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Catálogo de Prompts

Ávila Vergara, Vilton, Leddy Diana Pájaro Zapardiel y Marcela Varas Riquelme. Catálogo de Prompts. Broward International University, Maestría en Ciencias de la Educación Virtual, curso Introduction to Artificial Intelligence in Education. Dirigido por Dr. Arsenio Pérez Pérez. Junio de 2024.

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El Catálogo de Prompts es un proyecto académico orientado a mostrar cómo la inteligencia artificial generativa (IAG) puede aplicarse en el ámbito educativo a través de la formulación de instrucciones o prompts. Los autores destacan que la efectividad de los modelos de lenguaje depende en gran medida de la claridad, especificidad y contexto de las instrucciones, lo que permite generar respuestas más útiles y coherentes.

El documento explica las características clave de un buen prompt —claridad, contexto, especificidad, longitud adecuada, orientación, tono y relevancia—, ilustrándolas con ejemplos prácticos. Además, propone una clasificación de prompts según su función: estructurales, secuenciales, argumentales, condicionales, comparativos y abiertos, cada uno con aplicaciones específicas en procesos de enseñanza y aprendizaje.

También se aborda el concepto de shot prompting (zero-shot, one-shot y few-shot), que describe diferentes estrategias para guiar a los modelos con ejemplos. Se presenta la estructura básica de un prompt (contexto, instrucción, detalles y cierre) y se mencionan esquemas prácticos como RTF (Rol–Tarea–Formato) o CARE (Contexto–Acción–Resultado–Ejemplos), que ayudan a estandarizar y optimizar su diseño.

El catálogo incluye más de veinte ejemplos de prompts diseñados específicamente para contextos educativos: desde generar preguntas y actividades en clase, crear evaluaciones y autoevaluaciones, hasta elaborar recursos didácticos, bibliografías comentadas o presentaciones digitales. Estos modelos buscan facilitar la labor docente, personalizar el aprendizaje y fomentar la reflexión crítica entre estudiantes.

Finalmente, se realizó una prueba práctica de un prompt complejo en diferentes LLMs gratuitos (ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude), comprobando que la calidad de las respuestas varía según la plataforma, aunque todas resultaron funcionales. La conclusión resalta la importancia de la “ingeniería de prompts” como proceso iterativo y esencial para optimizar la interacción entre usuarios y sistemas de IA, así como el potencial de esta herramienta para transformar la educación.

Acuerdo histórico de 1.500 millones de dólares entre Anthropic y autores por uso no autorizado de libros por su inteligencia artificial

Ortutay, Barbara. “Judge Approves $1.5 Billion Copyright Settlement Between AI Company Anthropic and Authors.” AP News, 25 de septiembre de 2025. https://apnews.com/article/anthropic-authors-copyright-judge-artificial-intelligence-9643064e847a5e88ef6ee8b620b3a44c

Un juez aprobó un acuerdo de 1.500 millones de dólares entre Anthropic y autores cuyos libros fueron usados sin permiso para entrenar su IA. Cada obra recibirá aproximadamente 3.000 dólares, aunque no cubre libros futuros. El caso sienta un precedente clave en la protección de derechos de autor frente a tecnologías de inteligencia artificial.

El 25 de septiembre de 2025, un juez federal aprobó preliminarmente un acuerdo histórico de 1.500 millones de dólares entre la empresa de inteligencia artificial Anthropic y un grupo de autores y editores. La disputa surgió cuando los autores denunciaron que la compañía había utilizado sin autorización cerca de 465.000 libros protegidos por derechos de autor para entrenar su modelo de lenguaje Claude. Este acuerdo prevé una compensación de aproximadamente 3.000 dólares por cada libro afectado, aunque no contempla obras que se publiquen en el futuro. El juez destacó la complejidad de distribuir los fondos de manera justa, pero consideró que el acuerdo era razonable y proporcionado para las partes involucradas.

La demanda original fue presentada por varios escritores que alegaban que Anthropic había recopilado ilegalmente millones de libros, almacenándolos en una biblioteca central para alimentar su sistema de inteligencia artificial. A pesar de que en una decisión previa se había reconocido que el uso de ciertos libros para entrenamiento podía considerarse un uso justo, el juez determinó que la compañía sí había infringido los derechos de autor al almacenar y explotar un volumen tan grande de obras sin permiso. Este punto resultó clave para la aprobación del acuerdo, al establecer un reconocimiento de responsabilidad por parte de la empresa.

Este acuerdo marca un precedente importante en el ámbito de la inteligencia artificial y los derechos de autor. Por primera vez, una compañía tecnológica se compromete a una compensación multimillonaria por el uso no autorizado de obras literarias, lo que podría influir en futuras disputas legales y en la manera en que los desarrolladores de IA acceden a contenido protegido. Representa un avance significativo en la protección de los autores y en la reivindicación de sus derechos frente a grandes empresas tecnológicas.

Anthropic expresó su satisfacción por la resolución, afirmando que este acuerdo les permitirá centrarse en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial de manera responsable y segura. El juez, por su parte, subrayó la importancia de garantizar un proceso de reclamaciones transparente, de modo que todos los autores, incluidos aquellos menos conocidos, puedan recibir una compensación justa. En conjunto, este caso refleja un punto de inflexión en la relación entre la tecnología y la propiedad intelectual, estableciendo límites claros sobre el uso de obras protegidas en la creación de sistemas de IA.

Plan de acción Horizont 2025: Fomentar las habilidades y la alfabetización digital para la enseñanza con IA generativa

Robert, Jenay. 2025. “2025 Horizon Action Plan: Building Skills and Literacy for Teaching with GenAI.” EDUCAUSE Library, September 29, 2025. https://library.educause.edu/resources/2025/9/2025-educause-horizon-action-plan-building-skills-and-literacy-for-teaching-with-genai

El documento parte de la idea de que la inteligencia artificial generativa (GenAI) ya está transformando profundamente la educación superior. Frente a ese impacto, los autores reclaman que las instituciones educativas no respondan pasivamente, sino que tomen un rol activo en diseñar el futuro que quieran ver. Con ese propósito, se conformó un panel global de expertos que proyectó escenarios futuros ideales para la integración de GenAI en la educación, y a partir de ellos se elaboró este “plan de acción” con pasos concretos para alcanzarlos.

El informe propone que el desarrollo de competencias y alfabetización digital para enseñar con GenAI debe estructurarse de manera intencional. Entre los ámbitos de intervención que se destacan están: formación docente específica en herramientas de IA, gobernanza institucional del uso de IA, prácticas pedagógicas emergentes, fortalecimiento de la alfabetización digital crítica, interoperabilidad con sistemas educativos existentes y medidas de ciberseguridad.

  • Herramientas de IA para la enseñanza y el aprendizaje
  • Formación del profesorado en IA generativa
  • Gobernanza de la IA
  • Fortalecimiento de la ciberseguridad
  • Innovación en las prácticas docentes
  • Alfabetización digital crítica

Se enfatiza que no hay un único camino válido: el plan sugiere múltiples “rutas” o estrategias escalables según la capacidad de cada institución. Las recomendaciones también insisten en la colaboración entre partes interesadas —docentes, equipos de TI, responsables institucionales—, así como en la necesidad de pilotajes, iteraciones y evaluación continua para ajustar las iniciativas de integración de GenAI.

Asimismo, el plan reconoce desafíos: la desigualdad de acceso tecnológico, la brecha de competencias entre profesorado, las preocupaciones éticas (sesgos, plagio, transparencia), la protección de datos y la gobernanza institucional. Estas cuestiones demandan marcos claros, políticas y soporte organizacional para que el uso de GenAI sea seguro, equitativo y pedagógicamente significativo.

200+1 prompts para educación: guía para docentes innovadores.

Unitec. (2024). 200+1 prompts para educación: guía para docentes
innovadores. . Tegucigalpa: Universidad Tecnológica Centroamericana (Unitec), 2024.

“200 Prompts para Educadores” es una guía práctica diseñada para fomentar la reflexión, creatividad y mejora continua en el ámbito educativo. Está estructurado en forma de preguntas o frases disparadoras (prompts) que los docentes pueden usar para:

  • Reflexionar sobre su práctica pedagógica, incluyendo temas como la planificación, evaluación, gestión del aula y desarrollo profesional.
  • Estimular el pensamiento crítico y creativo en estudiantes, promoviendo el diálogo, la escritura reflexiva y el aprendizaje activo.
  • Fortalecer el vínculo entre teoría y práctica, al invitar a los educadores a conectar sus experiencias con principios pedagógicos y tendencias actuales.
  • Promover la innovación educativa, con prompts que abordan el uso de tecnología, metodologías activas, inclusión y liderazgo docente.

Los prompts están organizados en categorías como: motivación, evaluación, tecnología, inclusión, liderazgo, autocuidado, entre otros. Cada sección busca empoderar al docente como agente de cambio y fomentar una cultura de mejora continua en las instituciones educativas.

100 aplicaciones de la inteligencia artificial generativa

Universidad Internacional de Valencia (VIU). 100 aplicaciones de la inteligencia artificial generativa. Valencia: VIU, 2024.

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El informe no solo ofrece un inventario de aplicaciones, sino que propone una reflexión sobre cómo integrar la IAG de manera responsable, maximizando sus beneficios y minimizando riesgos. Con ello, busca servir de guía tanto para profesionales como para instituciones interesadas en adoptar y regular el uso de estas tecnologías emergentes.

El documento 100 aplicaciones de la inteligencia artificial generativa ofrece una panorámica amplia y estructurada sobre los usos actuales de esta tecnología en múltiples sectores. Presenta la IAG como una de las innovaciones más transformadoras de los últimos años, con el potencial de redefinir tanto la vida cotidiana como el trabajo en áreas tan diversas como la educación, la salud, la creatividad, la comunicación y la empresa.

A lo largo del texto se muestran ejemplos concretos que ilustran cómo la IAG ya se aplica en la práctica. En el ámbito educativo, se destaca su utilidad para generar materiales personalizados, apoyar la docencia y facilitar el aprendizaje adaptativo. En la salud, la IA contribuye al análisis de datos clínicos, al diagnóstico asistido y al diseño de tratamientos personalizados. En el campo creativo, se subraya la capacidad de los modelos generativos para producir textos, imágenes, música y vídeos, abriendo nuevas oportunidades para artistas y comunicadores.

El documento también señala el impacto de la IAG en el sector empresarial, donde puede optimizar procesos, mejorar la atención al cliente, automatizar tareas y apoyar la toma de decisiones estratégicas. Asimismo, se enfatizan los retos éticos y sociales que acompañan a su implementación: la necesidad de garantizar la transparencia, mitigar sesgos, proteger la privacidad y reflexionar sobre sus implicaciones en el empleo.

Las bibliotecas como actores clave en moldear el uso ético, responsable y accesible de la inteligencia artificial generativa (IA).

Enis, Matt. “AI Influencers: Libraries Guiding AI Use.” Library Journal, September 16, 2025. https://www.libraryjournal.com/story/performingarts/ai-influencers-libraries-guiding-ai-use

El artículo aborda cómo las bibliotecas están emergiendo como actores clave en moldear el uso ético, responsable y accesible de la inteligencia artificial generativa (IA). Los autores subrayan que tecnologías recientes como ChatGPT han alcanzado una adopción masiva en tiempos sorprendentemente breves, lo que hace urgente que las bibliotecas intervengan no solo como espacios de acceso, sino como mediadoras críticas y formadoras en este nuevo ecosistema.

Una de las funciones primordiales es la alfabetización en IA: bibliotecarios necesitan aprender las herramientas, comprender sus implicaciones (beneficios y riesgos), y poder enseñar a otros. Además, se les llama a colaborar con actores locales (empresas, organismos de desarrollo laboral, entidades educativas) para identificar qué competencias se necesitan en cada comunidad, compartiendo recursos entre distintos tipos de bibliotecas para maximizar impacto.

El artículo destaca experiencias concretas: por ejemplo, en la Universidad de Carolina del Norte (UNC), se creó un AI Studio que ofrece talleres, espacios de creación y diálogo entre estudiantes, profesores y personal administrativo, con el objetivo de democratizar el acceso a herramientas de IA y fomentar un uso reflexivo.

También se señala el reto de la velocidad de cambio: los modelos de IA, las herramientas y los debates éticos evolucionan muy rápido, de manera que lo que se aprenda hoy puede quedar obsoleto mañana. En respuesta, se plantea que la formación para el personal de bibliotecas debe ser continua, que existan espacios para compartir tanto descubrimientos como fracasos, y que la política de las instituciones debe ajustarse dinámicamente.

Finalmente, se insiste en que las bibliotecas pueden influir no solamente dentro de sus muros, sino participando en políticas locales y estatales, asesorando sobre marcos regulatorios, ayudando a municipios o gobiernos locales a definir políticas de IA, y actuando como puentes entre comunidad, ética, tecnología y educación.

Comparativa entre ChatGPT y Gemini: creatividad, interacción y productividad en la inteligencia artificial

Caswell, Amanda. 2025. “I Switched from ChatGPT to Gemini for One Week — and Here’s Why I’m Going Back to ChatGPT.” Tom’s Guide, 25 de septiembre de 2025. https://www.tomsguide.com/ai/i-switched-from-chatgpt-to-gemini-for-one-week-and-heres-why-im-going-back-to-chatgpt

Un análisis reciente de la experiencia de uso de Gemini, el modelo de inteligencia artificial de Google, frente a ChatGPT, evidencia diferencias significativas en creatividad, interacción y adaptación al usuario.

Durante una semana de prueba, Gemini demostró ser eficaz en tareas estructuradas, como la programación y la investigación, y ofreció una integración fluida con herramientas del ecosistema Google, incluyendo Docs y Gmail. Sin embargo, su desempeño en contextos que requieren creatividad y fluidez conversacional fue limitado en comparación con ChatGPT, que mantiene un estilo más versátil, expresivo y capaz de generar ideas originales en sesiones de lluvia de ideas o redacción más elaborada.

Otro punto destacado en la comparación es la capacidad de memoria de contexto. Mientras que ChatGPT logra seguir conversaciones largas y mantener la coherencia en proyectos continuos, Gemini mostró dificultades para recordar información previa en interacciones prolongadas, lo que puede afectar la productividad en tareas complejas o colaborativas. Por otro lado, Gemini ofrece ventajas para usuarios integrados en el ecosistema Google, permitiendo automatizar flujos de trabajo administrativos y de investigación de manera más directa, especialmente en la versión de suscripción avanzada Gemini Advanced.

En términos generales, aunque Gemini representa un avance en eficiencia y conectividad con herramientas digitales, ChatGPT sigue siendo superior en términos de creatividad, riqueza conversacional y adaptabilidad a tareas que requieren pensamiento crítico. El análisis sugiere que, mientras Gemini puede ser útil para productividad y tareas técnicas, la interacción con ChatGPT proporciona un valor diferencial en creatividad y generación de contenido original, consolidándose como la herramienta preferida para usuarios que priorizan la profundidad, la innovación y la continuidad en sus proyectos de IA.

🤖 ChatGPT

Fortalezas:

  • Creatividad y expresividad
  • Mantiene el contexto en conversaciones largas
  • Mejor para tareas creativas y críticas

Debilidades:

  • Salida menos estructurada
  • Puede tener dificultades con contextos extensos
  • Menos opciones de personalización

🌐 Gemini

Fortalezas:

  • Integración con herramientas de Google
  • Bueno para programación e investigación
  • Suscripción avanzada ofrece funciones adicionales

Debilidades:

  • Menos creativo y expresivo
  • Dificultades en conversaciones prolongadas
  • Flujo conversacional más débil

Una artista creada por inteligencia artificial firma un contrato discográfico de 3 millones de dólares

ZDNet. 2025. “An AI Musician Just Got a Multi-Million Dollar Record Deal.” ZDNet, September 22, 2025. https://www.zdnet.com/article/an-ai-musician-just-got-a-multi-million-dollar-record-deal/

Una artista musical generada por inteligencia artificial, controlada por un artista de R&B, ha firmado un contrato discográfico por valor de 3 millones de dólares, en un contexto marcado por varias demandas contra empresas de IA que infringen los derechos de las industrias creativas.

Xania Monet, una “artista” creado mediante IA, cuyas canciones parten de letras escritas por la poeta Telisha Jones, las cuales luego son procesadas por una plataforma de IA llamada Suno para transformarse en composiciones completas. Este enfoque híbrido, donde la voz, producción y arreglos pueden derivarse de algoritmos basados en los insumos humanos, ejemplifica la frontera cada vez más difusa entre lo humano y lo artificial en la creación artística.

El contrato, supuestamente valuado en 3 millones de dólares con la discográfica Hallwood Media, viene acompañado de logros en las listas musicales (17 millones de reproducciones): la música de Xania Monet ha ingresado en rankings de Billboard, lo que demuestra que no solo es un experimento tecnológico sino también un actor emergente en la industria del entretenimiento. Esta combinación de éxito comercial y origen artificial genera una caja de resonancia de cuestiones éticas, legales y estéticas. Por un lado, plantea preguntas sobre la autoría real: ¿quién merece el crédito cuando una parte significativa del trabajo la realiza un sistema de IA? Por otro lado, pone en alerta a artistas humanos que pueden sentir que su espacio creativo se ve invadido por máquinas que no “trabajan” en el sentido tradicional.

Reacciones de músicos contemporáneos no se han hecho esperar. Por ejemplo, la cantante Kehlani expresó públicamente su desdén hacia el proyecto, señalando que este tipo de acuerdos “trascienden nuestro control” y cuestionando la justicia de que una entidad artificial ocupe un puesto en el mundo musical sin el desgaste humano que normalmente subyace detrás de una carrera artística. Estas críticas no solo se centran en el ámbito simbólico, sino también en el impacto práctico: la competencia por audiencia, financiamiento y espacio en plataformas digitales podría volverse más desigual frente a músicos que dependen enteramente de procesos manuales, emocionales y humanos.

¿Hasta qué punto una canción sigue siendo “arte” si fue compuesta, arreglada o realizada por una máquina? Y más aún: ¿cómo se regulará la propiedad intelectual, los derechos de autor y la remuneración cuando las fronteras entre creador humano y tecnología se vuelven borrosas? Este episodio no solo marca un hito comercial, sino que configura uno de los debates culturales más urgentes del siglo XXI.

El caso de Xania Monet abre un debate más amplio sobre el valor del arte, la originalidad y la identidad de la autoria en un contexto donde la IA puede generar productos que rivalizan en calidad con los que producen seres humanos.

Premios Nobel y desarrolladores de IA reclaman “líneas rojas” globales ante la ONU para regular la inteligencia artificial

“Nobel Laureates and AI Developers Call for ‘Red Lines’ on AI.” Transformer News, September 22, 2025. https://www.transformernews.ai/p/nobel-laureates-ai-developers-red-lines-un-general-assembly

Un grupo destacado de científicos galardonados con el Premio Nobel, exjefes de estado y desarrolladores de inteligencia artificial ha hecho un llamamiento urgente durante la Asamblea General de la ONU para trazar “líneas rojas” claras en el desarrollo de la IA antes de finales de 2026.

Argumentan que los riesgos vinculados a la inteligencia artificial ya no son meras hipótesis futuristas, sino amenazas reales: desde pandemias diseñadas artificialmente hasta la posibilidad de desempleo masivo y la pérdida de control humano sobre sistemas autónomos.

En su declaración conjunta, los firmantes subrayan que algunos sistemas de IA ya han demostrado comportamientos engañosos y dañinos, y al mismo tiempo se les está otorgando cada vez más autonomía para actuar en el mundo real.

Los firmantes —más de 200 en total— incluyen nombres prominentes como Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio, reconocidos como “padres de la IA”, así como economistas, diplomáticos y expresidentes como Joseph Stiglitz, Juan Manuel Santos y Mary Robinson. Además, destacan miembros de empresas clave del sector, como OpenAI, Google DeepMind y Anthropic, aunque ninguno de los CEOs de estas compañías aparece entre los firmantes.

En su texto, proponen que dichas líneas rojas (o límites operativos) cuenten con mecanismos robustos de cumplimiento para el año 2026. Señalan también que, aunque esta iniciativa de consenso internacional es un paso significativo, el reto ahora es transformar las declaraciones en acciones concretas. La falta de apoyo o incluso la oposición de gobiernos clave —especialmente de Estados Unidos— constituye un obstáculo mayor. En el caso estadounidense, algunos sectores ven con recelo las regulaciones excesivas o las “códigos de conducta vagos” que podrían imponerse desde el exterior.

Buenas prácticas para la implementación de la inteligencia artificial en las bibliotecas

Ehrenpreis, Michelle, y John DeLooper. “Chatbot Assessment: Best Practices for Artificial Intelligence in the Library.” portal: Libraries and the Academy 25, n.º 4 (2025): 669-701. https://preprint.press.jhu.edu/portal/sites/default/files/06_25.4ehrenpreis.pdf

El estudio representa una evaluación pionera de un chatbot de biblioteca que incorpora la API de ChatGPT, proporcionando evidencia práctica de sus capacidades y limitaciones, así como recomendaciones operativas para maximizar su utilidad en entornos académicos.

Evaluación detallada de un chatbot utilizado en una biblioteca universitaria, específicamente Ivy.ai (“IvyQuantum”) en la Lehman College Library (parte del sistema CUNY). Este chatbot fue inicialmente implementado en otoño de 2019, usando un modelo basado en reglas (rules-based), y más adelante, desde abril de 2023, se integró con la API de ChatGPT para convertirse en un sistema híbrido de generación más inteligente (modelo generativo + base de conocimiento local).

Para evaluar el desempeño tras esta actualización, los autores analizaron una muestra aleatoria de 101 interacciones de chatbot durante el semestre de primavera de 2023 (de un total de 816) más las 39 “tickets” generados cuando el chatbot no pudo contestar (es decir, casos en los que el usuario solicitaba asistencia humana). Cada interacción fue valorada mediante un rúbrica desarrollada por los autores que incluyó criterios como confianza del chatbot (respuestas “low confidence”, “no confidence”), si el usuario rechazó generar un ticket, la evaluación del usuario (pulgar arriba/abajo) y variables de comportamiento del usuario (por ejemplo, desconexión prematura, satisfacción explícita, solicitud de agente humano). Además, las respuestas fueron codificadas según temas (por ejemplo, libros, artículos, solicitudes de agente, investigación) para identificar los tipos de preguntas con menor desempeño.

Los resultados muestran que el chatbot tiene un rendimiento moderado: en la muestra aleatoria, aproximadamente el 39 % de las respuestas recibieron una calificación 1 (correctas pero incompletas) según la rúbrica, mientras que el 42 % fueron calificadas como respuestas completas pero incorrectas (puntuación 2). En comparación con la tasa de éxito atribuida a bibliotecarios humanos en servicios de referencia (alrededor del 55 %), su desempeño es destacable para una herramienta automatizada, aunque con limitaciones claras. Las preguntas más problemáticas para el chatbot fueron aquellas que solicitaban hablar con un agente humano, consultas sobre libros (incluyendo disponibilidad, edición o reservas) y peticiones para investigación o artículos académicos. Tras la integración del ChatGPT, se observó una reducción en el número total de consultas sin ticket (−45 %) pero un aumento significativo en el número de tickets generados (+190 %) en comparación con el periodo anterior.

A partir de sus hallazgos, los autores proponen una serie de mejores prácticas para bibliotecas que consideren adoptar chatbots: revisión periódica de las transcripciones y las preguntas de los usuarios para ajustar respuestas personalizadas, mantener actualizada y estructurada la base de conocimiento de la biblioteca (por ejemplo, mediante archivos CSV con datos limpios), diseñar la interfaz para que los usuarios comprendan el propósito del chatbot (por ejemplo, distinguiendo claramente cuándo derivar al chat humano), y asegurar que haya personal bibliotecario dedicado al mantenimiento y mejora del sistema.

También destacan que la participación institucional y el compromiso de los bibliotecarios son factores clave para el éxito, y que la adopción de sistemas híbridos (reglas + generación) puede ofrecer un equilibrio entre control y flexibilidad.