University of Adelaide Library. Artificial Intelligence Literacy Framework. Adelaide: University of Adelaide, 2024. https://www.adelaide.edu.au/library/library-services/services-for-teaching-staff/artificial-intelligence-literacy-framework

La Biblioteca de la Universidad de Adelaida ha lanzado el “Artificial Intelligence Literacy Framework” (AILF), un marco diseñado para ofrecer a los estudiantes las competencias necesarias para navegar ética y responsablemente en el mundo de la inteligencia artificial.

En un entorno en el que la IA permea múltiples disciplinas y sectores, el AILF busca dotar a los usuarios de habilidades para reconocer, comprender, usar, evaluar y reflexionar críticamente sobre diversas aplicaciones de IA.

El marco fue desarrollado entre febrero y mayo de 2024 por un equipo interdisciplinario de la biblioteca con académicos, profesionales y estudiantes, junto con una revisión de literatura académica reciente en alfabetización en IA

El AILF se estructura en cuatro dimensiones clave, cada una orientada a distintos aspectos del desarrollo de la competencia en IA:

1. Reconocer y Comprender: Los estudiantes aprenderán conceptos esenciales como terminología básica (p. ej., machine learning, IA generativa), tipos de IA, diferencias entre algoritmos convencionales e IA, funcionamiento básico de modelos, historia de la IA y su diversidad de aplicaciones
2. Usar y Aplicar: Se busca que los estudiantes sepan construir prompts eficaces, seleccionar herramientas según el contexto, cumplir con políticas de integridad académica, documentar su uso de IA conforme a estilos de referencia, y comprender impactos derivados del uso de estas tecnologías
3. Evaluar y Criticar: Esta dimensión promueve la capacidad de comparar diferentes modelos, detectar errores o sesgos, evaluar la calidad de los datos de entrenamiento, prever riesgos, y argumentar de forma informada sobre los beneficios y los desafíos que la IA puede presentar
4. Reflexionar y Respetar: Incluye competencias éticas como el reconocimiento de derechos de autor, la privacidad, la responsabilidad en el uso de IA, y la consideración de aspectos sociales, económicos, culturales y ambientales vinculados a estas tecnologías

Como complemento, la biblioteca ofrece recursos como la guía “How do I?” sobre IA y webinars como el “Masterclass in generative AI” para apoyar la formación en estas dimensiones

Este marco permite que las instituciones integren un programa de alfabetización en IA estructurado, desde el conocimiento fundamental hasta la evaluación crítica y la reflexión ética, fortaleciendo la preparación de los estudiantes para un futuro marcado por la inteligencia artificial.

Lo, Leo S. 2025. AI Literacy: A Guide for Academic Libraries. University of New Mexico – Digital Repository. https://digitalrepository.unm.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1211&context=ulls_fsp

El documento propone un enfoque integral para fomentar la alfabetización en inteligencia artificial (IA) desde el ámbito de las bibliotecas universitarias.

En un mundo cada vez más influido por algoritmos, asistentes virtuales y herramientas basadas en IA, el autor subraya la necesidad de que los estudiantes, docentes y personal universitario comprendan no solo cómo funcionan estas tecnologías, sino también sus implicaciones sociales, éticas y prácticas. Las bibliotecas, tradicionalmente espacios de acceso abierto al conocimiento, están en una posición única para liderar esta formación crítica.

El marco planteado por Leo S. Lo se estructura en torno a cinco componentes esenciales. El primero es el conocimiento técnico, que implica familiarizarse con conceptos clave como aprendizaje automático, algoritmos, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural. El segundo componente es la conciencia ética, que se centra en los desafíos que presenta la IA, como los sesgos algorítmicos, la opacidad en los procesos automatizados, la privacidad de los datos y la rendición de cuentas en el desarrollo y uso de estas herramientas.

El tercer componente es el pensamiento crítico, considerado esencial para evaluar los resultados producidos por sistemas de IA. Aquí se destaca la importancia de cuestionar la precisión, la fuente y la posible manipulación de la información generada. En cuarto lugar se encuentran las habilidades prácticas, es decir, la capacidad para usar herramientas como ChatGPT, asistentes de escritura, generadores de imágenes o sistemas de recomendación de manera efectiva, con un entendimiento adecuado de sus limitaciones. Por último, el marco incorpora la reflexión sobre el impacto social de la IA, invitando a analizar cómo estas tecnologías afectan el empleo, la toma de decisiones públicas, la educación y la equidad social.

Cinco componentes:

1. Conocimientos técnicos:
   • Comprensión de conceptos básicos de IA como aprendizaje automático, algoritmos y redes neuronales.
   • Exploración de cómo funcionan estas tecnologías “tras bambalinas” .
2. Conciencia ética:
   • Identificación de problemas relacionados con sesgos algorítmicos, privacidad y transparencia.
   • Reflexión sobre la responsabilidad de quienes desarrollan y aplican IA .
3. Pensamiento crítico:
   • Evaluación rigurosa de resultados generados por IA.
   • Detección de errores, manipulación o respuestas engañosas .
4. Habilidades prácticas:
   • Uso eficaz de herramientas como ChatGPT, MidJourney y otras aplicaciones de IA.
   • Desarrollo de competencias para formular buenos prompts y manejar herramientas con propiedad
5. Impacto social:
   • Análisis de cómo la IA transforma el tejido social, el empleo, la participación ciudadana y la sostenibilidad.
   • Implicaciones para la equidad y el bienestar humano .

Desde esta perspectiva, las bibliotecas universitarias deben posicionarse no solo como centros de acceso a tecnología, sino como espacios educativos y de reflexión crítica. Pueden liderar talleres, cursos, guías y debates interdisciplinarios que ayuden a sus comunidades a adoptar una actitud informada, ética y responsable frente al uso de la IA. El artículo concluye que fomentar esta alfabetización no solo empodera a los usuarios, sino que también fortalece el rol social y educativo de las bibliotecas en el siglo XXI.

Kassorla, Michelle, Maya Georgieva y Allison Papini. «Defining AI Literacy for Higher Education.» EDUCAUSE, 17 de octubre de 2024. https://www.educause.edu/content/2024/ai-literacy-in-teaching-and-learning/defining-ai-literacy-for-higher-education

Se presenta un marco integral para la alfabetización en inteligencia artificial (IA) en la educación superior, denominado ALTL (AI Literacy in Teaching and Learning). Este marco busca equipar a estudiantes, docentes y personal administrativo con las competencias necesarias para interactuar de manera efectiva y ética con las tecnologías de IA en contextos académicos y profesionales.

La alfabetización en IA se define como la comprensión de los fundamentos de cómo funciona la IA, la evaluación crítica de la aplicación de herramientas de IA en la enseñanza, la investigación y la gestión de prioridades educativas, y el mantenimiento de una vigilancia constante para proteger contra sesgos, mal uso y mala aplicación de estos modelos poderosos. Además, exige un compromiso con el uso ético, asegurando que las herramientas de IA se apliquen de manera transparente y responsable, con conciencia de sus impactos sociales

El informe desglosa esta definición en cuatro áreas clave:

1. Técnica: Comprensión técnica de cómo funciona la IA.
2. Evaluativa: Evaluación crítica de las aplicaciones y resultados de las herramientas de IA, con énfasis en el desarrollo de herramientas robustas de evaluación del impacto de la IA.
3. Práctica: Aplicación, integración y gestión efectivas de las herramientas de IA en la enseñanza, la investigación y la administración educativa.
4. Ética: Formulación y aplicación de estrategias institucionales para salvaguardar contra sesgos y el mal uso o mala aplicación de las tecnologías de IA

Cada institución puede priorizar estas áreas según sus objetivos específicos. Además, se destaca la importancia de fomentar una alfabetización en IA tanto técnica como práctica entre estudiantes, docentes y administración. Este cambio requiere una reevaluación de los planes de estudio en todas las disciplinas, no solo en ciencias de la computación y campos relacionados, para garantizar que los graduados estén equipados con las habilidades de alfabetización en IA requeridas en un mundo cada vez más integrado por la IA

Digital Education Council. 2025. “Digital Education Council AI Literacy Framework.” Digital Education Council, 3 de marzo de 2025. https://www.digitaleducationcouncil.com/post/digital-education-council-ai-literacy-framework

El marco planteado por el Digital Education Council adopta un enfoque centrado en las personas, destacando la importancia de habilidades humanas como el pensamiento crítico, la creatividad y la inteligencia emocional como base para una alfabetización adecuada en IA

A través de cinco dimensiones clave, el marco estructura la alfabetización en IA en dos niveles: una formación general básica para todos y una versión más especializada adaptable a diferentes disciplinas y contextos legales.

Este recurso está pensado especialmente para instituciones de educación superior, ya que ofrece directrices claras y estructuradas para integrar competencias fundamentales en IA y diseñar aplicaciones específicas según distintas áreas académicas.

Se trata de una guía estructurada en cinco dimensiones de alfabetización, cada una con tres niveles de competencia:

Dimensión 1, Comprensión de la IA y los Datos, empieza con la toma de conciencia sobre IA y datos, avanza hacia su uso en acción y culmina con su optimización. Esta dimensión busca que los individuos pasen de reconocer la existencia y función básica de la IA a ser capaces de mejorar y optimizar sistemas basados en IA.

Dimensión 2, Pensamiento Crítico y Juicio, plantea una evolución desde cuestionar la salida de la IA hasta desafiarla. Se promueve así una actitud crítica frente a los resultados generados por sistemas de IA, desarrollando habilidades para evaluar su calidad, sesgos o implicaciones.

Dimensión 3, Uso Ético y Responsable, aborda la comprensión y aplicación de prácticas responsables en el uso de IA. Parte del reconocimiento de riesgos, pasa por aplicar principios éticos y concluye con la capacidad de configurar entornos que garanticen un uso responsable.

Dimensión 4, Enfoque Humano, Inteligencia Emocional y Creatividad, subraya la importancia de mantener la centralidad del ser humano en la interacción con la IA. Se inicia con la conciencia sobre dicha interacción, se impulsa el uso de la IA como herramienta colaborativa, y finalmente se busca desarrollar prácticas centradas en las personas.

Dimensión 5, Conocimiento del Dominio, integra la IA en el contexto profesional. Comienza con una conciencia aplicada de la IA, progresa hacia su aplicación en entornos laborales concretos y culmina con el liderazgo estratégico, es decir, la capacidad de guiar decisiones y procesos mediante el uso inteligente de la IA.

En esencia, el modelo del Consejo busca que las universidades desarrollen programas educativos que combinen formación técnica con habilidades humanas esenciales, facilitando así que estudiantes y docentes adquieran una base sólida para interactuar con herramientas de IA y aplicar dichos conocimientos de forma contextualizada.

UNESCO. AI competency framework for students París: UNESCO, 2024. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391105

La UNESCO ha elaborado un Marco de competencias en inteligencia artificial (IA) para estudiantes con el objetivo de orientar a los sistemas educativos en todo el mundo hacia una formación que prepare a los jóvenes para vivir, trabajar y tomar decisiones en una sociedad cada vez más influenciada por esta tecnología.

El documento parte de un enfoque centrado en el ser humano, es decir, considera que la IA debe estar al servicio de las personas y no al revés. Por eso, no se trata solo de enseñar cómo funciona esta tecnología, sino también de desarrollar una comprensión crítica y ética de su impacto en la sociedad.

Uno de los aspectos más destacados del marco es la dimensión ética. La UNESCO subraya la necesidad de que los estudiantes comprendan los principios fundamentales que deben guiar el desarrollo y uso de la inteligencia artificial, como la equidad, la transparencia, la inclusión, la privacidad y la rendición de cuentas. Se promueve la reflexión sobre los dilemas que pueden surgir en su uso —por ejemplo, la discriminación algorítmica o la vigilancia masiva—, para formar ciudadanos capaces de actuar con responsabilidad.

Elementos clave del marco

1. Enfoque centrado en el ser humano
   Busca empoderar a los estudiantes para que comprendan su rol y capacidades frente a la IA, promoviendo un uso consciente y crítico .
2. Competencia ética
   Incluye la conciencia sobre los valores, los derechos, la privacidad y la responsabilidad al usar la IA, subrayando la importancia de la transparencia y la equidad .
3. Conocimiento técnico y aplicaciones
   Considera esencial que los estudiantes adquieran una comprensión básica de los conceptos de IA, sus posibilidades, limitaciones y aplicaciones en distintos ámbitos .
4. Diseño de sistemas de IA
   Promueve habilidades de pensamiento creativo y resolución de problemas, incluida la capacidad de colaborar en el diseño de soluciones basadas en IA .

Además de los aspectos éticos, el marco incluye también competencias técnicas básicas, como el conocimiento de cómo se recopilan y procesan los datos, qué son los algoritmos, cómo se entrenan los modelos de IA y cuáles son sus aplicaciones en distintos contextos. No se espera que todos los estudiantes se conviertan en programadores, pero sí que adquieran un entendimiento general que les permita interactuar de forma informada y segura con estas tecnologías.

Otro componente importante es el diseño y la resolución de problemas. Se fomenta que los estudiantes desarrollen habilidades creativas y de pensamiento crítico para utilizar la IA como herramienta para resolver retos reales, ya sea en el ámbito escolar, comunitario o global. Esto incluye la capacidad de trabajar en equipo, analizar datos, proponer soluciones innovadoras y evaluar los resultados con criterio.

En conjunto, el marco propuesto por la UNESCO se dirige a responsables educativos, diseñadores de currículo y docentes, y pretende servir como base para integrar estas competencias en los programas escolares. La idea es que la enseñanza de la IA no se limite a una materia técnica aislada, sino que se incorpore de manera transversal en distintas asignaturas y niveles educativos. Así, los estudiantes no solo aprenderán qué es la inteligencia artificial, sino también cómo convivir con ella de forma ética, crítica y constructiva.

Chen, Zhuo, Nathan Kelber y Ruby MacDougall. 2025. “Is AI Literacy the Trojan Horse to Information Literacy? Insights from our AI Literacy Cohort Workshops.” Ithaka S+R, 10 de junio de 2025. https://sr.ithaka.org/blog/is-ai-literacy-the-trojan-horse-to-information-literacy/

El texto explora cómo la alfabetización en inteligencia artificial (IA) puede transformarse en una vía estratégica para enriquecer la alfabetización informacional tradicional dentro del ámbito académico

Un marco de alfabetización (Literacy Framework) es un conjunto estructurado de conceptos, habilidades, competencias y valores que sirven como guía para enseñar y desarrollar una forma específica de alfabetización. Aunque el término «alfabetización» solía referirse solo a la capacidad de leer y escribir, hoy se aplica a muchos otros ámbitos, como la alfabetización digital, informacional, mediática, científica… o, como en este caso, la alfabetización en inteligencia artificial (AI Literacy).

El estudio se basa en talleres realizados en abril de 2025, donde participaron bibliotecarios y docentes de 45 instituciones de educación superior, como parte del proyecto “Integrating AI Literacy into the Curricula”

Durante las sesiones, se confrontaron marcos conceptuales existentes: el ACRL (Association of College & Research Libraries) centrado en la alfabetización informacional, y varios marcos de alfabetización en IA más pragmáticos (UNESCO, Choice 360, Educause, Digital Education Council). Se observó que los marcos tradicionales son más conceptuales y modulados, mientras que los de IA adoptan enfoques secuenciales y aplicados, lo que facilita su integración curricular

• ACRL information literacy framework
• UNESCO AI Competency Framework for Students
• Choice 360 AI Literacy Framework
• Digital Education Council AI Literacy Framework
• Educause AI Literacy Framework for Higher Education
• AI Literacy: A Guide for Academic Libraries
• World Economic Forum: AI Literacy
• University of Adelaide Library. Artificial Intelligence Literacy Framework

Los distintos marcos de alfabetización en IA coinciden en la necesidad de dotar a los ciudadanos —especialmente a estudiantes y profesionales del ámbito educativo— de competencias que les permitan comprender, usar, evaluar y reflexionar críticamente sobre la inteligencia artificial. Aunque cada marco responde a su contexto institucional y geográfico, comparten una estructura organizada en torno a dimensiones o competencias clave.

En primer lugar, muchos marcos giran en torno a tres grandes ejes: la comprensión técnica (cómo funciona la IA), la dimensión ética y crítica (identificación de sesgos, impactos sociales, privacidad), y la aplicación práctica (uso responsable y efectivo de herramientas de IA). Por ejemplo, tanto el marco de la Universidad de Adelaida como el de Educause y el de la UNESCO incluyen estas tres dimensiones, si bien con distintos niveles de profundidad y enfoque. El marco de la UNESCO es particularmente exhaustivo, al dividir las competencias en cuatro dimensiones (ética, técnica, diseño de sistemas y mentalidad humanista) y establecer niveles progresivos: comprender, aplicar y crear.

El marco de ACRL (Association of College and Research Libraries), aunque no está centrado específicamente en IA, ofrece una estructura conceptual sobre la alfabetización informacional que ha influido en otros marcos como el de Choice360. Este último adapta los principios de ACRL para entornos donde la IA ya forma parte del proceso de búsqueda, evaluación y producción de información académica.

Por su parte, marcos como el del Digital Education Council y el del World Economic Forum adoptan una visión más global y orientada al desarrollo de ciudadanía digital, el pensamiento computacional y las habilidades para el siglo XXI, incorporando la IA como herramienta clave en el desarrollo económico y social. En este sentido, coinciden con el enfoque de Educause, que además integra competencias para distintos actores de la educación superior: estudiantes, docentes y personal técnico.

Los marcos centrados en bibliotecas, como AI Literacy: A Guide for Academic Libraries (Lo, 2023) y el de la Universidad de Adelaida, tienen un enfoque más operativo y cercano a la práctica profesional, diseñados para ayudar a bibliotecarios a enseñar o guiar en el uso de IA en contextos académicos. Estos marcos suelen ser más concisos, pero incluyen ejemplos, buenas prácticas y estrategias de implementación.

Las principales diferencias entre estos marcos se relacionan con el nivel de detalle, el público destinatario (desde estudiantes de primaria hasta personal universitario), y la orientación institucional (educativa, bibliotecaria o política). Algunos, como el de la UNESCO o Educause, son más prescriptivos y completos; otros, como el de ACRL o el de Lo, permiten una mayor flexibilidad e interpretación local.

Todos estos marcos ofrecen una base sólida y complementaria para abordar la alfabetización en inteligencia artificial. Todos reconocen la importancia de desarrollar una comprensión profunda y crítica de la IA, más allá del simple uso técnico de las herramientas, fomentando una ciudadanía digital ética, inclusiva y preparada para los desafíos del presente y del futuro. La combinación de elementos de estos marcos puede ser especialmente útil para diseñar programas educativos o bibliotecarios adaptados a diferentes contextos.

Uno de los hallazgos más relevantes surgió cuando un participante definió la alfabetización en IA como “un cubo bajo el paraguas de la alfabetización informacional”. Este concepto propone que la IA no solo está contenida dentro de la alfabetización informacional, sino que moldea y modifica su paradigma, recordando que detrás de toda tecnología hay supuestos culturales, técnicos y éticos que requieren una evaluación crítica.

Los participantes destacaron que ambos marcos comparten el énfasis en el pensamiento crítico sobre la información. No obstante, las prácticas de alfabetización en IA demandan además una capacidad técnica mínima y una comprensión ética más profunda: es necesario comprender cómo los sistemas generan información, reconocer sus sesgos y limitaciones, y evaluar fuentes con conciencia tecnológica .

También se identificaron brechas en los marcos: la alfabetización en IA suele centrarse únicamente en la IA generativa, ignorando otros tipos de IA; además, se utilizan términos como “ética” de manera vaga sin esclarecer a quién se aplican los principios. El ritmo acelerado del desarrollo tecnológico exige marcos educativos más dinámicos y actualizables .

De este modo, el artículo concluye que la alfabetización en IA podría actuar como una especie de “caballo de Troya” dentro de la alfabetización informacional: aporta una capa adicional que exige un enfoque más técnico, crítico y contextualizado. Esto representa una oportunidad para modernizar los programas curriculares, impulsar colaboraciones entre bibliotecas, centros educativos y docentes, y preparar a estudiantes y académicos para abordar la complejidad actual de la cultura informativa .