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La biblioteca como espacio estratégico en el marco de alfabetización en IA

Malespina, Elissa. 2026. “The U.S. Department of Labor AI Literacy Framework.” The AI School Librarians Newsletter, 24 de febrero de 2026. https://aischoollibrarian.substack.com/p/the-us-department-of-labor-ai-literacy

Se describe el reciente Marco de Alfabetización en Inteligencia Artificial publicado por el Departamento de Trabajo de los Estados Unidos como una nueva guía federal voluntaria que define qué significa ser alfabetizado en IA y qué competencias y métodos de formación deberían promoverse tanto en educación como en la fuerza laboral.

Según la autora, el Departamento de Trabajo ha planteado la alfabetización en IA no como un conjunto de herramientas o una lista de recursos tecnológicos, sino como un marco de competencias fundamentales centrado en la capacidad para usar y evaluar tecnologías de IA de forma responsable y eficaz. Este marco es importante porque, aunque es voluntario, su lenguaje y sus definiciones pueden influir en políticas educativas, alineación curricular, solicitudes de financiamiento y expectativas laborales a largo plazo.

El marco se estructura en torno a dos pilares principales: áreas de contenido fundamentales y principios de entrega. Las cinco áreas de contenido que el Departamento considera esenciales para la alfabetización en IA son: comprender los principios de la IA, explorar sus usos, dirigir la IA de forma eficaz (por ejemplo, mediante la elaboración de preguntas y prompts claros), evaluar los resultados que genera y usar la IA de manera responsable. Estas competencias no implican necesariamente codificación ni ingeniería de IA avanzada, sino una fluidez básica que permita interactuar críticamente con estas tecnologías en múltiples contextos.

En cuanto a los principios de entrega, el documento federal enfatiza la importancia de enfoques como el aprendizaje experiencial práctico, la integración del aprendizaje en contextos reales, el desarrollo de habilidades humanas complementarias (como pensamiento crítico y comunicación), y la creación de rutas de aprendizaje continuas y flexibles. También se subraya la necesidad de abordar barreras previas, como la falta de alfabetización digital o de acceso a infraestructura, y de preparar a quienes desempeñan roles de apoyo, como educadores y consejeros.

La autora señala que estos elementos sí coinciden con muchas prácticas ya existentes en educación y bibliotecas, pero que el marco fue diseñado con un enfoque explícitamente orientado al mercado laboral y no aborda de forma profunda cuestiones como la libertad intelectual, la integridad académica o los sesgos algorítmicos en contextos civiles. Esto podría limitar la visión sobre alfabetización en IA si no se complementa con discusiones más amplias sobre ética y crítica social dentro de las escuelas y bibliotecas.

Finalmente, el artículo sostiene que, dada la inclusión explícita de sistemas educativos hasta la capacitación laboral, es un momento estratégico para que educadores y bibliotecarios participen activamente en definir cómo debe interpretarse la alfabetización en IA. De lo contrario, la definición podría quedar reducida a una visión estrecha enfocada en productividad y competencia técnica, sin abordar críticamente el impacto más amplio de la IA en la sociedad, la ética y la equidad educativa.

Bibliotecarios enseñan alfabetización en IA para ayudar a comunidades a navegar el nuevo entorno digital

“Librarians Teach AI Literacy to Students and Communities.” CBC News, February 2026 https://www.cbc.ca/news/canada/librarians-teach-ai-9.7055661?utm_source=flipboard&utm_content=JamesGood6mff/magazine/Education+%26+Parenting

El papel cada vez más importante que están desempeñando los bibliotecarios como educadores en alfabetización de inteligencia artificial (IA), adaptándose a un entorno digital en rápida transformación.

En un contexto donde herramientas como ChatGPT, Gemini y otros modelos generativos se vuelven omnipresentes, profesionales de las bibliotecas están ampliando sus funciones tradicionales —más allá de ayudar a las personas a encontrar y evaluar información— para incluir la enseñanza sobre cómo identificar, evaluar y utilizar inteligencias artificiales de manera crítica y responsable.

Históricamente, las bibliotecas han sido centros de alfabetización en información, enseñando habilidades que permiten a los usuarios discernir fuentes fiables y navegar recursos complejos. Hoy, esa misión se extiende a la alfabetización en IA, que abarca no solo comprender qué hacen estas tecnologías y cómo funcionan, sino también sus limitaciones y sus posibles impactos éticos y sociales —por ejemplo, cómo distinguir contenido generado por IA de aquel creado por humanos y reconocer posibles sesgos o errores en los resultados que producen.

El artículo subraya que distintos bibliotecarios trabajan con estudiantes y comunidades de todas las edades para integrar este tipo de educación. En escuelas y universidades, por ejemplo, estos profesionales colaboran con docentes para enseñar a los estudiantes no solo a usar herramientas de IA para la investigación académica, sino también a objetivar críticamente sus beneficios y riesgos, incluyendo cuestiones como el plagio, la integridad académica y la búsqueda responsable de información.

Además, el papel del bibliotecario se extiende a iniciativas comunitarias más amplias. Algunos programas públicos de bibliotecas han empezado a ofrecer recursos y talleres gratuitos para personas que desean entender mejor cómo las IA influyen en la vida diaria, desde las noticias y las redes sociales hasta cuestiones laborales y de privacidad de datos. En este sentido, se enfatiza la importancia de que las bibliotecas no solo enseñen técnicas de uso, sino que también fomenten habilidades de pensamiento crítico y evaluación ética frente a sistemas que generan contenido automáticamente.

La discusión del artículo también apunta a que, en un momento en que el público general y los estudiantes muestran una necesidad creciente de entender estas tecnologías —como reflejan encuestas que señalan brechas en pensamiento crítico relacionadas con el uso de IA—, los bibliotecarios están bien posicionados para asumir este rol educativo debido a su experiencia histórica en alfabetización informacional. Su labor, por tanto, se percibe no solo como una extensión natural de su función, sino como una respuesta esencial a las demandas educativas y sociales del entorno digital contemporáneo.

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Lo que el estudiantado universitario necesita saber —y lo que realmente sabe— sobre la inteligencia artificial generativa

Rismanchian, S., Razia Babar, E. T., & Doroudi, S. (2026). What undergraduate students need to know and actually know about generative AI. Computers and Education: Artificial Intelligence, artículo 100554. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100554

Este artículo analiza la alfabetización en inteligencia artificial generativa (GenAI) entre estudiantes de pregrado, un tema crítico dada la rápida adopción de herramientas como ChatGPT desde su lanzamiento en 2022.

Los autores proponen un marco teórico integral para evaluar la alfabetización en GenAI, que combina tres tipos de conocimiento conceptual: las bases de los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs), sus capacidades y limitaciones, y su impacto social. Este marco se utiliza para desarrollar una encuesta validada que incluye ítems de conocimiento y percepciones, diseñada con revisión de expertos y modelado de teoría de respuesta al ítem (IRT) para asegurar su rigor metodológico.

Mediante dos estudios complementarios realizados en Estados Unidos —uno con estudiantes de cursos universitarios en una gran universidad pública de investigación (R1) y otro con una muestra nacional reclutada en línea— los autores investigan cuánto saben realmente los estudiantes sobre GenAI y cómo calibran sus percepciones sobre estas herramientas. Los resultados muestran que aproximadamente el 60% de los estudiantes usan chatbots de IA semanal o diariamente, pero muchos sobreestiman las capacidades de estos sistemas, especialmente en tareas que requieren razonamiento o cálculo, y tienden a antropomorfizarlos o tratarlos como simples motores de búsqueda.

Los hallazgos indican además que los estudiantes con formación en ciencias de la computación y aquellos que usan con mayor frecuencia estas herramientas obtienen puntajes de conocimiento más altos, aunque esto no garantiza una percepción exacta de sus capacidades. Un hallazgo clave es que un mayor conocimiento conceptual se asocia con una menor sobreestimación de las capacidades de los sistemas de IA generativa, lo que sugiere que las iniciativas educativas deben ir más allá del uso instrumental de las herramientas y abordar profundamente los conceptos fundamentales, las limitaciones técnicas y las implicaciones sociales de la IA.

La investigación identifica 5 dimensiones clave de alfabetización en GenAI necesarias para un estudiante actual:

  • Conocimiento Técnico: Cómo funcionan los modelos (tokens, predicción probabilística).
  • Uso Práctico: Ingeniería de prompts y aplicaciones académicas.
  • Evaluación Crítica: Identificar alucinaciones, sesgos y limitaciones.
  • Ética y Responsabilidad: Plagio, derechos de autor y privacidad.
  • Impacto Social: Cómo la IA afecta al mercado laboral y a la sociedad.

Habilidades clave que diferencian a los usuarios avanzados de inteligencia artificial (IA) de los demás en 2026

Horsey, Julian. “The AI Skills That Set Top Users Apart in 2026.” Geeky Gadgets, 26 de enero de 2026. https://www.geeky-gadgets.com/ai-power-users-skill/.

La principal habilidad que diferencia a quienes usan bien la inteligencia artificial de quienes solo la “prueban” no es saber escribir prompts largos ni conocer muchas herramientas, sino saber guiar a la IA paso a paso. Es decir, entender qué se quiere conseguir, evaluar la respuesta de la IA y ajustar la petición hasta llegar a un resultado útil.

Muchas personas creen que, si la IA no da una buena respuesta a la primera, es culpa de la herramienta. Sin embargo, los usuarios avanzados hacen algo distinto: reformulan, concretan, corrigen y afinan. Por ejemplo, si la IA ofrece un texto demasiado técnico, piden que sea más divulgativo; si es muy general, solicitan ejemplos; si se desvía del tema, la redirigen. Este proceso de diálogo continuo es lo que el artículo llama refinamiento de la intención.

El texto también explica que no toda la IA se usa de la misma manera. A veces funciona mejor como una herramienta, similar a una calculadora o un corrector, cuando sabemos exactamente qué queremos (por ejemplo, resumir un texto o traducirlo). Otras veces conviene tratarla como un colaborador, casi como un compañero de trabajo, cuando estamos explorando ideas, escribiendo, planificando o resolviendo problemas complejos. Saber cuándo usar cada enfoque marca una gran diferencia en los resultados.

Otro punto clave es que usar bien la IA no significa delegarlo todo, sino mantener el control humano. Los usuarios avanzados no aceptan automáticamente lo que la IA produce: revisan, cuestionan, contrastan y deciden qué sirve y qué no. En este sentido, la IA amplifica las capacidades humanas, pero no sustituye el criterio, la experiencia ni el pensamiento crítico.

El artículo subraya que esta habilidad será cada vez más importante en el ámbito profesional y académico. No se trata de ser experto técnico, sino de aprender a comunicarse mejor con sistemas inteligentes, algo que afecta a la escritura, la investigación, la gestión, la docencia o las bibliotecas. Quien domine esta interacción podrá trabajar de forma más eficiente, creativa y consciente.

Las bibliotecas están en la primera línea de la alfabetización equitativa en inteligencia artificial

De Brasdefer, María. Libraries at the Frontline of Equitable AI Literacy. International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA), 30 de octubre de 2025.

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Se presenta una visión estratégica sobre cómo las bibliotecas pueden responder a la transformación digital impulsada por la IA al empoderar a las comunidades con habilidades críticas y reflexivas. Impulsa un modelo de alfabetización que combina teoría, práctica y valores éticos, reconociendo a las bibliotecas como agentes clave para garantizar que la transición hacia sociedades influenciadas por la IA sea inclusiva y equitativa.

Libraries at the Frontline of Equitable AI Literacy, explora el papel clave que las bibliotecas desempeñan en la promoción de la alfabetización en inteligencia artificial (IA) en sus comunidades. Centrándose en el proyecto Media and Information Literacy for Societal Resilience (MILSR), también conocido como Supercharged by AI, el texto describe cómo esta iniciativa fortaleció la resiliencia informativa de bibliotecas y usuarios en 10 países europeos durante 18 meses, desde diciembre de 2023 hasta mayo de 2025.

Esta iniciativa se desarrolló mediante exposiciones y talleres diseñados para dotar a los participantes de habilidades, herramientas y recursos que les permitan entender y navegar en un ecosistema de información cada vez más influido por la IA.

El documento contextualiza el proyecto dentro de los desafíos contemporáneos: la inteligencia artificial está profundamente integrada en la creación y difusión de información, lo que modifica radicalmente los entornos mediáticos y plantea nuevos retos para la ciudadanía y los profesionales de la información. Frente a esto, las bibliotecas se posicionan como espacios seguros y accesibles, donde personas de todas las edades pueden desarrollar competencias críticas sobre la IA, comprender sus implicaciones y aprender a interactuar con herramientas inteligentes de manera responsable. El informe resalta que la alfabetización mediática tradicional ya no es suficiente sin un componente explícito de comprensión de la IA, dado que esta tecnología influye tanto en los contenidos como en los canales de distribución.

Además de describir los objetivos y alcance del proyecto MILSR, el informe incluye análisis de enfoques pedagógicos y experiencias prácticas que se implementaron en distintas bibliotecas europeas participantes. Estas actividades combinaron exposiciones informativas con talleres interactivos que permitieron a los usuarios explorar casos reales de uso de la IA, identificar riesgos —como la desinformación— y reconocer oportunidades para aplicar estas tecnologías de forma ética y beneficiosa. El documento enfatiza que la alfabetización en IA no debe limitarse a la tecnología en sí misma, sino que debe integrarse dentro de un marco más amplio de alfabetización mediática e informacional, donde las bibliotecas actúan como facilitadoras del acceso equitativo al conocimiento.

Anthropic y Teach For All lanzan una iniciativa global de capacitación en IA para educadores

Anthropic. “Anthropic and Teach For All launch global AI training initiative for educators.” Anthropic News, 21 de enero de 2026. https://www.anthropic.com/news/anthropic-teach-for-all

Anthropic, la compañía de inteligencia artificial detrás del asistente Claude, se ha asociado con Teach For All, una red global de organizaciones educativas, para poner en marcha una iniciativa de formación en IA destinada a docentes de todo el mundo. Esta colaboración, denominada AI Literacy & Creator Collective (LCC), pretende dotar de herramientas de inteligencia artificial y competencias prácticas a más de 100 000 profesores y exalumnos de la red, que abarca 63 países y más de 1,5 millones de estudiantes en escuelas con recursos limitados.

A diferencia de otros programas en los que los educadores son simples usuarios de tecnología, esta iniciativa sitúa a los docentes como co-creadores activos en el diseño y la adaptación de la IA a contextos educativos reales. Anthropic proporcionará acceso a Claude y otros recursos, y los profesionales de la educación ofrecerán retroalimentación directa para influir en la evolución del producto. Según la CEO de Teach For All, Wendy Kopp, es fundamental que los propios docentes ayuden a definir cómo se utiliza y diseña la IA para avanzar hacia resultados educativos más equitativos.

El programa está estructurado en tres componentes principales. El primero es la AI Fluency Learning Series, una serie de sesiones en directo sobre competencias IA y aplicaciones en el aula; el segundo es Claude Connect, un espacio continuo donde más de 1 000 docentes de más de 60 países comparten casos de uso, ideas y experiencias; y el tercero es Claude Lab, un entorno de laboratorio donde docentes con acceso a Claude Pro pueden experimentar, recibir asesoría mensual de Anthropic y participar directamente en la hoja de ruta del producto.

Ya hay ejemplos prácticos del impacto inicial de esta colaboración: docentes en Liberia han creado currículos interactivos de educación climática con herramientas generadas por IA, profesores en Bangladesh han desarrollado una app gamificada para reforzar habilidades matemáticas de alumnos de secundaria, y educadores en Argentina están diseñando espacios digitales interactivos alineados con sus programas escolares. Además, esta alianza se suma a otras iniciativas educativas de Anthropic, como pilotos nacionales de IA en Islandia y programas colaborativos en Ruanda y Estados Unidos, con el objetivo de garantizar que comunidades de todos los contextos puedan beneficiarse del potencial de la inteligencia artificial en la educación.

Guía de mejores prácticas para el uso de inteligencia artificial (IA)

Budlong, Jeff. 2025. “Library Provides AI Best Practices Guide for Campus Learners.” Inside Iowa State, November 19, 2025. https://www.inside.iastate.edu/article/2025/11/19/library-provides-ai-best-practices-guide-campus-learners.

La University Library de Iowa State University publicó una guía de mejores prácticas para el uso de inteligencia artificial (IA) destinada a estudiantes, profesores y personal del campus, respondiendo a la creciente demanda de orientación en torno al uso ético y responsable de estas tecnologías. La iniciativa surgió tras múltiples solicitudes de la comunidad académica, y se ha concretado en un LibGuide titulado Everyday AI: Best Practices for Using AI, que forma parte de una colección de más de 300 guías sobre temas que van desde evaluación de revistas hasta producción de podcasts. Este recurso digital cubre nociones esenciales sobre IA, ofreciendo definiciones, herramientas para evaluar herramientas de IA, estrategias para analizar la información generada automáticamente y enfoques para reconocer sesgos algorítmicos.

La guía está estructurada en siete secciones temáticas que buscan proporcionar una comprensión sólida de cuándo y cómo usar IA de forma apropiada dentro del contexto académico. Entre estos temas figuran: qué es importante saber sobre la IA, cómo evaluar herramientas de IA en investigaciones, consejos para revisar la salida de los sistemas automatizados, cuestiones relacionadas con sesgo algorítmico y el impacto social y medioambiental de estas tecnologías, así como recomendaciones específicas para el uso de IA en el contexto de Iowa State y cómo citar y divulgar su empleo en trabajos académicos.

Un elemento central de la guía es el énfasis en la alfabetización informacional más que en enseñar el uso de herramientas específicas. Según la bibliotecaria de instrucción Kate Garretson, el objetivo es animar a los usuarios a pensar críticamente sobre la IA y no depender exclusivamente de respuestas automatizadas sin cuestionarlas. Para ello, la guía propone preguntas clave que los usuarios deben hacerse antes de emplear IA: cómo se está usando, por qué se está usando y si debería usarse en esa situación, fomentando así la reflexión sobre si el uso de la IA podría socavar el propio proceso de aprendizaje o investigación.

Además, la guía incorpora el método SIFT (Stop, Investigate, Find better coverage, Trace it back) para evaluar la credibilidad y precisión de la información encontrada en línea, no solo la generada por IA, incentivando la verificación rigurosa de las fuentes y la trayectoria de las afirmaciones. Otra parte fundamental trata de cómo citar y declarar el uso de IA en trabajos académicos: aunque la mayoría de estilos y revistas no consideran a las herramientas de IA como autoras formales, sí recomiendan que se identifique el nombre del sistema utilizado, cómo se empleó y se asuma la responsabilidad por cualquier resultado derivado de su uso.

La guía también aborda aspectos de seguridad y protección de la información, señalando que datos clasificados como “moderados” o más sensibles por las políticas universitarias no deben ingresarse en productos de IA a menos que exista una aprobación explícita, y recomendando herramientas como Microsoft Copilot y Google Gemini bajo condiciones de seguridad institucional, para evitar la exposición de información delicada a terceros. Se advierte sobre riesgos potenciales relacionados con términos de servicio cambiantes de empresas proveedoras de IA y la necesidad de que los usuarios comprendan cómo se gestiona su información en estas plataformas.

En conjunto, este esfuerzo institucional refleja una respuesta proactiva de la biblioteca universitaria ante los desafíos y oportunidades que plantea la IA en entornos educativos, planteando no solo una guía práctica inmediata, sino también un marco para el pensamiento crítico y la alfabetización tecnológica que puede evolucionar conforme cambian las prácticas y herramientas de IA

Guía para el uso de las inteligencias artificiales en el ámbito educativo

Guía para el uso de las inteligencias artificiales en el ámbito educativo. Euskadi: Departamento de Educación. Departamento de Educación y Elhuyar Licencia, 2025

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La Guía para el uso de las inteligencias artificiales en el ámbito educativo, elaborada por el Departamento de Educación y Elhuyar, se presenta como un documento exhaustivo destinado a acompañar al profesorado en la integración ética, crítica y pedagógica de la inteligencia artificial (IA) en los centros educativos. Desde el inicio, la guía subraya la rápida expansión de estas tecnologías en todos los ámbitos de la vida —incluida la enseñanza— y advierte que su accesibilidad, facilidad de uso y normalización entre adolescentes exigen una reflexión profunda sobre sus implicaciones éticas, legales y pedagógicas. Aunque la IA ofrece potenciales beneficios, también plantea riesgos como el coste ambiental, la dependencia tecnológica de grandes corporaciones, la propagación de errores o creencias falsas y el uso indebido por parte del alumnado.

La guía también explica de manera clara cómo funcionan los sistemas de IA generativa: se entrenan con grandes volúmenes de datos —muchos de ellos con sesgos— y generan respuestas probabilísticas, no comprensiones reales. Por ello, pueden equivocarse, “alucinar”, reproducir estereotipos o generar contenidos incorrectos. Se presentan ejemplos prácticos sobre cómo controlar la creatividad del chatbot, cuándo utilizar modelos de razonamiento y en qué contextos las herramientas son más útiles (generación de ideas, resúmenes, reorganización de formatos) o menos adecuadas (datos sensibles, procesos de aprendizaje en los que es crucial la participación activa del alumnado). También se subraya que las IA funcionan peor en lenguas minorizadas como el euskera, aunque existen iniciativas locales para fortalecer su presencia.

Enseñando alfabetización en IA a estudiantes de primaria

Potkalitsky, Nick. 2025. “The Digital Detective Club: Teaching AI Literacy to Young Students.” Educating AI (blog), noviembre. https://nickpotkalitsky.substack.com/p/the-digital-detective-club-teaching

Vivimos un cambio profundo en la forma en que se crean los textos. Por primera vez en la historia, nuestros hijos crecerán en un mundo en el que gran parte de lo que leen —ayudas para deberes, explicaciones, historias e incluso mensajes “personales”— podría estar generado por inteligencia artificial (IA) en lugar de haber sido escrito por humanos. Esta realidad plantea un desafío educativo crucial: ¿cómo enseñar a los estudiantes a interactuar críticamente con la información que consumen desde edades tempranas?

La mayoría de los programas de “alfabetización en IA” se enfocan en estudiantes mayores. Pero para cuando los alumnos llegan al bachillerato, ya han pasado años consumiendo contenidos generados por IA sin poseer herramientas para evaluarlos críticamente. Por ello se propone un plan de estudios dirigido a estudiantes de primaria (desde K hasta 5.º), que enseñe habilidades prácticas de “detección textual” para el mundo real en el que ya están inmersos.

Uno de los pilares del programa es la conciencia de la fuente. Los estudiantes aprenden a preguntarse no solo “¿es verdadero lo que leo?”, sino “¿de dónde viene?”, “¿quién lo escribió?” y “¿cómo puedo comprobarlo?”. De esta manera, desarrollan un hábito de verificación constante que los prepara para interactuar con contenidos digitales y automatizados de forma responsable.

Otro aspecto fundamental es el reconocimiento de la voz del texto. Los niños aprenden a diferenciar entre escritura humana y textos generados por IA, identificando rasgos como estilo, coherencia, singularidad o detalles personales que a menudo faltan en los textos automatizados. Esta habilidad les permite detectar cuándo un texto es genérico, neutro o artificial, y fomentar su pensamiento crítico.

El programa también enfatiza la valoración de la especificidad y lo concreto. Los alumnos comprenden que los textos valiosos, ya sean relatos, informes o explicaciones, incluyen detalles contextuales y matices propios. Por el contrario, los textos superficiales, impersonales o excesivamente generalizados pueden ser una señal de contenido automatizado o poco fiable. De esta forma, los estudiantes aprenden a apreciar la originalidad y a desarrollar criterios para discernir la calidad de la información.

Potkalitsky aclara que la intención no es asustar a los estudiantes ni alejarles de la IA, sino enseñarles a interactuar con ella de manera consciente, informada y responsable. La meta es que comprendan cuándo la IA puede ser útil y cuándo es necesaria la intervención humana para analizar, interpretar o tomar decisiones. Este enfoque contribuye a cultivar lo que el autor llama “conciencia situacional textual”: la capacidad de reconocer no solo qué leen los estudiantes, sino cómo, desde dónde, con qué intención y con qué propósito.

La alfabetización temprana en IA se vuelve especialmente relevante dado que muchos niños ya acceden a dispositivos, contenidos digitales y textos automatizados desde edades muy tempranas. Integrar estas competencias en la educación básica —en materias de lengua, lectura, ciudadanía digital y pensamiento crítico— permite preparar a los estudiantes para un entorno cada vez más mediado por la tecnología. Además, les proporciona herramientas para detectar desinformación, reconocer plagios, valorar la originalidad y mantener su propia voz creativa, habilidades fundamentales para desenvolverse con autonomía y responsabilidad en el mundo digital.

La propuesta busca transformar la manera en que los niños aprenden a leer, escribir y analizar información en la era de la inteligencia artificial. A través de ejercicios prácticos, análisis de textos y actividades lúdicas, los estudiantes desarrollan competencias críticas, creatividad y autonomía intelectual, preparándolos para enfrentar los desafíos educativos y sociales del siglo XXI.

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


Alonso Arévalo, Julio. «La biblioteca y la construcción de una cultura de alfabetización en la inteligencia artificial generativa». Item: revista de biblioteconomia i documentació, 2025, vol. VOL 2025, n.º 79, doi:10.60940/itemn79id9900246. https://gredos.usal.es/handle/10366/168088

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La inteligencia artificial (IA) está transformando profundamente el trabajo bibliotecario, desde la automatización de tareas repetitivas como la catalogación y la asistencia al usuario a través de chatbots, hasta las mejoras en la accesibilidad, las recomendaciones personalizadas y la conservación digital de documentos históricos. Estas herramientas permiten una gestión más eficiente y personalizada de los servicios, pero también plantean retos éticos relacionados con la privacidad, los sesgos, la transparencia y la desinformación. Por lo tanto, más allá de la implementación de la tecnología, las bibliotecas deben asumir un papel activo en la alfabetización en IA, promoviendo el pensamiento crítico, la formación continua y el uso responsable de estas herramientas. Se requieren nuevas habilidades, como la ingeniería rápida, la gestión de datos y la comunicación eficaz para explicar la IA a los usuarios. Marcos como el de la Asociación de Bibliotecas Universitarias y de Investigación (ACRL) proponen una educación integral que abarque tanto el funcionamiento técnico como las implicaciones éticas de la IA. En este contexto, se refuerza el papel del bibliotecario como mediador del conocimiento y garante de un uso ético y equitativo de la IA.