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Análisis comparativo de la integración, la educación y la divulgación de la IA en las bibliotecas universidades

Buitrago-Ciro, Jairo, Marta Samokishyn, and Carmel Firdawsi. «Bridging the AI Gap: Comparative Analysis of AI Integration, Education, and Outreach in Academic Libraries.» IFLA Journal (2025): Online First. https://doi.org/10.1177/03400352251325274.

El artículo investiga cómo las bibliotecas universitarias están adoptando e integrando aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa —como ChatGPT, Bard, Gemini y Copilot— en sus servicios, y analiza las estrategias de educación y divulgación que han implementado para abordar los desafíos éticos, la desinformación y las preocupaciones sobre la integridad académica.

El estudio se enmarca en un contexto de acelerado desarrollo tecnológico que ha transformado la forma en que se accede a la información y se comparte el conocimiento, y destaca el papel protagónico que deben asumir las bibliotecas en este nuevo escenario digital.

Los autores inician presentando la complejidad de definir la IA, ya que no existe una única definición estandarizada. Diversas aproximaciones muestran que la IA se puede entender tanto desde la perspectiva de la comunicación —destacando su capacidad para simular comportamientos humanos en la resolución de problemas— como desde la ciencia de la computación, donde se enfatizan los componentes fundamentales de datos, algoritmos y capacidad de cómputo. Esta discusión conceptual sienta las bases para entender las implicaciones de integrar estas tecnologías en el ámbito académico.

El estudio se basa en un análisis de 40 sitios web de bibliotecas universitarias, seleccionadas a partir de las 10 instituciones mejor clasificadas en cada una de las siguientes regiones: Europa, Norteamérica (Canadá y EE. UU.), África Subsahariana, y América Latina y el Caribe. Los investigadores evaluaron tres aspectos clave: la disponibilidad de materiales educativos sobre IA, la realización de actividades formativas y la existencia de políticas institucionales específicas sobre el uso de estas tecnologías. Los resultados muestran que más del 50 % de las bibliotecas ofrecen recursos educativos, el 42,5 % organizan actividades formativas, y solamente el 12,5 % cuentan con políticas formales en relación con la IA.

Figura 1. Integración de la IA en los servicios bibliotecarios por regiones.

El análisis comparativo revela diferencias significativas entre las regiones. Las bibliotecas ubicadas en el Hemisferio Norte, especialmente en Europa y Norteamérica, presentan una integración más avanzada de la IA, gracias a mejores infraestructuras tecnológicas y mayores recursos financieros. Por otro lado, en regiones del Hemisferio Sur, como África Subsahariana y América Latina y el Caribe, se identifican importantes desafíos derivados de limitaciones en infraestructura, financiamiento y capacitación del personal, lo que se traduce en una adopción más limitada de estas tecnologías y en la ausencia de políticas específicas.

En la discusión, los autores destacan que la integración de la IA en los servicios bibliotecarios ofrece oportunidades para mejorar el acceso a la información y optimizar procesos internos, pero también presenta riesgos asociados a sesgos algorítmicos, desinformación y problemas de ética. Se enfatiza la necesidad de que las bibliotecas no solo incorporen tecnologías innovadoras, sino que también asuman un rol activo en la alfabetización digital y en la formación ética de sus usuarios, mediante la organización de talleres, la elaboración de guías y el desarrollo de normativas institucionales.

El artículo también reconoce las limitaciones de la metodología utilizada, ya que el análisis se basó únicamente en la revisión de sitios web, lo que puede no reflejar la totalidad de las iniciativas internas de las bibliotecas. Por ello, se sugiere que investigaciones futuras complementen estos hallazgos con métodos cualitativos, como entrevistas y estudios de caso, para obtener una visión más completa del impacto de la IA en el ámbito bibliotecario.

En conclusión, el estudio pone de relieve que, aunque muchas bibliotecas universitarias han iniciado procesos de integración de la inteligencia artificial en sus servicios, aún existen brechas importantes en cuanto a la formalización de políticas y la oferta de programas educativos robustos. Se recomienda fortalecer la infraestructura tecnológica, capacitar al personal y desarrollar normativas éticas claras, de modo que las bibliotecas puedan desempeñar un papel central en la transformación digital del entorno académico y en la promoción de un uso responsable de la IA.

La crisis de confianza en la IA: una oportunidad estratégica para las bibliotecas

Rakestraw, Scott. “The AI Trust Crisis.” LinkedIn Pulse, March 22, 2025. https://www.linkedin.com/pulse/ai-trust-crisis-scott-rakestraw-04b2c/

La inteligencia artificial (IA) está transformando diversos sectores, pero la confianza pública en ella ha disminuido, especialmente debido a preocupaciones sobre la privacidad y los deepfakes. Las bibliotecas están adoptando la IA para mejorar sus servicios, pero también enfrentan desafíos en cuanto a privacidad y fiabilidad. Para integrar la IA de manera ética, las bibliotecas deben capacitar a su personal, diseñar programas formativos y asegurar la protección de los datos de los usuarios.

La inteligencia artificial (IA) está transformando todos los sectores, pero la confianza del público en ella está cayendo drásticamente. Según una encuesta de YouGov en marzo de 2025, el escepticismo sobre la IA ha aumentado del 36% al 44% en tres meses, con preocupaciones sobre deepfakes (58%) y privacidad (53%). Sin embargo, su adopción sigue creciendo, con más personas usándola para crear currículums, investigar y desarrollar proyectos creativos.

En España, la percepción pública de la IA es mixta. Según una encuesta del Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS), la mayoría de los españoles muestra más preocupación y miedo que optimismo y confianza hacia la IA. Temen que la IA pueda perjudicar el mercado laboral y la creación artística, y abogan por una regulación estricta en su programación y uso. Además, un 93,7% de los encuestados expresa preocupación por la privacidad de sus datos en Internet. A pesar de estas preocupaciones, la adopción de herramientas basadas en IA está en aumento. Casi la mitad de los españoles ha utilizado ChatGPT en el último año, lo que indica una creciente familiaridad con estas tecnologías. Sin embargo, persiste la demanda de transparencia y regulación, con un 92,7% de los ciudadanos considerando que las empresas deben informar cuando utilizan IA

Las bibliotecas no son la excepción. Estas instituciones están adoptando la IA para mejorar la experiencia del usuario, ofreciendo recomendaciones personalizadas, servicios de búsqueda avanzada y gestión eficiente de datos. Sin embargo, este avance también plantea desafíos, como la privacidad de datos y la fiabilidad de la información generada por IA. Las bibliotecas están liderando la alfabetización en IA, capacitando a sus usuarios para interactuar de manera responsable con esta tecnología y preparándolos para el mercado laboral digital del futuro.

En este contexto, las bibliotecas tienen la oportunidad de posicionarse como centros de alfabetización en IA, ayudando a las comunidades a comprender y utilizar esta tecnología de manera informada y ética. Al hacerlo, no solo refuerzan su papel como guardianes del conocimiento, sino que también contribuyen a cerrar la brecha digital y fomentar una sociedad más preparada para los desafíos del futuro.

La implementación de inteligencia artificial (IA) en bibliotecas requiere una estrategia integral que involucre a todos los niveles de la organización. Desde la dirección hasta el personal de atención al público, cada grupo debe asumir un rol clave para garantizar una adopción eficaz y ética de esta tecnología.

Directores y gerentes: Convertir las bibliotecas en centros de alfabetización en IA

Los líderes bibliotecarios tienen la responsabilidad de posicionar sus instituciones como referentes en educación digital y alfabetización en IA. Para lograrlo, es fundamental diseñar programas formativos que ayuden a los usuarios a comprender el impacto de la IA en la sociedad, su funcionamiento y sus riesgos. Además, deben promover la formación del personal para que pueda integrar estas herramientas en los servicios bibliotecarios y fomentar la colaboración con expertos en IA, universidades y otros centros de conocimiento.

Otro aspecto clave es la comunicación con la comunidad. Explicar los beneficios de la IA sin ignorar sus riesgos permitirá que las bibliotecas refuercen su rol como espacios de confianza. También es esencial establecer políticas de uso ético de la IA dentro de la institución, garantizando la protección de los datos personales de los usuarios y la transparencia en los procesos de toma de decisiones.

¿Qué estrategias se recomiendan?

Los líderes bibliotecarios tienen la responsabilidad de posicionar sus instituciones como referentes en educación digital y alfabetización en IA. Para lograrlo, es fundamental diseñar programas formativos que ayuden a los usuarios a comprender el impacto de la IA en la sociedad, su funcionamiento y sus riesgos. Además, deben promover la formación del personal para que pueda integrar estas herramientas en los servicios bibliotecarios y fomentar la colaboración con expertos en IA, universidades y otros centros de conocimiento.

Otro aspecto clave es la comunicación con la comunidad. Explicar los beneficios de la IA sin ignorar sus riesgos permitirá que las bibliotecas refuercen su rol como espacios de confianza. También es esencial establecer políticas de uso ético de la IA dentro de la institución, garantizando la protección de los datos personales de los usuarios y la transparencia en los procesos de toma de decisiones.

Los equipos de tecnología desempeñan un papel crucial en la integración de la IA en las bibliotecas. Deben evaluar la infraestructura actual para identificar las mejoras necesarias para la implementación de herramientas basadas en IA. Esto implica analizar la capacidad de los sistemas de gestión bibliotecaria, la interoperabilidad con otras plataformas y la seguridad de los datos almacenados.

Otro aspecto clave es la estandarización de la integración de IA en los servicios bibliotecarios. Definir protocolos claros garantizará un uso eficiente y responsable de la tecnología. Además, es fundamental fortalecer la gobernanza de datos, estableciendo mecanismos para proteger la privacidad de los usuarios y evitar sesgos en los algoritmos utilizados.

Para que estos cambios sean efectivos, los equipos tecnológicos también deben trabajar en conjunto con otros departamentos, asegurando que la implementación de la IA esté alineada con los objetivos estratégicos de la biblioteca y responda a las necesidades reales de los usuarios.

El personal de atención al público es el primer punto de contacto con los usuarios y, por lo tanto, debe estar preparado para responder preguntas sobre IA, orientar en el uso de nuevas herramientas y recopilar comentarios sobre las experiencias de los visitantes. Para ello, es esencial que reciban formación continua sobre inteligencia artificial, tanto en sus aplicaciones prácticas como en sus implicaciones éticas y sociales.

Además, este equipo puede desempeñar un papel activo en la promoción del pensamiento crítico en relación con la IA. A través de talleres, clubes de lectura especializados y actividades interactivas, pueden ayudar a los usuarios a comprender cómo la inteligencia artificial influye en la información que consumen y en su vida cotidiana.

Por último, el personal debe actuar como un puente entre los usuarios y los equipos directivos y tecnológicos, transmitiendo sus inquietudes y sugerencias para mejorar la implementación de IA en la biblioteca. Esta retroalimentación es clave para adaptar los servicios a las necesidades del público y garantizar que la tecnología se utilice de manera inclusiva y accesible para todos.

Los motores de búsqueda y las plataformas de IA pueden reforzar las creencias previas de los usuarios en lugar de promover la información confiable.

Leung, Eugina, y Oleg Urminsky. “The Narrow Search Effect and How Broadening Search Promotes Belief Updating.” Proceedings of the National Academy of Sciences 122, no. 0 (March 24, 2025). https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2408175122

A partir de 21 estudios con 9.906 participantes y diversas plataformas (Google, ChatGPT, Bing con IA, entre otras), los autores identifican el «efecto de búsqueda estrecha». Este fenómeno surge cuando los usuarios, influenciados por sus creencias previas, formulan búsquedas sesgadas que, combinadas con los algoritmos optimizados para ofrecer resultados alineados con esas búsquedas, refuerzan suposiciones preexistentes en lugar de desafiarlas.

​El «efecto de búsqueda estrecha» se relaciona estrechamente con el sesgo de confirmación, una tendencia cognitiva en la que las personas buscan, interpretan y recuerdan información que confirma sus creencias preexistentes, desestimando datos que las contradicen. Este sesgo puede influir significativamente en la forma en que los usuarios interactúan con los motores de búsqueda, afectando la objetividad de la información que consumen.

El estudio muestra que este efecto se mantiene en distintos ámbitos (salud, finanzas, política, sociedad) y que estrategias como pedir a los usuarios que corrijan conscientemente sus sesgos tienen una efectividad limitada. Sin embargo, modificar los algoritmos para ofrecer resultados más amplios y diversos puede fomentar la actualización de creencias. Los autores proponen un diseño de algoritmos basado en principios conductuales para mejorar la neutralidad de la información.

Para contrarrestar estos sesgos y promover una actualización efectiva de creencias, es esencial implementar estrategias tanto a nivel de usuario como de diseño algorítmico. Los usuarios deben ser conscientes de sus propios sesgos cognitivos y adoptar prácticas de búsqueda más amplias y críticas. Por otro lado, los desarrolladores de motores de búsqueda y plataformas de IA tienen la responsabilidad de diseñar algoritmos que presenten una diversidad de perspectivas y reduzcan la tendencia a reforzar creencias preexistentes. Este enfoque dual puede contribuir a una interacción más equilibrada y objetiva con la información en línea.

No preparar a los estudiantes en el uso de IA perjudica su futuro profesional

McMurtrie, Beth. «Are You Doing Your Students a Disservice If You Ignore AI?» The Chronicle of Higher Education, March 13, 2025. https://www.chronicle.com

El artículo aborda la importancia de integrar la alfabetización en inteligencia artificial (IA) en la educación superior. La autora destaca que, al no enseñar a los estudiantes sobre IA, los educadores podrían estar perjudicando su preparación para el futuro laboral, donde el uso de estas tecnologías será común. Además, se mencionan debates sobre cómo utilizar la IA de manera ética y efectiva en el aula, enfatizando la necesidad de que los estudiantes comprendan los sesgos y limitaciones de estas herramientas.

El tema es objeto de discusión en diversos foros educativos. Por ejemplo, en CanvasCon 2024, expertos en tecnología educativa señalaron que no preparar a los estudiantes en el uso de IA sería un «perjuicio» para su futuro profesional. Informes recientes indican que muchos estudiantes ya utilizan herramientas de IA y esperan que las instituciones educativas les enseñen a usarlas de manera responsable y efectiva

El uso de IA en las aulas puede ofrecer beneficios, como la personalización del aprendizaje y la automatización de tareas administrativas, permitiendo a los docentes centrarse más en la enseñanza. Sin embargo, también existen preocupaciones sobre su influencia en la motivación y habilidades cognitivas de los estudiantes. Algunos temen que el uso excesivo de IA pueda disminuir la capacidad de pensamiento crítico y creatividad, ya que los estudiantes podrían depender demasiado de estas herramientas para completar tareas y resolver problemas

A pesar de las preocupaciones, muchos expertos coinciden en que no preparar a los estudiantes para interactuar con la IA sería un desservicio. Ryan Lufkin, vicepresidente de estrategia académica global en Instructure, señaló que los estudiantes trabajarán en entornos donde la IA es común, y las instituciones educativas deben adaptarse para preparar a los estudiantes en consecuencia

Las disciplinas de humanidades enfrentan desafíos únicos con la incorporación de la IA. Los docentes deben guiar a los estudiantes para identificar información de baja calidad generada por IA y enfatizar la importancia de producir trabajos que reflejen pensamiento original y crítico. A pesar de los avances tecnológicos, habilidades humanas como la empatía y el juicio crítico siguen siendo esenciales en la educación superior.

La ética en el uso de la IA es una preocupación creciente. Casos recientes han puesto de relieve la necesidad de políticas claras sobre el uso de IA en las escuelas. Por ejemplo, una familia en Massachusetts demandó a una escuela secundaria después de que su hijo fuera acusado de hacer trampa utilizando IA en un proyecto, lo que subraya la falta de directrices claras y la necesidad de educar tanto a estudiantes como a docentes sobre el uso responsable de estas herramientas.

En conclusión, la incorporación de la inteligencia artificial en la educación ofrece un amplio abanico de posibilidades para enriquecer el proceso de aprendizaje, personalizar la enseñanza y mejorar la eficiencia de los sistemas educativos. No obstante, también plantea retos importantes, como la necesidad de garantizar un uso ético y responsable, y evitar que el aprendizaje se vuelva dependiente de estas tecnologías en detrimento de habilidades fundamentales como el pensamiento crítico y la creatividad. Es esencial que las instituciones educativas adopten enfoques equilibrados y adaptativos que preparen a los estudiantes para un futuro en el que la IA será una herramienta indispensable, sin perder de vista el desarrollo integral de sus capacidades humanas. De esta manera, se logrará una integración de la IA que potencie el aprendizaje y capacite a los estudiantes para enfrentar los desafíos de un mundo cada vez más digitalizado.

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.

Texto completo

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.