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Bibliotecas e Inteligencia Artificial: oportunidades y desafíos

Bibliotecas e Inteligencia Artificial: oportunidades y desafíos

XV Encuentro de Bibliotecas de la UNED

XI Foro de Especialistas en Información y Documentación de Andalucía

Del 22 al 23 de febrero de 2024

La integración de la inteligencia artificial en las bibliotecas presenta oportunidades emocionantes para mejorar la eficiencia de los servicios, personalizar la experiencia del usuario, facilitar el acceso a la información y optimizar la gestión de colecciones. Sin embargo, también plantea desafíos significativos en términos de equidad y sesgo algorítmico, privacidad y seguridad de datos, desplazamiento laboral y comprensión de los resultados. Para aprovechar al máximo estas oportunidades y abordar estos desafíos, es fundamental un enfoque reflexivo y ético en la implementación de la inteligencia artificial en el ámbito bibliotecario.

Adobe lanza un asistente de IA capaz de buscar y resumir PDFs

«Adobe Brings Conversational AI to Trillions of PDFs with the New AI Assistant in Reader and Acrobat». Accedido 21 de febrero de 2024.

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Adobe lanzó el martes un asistente de inteligencia artificial en sus aplicaciones Reader y Acrobat que puede producir resúmenes y responder preguntas sobre PDF y otros documentos.


Adobe ha presentado en versión beta a AI Assistant, un nuevo motor conversacional generativo basado en inteligencia artificial en Reader y Acrobat. Integrado profundamente en los flujos de trabajo de Reader y Acrobat, AI Assistant genera instantáneamente resúmenes y percepciones de documentos largos, responde preguntas y formatea información para compartirla en correos electrónicos, informes y presentaciones. AI Assistant está llevando la inteligencia artificial generativa a las masas, desbloqueando nuevo valor a partir de la información dentro de los aproximadamente 3 billones de PDFs en el mundo.

El asistente de inteligencia artificial, actualmente en fase beta, ya está disponible en Acrobat, «con funciones que llegarán a Reader en los próximos días y semanas», según un comunicado de prensa. Adobe tiene previsto lanzar un plan de suscripción para la herramienta una vez que salga de la versión beta.

AI Assistant aprovecha los mismos modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático detrás de Acrobat Liquid Mode, la galardonada tecnología que admite experiencias de lectura receptivas para PDFs en dispositivos móviles. Estos modelos propietarios proporcionan una comprensión profunda de la estructura y el contenido de los PDFs, mejorando la calidad y confiabilidad en las salidas de AI Assistant.

Otros modelos de IA, como ChatGPT, ofrecen lectores de PDF que agilizan de forma similar el análisis de documentos extensos, pero esos servicios requieren que los usuarios carguen un PDF. El asistente de IA de Adobe es una función integrada.

Características de AI Assistant:

  • Asistente de AI: AI Assistant recomienda preguntas basadas en el contenido de un PDF y responde preguntas sobre lo que hay en el documento, todo a través de una interfaz conversacional intuitiva.
  • Resumen generativo: Obtenga una comprensión rápida del contenido dentro de documentos largos con resúmenes cortos en formatos fáciles de leer.
  • Citaciones inteligentes: El motor de atribución personalizado de Adobe y la inteligencia artificial propietaria generan citas para que los clientes puedan verificar fácilmente la fuente de las respuestas de AI Assistant.
  • Navegación fácil: Los enlaces clicables ayudan a los clientes a encontrar rápidamente lo que necesitan en documentos largos para que puedan enfocar su tiempo en explorar y accionar la información más importante.
  • Salida formateada: Pida a AI Assistant que consolide y formatee la información en los puntos principales, texto para correos electrónicos, presentaciones, informes y más. Un botón de «copiar» facilita cortar, pegar y compartir. Respeto por los datos del cliente: L

Las características de AI Assistant en Reader y Acrobat están reguladas por protocolos de seguridad de datos y ningún contenido de documentos del cliente se almacena o se utiliza para entrenar a AI Assistant sin su consentimiento. Más allá del PDF: Los clientes pueden usar AI Assistant con todo tipo de formatos de documento (Word, PowerPoint, transcripciones de reuniones, etc.). Innovando un estándar global

¿Se puede utilizar ChatGPT para predecir el número de citas, la audiencia y la interacción en redes sociales?

Winter, Joost de. «Can ChatGPT Be Used to Predict Citation Counts, Readership, and Social Media Interaction? An Exploration among 2222 Scientific Abstracts». Scientometrics, 15 de febrero de 2024. https://doi.org/10.1007/s11192-024-04939-y.


Este estudio explora el potencial de ChatGPT, un modelo de lenguaje avanzado, en la cientometría al evaluar su capacidad para predecir el número de citas, lectores en Mendeley y engagement en redes sociales. En este estudio, se analizaron 2222 resúmenes de artículos de PLOS ONE publicados durante los primeros meses de 2022 utilizando ChatGPT-4, el cual empleó un conjunto de 60 criterios para evaluar cada resumen. Mediante un análisis de componentes principales, se identificaron tres componentes: Calidad y Confiabilidad, Accesibilidad y Comprensibilidad, y Novedad y Compromiso. La Accesibilidad y Comprensibilidad de los resúmenes se correlacionaron con una mayor lectura en Mendeley, mientras que la Novedad y Compromiso y la Accesibilidad y Comprensibilidad estuvieron vinculadas con el número de citas (Dimensiones, Scopus, Google Scholar) y la atención en redes sociales. La Calidad y Confiabilidad mostró una correlación mínima con los resultados de citas y altmétricos. Finalmente, se encontró que las correlaciones predictivas de las evaluaciones basadas en ChatGPT superaron a las métricas de legibilidad tradicionales. Los hallazgos resaltan el potencial de los modelos de lenguaje avanzados en la cientometría y posiblemente abren el camino para la revisión por pares asistida por inteligencia artificial.

Amazon presenta el modelo de inteligencia artificial de texto a voz más grande jamás creado

Łajszczak, Mateusz, Guillermo Cámbara, Yang Li, Fatih Beyhan, Arent van Korlaar, Fan Yang, Arnaud Joly, et al. «BASE TTS: Lessons from building a billion-parameter Text-to-Speech model on 100K hours of data». arXiv, 15 de febrero de 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.08093.

Un equipo de investigadores de inteligencia artificial en Amazon AGI anunció el desarrollo de lo que describen como el modelo de texto a voz más grande jamás creado. Por «más grande», se refieren a tener la mayor cantidad de parámetros y utilizar el conjunto de datos de entrenamiento más grande. Han publicado un artículo en el servidor de preimpresión arXiv describiendo cómo se desarrolló y entrenó el modelo.

Los LLMs (modelos de lenguaje de largo alcance) como ChatGPT han llamado la atención por su capacidad parecida a la humana para responder preguntas inteligentemente y crear documentos de alto nivel. Pero la IA todavía está abriéndose paso en otras aplicaciones convencionales también. En este nuevo esfuerzo, los investigadores intentaron mejorar la capacidad de una aplicación de texto a voz aumentando su número de parámetros y agregando a su base de entrenamiento.

El nuevo modelo, llamado Big Adaptive Streamable TTS with Emergent abilities (BASE TTS para abreviar), tiene 980 millones de parámetros y fue entrenado utilizando 100.000 horas de voz grabada (encontrada en sitios públicos), la mayoría de las cuales estaba en inglés. El equipo también le dio ejemplos de palabras y frases habladas en otros idiomas para permitir que el modelo pronunciara correctamente frases conocidas cuando las encuentre, como «au contraire», por ejemplo, o «adiós, amigo».

El equipo en Amazon también probó el modelo en conjuntos de datos más pequeños, con la esperanza de aprender dónde desarrolla lo que se ha conocido en el campo de la IA como una calidad emergente, en la que una aplicación de IA, ya sea un LLM o una aplicación de texto a voz, parece repentinamente alcanzar un nivel más alto de inteligencia. Descubrieron que para su aplicación, un conjunto de datos de tamaño mediano fue donde ocurrió el salto a un nivel más alto, a 150 millones de parámetros.

También señalaron que el salto involucraba una serie de atributos lingüísticos, como la capacidad de usar sustantivos compuestos, expresar emociones, usar palabras extranjeras, aplicar paralingüística y puntuación, y hacer preguntas con énfasis en la palabra correcta en una oración.

El equipo dice que BASE TTS no será lanzado al público, temen que pueda ser utilizado de manera poco ética, en cambio, planean usarlo como una aplicación de aprendizaje. Esperan aplicar lo que han aprendido hasta ahora para mejorar la calidad de sonido humano de las aplicaciones de texto a voz en general.

ChatGPT vs. Gemini: Una comparación


ChatGPT vs. Gemini: Una comparación

Gemini de Google está conectado a Internet en tiempo real, lo que significa que puede acceder y procesar información del mundo real a medida que se genera. Esto le permite ofrecer respuestas más precisas y actualizadas

Gemini de Google es un modelo de lenguaje grande (LLM) al igual que ChatGPT, pero con un enfoque particular en la precisión y la información factual, especialmente en temas técnicos. A diferencia de ChatGPT, que se centra en la fluidez y la creatividad de las conversaciones, Gemini se orienta a la exactitud y la confiabilidad de la información que proporciona.

Esta diferencia se refleja en el tamaño y la capacidad de ambos modelos. ChatGPT, con 1.5B de parámetros, se entrena en un conjunto de datos de texto y código, mientras que Gemini, con 540B de parámetros, se entrena en un conjunto de datos masivo que incluye información técnica y científica.

Similitudes:

  • Modelos de lenguaje grandes: Ambos pueden generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a sus preguntas de manera informativa.
  • Aún en desarrollo: Ambos están constantemente aprendiendo y mejorando, y pueden tener errores factuales o malentendidos ocasionales.
  • Niveles gratuitos disponibles: Ambos ofrecen versiones gratuitas con capacidades limitadas, con opciones de pago para más funciones.
  • Ambos tienen versiones de pago. Gemini Avanced

Diferencias:

ChatGPT:

  • Se enfoca en formatos de texto creativo: Conocido por su capacidad para generar poemas, código, guiones, piezas musicales, correos electrónicos, cartas, etc.
  • Desarrollo OpenAI: Desarrollado por OpenAI, una empresa de investigación centrada en la inteligencia artificial.
  • Acceso: Tiene una base de usuarios más amplia y más información disponible en línea.
  • Posibles sesgos: Ha sido criticado por posibles sesgos en sus resultados, lo que requiere una evaluación cuidadosa por parte del usuario.

Gemini:

  • Se enfoca en la precisión fáctica y la recuperación de información: Más adepto a responder preguntas de manera completa e informativa, basándose en el conocimiento fáctico.
  • Desarrollo de Google: Desarrollado por Google AI, conocido por su experiencia en modelos de lenguaje grandes y tecnología de búsqueda.
  • Modelo más nuevo: Menos utilizado que ChatGPT, con información limitada disponible en línea en comparación con su competidor.
  • Énfasis en la seguridad: Diseñado con principios de seguridad en mente, con el objetivo de mitigar posibles daños como la generación de contenido dañino.

La elección entre ellos depende de sus necesidades:

  • Para escritura creativa y formatos de texto: ChatGPT podría ser una mejor opción debido a su gama más amplia de capacidades creativas.
  • Para información fáctica y respuestas completas: Gemini podría ser una mejor opción debido a su enfoque en la precisión y la recuperación de información.

En última instancia, la mejor manera de decidir es probar ambos y ver cuál prefiere.

Legislación sobre IA en el mundo

Amara. «AI Regulations». Substack newsletter. Genuine Impact – Charting Finance, Investing & Tech (blog), 14 de agosto de 2023. https://genuineimpact.substack.com/p/ai-regulations.

A medida que esta tecnología se ha integrado cada vez más en nuestra vida cotidiana, ¿cómo han respondido los gobiernos? Observamos el panorama regulatorio de la IA desde 2016 hasta ahora, demostrando cómo un número creciente de proyectos de ley están siendo aprobados o al menos considerados.

Proyectos de ley relacionados con la IA por país El mapa a continuación muestra cómo diferentes países están respondiendo a los avances en IA. Los datos se han recopilado sobre cuántos proyectos de ley han sido aprobados por los cuerpos legislativos con las palabras «Inteligencia Artificial» en el título o en el cuerpo del proyecto de ley. Los Estados Unidos han aprobado la mayor cantidad de proyectos de ley relacionados con la IA desde 2016, con 22, lo que está bastante por delante de Portugal en segundo lugar. La mayoría de los otros países principales se encuentran en Europa.

¿Cuántos proyectos de ley relacionados con la IA se han aprobado? Es evidente ver a continuación cómo, a medida que la IA se ha vuelto más prevalente, los gobiernos han respondido aprobando más proyectos de ley para regular la tecnología y proteger al público. En 2022, se aprobaron 37 leyes a nivel mundial, y se espera que este número siga aumentando.

Ejemplos de proyectos de ley relacionados con la IA La UE, el Reino Unido y EE. UU. han aprobado o propuesto recientemente proyectos de ley relacionados con la IA. Por ejemplo, la UE ha propuesto ‘La Ley de IA’, que categoriza las aplicaciones de IA según su nivel individual de riesgo. Aquellas con riesgo inaceptable (como el Sistema de Crédito Social de China) serían prohibidas. A diferencia del proyecto de ley de la UE, la ‘Declaración de Derechos de la IA’ de EE. UU. no es vinculante y en su lugar guía la implementación de la IA. El ejemplo del Reino Unido es más específico y se centra en proteger a los trabajadores de ser gestionados y supervisados por IA.

EUROPA La Ley Al es una propuesta de ley sobre Al. Asigna las aplicaciones de Al en 3 categorías de riesgo diferentes: riesgo inaceptable, alto riesgo y bajo riesgo. Aquellos en la categoría de riesgo inaceptable serían prohibidos, los de alto riesgo estarían sujetos a requisitos legales y los de bajo riesgo quedarían en gran medida sin regulación.

ESTADOS UNIDOS La Declaración de Derechos de Al no es vinculante, a diferencia de la «Ley Al» de la UE. En lugar de ello, enumera y proporciona orientación sobre la implementación de cinco principios destinados a reducir el daño causado por Al. Estos 5 principios son: Sistemas seguros y eficaces, Protección contra la discriminación algorítmica, Privacidad y Avisos y explicaciones.

REINO UNIDO. El proyecto de ley Al (Regulación y Derechos de los Trabajadores) se está presentando debido a la creciente preocupación de que los empleados sean cada vez más administrados y monitoreados por Al. El diputado laborista Mick Whitley dijo: «El proyecto de ley fortalecería la ley de igualdad existente para evitar la discriminación por algoritmo».

Se presentan 50 proyectos de ley sobre IA a la semana en EE.UU.

Heath, Ryan. «Exclusive: AI Legislation Spikes across U.S. States to Combat Deepfakes». Axios, 14 de febrero de 2024. https://www.axios.com/2024/02/14/ai-bills-state-legislatures-deepfakes-bias-discrimination.

Casi todas las legislaturas estatales actualmente en sesión están considerando proyectos de ley relacionados con la inteligencia artificial (IA), y casi la mitad de esos proyectos abordan los deepfakes, según un análisis del grupo de la industria del software BSA, compartido exclusivamente con Axios.

Por qué es importante:

La rápida innovación en IA y el vacío regulatorio federal han dado a las legislaturas estatales el ímpetu para generar un aumento seis veces mayor en la legislación sobre IA en comparación con hace un año.

Lo que está sucediendo:

Hasta el 7 de febrero había un total de 407 proyectos de ley relacionados con la IA en más de 40 estados, frente a los 67 proyectos de ley del año pasado. Los estados introdujeron 211 proyectos de ley sobre IA el mes pasado.

Puesta al día rápida:

Los objetivos de los proyectos de ley van desde el sesgo y la discriminación hasta la tecnología de reconocimiento facial y los deepfakes.

Los legisladores en 33 estados han presentado proyectos de ley sobre IA relacionados con las elecciones.

  • Enero vio un gran aumento en nuevos proyectos de ley. Ahora se están produciendo a un ritmo de 50 por semana, la mitad de ellos relacionados con los deepfakes.
  • Un proyecto de ley de California introducido el 8 de febrero requeriría la licencia de modelos de IA potentes, a través de una nueva agencia estatal, y crearía un clúster de cómputo público de IA.
  • La gobernadora republicana de Dakota del Sur, Kristi Noem, ha firmado una ley actualizada contra las imágenes de abuso sexual infantil el 12 de febrero, que obliga a prisión a aquellos que sean atrapados creando, distribuyendo y poseyendo imágenes generadas por IA.

Por los números: Los estados con más proyectos de ley en consideración son Nueva York (65), California (29), Tennessee (28), Illinois (27) y Nueva Jersey (25).

  • Alabama y Wyoming son los únicos estados actualmente en sesión sin legislación sobre IA en consideración.
  • Maryland, Massachusetts, Virginia y Washington anunciaron acciones ejecutivas sobre IA en enero.
  • Connecticut ahora requiere evaluaciones continuas para asegurar que la IA no cause discriminación o impacto dispar.

La intriga: Los estados con las mayores industrias de IA, California y Nueva York, también son los que generan la mayor cantidad de proyectos de ley en borrador.

La explosión legislativa de IA de Tennessee está impulsada por las preocupaciones de derechos de autor de la industria musical local, liderada por la Ley ELVIS (Garantizando la Seguridad de la Voz y la Imagen) promulgada en enero.

Entre líneas: Los legisladores estatales de hoy parecen determinados a no repetir la inacción en la regulación de las redes sociales.

Algunos de los legisladores de IA más prominentes estuvieron activos en la legislación estatal de privacidad, considerando los guardrails de IA como un próximo paso lógico en los derechos digitales.

Antecedentes: Los legisladores estatales comenzaron a construir su impulso de IA durante el verano de 2023, presentando 191 proyectos de ley en 31 estados para septiembre, pero solo 14 se convirtieron en ley.

Lo que están diciendo: «Las penalizaciones por deepfakes son el tema candente», dijo Craig Albright, vicepresidente senior de relaciones gubernamentales de BSA, a Axios.

«Muchos de los lenguajes sobre deepfakes son similares en los estados. Estamos viendo mucha coordinación», dijo Matt Lenz, director senior de defensa estatal de BSA.
Algunos grupos de defensa se preocupan de que una estricta regulación de la IA termine protegiendo a los primeros líderes en IA, porque tendrán más recursos para manejar la carga.

«Envolver los nuevos modelos de IA en trámites burocráticos efectivamente consolida a los mayores actores tecnológicos como ganadores de la carrera de IA», dijo Todd O’Boyle, director de política tecnológica de Chamber of Progress, por correo electrónico.

Sí, pero: Hasta ahora, los gobernadores no han hecho de la IA una prioridad en sus discursos sobre el estado del estado en 2024.

Próximo paso: Los gobernadores estatales tienen la oportunidad de fortalecer la coordinación sobre la legislación y la acción ejecutiva de IA mientras se reúnen en Washington D.C. esta semana.

ChatGPT recuerda quien eres y tu historial para personalizar los resultados de búsqueda

Goode, Lauren. «OpenAI Gives ChatGPT a Memory». Wired. Accedido 16 de febrero de 2024. https://www.wired.com/story/chatgpt-memory-openai/.

La promesa y el peligro de Internet siempre ha sido una memoria mayor que la nuestra, un recuerdo permanente de información y eventos que nuestros cerebros no pueden almacenar. Más recientemente, las empresas tecnológicas han prometido que los asistentes virtuales y los chatbots podrían manejar parte de la carga mnemotécnica al recordar y recordar. Es una visión de Internet como una capa de conversación en lugar de un repositorio.

Esto es lo que la última versión de OpenAI pretende proporcionar. La empresa está empezando a implementar la memoria a largo plazo en ChatGPT, una función que mantiene un registro de quién eres, cómo trabajas y sobre qué te gusta conversar. Llamada simplemente Memoria, es una característica de personalización de IA que potencia la herramienta de «instrucciones personalizadas» que OpenAI lanzó en julio pasado. Utilizando las instrucciones personalizadas de ChatGPT, una persona podría decirle al chatbot que es un periodista de tecnología basado en el Área de la Bahía que disfruta del surf, y el chatbot tendría en cuenta esa información en futuras respuestas dentro de esa conversación, como una primera cita que nunca olvida los detalles.

Ahora, la memoria de ChatGPT persiste en múltiples conversaciones. El servicio también recordará detalles personales sobre un usuario de ChatGPT incluso si no hacen una instrucción personalizada o le dicen directamente al chatbot que recuerde algo; simplemente recoge y almacena detalles a medida que avanzan las conversaciones. Esto funcionará tanto en la versión gratuita (ChatGPT 3.5) como en la de pago (ChatGPT 4).

En una demostración con WIRED previa al lanzamiento de esta función, Joanne Jang, jefa de producto de la empresa para el comportamiento de los modelos, tecleó algunas consultas de ejemplo. En una de ellas, Jang pidió a ChatGPT que escribiera un post en las redes sociales para la inauguración de una cafetería llamada Catio el día de San Valentín; el bot realizó la tarea. En otro post, Jang indicó que iba a abrir una cafetería llamada Catio el día de San Valentín. El bot había almacenado esta información sobre ella. Del mismo modo, cuando Jang pidió un consejo sobre programación e indicó que utilizaba Python, ChatGPT registró en la memoria que Jang utiliza exclusivamente Python.

Estos datos aparecerán en todas las conversaciones futuras de Jang con ChatGPT. Incluso si no hace referencia a Catio directamente en otro chat, ChatGPT lo mencionará cuando sea relevante.

El último prompt: estrategias en torno a la adopción de la Inteligencia Artificial

Ossa, Andrés. O último prompt. (2024). Cerlalc. Recuperado 15 de febrero de 2024, de

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Las personas a menudo adoptan una de estas tres estrategias para integrar las innovaciones tecnológicas en sus vidas diarias: 1) usarlas como una extensión de habilidades preexistentes, como el uso del teléfono para ampliar la comunicación verbal; 2) utilizarlas para superar limitaciones físicas, como el desarrollo de aeronaves que permiten alcanzar los cielos; y 3) delegar tareas consideradas tediosas o difíciles de aprender, como optar por un grabador para documentar reuniones en lugar de taquigrafía. En la práctica, estas estrategias a menudo se combinan para crear aprovechamientos multifacéticos de los avances que redefinen nuestra existencia.

Frente al surgimiento de la inteligencia artificial, parece que la sociedad está inclinándose hacia una combinación de las tres estrategias de adaptación mencionadas anteriormente, sin estar plenamente consciente de los peligros o beneficios que esto puede representar para los cimientos de nuestra civilización. Hace 66 años, Isaac Asimov, en sus cuentos «La última respuesta» y «La última pregunta», ofreció algunas indicaciones sobre cómo debemos enfrentar los desafíos presentados por una tecnología tan disruptiva para nuestra sociedad. Una inteligencia artificial que plantea desafíos a partir de las nuevas excepciones que los derechos de autor podrían tener, la redefinición del concepto de creatividad y originalidad, la resolución de problemas complejos para fines humanitarios, el impacto en el empleo e incluso nuevas tácticas para librar la guerra, entre otros temas.

Panorama actual de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior

EDUCAUSE. «2024 EDUCAUSE AI Landscape Study – Introduction and Key Findings.» Accessed February 14, 2024. https://www.educause.edu/ecar/research-publications/2024/2024-educause-ai-landscape-study/introduction-and-key-findings.

El panorama actual de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior está marcado por un movimiento de la reacción a la acción. Los actores clave de la educación superior están explorando las oportunidades que ofrece la IA para la enseñanza, el aprendizaje y el trabajo, al mismo tiempo que mantienen una cautela frente a la amplia gama de riesgos que plantean las tecnologías impulsadas por la IA. Con el fin de contribuir a estos esfuerzos, presentamos este primer Estudio del Panorama de la IA en EDUCAUSE, en el cual resumimos los sentimientos y experiencias actuales de la comunidad de educación superior en relación con la planificación estratégica y la preparación, las políticas y procedimientos, la fuerza laboral y el futuro de la IA en la educación superior. Esta encuesta se distribuyó del 27 de noviembre al 8 de diciembre de 2023, y se centra en los impactos que la IA ha tenido en la educación superior desde la popularización de las herramientas de IA generativa.

Principales Hallazgos

Planificación Estratégica y Preparación

  • La mayoría de las instituciones están trabajando en estrategias relacionadas con la IA. Solo el 11% de los encuestados dijo que nadie en su institución está trabajando en una estrategia relacionada con la IA.
  • Las instituciones están preocupadas por quedarse rezagadas. La mayoría de los encuestados indicaron que el aumento del uso de la IA por parte de los estudiantes en sus cursos y los riesgos del uso inapropiado de la IA (73% y 68%, respectivamente) fueron los principales motivadores para la planificación estratégica relacionada con la IA.
  • Los objetivos de la planificación estratégica relacionada con la IA están principalmente relacionados con el apoyo a los estudiantes. Los tres objetivos más importantes de la planificación estratégica relacionada con la IA son preparar a los estudiantes para la futura fuerza laboral, explorar nuevos métodos de enseñanza y aprendizaje, y mejorar la educación superior para el bien común (seleccionado por el 64%, 63% y 41% de los encuestados, respectivamente). Además, la mayoría de los encuestados indicaron que su estrategia relacionada con la IA se enfoca hasta cierto punto o en gran medida en mejorar las experiencias educativas y los servicios estudiantiles (76%).
  • Las instituciones están operacionalizando estos objetivos principalmente proporcionando capacitación para profesores, personal y estudiantes (56%, 49% y 39%, respectivamente).

Líderes y Socios Estratégicos

  • Los líderes están cautelosamente optimistas sobre la IA. La mayoría de los encuestados ejecutivos informaron que los líderes de su institución están abordando la IA con una combinación de precaución y entusiasmo o se sienten optimistas sobre la IA (52% y 29%, respectivamente).
  • Los interesados carecen de conciencia sobre los sentimientos, estrategias y políticas relacionadas con la IA en sus instituciones, probablemente como resultado de los silos institucionales.
  • Más de la mitad de los encuestados (56%) indicaron que personalmente se les han asignado responsabilidades relacionadas con la estrategia de IA.
  • La mayoría de los encuestados indicaron que todas las áreas funcionales son al menos en cierta medida responsables de la estrategia relacionada con la IA.
  • Más de la mitad de los encuestados (57%) indicaron que su institución no está trabajando con socios externos para desarrollar estrategias de IA o que no saben si su institución está trabajando con socios externos para desarrollar estrategias de IA.

Políticas y Procedimientos

  • La IA está teniendo el mayor impacto en las políticas para la enseñanza y el aprendizaje, la tecnología y la ciberseguridad y privacidad de datos (reportado por el 95%, 79% y 72% de los encuestados, respectivamente, como «ya impactado» o «pronto impactado»).
  • La integridad académica sigue siendo una preocupación importante. La mayoría de los encuestados (78%) indicaron que la IA ha afectado la integridad académica.
  • Las prácticas de gobernanza de datos están cambiando en respuesta a la IA. Casi la mitad de los líderes ejecutivos (47%) dijeron que su institución está preparando datos para estar listos para la IA.
  • La privacidad y seguridad de datos son preocupaciones centrales. Los profesionales de privacidad y seguridad están más preocupados por la seguridad de datos (82%), el cumplimiento de regulaciones federales (74%), la gobernanza ética de datos (56%), el cumplimiento de regulaciones locales (56%) y los impactos de sesgos en los datos (52%).
  • Solo el 18% de los encuestados dijeron que sus políticas relacionadas con la IA son algo o extremadamente restrictivas, por ejemplo, prohibiendo el uso de estudiantes o profesores.

Fuerza Laboral y el Futuro de la IA en la Educación Superior

  • Aunque a muchos profesores y personal se les están asignando tareas laborales relacionadas con la IA, pocos roles laborales se han creado o reestructurado formalmente para adaptarse a dichas tareas. Más de la mitad de los encuestados (56%) informaron que se les han asignado personalmente responsabilidades relacionadas con la IA, pero pocos encuestados estaban al tanto de la creación de nuevos puestos de trabajo o la modificación formal de puestos de trabajo existentes (11% y 14%, respectivamente).
  • Los interesados sienten que hay algunos usos apropiados para las tecnologías impulsadas por IA en la educación superior: apoyo personalizado al estudiante; actuación como asistente de ense