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Desarrollo de una estrategia nacional sobre Identificadores Persistentes (PIDs) en EE.UU.

Simons, N., Brown, C., Bangert, D., & Sadler, S. (2023). National PID Strategies Guide and Checklist (Version 1.0). Research Data Alliance. https://zenodo.org/records/10811008

El Grupo de Trabajo sobre Estrategias Nacionales de PID fue aprobado para explorar cómo los Identificadores Persistentes (PIDs) forman parte de las políticas nacionales y los marcos de implementación de infraestructuras de investigación. El grupo reconoce que hay beneficios sistémicos y de red derivados de la adopción generalizada y coherente de los PIDs, incluidos beneficios financieros y de ahorro de tiempo. Los interesados del sector de la investigación, incluidos financiadores, agencias gubernamentales y comunidades de investigación nacionales, han creado consorcios o políticas de PID (incluidos mandatos) en busca de estos beneficios. Al establecerse el grupo de trabajo, las estrategias nacionales de PID comenzaban a surgir en el Reino Unido, Australia, Países Bajos y Canadá como una vía para lograr estos beneficios y se sintió la necesidad de una conversación internacional. La RDA proporcionó un marco para la discusión y alineación entre las estrategias, el refinamiento de la propuesta de valor y la compartición de caminos prácticos para el desarrollo de una estrategia nacional de PID.

Hallazgos de los 18 meses del Grupo de Trabajo:

  • Las estrategias nacionales de PID están en aumento, evidenciado en los estudios de caso recopilados y el creciente impulso de las discusiones en los Plenarios de la RDA y otros foros internacionales.
  • El desarrollo de estrategias nacionales de PID es un fenómeno relativamente nuevo y muchos países están en etapas muy tempranas. De hecho, muchos tienen más bien un enfoque nacional que buscan transformar en una estrategia.
  • Todas las estrategias nacionales de PID están actualmente en desarrollo y, por lo tanto, sujetas a un alto grado de cambio. Durante el curso del Grupo de Trabajo, se recopilaron nueve estudios de caso y varios de estos necesitaron ser actualizados antes de la salida final del Grupo debido a cambios que ocurrieron en esos países.
  • No existe un enfoque único para desarrollar una estrategia nacional de PID. Los componentes críticos incluyen:
    • Una propuesta de valor clara con casos de uso
    • Un grupo u organización responsable de impulsar el desarrollo de la estrategia
    • Un proceso abierto, inclusivo e iterativo que involucre a todas las partes interesadas
    • Una hoja de ruta acompañante que describa pasos prácticos para la implementación
  • Proveedores internacionales de PID como ORCID y DataCite han comenzado a involucrarse activamente con las estrategias nacionales de PID y el Grupo de Trabajo de Estrategias Nacionales de PID de la RDA proporciona un punto focal para fomentar este compromiso.
  • Un objetivo ambicioso del Grupo de Trabajo era mapear actividades comunes y producir una guía para ayudar a otros – independientemente de la región geográfica – a seguir un ‘plan’ para definir su estrategia nacional de PID. Sin embargo, dado los hallazgos mencionados, una ‘Guía de Plan’ para estrategias nacionales de PID no es posible en esta etapa. En su lugar, proporcionamos una Guía que compara y contrasta estrategias nacionales de PID basadas en los nueve estudios de caso recopilados. También se incluye una Lista de Verificación que resume y destaca consideraciones clave.

Conjunto de herramientas de narración historias personales para bibliotecarios

Project Helps Librarians Use Data Storytelling to Advocate For Public Libraries, University of Illinois Urbana-Champaign News Bureau, 2024

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El «Data Storytelling for Librarians Toolkit», desarrollado por profesores de ciencias de la información de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign, ayuda a los bibliotecarios a usar datos para comunicar el valor de sus servicios y justificar sus necesidades de financiamiento. Liderado por la profesora Kate McDowell, junto con Matthew Turk y Jill Naiman, el proyecto se centra en presentar datos en forma de narrativa.

El toolkit se creó después de varios años de entrevistas, encuestas y grupos focales con personal de bibliotecas en todo el país. Aunque se esperaban problemas relacionados con presupuestos y personal, los bibliotecarios expresaron una mayor necesidad de defender mejor sus bibliotecas. Los tipos de historias que querían contar incluían compartir logros, comparar el progreso de la biblioteca con el tiempo o con otras similares, y justificar inversiones.

El toolkit permite a las bibliotecas utilizar la gran cantidad de datos que recopilan sobre sus funciones, como el número de titulares de tarjetas, libros prestados, visitas a la biblioteca y asistencia a programas. También incluye datos demográficos de las comunidades a las que sirven, como el número de niños en edad escolar y personas mayores, y los idiomas hablados por los residentes.

El toolkit incluye una herramienta de visualización de datos desarrollada por Turk y Naiman, con un tutorial para nuevos usuarios y un tablero configurable para usuarios más experimentados. Esta herramienta permite a los bibliotecarios probarla con sus propios datos.

Durante el último año, McDowell ha hablado sobre la narrativa de datos y el toolkit en grupos de bibliotecas locales, nacionales e internacionales, y ha presentado una serie de seminarios web sobre el proyecto. El último seminario web gratuito será el 17 de julio, y este otoño publicará un libro que ampliará la información presentada en el toolkit.

Inteligencia artificial en la microeducación: transformando el aula del futuro.

“Inteligencia artificial en la Microeducación: transformando el Aula del Futuro.”. Observatorio de Innovación Educativa y Cultura Digital (ODITE), 2024

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La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una fuerza transformadora en diversos campos, incluyendo la educación. En los últimos años, la IA se ha integrado en el proceso educativo, demostrando su capacidad para transformar contenidos y lenguas, influenciar la gestión de datos y la toma de decisiones a nivel global. Diversas organizaciones y asociaciones están promoviendo el conocimiento de los beneficios, riesgos y aplicaciones de la IA en la educación. Un ejemplo es el libro “Inteligencia Artificial en la Microeducación: Transformando el Aula del Futuro” de ODITE (Observatorio de Innovación Educativa y Cultura Digital), que analiza la convergencia entre tecnología y pedagogía.

El libro se divide en tres bloques principales:

  1. El Escenario: Explora el contexto y plantea preguntas esenciales sobre el papel de la IA en la microeducación, incluyendo la relación entre docentes e IA y su impacto futuro en el aprendizaje.
  2. Los Fundamentos: Aborda los conceptos básicos de la IA, su impacto en la educación y su potencial para transformar una escuela inclusiva. Se discuten temas como la personalización del aprendizaje mediante IA, el uso de ChatGPT y reflexiones éticas sobre la evaluación.
  3. La Praxis: Presenta casos prácticos de implementación de la IA en diversos contextos educativos, desde Educación Primaria hasta Bachillerato. Reforzando la idea de que lo importante es cómo se utilizan las herramientas de IA en el contexto educativo. Ejemplos incluyen la personalización del aprendizaje y la narración asistida por IA.

El documento pretende ser una referencia para educadores y profesionales interesados en las oportunidades y desafíos de la IA en la educación, con un enfoque crítico, ético e inclusivo. Ofrece una perspectiva internacional basada en evidencias para mejorar la práctica educativa a través de la IA y plantea interrogantes sobre la preparación de los centros educativos, el profesorado y el alumnado frente a estos cambios, y si existen suficientes estudios detallados sobre el impacto de la IA en el aula.

Escenarios futuros influenciados por la IA para el entorno de la investigación

ARL/CNI AI Scenarios: AI-Influenced Futures ARL/CNI AI Scenarios: AI-Influenced Futures, june 2024

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La Association of Research Libraries (ARL) y la Coalition for Networked Information (CNI) han publicado la Edición Deluxe de los Escenarios AI-Influenced Futures de ARL/CNI. Esta publicación es un recurso crucial para bibliotecas de investigación y organizaciones que buscan planificar estratégicamente ante el poder transformador de la inteligencia artificial.

Los escenarios fueron desarrollados mediante un proceso altamente consultivo que aprovechó la experiencia del ARL/CNI Joint Task Force on Scenario Planning for AI/ML Futures y las comunidades de ARL y CNI, facilitado por Stratus, Inc. Los enfoques estratégicos y las incertidumbres críticas destacadas en los escenarios fueron identificados a través de una amplia participación de los interesados de la membresía de ARL y CNI durante el invierno de 2023–24 y la primavera de 2024, involucrando a más de 300 personas. Las aportaciones se realizaron mediante grupos focales, talleres y entrevistas individuales.

Esta Edición Deluxe de los Escenarios AI de ARL/CNI incluye:

  1. The Final Scenario Set (43 páginas; PDF): Este conjunto final de escenarios explora futuros potenciales donde la IA juega un papel fundamental, proporcionando percepciones críticas sobre los desafíos y oportunidades en evolución para el entorno de la investigación.
  2. The Strategic Context Report  (33 páginas; PDF): Este informe resume los comentarios de la comunidad recopilados a través de grupos focales y entrevistas sobre un futuro influenciado por la IA para el entorno de la investigación, realizados en invierno de 2023–24 y primavera de 2024.
  3. The Provocateur Interview Report (27 páginas; PDF): Presentando diálogos progresistas con líderes de la industria, estas entrevistas desafían la sabiduría convencional y estimulan un pensamiento innovador respecto a un futuro influenciado por la IA.

Uso e impacto de la Inteligencia Artificial en el proceso científico

Foresight: Use and Impact of Artificial Intelligence in the Scientific Process. European Research Council (ERC) , 2023

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Este informe analiza cómo los investigadores del Consejo Europeo de Investigación (ERC) están utilizando la inteligencia artificial (IA), así como los posibles usos futuros de la IA en las prácticas científicas y académicas, junto con las oportunidades y riesgos potenciales asociados.

La inteligencia artificial (IA) se ha establecido como una herramienta ampliamente utilizada en diversos campos de investigación, gracias a su variedad de modelos y enfoques que van desde tareas específicas del dominio hasta aplicaciones transversales. Este informe ofrece una visión actual del uso de la IA en el proceso científico según los beneficiarios de subvenciones del Consejo Europeo de Investigación (ERC), así como una perspectiva orientada al futuro sobre posibles desarrollos, oportunidades y riesgos proyectados para 2030.

Una oportunidad futura destacada en la encuesta fue el uso de la IA para el análisis y procesamiento de datos, lo que podría acelerar significativamente aspectos específicos del proceso científico, como la síntesis de literatura, el descubrimiento de patrones y el diseño de experimentos.

Otra dirección clara resaltada fue la necesidad de directrices éticas que regulen el uso de la IA, abarcando áreas como la privacidad y protección de datos, equidad algorítmica y prevención del uso indebido. Esto se acompañó de preocupaciones sobre la falta de transparencia y posibles problemas con sistemas de IA intrusivos, manipuladores o discriminatorios.

Sin embargo, hubo cierto escepticismo respecto al grado en que los sistemas de IA pueden contribuir al descubrimiento científico para 2030, especialmente en escenarios que imaginan a la IA como un agente completamente autónomo. En cambio, la opinión predominante fue que la IA funciona como una herramienta o soporte para los investigadores humanos, enfatizando la colaboración en lugar de la sustitución o amenaza a las carreras científicas.

Las herramientas de IA generativa, especialmente los grandes modelos de lenguaje, recibieron comentarios positivos por su utilidad actual y futura cercana, particularmente en el manejo de tareas repetitivas o laboriosas como revisiones de literatura, generación de contenido (desde presentaciones hasta artículos) y mejora del acceso a documentos en diferentes idiomas. A pesar de ello, persisten preocupaciones sobre la difusión de información falsa o conocimiento científico inexacto, así como amenazas a la integridad de la investigación, notablemente en forma de plagio y representación incorrecta de fuentes.

Guía de Ética en Inteligencia Artificial

Artificial Intelligence Ethics Guide. United States Agency for International Development July 9, 2023.

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Esta guía presenta varios estudios de caso y preguntas provocativas que permiten a los responsables de la toma de decisiones reflexionar sobre el uso responsable de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas gubernamentales. Para apoyar la construcción del conocimiento, la guía también incluye un glosario de terminología de IA derivado de estudios de aprendizaje de USAID y una revisión exhaustiva de la literatura con enfoques variados de diferentes países sobre el uso de la IA para servicios públicos.

Este informe forma parte de la colección titulada «Colección de Políticas de Inteligencia Artificial (IA)» y fue proporcionado por el Departamento de Documentos Gubernamentales de las Bibliotecas de UNT a la Biblioteca Digital de UNT, un repositorio digital alojado por las Bibliotecas de UNT. Se puede obtener más información sobre este informe en la Biblioteca Digital de UNT.

Asociaciones y colaboraciones público-privadas en el contexto de la tecnología bibliotecaria

«Public-Private Partnerships and Collaborations in the Context of Library Technology (Pilot Study)«, DFFU, LIBER, 2024

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La Asociación de Bibliotecas de Investigación Europeas (LIBER) y la Asociación Danesa de Bibliotecas de Investigación (DFFU) han publicado un informe conjunto sobre asociaciones y colaboraciones entre bibliotecas de investigación y proveedores de tecnología bibliotecaria, enfocándose en tecnologías nuevas e innovadoras.

El informe, titulado «Public-Private Partnerships and Collaborations in the Context of Library Technology (Pilot Study)», es resultado de un estudio cualitativo realizado por el Instituto Alexandra en Dinamarca entre octubre de 2023 y febrero de 2024. El estudio buscó responder dos preguntas clave:

  1. ¿Cuáles son las características de las asociaciones y colaboraciones actuales?
  2. ¿Cuál es el impacto de estas asociaciones y colaboraciones en las bibliotecas y sus servicios?

Basado en 10 entrevistas con representantes de bibliotecas de investigación danesas y 5 entrevistas con proveedores de tecnología, el informe describe las características de las colaboraciones actuales en Dinamarca. Los resultados indican una discrepancia general en la percepción de las colaboraciones entre bibliotecas y proveedores de tecnología. Los hallazgos y recomendaciones del estudio reflejan situaciones y desafíos relevantes para el panorama europeo de bibliotecas de investigación, ofreciendo orientación para futuras asociaciones y colaboraciones para los miembros de DFFU y LIBER.

Informe sobre el panorama de patentes en Inteligencia Artificial Generativa

Generative Artificial Intelligence: Patent Landscape Report. OMPI, 2024

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Publicado en julio de 2024 por la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), este informe proporciona un análisis detallado de las tendencias de patentes en el campo de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI). El estudio ofrece una comprensión completa y actualizada del panorama de patentes de GenAI, además de ofrecer perspectivas sobre sus futuras aplicaciones e impactos potenciales. El informe examina las patentes relacionadas con los diferentes modos, modelos y áreas de aplicación industrial de la GenAI.

Datos enlazados: el futuro de la catalogación en bibliotecas

Linked data: The future of library cataloging. (2024, junio 5). OCLC. https://www.oclc.org/go/en/publications/linked-data-the-future-of-library-cataloging.html

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OCLC ha publicado «Datos enlazados: El futuro de la catalogación en bibliotecas», un documento de posición que destaca el valor que los datos enlazados pueden aportar a los catálogos de bibliotecas y las herramientas disponibles para facilitar a las bibliotecas la creación de una experiencia más interconectada para los buscadores de información.

El breve documento de 12 páginas detalla el recorrido de OCLC desde décadas de investigación en datos enlazados, pasando por experimentos y prototipos, la creación de más de 150 millones de Entidades WorldCat, hasta la reciente disponibilidad de la aplicación web y APIs a través de OCLC Meridian que las bibliotecas pueden utilizar para comenzar.

«Durante años, OCLC ha visto los datos enlazados como el futuro de la catalogación en bibliotecas», dijo Mary Sauer-Games, Vicepresidenta de Gestión Global de Productos en OCLC. «Hemos explorado las mejores y más eficientes formas de mover los catálogos y la catalogación lejos de MARC para asegurarnos de que se conecten con otros flujos de información. Estamos en un punto donde los bibliotecarios están utilizando nuevas herramientas y aplicaciones para ver por sí mismos el impacto que los datos enlazados pueden tener en los catálogos de bibliotecas. Así que, el futuro está aquí, pero sabemos que la transición a los datos enlazados no ocurrirá de la noche a la mañana. Queremos facilitar a las bibliotecas de todo tipo y tamaño la experimentación con los datos enlazados dentro de sus flujos de trabajo actuales para que puedan avanzar a su propio ritmo.»

OCLC ha creado un entorno híbrido para que las bibliotecas experimenten y vean por sí mismas el potencial de los datos enlazados para una mayor descubribilidad de los recursos bibliotecarios. OCLC está integrando datos enlazados dentro de los sistemas y servicios existentes, mientras desarrolla nuevas herramientas que harán la transición más fácil para las bibliotecas.

Los datos enlazados se basan en la base escalable de WorldCat, que está evolucionando como la infraestructura para facilitar la integración e interoperabilidad de datos enlazados a escala global. Los datos enlazados ampliarán las capacidades de WorldCat para ir más allá de las limitaciones de MARC y conectar con nuevos y diferentes flujos de información y recursos en la web.

Además de expandir el alcance de WorldCat a otros ecosistemas de información, los datos enlazados también permiten que otras organizaciones y socios se conecten de nuevo a las bibliotecas.

El documento de posición ayuda a responder la pregunta de por qué la transición a los datos enlazados es importante para las bibliotecas.

«Creemos que las bibliotecas eventualmente necesitarán hacer la transición a un modelo de datos enlazados para conectarse mejor en el universo interconectado de información actual», dijo Gina Winkler, Directora Ejecutiva de Servicios Digitales y Metadatos de OCLC. «Estamos comprometidos con el éxito a largo plazo de esta transición, y con proporcionar apoyo comunitario continuo, capacitación y colaboración. Con WorldCat como base, nuestra estrategia a largo plazo es elevar a las bibliotecas a escala a esta nueva forma de conectarse con la web más amplia para una experiencia de descubrimiento más completa.»

¿Cómo están usando los profesores la IA Generativa en el aula?

Ruediger, Dylan, et al. «Generative AI and Postsecondary Instructional Practices: Findings from a National Survey of Instructors.» Ithaka S+R
. Ithaka S+R. 20 June 2024. Web. 24 June 2024. https://doi.org/10.18665/sr.320892

Para obtener información sobre cómo están evolucionando las prácticas de enseñanza, Ithaka S+R realizó su encuesta trienal a profesores de educación superior, centrándose en la instrucción y con una sección dedicada específicamente a la IA generativa. Hoy publicamos los resultados de la encuesta, con respuestas de 2.654 instructores universitarios de una amplia variedad de disciplinas e instituciones—la mayor encuesta sobre este tema de la que tenemos conocimiento.

El informe proporciona una instantánea de las prácticas de enseñanza dos semestres después de la aparición dramática de la IA generativa, y ofrece evidencia convincente de que los instructores están explorando el uso de la IA generativa en gran número. También destaca la incertidumbre continua sobre cómo usar mejor esta tecnología. Nuestros hallazgos clave son:

  • La mayoría de los instructores tienen al menos un conocimiento superficial de las herramientas de IA generativa. Pero muchos, especialmente los instructores mayores, no confían en sus habilidades para usarlas con fines pedagógicos o en su valor en contextos educativos.
  • Una gran mayoría (72 por ciento) de los instructores ha experimentado con el uso de la IA generativa como herramienta de enseñanza. Sin embargo, aunque los instructores están utilizando la IA generativa de muchas maneras diferentes, ningún caso de uso individual se ha establecido particularmente bien.
  • La mayoría de los instructores desean algún tipo de apoyo institucional para ayudarlos a integrar la IA generativa en sus cursos. Pero solo una minoría busca algún servicio de apoyo específico, lo que probablemente crea un dilema para quienes invierten en proporcionar dichos servicios.
  • Muchos profesores, especialmente en las humanidades, aún prohíben el uso de la IA generativa por parte de los estudiantes.