Archivo de la etiqueta: Inteligencia artificial

Los resúmenes de IA en Google reducen drásticamente los clics a enlaces y transforman el comportamiento de búsqueda

Athena Chapekis & Anna Lieb, Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results, Pew Research Center, 22 de julio de 2025. Disponible en: https://pewrsr.ch/4lIqbsM

El comportamiento de los usuarios de Google cambia cuando se presentan resúmenes generados por inteligencia artificial (IA) en los resultados de búsqueda. Estos “AI Overviews” fueron introducidos por Google en 2024 y actualmente están disponibles para millones de usuarios en EE. UU. La función consiste en un resumen generado por IA que aparece en la parte superior de muchas páginas de resultados, sintetizando la información de diversas fuentes, y ha sido motivo de preocupación entre editores y creadores de contenido digital, quienes han notado una caída significativa en el tráfico hacia sus sitios web.

El estudio analizó el comportamiento de 900 adultos estadounidenses durante marzo de 2025, quienes consintieron en compartir sus datos de navegación. Una de las principales conclusiones fue que los usuarios interactúan menos con los enlaces cuando aparece un resumen de IA. En concreto, solo el 8 % de los usuarios hizo clic en algún enlace tradicional en búsquedas con resumen de IA, frente al 15 % de clics en búsquedas sin resumen. Aún más llamativo es que solo el 1 % de los usuarios hizo clic en los enlaces incluidos dentro del propio resumen generado por IA.

Además, estas búsquedas con resumen de IA también tienden a ser más “finales”: en el 26 % de los casos, los usuarios finalizaron su sesión después de leer el resumen, sin navegar más allá de la página de resultados. En contraste, solo el 16 % de los usuarios abandonó la búsqueda tras consultar una página con resultados tradicionales. Esto sugiere que los resúmenes de IA están cumpliendo su función de ofrecer respuestas rápidas y satisfactorias, aunque esto esté teniendo un costo directo sobre el tráfico hacia otros sitios web.

El estudio también exploró qué tipo de consultas tienden a activar la generación de estos resúmenes por parte de Google. En total, el 18 % de todas las búsquedas realizadas en marzo de 2025 generaron un resumen de IA. No obstante, esta cifra varía ampliamente en función de la longitud y la forma de la consulta. Las búsquedas más extensas (de 10 palabras o más) generaron resúmenes en un 53 % de los casos, mientras que las consultas de una o dos palabras solo lo hicieron en un 8 %.

Asimismo, las búsquedas que incluían preguntas explícitas (“quién”, “qué”, “cuándo”, “por qué”) generaron resúmenes en el 60 % de los casos, y aquellas formuladas como oraciones completas (que contienen al menos un sustantivo y un verbo) lo hicieron en un 36 % de las ocasiones. Esto indica que los algoritmos de IA de Google están más activos cuando la intención de búsqueda es clara, informativa y bien definida.

En cuanto a las fuentes utilizadas para componer los resúmenes, el informe señala que las más citadas son Wikipedia, YouTube y Reddit, que representan el 15 % de las fuentes referenciadas en los resúmenes y un 17 % en los resultados tradicionales. Sin embargo, en los resúmenes de IA es más frecuente encontrar vínculos a sitios gubernamentales (.gov), representando un 6 % de los enlaces, frente al 2 % en los resultados convencionales. En ambos tipos de resultados, las páginas de noticias ocupan un 5 %.

En promedio, los resúmenes de IA tienen una longitud media de 67 palabras, aunque varían enormemente: el más corto encontrado tenía solo 7 palabras y el más largo llegaba a 369. Un 88 % de estos resúmenes incluía al menos tres fuentes citadas, mientras que solo un 1 % se apoyaba en una sola fuente.

El informe pone en evidencia una transformación significativa en la forma en que los usuarios interactúan con Google. Aunque los resúmenes de IA pueden ofrecer comodidad y rapidez, reducen de forma notable la visibilidad y el acceso a las fuentes originales de información, lo que afecta especialmente a medios de comunicación, páginas educativas, blogs y todo tipo de creadores de contenido que dependen del tráfico web para sostenerse económicamente.

Este fenómeno plantea preguntas importantes sobre el futuro de la web abierta, la transparencia de los sistemas de IA y el equilibrio entre ofrecer respuestas eficientes y mantener un ecosistema digital sostenible y diverso.

Base de datos de normas sobre Inteligencia Artificial

AI Standards Database

Acceder

AI Standards Database es una plataforma integral que permite acceder y buscar entre un amplio espectro de normas relacionados con la inteligencia artificial.

El recurso reúne normas publicadas o en desarrollo por importantes organismos internacionales de normalización, como World Standards Cooperation, que incluye entidades reconocidas como:

  • IEC (Comisión Electrotécnica Internacional)
  • ISO (Organización Internacional de Normalización)
  • ITU (Unión Internacional de Telecomunicaciones)
  • Y otros organismos globales dedicados al desarrollo de estándares técnicos.

Ofrece acceso a más de 700 normas y publicaciones técnicas vinculadas a la IA, lo que la convierte en una herramienta clave para profesionales, investigadores y empresas que trabajan en el ámbito de la inteligencia artificial. Estos estándares no solo están listados por organismo desarrollador, sino que también se clasifican por sectores industriales y áreas de aplicación específicas, facilitando su búsqueda y comprensión.

Una característica importante de esta base de datos es su enfoque en la relación entre las normas y las actividades humanas automatizadas por sistemas de IA. Esto significa que cada estándar está asociado a una actividad o función humana específica que la inteligencia artificial puede desempeñar o apoyar, facilitando así su aplicación en contextos reales. Por ejemplo, se pueden identificar normas orientadas a la salud, la manufactura, la educación, la movilidad, entre otros sectores.

Programa de alfabetización en IA de la Biblioteca Universitaria de Carolina del Norte

Mitchell, C. (2025, junio 9). Building student AI literacy. UNC University Libraries. https://library.unc.edu/news/building-student-ai-literacy/

La iniciativa Carolina AI Literacy Initiative ofrece recursos educativos, como videos y módulos, para enseñar a los estudiantes a utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) de manera ética y efectiva. Los temas incluyen la redacción de indicaciones (prompts), detección de sesgos, verificación de hechos y prevención del plagio. Además, proporciona apoyo curricular para instructores y oportunidades para que los estudiantes experimenten y aprendan más sobre el uso responsable de la IA en entornos académicos

La bibliotecaria Dayna Durbin, especializada en enseñanza y aprendizaje para estudiantes de primer año, ha recibido numerosas consultas sobre si el uso de estas herramientas constituye una forma de hacer trampa o plagio. Para abordar estas inquietudes, Durbin colaboró con Dan Anderson, director de la Iniciativa de Humanidades Digitales de Carolina y del programa de escritura en el Departamento de Inglés y Literatura Comparada, para crear Carolina AI Literacy Initiative

«Cuando apareció ChatGPT, empezamos a recibir preguntas de estudiantes preocupados por el plagio, por asegurarse de que no estaban infringiendo el Código de Honor o haciendo trampas al utilizar herramientas de IA generativa. Se convirtió en una especie de asesoramiento para las bibliotecas»

Dayna Durbin

Esta iniciativa tiene como objetivo proporcionar materiales educativos que ayuden a los estudiantes a utilizar la inteligencia artificial de manera efectiva y responsable. A través de lecturas, talleres, módulos y videos, los estudiantes aprenden habilidades como la redacción de indicaciones (prompts), la detección de sesgos, la verificación de hechos y la prevención del plagio. El programa se basa en la tradición de las bibliotecas de promover la alfabetización informacional y equipa a los estudiantes con el conocimiento necesario para usar las herramientas de IA de manera reflexiva y segura en entornos académicos.

«Las bibliotecas son excelentes para muchos de estos retos asociados a la IA, porque llevan décadas prestando atención a la alfabetización informacional»

Dan Anderson

La producción de GenAI es plana, y es fácil de identificar para los profesores. Pero es una herramienta útil para hacer una lluvia de ideas de palabras clave y términos de búsqueda si estás atascado o para resumir una investigación que puede dar a los estudiantes familiaridad con un tema.

Los módulos ofrecidos tienen como objetivo guiar a los estudiantes en el aprendizaje de aspectos fundamentales sobre la inteligencia artificial, especialmente en su aplicación responsable y efectiva en contextos académicos.

Creación de preguntas para IA (pompts) 


Este módulo se centra en la relación entre la elaboración de preguntas (prompts) para IA y el proceso de pensamiento humano. Se destaca la importancia de crear prompts que no solo dependan de la IA, sino que también potencien y reflejen el razonamiento propio del usuario. Los estudiantes tienen la oportunidad de practicar y desarrollar sus propias estrategias para interactuar con las herramientas de IA, fomentando un enfoque crítico y activo en el uso de estas tecnologías.

Comprobación de hechos y sesgos


Este módulo aborda los riesgos asociados con el uso de herramientas generativas de IA, tales como la difusión de información incorrecta, la creación de citas y enlaces falsos, y la generación de resultados sesgados. Se ofrecen estrategias prácticas para que los estudiantes puedan verificar la veracidad y la imparcialidad de los contenidos producidos por la IA. Está dirigido a todos los estudiantes, tanto a quienes son nuevos en estas tecnologías como a aquellos que las usan con frecuencia, promoviendo así una alfabetización digital crítica y responsable.

Evitar el plagio y documentar las fuentes


Este módulo introduce los estándares de investigación relacionados con la IA generativa, enfocándose en la integridad académica. Invita a los estudiantes a reflexionar sobre los valores éticos y las expectativas que implica utilizar la inteligencia artificial con honestidad, evitando el plagio y aprendiendo a documentar adecuadamente las fuentes cuando se emplean herramientas de IA en sus trabajos.

El uso intensivo de modelos de inteligencia artificial para redactar textos podría estar debilitando nuestras habilidades cognitivas.

Kosmyna, Nataliya, Pattie Maes, and Deb Roy. “Your Brain on ChatGPT: Effects of AI Assistance on Cognitive Demand and Product Quality.” MIT Media Lab, 2024. Accedido el 22 de julio de 2025. https://www.404media.co/is-chatgpt-rotting-our-brains-new-study-suggests-it-does/

Un estudio del MIT sugiere que el uso intensivo de ChatGPT para escribir reduce la actividad cerebral, la creatividad y la conexión con el propio texto. Los ensayos generados con IA fueron considerados de menor calidad y los usuarios mostraron menor retención. Se recomienda usar la IA como complemento, no como sustituto del pensamiento crítico.

En el experimento participaron 54 estudiantes, divididos en tres grupos: uno escribía ensayos con la ayuda de ChatGPT, otro utilizaba un buscador como Google, y el tercero escribía sin ninguna asistencia tecnológica. A todos se les monitorizó la actividad cerebral mediante EEG durante el proceso de escritura.

Los resultados revelaron que el grupo que utilizó ChatGPT mostró la menor actividad cerebral y la red neuronal menos conectada, en comparación con los otros dos grupos. Además, los ensayos generados con la ayuda de la IA fueron considerados de menor calidad por los evaluadores: eran más homogéneos, menos creativos y carecían de un estilo personal, lo que llevó a algunos docentes a calificarlos como “sin alma”. También se observó que quienes usaron ChatGPT tenían más dificultades para recordar lo que habían escrito y reportaron una menor conexión con sus textos, lo que plantea dudas sobre la apropiación del conocimiento.

Un hallazgo especialmente preocupante fue la aparición de lo que los investigadores llaman “deuda cognitiva”: cuanto más tiempo usaban ChatGPT, menos esfuerzo mental ponían en las tareas, recurriendo con mayor frecuencia a copiar y pegar respuestas con apenas ediciones. En contraste, quienes trabajaron sin IA desde el principio mantuvieron niveles altos de compromiso mental y obtuvieron mejores resultados en creatividad y calidad lingüística. Los usuarios que usaron Google obtuvieron un rendimiento intermedio, mostrando un equilibrio entre búsqueda activa y procesamiento propio de la información.

Cuando se intercambiaron las condiciones entre los grupos, se evidenció que quienes habían empezado con ChatGPT seguían mostrando bajo rendimiento al pasar a tareas sin tecnología. Por el contrario, quienes habían trabajado sin IA al principio mejoraron su rendimiento incluso al usar ChatGPT después, lo que sugiere que el uso consciente y posterior de estas herramientas puede tener efectos menos perjudiciales.

Aunque el estudio aún no ha sido revisado por pares y tiene limitaciones debido al tamaño de la muestra, sus conclusiones invitan a la reflexión. Se plantea que depender excesivamente de la IA para tareas complejas como la escritura puede afectar negativamente a la memoria, el pensamiento crítico y la creatividad. Por ello, se recomienda un uso equilibrado de estas tecnologías: primero desarrollar el pensamiento propio, y luego recurrir a la IA como complemento, no como sustituto.

¿Qué está pasando con la lectura? para muchos, la inteligencia artificial puede estar poniendo fin a la era del texto tradicional.

Rothman, Joshua. 2024. What’s Happening to Reading? For many people, A.I. may be bringing the age of traditional text to an end. The New Yorker, April 29, 2024. https://www.newyorker.com/culture/open-questions/whats-happening-to-reading

Joshua Rothman reflexiona sobre cómo la llegada de la inteligencia artificial y las pantallas está transformando radicalmente la experiencia de lectura. El autor sugiere que la lectura profunda y contemplativa, asociada al texto impreso, está siendo reemplazada por interacciones fragmentadas con la lectura digital, dominada por aplicaciones, redes sociales y modelos de lenguaje que condensan y simplifican la experiencia. Rothman cuestiona si estamos entrando en el final de la era dominada por el texto tradicional

En décadas pasadas, preguntas como “¿qué lees y por qué?” no solían ser tan urgentes. La lectura era una actividad común y establecida, sin mayores cambios desde la aparición de la industria editorial moderna en el siglo XIX. Antes de la era digital, leer un libro en un banco del parque era algo discreto y personal; nadie necesitaba saberlo si uno no lo contaba. La experiencia de leer se limitaba a deslizar la vista sobre las páginas en silencio, a un ritmo propio y sin interrupciones externas.

Sin embargo, en la actualidad la naturaleza de la lectura ha cambiado profundamente. Aunque muchas personas siguen disfrutando de los libros y publicaciones tradicionales, para otras el modelo clásico de lectura —profunda, continua y desde el inicio hasta el final— se ha vuelto casi obsoleto. Hoy en día, algunos comienzan un libro en un lector digital, lo continúan escuchando en formato audio, o directamente evitan los libros para pasar las horas navegando en noticias, blogs o redes sociales. La lectura actual es a la vez dispersa y concentrada, con palabras que fluyen aleatoriamente en una pantalla mientras otras plataformas, como YouTube, videojuegos o Netflix, compiten por nuestra atención constante.

Este cambio no ocurrió de la noche a la mañana, sino que ha sido un proceso gradual influenciado por tecnologías adoptadas mayormente por los jóvenes. Estadísticas recientes muestran una caída significativa en la lectura tradicional: por ejemplo, en Estados Unidos el porcentaje de adultos que leen al menos un libro al año bajó del 55% al 48% en una década, mientras que en adolescentes la caída fue aún más marcada. Esta disminución ha generado preocupación en profesores universitarios, que observan que muchos estudiantes tienen dificultades para leer textos complejos y extensos debido a la influencia de los dispositivos móviles.

El auge de la información en la era digital ofrece muchas nuevas formas de aprender, leer y entretenerse. ¿Realmente queremos volver a un tiempo con menos acceso a contenidos variados? Algunos académicos han interpretado la caída de la lectura tradicional como el fin del “paréntesis de Gutenberg,” un periodo histórico dominado por el texto impreso estructurado, que la llegada de internet habría cerrado, devolviéndonos a una comunicación más libre, descentralizada y conversacional, más cercana a una cultura oral moderna. Este fenómeno se ve reflejado en el auge de los podcasts, boletines y memes, que recuerdan las antiguas tradiciones de compartir conocimientos a través del diálogo.

Sin embargo, esta idea de una “segunda oralidad” puede resultar un poco anticuada. Vivimos en la era posterior a la dominación de redes sociales como Facebook, y ahora enfrentamos una nueva realidad: la inteligencia artificial (IA). En internet, no siempre interactuamos con personas reales, sino con entidades generadas por IA que han sido entrenadas con enormes cantidades de texto. Es como si los libros se hubieran “animado” para crear una nueva forma de comunicación que mezcla texto, pensamiento y conversación, transformando el valor y la utilidad de la palabra escrita.

La lectura digital favorece el escaneo rápido, saltos entre fragmentos y multitarea. Esto se relaciona con lo que expertos llaman el “screen inferiority effect”, donde la comprensión disminuye significativamente en lectura digital, en especial en lectores jóvenes. Una extensa meta‑revisión realizada en la Universidad de Valencia (con más de 450 000 participantes) reveló que la lectura impresa mejora la comprensión entre seis y ocho veces más que la digital. La explicación: la lectura en pantalla tiende a promover enfoques cognitivos superficiales, menor atención sostenida y mayor carga mental

Los estudiantes de primaria y secundaria experimentan mayor impacto negativo por la lectura digital, mientras que los niveles de comprensión mejoran ligeramente en lectores adolescentes y universitarios. Estudios como el de Altamura et al. (2023) muestran efectos negativos significativos para estudiantes más jóvenes, aunque menores a medida que se avanza en edad y habilidad lectora. Los resultados del programa PISA 2022 también revelan un descenso en el rendimiento de comprensión lectora en países de la OCDE, asociado en parte al uso excesivo de dispositivos digitales en el aula.

Rothman plantea que herramientas de IA como chatbots y modelos de lenguaje están redefiniendo la lectura: permiten resumen, explicación y edición inmediata, pero también podrían transformar la lectura en una actividad más utilitaria y menos reflexiva. Estudios recientes en entornos educativos advierten que el uso prolongado de IA puede debilitar significativamente el pensamiento crítico, debido al fenómeno de descarga cognitiva: los usuarios delegan el esfuerzo mental y pierden capacidad analítica.

Aunque la lectura impresa sigue ofreciendo ventajas claras en comprensión y concentración, el entorno digital no es inherente al fracaso lectivo. Algunos estudios señalan que los lectores que prefieren textos impresos obtienen mejores resultados, independientemente de su edad. La clave está en entrenar estrategias específicas para lectura digital, fomentar entornos sin distracciones y combinar formatos con intencionalidad pedagógica.

Si bien, la IA no puede reemplazar a lectores humanos que aportan originalidad y visión personal, sí tiene fortalezas únicas, como responder preguntas sin cansancio y simplificar textos complejos para hacerlos más accesibles. Así, la IA puede transformar cualquier texto en un punto de partida para aprender más o en una herramienta que acerca contenidos difíciles a un público más amplio.

Esta dinámica abre la puerta a difuminar la distinción entre fuentes originales y secundarias, especialmente para aquellos que buscan separar forma y contenido. Desde hace años, servicios como Blinkist ofrecen resúmenes condensados de libros de no ficción, y las ediciones abreviadas de novelas también son populares, lo que indica que muchos lectores prefieren captar la esencia de una obra sin dedicarle tanto tiempo.

Es posible que, en el futuro, empecemos a consumir textos en versiones resumidas o alteradas, y solo luego decidamos si queremos la obra completa, de forma similar a cómo hoy escuchamos podcasts acelerados o consultamos Wikipedia para entender mejor una serie. La IA facilitará esta transformación, generando versiones adaptadas al instante y dando más control a los lectores sobre cómo interactúan con los textos.

Rothman argumenta que la lectura profunda está bajo amenaza en un contexto dominado por pantallas e inteligencia artificial. La transformación va más allá de la forma: implica una redefinición cultural de lo que significa leer. Sin embargo, mediante el uso consciente de herramientas digitales, la educación adecuada y el fomento de la lectura impresa, es posible preservar y revitalizar la lectura reflexiva y crítica en un mundo cada vez más líquido textual.

Conflicto entre el avance de la inteligencia artificial generativa (IA) y los marcos legales del copyright.

Michael D. Smith and Rahul Telang. 2025. “Can Gen AI and Copyright Coexist.” Harvard Business Review, July 2025. https://hbr.org/2025/07/can-gen-ai-and-copyright-coexist

Se analizan el creciente conflicto entre compañías desarrolladoras de IA generativa y los derechos de autor. Subrayan que en EE. UU., las industrias creativas aportaron 1,8 billones de USD al PIB en 2021 (~8%), y muchas de estas empresas sostienen que la IA puede reemplazar a creadores humanos si se entrena sin control sobre material protegido.

A medida que las plataformas de IA como ChatGPT, Midjourney o Sora entrenan sus modelos con enormes cantidades de contenido disponible en línea —mucho del cual está protegido por copyright— han surgido numerosos conflictos legales y éticos. Artistas, escritores y empresas mediáticas han denunciado que sus obras se están utilizando sin permiso ni compensación, mientras que las tecnológicas argumentan que se trata de un uso legítimo según el principio de “uso justo” (fair use).

El artículo señala que esta confrontación podría redefinir el concepto mismo de copyright. Mientras las compañías de IA buscan formas de entrenar modelos sin infringir derechos, emergen propuestas como licencias colectivas, remuneraciones obligatorias o acuerdos voluntarios con creadores. A la vez, se plantea si la salida podría estar en nuevos modelos de compensación o en marcos legales más claros que delimiten qué usos son admisibles y cuáles no.

Los tribunales están empezando a pronunciarse, pero aún no hay un consenso global. En Estados Unidos, las decisiones judiciales pueden cambiar el futuro de la IA generativa dependiendo de cómo interpreten la relación entre innovación tecnológica y protección creativa. El artículo concluye que una solución duradera requerirá colaboración entre tecnólogos, legisladores y artistas para garantizar un desarrollo responsable de la inteligencia artificial sin socavar los derechos de los creadores.

Los autores destacan dos fallos judiciales recientes en el Distrito Norte de California con posturas encontradas sobre el fair use:

  • En Bartz v. Anthropic, el juez Alsup determinó que el uso de obras protegidas para entrenar un modelo es justo siempre que sea transformativo—similar a cómo un lector aprende de textos para escribir nuevos
  • En Kadrey v. Meta, el juez Chhabria concluyó que el uso no autorizado no coincide con el uso formativo humano, pues permite generar obras competidoras en minutos con eficiencia mucho mayor

Estos fallos subrayan la ambigüedad legal actual. En paralelo, estudios externos—incluyendo un informe de la Oficina de Derechos de Autor de EE.UU.—advierten sobre riesgos económicos si se les exige a los titulares de derechos optar por excluir su contenido del conjunto de entrenamiento, un proceso costoso y complejo.

La gestión bibliotecaria en México ante los desarrollos de la inteligencia artificial

La gestión bibliotecaria en México ante los desarrollos de la inteligencia artificial Ulises Campbell Manjarrez (coordinador) ) México: CONPABIES. 2025

Texto completo

Esta publicación, que constituye una de las primeras —si no la primera— en México dedicada específicamente al estudio y análisis de la aplicación, implementación, gestión, uso y evaluación de las tecnologías de la información en el ámbito bibliotecario de las Instituciones de Educación Superior (IES), surge a partir de una convocatoria lanzada en 2004 por el Consejo Nacional para Asuntos Bibliotecarios de Instituciones de Educación Superior A.C. (CONPAB-IES), con el propósito de recopilar y difundir investigaciones, experiencias y reflexiones relacionadas con esta temática desde una perspectiva amplia e integradora.

La presentación y prólogo destacan la relevancia de las bibliotecas como espacios estratégicos para valorar el pensamiento crítico, la calidad del acervo y los retos éticos derivados de la automatización y uso de IA . También subrayan la misión de estas instituciones en impulsar el acceso, análisis y organización responsables de la información.

Se destaca la preocupación por la ética, la integridad académica, y la formación continua del personal de bibliotecas para garantizar un uso responsable y educativo de la IA.

Entre los capítulos principales, encontramos:

  • Iniciativas universitarias que explican proyectos de nueve bibliotecas en México sobre adopción de IA (capacitación, infraestructura, innovación, ética e inclusión)
  • Integridad académica, donde se analiza el caso de CETYS Universidad frente a dilemas éticos producidos por nuevas tecnologías.
  • Pensamiento crítico y metacognición, que resalta el rol formador de las bibliotecas en la educación mediada por IA.
  • Evaluación de usuarios, con datos sobre la percepción de los servicios de la Universidad Autónoma de Chihuahua.
  • Semblanzas históricas, que revisan los 40 años de trayectoria del CONPAB-IES desde 1984 hasta 2023.

En conjunto, la obra propone una visión estratégica de las bibliotecas universitarias como agentes de transición hacia entornos educativos potenciados por IA, con un fuerte énfasis en ética, formación del personal, evaluación y colaboración institucional.

Finalmente, se subraya el rol estratégico de las bibliotecas como agentes de transición hacia entornos educativos y de investigación potenciado por IA, y se invita a otras instituciones a sumar esfuerzos colaborativos

Inteligencia artificial generativa: enfoques prácticos para docentes

Instituto para el Futuro de la Educación (IFE). “Inteligencia artificial generativa: enfoques prácticos para docentes.” Observatorio, 11 de julio de 2025.

Texto completo

El Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación (IFE), ofrece una guía práctica para educadores interesados en integrar la inteligencia artificial generativa (IAG) en sus aulas. Presentado como una «caja de herramientas», el documento busca proporcionar recursos y estrategias para que los docentes puedan explorar y aplicar diversas aplicaciones y programas de IAG en su práctica educativa diaria.

El texto explica que la IAG, que se basa en modelos de aprendizaje profundo capaces de generar contenido original, tiene un gran potencial para transformar la educación, permitiendo personalizar el aprendizaje, automatizar tareas repetitivas y fomentar la creatividad entre los estudiantes. Sin embargo, también destaca la importancia del papel del docente como guía y acompañante, que debe supervisar y mediar el uso de estas tecnologías para asegurar un aprendizaje significativo y ético.

Además, el documento anticipa un próximo volumen que abordará los aspectos éticos, sociales y críticos relacionados con la implementación de la IAG en el ámbito educativo. Esto refleja una visión equilibrada que no solo celebra las innovaciones tecnológicas, sino que también considera sus implicaciones y riesgos, promoviendo un uso responsable y consciente.

Entre las aplicaciones prácticas que se proponen, se incluyen herramientas para generación automática de textos, apoyo en la creación de materiales didácticos, asistentes de tutoría personalizados, y plataformas para evaluación adaptativa. La guía está orientada a que los docentes puedan experimentar con estas tecnologías y adaptarlas a sus contextos específicos, contribuyendo a una educación más inclusiva, dinámica y acorde a los desafíos del siglo XXI.

En resumen, el documento es un recurso valioso para la comunidad educativa que busca innovar con inteligencia artificial generativa, ofreciendo pautas claras para su implementación práctica, sin perder de vista la dimensión humana del proceso educativo.

Evaluación de 8 chatbots de inteligencia artificial

Caswell, Amanda. “I Tested 8 AI Chatbots for Our First Ever AI Madness — and This Is the Surprise Winner.” Tom’s Guide, marzo‑abril 2025.

Texto completo

En marzo de 2025, el medio tecnológico Tom’s Guide organizó una competencia llamada “AI Madness”, una especie de torneo eliminatorio inspirado en los brackets deportivos, para evaluar y comparar ocho de los chatbots de inteligencia artificial más avanzados del momento.

La periodista Amanda Caswell fue la encargada de probar cada modelo en múltiples rondas, utilizando una serie de prompts reales que abarcaban seis criterios clave: precisión factual, creatividad, utilidad, capacidades multimodales, experiencia de usuario e interfaz, y velocidad de respuesta.

En la primera ronda, ChatGPT (de OpenAI) venció a Perplexity.ai gracias a su equilibrio entre creatividad, profundidad y claridad. Gemini, el chatbot de Google, superó a Mistral por ofrecer una lógica más ordenada y explicaciones más didácticas. Una de las mayores sorpresas fue que Grok, el modelo de xAI desarrollado por Elon Musk, derrotó a Claude (de Anthropic), al mostrar respuestas más completas y accesibles para usuarios generales. Finalmente, DeepSeek, una plataforma emergente de origen chino, logró imponerse a Meta AI destacando por su tono conversacional, precisión técnica y versatilidad temática.

En las semifinales, Gemini se enfrentó a ChatGPT en una ronda muy reñida. Aunque ambos ofrecieron un alto nivel de rendimiento, Gemini destacó por estructurar mejor las respuestas y adaptarse a distintos tipos de consultas, como explicaciones académicas, planificación de menús y diseños de bases de datos. DeepSeek, por su parte, logró derrotar a Grok al demostrar una mayor profundidad analítica y un estilo más claro, manteniendo a la vez un enfoque conversacional eficaz.

La final del torneo fue entre Gemini y DeepSeek. Aunque Gemini mantuvo un nivel alto de desempeño, DeepSeek logró brillar en la mayoría de las tareas propuestas, entre ellas la resolución de problemas reales, la explicación de conceptos para diferentes edades, y la creatividad narrativa. El modelo combinó razonamiento avanzado con un lenguaje claro y accesible, superando las expectativas del jurado. Como resultado, DeepSeek fue proclamado ganador absoluto del torneo AI Madness 2025.

Un factor diferencial que explica el rendimiento sobresaliente de DeepSeek fue su enfoque de entrenamiento. A diferencia de muchos modelos que dependen principalmente del aprendizaje supervisado, DeepSeek-R1 utiliza aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning), lo que le permite mejorar su capacidad de razonamiento y reflexión con menos intervención humana. Esto le otorga mayor autonomía y eficiencia a la hora de generar respuestas coherentes y detalladas en tiempo real.

Marco de Alfabetización en IA (AILit) del Foro Económico Mundial

Milberg, Tanya. “Why AI Literacy Is Now a Core Competency in Education.” World Economic Forum, 22 de mayo de 2025. https://www.weforum.org/stories/2025/05/why-ai-literacy-is-now-a-core-competency-in-education/

El Foro Económico Mundial y sus socios (Comisión Europea, OCDE, Code.org) han desarrollado el Marco de Alfabetización en IA (AILit), cuyo objetivo es preparar a los estudiantes para interactuar con sistemas de IA de forma crítica, creativa y ética

Un marco de alfabetización es una herramienta conceptual que define, organiza y orienta las competencias, conocimientos, habilidades y actitudes que una persona necesita desarrollar en un área específica para participar activamente, de manera crítica y competente, en una sociedad determinada.

El marco AILit se nutre de iniciativas previas sobre alfabetización digital y competencias del siglo XXI (AI4K12, UNESCO, DigComp), alineándose además con marcos regulatorios como el artículo 4 del Reglamento Europeo de IA. Además, complementa el Plan de Acción de la UE para la Educación Digital 2021–2027, posicionando la alfabetización en IA como un componente transversal dentro del currículo educativo.

El marco subraya que más allá de destrezas técnicas como codificación, pensamiento algorítmico o prompt engineering, los estudiantes deben desarrollar habilidades humanas donde la IA no puede reemplazarlos; estas incluyen empatía, juicio ético, razonamiento moral y capacidad de colaboración. Estas competencias son vitales para enfrentar los retos de una economía y sociedad transformadas por la IA

AILit se organiza en cuatro grandes dominios educativos:

  • Interactuar con la IA: identificar presencia de IA en herramientas diarias y evaluar críticamente sus resultados.
  • Crear con IA: aprovechar la IA para resolver problemas y fomentar la creatividad, considerando aspectos éticos como sesgos y autoría.
  • Gestionar acciones de la IA: delegar de forma responsable, definiendo límites y supervisando su comportamiento.
  • Diseñar soluciones con IA: aprender cómo funcionan los sistemas de IA y cómo construir o adaptar soluciones reales

Estos cuatro dominios se complementan con 23 competencias y escenarios prácticos pensados para aplicarse en diversas materias escolares —desde ciencias hasta humanidades—, no limitándose solo a las asignaturas de Tecnología o Informática.

El marco AILit está abierto a consulta pública hasta finales de 2025, con una versión definitiva prevista para comienzos de 2026. El texto hace un llamado a docentes, responsables de políticas, diseñadores curriculares y empresas para que participen en su desarrollo, a fin de construir un futuro educativo inclusivo, ético y adaptado a la economía global impulsada por la IA .