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IA generativa y modelos fundacionales en la UE: adopción, oportunidades, retos y camino a seguir

CEPS Centre for European Policy Studies, European Economic and Social Committee, Balland, P.-A., Grabova, O., Marcus, J. S. et al., Generative AI and foundation models in the EU – Uptake, opportunities, challenges, and a way forward, Publications Office of the European Union, 2025, https://data.europa.eu/doi/10.2864/8377116

Este informe examina el creciente panorama de la inteligencia artificial generativa (GenAI) y los modelos fundacionales dentro de la Unión Europea, analizando su impacto, avances tecnológicos e implicaciones regulatorias.

El informe destaca la rápida evolución de la inteligencia artificial generativa (GenAI) y la necesidad de unificar su terminología para mejorar la comunicación entre responsables políticos, desarrolladores y usuarios. Se diferencia entre GenAI (creación de contenido) y modelos fundacionales (IA de propósito general, adaptable a múltiples tareas).

Se evidencia el dominio estadounidense en el mercado de la GenAI, con más del 80% de la inversión global, mientras que la UE enfrenta desafíos en inversión y soberanía tecnológica. China también avanza, lo que refuerza la urgencia de que la UE acelere su desarrollo en IA.

El informe analiza la cadena de valor de la GenAI en la UE, señalando la integración vertical de grandes empresas tecnológicas como Meta y Google, lo que limita la competencia. Destaca la importancia de equilibrar soluciones integradas con innovaciones especializadas en sectores clave.

Un análisis DAFO resalta fortalezas (base sólida en investigación y comunidad de código abierto), debilidades (infraestructura de computación insuficiente y fragmentación del mercado único), oportunidades (mejor formación y mayor inversión) y amenazas (disrupciones en la cadena de suministro y divergencias políticas).

Se proponen recomendaciones para fomentar un ecosistema europeo de IA competitivo, reducir cargas regulatorias, abordar déficits de inversión e infraestructura, garantizar el desarrollo de una IA confiable y fortalecer la colaboración con el Reino Unido. Se sugiere la creación de un “CERN para la IA” y adoptar enfoques inspirados en China. También se recomienda fortalecer el papel de la sociedad civil en la gobernanza de la IA y establecer un grupo de trabajo sobre IA en el EESC.

El arte creado de forma autónoma por la IA no puede estar protegido por derechos de autor

NBC News. “Art Created Autonomously by AI Cannot Be Copyrighted, Federal Appeals Court Rules.” NBC News, March 19, 2025. https://www.nbcnews.com/business/business-news/art-created-autonomously-ai-cannot-copyrighted-federal-appeals-court-r-rcna197148

Un tribunal federal de apelaciones en Washington, D.C., ha dictaminado que las obras de arte creadas de forma autónoma por inteligencia artificial (IA) no pueden ser protegidas por derechos de autor en Estados Unidos, ya que la autoría humana es un requisito esencial para dicha protección.

Un tribunal federal de apelaciones dictaminó que el arte creado de forma autónoma por la inteligencia artificial no puede ser objeto de derechos de autor, diciendo que al menos la autoría humana inicial es necesaria para un derecho de autor. Los derechos de autor conceden protección de la propiedad intelectual a las obras originales, otorgando a sus propietarios derechos exclusivos para reproducirlas, venderlas, alquilarlas y exhibirlas. El fallo del martes confirmó una decisión de la Oficina de Derechos de Autor de EE.UU. que negaba al informático Stephen Thaler los derechos de autor de un cuadro creado por IA.Jonathan Raa / NurPhoto via Getty Images file

La sentencia refleja una perspectiva de larga data que considera la autoría humana como un componente fundamental del derecho de autor. Este caso es uno de los primeros intentos de las autoridades estadounidenses por abordar las implicaciones legales de la creciente industria de la IA generativa. Este fallo confirma la decisión previa de la Oficina de Derechos de Autor de EE.UU., que negó el registro de una imagen generada por el sistema de IA «Creativity Machine» de Stephen Thaler, argumentando que solo las obras con autores humanos son susceptibles de protección por derechos de autor.

Thaler y su abogado han expresado su intención de apelar la decisión, mientras que la Oficina de Derechos de Autor ha respaldado el fallo del tribunal. Este fallo subraya las complejidades legales que rodean el uso de la IA en la creación de obras y plantea preguntas sobre cómo se protegerán los derechos de autor en el futuro a medida que la tecnología continúe avanzando.

Aprovechar la IA sin comprometer la creatividad: 18 escritores que usan IA regularmente

Guo, Alicia, Shreya Sathyanarayanan, Leijie Wang, Jeffrey Heer, y Amy Zhang. «From Pen to Prompt: How Creative Writers Integrate AI into their Writing Practice.» arXiv preprint arXiv:2411.03137v2 (2025).

El artículo investiga cómo los escritores creativos integran la inteligencia artificial (IA) en su práctica literaria. A través de entrevistas y sesiones de escritura observadas con 18 escritores que usan IA regularmente, los autores encuentran que estos escritores adoptan estrategias deliberadas para equilibrar la automatización con sus valores fundamentales, como la autenticidad y la artesanía.

La escritura creativa es una actividad profundamente humana; sin embargo, los sistemas de inteligencia artificial (IA) basados en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) permiten automatizar partes significativas del proceso de escritura. Entonces, ¿por qué algunos escritores creativos eligen utilizar la IA? A través de entrevistas y sesiones de escritura observadas con 18 escritores que ya emplean regularmente la IA en su práctica, encontramos que estos escritores son intencionales en la forma en que incorporan la tecnología, tomando decisiones deliberadas sobre cuándo y cómo interactuar con ella en función de sus valores fundamentales, como la autenticidad y la artesanía.

A través de la observación de distintos flujos de trabajo, se ha identificado que estos escritores logran una integración armónica de la IA sin que esta interfiera en su expresión personal ni en la esencia de su producción literaria. En lugar de delegar completamente el proceso de escritura en la máquina, utilizan la IA como una herramienta complementaria que potencia su creatividad, ya sea proporcionando sugerencias, estructurando ideas o facilitando la exploración de diferentes estilos narrativos. De este modo, la tecnología no reemplaza la voz del escritor, sino que actúa como un recurso que amplía las posibilidades expresivas y agiliza ciertas tareas dentro del proceso creativo.

Estos hallazgos resultan especialmente valiosos no solo para la comunidad de escritores, que enfrenta el desafío de incorporar nuevas tecnologías sin perder la identidad de su oficio, sino también para los desarrolladores de IA, quienes pueden diseñar herramientas más alineadas con las necesidades y valores de los usuarios. Asimismo, los investigadores en el campo de la escritura y la inteligencia artificial pueden encontrar en este análisis claves fundamentales para comprender los impactos de la automatización en la producción literaria y los límites éticos y creativos que los escritores establecen en su relación con la tecnología.

Por ello, garantizar la transparencia en los procesos emergentes de escritura asistida por IA se vuelve una cuestión crucial. Comprender de qué manera los escritores establecen esta relación con la tecnología y qué criterios emplean para definir los límites de su uso puede contribuir a desarrollar sistemas de IA más sensibles a las necesidades del ámbito literario y cultural. En este sentido, no solo se trata de perfeccionar las funcionalidades de la inteligencia artificial, sino de replantear qué características deben priorizarse para servir mejor a los escritores y fomentar una interacción que respete la esencia misma del proceso creativo

No preparar a los estudiantes en el uso de IA perjudica su futuro profesional

McMurtrie, Beth. «Are You Doing Your Students a Disservice If You Ignore AI?» The Chronicle of Higher Education, March 13, 2025. https://www.chronicle.com

El artículo aborda la importancia de integrar la alfabetización en inteligencia artificial (IA) en la educación superior. La autora destaca que, al no enseñar a los estudiantes sobre IA, los educadores podrían estar perjudicando su preparación para el futuro laboral, donde el uso de estas tecnologías será común. Además, se mencionan debates sobre cómo utilizar la IA de manera ética y efectiva en el aula, enfatizando la necesidad de que los estudiantes comprendan los sesgos y limitaciones de estas herramientas.

El tema es objeto de discusión en diversos foros educativos. Por ejemplo, en CanvasCon 2024, expertos en tecnología educativa señalaron que no preparar a los estudiantes en el uso de IA sería un «perjuicio» para su futuro profesional. Informes recientes indican que muchos estudiantes ya utilizan herramientas de IA y esperan que las instituciones educativas les enseñen a usarlas de manera responsable y efectiva

El uso de IA en las aulas puede ofrecer beneficios, como la personalización del aprendizaje y la automatización de tareas administrativas, permitiendo a los docentes centrarse más en la enseñanza. Sin embargo, también existen preocupaciones sobre su influencia en la motivación y habilidades cognitivas de los estudiantes. Algunos temen que el uso excesivo de IA pueda disminuir la capacidad de pensamiento crítico y creatividad, ya que los estudiantes podrían depender demasiado de estas herramientas para completar tareas y resolver problemas

A pesar de las preocupaciones, muchos expertos coinciden en que no preparar a los estudiantes para interactuar con la IA sería un desservicio. Ryan Lufkin, vicepresidente de estrategia académica global en Instructure, señaló que los estudiantes trabajarán en entornos donde la IA es común, y las instituciones educativas deben adaptarse para preparar a los estudiantes en consecuencia

Las disciplinas de humanidades enfrentan desafíos únicos con la incorporación de la IA. Los docentes deben guiar a los estudiantes para identificar información de baja calidad generada por IA y enfatizar la importancia de producir trabajos que reflejen pensamiento original y crítico. A pesar de los avances tecnológicos, habilidades humanas como la empatía y el juicio crítico siguen siendo esenciales en la educación superior.

La ética en el uso de la IA es una preocupación creciente. Casos recientes han puesto de relieve la necesidad de políticas claras sobre el uso de IA en las escuelas. Por ejemplo, una familia en Massachusetts demandó a una escuela secundaria después de que su hijo fuera acusado de hacer trampa utilizando IA en un proyecto, lo que subraya la falta de directrices claras y la necesidad de educar tanto a estudiantes como a docentes sobre el uso responsable de estas herramientas.

En conclusión, la incorporación de la inteligencia artificial en la educación ofrece un amplio abanico de posibilidades para enriquecer el proceso de aprendizaje, personalizar la enseñanza y mejorar la eficiencia de los sistemas educativos. No obstante, también plantea retos importantes, como la necesidad de garantizar un uso ético y responsable, y evitar que el aprendizaje se vuelva dependiente de estas tecnologías en detrimento de habilidades fundamentales como el pensamiento crítico y la creatividad. Es esencial que las instituciones educativas adopten enfoques equilibrados y adaptativos que preparen a los estudiantes para un futuro en el que la IA será una herramienta indispensable, sin perder de vista el desarrollo integral de sus capacidades humanas. De esta manera, se logrará una integración de la IA que potencie el aprendizaje y capacite a los estudiantes para enfrentar los desafíos de un mundo cada vez más digitalizado.

Investigación sobre las perspectivas de los bibliotecarios sobre la IA Generativa

IFLA. «Investigating Librarian Perspectives on Generative AI: A Mixed-Methods R&D Initiative.» IFLA Repository. Publicado el 21 de agosto de 2023. https://repository.ifla.org/items/bd134451-66c5-4b6a-a307-910281922a25?utm_source=chatgpt.com

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La tecnología de IA generativa (IA gen), como ChatGPT, ha tenido un impacto significativo en el ámbito académico en 2023. Para investigar el potencial de incorporar la IA generativa, y específicamente los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), en Keenious, invitamos a especialistas en información a compartir sus opiniones, preocupaciones y evaluaciones éticas sobre las aplicaciones prácticas de la tecnología de IA generativa en las bibliotecas.

La tecnología de la inteligencia artificial generativa (IA gen), como ChatGPT, ha tenido un impacto notable en el ámbito académico en 2023. Para explorar cómo la IA generativa, en particular los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), podría integrarse en las bibliotecas, se llevó a cabo una investigación con la participación de especialistas en información. El objetivo era conocer sus opiniones, preocupaciones y evaluaciones éticas sobre las aplicaciones de esta tecnología en el entorno bibliotecario, específicamente en el contexto de la herramienta de investigación Keenious.

Metodología
Se realizaron cinco talleres idénticos de dos horas entre mayo y junio de 2023, con la participación de 52 especialistas en información provenientes de 21 instituciones ubicadas en 9 países diferentes. Los talleres incluyeron:

  • Discusión grupal sobre el uso de la IA generativa en bibliotecas a través de ejercicios individuales y colaborativos.
  • Evaluación ética de ocho casos hipotéticos de uso de la tecnología LLM.
  • Prueba y creación de solicitudes en un prototipo basado en LLM para evaluar la aplicabilidad práctica de la tecnología.

Para facilitar la interacción y organización de las actividades, se utilizó la plataforma colaborativa Mural, permitiendo que los participantes compartieran comentarios y opiniones a través de notas digitales.

Resultados Principales

  1. Evaluación Ética de los Casos de Uso
    Los participantes evaluaron la ética de diversos casos de uso de la IA generativa en las bibliotecas. Los casos de uso relacionados con «retroalimentación sobre el lenguaje» (4.0/5.0) y «ayudar a aprender sobre un tema» (3.91/5.0) fueron considerados como los más éticos. En cambio, los casos donde se utilizaba la IA para «imitar una profesión relevante» (2.84/5.0) o «generar texto basado en la entrada del usuario» (2.43/5.0) fueron calificados como los menos éticos.
  2. Preocupaciones sobre la Adopción de IA Generativa
    Durante los talleres, se identificaron 16 temas relacionados con las preocupaciones sobre la adopción de IA generativa en las bibliotecas. Entre las principales preocupaciones destacaron el miedo a la sustitución de empleos, el riesgo de sesgos en los contenidos generados y la incertidumbre sobre cómo la IA podría afectar la autonomía profesional de los bibliotecarios.
  3. Preocupaciones sobre la No Adopción de IA Generativa
    También surgieron 4 temas relacionados con las preocupaciones por no adoptar la IA generativa. Los participantes expresaron temores sobre el retraso tecnológico y la pérdida de oportunidades para mejorar los servicios bibliotecarios, lo que podría poner a las bibliotecas en desventaja frente a otras instituciones que adoptaran la tecnología.
  4. Propuestas de Intervenciones para Manejar las Preocupaciones
    Para abordar las preocupaciones surgidas, los participantes sugirieron 5 posibles intervenciones, entre las que se incluyeron la necesidad de ofrecer formación continua a los bibliotecarios sobre el uso de la IA, el establecimiento de directrices éticas claras y la integración de herramientas tecnológicas de manera gradual.

Conclusiones
El uso de la IA generativa en las bibliotecas está destinado a ser un tema de interés creciente. A través de este estudio, se identificaron 25 temas clave que abarcan una amplia gama de opiniones, desde escépticas hasta optimistas. Las preocupaciones relacionadas con la adopción de esta tecnología fueron las más discutidas, lo que refleja una visión crítica pero consciente de los posibles impactos de la IA. En el futuro, la evaluación ética de los casos de uso de los Modelos de Lenguaje Grande será esencial para guiar el desarrollo de herramientas tecnológicas como Keenious en el campo bibliotecario.

Este estudio sirve como un punto de partida para comprender cómo los especialistas en bibliotecas perciben la integración de la IA generativa en sus entornos profesionales, y establece una base para futuras investigaciones y desarrollos en el uso de la tecnología en las bibliotecas.

Promoviendo la Alfabetización en IA a través de las bibliotecas universitarias de EE. UU.: un análisis de LibGuides utilizando el Marco de Alfabetización en IA de EDUCAUSE

Chun Ru, K., & Tang, R. (2025). Promoting AI literacy through U.S. academic libraries: an analysis of LibGuides from ARL and Oberlin group libraries using the EDUCAUSE AI literacy framework. Information Research an International Electronic Journal, 30(iConf), 847–865. https://doi.org/10.47989/ir30iConf47182

El estudio examina 70 guías de bibliotecas (LibGuides) sobre inteligencia artificial generativa de bibliotecas universitarias afiliadas a la Association of Research Libraries (ARL) y al Oberlin Group, utilizando el marco de alfabetización en IA de EDUCAUSE. El análisis, a través de la evaluación de contenido, reorganiza y mejora dicho marco para adaptarlo mejor a las necesidades de la educación superior, llenando las brechas del modelo original y proponiendo un enfoque más detallado sobre la alfabetización en IA, considerando los desafíos específicos de las bibliotecas académicas.

Los resultados muestran que la mayoría de las guías se enfocan en herramientas básicas de IA y su uso responsable, pero con menos atención a las competencias técnicas avanzadas relacionadas con la creación de IA. Se observó que las LibGuides de ARL ofrecen una cobertura más completa en comparación con las del Oberlin Group. El estudio sugiere que para mejorar la alfabetización en IA, es necesario establecer iniciativas de formación y compartir conocimientos de manera constante entre las bibliotecas universitarias.

El estudio ofrece valiosos insights sobre el papel de las bibliotecas en la promoción de la alfabetización en IA generativa y propone áreas para futuras asociaciones estratégicas y mejoras.

De la tiza al chip: el uso de la inteligencia artificial en las aulas

Donaire, José Antonio, Mònica Puntí Brun, Konstantina Zerva, Raquel Camprubí Subirana y Núria Galí Espelt. De la tiza al chip: el uso de la inteligencia artificial en las aulas. Girona: Edicions UdG, enero de 2025.

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En 2023 un grupo de profesoras y profesores de la Universitat de Girona, con argumentos a favor de la inteligencia artificial en las aulas, e interesados por las posibilidades de ésta en la docencia universitaria, crearon un grupo de trabajo informal. Este libro recoge una parte de los resultados del trabajo del grupo, combinados con la búsqueda de la información sobre un tema que evoluciona de forma permanente​.

El texto describe el impacto de la inteligencia artificial (IA) en diversos ámbitos, desde la predicción de terremotos hasta la optimización del tráfico y la educación. La IA ya forma parte de la vida cotidiana, muchas veces de manera invisible, lo que plantea interrogantes sobre su incorporación en el ámbito educativo.

Ante su irrupción en las aulas, la primera reacción de muchos docentes ha sido prohibir su uso y aplicar medidas para evitar su influencia en la evaluación del alumnado. Sin embargo, esto plantea la necesidad de replantear los criterios de evaluación, ya que la IA puede facilitar tareas como la redacción de ensayos, la traducción o el análisis de textos sin un aprendizaje real.

A pesar de la resistencia, también hay argumentos a favor de su integración. Si la IA ya es efectiva en medicina, marketing o ingeniería, podría tener aplicaciones útiles en educación. Ignorarla podría generar una brecha entre la formación académica y el mundo laboral, como ocurrió con la llegada de los buscadores web. En respuesta a esta realidad, un grupo de docentes de la Universidad de Girona ha explorado el uso de la IA en la enseñanza mediante experimentos controlados, evaluando su impacto y utilidad real. Este libro recoge los resultados de sus investigaciones y reflexiones sobre la evolución de la IA en la educación.

Guía para la Integración de la IA Generativa en el Aprendizaje Profundo de la Alfabetización

AI for Education. «Guide to Integrating Generative AI for Deeper Literacy Learning.» AI for Education, November 22, 2024.

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La guíaexplora cómo aprovechar la inteligencia artificial generativa (GenAI) para mejorar el aprendizaje en el aula sin reemplazar el esfuerzo cognitivo necesario. Desarrollada en colaboración con Student Achievement Partners, la guía ofrece estrategias prácticas para apoyar la lucha productiva de los estudiantes mientras mantienen el trabajo cognitivo esencial que impulsa el aprendizaje.

El documento destaca un marco para diferenciar entre la lucha productiva y la contraproducente en la enseñanza de la alfabetización, proporcionando estrategias para fomentar el compromiso de los estudiantes sin reemplazar el pensamiento crítico. Además, incluye casos de uso en habilidades fundamentales, construcción de conocimiento e instrucción en escritura, con orientaciones específicas para educación primaria y rúbricas detalladas para la integración en el aula.

Los principios clave para la integración de la GenAI enfatizan que estas herramientas deben apoyar y no reemplazar la lucha productiva de los estudiantes, mejorar las prácticas pedagógicas probadas y alinearse con el desarrollo y los objetivos de alfabetización. En este sentido, se propone alejarse de tareas impulsadas por la tecnología y centrarse en el aprendizaje significativo, formulando preguntas como qué están aprendiendo los estudiantes y cómo la GenAI puede beneficiar el proceso sin reducir los desafíos necesarios para su desarrollo.

La guía también ofrece ejemplos concretos de buenas y malas prácticas en el uso de la GenAI, ilustrados con transcripciones de chatbots y casos de estudiantes. Se presentan estrategias para mejorar la carga cognitiva en el aula y prácticas a evitar que reduzcan las oportunidades de aprendizaje significativo. Además, se incluyen ejemplos específicos para estudiantes de secundaria con el permiso de sus familias.

Este recurso se distingue por basarse en principios de enseñanza de alfabetización con respaldo científico, mantener el compromiso cognitivo de los estudiantes y proporcionar ejemplos concretos de implementación responsable de la GenAI. A medida que la tecnología y su aplicación educativa evolucionan, la guía se actualizará con base en investigaciones emergentes y experiencias de aula. Se invita a los educadores a compartir sus experiencias y contribuir con sus conocimientos para mejorar la integración efectiva de la GenAI en la enseñanza de la alfabetización.

Las grandes empresas de inteligencia artificial han hecho caso omiso de las leyes de copyright

Pastor, Javier. “Todas las grandes IA han ignorado las leyes del copyright. Lo alucinante es que sigue sin haber consecuencias.” Xataka, 13 de marzo de 2025. https://www.xataka.com/legislacion-y-derechos/todas-grandes-ia-han-ignorado-leyes-copyright-alucinante-que-sigue-haber-consecuencias

Las grandes empresas de inteligencia artificial utilizan material protegido por derechos de autor para entrenar sus modelos, y hasta ahora, no han enfrentado repercusiones significativas. La reciente demanda de editoriales francesas contra Meta es solo otro capítulo en una batalla legal que parece no tener fin.

Las grandes empresas de inteligencia artificial (IA) han sido objeto de múltiples demandas por presuntas violaciones de derechos de autor al utilizar contenido protegido para entrenar sus modelos. A pesar de la gravedad de estas acusaciones, muchas de estas compañías han logrado eludir consecuencias legales significativas.

Las editoriales francesas han decidido actuar contra Meta por el uso indebido de contenido protegido. Sin embargo, no son las primeras en dar este paso, ni probablemente serán las últimas. Desde hace años, compañías de IA han empleado materiales con derechos de autor para alimentar sus algoritmos sin autorización, y la respuesta judicial ha sido, hasta ahora, ineficaz.

Getty Images fue una de las primeras en llevar a los tribunales a una empresa de IA. En 2023, demandó a Stable Diffusion por el uso no autorizado de sus imágenes en la generación de contenido visual. Sin embargo, a pesar de la magnitud de este caso y de muchos otros que han surgido desde entonces, la falta de resoluciones contundentes ha permitido que el problema persista.

Demandas destacadas contra empresas de IA

  • Getty Images vs. Stability AI: En enero de 2023, Getty Images demandó a Stability AI, desarrolladora de Stable Diffusion, acusándola de copiar y procesar ilegalmente millones de imágenes protegidas por derechos de autor para entrenar su modelo de IA generativa.
  • Discográficas vs. Empresas de IA: En junio de 2024, las principales discográficas, incluyendo Sony Music Entertainment, Universal Music Group y Warner Records, demandaron a las empresas de IA Suno y Udio por supuesta infracción de derechos de autor al utilizar contenido musical protegido sin autorización en el entrenamiento de sus modelos.
  • Autores vs. Anthropic: En agosto de 2024, un grupo de escritores presentó una demanda contra la empresa de IA Anthropic, acusándola de construir su negocio utilizando cientos de miles de libros protegidos por derechos de autor sin permiso ni compensación.

Resultados legales favorables a las empresas de IA

A pesar de las numerosas demandas, varias empresas de IA han obtenido fallos judiciales favorables:

  • OpenAI: En julio de 2024, OpenAI logró que se desestimaran dos demandas en su contra por supuestas violaciones de derechos de autor, relacionadas con la eliminación de información de gestión de derechos en los datos de entrenamiento de ChatGPT.
  • GitHub Copilot: En noviembre de 2022, se presentó una demanda contra GitHub Copilot por presunta violación de acuerdos de licencia abierta al utilizar código protegido para entrenar su modelo de IA. Sin embargo, en julio de 2024, un juez desestimó prácticamente todas las reclamaciones de los demandantes.

Iniciativas regulatorias y debates legales

La creciente preocupación por el uso de contenido protegido en el entrenamiento de modelos de IA ha llevado a iniciativas regulatorias y debates legales:

  • Regulación en España: El Gobierno español aprobó en marzo de 2025 una norma que obliga a etiquetar claramente los contenidos creados con IA, adaptando la legislación al Reglamento Europeo de IA. Las infracciones pueden acarrear multas de hasta 35 millones de euros o entre el 5% y el 7% de la facturación mundial de las empresas infractoras.
  • Propuestas en EE. UU.: OpenAI y Google han sugerido al Gobierno de Estados Unidos relajar las medidas de copyright para permitir un entrenamiento más eficiente de los modelos de IA, lo que ha generado debates sobre el equilibrio entre la innovación tecnológica y la protección de los derechos de autor.

La tensión entre el avance de la inteligencia artificial y la protección de los derechos de autor continúa siendo un tema central en la industria tecnológica. Mientras las empresas de IA buscan acceder a vastos conjuntos de datos para mejorar sus modelos, creadores y titulares de derechos exigen mecanismos que garanticen el uso ético y legal de sus obras. El desarrollo de marcos legales y regulaciones claras será esencial para equilibrar la innovación tecnológica con la protección de la propiedad intelectual.

La biblioteca y la construcción de la cultura de alfabetización en inteligencia artificial generativa

La biblioteca y la construcción de la cultura de alfabetización en inteligencia artificial generativa

por Julio Alonso Arévalo. Jornadas Técnicas Asociación de Bibliotecarios de la Iglesia en España. Valladolid 14/0372025

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En la era de la IA, la alfabetización informacional está evolucionando, adquiriendo una nueva dimensión. Es fundamental desarrollar la capacidad de comprender, evaluar e interactuar con la información generada por máquinas. La alfabetización en IA va más allá de la tradicional, enfrentando desafíos únicos como la identificación de medios manipulados, la comprensión de las implicaciones éticas y la distinción entre textos escritos por humanos y por IA. A medida que la IA transforma industrias, medios y comunicaciones, esta alfabetización capacita a las personas para juzgar la credibilidad de la información generada por IA, fomentando un uso ético y responsable de esta tecnología revolucionaria.