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¿Cuándo sustituirá ChatGPT a las búsquedas? El 42 % de los profesionales de diversos sectores encuestados predijeron que en el futuro encontrarían información basada en Internet a través de chatbots

How ChatGPT and Generative AI Will Alter the Future of Work—Aberdeen Strategy & Research. (2023). Recuperado 28 de abril de 2023, de https://www.aberdeen.com/blog-posts/how-chatgpt-and-generative-ai-will-alter-the-future-of-work/

¿Cuándo sustituirá ChatGPT a las búsquedas? Quizá antes de lo que cree
Una encuesta reciente de Aberdeen Strategy & Research preguntaba cómo crees que encontrarás información en Internet en el futuro: Los chatbots de IA ganan a los motores de búsqueda por un amplio margen.

El artículo plantea la posibilidad de que los sistemas de conversación basados en IA, como ChatGPT, puedan reemplazar a los motores de búsqueda tradicionales en un futuro cercano, ya que ofrecen una experiencia más personalizada y efectiva para los usuarios. Además, se discuten los desafíos que todavía deben superarse antes de que esto suceda, como la falta de transparencia y control en la toma de decisiones de los sistemas de IA.

Se ha escrito mucho sobre las implicaciones de las herramientas impulsadas por IA que realizan tareas empresariales que antes requerían horas de trabajo humano. Como es lógico, gran parte del debate sobre la IA se ha centrado en que la tecnología pone en peligro puestos de trabajo en campos como la creación de contenidos, la atención al cliente, la introducción de datos e incluso la programación informática. Sin embargo, se avecina otro gran cambio: uno que podría alterar fundamentalmente la forma en que obtenemos información y, posiblemente, poner patas arriba el actual paradigma de Internet basado en la publicidad con el que todos estamos familiarizados.

Según una encuesta realizada por Aberdeen Strategy & Research en marzo de 2023, el 42 % de los 642 profesionales de diversos sectores encuestados predijeron que en el futuro encontrarían información basada en Internet a través de chatbots de IA, mientras que solo el 24 % se decantó por los motores de búsqueda.

No sólo los usuarios creen que es más probable que utilicen chatbots para las búsquedas web en el futuro, sino que muchos ya los están utilizando hoy en día. En marzo de 2023, casi seis de cada 10 encuestados habían probado herramientas de IA generativa. Los encuestados eran casi tres veces más dados a haber probado chatbots (56%) como ChatGPT que herramientas de texto a imagen (20%) como Dall-E 2 o Midjourney. Así que, aunque cualquiera tiene el poder de utilizar la IA para generar imágenes, no son muchos los que lo están haciendo todavía.

El estudio reveló que el 16% de los encuestados había utilizado herramientas de IA de manera intensiva (usuarios avanzados), mientras que el 43% las había probado solo de manera ocasional (usuarios ocasionales). Además, los usuarios avanzados eran más jóvenes, con un 28% de la generación del milenio y posteriores (nacidos después de 1981) siendo usuarios avanzados, en comparación con el 14% de la generación X y el 10% de los boomers.

En la actualidad, estos usuarios avanzados son los pioneros de la IA generativa, experimentan con nuevos casos de uso y desarrollan opiniones fundamentadas que influirán en el resto de nosotros. De hecho, el 74% de los usuarios avanzados de IA generativa creen que el desarrollo de la IA avanzada podría ser tan importante como la creación de Internet.

Ya el 64% de los usuarios avanzados de IA generativa y el 35% de los usuarios ocasionales creen que la IA puede ayudarles a encontrar respuestas más rápidamente que un motor de búsqueda tradicional, en comparación con sólo el 7% de los que no han probado el uso de la IA. El estudio también indica que el cambio de los motores de búsqueda a los chatbots de IA podría producirse con bastante rapidez. La gran mayoría de los usuarios avanzados actuales (87 %) y de los usuarios ocasionales (80 %) creen que los chatbots de IA podrán ofrecer respuestas más rápidamente que los motores de búsqueda tradicionales en un plazo de dos años, frente al 42 % de los no usuarios.

7 trucos para usar CHATGPT como un profesional

7 trucos para usar CHATGPT como un profesional

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En este PDF se dan 7 tips infalibles para sacarle el máximo provecho a esta herramienta, además de una selección de prompts que podrás utilizar, además de una selección de prompts que podrás utilizar directamente en ChatGPT, ahorrando tiempo y esfuerzo en la creación de contenido original.

  1. Sea específico: Haga preguntas específicas y claras para obtener respuestas más precisas y útiles.
  2. Proporcione contexto: Incluya información relevante y ejemplos para ayudar a ChatGPT a entender mejor lo que está buscando.
  3. Sea coherente: Utilice un lenguaje natural y coherente al hacer preguntas.
  4. Evite la jerga: Evite el uso de jerga o términos técnicos que ChatGPT pueda no comprender.
  5. Utilice comandos especiales: Aprenda a utilizar comandos especiales como «Generar» o «Completar» para obtener resultados más específicos.
  6. Sea paciente: ChatGPT puede tardar algunos segundos en procesar la información y generar una respuesta. Sea paciente y espere a que termine antes de hacer otra pregunta.
  7. Pruebe diferentes enfoques: Si una pregunta no produce los resultados que está buscando, pruebe con diferentes enfoques o formule la pregunta de otra manera para obtener una respuesta más precisa.

¿Cómo preguntarle correctamente a ChatGPT? Prompts en la Inteligencia Artificial,

Los Prompts en la Inteligencia Artificial, ¿Cómo preguntarle
correctamente a ChatGPT?
Tecno Soluciones, 2023

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¿Sabes cómo preguntarle correctamente a ChatGPT para sacarle el máximo provecho? en este artículo se habla sobre los prompts en la inteligencia artificial y cómo utilizarlos para comunicarse con ChatGPT de manera efectiva.

La habilidad de escribir prompts se ha vuelto crucial en la era de la inteligencia artificial
debido a su creciente demanda en la automatización de tareas, personalización, eficiencia y competitividad en diversos campos. ChatGPT es un modelo de lenguaje basado en la arquitectura GPT que tiene amplias capacidades en áreas como la generación de texto, la traducción y la clasificación.

Adicionalmente, en este artículo se ofrecen gran cantidad de ejemplos de prompts para preguntarle a ChatGPT temas relacionados con el Marketing Digital, las Ventas, la Gerencia, la Administración, la Tecnología y mucho más.

Crossref como herramienta de búsqueda bibliográfica en artes y humanidades

Borrego, Ángel, Jordi Ardanuy, y Llorenç Arguimbau. «Crossref as a bibliographic discovery tool in the arts and humanities». Quantitative Science Studies, 20 de enero de 2023, 1-17. https://doi.org/10.1162/qss_a_00240.

Crossref es una agencia oficial de registro de identificadores de objetos digitales (DOI) lanzada en 2000 como un esfuerzo conjunto entre editores para permitir el enlace persistente de citas entre editores en revistas académicas en línea. Este estudio explora la cobertura de Crossref para el seguimiento de la literatura en artes y humanidades, que suele tener un enfoque nacional o regional y dirigirse a públicos nacionales. Un análisis de la cobertura de las revistas ERIH PLUS muestra que Crossref indexa más fuentes que Scopus e incluye más revistas de Europa del Este y del Sur y del Sur Global.

Las limitaciones de Crossref surgen al analizar la cantidad de metadatos depositados por los editores. Sólo dos tercios de las revistas depositan resúmenes y sólo alrededor de un tercio deposita afiliaciones. El nivel de cumplimentación de metadatos para artículos individuales es inferior, con grandes diferencias según el idioma del documento. Sólo la mitad de las revistas depositan referencias. Como resultado, Scopus recupera más citas que Crossref, excepto para las publicaciones en alemán y francés. Crossref representa una prometedora herramienta de búsqueda bibliográfica en el ámbito de las artes y las humanidades, pero necesita mejorar en cuanto al nivel de cumplimentación de los metadatos.

Búsqueda bibliográfica: cómo repensar las formas de buscar, recopilar y analizar la producción científica escrita

Martinovich, Viviana. Búsqueda bibliográfica : cómo repensar las formas de buscar, recopilar y analizar la pro-ducción científica escrita. 1a ed. – Remedios de Escalada : De la UNLa – Universidad Nacional de Lanús, 2022

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Apéndice

Desde diversas áreas de investigación, la palabra “bibliografía” suele ser utilizada para designar el listado de referencias consultadas o el listado de textos propuestos para un curso, pero lo cierto es que la bibliografía es un campo de estudios en sí mismo, una disciplina con tradiciones, rupturas y discusiones internas, de la cual los distintos tipos de trabajos de “revisión bibliográfica” tomaron históricamente prestado muchas de sus características esenciales. Sin embargo, mientras que, en la década de 1980, la bibliografía como disciplina rompió con sus propios moldes descriptivos y enumerativos, los distintos tipos de estudios que toman la bibliografía como insumo siguen atrapados en su impronta de contabilizar, enumerar y describir existencias. Entonces ¿por qué no intentar recuperar las nuevas perspectivas de la bibliografía, de la historia y de la sociología de los textos para enriquecer las formas en que las diversas áreas del conocimiento analizan las producciones textuales?; ¿por qué no abordar la propia narrativa científica con la riqueza con que ciertas áreas de las ciencias analizan otras producciones discursivas?; ¿es posible hacer este proceso sin repensar las formas de recuperar e interpretar esa bibliografía? Entendemos que enriquecer las formas de interpretar los textos nos demanda repensar las formas en que buscamos e interpretamos ese recorte de fuentes escritas que componemos y este es el camino que les proponemos transitar.

La búsqueda de información científica

La búsqueda de información científica. Biblioteca de la universidad de Alicante, 2022

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La búsqueda de información es un proceso de carácter global en el que intervienen una serie de factores interrelacionados entre sí. La finalidad de la búsqueda y el tema sobre el que tenemos que localizar información determinan el tipo de fuentes de información que debemos consultar (estadísticas, libros, artículos de revista, tesis doctorales, patentes…) y, por tanto, los recursos que nos permiten acceder a ellas.

El desarrollo de las nuevas tecnologías y la facilidad de publicación en la red, sumado a la gran cantidad de información disponible, hacen imprescindible acudir a fuentes que nos garanticen, a través de procesos de selección previos, la recuperación de información fiable y de calidad, como por ejemplo los catálogos o las bases de datos. Por otra parte, nuestras búsquedas deben ser precisas y eficaces, para obtener los resultados más pertinentes, más adecuados a nuestras necesidades de información, de entre ese gran volumen de documentación existente. El conocimiento de una serie de técnicas de búsqueda que hemos de aplicar, con ligeras variaciones determinadas por el recurso que utilicemos, nos ayudarán a conseguir ese objetivo.

La voz se está convirtiendo en una tecnología de búsqueda primaria

Voice is becoming a primary search technology. ComputerWor. By Jonny Evans, Computerworld JUL 20, 2021 8:15 AM PDT

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Vixen Labs y Open Voice Network hablaron con 6.000 personas en EE. UU., Reino Unido y Alemania para averiguar cómo utilizan sus asistentes de voz. Los resultados  están disponibles aquí.

Uno de los grandes hallazgos es la ubicuidad. Más del 30% de nosotros usamos asistentes de voz a diario, y alrededor del 23% los usamos varias veces al día. Casi todo el mundo sabe que estas cosas existen.

El informe también proporciona datos demográficos útiles. Me interesó saber que el 60% de los usuarios de 18 a 24 años y el 36% de los de 25 a 34 años utilizan Siri más que cualquier otro asistente. Alexa se usa más en grupos demográficos más antiguos, mientras que el Asistente de Google también es popular. (Cortana y Bixby son jugadores menores en el espacio).

Usos aceptables e inaceptables de los datos de búsqueda de las bibliotecas universitarias: una descripción interpretativa de las perspectivas de los estudiantes universitarios

Gariepy, Laura W. “Acceptable and Unacceptable Uses of Academic Library Search Data: An Interpretive Description of Undergraduate Student Perspectives” Evidence Based Library and Information Practice (EBLIP), 16(2); 2021
DOI: 10.18438/eblip29923

Objetivo – Este artículo presenta los resultados de las actitudes de los estudiantes universitarios con respecto a la privacidad de los datos de búsqueda en las bibliotecas universitarias. Aunque la literatura bibliotecaria incluye muchos artículos sobre las percepciones de los bibliotecarios en esta materia, este trabajo añade una rica evidencia cualitativa a la limitada investigación disponible sobre las preferencias de los estudiantes en cuanto a cómo las bibliotecas deben manejar la información sobre lo que buscan, toman prestado y descargan. Este trabajo abarca los usos aceptables e inaceptables de los datos de búsqueda de los estudiantes, basándose en las perspectivas de los estudiantes universitarios estadounidenses. Se trata de un área de estudio importante debido a la naturaleza cada vez más orientada a los datos de la evaluación, la responsabilidad y la mejora en la educación superior, que se basa en los datos de los estudiantes a nivel individual para el análisis del aprendizaje. Estas prácticas a veces entran en conflicto con el antiguo compromiso de las bibliotecas con la privacidad de los usuarios, que históricamente ha limitado la cantidad de datos recopilados sobre el uso de materiales por parte de los estudiantes. Sin embargo, el uso de los datos de búsqueda de los estudiantes por parte de las bibliotecas está aumentando.

Métodos – Este estudio cualitativo se abordó a través de la descripción interpretativa, un marco cualitativo riguroso para responder a preguntas prácticas de investigación en un entorno o disciplina aplicada. Se utilizó el método comparativo constante de recogida y análisis de datos para realizar entrevistas semiestructuradas a 27 estudiantes universitarios de una gran institución pública de investigación estadounidense. Las entrevistas incluían preguntas y viñetas, es decir, situaciones breves diseñadas para obtener respuestas. Mediante la codificación inductiva, se organizaron los datos en temas y subtemas interpretativos para describir las actitudes de los estudiantes.

Resultados – Los participantes consideraron que los datos de búsqueda en las bibliotecas universitarias eran menos reveladores desde el punto de vista personal que los datos de búsqueda en Internet. En consecuencia, los estudiantes se sentían generalmente cómodos con la recopilación de datos de búsqueda por parte de las bibliotecas, siempre y cuando se utilizaran en su beneficio. Se sentían cómodos con el uso de los datos para mejorar las colecciones y los servicios de la biblioteca, pero se mostraban más ambivalentes sobre el uso de los datos de búsqueda para obtener resultados de búsqueda personalizados y para la evaluación basada en el análisis del aprendizaje. Los estudiantes tenían sentimientos encontrados sobre el uso de los datos de búsqueda en investigaciones relacionadas con la actividad criminal o la seguridad nacional. La mayoría de los estudiantes expresaron su deseo de desidentificación y control de los datos por parte del usuario. Los estudiantes que no se sentían cómodos con la recopilación o el uso de sus datos de búsqueda solían mantener sus convicciones con más fuerza que los que consideraban que la práctica era aceptable, y sus preocupaciones solían estar relacionadas con el hecho de que los datos pudieran utilizarse de forma que perjudicaran a los miembros de grupos vulnerables.

Conclusión – Los resultados de este estudio sugieren que los bibliotecarios deberían seguir explorando las perspectivas de los estudiantes sobre la recopilación de datos de búsqueda en las bibliotecas universitarias para considerar cómo y si podrían ajustar sus prácticas de recopilación de datos para ser respetuosos con las preferencias de los estudiantes en cuanto a la privacidad, sin dejar de cumplir los objetivos de evaluación y mejora. Este estudio también introduce el marco cualitativo de la descripción interpretativa en la literatura bibliotecaria y de ciencias de la información, promoviendo el uso de este enfoque cualitativo aplicado, que se adapta bien a las preguntas prácticas que se plantean a menudo en los estudios de investigación bibliotecaria.

Búsquedas efectivas en internet: motores de búsqueda, metadatos y SEO

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Programa Noches de Biblioteca – Búsquedas efectivas en internet: motores de búsqueda, metadatos y SEO Invitado especial: Julio Alonso Arévalo, Jefe de Biblioteca de la Facultad de Traducción y Documentación de la Universidad de Salamanca.

«Hubo un tiempo en que lo que más tarde se conoció como Internet no era más
que un oscuro experimento para conectar computadoras. Un tiempo antes de
que Internet se convirtiera en un elemento omnipresente de la vida cotidiana de
miles de millones de personas. Un tiempo antes de que casi todos los dispositivos
imaginables pudieran conectarse con todo tipo de otros dispositivos a través de
Internet. Y una época en la que las conexiones entre personas las definíamos por
el espacio físico y la interacción física. Un tiempo antes de que nos consideráramos
ciudadanos de la web social. Ese tiempo se acabó para siempre


Jacques Raubenheimer

Ansiedad en la búsqueda de información y fuentes de información preferidas de los estudiantes universitarios de primera generación


Smith, J., and S. Brinkman. “Information Seeking Anxiety and Preferred Information Sources of First-Generation College Students”. Evidence Based Library and Information Practice, vol. 16, no. 1, Mar. 2021, pp. 5-24, doi:10.18438/eblip29843.

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El objetivo del artículo es determinar si la ansiedad ante la búsqueda de información y las fuentes de información preferidas difieren entre los estudiantes universitarios de primera generación y sus compañeros de la generación continua.

Para ello se difundió una encuesta en línea en dos campus universitarios públicos. Se incluyeron en los resultados un total de 490 encuestados. Las variables independientes fueron la institución, el año en la universidad y el estatus generacional. En lugar de utilizar una variable binaria, este estudio utilizó tres grupos para la variable independiente del estatus generacional, con dos grupos de primera generación y un grupo de generación continua basado en la experiencia de los padres con la universidad. Las variables dependientes incluían 4 medidas de ansiedad de búsqueda de información y 22 medidas de fuentes de información preferidas. Las respuestas se analizaron con el programa SPSS. Se utilizaron pruebas ANOVA independientes de una vía para comparar los grupos según el estatus generacional, y se realizaron pruebas ANOVA factoriales de dos y tres vías para explorar los efectos de interacción del estatus generacional con la institución y el año en la universidad.

En los resultados no se encontraron diferencias significativas en la ansiedad general de búsqueda de información entre los estudiantes cuyos padres tenían distintos niveles de experiencia con la universidad. Sin embargo, al explorar la variable específica de experimentar ansiedad sobre «navegar por el sistema de la universidad», se encontró una interacción bidireccional que implicaba el estatus generacional y el año en la escuela, con los estudiantes de primera generación con la menor experiencia directa con la universidad reportando niveles más altos de ansiedad en diferentes años en la universidad que sus compañeros. Se descubrió que dos categorías de estudiantes de primera generación consultaban mucho menos a sus padres que sus compañeros de la generación continua. El estudio también descubrió que las diferencias institucionales o generacionales también pueden influir en que los estudiantes pidan información a sus compañeros, bibliotecarios, centros de tutoría, profesores o asesores.

En conclusión, mientras que las investigaciones anteriores sugieren que los estudiantes de primera generación experimentan una mayor ansiedad en la búsqueda de información, este estudio no encontró diferencias generales significativas entre los estudiantes en función de su estatus generacional. El estudio reforzó la investigación anterior sobre los estudiantes universitarios de primera generación que confían menos en sus padres que sus compañeros de la generación continua. Sin embargo, este estudio complica las investigaciones anteriores sobre los estudiantes de primera generación y su utilización de compañeros, bibliotecarios, centros de tutoría, profesores o asesores como fuentes de información, y sugiere que el contexto institucional desempeña un papel importante en la búsqueda de información de la primera generación.