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Los medios de comunicación ante la desinformación: inteligencia artificial, discursos de odio, teorías de la conspiración y verificación

Teruel Rodríguez, Laura, María Livia García Faroldi y José Alberto España Pérez, eds. Los medios de comunicación ante la desinformación: inteligencia artificial, discursos de odio, teorías de la conspiración y verificación. Valencia: Tirant lo Blanch, 2025 https://open.tirant.com/cloudLibrary/ebook/info/9788411839358

Esta obra colectiva reúne a expertos en comunicación, periodismo, derecho y tecnología para analizar cómo los medios de comunicación enfrentan los desafíos impuestos por la desinformación en la era digital.

El volumen se estructura en varios capítulos que abordan temas como el impacto de la inteligencia artificial en la creación y difusión de contenidos, la proliferación de discursos de odio y teorías de la conspiración en plataformas digitales, y las estrategias de verificación empleadas por los medios para garantizar la veracidad de la información. Cada capítulo ofrece una perspectiva crítica y multidisciplinar, destacando tanto los riesgos como las oportunidades que presentan estas problemáticas para el ejercicio del periodismo y la democracia.

Además de los análisis teóricos, el libro incluye estudios de caso que ilustran cómo los medios de comunicación han respondido a situaciones concretas de desinformación, proporcionando ejemplos prácticos y lecciones aprendidas. Se presta especial atención a la formación de los profesionales de la comunicación en habilidades digitales y éticas, así como al papel de las instituciones y la legislación en la regulación de la información en línea.

Esta obra está dirigida a estudiantes, investigadores y profesionales interesados en comprender los retos actuales de la comunicación en el contexto digital y en desarrollar estrategias efectivas para combatir la desinformación. Ofrece una visión amplia y actualizada de los desafíos y oportunidades que presentan estas problemáticas en el ámbito mediático.

Inteligencia artificial y nuevas tecnologías en las ciencias sociales y en las humanidades

Inteligencia artificial y nuevas tecnologías en las ciencias sociales y en las humanidades, coordinado por Ana Cristina del Paso Gallego, Luis Gabriel Martínez Montenegro y Marcos Sánchez-Elez Martín, es una obra colectiva publicada por Tirant lo Blanch en 2025

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Este volumen reúne catorce capítulos escritos por cuarenta expertos que analizan cómo la inteligencia artificial (IA) y las nuevas tecnologías están transformando la investigación, la docencia y la práctica profesional en diversas disciplinas de las ciencias sociales y las humanidades. Los temas abordados incluyen el impacto de la IA en áreas como la economía, la comunicación, la educación, el trabajo social, la filología, la psicología, el derecho, el periodismo, la ciberseguridad y la ética. Cada capítulo ofrece una perspectiva crítica y multidisciplinar, destacando tanto los beneficios como los riesgos asociados al uso de estas tecnologías.

Además de los capítulos principales, el libro presenta comunicaciones seleccionadas de un congreso celebrado en la Universidad Complutense de Madrid en abril de 2024, que aportan casos prácticos y reflexiones adicionales sobre la aplicación de la IA en contextos reales.

Esta obra está dirigida a estudiantes, investigadores y profesionales interesados en comprender cómo la IA y las nuevas tecnologías están moldeando el futuro de las ciencias sociales y las humanidades. Ofrece una visión amplia y actualizada de los desafíos y oportunidades que presentan estas herramientas en el ámbito académico y profesional.

La IA está haciendo que leer libros parezca obsoleto y los estudiantes tienen mucho que perder

Baron, Naomi S. – “AI Is Making Reading Books Feel Obsolete – and Students Have a Lot to Lose.” The Conversation, August 14, 2023. https://theconversation.com/ai-is-making-reading-books-feel-obsolete-and-students-have-a-lot-to-lose-262680

El artículo aborda cómo la inteligencia artificial está cambiando la forma en que los estudiantes interactúan con la lectura y el aprendizaje.

«Se está gestando una tormenta perfecta para la lectura. La inteligencia artificial (IA) ha llegado en un momento en el que tanto los niños como los adultos ya dedicaban menos tiempo a leer libros que en un pasado no muy lejano. Como lingüista, estudio cómo la tecnología influye en la forma en que las personas leen, escriben y piensan. Esto incluye el impacto de la IA, que está cambiando drásticamente la forma en que las personas se relacionan con los libros u otros tipos de escritos, ya sea por obligación, para investigar o por placer. Me preocupa que la IA esté acelerando un cambio continuo en el valor que las personas otorgan a la lectura como actividad humana».

Naomi S. Barón

La autora, profesora y experta en educación, señala que las herramientas de IA, como los resúmenes automáticos y los asistentes de escritura, están reduciendo la necesidad de leer libros completos. Esto puede llevar a una comprensión superficial de los contenidos y a una pérdida de habilidades críticas como el análisis profundo y la reflexión personal.

Además, se destaca que la dependencia de la IA para tareas académicas puede disminuir la capacidad de los estudiantes para desarrollar habilidades cognitivas esenciales, como la concentración sostenida y el pensamiento crítico. La autora advierte que esta tendencia podría tener consecuencias a largo plazo en la formación intelectual de las nuevas generaciones.

Por último, se sugiere que, aunque la IA puede ser una herramienta útil, no debe reemplazar la experiencia de lectura profunda y reflexiva que los libros ofrecen. Se hace un llamado a equilibrar el uso de la tecnología con métodos tradicionales de aprendizaje para preservar el desarrollo cognitivo integral de los estudiantes.

Este análisis invita a reflexionar sobre cómo la tecnología está transformando la educación y la importancia de mantener prácticas que fomenten el pensamiento crítico y la comprensión profunda.

Impacto del uso de la inteligencia artificial en el desarrollo cognitivo y emocional de niños y adolescentes

Masur, C. “Is AI Taking Over Your Kid’s Brain?” Psychology Today, junio 12, 2025. https://www.psychologytoday.com/us/blog/parenting-matters/202506/is-ai-taking-over-your-kids-brain

Se analiza cómo el uso creciente de herramientas de inteligencia artificial (IA) por parte de niños y adolescentes —para tareas escolares, la redacción de ensayos y exámenes, o incluso para resolver conflictos interpersonales— puede tener efectos negativos en su desarrollo cognitivo y emocional

Se presenta un estudio del Pew Research Center que muestra que un 26 % de los adolescentes usan IA para tareas escolares, cifra que sube al 31 % entre adolescentes negros e hispanos, y entre estudiantes de 11.º y 12.º grado. Además, el 54 % considera aceptable usar ChatGPT para investigar y 29 % para resolver problemas matemáticos. Entre quienes conocen la plataforma, 79 % lo ve como herramienta válida para la investigación.

En el ámbito universitario, el uso de IA es aún más común, con un 86 % de estudiantes utilizándola para escribir, investigar y completar tareas de manera recurrente. Se desglosa cómo emplean estas herramientas: 69 % para buscar información, 42 % para corregir gramática, 33 % para resumir documentos, 28 % para parafrasear, y 24 % para redactar borradores iniciales.

Se expresa una preocupación central: al delegar tareas intelectuales en la IA, los jóvenes podrían ver afectadas capacidades esenciales como el razonamiento lógico, la construcción de argumentos convincente y la expresión precisa de ideas; habilidades que se desarrollan procesando ideas por cuenta propia.

Por todo ello, se plantean preguntas éticas y educativas: ¿Estamos sacrificando el pensamiento crítico y la autonomía intelectual al permitir una dependencia creciente de la IA? ¿O estamos simplemente adaptándonos a una tendencia inevitable, considerando que muchas profesiones ya integran estas herramientas en su práctica diaria —como la medicina o el derecho—?

Las habilidades del bibliotecario y las necesidades de la inteligencia artificial

Harper, Corey A., y Paul Groth. 2025. “The Librarian Skillset and the Needs of Artificial Intelligence.” Cataloging & Classification Quarterly. https://doi.org/10.1080/01639374.2025.2539787

En un contexto donde nuevos roles emergen en la industria, la academia y el gobierno —como los de gestión responsable de IA, ingeniería de sistemas de IA, entre otros— existe una sorprendente alineación entre lo que históricamente ha sido la formación bibliotecaria y lo que demanda el ecosistema tecnológico actual.

El artículo destaca que competencias centrales del bibliotecariado —como la organización de la información, la elaboración de documentación, la evaluación del impacto social y el trabajo colaborativo con comunidades de usuarios y desarrolladores— son altamente relevantes en el entorno de desarrollo de IA. Estas capacidades permiten, entre otras cosas, que los sistemas de IA sean más transparentes, éticos y contextualizados.

A fin de hacer tangible esta correspondencia, los autores realizan un mapeo estructurado entre las competencias definidas por la American Library Association (ALA) y los planes de estudio de Biblioteconomía e Información y las competencias requeridas por los roles emergentes en IA. Este ejercicio identificó cinco áreas clave de alineación: (1) IA responsable, (2) justicia social, (3) ingeniería de datos, (4) evaluación, y (5) trabajo con comunidades.

Finalmente, el artículo subraya que el perfil bibliotecario —tradicionalmente vinculado a la gestión del conocimiento, la ética y el acceso equitativo a la información— tiene un potencial significativo para influir en el desarrollo y la supervisión de sistemas de IA. En particular, aporta una perspectiva orientada a la equidad, la transparencia y la inclusión, que resulta fundamental en la gobernanza de tecnologías emergentes.

Google revela el costo ambiental de Gemini: menos energía por consulta, pero más emisiones globales

Crownhart, Casey. 2025. “In a First, Google Has Released Data on How Much Energy an AI Prompt Uses.” MIT Technology Review, August 21, 2025. https://www.technologyreview.com/2025/08/21/1122288/google-gemini-ai-energy

Google ha publicado un informe técnico detallado sobre la huella ambiental de su modelo de IA Gemini, destacando métricas clave como energía, emisiones de carbono y consumo de agua por cada consulta de texto, algo poco común entre empresas del sector

Según este estudio, la consulta mediana de texto en Gemini utiliza aproximadamente 0,24 vatios-hora, una cifra equivalente a ver la televisión durante menos de nueve segundos. Además, la emisión de carbono por consulta es de 0,03 gramos de CO₂ equivalente, y el consumo de agua asciende a 0,26 ml, es decir, alrededor de cinco gotas.

Estos avances reflejan una mejora notable en eficiencia: en el último año, el consumo energético por consulta cayó 33 veces, mientras que la huella de carbono disminuyó 44 veces, todo esto mientras mejoraba la calidad de las respuestas de Gemini

Google atribuye estos logros a una estrategia integral que abarca desde el diseño de hardware y algoritmos más eficientes hasta mejoras en modelos y centro de datos alimentados por energías limpias .

No obstante, expertos han planteado críticas sobre el enfoque de Google, señalando que sus estimaciones podrían ser engañosas, ya que omiten impactos indirectos como el uso de agua adicional y una contabilización optimista de las emisiones de carbono (basada en el mercado).

Aun así, a pesar de la aparente eficiencia por consulta, el consumo total de energía y agua sigue siendo relevante, especialmente considerando la escala global del uso de IA

Finalmente, aunque la empresa ha avanzado en eficiencia y transparencia, su huella global de emisiones ha aumentado —un 51 % desde 2019— principalmente por la creciente demanda energética derivada del uso de IA y el crecimiento de sus centros de datos

Introducción a Prompt Engineering

Academia IA. Introducción a Prompt Engineering: La Nota. Academia IA, marzo de 2024. https://academia-ia.com/wp-content/uploads/2024/03/PROMPT-ENGINEERING-LA-NOTA.pptx.pdf

Prompt Engineering ofrece una introducción concisa y visual al arte de diseñar indicaciones efectivas para interactuar con modelos de lenguaje como ChatGPT. El documento destaca la importancia de la claridad y precisión en la formulación de prompts para obtener respuestas útiles y coherentes de la inteligencia artificial. Se exploran diversas estrategias y mejores prácticas para mejorar la interacción con estos sistemas, facilitando su aplicación en tareas profesionales, educativas y creativas. Además, se enfatiza la relevancia del prompt engineering en el contexto actual de la inteligencia artificial, donde la calidad de las interacciones puede determinar el éxito de su implementación en diferentes ámbitos.

ChatGPT: Aprendizaje rápido de ingeniería de prompts con más de 100 ejemplos

Hernández, J.A., Conde, Javier, Querol, Blanca, Martínez, G., Reviriego, P. ChatGPT Tus primeros prompts con 100 ejemploss. Universidad Politécnica de Madrid, 2024.

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Está guía está diseñada para ayudar a usuarios de todos los niveles a dominar la técnica del prompt engineering, es decir, la creación de indicaciones efectivas para interactuar con modelos de lenguaje como ChatGPT.

La obra se estructura en torno a más de 100 ejemplos prácticos que ilustran cómo formular preguntas y comandos claros y precisos para obtener respuestas útiles y coherentes de la inteligencia artificial. Cada ejemplo está acompañado de una explicación detallada que contextualiza su uso y destaca las mejores prácticas en la redacción de indicaciones.

Además de los ejemplos, el libro ofrece una introducción teórica sobre el funcionamiento de los modelos de lenguaje y la importancia de una comunicación efectiva con la IA. También se abordan aspectos éticos y consideraciones sobre el impacto de la inteligencia artificial en diversos campos.

En resumen, esta obra se presenta como una herramienta esencial para quienes deseen mejorar su interacción con modelos de lenguaje avanzados, facilitando su aplicación en tareas profesionales, educativas y creativas.

Prompt Engineering

Lee Boonstra. Prompt Engineering. Innopreneur, abril de 2025. https://www.innopreneur.io/wp-content/uploads/2025/04/22365_3_Prompt-Engineering_v7-1.pdf.innopreneur.io

El documento «Prompt Engineering» de Lee Boonstra, publicado por Innopreneur en abril de 2025, ofrece una guía detallada sobre la creación de indicaciones efectivas para modelos de inteligencia artificial, especialmente aquellos basados en el modelo Gemini dentro de Vertex AI. El texto destaca la importancia de redactar indicaciones precisas y bien estructuradas para obtener respuestas útiles y coherentes de los modelos de IA. Además, se exploran diversas técnicas y estrategias para mejorar la interacción con estos sistemas, facilitando su aplicación en tareas prácticas y profesionales.

¿Cómo utilizan la Inteligencia Artificial los trabajadores de las bibliotecas?

Ontario Council of University Libraries (OCUL). 2025. New Survey Report Shows How Library Workers Use AI. Publicado el 19 de agosto de 2025.

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Se exploran las percepciones, experiencias y necesidades de formación de los trabajadores de bibliotecas universitarias de Ontario en relación con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático.

El estudio se desarrolló entre el 14 y el 30 de mayo de 2025 mediante un cuestionario cualitativo distribuido a través de canales de comunicación de OCUL y Scholars Portal. La encuesta recibió 247 respuestas válidas, lo que representa aproximadamente un 8 % del personal de las bibliotecas miembros.

Los resultados muestran un panorama mixto: el 51 % de los encuestados declaró sentirse extremadamente o moderadamente familiarizado con la IA, aunque solo un 16 % la utiliza más allá de herramientas populares como ChatGPT o Microsoft Copilot. Además, un 28 % de los participantes afirmó no emplear ninguna herramienta de IA, en muchos casos manifestando actitudes críticas o preocupaciones sobre su madurez tecnológica, los costos y el posible impacto en los puestos de trabajo. Por otro lado, quienes sí integran la IA en su labor la emplean para tareas administrativas, análisis de datos, comunicación estratégica, mejora de metadatos, programación y apoyo a la investigación de usuarios. Entre las herramientas citadas, además de ChatGPT y Copilot, destacan Gemini, Scopus AI, Web of Science AI, Perplexity y Github Copilot.

El informe también recoge una fuerte demanda de desarrollo profesional. Los participantes señalaron intereses en áreas como prompt engineering, evaluación de herramientas, ética y privacidad, integración en flujos de investigación, generación de metadatos y aplicaciones pedagógicas. Sin embargo, emergieron dos grandes obstáculos: el tiempo y la capacidad. Muchos trabajadores expresaron la dificultad de mantenerse actualizados en un campo en rápida evolución, así como la tensión entre los beneficios potenciales de la IA y la carga laboral existente.

Entre las recomendaciones, el informe sugiere crear un repositorio compartido de recursos y guías, garantizar tiempo y financiación para la capacitación, establecer grupos de trabajo para evaluar herramientas específicas, redactar lineamientos sobre el uso ético de la IA y promover casos de uso que muestren cómo la tecnología puede complementar —y no sustituir— el trabajo humano. Finalmente, plantea la necesidad de estudios más profundos y de seguimiento, incluyendo grupos focales y programas de capacitación, para dar forma a una estrategia más sólida de incorporación de la IA en las bibliotecas universitarias de Ontario.