje Profundo de la Alfabetización

AI for Education. «Guide to Integrating Generative AI for Deeper Literacy Learning.» AI for Education, November 22, 2024.

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La guíaexplora cómo aprovechar la inteligencia artificial generativa (GenAI) para mejorar el aprendizaje en el aula sin reemplazar el esfuerzo cognitivo necesario. Desarrollada en colaboración con Student Achievement Partners, la guía ofrece estrategias prácticas para apoyar la lucha productiva de los estudiantes mientras mantienen el trabajo cognitivo esencial que impulsa el aprendizaje.

El documento destaca un marco para diferenciar entre la lucha productiva y la contraproducente en la enseñanza de la alfabetización, proporcionando estrategias para fomentar el compromiso de los estudiantes sin reemplazar el pensamiento crítico. Además, incluye casos de uso en habilidades fundamentales, construcción de conocimiento e instrucción en escritura, con orientaciones específicas para educación primaria y rúbricas detalladas para la integración en el aula.

Los principios clave para la integración de la GenAI enfatizan que estas herramientas deben apoyar y no reemplazar la lucha productiva de los estudiantes, mejorar las prácticas pedagógicas probadas y alinearse con el desarrollo y los objetivos de alfabetización. En este sentido, se propone alejarse de tareas impulsadas por la tecnología y centrarse en el aprendizaje significativo, formulando preguntas como qué están aprendiendo los estudiantes y cómo la GenAI puede beneficiar el proceso sin reducir los desafíos necesarios para su desarrollo.

La guía también ofrece ejemplos concretos de buenas y malas prácticas en el uso de la GenAI, ilustrados con transcripciones de chatbots y casos de estudiantes. Se presentan estrategias para mejorar la carga cognitiva en el aula y prácticas a evitar que reduzcan las oportunidades de aprendizaje significativo. Además, se incluyen ejemplos específicos para estudiantes de secundaria con el permiso de sus familias.

Este recurso se distingue por basarse en principios de enseñanza de alfabetización con respaldo científico, mantener el compromiso cognitivo de los estudiantes y proporcionar ejemplos concretos de implementación responsable de la GenAI. A medida que la tecnología y su aplicación educativa evolucionan, la guía se actualizará con base en investigaciones emergentes y experiencias de aula. Se invita a los educadores a compartir sus experiencias y contribuir con sus conocimientos para mejorar la integración efectiva de la GenAI en la enseñanza de la alfabetización.

La biblioteca y la construcción de la cultura de alfabetización en inteligencia artificial generativa

La biblioteca y la construcción de la cultura de alfabetización en inteligencia artificial generativa

por Julio Alonso Arévalo. Jornadas Técnicas Asociación de Bibliotecarios de la Iglesia en España. Valladolid 14/0372025

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En la era de la IA, la alfabetización informacional está evolucionando, adquiriendo una nueva dimensión. Es fundamental desarrollar la capacidad de comprender, evaluar e interactuar con la información generada por máquinas. La alfabetización en IA va más allá de la tradicional, enfrentando desafíos únicos como la identificación de medios manipulados, la comprensión de las implicaciones éticas y la distinción entre textos escritos por humanos y por IA. A medida que la IA transforma industrias, medios y comunicaciones, esta alfabetización capacita a las personas para juzgar la credibilidad de la información generada por IA, fomentando un uso ético y responsable de esta tecnología revolucionaria.

Estrategias para promover la Alfabetización en IA en bibliotecas universitarias

Lo, Leo S. «AI Literacy: A Guide for Academic Libraries.» College & Research Libraries News 85, no. 2 (2024): 46–49. https://crln.acrl.org/index.php/crlnews/article/view/26704/34626

A medida que la inteligencia artificial sigue transformando la forma en que accedemos y procesamos la información, la alfabetización en IA se convierte en una competencia esencial para la comunidad universitaria. Las bibliotecas, como centros de conocimiento y aprendizaje, tienen la responsabilidad de liderar este proceso educativo mediante la implementación de programas estructurados, la integración de herramientas de IA en sus servicios, el fomento de la investigación y la colaboración interdisciplinaria.

Las bibliotecas universitarias tienen la oportunidad de convertirse en líderes en la enseñanza y promoción de la alfabetización en inteligencia artificial. Para ello, deben desarrollar estrategias integrales que no solo introduzcan a los usuarios en los conceptos básicos de la IA, sino que también los ayuden a aplicar de manera crítica y ética estas tecnologías en sus estudios e investigaciones. Un enfoque estructurado garantizará que tanto estudiantes como personal bibliotecario y docente puedan navegar en un mundo cada vez más influenciado por algoritmos y sistemas automatizados.

Una de las estrategias clave es el desarrollo de programas educativos que aborden la IA desde una perspectiva accesible y escalonada. Estos programas pueden incluir desde talleres introductorios sobre qué es la IA y cómo funciona hasta cursos más avanzados sobre el impacto de los algoritmos en la difusión de información. Es fundamental que las bibliotecas adapten estos contenidos a diferentes niveles de conocimiento, permitiendo que tanto principiantes como expertos encuentren recursos adecuados para su aprendizaje. Además, estos programas deben abarcar no solo los aspectos técnicos, sino también las dimensiones éticas y sociales de la IA, preparando a los participantes para un uso más responsable y consciente de la tecnología.

Otra iniciativa esencial es la integración de herramientas de IA en los servicios bibliotecarios. Las bibliotecas pueden mejorar la experiencia del usuario mediante la implementación de chatbots de asistencia automatizada, sistemas de recomendación personalizados o motores de búsqueda optimizados con IA. Estas tecnologías permiten una navegación más eficiente de los recursos disponibles y facilitan la recuperación de información de manera más precisa. Al exponer a los usuarios a estas herramientas en su entorno cotidiano, las bibliotecas no solo mejoran sus propios servicios, sino que también brindan oportunidades para que los estudiantes y docentes comprendan la funcionalidad y las limitaciones de la IA en la práctica.

Asimismo, la colaboración interdisciplinaria juega un papel fundamental en la alfabetización en IA. Las bibliotecas pueden trabajar junto con departamentos de informática, filosofía, sociología y ciencias de la información para diseñar programas que aborden la IA desde múltiples perspectivas. Esta colaboración permite desarrollar iniciativas más completas que incluyen tanto el desarrollo tecnológico como las implicaciones éticas y sociales de la IA. De esta manera, los estudiantes pueden adquirir una comprensión más amplia y crítica de cómo la inteligencia artificial afecta diferentes áreas del conocimiento y la vida cotidiana.

Además de servir como centros de enseñanza, las bibliotecas pueden impulsar la investigación en IA dentro de sus comunidades universitarias. Esto implica no solo facilitar el acceso a literatura científica sobre inteligencia artificial, sino también apoyar activamente proyectos de investigación que exploren nuevas aplicaciones de la IA en la gestión del conocimiento, la catalogación de información o la preservación digital. Al fomentar la investigación en este campo, las bibliotecas contribuyen al avance del conocimiento sobre IA y fortalecen su papel como espacios de innovación en la educación superior.

Es importante también reconocer que la alfabetización en IA no puede existir sin una sólida base de alfabetización digital. Las bibliotecas deben continuar ofreciendo recursos y programas que ayuden a los usuarios a desarrollar competencias digitales esenciales, como la evaluación crítica de fuentes en línea, el manejo de herramientas de búsqueda avanzada y la comprensión de los principios de seguridad digital. Estas habilidades son fundamentales para que los usuarios puedan interactuar de manera efectiva con herramientas impulsadas por IA y distinguir entre información fiable y sesgada en un entorno digital cada vez más automatizado.

Por último, para garantizar el éxito de estas iniciativas, las bibliotecas deben establecer mecanismos de evaluación continua y adaptación. La rápida evolución de la IA requiere que los programas de alfabetización en esta área se actualicen constantemente para reflejar los últimos avances tecnológicos y los desafíos emergentes. Implementar encuestas, análisis de impacto y espacios de retroalimentación con los usuarios permitirá ajustar y mejorar los recursos disponibles para que sigan siendo relevantes y efectivos.

Al adoptar un enfoque proactivo y flexible, las bibliotecas no solo garantizan que sus usuarios estén preparados para interactuar con la IA de manera crítica y ética, sino que también refuerzan su papel como actores clave en la educación y la innovación tecnológica.

Alfabetización en Inteligencia Artificial en la educación primaria, secundaria y superior

Gu, Xingjian, y Barbara J. Ericson. 2024. «AI Literacy in K-12 and Higher Education in the Wake of Generative AI: An Integrative Review.» arXiv. Publicado el 1 de marzo de 2024. https://arxiv.org/abs/2503.00079

En los últimos años, especialmente tras la popularización de herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, la alfabetización en IA (AI literacy) se ha convertido en un tema clave en la educación tanto primaria y secundaria como superior. Sin embargo, existe una falta de definición clara y consensuada sobre qué significa exactamente ser «alfabetizado» en IA y cómo debe abordarse desde una perspectiva educativa.

En los últimos años, y de manera especialmente notable desde la irrupción de tecnologías de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, la alfabetización en inteligencia artificial (IA) ha comenzado a consolidarse como un tema prioritario dentro de los entornos educativos, tanto en la enseñanza primaria y secundaria (K-12) como en la educación superior. Sin embargo, a pesar de su creciente relevancia, persiste una notable falta de consenso acerca de qué debe entenderse por «alfabetización en IA» y cómo debería abordarse de manera pedagógica. El concepto resulta amplio y, en ocasiones, ambiguo: bajo su paraguas caben desde programas diseñados para enseñar a estudiantes universitarios a utilizar de manera eficiente herramientas como ChatGPT hasta actividades que promueven la interacción de niños de educación infantil con robots sociales. Esta amplitud de enfoques y objetivos genera confusión y dificulta el diseño de intervenciones educativas claras, estructuradas y coherentes.

Ante esta falta de definición precisa, Gu y Ericson llevan a cabo una revisión integradora de 124 estudios publicados desde el año 2020, tanto de carácter empírico como teórico. Mediante este análisis exhaustivo, los autores buscan mapear el estado actual del campo de la alfabetización en IA y ofrecer una perspectiva integradora que permita clarificar cómo se está abordando este concepto desde distintas disciplinas y niveles educativos. La revisión de la literatura revela la existencia de múltiples interpretaciones y objetivos, lo que refuerza la idea de que, para avanzar en este ámbito, es necesario disponer de un marco común que permita ordenar las distintas aproximaciones y facilitar el diálogo entre investigadores, educadores y responsables políticos.

A partir del análisis de los estudios revisados, los autores proponen una doble clasificación que permite comprender las principales formas en las que se conceptualiza la alfabetización en IA en los ámbitos educativos. Por un lado, identifican tres maneras de entender la alfabetización en IA: funcional, crítica y de beneficios indirectos. La alfabetización funcional se centra en el desarrollo de habilidades prácticas para utilizar herramientas de IA de forma eficiente, como escribir mejores indicaciones (prompts) para obtener resultados óptimos con sistemas generativos. La alfabetización crítica, por su parte, busca fomentar una mirada reflexiva y ética sobre la IA, cuestionando cuestiones como los sesgos algorítmicos, la privacidad de los datos o las implicaciones sociales de su uso. Finalmente, la alfabetización con beneficios indirectos engloba aquellas experiencias de aprendizaje que, mediante el uso de IA, favorecen el desarrollo de competencias transversales como el pensamiento computacional, la resolución de problemas o el trabajo colaborativo.

Paralelamente, los autores también identifican tres perspectivas principales desde las que se aborda la IA en los estudios analizados: como detalle técnico, como herramienta y como fenómeno sociocultural. La primera perspectiva pone el foco en los fundamentos técnicos de la IA, enseñando a los estudiantes conceptos como los algoritmos de aprendizaje automático o el funcionamiento de las redes neuronales. La segunda trata la IA como un recurso práctico que permite optimizar tareas, resolver problemas y mejorar procesos en distintos contextos. Por último, la perspectiva sociocultural analiza la IA como un fenómeno que influye e interactúa con los entornos sociales, económicos y culturales, abordando sus impactos éticos, legales y políticos.

Fruto de esta doble clasificación, Gu y Ericson proponen un marco integrador que organiza el espectro actual de aproximaciones a la alfabetización en IA y que ayuda a detectar lagunas tanto teóricas como prácticas dentro del campo. Una de sus conclusiones más relevantes es la necesidad de desarrollar una terminología más precisa y especializada dentro del discurso educativo sobre IA. En su opinión, contar con términos específicos —como “alfabetización técnica en IA”, “alfabetización crítica en IA” o “alfabetización sociocultural en IA”— permitiría diseñar programas formativos mejor adaptados a los objetivos perseguidos y a las características de cada nivel educativo.

Por último, los autores destacan algunos vacíos importantes en la investigación sobre alfabetización en IA. Mientras que los enfoques funcionales y técnicos han recibido una considerable atención en los últimos años, los enfoques críticos y socioculturales permanecen relativamente desatendidos, lo que sugiere la necesidad de impulsar más investigaciones e intervenciones educativas que promuevan una comprensión ética, inclusiva y socialmente consciente de la inteligencia artificial.

El marco de alfabetización en IA

Stanford Teaching Commons. «Understanding AI Literacy.» Teaching Commons, last modified 2024. https://teachingcommons.stanford.edu/teaching-guides/artificial-intelligence-teaching-guide/understanding-ai-literacy

La alfabetización en IA se define como un conjunto de competencias que permite a las personas evaluar críticamente las tecnologías de IA, colaborar efectivamente con ellas y utilizarlas de manera ética, tanto en el hogar como en el trabajo. Se relaciona estrechamente con la alfabetización digital y de datos, ya que la IA depende de estos aspectos.

El marco de alfabetización en IA incluye cuatro dominios: funcional, ético, retórico y pedagógico. Cada uno tiene objetivos progresivos de competencia, buscando que se superpongan y se informen mutuamente.

El marco de alfabetización en IA sigue un enfoque centrado en el ser humano, subrayando que los individuos deben liderar el uso de la IA para maximizar sus beneficios y minimizar impactos negativos. El objetivo es emplear la IA para potenciar el aprendizaje y las capacidades humanas. Además, se destaca la responsabilidad ética en el uso de la tecnología, reconociendo que las decisiones informadas requieren esfuerzo y tiempo continuo.

El marco de alfabetización en IA identifica cuatro dominios clave:

  1. Alfabetización funcional: ¿Cómo funciona la IA?
  2. Alfabetización ética: ¿Cómo abordar los problemas éticos de la IA?
  3. Alfabetización retórica: ¿Cómo usar el lenguaje natural y generado por IA para lograr objetivos?
  4. Alfabetización pedagógica: ¿Cómo usar la IA para mejorar la enseñanza y el aprendizaje?

La alfabetización funcional en IA abarca el conocimiento de cómo funciona la IA, las habilidades necesarias para usar herramientas comunes y la conciencia sobre el desarrollo de la tecnología. Comienza con el uso básico de herramientas y la comprensión de términos y procesos clave, como el papel de los datos en el entrenamiento de la IA. Con el tiempo, se pueden evaluar las capacidades y limitaciones de la IA, usar herramientas avanzadas y crear recursos personalizados para la comunidad.

Los chatbots de IA basados en modelos de lenguaje grandes (LLM) generan respuestas al analizar datos masivos de la web, creando una voz compuesta basada en patrones comunes. Aunque pueden ser útiles en tareas como la lluvia de ideas o explicaciones generales, no son ideales para contenido especializado o soluciones originales. Comprender cómo funcionan los LLMs puede mejorar el uso de herramientas de IA y permitir aplicaciones más sofisticadas.

La alfabetización ética en IA implica comprender los problemas éticos relacionados con la IA y las prácticas para su uso responsable. Inicia con la evaluación de la precisión, fiabilidad y sesgos implícitos, y avanza hacia la reflexión sobre la integridad académica, la equidad, la privacidad y otros temas éticos. Con el tiempo, se pueden investigar impactos en comunidades marginadas y diseñar herramientas más éticas para la educación.

Al usar herramientas de IA para trabajos académicos, como un artículo de investigación, es crucial examinar sus implicaciones en términos de autoría, originalidad y propiedad. Aunque las herramientas de IA pueden ser muy útiles, pueden generar confusión sobre quién posee el contenido. Con el uso colaborativo de IA, las diferencias entre el material generado por IA y el creado por humanos pueden volverse más sutiles, y las políticas sobre transparencia y atribución pueden variar según el contexto.

La alfabetización retórica en IA se refiere a la habilidad de usar el lenguaje de manera efectiva para lograr objetivos y analizar la relación entre el lenguaje humano y el generado por IA. Comienza con la experimentación en la estructuración de tus escritos y en la elección de palabras al interactuar con herramientas de IA. A medida que adquieres experiencia, puedes colaborar con la IA para mejorar la calidad del contenido y utilizarla de manera más inclusiva y crítica, promoviendo lenguajes y perspectivas marginadas.

La alfabetización pedagógica en IA implica integrar prácticas de enseñanza efectivas con herramientas de IA para apoyar el aprendizaje estudiantil. Se comienza explorando teorías del aprendizaje, métodos de diseño de cursos y estrategias pedagógicas, además de herramientas educativas impulsadas por IA. Con el tiempo, se identifican prácticas basadas en evidencia para promover el pensamiento crítico, la inclusión y el bienestar. Con maestría, se evalúan los efectos de la IA en la enseñanza y se promueven innovaciones pedagógicas.

Varias bibliotecas universitarias estadounidenses trabajan en un proyecto cooperativo de definición e Implementación de Alfabetización en IA

MacDougall, R., McBride, M., & Ruediger, D. (2025). Defining and implementing AI literacy: Announcing a new cohort project. Ithaka S+R. https://www.ithaka.org/defining-implementing-ai-literacy

Ante la expansión de la inteligencia artificial generativa, las universidades están reconociendo la necesidad de que los estudiantes aprendan a utilizar la IA de manera responsable y piensen críticamente sobre su rol en la sociedad. Sin embargo, definir e implementar la alfabetización en IA es un desafío debido a la rápida evolución de las tecnologías y la dificultad de predecir el impacto que la IA tendrá en la enseñanza, el aprendizaje, la preparación profesional y la vida cívica.

Crear marcos institucionales específicos para la alfabetización en IA y desarrollar los programas y recursos necesarios para integrarla en la educación universitaria requerirá la colaboración de diversos sectores dentro de la universidad. Las bibliotecas están en una posición privilegiada para liderar estos esfuerzos, tanto a nivel campus como nacional. Emplean expertos en ciencias de la información y, en muchas instituciones, tienen una larga tradición como proveedores clave de enseñanza sobre otras literacidades modernas esenciales, como la alfabetización en datos o la alfabetización digital. Ithaka S+R está ha anunciado un nuevo proyecto de cohorte, patrocinado parcialmente por JSTOR, que se centra en ayudar a las bibliotecas a enfrentar el desafío de la alfabetización en IA.

Ithaka S+R organizará un grupo de 15 universidades comprometidas con promover la alfabetización en IA como un resultado clave del aprendizaje. Durante la fase de exploración, las instituciones participantes se reunirán para conversaciones estructuradas e intercambio de información, con el objetivo de situar sus metas de alfabetización en IA en relación con los marcos existentes de alfabetización en IA e información. Los participantes colaborarán con Ithaka S+R para crear y personalizar una guía de entrevistas diseñada para comprender mejor las expectativas, experiencias y necesidades de estudiantes y profesores.

En la fase de investigación del proyecto, los equipos de investigación locales realizarán entrevistas con las comunidades del campus. Ithaka S+R trabajará con cada institución para finalizar los instrumentos, ayudar a desarrollar una estrategia de muestreo y reclutamiento para las entrevistas con estudiantes e instructores, y proporcionar apoyo durante todo el proceso. En la fase de difusión, los participantes compartirán los resultados de sus entrevistas y trabajarán en colaboración para idear nuevos servicios o revisiones de servicios existentes en un simposio interno. Ithaka S+R publicará un informe final basado en el análisis agregado de las entrevistas realizadas durante el proyecto.

Las instituciones que han confirmado su participación en el proyecto de alfabetización en IA son Alfred University, Buffalo State University, Chapman University, Montana State University, Santa Clara University, SUNY-Empire State y Virginia Tech. Estas universidades se han comprometido a promover la alfabetización en IA como un objetivo clave de aprendizaje, contribuyendo al desarrollo de marcos específicos que integren esta competencia en la educación universitaria.

Alfabetización mediática e informativa: una guía práctica para formadores

Braesel, Sylvia, y Thorsten Karg. Media and Information Literacy: A Practical Guidebook for Trainers. DW Akademie, 2017.

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El libro Media and Information Literacy: A Practical Guidebook for Trainers de DW Akademie promueve la libertad de expresión y el acceso a la información, un derecho que, según Ute Schaeffer, jefa de Desarrollo de Medios en DW Akademie, solo se puede realizar cuando las personas pueden comunicarse libremente tanto en línea como fuera de línea. El manual contiene pautas que introducen a los estudiantes en los conceptos esenciales de la alfabetización mediática e informacional (MIL), acompañadas de hojas de trabajo diseñadas para ayudarles a ejecutar con éxito los ejercicios del libro. El objetivo es proporcionar a los educadores herramientas prácticas, como ejercicios, dinámicas y ayudas de enseñanza, para enseñar MIL.

La MIL busca aumentar el acceso a los medios y la participación en la creación de contenidos. Para DW Akademie, esto puede generar nuevas visiones sobre el acceso, la estructura y el control de los medios, desarrollando sociedades donde las personas sean tratadas como ciudadanos y no como sujetos. Las nuevas tecnologías de los medios permiten que las personas analicen y creen textos en una variedad de medios, pero las habilidades necesarias deben ser aprendidas y actualizadas constantemente, lo que implica un proceso de aprendizaje continuo.

El material está dirigido principalmente a formadores que trabajan con jóvenes, proporcionando lecciones sobre cómo funcionan los medios tradicionales (como periódicos, radio y televisión), cómo se convierte la información en noticia y cómo evaluar si la información en los medios es confiable. Además, se incluyen prácticas sobre cómo contar historias a través de redes sociales, la fotografía periodística y el uso de videos y vlogs. Las lecciones tienen un enfoque participativo, donde los estudiantes aprenden a través de ejercicios prácticos, discusiones y juegos en lugar de conferencias.

Cómo desarrollar la alfabetización en IA

Hennig, Nicole, y Daniel Pfeiffer. «A Tech Librarian Explains How to Build AI Literacy.» Choice: The Leading Online Resource for Library and Information Professionals, 26 de abril de 2023. https://www.choice360.org/libtech-insight/a-tech-librarian-explains-how-to-build-ai-literacy/.

El concepto de alfabetización en inteligencia artificial (IA) ha cobrado una relevancia creciente debido al impacto de tecnologías como ChatGPT y otras herramientas basadas en IA. Esta alfabetización se ha convertido en una habilidad imprescindible para la sociedad moderna, y los bibliotecarios, como profesionales clave en la educación, jugarán un papel fundamental en su enseñanza. En una entrevista con Nicole Hennig, experta en experiencia del usuario y tecnologías emergentes, se abordan los aspectos clave de la alfabetización en IA y cómo los bibliotecarios pueden integrarla en su labor educativa.

¿Qué es la alfabetización en IA? La alfabetización en IA no es solo el conocimiento básico sobre el funcionamiento de estas tecnologías, sino un conjunto de competencias que capacitan a los individuos para:

  1. Evaluar críticamente las tecnologías de IA.
  2. Comunicarse y colaborar eficazmente con la IA.
  3. Usar la IA de manera ética y efectiva tanto en el hogar como en el trabajo.

Además de estas competencias, Hennig añade la necesidad de entender cómo funciona la IA, incluidos temas como el aprendizaje automático, las redes neuronales y los modelos de lenguaje grande, así como la capacidad para tomar decisiones informadas sobre el uso de estas tecnologías.

La conexión entre alfabetización en IA y otras formas de alfabetización La alfabetización en IA está estrechamente relacionada con otras formas de alfabetización digital y de datos, ya que la IA se basa en datos digitales y algoritmos. Los bibliotecarios, que ya están involucrados en la enseñanza de la alfabetización digital, de datos y mediática, deben incorporar la alfabetización en IA en sus programas debido a la creciente integración de la IA en herramientas cotidianas y su presencia en diversas industrias.

El impacto de la IA en el trabajo de los bibliotecarios La adopción de la IA, y en particular herramientas como ChatGPT, plantea nuevas oportunidades y desafíos en el ámbito bibliotecario. Hennig señala que la alfabetización en IA se está convirtiendo en una habilidad clave que los bibliotecarios deben adquirir, no solo para educarse a sí mismos, sino también para educar a los usuarios. La IA está cada vez más presente en los requisitos laborales en diferentes campos, lo que hace que su comprensión sea crucial para todos los profesionales, incluidos los bibliotecarios.

La IA y sus críticas Aunque la IA está rodeada de críticas, especialmente en torno a temas como la desinformación, el plagio y los sesgos, Hennig destaca que la alfabetización en IA puede ayudar a navegar estos problemas. Al entender mejor cómo funciona la IA, los usuarios pueden aprender a utilizarla de manera ética y efectiva, y también podrán evaluar los riesgos y las limitaciones de estas tecnologías. Además, destaca que la IA está ayudando a democratizar la creación de contenido, lo que puede ser un aspecto positivo cuando se aborda de manera adecuada.

Ejemplo de uso efectivo de ChatGPT Hennig también ofrece ejemplos prácticos de cómo usar ChatGPT de manera efectiva. Un consejo clave es cómo formular preguntas adecuadas o «prompts» para obtener respuestas útiles. Por ejemplo, si un bibliotecario necesita ideas para una clase sobre alfabetización informacional, puede pedir a ChatGPT que genere un esquema detallado y actividades relacionadas.

Primeros pasos para bibliotecarios sin experiencia técnica Para aquellos bibliotecarios que no tienen una formación técnica en IA, Hennig recomienda comenzar con recursos accesibles como cursos cortos. Ejemplos incluyen una serie de lecciones por correo electrónico publicada por The New York Times y el curso Nano Tips for Using ChatGPT de LinkedIn Learning, que ofrece lecciones breves pero efectivas.

Mantenerse al día con los avances en IA Dado el ritmo acelerado de la evolución de la IA, es esencial seguir a expertos en el campo para mantenerse actualizado. Hennig sugiere seguir a investigadores y profesionales de la IA a través de sus boletines y redes sociales para estar al tanto de las últimas tendencias y avances.

En resumen, la alfabetización en IA es una habilidad esencial para los bibliotecarios en la actualidad. No solo deben educarse a sí mismos sobre la IA, sino que también deben ser capaces de enseñar a sus usuarios cómo utilizarla de manera ética y efectiva. Esta competencia se integra cada vez más en las herramientas que usamos diariamente y será crucial en la educación de las generaciones futuras.

Creación de un marco de alfabetización en IA

Building an AI Literacy Framework: Perspectives from Instruction Librarians and Current Information Literacy Tools. Taylor & Francis 2024

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Con las crecientes discusiones en torno a herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, los bibliotecarios se enfrentan ahora a tecnologías de IA accesibles que los estudiantes están utilizando para facilitar sus tareas de investigación y redacción. Los marcos y estándares de alfabetización informacional han ayudado tradicionalmente a los bibliotecarios a planificar sus sesiones de instrucción; sin embargo, estas estructuras no abordan la IA. Han comenzado a surgir numerosos talleres liderados por bibliotecarios para ayudar a los estudiantes a crear indicaciones para chats, verificar la información proporcionada por ChatGPT y usar herramientas de IA de manera crítica. Aunque se ha iniciado cierta discusión sobre el Framework for Information Literacy de la ACRL y el lugar que ocupa la IA dentro de él, proponemos que se necesita un nuevo marco para abordar todas las complejidades de la inteligencia artificial. Este documento tiene como objetivo informar sobre entrevistas realizadas a bibliotecarios especializados en instrucción sobre alfabetización en IA. A partir del análisis de estas entrevistas, identificaremos los principales temas y preocupaciones relacionadas con la IA y desarrollaremos un marco sólido para la alfabetización en IA. Los lectores de este documento deberían obtener una mejor comprensión del papel de la alfabetización en IA dentro de la instrucción en alfabetización informacional y podrán utilizar una estructura rigurosa para planificar sus propias intervenciones.

Tras realizar 15 entrevistas a bibliotecarios de Canadá y Estados Unidos, los autores concluyeron que, aunque el 67 % de los bibliotecarios han enseñado contenido relacionado con IA en el último año, la mayoría no utilizó el Framework for Information Literacy in Higher Education de la ACRL para diseñar sus sesiones de instrucción. Además, los autores identificaron varias habilidades emergentes que otros marcos de alfabetización informacional no representan en detalle, como:

• La ingeniería de prompts, una entre muchas habilidades necesarias para usar herramientas de IA.
• La evaluación crítica que va más allá de la autoridad y analiza aspectos éticos y sesgos.
• La comprensión de las implicaciones éticas, como las relacionadas con el trabajo y el medio ambiente.
• Nuevas formas de atribuir la creación y edición de contenido.

El marco propuesto para la alfabetización en IA se centrará en los siguientes aspectos:

  1. Conocer los principios básicos de la IA.
  2. Comprender las diferencias fundamentales entre los tipos de IA.
  3. Experimentar con herramientas de IA.
  4. Revisar los resultados y productos generados por las herramientas de IA.
  5. Evaluar el impacto de la IA a escala social.
  6. Participar activamente en el discurso sobre la IA.