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La inteligencia artificial y el futuro del trabajo

European Commission: Directorate-General for Employment, Social Affairs and Inclusion, Artificial intelligence and the future of work, Publications Office of the European Union, 2025, https://data.europa.eu/doi/10.2767/0994154

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Artificial intelligence and the future of work
Eurobarometer report

El Eurobarómetro Especial 554 analiza la percepción de los europeos sobre la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías digitales en el trabajo. La mayoría considera que tienen un impacto positivo en la economía, la calidad de vida y la sociedad, aunque en menor medida que en estudios anteriores.

El 62 % de los europeos ve con buenos ojos el uso de robots e IA en el entorno laboral, aunque con variaciones entre los Estados Miembros. También apoyan regulaciones para proteger la privacidad de los trabajadores (82 %), garantizar transparencia en la gestión de recursos humanos (75 %) y limitar la monitorización automatizada (72 %).

No obstante, hay preocupaciones sobre el uso de la IA para tomar decisiones como despidos automáticos (78 %), selección de candidatos (57 %) y evaluación del desempeño (57 %).

Para impulsar la digitalización, los Estados Miembros han destinado fondos europeos, con 2.000 millones de € del Fondo Social Europeo Plus y 23.000 millones de € en planes de recuperación, además de 580 millones de € del programa Digital Europe para fomentar habilidades digitales.

La crisis de confianza en la IA: una oportunidad estratégica para las bibliotecas

Rakestraw, Scott. “The AI Trust Crisis.” LinkedIn Pulse, March 22, 2025. https://www.linkedin.com/pulse/ai-trust-crisis-scott-rakestraw-04b2c/

La inteligencia artificial (IA) está transformando diversos sectores, pero la confianza pública en ella ha disminuido, especialmente debido a preocupaciones sobre la privacidad y los deepfakes. Las bibliotecas están adoptando la IA para mejorar sus servicios, pero también enfrentan desafíos en cuanto a privacidad y fiabilidad. Para integrar la IA de manera ética, las bibliotecas deben capacitar a su personal, diseñar programas formativos y asegurar la protección de los datos de los usuarios.

La inteligencia artificial (IA) está transformando todos los sectores, pero la confianza del público en ella está cayendo drásticamente. Según una encuesta de YouGov en marzo de 2025, el escepticismo sobre la IA ha aumentado del 36% al 44% en tres meses, con preocupaciones sobre deepfakes (58%) y privacidad (53%). Sin embargo, su adopción sigue creciendo, con más personas usándola para crear currículums, investigar y desarrollar proyectos creativos.

En España, la percepción pública de la IA es mixta. Según una encuesta del Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS), la mayoría de los españoles muestra más preocupación y miedo que optimismo y confianza hacia la IA. Temen que la IA pueda perjudicar el mercado laboral y la creación artística, y abogan por una regulación estricta en su programación y uso. Además, un 93,7% de los encuestados expresa preocupación por la privacidad de sus datos en Internet. A pesar de estas preocupaciones, la adopción de herramientas basadas en IA está en aumento. Casi la mitad de los españoles ha utilizado ChatGPT en el último año, lo que indica una creciente familiaridad con estas tecnologías. Sin embargo, persiste la demanda de transparencia y regulación, con un 92,7% de los ciudadanos considerando que las empresas deben informar cuando utilizan IA

Las bibliotecas no son la excepción. Estas instituciones están adoptando la IA para mejorar la experiencia del usuario, ofreciendo recomendaciones personalizadas, servicios de búsqueda avanzada y gestión eficiente de datos. Sin embargo, este avance también plantea desafíos, como la privacidad de datos y la fiabilidad de la información generada por IA. Las bibliotecas están liderando la alfabetización en IA, capacitando a sus usuarios para interactuar de manera responsable con esta tecnología y preparándolos para el mercado laboral digital del futuro.

En este contexto, las bibliotecas tienen la oportunidad de posicionarse como centros de alfabetización en IA, ayudando a las comunidades a comprender y utilizar esta tecnología de manera informada y ética. Al hacerlo, no solo refuerzan su papel como guardianes del conocimiento, sino que también contribuyen a cerrar la brecha digital y fomentar una sociedad más preparada para los desafíos del futuro.

La implementación de inteligencia artificial (IA) en bibliotecas requiere una estrategia integral que involucre a todos los niveles de la organización. Desde la dirección hasta el personal de atención al público, cada grupo debe asumir un rol clave para garantizar una adopción eficaz y ética de esta tecnología.

Directores y gerentes: Convertir las bibliotecas en centros de alfabetización en IA

Los líderes bibliotecarios tienen la responsabilidad de posicionar sus instituciones como referentes en educación digital y alfabetización en IA. Para lograrlo, es fundamental diseñar programas formativos que ayuden a los usuarios a comprender el impacto de la IA en la sociedad, su funcionamiento y sus riesgos. Además, deben promover la formación del personal para que pueda integrar estas herramientas en los servicios bibliotecarios y fomentar la colaboración con expertos en IA, universidades y otros centros de conocimiento.

Otro aspecto clave es la comunicación con la comunidad. Explicar los beneficios de la IA sin ignorar sus riesgos permitirá que las bibliotecas refuercen su rol como espacios de confianza. También es esencial establecer políticas de uso ético de la IA dentro de la institución, garantizando la protección de los datos personales de los usuarios y la transparencia en los procesos de toma de decisiones.

¿Qué estrategias se recomiendan?

Los líderes bibliotecarios tienen la responsabilidad de posicionar sus instituciones como referentes en educación digital y alfabetización en IA. Para lograrlo, es fundamental diseñar programas formativos que ayuden a los usuarios a comprender el impacto de la IA en la sociedad, su funcionamiento y sus riesgos. Además, deben promover la formación del personal para que pueda integrar estas herramientas en los servicios bibliotecarios y fomentar la colaboración con expertos en IA, universidades y otros centros de conocimiento.

Otro aspecto clave es la comunicación con la comunidad. Explicar los beneficios de la IA sin ignorar sus riesgos permitirá que las bibliotecas refuercen su rol como espacios de confianza. También es esencial establecer políticas de uso ético de la IA dentro de la institución, garantizando la protección de los datos personales de los usuarios y la transparencia en los procesos de toma de decisiones.

Los equipos de tecnología desempeñan un papel crucial en la integración de la IA en las bibliotecas. Deben evaluar la infraestructura actual para identificar las mejoras necesarias para la implementación de herramientas basadas en IA. Esto implica analizar la capacidad de los sistemas de gestión bibliotecaria, la interoperabilidad con otras plataformas y la seguridad de los datos almacenados.

Otro aspecto clave es la estandarización de la integración de IA en los servicios bibliotecarios. Definir protocolos claros garantizará un uso eficiente y responsable de la tecnología. Además, es fundamental fortalecer la gobernanza de datos, estableciendo mecanismos para proteger la privacidad de los usuarios y evitar sesgos en los algoritmos utilizados.

Para que estos cambios sean efectivos, los equipos tecnológicos también deben trabajar en conjunto con otros departamentos, asegurando que la implementación de la IA esté alineada con los objetivos estratégicos de la biblioteca y responda a las necesidades reales de los usuarios.

El personal de atención al público es el primer punto de contacto con los usuarios y, por lo tanto, debe estar preparado para responder preguntas sobre IA, orientar en el uso de nuevas herramientas y recopilar comentarios sobre las experiencias de los visitantes. Para ello, es esencial que reciban formación continua sobre inteligencia artificial, tanto en sus aplicaciones prácticas como en sus implicaciones éticas y sociales.

Además, este equipo puede desempeñar un papel activo en la promoción del pensamiento crítico en relación con la IA. A través de talleres, clubes de lectura especializados y actividades interactivas, pueden ayudar a los usuarios a comprender cómo la inteligencia artificial influye en la información que consumen y en su vida cotidiana.

Por último, el personal debe actuar como un puente entre los usuarios y los equipos directivos y tecnológicos, transmitiendo sus inquietudes y sugerencias para mejorar la implementación de IA en la biblioteca. Esta retroalimentación es clave para adaptar los servicios a las necesidades del público y garantizar que la tecnología se utilice de manera inclusiva y accesible para todos.

Los motores de búsqueda y las plataformas de IA pueden reforzar las creencias previas de los usuarios en lugar de promover la información confiable.

Leung, Eugina, y Oleg Urminsky. “The Narrow Search Effect and How Broadening Search Promotes Belief Updating.” Proceedings of the National Academy of Sciences 122, no. 0 (March 24, 2025). https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2408175122

A partir de 21 estudios con 9.906 participantes y diversas plataformas (Google, ChatGPT, Bing con IA, entre otras), los autores identifican el «efecto de búsqueda estrecha». Este fenómeno surge cuando los usuarios, influenciados por sus creencias previas, formulan búsquedas sesgadas que, combinadas con los algoritmos optimizados para ofrecer resultados alineados con esas búsquedas, refuerzan suposiciones preexistentes en lugar de desafiarlas.

​El «efecto de búsqueda estrecha» se relaciona estrechamente con el sesgo de confirmación, una tendencia cognitiva en la que las personas buscan, interpretan y recuerdan información que confirma sus creencias preexistentes, desestimando datos que las contradicen. Este sesgo puede influir significativamente en la forma en que los usuarios interactúan con los motores de búsqueda, afectando la objetividad de la información que consumen.

El estudio muestra que este efecto se mantiene en distintos ámbitos (salud, finanzas, política, sociedad) y que estrategias como pedir a los usuarios que corrijan conscientemente sus sesgos tienen una efectividad limitada. Sin embargo, modificar los algoritmos para ofrecer resultados más amplios y diversos puede fomentar la actualización de creencias. Los autores proponen un diseño de algoritmos basado en principios conductuales para mejorar la neutralidad de la información.

Para contrarrestar estos sesgos y promover una actualización efectiva de creencias, es esencial implementar estrategias tanto a nivel de usuario como de diseño algorítmico. Los usuarios deben ser conscientes de sus propios sesgos cognitivos y adoptar prácticas de búsqueda más amplias y críticas. Por otro lado, los desarrolladores de motores de búsqueda y plataformas de IA tienen la responsabilidad de diseñar algoritmos que presenten una diversidad de perspectivas y reduzcan la tendencia a reforzar creencias preexistentes. Este enfoque dual puede contribuir a una interacción más equilibrada y objetiva con la información en línea.

Meta utilizó libros pirateados de Library Genesis (LibGen) para entrenar su modelo de inteligencia artificial Llama 3 sin autorización de los autores

Reisner, Alex. “Meta Used Pirated Books to Train Its AI.” The Atlantic, March 20, 2025. https://www.theatlantic.com/technology/archive/2025/03/libgen-meta-openai/682093/?gift=iWa_iB9lkw4UuiWbIbrWGYDRoX8kfg3ZQZL6J-W0kQE.

La decisión de emplear estos materiales surge de la necesidad de contar con grandes volúmenes de texto de alta calidad para mejorar sus productos de IA y competir con modelos como ChatGPT. Sin embargo, en lugar de optar por acuerdos de licencia con editoriales y autores, lo cual implicaba costos elevados y plazos largos, la empresa decidió recurrir a LibGen, una de las mayores bibliotecas piratas de Internet, que alberga más de 7.5 millones de libros y 81 millones de artículos académicos.

Las revelaciones provienen de documentos judiciales recientemente desclasificados en el marco de una demanda por infracción de derechos de autor presentada por autores como Sarah Silverman y Junot Díaz. Entre los hallazgos más significativos se encuentra la confirmación de que Meta obtuvo permiso explícito de su CEO, Mark Zuckerberg, para descargar y utilizar la base de datos de LibGen en el entrenamiento de su modelo de IA. Este hecho subraya que la empresa no solo era consciente de la ilegalidad de sus acciones, sino que las respaldó desde los niveles más altos de la compañía.

Meta, al igual que OpenAI, ha defendido su uso de contenido protegido argumentando que los modelos de IA generan obras «transformadoras» a partir del material entrenado y, por lo tanto, están amparados bajo el principio de «fair use» (uso justo). No obstante, este argumento es altamente controvertido y todavía está lejos de una resolución definitiva en los tribunales. Más allá de la cuestión de si entrenar IA con libros pirateados constituye un uso legítimo de los materiales protegidos por derechos de autor, el artículo plantea un problema adicional: la forma en que Meta accedió a estos contenidos. Según los registros internos, la empresa utilizó BitTorrent para descargar los archivos, un método que generalmente implica no solo la descarga, sino también la distribución de los mismos, lo que agravaría aún más su situación legal.

Los documentos internos de Meta también revelan que sus empleados eran plenamente conscientes del riesgo legal que implicaba usar LibGen, calificándolo de «riesgo medio-alto». Para mitigar posibles repercusiones, sugirieron estrategias para ocultar la procedencia de los datos, como eliminar metadatos que indicaran que los textos estaban protegidos por derechos de autor y evitar cualquier mención pública del uso de LibGen. Además, se discutió la posibilidad de ajustar Llama 3 para que se negara a responder solicitudes que pudieran revelar la reproducción de contenido protegido, como pedirle que generara las primeras páginas de un libro específico.

El artículo también aborda el papel de LibGen en el acceso al conocimiento. Esta biblioteca pirata surgió en Rusia en 2008 con el propósito de ofrecer acceso gratuito a libros y artículos académicos, particularmente para estudiantes y profesionales de países con dificultades para costear estos materiales, como India, Pakistán e Irán. Sin embargo, su crecimiento exponencial ha facilitado su uso más allá de estos contextos, permitiendo que grandes corporaciones tecnológicas como Meta se beneficien del contenido sin retribuir a los autores originales.

Finalmente, Reisner plantea una reflexión sobre el impacto de esta práctica en el ecosistema del conocimiento y la creación intelectual. Si bien bibliotecas piratas como LibGen han democratizado el acceso a la información, el uso que hacen las empresas de IA de estos materiales plantea preocupaciones éticas y económicas. Al desarrollar chatbots y modelos generativos que sintetizan el conocimiento sin citar sus fuentes, estas compañías descontextualizan la información, limitan la colaboración intelectual y dificultan que escritores e investigadores reciban reconocimiento por su trabajo. La cuestión de fondo es si este tipo de apropiación tecnológica realmente beneficia a la sociedad en su conjunto o simplemente maximiza los beneficios de las grandes corporaciones, desplazando a los creadores originales en el proceso.

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.