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Alfabetización en Inteligencia Artificial en enseñanza primaria

Yim, Iris Heung Yue, y Jiahong Su. “Artificial Intelligence Literacy Education in Primary Schools: A Review.” International Journal of Technology and Design Education 2025. https://doi.org/10.1007/s10798-025-09979-w

La educación en alfabetización sobre inteligencia artificial (IA) dirigida a estudiantes de educación primaria ha cobrado relevancia en el siglo XXI, ante la omnipresencia de tecnologías como asistentes de voz y contenidos generados por IA. No obstante, existe una clara carencia de estudios basados en evidencias que definan qué contenidos, marcos teóricos y prácticas pedagógicas son apropiados para esta etapa educativa .

Este artículo presenta una revisión sistemática de 25 estudios empíricos centrados en primaria, obtenidos a través de búsquedas en Scopus y Web of Science hasta marzo de 2024. La revisión describe cómo la alfabetización en IA abarca múltiples competencias: desde la interacción y colaboración con sistemas de IA, hasta el pensamiento computacional, la alfabetización crítica de datos y la ética de la IA

Los marcos teóricos predominantes identificados incluyen el construccionismo, el constructivismo y el modelo educativo ARCS (Atención, Relevancia, Confianza y Satisfacción). En términos de estrategias pedagógicas, las investigaciones utilizan metodologías constructivistas, aprendizaje basado en proyectos, programación y actividades de interacción humano-agente, combinadas con herramientas de aprendizaje asistido por IA (como agentes inteligentes)

Las evaluaciones de los programas emplean métodos mixtos (encuestas, entrevistas y análisis de artefactos diseñados por estudiantes), revelando impactos positivos en los planos académico, afectivo y conductual, además de manifestarse una alta satisfacción con los cursos.

Finalmente, la revisión aporta direcciones futuras importantes: se sugiere ampliar enfoques pedagógicos innovadores (por ejemplo, mediante metodologías artísticas), incorporar más estudios longitudinales, explorar diferencias de género y contexto cultural, y profundizar en las implicaciones éticas y sociales para lograr una alfabetización en IA más inclusiva y crítica .

Las 5 dimensiones de la alfabetización en IA

Ascione, Laura. 2025. “The 5 Dimensions of AI Literacy.” eCampus News, abril 30, 2025. https://www.ecampusnews.com/ai-in-education/2025/04/30/the-5-dimensions-of-ai-literacy/

El artículo propone un modelo integral para entender la alfabetización en inteligencia artificial (IA) más allá del simple uso técnico; señala que estas cinco dimensiones son esenciales para cualquier persona que interactúe con IA en entornos educativos, laborales o cotidianos.

  1. Conciencia y comprensión básica de la IA
    Se trata del conocimiento fundamental: entender los conceptos básicos de IA, cómo funcionan los algoritmos, sus posibilidades y limitaciones. Esta dimensión habilita a los usuarios a identificar cuándo una herramienta utiliza IA y distinguir entre usos correctos y excesivos.
  2. Uso práctico en contextos profesionales
    En esta dimensión, la alfabetización implica saber aplicar IA en tareas reales del día a día: generación de contenido, análisis de datos, automatización de flujos de trabajo. No basta con conocer la IA; hay que saber integrarla eficazmente en procesos laborales o educativos.
  3. Pensamiento estratégico sobre IA
    Aquí se eleva la comprensión al nivel de planificación: evaluar cuándo es apropiado usar IA, diseñar soluciones basadas en IA o supervisar proyectos que la involucren. Implica habilidades para liderar iniciativas que incluyan IA dentro de una organización o aula.
  4. Reflexión ética y crítica
    Los usuarios deben reconocer riesgos como sesgos algorítmicos, problemas de privacidad o dependencia tecnológica. Esta dimensión promueve la evaluación de impacto ético, el diseño responsable y una actitud crítica hacia los contenidos generados por IA.
  5. Ciudadanía digital y participación informada
    La alfabetización en IA también tiene un componente social y cívico. Incluye competencias para interactuar de forma informada en debates públicos, participar en decisiones sobre regulación y colaborar para garantizar un desarrollo de IA inclusivo y justo.

Competencias

Este marco de cinco dimensiones ofrece una visión robusta y multidimensional de la alfabetización en IA. No se trata solo de aprender a usar herramientas; es fundamental formar una ciudadanía crítica, profesional y estratégica en un mundo donde la IA es omnipresente.

Dimensión 1: Comprender la IA y los datos; ¿cómo funciona la IA?

Nivel de competencia 1: Conocimiento y datos de la IA
Nivel de competencia 2: IA y datos en acción
Nivel de competencia 3: Optimización de la IA y los datos


Dimensión 2: Pensamiento y juicio críticos

  • Nivel de competencia 1: Cuestionar los resultados de la IA
  • Nivel de competencia 2: Evaluar los resultados de la IA
  • Nivel de competencia 3: Cuestionar los resultados de la IA

Dimensión 3: Uso ético y responsable

  • Nivel de competencia 1: Comprender los riesgos
  • Nivel de competencia 2: Aplicar prácticas responsables
  • Nivel de competencia 3: Dar forma a prácticas responsables

Dimensión 4: Centricidad humana, inteligencia emocional y creatividad

  • Nivel de competencia 1: Conciencia de la interacción entre el ser humano y la IA
  • Nivel de competencia 2: La IA como herramienta de colaboración
  • Nivel de competencia 3: Desarrollar prácticas de IA centradas en el ser humano

Dimensión 5: Experiencia en el dominio

  • Nivel de competencia 1: Conocimiento aplicado de la IA
  • Nivel de competencia 2: Aplicación de la IA en contextos profesionales
  • Nivel de competencia 3: Liderazgo estratégico en IA

Marco de Alfabetización en Inteligencia Artificial para Educadores

Lee, Stella. AI Literacy Framework. Calgary: Paradox Learning, 13 marzo 2025. https://paradoxlearning.com/wp-content/uploads/2025/03/AI-Literacy-Framework_updated_031325.pdf

“AI Literacy Framework” ofrece una guía comprensiva diseñada para cultivar la alfabetización en inteligencia artificial entre equipos de aprendizaje y desarrollo, educadores, profesionales del L&D y responsables políticos.

La estructura del marco se organiza en ocho dimensiones clave, cada una con competencias específicas. Estas dimensiones abarcan desde la comprensión de conceptos fundamentales de IA (qué es la IA, cómo funciona, principales tecnologías) hasta aspectos avanzados como integración pedagógica, análisis crítico, y gobernanza ética. Esta tipología permite a las organizaciones construir rutas de aprendizaje personalizadas según el perfil y rol de cada profesional .

Un elemento distintivo del framework es su enfoque en la evaluación: no basta con enseñar, sino que se debe medir cómo los individuos utilizan la IA, cómo piensa críticamente sobre ella y cómo aplican la tecnología en contextos reales. Este componente garantiza que la alfabetización en IA sea más que teórica, convirtiéndola en una habilidad funcional, aplicable y medible dentro de proyectos y entornos de trabajo.

El documento promueve también un enfoque experiencial. Propone que el desarrollo de habilidades ocurra en contextos auténticos: en proyectos reales de aprendizaje, en la práctica docente, o en entornos laborales con uso activo de IA. Se hace especial hincapié en la mentoría, comunidades de práctica y validación continua mediante feedback, lo que refuerza el aprendizaje colaborativo y permite que las competencias evolucionen conforme lo hace la tecnología .

Finalmente, el framework de Stella Lee destaca su adaptabilidad: aunque fue concebido para entornos educativos y de L&D, se puede aplicar en organizaciones de distintos sectores. Su diseño modular y estructurado por competencias permite escalarlo fácilmente y ajustarlo a necesidades específicas, reforzando su utilidad para educadores, formadores, responsables de políticas y sectores corporativos que buscan integrar la IA de forma confiable, responsable y estratégica.

Las empresas con altos niveles de Alfabetización en AI podrían obtener hasta un 20 % más de rendimiento financiero

Waller, Graham. “AI Literacy: Why and How Business Leaders Must Build It.” Gartner, March 27, 2025.

La alfabetización en inteligencia artificial (AI literacy) se está convirtiendo en una competencia clave para los líderes empresariales en un mundo donde la IA está transformando todos los sectores.

La alfabetización en IA va mucho más allá de aprender a usar herramientas generativas: implica comprender los conceptos, capacidades, limitaciones y riesgos de la IA dentro del contexto empresarial y social. Permite que los líderes no solo adopten tecnología, sino que la gestionen de forma estratégica, asegurando que los casos de uso se alineen con los objetivos de negocio y cumplan con estándares éticos.

Uno de los ejes del artículo es la idea del «aprendizaje orientado al rendimiento» o learning-to-earning. Gartner subraya que, para lograr un compromiso real con la formación en IA, los programas educativos deben estar claramente vinculados con los resultados de negocio. Es decir, hay que mostrar cómo la alfabetización en IA se traduce en ventajas como generación de ingresos, aumento de eficiencia, mejora en la experiencia del cliente o fortalecimiento de la ventaja competitiva. La IA no es solo una herramienta tecnológica, sino una palanca para generar valor tangible, por lo que el aprendizaje debe enfocarse en cómo aplicar la IA de manera práctica y rentable.

El artículo también explica que no todos los empleados o líderes necesitan el mismo nivel de alfabetización en IA. Gartner propone dividir los conocimientos en cuatro grandes categorías:

  • Fundamentos (conceptos básicos de IA y su funcionamiento)
  • Valor (identificación de casos de uso y retorno de inversión)
  • Ingeniería (modelado, algoritmos, datos)
  • Gobernanza (ética, transparencia y cumplimiento normativo).

A partir de esta estructura, se recomienda realizar un análisis de brechas de habilidades por perfil profesional. Esta evaluación permite personalizar el aprendizaje según las funciones de cada individuo dentro de la organización y adaptarlo a las necesidades específicas del negocio.

Además, promueve un enfoque de aprendizaje ágil, es decir, continuo, flexible y adaptado al ritmo de cambio de la tecnología. Este enfoque combina distintos métodos: aprendizaje formal a través de cursos y certificaciones; aprendizaje social mediante comunidades de práctica, coaching y mentoría; y aprendizaje experiencial, centrado en proyectos reales que permiten aplicar los conocimientos en contextos concretos. La clave está en ofrecer formación relevante y accesible, que se pueda actualizar con rapidez para mantenerse al día con la evolución constante de la IA.

Por último, el artículo subraya que una organización con líderes alfabetizados en IA estará en mejor posición para aprovechar los beneficios de esta tecnología. Gartner predice que, para 2027, las empresas con altos niveles de AI literacy podrían obtener hasta un 20 % más de rendimiento financiero, y que la inteligencia artificial participará en el 50 % de las decisiones empresariales. Sin embargo, advierte que esto solo será posible si las organizaciones implementan estructuras sólidas de gobernanza y fomentan una cultura crítica en torno a la IA, evitando la adopción ciega de sistemas automatizados sin control humano.

Por lo tanto, la alfabetización en IA es un componente estratégico para cualquier empresa del presente y del futuro. No basta con adoptar tecnologías: es necesario que los líderes y sus equipos comprendan su funcionamiento, sus riesgos y su potencial transformador. El artículo de Gartner proporciona una guía clara para avanzar en esta dirección: vincular el aprendizaje con resultados, adaptar la formación a los distintos roles, aplicar un enfoque ágil y mantener una visión crítica y responsable sobre la inteligencia artificial.

AI4K12: Una Iniciativa Integral para la Enseñanza de la Inteligencia Artificial en la Educación Primaria y Secundaria

AI4K12. (s.f.). AI for K–12 Initiative. https://ai4k12.org/

Poster español

Recursos

Actividades

AI4K12 (Artificial Intelligence for K–12) es una iniciativa educativa pionera impulsada por la AAAI (Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial) y la CSTA (Asociación de Profesores de Informática), con apoyo de la National Science Foundation (NSF). Su objetivo principal es introducir de manera progresiva y rigurosa la inteligencia artificial en la educación primaria y secundaria en Estados Unidos. Para lograrlo, desarrolla directrices nacionales, mantiene un repositorio cuidadosamente seleccionado de recursos didácticos y promueve una comunidad activa de docentes, investigadores y desarrolladores enfocados en la enseñanza de la IA a estudiantes desde edad temprana hasta el último año de instituto (AI4K12, s.f.).

El núcleo conceptual de AI4K12 se articula en torno a las «Cinco Grandes Ideas» sobre la inteligencia artificial, que buscan facilitar la comprensión de este campo complejo en niveles escolares. Estas ideas son: (1) percepción (cómo las máquinas detectan y comprenden el mundo a través de sensores); (2) representación y razonamiento (cómo los agentes inteligentes modelan su entorno y toman decisiones); (3) aprendizaje (cómo los sistemas mejoran con la experiencia, mediante el aprendizaje automático); (4) interacción natural (la capacidad de comunicarse con los humanos de manera efectiva, usando lenguaje, voz, etc.); y (5) impacto social (el análisis ético y social del uso de la IA). Estas ideas amplían las competencias del pensamiento computacional e incorporan dimensiones éticas y sociales fundamentales (AI4K12, s.f.).

Para facilitar la enseñanza de estas ideas, AI4K12 ha diseñado una serie de progresiones por niveles educativos: K–2 (infantil), 3–5 (primaria baja), 6–8 (primaria alta y primeros años de secundaria), y 9–12 (bachillerato). Estas progresiones permiten adaptar los conceptos y habilidades de la IA a las capacidades cognitivas y madurez de los estudiantes según su edad. Las directrices están en constante revisión y se ofrecen como borradores para consulta pública, fomentando así una construcción colectiva del currículo (AI4K12, s.f.).

En cuanto a los recursos didácticos, AI4K12 pone a disposición del profesorado un directorio extenso y curado de materiales: desde demos interactivos (como simuladores de cadenas de Markov, reconocimiento facial o análisis de espectrogramas), hasta guías de actividades, libros, módulos curriculares y cursos en línea. Muchos de estos recursos están adaptados a contextos escolares, son gratuitos y están diseñados con una filosofía de “caja transparente” (“glass-box”), que permite a los estudiantes ver y comprender cómo funciona la IA, en lugar de tratarla como una “caja negra” de resultados misteriosos (AI4K12, s.f.).

El sitio también ofrece múltiples vías para la participación: los docentes pueden contribuir con recursos, asistir a talleres estatales de planificación curricular en IA o integrarse a la red de AI4K12 para recibir noticias, participar en encuentros virtuales y colaborar con otros profesionales. La comunidad de AI4K12 tiene presencia en plataformas como YouTube y mantiene una comunicación constante mediante boletines informativos (AI4K12, s.f.).

En definitiva, AI4K12 constituye una propuesta educativa integral y actualizada para incorporar la inteligencia artificial en el aula desde edades tempranas. Su enfoque equilibrado entre teoría, práctica y ética permite a los estudiantes no solo entender qué es la IA, sino también reflexionar sobre su impacto en la sociedad y en sus propias vidas. Esta iniciativa representa un paso esencial para preparar a las nuevas generaciones para un mundo cada vez más mediado por tecnologías inteligentes.

Uso responsable de la IA en contextos académicos: Integración de recursos múltiples con sentido ético

MoxieLearn. “Clarifying AI Use in Academia: How to Create Use Cases That Call upon the Strengths of Multiple AI Resources.” MoxieLearn Blog, publicado hace aproximadamente 1 año. https://moxielearn.ai/blog/clarifying-ai-use-in-academia-how-to-create-use-cases-that-call-upon-the‑strengths‑of‑multiple‑ai‑resources

Se ofrece una guía completa para el uso eficaz de herramientas de inteligencia artificial en contextos académicos, especialmente en investigación y escritura. El autor enfatiza que, en lugar de depender de una sola herramienta, los investigadores deberían combinar múltiples modelos de IA, aprovechando las fortalezas específicas de cada uno para enriquecer sus proyectos.

En primer lugar, se propone una metodología estructurada por fases que incluye: (1) definir claramente los objetivos académicos, (2) mapear las capacidades de diferentes plataformas de IA (por ejemplo, GPT para redacción, BERT para análisis de texto, modelos especializados para revisión de datos), y (3) construir un flujo de trabajo integrado. Este sistema permite, por ejemplo, que mientras un modelo genere borradores de literatura, otro se encargue del análisis temático y un tercero optimice la calidad lingüística del texto.

Gran parte del trabajo como adoptantes tempranos de la inteligencia artificial en el ámbito académico se enfoca en aclarar cómo puede utilizarse esta tecnología de manera ética y responsable. Una y otra vez se insiste en la importancia de desarrollar tres dimensiones fundamentales de la alfabetización en IA: funcional, crítica y retórica. Estas dimensiones constituyen los pilares sobre los que se construyen los casos de uso efectivos de la IA. El marco conceptual de alfabetización en IA de Moxie se basa en el trabajo de Selber (2004), Multiliteracies for a Digital Age.

El autor también resalta la importancia de considerar aspectos como la transparencia en el uso de IA, la ética en la investigación y el control humano en la revisión final. Enfatiza que la IA debe ser vista como una colaboradora asistida que requiere supervisión, especialmente para evitar sesgos, errores factuales o problemas de integridad académica.

Así, el enfoque planteado fomenta un uso estratégico y complementario de múltiples herramientas de IA, potenciando áreas en las que cada modelo destaca —desde generación de ideas y revisión literaria hasta análisis de datos y corrección de estilo—, lo que redunda en procesos más eficientes y robustos.

Finalmente, el autor anima a la comunidad académica a documentar sus casos de uso, compartir experiencias y definir buenas prácticas para el uso interdisciplinario de IA, con el fin de crear una cultura colaborativa y reflexiva sobre cómo estas tecnologías pueden fortalecer la investigación científica de forma responsable.

El 93% de los estudiantes usa herramientas de Inteligencia artificial

Kelly, Rhea. 2025. “Survey: Student AI Use on the Rise.” Campus Technology, 25 de junio de 2025. https://campustechnology.com/articles/2025/06/25/survey-student-ai-use-on-the-rise.aspx.

El estudio confirma que la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta habitual en la vida académica de muchos estudiantes. Aun así, su integración plantea desafíos importantes que deben abordarse desde las instituciones educativas, fomentando un uso crítico, ético y estratégico.

Un reciente estudio llevado a cabo por Microsoft en colaboración con PSB Insights revela que el uso de inteligencia artificial (IA) entre estudiantes estadounidenses está creciendo rápidamente. Según la encuesta, publicada por Campus Technology el 25 de junio de 2025, el 93 % de los estudiantes mayores de 16 años ha utilizado alguna vez herramientas de IA en sus estudios. Este dato indica una integración casi universal de estas tecnologías en la vida académica, una cifra que ha aumentado significativamente en comparación con el año anterior.

El informe también muestra un incremento notable en la frecuencia de uso. El 42 % de los encuestados afirma utilizar IA al menos semanalmente, mientras que un 30 % la emplea diariamente. Esto representa un aumento de 26 puntos porcentuales en el grupo que la usa con frecuencia y una disminución de 20 puntos entre quienes nunca la han utilizado, lo que evidencia una adopción acelerada y progresiva de la IA en entornos educativos.

Los fines para los que los estudiantes utilizan la IA son variados. La mayoría recurre a ella para generar ideas iniciales o ayudarles a comenzar tareas (37 %), para resumir información (33 %) o para obtener respuestas rápidas (33 %). Otros la emplean como herramienta de retroalimentación preliminar (32 %), como medio de aprendizaje personalizado (30 %) o para mejorar su escritura (28 %). Además, se valora su utilidad para crear materiales visuales, desarrollar habilidades para el futuro, completar tareas enteras o simplemente para liberar tiempo y cuidar del bienestar personal. Estas cifras muestran que los estudiantes no solo utilizan la IA como ayuda puntual, sino también como un recurso para el aprendizaje autónomo, la organización y la creatividad.

Lluvia de ideas y arranque de tareas: 37 %
Resúmenes de información: 33 %
Obtener respuestas rápidamente: 33 %
Retroalimentación inicial: 32 %
Aprendizaje personalizado: 30 %
Mejora de escritura: 28 %
Diseño visual para presentaciones: 25 %
Desarrollo de habilidades futuras: 22 %
Realización completa de tareas: 22 %
Fomento de la creatividad: 21 %
Liberar tiempo para aprendizaje o bienestar: 21 %
Apoyo al bienestar personal: 19 %

Sin embargo, el uso creciente de la IA también viene acompañado de preocupaciones. Un 33 % teme ser acusado de hacer trampa o plagio; un 30 % se preocupa por volverse demasiado dependiente de estas herramientas; y un 28 % teme recibir información inexacta o engañosa. También surgen inquietudes sobre la pérdida de oportunidades valiosas de aprendizaje (24 %) y sobre los posibles dilemas éticos y de autonomía (24 %). Estos datos indican que, si bien los beneficios son evidentes, los estudiantes no son ingenuos frente a los riesgos que conlleva esta tecnología.

Acusaciones de plagio o trampa: 33 %
Dependencia excesiva de la IA: 30 %
Información inexacta o desinformación: 28 %
Pérdida de aspectos significativos del aprendizaje: 24 %
Cuestiones éticas y autonómicas: 24 %

La formación en competencias digitales, el establecimiento de políticas claras y el acompañamiento docente serán claves para equilibrar los beneficios de la IA con una educación significativa y responsable.

Cómo pueden las bibliotecas públicas ayudar a los jóvenes en la era de la inteligencia artificial

Se analiza cómo las bibliotecas públicas pueden apoyar a los jóvenes en un mundo cada vez más influido por la inteligencia artificial (IA). Su presentación, realizada en el marco del “AI Youth Services Challenge” del estado de Nueva York, sirvió para contextualizar cómo los jóvenes interactúan con la IA y cómo el personal bibliotecario puede acompañarlos en este proceso de aprendizaje.

La IA ya forma parte del entorno cotidiano de niños y adolescentes, desde recomendaciones en YouTube Kids hasta herramientas como ChatGPT, Copilot, Apple Intelligence o Gemini, y se prevé que su uso se extienda incluso a menores de 13 años.

El uso generalizado de la IA por parte de los adolescentes contrasta con la falta de conocimiento por parte de padres y escuelas. Un estudio reciente reveló que el 70 % de los adolescentes han utilizado al menos una herramienta de IA generativa, aunque solo el 37 % de los padres lo sabe. Además, muchos estudiantes no tienen claridad sobre las reglas escolares respecto a estas herramientas, y la mayoría de los padres nunca ha recibido información al respecto.

Tanzi alerta sobre los posibles peligros de este uso no regulado: los chatbots, formato más popular entre los jóvenes, pueden fomentar la adicción, dar consejos peligrosos sobre salud y relacionarse con problemas de salud mental. En el informe «Off Task: EdTech Threats to Student Privacy and Equity in the Age of AI«, el 45% de los estudiantes de secundaria y bachillerato han utilizado la IA generativa por motivos personales, como tratar problemas de salud mental y ansiedad.

En este contexto, el papel de las bibliotecas se vuelve crucial. Según la organización sin ánimo de lucro Digital Promise, la alfabetización en IA implica dotar a las personas de los conocimientos necesarios para comprender, evaluar y usar la IA de forma segura y ética.

«…los conocimientos y habilidades que permiten a los humanos comprender, evaluar y utilizar de forma crítica los sistemas y herramientas de IA para participar de forma segura y ética en un mundo cada vez más digital».

El autor propone que las bibliotecas trabajen en estrecha colaboración con padres, profesores y escuelas. Recomienda que el personal bibliotecario conozca las políticas escolares sobre el uso de IA, como los casos de los distritos escolares Northport-East Northport o Downingtown, que ya disponen de directrices claras. Esto permitirá orientar mejor a los estudiantes sin contradecir las normas académicas. Asimismo, sugiere familiarizarse con las herramientas aprobadas y ofrecer formación sobre su uso responsable, especialmente en temas de búsqueda y generación de contenido.

La alfabetización en inteligencia artificial: el nuevo reto de las bibliotecas del futuro

LibLime. “AI Literacy in the Future of Libraries: Adapting to a New Information Landscape.” LibLime Blog, 17 de marzo de 2025.

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Las bibliotecas están en un momento crucial ante la evolución digital: la inteligencia artificial (IA) está transformando cómo se crea, accede y evalúa la información, y por ello estas instituciones deben ampliar su rol tradicional hacia la educación en alfabetización digital centrada en IA

Se identifica una «brecha emergente en la alfabetización en IA»: aunque un 75 % de estadounidenses ha oído hablar de herramientas como ChatGPT, solo un 18 % las utiliza, concentrándose principalmente en grupos con mayor nivel educativo y económico, lo que resalta la necesidad de intervención.

La alfabetización en IA va más allá de la mera búsqueda de información: incorpora habilidades para entender las capacidades y limitaciones de la IA, reconocer contenido generado por IA, evaluarlo críticamente y abordar sus implicaciones éticas.

Expertos como Miguel Figueroa señalan que las bibliotecas deben enseñar a las personas a desenvolverse en un ecosistema informativo en el que «actores no humanos» (IA) influyen significativamente.

Varias bibliotecas ya implementan programas orientados a esta alfabetización. La Universidad de Michigan ha integrado la IA en sus planes de alfabetización informacional mediante un marco específico para ello . Por otro lado, la Biblioteca Pública de San Francisco ha lanzado “AI Labs”, espacios donde las personas pueden experimentar con herramientas de IA con el acompañamiento de profesionales capacitados.

No obstante, persisten desafíos: la falta de fondos, la escasa preparación técnica del personal y la rapidez con que cambia la tecnología dificultan estos esfuerzos. Según una encuesta de 2023, aunque el 82 % de los bibliotecarios reconoce la importancia de la alfabetización en IA, solo el 24 % se siente lo suficientemente preparado para impartirla. Además, deben abordarse cuestiones éticas complejas. Como advierte Safiya Noble, es crucial enseñar a reconocer y combatir los sesgos tecnológicos, evitando que estos refuercen injusticias sociales

El futuro de las bibliotecas podría estar en una relación complementaria con la IA: automatizar tareas rutinarias facilitaría que los profesionales se concentren en servicios de valor añadido, como investigación avanzada o educación en IA . La Biblioteca Pública de Nueva York ya está probando esta estrategia con un asistente de referencia basado en IA que deriva las preguntas complejas a los bibliotecarios humanos.

Finalmente, se destaca la necesidad de formar al personal bibliotecario. La Asociación Americana de Bibliotecas está actualizando sus estándares de acreditación para incluir competencias en IA, y ya existen iniciativas como la Library Futures Institute que ofrecen formación especializada. La creación de puestos específicos, como el de “bibliotecario de tecnologías emergentes” en la Universidad de Berkeley, refleja esta tendencia

El estado de la alfabetización en datos e IA en 2025: avances, retos y estrategias

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DataCamp Team. 2025. “Introducing the State of Data & AI Literacy Report 2025.” DataCamp Blog, 9 de abril de 2025.

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En su tercera edición, el informe State of Data & AI Literacy Report 2025 analiza la preparación de las organizaciones frente al auge de la inteligencia artificial. Se basa en una encuesta a más de 500 líderes empresariales de EE. UU. y Reino Unido, además de incluir aportes de empresas como Colgate, BP, Rolls‑Royce y JPMorgan Chase

Un hallazgo destacado es que el alfabetismo en IA está creciendo rápidamente: el 69 % de los líderes lo considera esencial, frente al 86 % que otorga esa misma importancia a la alfabetización en datos, y representa un aumento de 7 puntos respecto al año anterior. La IA ya no es una novedad: el 91 % informa que al menos alguien en su organización la utiliza, el 82 % hace uso semanal y el 39 % la usa a diario

Las empresas están convirtiendo iniciativas aisladas en programas estructurados de formación. El 46 % ofrece un programa maduro de alfabetización de datos, subiendo desde el 35 %, y el 43 % cuenta con formación avanzada en IA, casi el doble del 25 % del año anterior. No obstante, persisten obstáculos como limitaciones presupuestarias, resistencia interna, escaso apoyo ejecutivo y dificultades para medir el retorno de inversión

El informe también presenta cinco recomendaciones clave basadas en las prácticas de organizaciones exitosas:

  1. Vincular la formación con objetivos de negocio, como reducir tiempos de informe o mejorar procesos.
  2. Abordarlo como una iniciativa de gestión del cambio, con embajadores internos y narrativas inspiradoras.
  3. Priorizar aprendizaje práctico, basado en tareas reales.
  4. Integrar datos e IA como un continuo en el plan de formación.
  5. Personalizar a gran escala, adaptando contenidos por roles dentro de la organización

Por último, el informe subraya que la alfabetización en datos y en IA no solo es una ventaja competitiva, sino también una salvaguarda social frente a desafíos como la desinformación, los sesgos algorítmicos y el riesgo de automatización laboral. Por ejemplo, el 73 % de los líderes lo considera esencial para combatir la desinformación, y el 75 % apoya la formación ética en IA para evitar sesgos .