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Resultados de la encuesta sobre el uso de la IA en la industria editorial norteamericana

BookNet Canada. “Results from the AI Use Across the North American Book Industry Survey.” BookNet Canada, April 27, 2026. https://www.booknetcanada.ca/blog/2026/4/27/results-from-the-ai-use-across-the-north-american-book-industry-survey

BookNet Canada y BISG anuncian una nueva edición de la encuesta para el verano de 2026, lo que demuestra que consideran la inteligencia artificial un fenómeno dinámico cuyo impacto debe seguir midiéndose periódicamente.

BookNet Canada publicó los resultados de una encuesta elaborada junto con el grupo de trabajo sobre inteligencia artificial de la Book Industry Study Group (BISG), con el objetivo de medir cómo se está incorporando la IA en la cadena del libro de habla inglesa en Estados Unidos y Canadá. El estudio parte de una constatación clara: la inteligencia artificial generativa ha irrumpido con fuerza en múltiples sectores, pero en el mundo editorial genera tensiones especiales, ya que se trata de una industria basada precisamente en la creatividad humana, la autoría y la gestión del conocimiento.

La encuesta reunió 559 respuestas, con una tasa de finalización del 90 %, lo que indica un alto grado de interés del sector por comprender el fenómeno. Los datos muestran una adopción relevante pero todavía parcial: el 46 % de las personas encuestadas afirmó usar IA a título individual, mientras que el 48 % señaló que sus organizaciones ya emplean estas tecnologías de algún modo. Esto sugiere que la IA ha dejado de ser una curiosidad experimental para convertirse en una herramienta presente en el trabajo editorial cotidiano, aunque todavía no universalizada.

En cuanto a los usos concretos, la inteligencia artificial se concentra sobre todo en tareas administrativas y operativas. Entre los individuos, un 24 % la utiliza para este tipo de funciones, mientras que en las organizaciones la cifra asciende al 29 %. También destaca su aplicación en actividades de marketing, igualmente con un 29 % de adopción organizativa, y en análisis de datos o elaboración de informes, donde ronda el 21 % en empresas y el 20 % en usuarios individuales. El patrón es significativo: la IA no está penetrando prioritariamente en la creación literaria, sino en áreas de apoyo, automatización y eficiencia empresarial.

Uno de los aspectos más relevantes del informe es la dimensión ética y jurídica. La principal preocupación de los encuestados —compartida por un contundente 86 %— se refiere a la falta de controles adecuados sobre el uso de materiales protegidos por copyright. Esto revela que, para el ecosistema del libro, el debate sobre la IA no gira solo en torno a productividad o innovación, sino sobre todo alrededor de la propiedad intelectual, la legitimidad del entrenamiento de modelos y la protección de autores y editores frente al uso no autorizado de sus contenidos.

El informe también deja entrever una industria dividida en tres grandes grupos: organizaciones que adoptan activamente la IA, otras que la rechazan frontalmente y un amplio sector intermedio que observa con cautela antes de tomar decisiones. Esa prudencia responde, según BookNet Canada, a un contexto de márgenes económicos ajustados y recursos limitados, donde cualquier inversión tecnológica debe justificarse con claridad. En otras palabras, la IA interesa, pero no a cualquier precio ni sin garantías.

La evolución futura probablemente mostrará si la IA se consolida como infraestructura silenciosa de la edición —mejorando procesos internos— o si avanza hacia funciones más sensibles, como la selección editorial, la recomendación cultural o incluso la creación de contenidos. Por ahora, el mensaje central del estudio es claro: la industria del libro ya está entrando en la era de la IA, pero lo hace con reservas, vigilancia y una fuerte exigencia de responsabilidad ética.

El cuento de Roald Dahl que anticipó la inteligencia artificial y la muerte del escritor

Dahl, Roald. “The Great Automatic Grammatizator.” 1954. PDF. Accedido en 2026. https://gwern.net/doc/fiction/science-fiction/1953-dahl-thegreatautomaticgrammatizator.pdf

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Relato de Roald Dahl en el que un ingeniero frustrado diseña una máquina capaz de generar literatura mediante reglas gramaticales y combinatorias. El invento se industrializa y permite producir textos en masa, sustituyendo progresivamente a los escritores humanos en el mercado editorial. La historia satiriza la deshumanización de la creatividad y anticipa debates actuales sobre la automatización de la escritura y la inteligencia artificial.

Adolph Knipe, un joven ingeniero que trabaja en una empresa tecnológica, pero que en realidad esconde una ambición frustrada: quiere ser escritor. Sin embargo, su experiencia con el rechazo editorial y su formación técnica le llevan a una idea radicalmente distinta de la literatura: en lugar de ver la escritura como un acto creativo humano, la concibe como un proceso mecánico basado en reglas combinatorias del lenguaje.

A partir de esta intuición, Knipe desarrolla la idea de construir una máquina capaz de generar textos automáticamente. Su jefe, Bohlen, inicialmente desconfiado, termina aceptando financiar el proyecto al percibir su enorme potencial económico. La lógica es clara: si la máquina puede producir relatos aceptables de forma continua y barata, podría revolucionar el mercado literario.

La máquina, denominada el “Gran Gramaticador Automático”, se basa en un sistema de reglas gramaticales y combinaciones de palabras que permite generar historias de manera sistemática. Aunque los textos resultantes no son de gran calidad literaria, sí son coherentes, comprensibles y, sobre todo, infinitamente reproducibles. Esto convierte al sistema en una herramienta extremadamente rentable.

El éxito del invento lleva a Knipe y Bohlen a dar un paso más ambicioso: intervenir directamente en el mundo editorial. Su estrategia consiste en convencer a escritores reales —incluidos autores reconocidos— para que firmen contratos en los que ceden el uso de su nombre a cambio de una compensación económica. A partir de ese momento, la máquina escribe los textos que se publican bajo esos nombres. El prestigio del autor humano se mantiene como marca, pero el contenido es producido por el sistema automatizado.

Este modelo de negocio se expande rápidamente. Muchos escritores aceptan, seducidos por la estabilidad económica y la ausencia de esfuerzo creativo. Poco a poco, la figura del autor individual empieza a diluirse, sustituida por una producción industrial de literatura firmada con nombres humanos pero generada por la máquina.

A medida que el sistema se consolida, la industria editorial se transforma por completo. La abundancia de textos producidos por el gramaticador hace que los libros se vuelvan un producto barato y masivo. La calidad literaria deja de ser un criterio central; lo importante es la cantidad, la rentabilidad y la eficiencia del sistema automatizado.

Sin embargo, esta expansión tiene un efecto colateral inquietante: los escritores que se niegan a participar en el sistema quedan progresivamente marginados. Sus obras ya no pueden competir en un mercado inundado por producción automática. El relato muestra así un proceso de desplazamiento silencioso de la creatividad humana por la lógica industrial de la máquina.

El desenlace adquiere un tono oscuro e irónico. El mundo literario queda dominado por el gramaticador, mientras la escritura humana sobrevive solo de forma residual o marginal. La autoría deja de ser un acto de creación individual para convertirse en una etiqueta comercial aplicada a productos generados automáticamente.

¿Quién es el autor cuando las máquinas pueden escribir?

McCray, W. Patrick. “What Is Authorship When Machines Can Write?” MIT Press Reader, 27 de abril de 2026. https://thereader.mitpress.mit.edu/what-is-authorship-when-machines-can-write/

El artículo aborda una cuestión central en la era de la inteligencia artificial generativa: qué significa ser autor cuando las máquinas pueden producir textos coherentes, creativos y aparentemente humanos. A partir del auge de sistemas como los modelos de lenguaje tipo ChatGPT, el autor explora cómo la noción de autoría —tradicionalmente vinculada a la creatividad, la intención y la originalidad humanas— se está volviendo cada vez más difusa.

McCray sitúa el debate en un contexto histórico amplio. Señala que la preocupación por máquinas capaces de escribir no es nueva, sino que tiene antecedentes en la literatura y la cultura del siglo XX. Ejemplos como el cuento de Roald Dahl The Great Automatic Grammatizator (1954) ya imaginaban un mundo en el que las máquinas producían literatura en masa, desplazando a los escritores humanos. Asimismo, menciona experimentos tempranos de generación automática de texto, como los de Christopher Strachey también en los años cincuenta, que producían cartas de amor mediante algoritmos simples, o el programa RACTER en los años ochenta, que llegó a publicar textos atribuidos a una “máquina escritora”. En 1981 apareció un relato firmado por una entidad llamada RACTER, un programa informático desarrollado por William Chamberlain y Thomas Etter. Publicado en la revista Omni, el texto “Soft Ions” se presentó como el primer experimento de ficción generada por ordenador. Strachey logró que un ordenador Ferranti Mark 1 generara cartas de amor mediante un algoritmo. Aunque los resultados eran pobres literariamente, eran comprensibles y mostraban enormes posibilidades combinatorias. RACTER seleccionaba palabras al azar y las organizaba según reglas gramaticales codificadas. Más tarde produciría incluso un libro de poemas, The Policeman’s Beard Is Half-Constructed, con frases absurdas pero ocasionalmente sugerentes.

A partir de estos antecedentes, el autor muestra que la idea de la escritura como proceso mecánico o combinatorio ha sido discutida también por pensadores como Italo Calvino, quien sugirió que la literatura podía entenderse como un sistema de reglas y combinaciones, lo que abría la posibilidad teórica de que una máquina pudiera generar textos literarios. La historia describe a un ingeniero brillante pero frustrado que construye una máquina capaz de producir ficción aceptable. El dispositivo genera relatos mediocres en masa, que su creador vende a gran escala, desplazando a los escritores humanos. Finalmente, el inventor ofrece contratos a autores para que dejen de escribir a cambio de dinero, y el relato culmina con la imagen de un escritor pobre que se niega a firmar y reza: “Danos fuerza, Señor, para dejar que nuestros hijos pasen hambre”.

El núcleo del artículo se centra en la irrupción de los modelos de lenguaje actuales, basados en aprendizaje profundo y entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Estas tecnologías no “comprenden” el lenguaje en sentido humano, sino que generan texto mediante predicción estadística de palabras. Sin embargo, sus resultados pueden ser sorprendentemente coherentes, lo que plantea una tensión: si el resultado es indistinguible del texto humano, ¿importa cómo se produce?

McCray analiza también las implicaciones éticas, legales y laborales de esta transformación. Destaca conflictos recientes en el ámbito editorial y audiovisual, como huelgas de guionistas preocupados por el uso de IA en la escritura de guiones, así como demandas de autores que denuncian el uso no autorizado de sus obras para entrenar modelos de IA. También introduce el concepto de “textpocalypse”, la idea de una sobreproducción de textos generados por máquinas que podría saturar el ecosistema informativo.

El artículo plantea que la autoría no es solo una cuestión técnica, sino también social y cultural. La figura del autor implica intención, responsabilidad, creatividad y reconocimiento, elementos que la IA no posee en el mismo sentido que un ser humano. Sin embargo, la creciente calidad de los textos generados por máquinas obliga a reconsiderar estas categorías.

McCray no ofrece una respuesta cerrada, sino que subraya la incertidumbre del momento actual. La historia de la tecnología muestra que las fronteras entre lo humano y lo mecánico en la escritura han sido siempre móviles. Por ello, la pregunta sobre qué significa ser autor en la era de la IA sigue abierta y en evolución constante, dependiente tanto del desarrollo tecnológico como de las decisiones culturales y legales que se tomen en el futuro.

Los chatbots de IA superan a médicos en algunos diagnósticos, pero el mejor resultado llega cuando trabajan juntos

Cohen, Shy. “Chatbots Outperform Doctors in Diagnosing Many Diseases, Study Finds.” The Brighter Side of News, April 26, 2026.

Dos investigaciones dirigidas por Stanford Medicine han reavivado el debate sobre el papel de la inteligencia artificial en la medicina al mostrar que los chatbots avanzados pueden igualar e incluso superar a los médicos en determinadas tareas diagnósticas y de toma de decisiones clínicas complejas. Los estudios, publicados en las revistas Nature Medicine y npj Digital Medicine, no plantean la sustitución del profesional sanitario, sino una nueva forma de colaboración entre médicos y sistemas de IA. Según los autores, la mejor atención no surge cuando trabaja solo el humano ni cuando actúa sola la máquina, sino cuando ambos combinan sus fortalezas.

Los investigadores se centraron en un tipo de situaciones muy frecuentes en la práctica médica: casos donde el diagnóstico no basta para decidir qué hacer después. Saber qué enfermedad tiene un paciente es solo una parte del problema; luego hay que elegir si operar o esperar, si cambiar una medicación, si hacer una biopsia o si solicitar nuevas pruebas. Estas decisiones dependen de múltiples factores, como el historial del paciente, los riesgos del tratamiento, la disponibilidad del sistema sanitario o incluso las preferencias personales del enfermo. En esa “zona gris” de la medicina, donde no existe una respuesta única y automática, la IA mostró un rendimiento notable.

En el primer estudio se compararon tres grupos: un chatbot funcionando por sí solo, médicos apoyados por un chatbot y médicos que solo podían consultar internet y fuentes médicas convencionales. A todos se les presentaron cinco casos clínicos anonimizados y debían explicar qué harían, por qué lo harían y qué elementos influían en su decisión. Posteriormente, especialistas certificados evaluaron la calidad de esas respuestas mediante una rúbrica clínica. El resultado fue llamativo: el chatbot obtuvo mejores puntuaciones que los médicos que trabajaban sin IA, mientras que los médicos que utilizaron apoyo del chatbot alcanzaron resultados similares a los de la máquina.

Este hallazgo llevó a una segunda investigación, orientada a una cuestión más práctica: si médico e inteligencia artificial colaboran, ¿cuál es el mejor orden de intervención? Para responderla, el equipo desarrolló un sistema basado en OpenAI GPT-4 diseñado específicamente para razonar junto a médicos. Se probaron dos escenarios: en el primero, la IA analizaba el caso antes que el clínico; en el segundo, el médico emitía primero su opinión y luego consultaba la respuesta de la IA. Después, el sistema generaba una síntesis conjunta señalando coincidencias, discrepancias y críticas de ambas posturas.

Participaron setenta médicos con licencia en Estados Unidos, entre residentes y especialistas consolidados, casi todos del área de medicina interna. Los médicos que solo usaron recursos convencionales obtuvieron una media del 75%. Quienes trabajaron con IA como primera opinión alcanzaron el 85%, mientras que los que usaron la IA como segunda opinión llegaron al 82%. El chatbot en solitario obtuvo el promedio numérico más alto, con un 87%, aunque sin diferencias estadísticamente decisivas respecto a los médicos asistidos por IA.

Más interesante aún fue comprobar que el orden de colaboración modificaba los resultados. Cuando la IA actuaba primero, las decisiones clínicamente accionables —es decir, diagnóstico final y pasos inmediatos de tratamiento— fueron superiores en casi un 9% respecto al grupo donde el médico hablaba antes. También se observó una ligera mejora en velocidad de resolución. Los investigadores creen que esto se debe a un fenómeno de “anclaje”: cuando el médico emite primero su juicio, la IA tiende a alinearse con esa idea inicial, en lugar de ofrecer una valoración verdaderamente independiente.

El análisis cualitativo mostró además un aspecto humano inesperado. Muchos médicos empezaron a interactuar con la IA como si fuera un colega de trabajo, escribiendo frases como “Buena idea” o “Gracias por tu ayuda”. Esto sugiere que la inteligencia artificial no solo puede funcionar como herramienta técnica, sino también como interlocutor cognitivo que estimula reflexión, contraste de hipótesis y revisión de decisiones.

No obstante, los propios autores advierten importantes límites. Los estudios se realizaron con casos clínicos simulados y estructurados, no con pacientes reales en consulta u hospital. En la práctica cotidiana intervienen conversaciones, exploraciones físicas, incertidumbre emocional y factores sociales difíciles de reproducir en un experimento. Además, la IA mostró errores y comportamientos inconsistentes: en algunos casos ofreció respuestas distintas ante el mismo problema, y en otros interpretó mal datos básicos, como considerar fiebre una temperatura normal.

Por ello, los investigadores insisten en un mensaje clave: los pacientes no deberían sustituir la consulta médica por un chatbot. La IA puede ser útil para apoyar diagnósticos difíciles, comparar opciones terapéuticas o reducir errores, pero la responsabilidad final debe seguir recayendo en profesionales humanos. La empatía, el juicio clínico contextual, la ética y la relación médico-paciente siguen siendo dimensiones que ninguna máquina domina plenamente.

En conjunto, estas investigaciones apuntan a que el futuro de la medicina probablemente no será “médicos contra inteligencia artificial”, sino médicos con inteligencia artificial. El verdadero desafío no consiste solo en crear modelos más potentes, sino en diseñar flujos de trabajo seguros, fiables y bien integrados donde la tecnología complemente al profesional. En ese equilibrio podría estar una de las mayores transformaciones sanitarias de las próximas décadas.

OpenAI prepara un móvil con agentes de IA que podría sustituir a las aplicaciones

Porter, Jon. “OpenAI’s Rumored Phone Would Replace Apps With AI Agents.” CNET, 27 de abril de 2026. https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openais-rumored-phone-would-replace-apps-with-ai-agents/?utm_source=flipboard&utm_content=user%2Fcnet

El nuevo móvil de OpenAI no sería simplemente otro teléfono, sino un intento de redefinir cómo interactuamos con la tecnología móvil. Si el proyecto prospera, podría marcar el paso de la era de las aplicaciones a la era de los asistentes autónomos.

Un nuevo rumor sugiere que OpenAI estaría explorando el desarrollo de un teléfono inteligente diseñado en torno a agentes de inteligencia artificial, en lugar del modelo tradicional basado en aplicaciones. La información procede de filtraciones atribuidas al analista Ming-Chi Kuo y apunta a un dispositivo que transformaría por completo la experiencia móvil: en vez de abrir apps individuales para pedir comida, reservar viajes, responder mensajes o gestionar tareas, el usuario simplemente formularía una petición y una IA se encargaría de ejecutar todo el proceso.

La idea central consiste en sustituir la interfaz fragmentada actual —dominado por iconos y plataformas separadas— por una experiencia conversacional unificada. Así, el teléfono funcionaría como un asistente permanente capaz de coordinar servicios externos, aprender rutinas personales y actuar con autonomía. Este enfoque encaja con la tendencia creciente hacia los llamados “AI agents”, sistemas capaces de tomar decisiones, encadenar acciones y completar tareas complejas con mínima intervención humana.

Según las informaciones disponibles, Qualcomm y MediaTek podrían colaborar en el desarrollo de procesadores especializados, mientras que Luxshare sería un socio industrial clave para la fabricación. La producción masiva no comenzaría antes de 2028, lo que indica que el proyecto estaría todavía en una fase temprana.

El posible dispositivo tendría implicaciones enormes para el mercado tecnológico. En la actualidad, Apple y Google controlan gran parte del ecosistema móvil mediante sus tiendas de aplicaciones y sistemas operativos. Un teléfono donde la IA media directamente entre usuario y servicios podría debilitar ese modelo económico basado en apps, suscripciones y comisiones.

También existe escepticismo. El fracaso comercial de productos recientes como asistentes portátiles centrados en IA ha demostrado que no basta con incorporar inteligencia artificial para reemplazar al smartphone tradicional. Además, para triunfar, OpenAI necesitaría ofrecer una experiencia claramente superior en privacidad, fiabilidad, batería y utilidad cotidiana.

Musk contra OpenAI: arranca el juicio que puede redefinir el futuro de la inteligencia artificial

Yildirim, Ece. “Jury Selection Signals the Start of Elon Musk and OpenAI’s Blockbuster Court Battle.” Gizmodo, 27 de abril de 2026.

Artículo en Gizmodo

La selección del jurado ha marcado el inicio formal del esperado juicio entre Elon Musk y Sam Altman, una batalla legal que puede tener profundas consecuencias para la industria global de la inteligencia artificial. El proceso se desarrolla en un tribunal federal de Oakland bajo la supervisión de la jueza Yvonne Gonzalez Rogers. Tras la elección de un jurado de nueve personas, el juicio entra ahora en la fase de alegatos iniciales y se prevé que se extienda durante varias semanas.

El origen del conflicto se remonta a la fundación de OpenAI en 2015 como organización sin ánimo de lucro dedicada al desarrollo seguro y beneficioso de la IA. Musk fue uno de los cofundadores y principales financiadores iniciales, pero abandonó la organización en 2018. En 2024 demandó a OpenAI, a Altman, al presidente Greg Brockman y a Microsoft, alegando que traicionaron la misión original al transformar la entidad en una estructura orientada al beneficio económico. Según Musk, el giro empresarial vulneró los compromisos iniciales y permitió apropiarse de activos concebidos para el interés público.

OpenAI rechaza tajantemente esas acusaciones. La compañía sostiene que Musk conocía desde años atrás la necesidad de una estructura comercial para financiar el desarrollo de modelos avanzados, y afirma que sus ataques responden más a rivalidad empresarial que a principios éticos. OpenAI también subraya que Musk compite directamente con ellos mediante xAI, creadora del chatbot Grok. Desde esta perspectiva, el litigio sería también una pugna estratégica entre dos visiones del liderazgo tecnológico.

Lo que está en juego va mucho más allá de una disputa personal. Musk solicita daños multimillonarios —diversas fuentes los sitúan por encima de los 100.000 millones de dólares— y también pretende revertir la evolución corporativa de OpenAI, restaurando un mayor control sin ánimo de lucro. Incluso se ha informado de que pide la salida de Altman y Brockman de puestos directivos. Si prosperara, la sentencia podría alterar la estructura de una de las compañías más influyentes del mundo en IA generativa.

El juicio también promete revelar información interna sobre decisiones estratégicas, relaciones entre grandes tecnológicas y negociaciones privadas en el corazón de Silicon Valley. Está previsto que declaren figuras de primer nivel como Musk, Altman, Brockman y el CEO de Microsoft, Satya Nadella. Por ello, el caso no solo examina responsabilidades legales, sino también quién controlará la próxima etapa del desarrollo de la inteligencia artificial.

Tabla periódica de las APPS gratuitas de Inteligencia Artificial

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Tabla periódica de las APPS gratuitas de Inteligencia Artificial

1. Chatbots y Procesamiento de Texto (Azul Oscuro)

Es el núcleo de la IA generativa. Se dividen en modelos generales y especialistas en documentos.

  • Los «Big Four»: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Copilot (Microsoft) y Claude AI (Anthropic). Son modelos de lenguaje general para razonamiento, programación y escritura creativa.
  • Investigación y Búsqueda: Perplexity y ResearchGPT. A diferencia de los anteriores, citan fuentes en tiempo real, ideales para trabajos académicos.
  • Análisis de Documentos: ChatPDF, Humata, PDF AI y Ask your PDF. Permiten «hablar» con archivos PDF para extraer resúmenes o datos específicos sin leer todo el texto.
  • Escritura y Corrección: Grammarly (corrección gramatical), Quillbot (paráfrasis) y DeepL (el mejor traductor basado en redes neuronales).

2. Imágenes y Diseño Visual (Azul Claro)

Aquí la IA se divide entre generación desde cero y edición de fotos existentes.

  • Generadores Artísticos: Leonardo AI y Stable Diffusion. Ofrecen un control inmenso sobre el estilo, la iluminación y la composición.
  • Diseño Rápido: Microsoft Designer y Adobe Express. Ideales para crear posts de redes sociales o carteles sin ser diseñador.
  • Utilidades de Edición: Cutout pro (eliminar fondos), AI image enlarger (reescalar imágenes sin perder calidad) y Pikaso (generación en tiempo real mientras dibujas).

3. Presentaciones (Cian / Turquesa)

Herramientas que eliminan el «miedo a la diapositiva en blanco».

  • Gamma y Tome: Son las más potentes. Escribes un tema y la IA genera la estructura, el texto y las imágenes de toda la presentación en segundos.
  • Slides AI y SlidesGPT: Extensiones directas para Google Slides o PowerPoint que ayudan a formatear contenido existente.

4. Video y Animación (Verde)

El sector con mayor crecimiento tecnológico actualmente.

  • Avatares Realistas: HeyGen y Vizard. Permiten crear videos de personas hablando simplemente escribiendo el guion.
  • Generación de Video: LumaLabs (creación de video 3D y cinemático) y Fliki (convierte artículos de blog en videos con voz).
  • Creatividad: Animated drawings (da vida a dibujos hechos a mano) y Monster Mash (animación 3D basada en bocetos 2D).

5. Audio y Música (Rosa / Magenta)

Desde clonación de voz hasta composición musical.

  • Música: Suno (capaz de crear canciones completas con letra y voz) y Music FX (de Google, para bases ambientales).
  • Voz (Text-to-Speech): ElevenLabs (la voz más humana del mercado) y Speechify (lee textos largos, ideal para audiolibros personales).
  • Productividad de Audio: Adobe Podcast (limpia el ruido de fondo como si estuvieras en un estudio profesional) y Krisp (cancela ruido en llamadas en vivo).

6. Educación (Morado)

Herramientas diseñadas para el aula, tanto para el profesor como para el alumno.

  • Cuestionarios y Exámenes: Conker, QuestionWell y Formative. Generan preguntas y evaluaciones automáticamente a partir de un texto.
  • Tutoría: Wolfram Alpha (el motor de conocimiento computacional para matemáticas y física) y Socratic (ayuda visual para resolver tareas).
  • Gestión de Clase: Magic School (asistente integral para planificación docente) y Edpuzzle (para hacer videos interactivos).

Demasiada ciencia, ¿poco rigor? El alud de publicaciones inquieta a los expertos

Sample, Ian. “Quality of Scientific Papers Questioned as Academics ‘Overwhelmed’ by the Millions Published.” The Guardian, 13 de julio de 2025.

Acceso al artículo

Se analiza la creciente preocupación en la comunidad científica por el deterioro de la calidad de los artículos académicos, en un contexto de producción masiva de publicaciones. La cantidad de trabajos científicos ha aumentado de forma muy significativa en la última década —pasando de 1,71 millones en 2015 a 2,53 millones en 2024—, lo que ha generado una sobrecarga tanto en los investigadores como en los sistemas de revisión por pares.

El artículo parte de un episodio aparentemente anecdótico —un estudio científico acompañado de una imagen absurda generada por inteligencia artificial— para revelar un problema mucho más profundo: la crisis estructural de la publicación científica. Aquel trabajo, publicado en la revista Frontiers in Cell and Developmental Biology, se hizo viral no por su contenido, sino por un gráfico grotesco que ningún autor, editor ni revisor detectó como erróneo antes de su publicación. Su rápida retirada evidenció fallos graves en los mecanismos de control de calidad, pero sobre todo sirvió como síntoma de un sistema sometido a una presión sin precedentes.

Desde sus orígenes en el siglo XVII con la Royal Society y su revista Philosophical Transactions, la publicación científica ha sido el eje central de la construcción del conocimiento. En sus páginas se han formulado teorías fundamentales por figuras como Isaac Newton, Charles Darwin o Albert Einstein. Hoy, sin embargo, ese sistema no solo documenta la ciencia, sino que condiciona decisiones médicas, políticas y económicas de enorme impacto global. Precisamente por ello, cualquier deterioro en su fiabilidad tiene consecuencias que trascienden el ámbito académico.

El problema central es la explosión del volumen de publicaciones. En apenas una década, la producción científica ha crecido de forma vertiginosa, superando los tres millones de artículos anuales. Este aumento no responde únicamente a un progreso genuino del conocimiento, sino también a incentivos institucionales que premian la productividad cuantitativa. En el entorno académico del “publicar o perecer”, los investigadores ven sus carreras determinadas por el número de artículos y citas, lo que favorece prácticas como fragmentar resultados, priorizar estudios fáciles o exagerar conclusiones. Como advierte el investigador Mark Hanson, muchos trabajos no aportan nada realmente nuevo, pero siguen produciéndose porque el sistema así lo exige.

Esta sobreproducción tiene efectos directos sobre el proceso de revisión por pares, pilar tradicional de la calidad científica. La carga es tan elevada que los expertos dedican millones de horas a evaluar trabajos de forma voluntaria, lo que dificulta mantener estándares rigurosos. En este contexto, errores, fraudes o contenidos generados por inteligencia artificial pueden pasar desapercibidos con mayor facilidad. Según Venki Ramakrishnan, premio Nobel, el sistema es ya “insostenible”, aunque no exista un consenso claro sobre cómo reformarlo.

A estos problemas se suma el modelo económico de la publicación científica. Grandes editoriales como Elsevier o Springer Nature han consolidado un sistema en el que los propios investigadores —financiados con fondos públicos— producen y revisan el conocimiento, mientras las editoriales obtienen beneficios mediante suscripciones o tasas de acceso abierto. Este último modelo, aunque amplía la difusión, introduce un incentivo perverso: cuanto más se publica, más ingresos se generan. Algunas editoriales, como MDPI, han multiplicado los números especiales de sus revistas, lo que incrementa el volumen de artículos y, con ello, las dudas sobre su calidad.

El resultado es un ecosistema saturado en el que proliferan fenómenos preocupantes: retractaciones en aumento, revistas depredadoras que aceptan cualquier contenido a cambio de pago, fábricas de artículos fraudulentos y el uso creciente de inteligencia artificial para generar textos científicos. Todo ello contribuye a “contaminar” la literatura académica y pone en riesgo la confianza pública en la ciencia.

Sin embargo, varios expertos coinciden en que el mayor problema no es el fraude, sino la abundancia de investigaciones irrelevantes: trabajos técnicamente correctos pero carentes de interés o utilidad real. El físico Andre Geim subraya que muchas comunidades científicas tienden a perpetuarse incluso cuando sus líneas de investigación han dejado de ser productivas, impulsadas por inercias económicas y emocionales.

Ante este panorama, se plantean diversas vías de reforma. Algunas propuestas apuntan a cambiar los incentivos del sistema —priorizando la calidad sobre la cantidad—, fomentar la publicación en revistas sin ánimo de lucro o limitar el uso indiscriminado de la revisión por pares. También se reconoce que la tecnología, incluida la inteligencia artificial, podría formar parte de la solución, ayudando a filtrar, analizar y sintetizar el enorme volumen de información disponible.

En definitiva, el artículo dibuja un escenario en el que la ciencia, paradójicamente, corre el riesgo de verse debilitada por su propio crecimiento. La acumulación masiva de conocimiento no garantiza su valor; al contrario, puede diluirlo. El reto no es producir más ciencia, sino asegurar que la que se produce siga siendo relevante, rigurosa y fiable.

Meta vigila a sus empleados para entrenar IA: del trabajo cotidiano al dato automatizado

Kanellopoulos, Michael. “Meta to Track Employee Mouse, Keyboard Activity to Train AI Models.” PCMag, 22 de abril de 2026. https://uk.pcmag.com/ai/164547/meta-to-track-employee-mouse-keyboard-activity-to-train-ai-models

Meta ha puesto en marcha una iniciativa interna para recopilar datos de sus propios empleados con el fin de entrenar modelos de inteligencia artificial. A través de un software instalado en los ordenadores corporativos, la empresa registra movimientos del ratón, pulsaciones de teclado y otras interacciones digitales, con el objetivo de mejorar la capacidad de sus sistemas para imitar el comportamiento humano frente a un ordenador.

Este programa —conocido como Model Capability Initiative (MCI)— forma parte de una estrategia más amplia orientada a desarrollar agentes de IA capaces de realizar tareas laborales de forma autónoma. La lógica subyacente es que, para que estos sistemas funcionen de manera eficaz, necesitan aprender a partir de ejemplos reales de uso: cómo se navega por menús, se utilizan atajos de teclado o se completan tareas rutinarias en entornos digitales.

Meta sostiene que los datos recogidos se limitarán a aplicaciones de trabajo y que existen de protección para evitar el acceso a información sensible. Además, la compañía afirma que estos datos no se utilizarán para evaluar el rendimiento de los empleados, sino exclusivamente para el entrenamiento de modelos.

Sin embargo, la iniciativa ha generado preocupación y rechazo entre los trabajadores, especialmente por la falta de opción para excluirse del programa en dispositivos corporativos. Muchos empleados perciben esta práctica como una forma intensificada de vigilancia laboral, que va más allá de los mecanismos tradicionales de monitorización y se acerca a un modelo de supervisión continua.

El artículo también sitúa esta medida en el contexto de una transformación más amplia del sector tecnológico, donde las grandes empresas buscan nuevas fuentes de datos para alimentar sus modelos de IA. En este caso, el propio trabajo humano se convierte en materia prima para automatizar futuras tareas, lo que plantea tensiones éticas, legales y laborales, especialmente en regiones con regulaciones más estrictas como Europa.

La noticia ilustra un cambio significativo: el paso de la IA como herramienta de apoyo a la IA como sistema que aprende directamente del comportamiento humano para sustituirlo parcialmente. Esto abre un debate crucial sobre privacidad, poder corporativo y el futuro del trabajo en entornos altamente automatizados.

Publicación académica en la era de la IA: del valor del contenido a valor de la confianza como nuevo eje del sistema científico

“Academic Publishing in the Age of AI: From Content to Trust.” The Scholarly Kitchen, 22 de abril de 2026. https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/04/22/academic-publishing-in-the-age-of-ai-from-content-to-trust/.

La inteligencia artificial no debe entenderse simplemente como una herramienta que mejora la productividad en la publicación académica, sino como un cambio estructural profundo en la forma en que circula el conocimiento. Este cambio afecta directamente a cómo se construye, valida y percibe la autoridad científica. En otras palabras, la IA no solo acelera procesos, sino que transforma los mecanismos mediante los cuales se genera credibilidad en la ciencia.

Tradicionalmente, el sistema de publicación académica ha estado centrado en el contenido: artículos, libros o datasets evaluados mediante revisión por pares. Sin embargo, en un entorno donde la IA puede generar textos científicos, resumir investigaciones o incluso producir resultados plausibles a gran escala, el contenido en sí mismo deja de ser un indicador suficiente de calidad. El artículo sostiene que estamos transitando hacia un modelo donde lo fundamental ya no es tanto “qué se publica”, sino “en quién confiar” y “cómo se valida” lo publicado.

La IA se integrará en el flujo de trabajo de la investigación. Lo más importante de la IA no es que los científicos la «usen»; La IA se integrará en la infraestructura científica misma. Ya observamos indicios tempranos: automatización del flujo de trabajo de investigación, herramientas de selección de manuscritos, controles de integridad de la investigación, herramientas de redacción científica y revisión por pares asistida por IA. Estos sistemas y herramientas se integrarán cada vez más y será más difícil separarlos de los flujos de trabajo que respaldan.

Con el tiempo, la IA estará presente en todo el ciclo de vida de la investigación, ayudando en la planificación de experimentos, la optimización de protocolos, el análisis de datos, la detección de anomalías y el reconocimiento de patrones. La IA ya se está integrando en la mayoría de las plataformas de publicación, sistemas de revisión por pares e interfaces de descubrimiento, aunque el proceso aún es incipiente. Editores, revisores y autores inevitablemente utilizarán la IA cada vez más para mejorar la productividad, pulir manuscritos e informes de revisión, así como para seleccionar y preparar manuscritos en las diferentes etapas del flujo de trabajo de publicación.

De ello se deduce que, a medida que el contenido se vuelve barato, el escepticismo es esencial, pero costoso.

  • La gente dejará de preguntarse: «¿Está bien escrito?». y comenzarán a preguntarse: «¿Es esto real?».
  • Dejarán de preguntar «¿Está publicado?» y empezarán a preguntarse «¿Está manipulado?».
  • La pregunta cambia de «¿Es convincente?» a «¿Puedo confiar en ello?».

En este nuevo escenario, los marcadores tradicionales de confianza —como la autoría, la afiliación institucional o la revisión por pares— se ven tensionados. La facilidad con la que la IA puede generar textos convincentes introduce riesgos de saturación informativa, manipulación o pérdida de integridad científica. Por ello, los sistemas de publicación deben evolucionar para reforzar nuevas formas de señalización de credibilidad, incluyendo mayor transparencia en los procesos, trazabilidad de los contenidos y mecanismos más robustos de validación.

El texto también sugiere que el papel de los editores, revisores y plataformas de publicación podría transformarse profundamente. Más que simples intermediarios del contenido, pasarán a ser garantes de confianza, responsables de establecer y mantener estándares que permitan distinguir conocimiento fiable en un entorno saturado de producción automatizada. Esto implica repensar infraestructuras, políticas editoriales y modelos de evaluación científica.

El artículo apunta a una reconfiguración del ecosistema académico en su conjunto. La IA desplaza el foco desde la producción hacia la curación, la validación y la gobernanza del conocimiento, lo que podría redefinir el valor de instituciones como universidades, editoriales y bibliotecas. En este contexto, el desafío central no será generar más información —algo que la IA ya hace con gran eficiencia—, sino asegurar que esa información sea fiable, verificable y socialmente legítima.