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IA, integridad académica y evaluación: un camino ético para la educación.

«AI, Academic Integrity, and Authentic Assessment: An Ethical Path Forward for Education.» Anthology, accessed April 10, 2025.

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Estudiantes de todo el mundo recurren a la IA para encontrar «La Respuesta» a preguntas comunes de exámenes y ensayos, mientras los instructores e instituciones observan con asombro cómo tareas de evaluación que antes eran difíciles se convierten instantáneamente en lanzamientos fáciles.

En primer lugar, se discute el creciente uso de herramientas generativas de IA, como ChatGPT, y cómo esto ha complicado el panorama académico. La detección de contenido generado por IA se ha convertido en un tema de debate, con herramientas de detección que, según investigaciones recientes, tienen una precisión limitada y pueden introducir sesgos, especialmente en el caso de estudiantes que hablan inglés como segunda lengua o tienen trastornos del espectro autista.

El artículo subraya que, a pesar de las preocupaciones sobre la detección de IA, la clave para evaluar de manera efectiva a los estudiantes es adoptar un enfoque de evaluación auténtica, que se enfoca más en la aplicación práctica de habilidades y en tareas complejas que en respuestas correctas o incorrectas. La evaluación auténtica exige un enfoque centrado en la reflexión personal y el pensamiento crítico, algo que resulta más difícil para las IA que para los humanos.

Además, se propone que la IA puede ser una herramienta útil para los docentes, ayudándoles a liberar tiempo de tareas administrativas y repetitivas para poder concentrarse más en la enseñanza y en el desarrollo de evaluaciones auténticas. Por último, se insta a los líderes académicos a abrazar la IA como una herramienta que puede complementar y mejorar los métodos de evaluación, en lugar de centrarse únicamente en la detección de plagio generado por IA.

El estado de la adopción de la IA en las empresas 2025

McKinsey & Company. 2025. «The State of AI: How organizations are rewiring to capture valueMcKinsey & Company, 12 de marzo de 2025. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

El informe subraya que la adopción de AI está en aumento, con organizaciones de diversos tamaños implementando soluciones de AI para mejorar sus operaciones. La participación activa de líderes empresariales y la adopción de estrategias organizativas centradas en AI son fundamentales para maximizar el valor y mitigar los riesgos asociados con su implementación.

​El informe «The State of AI» de McKinsey, publicado el 12 de marzo de 2025, ofrece una visión detallada sobre cómo las organizaciones están adaptando sus estructuras y procesos para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial generativa (gen AI). El estudio destaca que, aunque las grandes empresas lideran en la implementación de AI, organizaciones de todos los tamaños están tomando medidas significativas para integrar

Principales hallazgos del informe:

  • Adopción y uso de AI: Más del 78% de los encuestados informan que sus organizaciones utilizan AI en al menos una función empresarial, un aumento respecto al 72% observado a principios de 2024. La adopción de gen AI también ha crecido, con el 71% de los encuestados indicando su uso regular en al menos una función, frente al 65% del año anterior. ​McKinsey & Company+1McKinsey & Company+1
  • Funciones empresariales clave: Las áreas de TI y marketing y ventas son las que más utilizan AI. Además, la función de TI experimentó el mayor aumento en el uso de AI en los últimos seis meses, pasando del 27% al 36% de adopción. ​McKinsey & Company
  • Participación de ejecutivos: El uso de gen AI es más frecuente entre los altos ejecutivos, con el 53% de los encuestados en cargos de C-suite utilizándolo regularmente en su trabajo, en comparación con el 44% de los gerentes intermedios. ​McKinsey & Company+3McKinsey & Company+3McKinsey & Company+3
  • Estrategias organizativas: Las organizaciones están rediseñando flujos de trabajo y estableciendo roles de liderazgo dedicados a la gobernanza de AI. Estas acciones están orientadas a mitigar riesgos asociados con gen AI y a fomentar la adopción efectiva de la tecnología. ​McKinsey & Company+4McKinsey & Company+4McKinsey & Company+4

Una transformación digital sin precedentes: 1 de cada 3 niños utiliza la IA para aprender

«The 2025 Common Sense Census: Media Use by Kids Zero to EightCommon Sense Media, 2025.

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Según un nuevo informe de Common Sense Media, en una encuesta realizada a padres con hijos de 8 años o menos, casi un tercio de los encuestados (29%) afirma que sus hijos han utilizado la inteligencia artificial para aprender cosas relacionadas con la escuela.

Esta organización sin ánimo de lucro, dedicada a la investigación y clasificación de medios digitales, encuestó a 1.578 padres para averiguar cómo se relacionan los niños con los medios y la tecnología.

Entre los padres que afirmaron que sus hijos han utilizado herramientas de IA, el 23% dijo que el impacto de la IA en la comprensión por parte de sus hijos del material relacionado con la escuela fue mayoritariamente positivo. El 55% dijo que la IA no había tenido ningún impacto; el 16% informó de impactos tanto positivos como negativos; y el 5% calificó el impacto de mayoritariamente negativo.

Otros resultados de la encuesta son

  • Los niños de 8 años o menos pasan unas dos horas y media al día frente a una pantalla.
  • El 60% de ese tiempo se dedica a ver la televisión o vídeos y el 26% a jugar. Sólo el 1% de ese tiempo se dedica a los deberes.
  • El tiempo dedicado a los juegos ha aumentado un 65% desde 2020, mientras que el dedicado a ver la televisión o vídeos ha disminuido un 18%. Dentro de esa categoría de TV/vídeo, las plataformas de vídeo de formato corto como TikTok, Instagram Reels y YouTube Shorts están en alza.
  • A los 2 años, el 40% de los niños tiene su propia tableta. A los 4 años, esa cifra sube al 58%.
  • A los 8 años, uno de cada cuatro niños tiene su propio teléfono móvil.
  • Aproximadamente uno de cada cinco niños utiliza dispositivos para estar cómodo, a la hora de comer o para conciliar el sueño.

«Nuestros hijos más pequeños están en primera línea de una transformación digital sin precedentes», afirma James P. Steyer, fundador y director general de Common Sense Media, en un comunicado. «Desde la IA hasta los juegos inmersivos, están experimentando tecnologías que ni siquiera existían hace unos años. Es mucho que gestionar como padre primerizo, por eso nos centramos en dar a las familias y a los educadores las herramientas que necesitan para aprovechar los beneficios de la innovación al tiempo que crean hábitos digitales saludables desde el principio.»

El primer artículo redactado por una inteligencia artificial que supera la revisión por pares

Whitney Grace, “The First AI-Written Paper to Pass Peer ReviewArnoldIT, April 2, 2025, https://arnoldit.com/wordpress/2025/04/02/the-first-ai-written-paper-to-pass-peer-review/.

Sakana AI informa de que «The AI Scientist Generates Its First Peer-Reviewed Scientific Publication». Se trata del primer artículo generado completamente por IA que ha pasado el mismo proceso de revisión al que someten sus artículos los científicos humanos

El 2 de abril de 2025, la empresa tecnológica  Sakana AI anunció un hito en el campo de la inteligencia artificial y la investigación científica: por primera vez, un artículo generado íntegramente por una IA superó con éxito el proceso de revisión por pares, el mismo procedimiento riguroso al que se someten los trabajos elaborados por investigadores humanos. Este avance representa un punto de inflexión en la relación entre la inteligencia artificial y la producción académica.

El trabajo fue realizado por una versión mejorada de su sistema denominado The AI Scientist-v2, una evolución del modelo original desarrollado por Sakana AI. Aunque los detalles técnicos de esta nueva versión aún no han sido publicados (se prometen en una próxima entrega), se sabe que el experimento se llevó a cabo en colaboración con los organizadores del taller de la conferencia ICLR 2025 (International Conference on Learning Representations), una de las tres principales conferencias internacionales en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, junto con NeurIPS e ICML.

Con el objetivo de garantizar la imparcialidad del proceso, el artículo fue sometido a una revisión a doble ciego: ni los autores del trabajo (en este caso, la IA) ni los evaluadores conocían la identidad de los otros. Aunque se informó al comité de revisión que podría recibir trabajos generados por IA, no se especificó cuáles lo eran, lo que permitió evaluar el contenido en igualdad de condiciones.

La IA fue instruida para investigar y escribir sobre un tema amplio y relevante dentro del campo del aprendizaje profundo. Tras completar el proceso de redacción, se generaron múltiples trabajos, de los cuales se seleccionaron tres para su envío, con el objetivo de no sobrecargar al comité revisor y asegurar la calidad del experimento. Los investigadores humanos responsables del proyecto realizaron un análisis interno de los textos generados y eligieron los tres que consideraron más sólidos, tanto por su calidad técnica como por la diversidad de los temas abordados.

De esos tres artículos, uno fue aceptado tras recibir evaluaciones muy favorables. Obtuvo una puntuación media de 6,33, situándose por encima del umbral medio de aceptación del taller e incluso por encima de muchas propuestas redactadas por científicos humanos. Las valoraciones individuales incluyeron puntuaciones de 6 (ligeramente por encima del umbral de aceptación) y 7 (calificado como un “buen artículo” y con recomendación clara de aceptación).

El objetivo declarado del experimento fue meramente científico: los desarrolladores querían medir, con honestidad y sin intenciones comerciales o engañosas, hasta qué punto una inteligencia artificial es capaz de desempeñar tareas complejas y creativas que tradicionalmente han estado reservadas al intelecto humano. En lugar de levantar sospechas sobre trampas o fraudes en el sistema académico, la intención fue demostrar el potencial real —y los límites— de la inteligencia artificial en la investigación científica contemporánea.

Este acontecimiento abre un debate crucial sobre el futuro de la autoría, la originalidad y la evaluación académica. También plantea preguntas sobre la relación entre humanos y máquinas en el ámbito del conocimiento: ¿Podrán las IA convertirse en colaboradoras regulares de los investigadores humanos? ¿Se redefinirá el concepto de autoría científica? ¿Cómo cambiarán los procesos de revisión y validación de contenidos académicos ante la irrupción de inteligencias artificiales con estas capacidades?

Aunque todavía es pronto para responder con certeza, lo que está claro es que The AI Scientist-v2 ha marcado un antes y un después. A partir de ahora, no solo habrá que competir con otros investigadores en la búsqueda de la verdad científica, sino también con algoritmos que, poco a poco, van demostrando que son capaces no solo de procesar información, sino también de generar conocimiento estructurado y valioso.

Las 20 mejores herramientas de IA de 2025 y lo primero que debes recordar cuando las utilices

ZDNet. «The Top 20 AI Tools of 2025 – and the #1 Thing to Remember When You Use Them.» ZDNet, 8 de abril de 2025. https://www.zdnet.com/article/the-top-20-ai-tools-of-2025-and-the-1-thing-to-remember-when-you-use-them/?utm_source=flipboard&utm_content=other

¿Quieres saber cuáles son las herramientas de IA que más utilizan las empresas y los creadores? Aquí tienes el Índice ZDNET de Popularidad de Herramientas de IA de 2025 y cómo ChatGPT, Canva, Gemini, Copilot y otras se posicionan en el mercado.

​ZDNET ha publicado un índice de popularidad de herramientas de inteligencia artificial (IA) para 2025, destacando las 20 principales herramientas utilizadas por negocios y creadores. A continuación, se presentan las más destacadas:​

  1. ChatGPT: Lidera el sector de los chatbots, destacando por su avanzada capacidad de procesamiento de lenguaje natural.​
  2. Canva: Una herramienta de diseño gráfico que incorpora IA para facilitar la creación de contenido visual atractivo.​
  3. Gemini: Un chatbot emergente que, aunque aún está en desarrollo, muestra un crecimiento significativo en popularidad.​
  4. Copilot: Asistente de codificación que ayuda a los desarrolladores a escribir código de manera más eficiente.​
  5. Perplexity: Un chatbot que utiliza IA para ofrecer respuestas detalladas y precisas a las consultas de los usuarios.​
  6. Claude: Una herramienta de IA que se especializa en generar contenido creativo y relevante.​
  7. DeepL: Reconocido por su capacidad de traducción precisa, supera a Google Translate en popularidad.​
  8. Google Translate: Aunque sigue siendo una herramienta de traducción ampliamente utilizada, ha sido superada por DeepL en términos de popularidad.​
  9. Notion AI: Integrado en la plataforma de productividad Notion, ayuda en la redacción y organización de contenido.​Medium
  10. Zapier: Facilita la automatización de tareas entre diferentes aplicaciones web, mejorando la eficiencia operativa.​

Es importante recordar que, aunque estas herramientas ofrecen funcionalidades avanzadas, siempre se debe ejercer juicio crítico al utilizarlas, ya que pueden producir resultados inesperados o imprecisos. La supervisión humana sigue siendo esencial en su aplicación.

Estado del uso de la IA generativa en Canadá 2025

Gruzd, Anatoliy, Philip Mai, and Anthony Clements Haines. The State of Generative AI Use in Canada 2025: Exploring Public Attitudes and Adoption Trends. Social Media Lab, Toronto Metropolitan University, April 8, 2025. https://socialmedialab.ca/2025/04/08/new-report-the-state-of-generative-ai-use-in-canada-2025-exploring-public-attitudes-and-adoption-trends/

El informe The State of Generative AI Use in Canada 2025 analiza el uso y la percepción pública de la inteligencia artificial generativa (IAg) en Canadá. Basado en una encuesta representativa a 1.500 adultos realizada entre el 19 de febrero y el 1 de marzo de 2025, el estudio revela una rápida adopción de tecnologías que generan texto, imágenes, audio y video. Sin embargo, esta adopción convive con importantes preocupaciones éticas, sociales y laborales entre la población.

Uno de los hallazgos más relevantes es que el 66% de los canadienses ha probado alguna herramienta de IAg, aunque solo un 30% las usa con frecuencia, ya sea por ocio, trabajo o estudios. El ocio es la principal vía de entrada, especialmente entre personas mayores, mientras que los más jóvenes lideran el uso académico y profesional. Este uso generalizado contrasta con una baja autopercepción de conocimiento técnico: solo el 38% se siente capacitado para usar estas herramientas eficazmente o seguir el ritmo de su evolución. Además, en una prueba de siete preguntas sobre IAg, el promedio de respuestas correctas fue de apenas 2,5, y más de la mitad (51%) admite no entender cómo las empresas gestionan sus datos personales.

El impacto de la IAg en los medios de comunicación es otro foco del informe. Una mayoría de los encuestados cree que los medios ya utilizan IA para tareas como la edición (57%), traducción (56%) y análisis de datos (51%), e incluso el 43% piensa que se están redactando artículos completos con IA. La aceptación de contenidos generados por inteligencia artificial varía según el tema: los canadienses se sienten más cómodos cuando se trata de temas de estilo de vida o entretenimiento, pero muestran recelo frente a noticias políticas, de crimen o asuntos internacionales.

Las implicaciones políticas generan especial preocupación. El 67% de los encuestados teme que la IAg pueda influir en los resultados de las elecciones, y el 59% afirma que ya no confía plenamente en las noticias políticas en línea debido al posible uso de IA para manipular la información. A pesar de esto, una parte considerable de la población —particularmente votantes de derecha (34%)— está más dispuesta a utilizar chatbots para informarse sobre procesos electorales, en comparación con votantes de izquierda (23%).

En cuanto a la percepción general del impacto de la IAg, los canadienses están divididos: un 39% cree que su efecto es positivo, un 34% lo ve como negativo y un 27% se mantiene neutral. Sin embargo, existe un amplio consenso sobre los riesgos asociados. El 72% está preocupado por la seguridad y la privacidad, el 68% por la fiabilidad de la información, el 68% por la posible pérdida de empleos, y otro 68% por las consecuencias en la educación superior. En este contexto, el llamado a una regulación firme es claro: el 78% considera que las empresas deben ser responsables legalmente por los daños que sus herramientas de IA puedan causar, el 77% apoya regulaciones sobre las capacidades actuales de estas tecnologías, y el 76% pide anticiparse y legislar también sobre sus desarrollos futuros.

El informe concluye con una serie de recomendaciones para diferentes sectores. A nivel de política pública, se propone establecer estándares transparentes para la gestión de datos y requerir evaluaciones de riesgo en los despliegues de IAg con alto impacto. En el ámbito educativo, se sugiere incorporar la alfabetización en IA generativa desde los niveles escolares hasta los universitarios, con el fin de fortalecer el pensamiento crítico y las habilidades técnicas. Finalmente, para la industria, se plantea desarrollar prácticas claras de divulgación que permitan a los usuarios identificar cuándo y cómo se ha utilizado IA en la creación de contenidos, fomentando así la confianza y la rendición de cuentas.

Hallazgos clave:

  1. Adopción, pero principalmente ocasional: Dos tercios de los canadienses (66%) han probado una herramienta de IA generativa, pero solo alrededor del 30% las utiliza de manera regular, ya sea a diario o semanalmente, para ocio, trabajo o estudio. El ocio sigue siendo la vía principal de acceso, especialmente entre los adultos mayores, mientras que los jóvenes lideran su uso para estudios y trabajo.
  2. Brecha de conocimiento y habilidades: Solo el 38% de los canadienses se siente seguro al usar la IA generativa de manera efectiva o para mantenerse al día con los desarrollos tecnológicos. En una prueba de siete preguntas, los encuestados respondieron correctamente un promedio de 2,5 preguntas. Además, el 51% admite tener poco o ningún entendimiento sobre cómo las empresas de IA gestionan sus datos.
  3. La IA en las salas de redacción: Una mayoría de los canadienses cree que los medios de comunicación ya utilizan IA generativa para tareas como edición (57%), traducción (56%) y análisis de datos (51%). El 43% cree que la IA escribe artículos completos. La aceptación del contenido generado por IA es mayor en temas de estilo de vida y entretenimiento, y más baja en política, crimen y asuntos internacionales.
  4. Ansiedad electoral: El 67% de los canadienses teme que la IA generativa pueda influir en los resultados de las elecciones, y el 59% asegura que ya no confía completamente en las noticias políticas en línea debido a la posible manipulación por parte de la IA. Más de la mitad (54%) no está dispuesta a usar chatbots para obtener información electoral, aunque la apertura es mayor entre los canadienses de tendencia política derecha (34%) que entre los de izquierda (23%).
  5. Perspectiva mixta, fuerte demanda de supervisión: Los canadienses están divididos sobre el impacto neto de la IA generativa en la sociedad (39% positivo, 34% negativo, 27% neutral), pero coinciden en sus principales preocupaciones: seguridad y privacidad (72%), fiabilidad de la información (68%), desplazamiento laboral (68%) y efectos en la educación superior (68%). La gran mayoría apoya la regulación: el 78% desea que las empresas sean responsables de los daños causados por las herramientas de IA, con un 77% que apoya la creación de reglas para las capacidades actuales de la IA y un 76% para las futuras.

arXiv lanza un proyecto piloto para incorporar resúmenes en audio generados por inteligencia artificial en su plataforma

Boboris, Kat. 2025. “arXiv Pilots Audio Summaries in Partnership with ScienceCast.” arXiv Blog, April 8, 2025. https://blog.arxiv.org/2025/04/08/arxiv-pilots-audio-summaries-in-partnership-with-sciencecast/

arXiv ha lanzado un proyecto piloto en colaboración con ScienceCast para incorporar resúmenes en audio de 60 segundos generados por inteligencia artificial en su plataforma Esta iniciativa busca ampliar el acceso al contenido científico más allá del formato PDF, continuando la línea iniciada en 2024 con la introducción de versiones en HTML de los artículos.

arXiv, uno de los repositorios científicos de acceso abierto más importantes del mundo, ha iniciado un proyecto piloto en colaboración con la plataforma ScienceCast para ofrecer resúmenes en audio de 60 segundos generados por inteligencia artificial. Esta iniciativa se enmarca en los esfuerzos de arXiv por hacer la ciencia más accesible a un público más amplio, diversificando los formatos disponibles más allá del tradicional PDF. Ya en 2024, arXiv había comenzado a ofrecer versiones en HTML de los artículos recientes, lo cual mejoraba la legibilidad y accesibilidad en dispositivos móviles y navegadores.

En esta nueva fase, los resúmenes en audio están disponibles, por el momento, solo para artículos nuevos de la categoría astro-ph.HE (astrofísica de alta energía) publicados a partir del 1 de diciembre de 2024. Estos audios se generan automáticamente a partir de los archivos TeX durante el proceso de envío del artículo, lo que permite una rápida publicación del contenido sintetizado. Para acceder a ellos, los lectores pueden dirigirse al menú lateral derecho de la página de resumen del artículo en arxiv.org, donde encontrarán una nueva sección llamada “Additional Features” (Funciones adicionales). Allí, el enlace “Audio Summaries” conduce a una página de destino donde se puede escuchar el resumen directamente en la plataforma de ScienceCast.

ScienceCast, que desde 2022 forma parte de arXivLabs —una incubadora de innovación abierta que conecta arXiv con herramientas externas— ya había implementado con éxito un programa similar con el repositorio bioRxiv en el campo de las ciencias biológicas. Su plataforma emplea inteligencia artificial para generar contenido audiovisual breve que resume los principales aportes de un artículo científico, lo que facilita el acceso al conocimiento tanto para investigadores como para estudiantes, divulgadores y entusiastas de la ciencia.

Ramin Zabih, director académico de arXiv y profesor de informática en Cornell Tech, destacó que esta colaboración representa un paso más en el cumplimiento de la misión de arXiv: garantizar que la ciencia esté abierta y disponible para todos. Con más de 2.6 millones de artículos en su repositorio, arXiv representa una fuente esencial para investigadores de múltiples disciplinas. En este contexto, los resúmenes en audio constituyen una herramienta útil para mantenerse al día con los avances, incluso en campos fuera del área de especialización de cada lector.

Por su parte, Erin Sharoni, directora ejecutiva de ScienceCast, subrayó que el objetivo de su empresa es eliminar barreras en los flujos de trabajo de investigación, promoviendo el acceso abierto y la participación activa de cualquier persona interesada en el conocimiento científico, desde expertos hasta el público general.

Aunque el proyecto se encuentra en una fase inicial y limitada a una categoría temática, se prevé su ampliación a otras áreas del conocimiento, así como la incorporación de más funcionalidades de audio y visualización. Desde arXiv y ScienceCast se anima a los usuarios a compartir sus comentarios, sugerencias o inquietudes, tanto a través del blog oficial como directamente en www.sciencecast.org.

Los autores que ya tengan un resumen en audio generado para su artículo también pueden contactar a ScienceCast para ofrecer retroalimentación o plantear preocupaciones específicas a través del correo electrónico: vacheh.joakim@sciencecast.ai.

Este proyecto representa un nuevo paso hacia una ciencia más inclusiva, comprensible y accesible, adaptada a las nuevas formas de consumo de contenido en la era digital.

Estado de las bibliotecas en Estados Unidos: Una instantánea de 2024 (2025)

State of America’s Libraries: A Snapshot of 2024’ Report. Chicago: ALA, 2025

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La Asociación Americana de Bibliotecas (ALA) ha presentado su informe anual que analiza la labor de las bibliotecas durante 2024.

En la introducción, Leslie Burger, directora interina de la ALA, destaca el papel crucial de las bibliotecas en momentos clave como las elecciones, gracias a la campaña «Reader. Voter. Ready». desarrollado junto con la Liga de Mujeres Votantes, que fue ampliamente adoptado en todo el país para fomentar la participación ciudadana.

Sin embargo, también advierte sobre un serio desafío: la posible eliminación del Instituto de Museos y Servicios Bibliotecarios (IMLS), única fuente federal de financiamiento para bibliotecas, lo que pone en riesgo muchos servicios esenciales en todo EE. UU. UU.

A pesar de estas amenazas, el informe reconoce que en 2024 las bibliotecas seguirán siendo un pilar en sus comunidades, lideradas por profesionales comprometidos. Se enfatiza la necesidad de actuar ante los rápidos cambios en el sector, promoviendo la campaña #ShowUpForOurLibraries para defender su futuro.

El informe identifica tres tendencias clave principales para 2024:

  • Censura: aumentan los intentos de restringir contenidos en las bibliotecas.
  • Inteligencia Artificial: creciente influencia en el acceso y gestión de la información.
  • Sostenibilidad: esfuerzos para integrar prácticas ecológicas en las operaciones de la biblioteca.

La inteligencia artificial como aliada de la paleografía: desafíos y oportunidades en la transcripción de manuscritos antiguos

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La IA ya es una gran aliada en paleografía y continuará mejorando. Lo ideal es que colabore con paleógrafos humanos, que aportan sensibilidad histórica, cultural y lingüística que todavía no puede igualarse del todo.

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado múltiples ámbitos del conocimiento, y uno de los campos que comienza a beneficiarse de su aplicación es la paleografía: la ciencia que estudia las escrituras antiguas y su desciframiento. La transcripción de documentos manuscritos históricos, una tarea tradicionalmente reservada a especialistas entrenados durante años, está siendo cada vez más asistida —y en algunos casos parcialmente automatizada— gracias al desarrollo de sistemas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) adaptados a escritura manual, modelos de lenguaje entrenados en textos antiguos y redes neuronales capaces de interpretar caligrafías complejas.

¿Qué puede aportar la IA a la paleografía?

La IA tiene el potencial de acelerar y facilitar la laboriosa tarea de transcripción. Frente a documentos escritos en letra procesal, cortesana, itálica u otras variantes utilizadas entre los siglos XV y XIX, los modelos de IA pueden reconocer patrones gráficos, distinguir abreviaturas y sugerir lecturas plausibles. Esta capacidad no solo ahorra tiempo, sino que también democratiza el acceso a fuentes primarias, permitiendo que investigadores no especializados puedan explorar archivos históricos con mayor facilidad.

Limitaciones y desafíos

Sin embargo, la intervención de la IA en este campo no está exenta de desafíos. La variabilidad de las grafías, las condiciones físicas de los documentos (manchas, desgastes, rupturas), y la presencia de símbolos y abreviaturas que no se usan en la actualidad dificultan una transcripción completamente automática. Además, muchos modelos aún no están entrenados con corpus suficientemente amplios de escritura antigua, lo que limita su precisión.

Colaboración hombre-máquina

Más que reemplazar al experto, la IA se perfila como una aliada del paleógrafo. Puede realizar una primera lectura que luego será revisada y corregida por el investigador humano, combinando la rapidez de los algoritmos con el conocimiento contextual del especialista. Esta sinergia no solo mejora la eficiencia, sino que también permite abordar proyectos de gran escala, como la digitalización de archivos parroquiales, notariales o judiciales.

Hacia un nuevo paradigma en la investigación histórica

El uso de la inteligencia artificial en la transcripción de documentos paleográficos forma parte de un cambio más amplio en las humanidades digitales. Abre nuevas posibilidades para el análisis masivo de fuentes, el estudio de redes sociales del pasado, o la evolución de la lengua y la escritura. En definitiva, representa una puerta hacia una historia más accesible, más colaborativa y tecnológicamente avanzada.

Prueba con un Documento del siglo XVII

Como ejemplo le he pedido a CHATGPT que me haga una transcripción de un documento del siglo XVII (1677). La escritura del documento es un ejemplo de escritura procesal encadenada, también conocida como procesal cortesana, un estilo caligráfico común en los siglos XV al XVII en los territorios de la Monarquía Hispánica.

Este es el resultado:

Yo no se Paleografía. Si hay alguien que conozca paleografía que lo valore y nos deje los comentarios. Gracias !!


Transcripción paleográfica:

… y darle de comer y beber y todo lo
que fuere menester por ser criatura
huérfana, y no tiene otra persona que
le socorra, por amor de Dios y por
razón de ser deudos.
Y mando que no se me saque de
la dicha sepultura ni a mí ni a
ninguno de los míos sin licencia
del cura o del concejo.
Y bien mando que se me rece el
rosario por mi alma y se me diga
treinta misas rezadas.
Y se me hagan tres ofrendas:
una de pan, otra de vino y otra
de carne.
Y que se me den por amor de
Dios a los pobres, si no se
hallaren pobres en la villa, que
se les dé a otras personas que
estén necesitadas.
Y que se me pongan cera y
lumbre al cuerpo el día de mi
entierro, y que se me entierren
con mis vestidos limpios.
Y que si el dicho mi hermano no
quisiere hacer lo contenido
en este mi testamento, que
no le toque de mi herencia
más de lo que le manda el
consejo.
Y se cumpla en todo lo que se
dice en este testamento, el
cual hice y otorgué en esta
villa de Ledesma, en veinte
y dos días del mes de junio
de este presente año del Señor
de mil y seiscientos y setenta
y siete años.

Notas:

  • Muchas palabras están abreviadas o deformadas por la caligrafía antigua.
  • Algunas frases son ilegibles debido al deterioro del papel y la escritura confusa.
  • El documento parece ser un testamento o acta de últimas voluntades, en el que se detalla cómo deben realizarse misas y rituales religiosos por el alma del difunto.

Cómo humanizar un escrito para no ser falsamente acusado de plagio por un detector de escritura con IA

Presbitero Jr., James. 2024. “This Is How I Humanize My Writing, as a Pro-AI Writer and Editor.” Write A Catalyst (Medium), October 9, 2024. https://medium.com/write-a-catalyst/this-is-how-i-humanize-my-writing-as-a-pro-ai-writer-and-editor-ad1d8e44fc59

El creciente problema de que los escritores sean injustamente acusados de usar IA, incluso cuando no lo hacen, puede perjudicar gravemente su reputación, sus oportunidades profesionales y su salud emocional.

En la actualidad, los detectores de escritura com inteligencia artificial no ofrecen una precisión total. Si bien pueden acertar al identificar patrones de escritura excesivamente genéricos o mecánicos, también cometen errores, como señalar erróneamente un texto genuinamente humano como artificial. Esta falta de fiabilidad se convierte en un problema especialmente serio para quienes escriben de forma profesional o están construyendo una marca personal, ya que una falsa acusación de uso de IA puede dañar su credibilidad, limitar oportunidades laborales e incluso afectar sus ingresos.

Herramientas como GPTZero, Turnitin o ZeroGPT, ampliamente utilizadas por editoriales, instituciones educativas y empresas para detectar el uso de inteligencia artificial, no son infalibles. A pesar de sus avances, pueden etiquetar como generados por IA textos escritos íntegramente por personas, lo que genera frustración y confusión, además de consecuencias prácticas negativas.

Es importante reconocer que los modelos de inteligencia artificial pueden ser aliados poderosos para potenciar la productividad y estimular la creatividad. No obstante, confiar ciegamente en ellos o escribir con un estilo plano y genérico aumenta la probabilidad de que el contenido sea marcado como artificial.

Ante este panorama, no se trata de engañar a los detectores, sino de cultivar una escritura más personal, expresiva y auténtica. La clave está en incorporar aquello que la IA todavía no puede replicar con naturalidad: vivencias únicas, emociones reales, contradicciones humanas, ironía o giros inesperados en la estructura del texto.

Se trata, en definitiva, de fomentar una escritura más “humana”, que no solo evite malentendidos con herramientas automatizadas, sino que también destaque por su originalidad. En un entorno cada vez más saturado de contenido generado por IA, desarrollar una voz propia no solo protege la carrera del autor, sino que aporta valor real y conecta de manera más profunda con el lector.

Por eso, algunas recomendaciones clave para escribir con autenticidad son:

  • Introducir experiencias personales o detalles específicos que una IA no podría inventar.
  • Romper con la estructura tradicional de introducción-desarrollo-conclusión cuando sea apropiado.
  • Usar preguntas retóricas, expresiones coloquiales o regionalismos que reflejen una voz única.
  • Mostrar dudas, contradicciones y emociones genuinas sin temor a lo imperfecto.

En última instancia, el reto no es evitar la inteligencia artificial, sino aprovechar su potencial sin perder tu voz. Este texto es, sobre todo, una llamada a recuperar lo más humano de la escritura: la honestidad, la sensibilidad y la singularidad. creatividad, a la autenticidad y, sobre todo, a seguir escribiendo como humanos.