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Estudio exploratorio de los modelos modelos de servicio de referencia en las grandes bibliotecas universitarias

Weare, William H., Jaena Alabi y John Fullerton. «What’s Working and What Isn’t: An Exploratory Study of Current Reference Models in Large Academic Libraries.» portal: Libraries and the Academy 25, n.º 4 (2025). https://preprint.press.jhu.edu/portal/sites/default/files/09_25.4weare.pdf

Este estudio cualitativo explora la evolución y el estado actual de los modelos de servicio de referencia en las grandes bibliotecas académicas, centrándose en identificar qué estrategias están resultando exitosas y cuáles enfrentan retos significativos. La investigación se basa en entrevistas semiestructuradas realizadas a 15 coordinadores de servicios de referencia en universidades de gran tamaño, ofreciendo una visión profunda de la gestión de estos servicios en entornos de alta complejidad.

Los autores identificaron siete enfoques principales que las bibliotecas emplean actualmente: el modelo tradicional (mostrador atendido por bibliotecarios), el de servicio único o combinado (circulación y referencia en un mismo punto), el de revisión por pares (peer-to-peer), el servicio por niveles (tiered), el modelo de guardia (on-call), el de referencia por cita (referral) y el chat. El estudio subraya que estos modelos no son excluyentes; la mayoría de las instituciones utilizan una combinación de varios de ellos para adaptarse a diferentes horarios y necesidades de los usuarios. Por ejemplo, es común que una biblioteca ofrezca servicio presencial tradicional durante el día y derive las consultas al mostrador de circulación o al chat durante las noches y fines de semana.

Los investigadores identificaron tres temas interrelacionados que señalan la dirección general de los servicios y personal de referencia: ha habido y continúa habiendo un movimiento hacia combinar múltiples servicios públicos en un solo mostrador de servicio, en conjunto con un esfuerzo para remover bibliotecarios del servicio presencial y usar más empleados estudiantes en el mostrador.

Basándose en el análisis de los hallazgos, los investigadores reconocieron varias conclusiones generales al considerar el mejor modelo para el servicio de referencia: no hay una solución mágica, múltiples modelos están en uso simultáneamente, hay una diferencia considerable entre teoría y aplicación, las soluciones son locales, el cambio es incremental, y la mejora continua es la norma.

El valor de la asistencia presencial A pesar de la narrativa común sobre el declive de los servicios tradicionales, el estudio revela que persiste un valor considerable en la asistencia de investigación cara a cara y en el «punto de necesidad». Los profesionales entrevistados sostienen que el contacto directo con un bibliotecario o personal especializado sigue siendo fundamental para resolver consultas de investigación profundas, permitiendo una interacción que a menudo no se replica con la misma eficacia en los canales digitales. Sin embargo, se reconoce que el volumen de consultas en los mostradores físicos ha disminuido, lo que obliga a repensar su función.

Hacia modelos híbridos y diversificados Uno de los puntos clave del informe es la constatación de que la mayoría de las bibliotecas han abandonado el modelo único de «mostrador de referencia tradicional». En su lugar, están implementando una combinación de enfoques: servicios de chat sincronizados, consultas personalizadas con cita previa, servicios de referencia por niveles (donde el personal de apoyo filtra las dudas básicas) y puntos de servicio combinados con otras áreas, como la de circulación o soporte técnico. Esta transición busca optimizar los recursos humanos y alinearse mejor con los nuevos hábitos de búsqueda de información de los estudiantes y docentes.

Flexibilidad y contexto institucional Los autores subrayan que no existe una solución única o «universal» para configurar el servicio de referencia ideal. La efectividad de un modelo depende intrínsecamente del contexto específico de la institución, su estructura física y la cultura de su comunidad académica. El estudio indica que las transformaciones en estos servicios no suelen ser cambios radicales o repentinos, sino procesos de evolución incremental. Estas decisiones suelen tomarse en respuesta a presiones tanto internas (recortes de presupuesto o reasignación de personal) como externas (avances tecnológicos y cambios en las expectativas de los usuarios).

Los hallazgos sugieren que todavía se percibe un valor en la asistencia a la investigación presencial y en el momento de necesidad, proporcionada por un bibliotecario o personal profesional en un lugar designado, aunque la mayoría de las bibliotecas participantes están utilizando una combinación de enfoques en lugar de depender únicamente de este modelo tradicional. Los datos indican que no existe una solución única para todos; más bien, las soluciones dependen del contexto y se desarrollan a través de cambios incrementales, a menudo en respuesta a presiones internas y/o externas.

Chatbots para los servicios de referencia en bibliotecas universitarias: aplicaciones, tendencias y desafíos éticos

Liu, Guoying, y Shu Liu. 2026. “Chatbots for Reference Services in Academic Libraries: Applications and Trends.” The Journal of Academic Librarianship 52: 103197. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2025.103197

El artículo analiza la adopción y el funcionamiento de los chatbots en los servicios de referencia de bibliotecas universitarias a nivel mundial, en un contexto de transformación digital y creciente incorporación de la inteligencia artificial en el ámbito bibliotecario. A través de un estudio comparativo, las autoras examinan tanto sistemas basados en reglas como chatbots impulsados por IA, con el objetivo de identificar tendencias, capacidades tecnológicas y prácticas éticas en su implementación.

La investigación se apoya en un diseño metodológico en dos fases. En primer lugar, se realiza un escaneo ambiental de 205 instituciones académicas de referencia —incluyendo universidades del ranking QS, instituciones chinas de “Doble Primera Clase”, bibliotecas canadienses de investigación y casos destacados en Estados Unidos—, de las cuales solo 31 contaban con chatbots funcionales y accesibles al público. En una segunda fase, estos chatbots fueron evaluados mediante consultas estandarizadas que permitieron analizar su rendimiento en servicios básicos, recuperación de información, recomendaciones complejas y experiencia de usuario.

Los resultados muestran una adopción global limitada de chatbots en bibliotecas universitarias(15 %), con notables diferencias regionales. Mientras que China continental presenta tasas de implantación significativamente más altas, la adopción en América del Norte sigue siendo baja, pese a la abundante literatura sobre casos piloto. La mayoría de los sistemas analizados son chatbots híbridos o basados en IA generativa, capaces de manejar consultas rutinarias con eficacia, aunque presentan dificultades en tareas más complejas como la recuperación semántica avanzada o la generación de recomendaciones contextualizadas.

El estudio también pone de relieve importantes carencias en materia de transparencia y ética. Solo una minoría de los chatbots informa explícitamente sobre políticas de privacidad o el uso de datos, lo que plantea riesgos para la confianza del usuario y la responsabilidad institucional. Las autoras concluyen que, aunque los chatbots ofrecen un notable potencial para ampliar y mejorar los servicios de referencia, su desarrollo futuro debe apoyarse en estándares compartidos, una mejor integración con los sistemas bibliotecarios y un compromiso más firme con los principios de transparencia, inclusión y gobernanza ética.

Los bibliotecarios están desbordados por acusaciones de ocultar libros de referencias inexistentes que realmente fueron inventadas por alucinaciones de la IA

Novak, Matt. 2025. “Librarians Are Tired of Being Accused of Hiding Secret Books That Were Made Up by AI.” Gizmodo, 11 de diciembre de 2025. https://gizmodo.com/librarians-arent-hiding-secret-books-from-you-that-only-ai-knows-about-2000698176

Todo el mundo sabe que los chatbots con IA como ChatGPT, Grok y Gemini suelen inventarse fuentes. Pero para las personas encargadas de ayudar al público a encontrar libros y artículos de revistas, las referencias falsas de la IA están pasando factura. Según una nueva publicación de Scientific American, los bibliotecarios parecen absolutamente agotados por las solicitudes de títulos que no existen.

Una problemática creciente en bibliotecas y centros de información provocada por la expansión del uso de chatbots de inteligencia artificial como ChatGPT, Grok o Gemini: la generación de títulos de libros, artículos y citas que en realidad no existen. Estas herramientas, debido a sus frecuentes “alucinaciones” (es decir, respuestas plausibles pero inventadas), han llevado a que muchos usuarios crean que dichos títulos son reales y se dirijan a los bibliotecarios con solicitudes para encontrarlos. Esta situación está causando frustración entre los profesionales de la información, quienes deben invertir tiempo y esfuerzo en demostrar que tales obras no existen en ningún catálogo o archivo conocido.

Según testimonios recopilados, como el de Sarah Falls del Library of Virginia, alrededor del 15% de las consultas de referencia recibidas por correo electrónico provienen directamente de sugerencias generadas por IA, muchas de las cuales incluyen títulos inventados o citas erróneas. Lo que agrava la situación no es solo la frecuencia de estas consultas, sino también el hecho de que parte del público confía más en la respuesta de la IA que en la experiencia de un bibliotecario profesional, lo cual ha generado situaciones tensas en las que usuarios insisten en la existencia de un libro pese a la demostración de que este nunca fue publicado.

Asimismo, el artículo señala que esta tendencia plantea un desafío más amplio para la comunidad académica y científica, ya que diluir la calidad de las referencias podría erosionar la confianza en el sistema de investigación y en la fiabilidad de las fuentes. Mientras que los modelos de IA pueden ser útiles para sintetizar o resumir información, su falta de capacidad para verificar hechos contra bases de datos reales implica que las instituciones y los investigadores deben adoptar prácticas de verificación más estrictas y educar a los usuarios sobre las limitaciones de estas tecnologías. Esto incluye pedir a quienes hagan consultas que indiquen si la referencia proviene de una IA y animarles a validar independientemente cualquier cita recibida.

Buenas prácticas para la implementación de la inteligencia artificial en las bibliotecas

Ehrenpreis, Michelle, y John DeLooper. “Chatbot Assessment: Best Practices for Artificial Intelligence in the Library.” portal: Libraries and the Academy 25, n.º 4 (2025): 669-701. https://preprint.press.jhu.edu/portal/sites/default/files/06_25.4ehrenpreis.pdf

El estudio representa una evaluación pionera de un chatbot de biblioteca que incorpora la API de ChatGPT, proporcionando evidencia práctica de sus capacidades y limitaciones, así como recomendaciones operativas para maximizar su utilidad en entornos académicos.

Evaluación detallada de un chatbot utilizado en una biblioteca universitaria, específicamente Ivy.ai (“IvyQuantum”) en la Lehman College Library (parte del sistema CUNY). Este chatbot fue inicialmente implementado en otoño de 2019, usando un modelo basado en reglas (rules-based), y más adelante, desde abril de 2023, se integró con la API de ChatGPT para convertirse en un sistema híbrido de generación más inteligente (modelo generativo + base de conocimiento local).

Para evaluar el desempeño tras esta actualización, los autores analizaron una muestra aleatoria de 101 interacciones de chatbot durante el semestre de primavera de 2023 (de un total de 816) más las 39 “tickets” generados cuando el chatbot no pudo contestar (es decir, casos en los que el usuario solicitaba asistencia humana). Cada interacción fue valorada mediante un rúbrica desarrollada por los autores que incluyó criterios como confianza del chatbot (respuestas “low confidence”, “no confidence”), si el usuario rechazó generar un ticket, la evaluación del usuario (pulgar arriba/abajo) y variables de comportamiento del usuario (por ejemplo, desconexión prematura, satisfacción explícita, solicitud de agente humano). Además, las respuestas fueron codificadas según temas (por ejemplo, libros, artículos, solicitudes de agente, investigación) para identificar los tipos de preguntas con menor desempeño.

Los resultados muestran que el chatbot tiene un rendimiento moderado: en la muestra aleatoria, aproximadamente el 39 % de las respuestas recibieron una calificación 1 (correctas pero incompletas) según la rúbrica, mientras que el 42 % fueron calificadas como respuestas completas pero incorrectas (puntuación 2). En comparación con la tasa de éxito atribuida a bibliotecarios humanos en servicios de referencia (alrededor del 55 %), su desempeño es destacable para una herramienta automatizada, aunque con limitaciones claras. Las preguntas más problemáticas para el chatbot fueron aquellas que solicitaban hablar con un agente humano, consultas sobre libros (incluyendo disponibilidad, edición o reservas) y peticiones para investigación o artículos académicos. Tras la integración del ChatGPT, se observó una reducción en el número total de consultas sin ticket (−45 %) pero un aumento significativo en el número de tickets generados (+190 %) en comparación con el periodo anterior.

A partir de sus hallazgos, los autores proponen una serie de mejores prácticas para bibliotecas que consideren adoptar chatbots: revisión periódica de las transcripciones y las preguntas de los usuarios para ajustar respuestas personalizadas, mantener actualizada y estructurada la base de conocimiento de la biblioteca (por ejemplo, mediante archivos CSV con datos limpios), diseñar la interfaz para que los usuarios comprendan el propósito del chatbot (por ejemplo, distinguiendo claramente cuándo derivar al chat humano), y asegurar que haya personal bibliotecario dedicado al mantenimiento y mejora del sistema.

También destacan que la participación institucional y el compromiso de los bibliotecarios son factores clave para el éxito, y que la adopción de sistemas híbridos (reglas + generación) puede ofrecer un equilibrio entre control y flexibilidad.

Lo que funciona y lo que no: un estudio exploratorio de los modelos de referencia bibliotecaria actuales en grandes bibliotecas universitarias

Weare, William H., Jaena Alabi, y John Fullerton. “What’s Working and What Isn’t: An Exploratory Study of Current Reference Models in Large Academic Libraries.” portal: Libraries and the Academy 25, n.º 4 (2025): 753-780. https://preprint.press.jhu.edu/portal/sites/default/files/09_25.4weare.pdf

El estudio analiza los modelos actuales de servicio de referencia en grandes bibliotecas universitarias, con el objetivo de identificar qué prácticas funcionan bien, cuáles presentan dificultades y cómo los cambios organizacionales afectan estas funciones.

Para ello, los autores entrevistaron a 15 responsables de servicios de referencia en universidades “land-grant” con alta matrícula (más de 20.000 estudiantes), situadas en Estados Unidos, utilizando un enfoque cualitativo con entrevistas semiestructuradas entre 2018 y 2019. Los entrevistados representaban instituciones sin programa acreditado de ciencias de la información, lo cual evitaba contar con un grupo de profesionales locales del gremio que pudiera distorsionar las dinámicas normales del servicio. Las entrevistas, con duración entre 43 y 73 minutos, fueron transcritas, codificadas y analizadas para identificar modelos de referencia, decisiones de personal y los factores que guiaban los cambios entre las diversas aproximaciones.

Los hallazgos revelan que no existe un modelo universal de referencia aplicado por todas las bibliotecas: muchas adoptan combinaciones adaptadas a su contexto institucional. Los autores identificaron siete enfoques dominantes: tradicional (con bibliotecarios atendiendo físicamente en escritorio), escritorio único combinado (referencia + circulación), peer-to-peer (estudiantes como asistentes de referencia), servicios escalonados (tiered), servicio “on call”, modelo de referencia por derivación (referral) y chat (o referencia virtual). En la práctica, los modelos no son mutuamente excluyentes; muchas bibliotecas combinan distintos enfoques según turno, necesidades del usuario o capacidades del personal. Un patrón frecuente es consolidar múltiples servicios en un solo mostrador para simplificar la experiencia del usuario y reducir la fragmentación de puntos de servicio.

Tres temas centrales atraviesan las decisiones institucionales: (1) la consolidación hacia un escritorio único de servicios, motivada por la necesidad de simplificar la experiencia del usuario y disminuir la confusión entre múltiples mostradores; (2) la retirada progresiva de bibliotecarios del servicio presencial directo, con la intención de liberar su tiempo para tareas especializadas, colaboración, docencia o proyectos externos; y (3) el aumento del uso de estudiantes en los puestos frontales de atención, como primer nivel de contacto, delegando a personal profesional preguntas más complejas. Entre las razones que impulsan estos movimientos destacan la reducción de la demanda presencial (caída de estadísticas de referencia), presiones institucionales para que los bibliotecarios asuman funciones de mayor impacto, cambios administrativos o de clasificación investigadora de la universidad, y un cuestionamiento sobre la eficiencia de tener personal altamente cualificado atendiendo consultas triviales.

Asimismo, el estudio señala que en muchas bibliotecas el volumen de consultas profundas es muy bajo; usando la escala READ (Reference Effort Assessment Data), varios entrevistados reportaron que un gran porcentaje de las preguntas corresponden a niveles bajos de complejidad, lo que sugiere que podrían atenderlas asistentes bien entrenados. Al mismo tiempo, se reconoce que la naturaleza de las preguntas ha evolucionado: aunque disminuye el volumen de preguntas básicas, los desafíos que llegan suelen ser más complejos y requieren intervención experta. En algunos casos, las instituciones mantienen el modelo tradicional por razones de identidad profesional, inercia institucional o porque sus bibliotecarios valoran el contacto directo con los usuarios.

En resumen, este estudio aporta evidencia cualitativa de que el futuro de los servicios de referencia en bibliotecas universitarias grandes se orienta hacia modelos híbridos, adaptativos y escalonados, más que hacia una sustitución total del servicio presencial o su configuración en un solo modelo rígido. La elección óptima depende del contexto institucional, cultura organizativa, recursos humanos y expectativas de los usuarios.

¿Están capacitadas las herramientas de inteligencia artificial generativa para responder a preguntas de referencia en bibliotecas?


Wheatley, Amanda, y Sandy Hervieux. «Comparing generative artificial intelligence tools to voice assistants using reference interactions». The Journal of Academic Librarianship 50, n.o 5 (1 de septiembre de 2024): 102942. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2024.102942.

Para responder a las preguntas de investigación, los autores crearon 25 preguntas de referencia basadas en consultas recibidas a través del servicio de referencia virtual de la biblioteca de su universidad. Luego, plantearon estas preguntas a los asistentes de voz y a dos versiones de ChatGPT, registrando las respuestas en una hoja de cálculo.

Los resultados muestran que las herramientas comprenden bien las preguntas de referencia y ofrecen respuestas relevantes, pero la calidad de las referencias proporcionadas y la precisión de las respuestas pueden ser insuficientes.

Uno de los problemas principales es que algunas herramientas no proporcionan referencias o estas son de baja calidad. Los asistentes de voz, como Google Assistant, Siri y Alexa, destacaron en este aspecto, con Google Assistant ofreciendo las mejores respuestas en términos de relevancia, precisión y calidad de las referencias. Esto se debe a que los asistentes de voz buscan en internet en lugar de depender de modelos de lenguaje masivo, lo que reduce el riesgo de citar fuentes falsas. ChatGPT, por su parte, tiene problemas conocidos de «alucinaciones» y citas falsas o inexistentes, lo cual es preocupante para los profesionales de la información.

Aunque estas herramientas pueden ofrecer respuestas relevantes y precisas, ninguna iguala la calidad que un bibliotecario académico podría brindar. Google Assistant fue el que más se acercó, con un 40 % de sus respuestas siendo recomendadas por un bibliotecario, mientras que ChatGPT falló en más del 50 % de los casos.

En términos generales, Google Assistant fue la herramienta que mejor respondió a las preguntas de referencia, seguido por Alexa y Siri. Aunque las herramientas de IA generativa como ChatGPT comprenden bien las preguntas, sus respuestas carecen de la precisión y la autoridad necesarias para competir con los asistentes de voz en este contexto.

El estudio concluye que, si bien los asistentes de voz y herramientas como ChatGPT pueden ser útiles para iniciar una investigación, deben utilizarse en combinación con los servicios tradicionales de referencia. El uso de IA generativa puede ser más adecuado para tareas como la lluvia de ideas o la explicación de conceptos, en lugar de responder preguntas de referencia de manera fiable. El estudio también sugiere que futuras investigaciones podrían explorar cómo las herramientas de IA pueden colaborar con los bibliotecarios para mejorar los servicios de referencia.

Capacidad de los asistentes de voz y las herramientas de inteligencia artificial generativa para responder a preguntas de referencia que tradicionalmente reciben los bibliotecarios universitarios

Wheatley, Amanda, y Sandy Hervieux. «Comparing generative artificial intelligence tools to voice assistants using reference interactions». The Journal of Academic Librarianship 50, n.o 5 (1 de septiembre de 2024): 102942. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2024.102942.

El estudio analiza la capacidad de los asistentes de voz y las herramientas de inteligencia artificial generativa para responder a preguntas de referencia que tradicionalmente reciben los bibliotecarios académicos. Los autores crearon una muestra de 25 preguntas basadas en consultas recibidas en el servicio de referencia virtual de su institución. Luego, desarrollaron una rúbrica para evaluar la calidad de las respuestas proporcionadas por las herramientas impulsadas por IA. Los autores concluyeron que las herramientas entienden bien las preguntas de referencia y ofrecen respuestas relevantes, pero la calidad de las referencias proporcionadas y la precisión de las respuestas pueden ser insuficientes. Sugieren que se necesita más investigación para comprender mejor el lugar de las herramientas impulsadas por IA en los servicios de referencia.

Servicios de referencia con chatbots en las bibliotecas universitarias canadienses

Guy, J., Pival, P. R., Lewis, C. J., & Groome, K. (2023). Reference Chatbots in Canadian Academic Libraries. Information Technology and Libraries, 42(4). Retrieved from https://ital.corejournals.org/index.php/ital/article/view/16511

Los chatbots son «agentes informáticos que pueden interactuar con el usuario» de una forma parecida a una conversación entre humanos. Aunque el uso de chatbots para el servicio de referencia en las bibliotecas universitarias es un tema de interés tanto para los profesionales de las bibliotecas como para los investigadores, se sabe poco sobre cómo se utilizan en el servicio de referencia de las bibliotecas, especialmente en las bibliotecas universitarias de Canadá.

Este artículo tiene como objetivo llenar este vacío mediante la realización de una encuesta basada en la web de 106 sitios web de bibliotecas académicas en Canadá y el análisis de la prevalencia y las características de los servicios de chatbot y chat en vivo ofrecidos por estas bibliotecas. Los autores descubrieron que sólo dos bibliotecas utilizaban chatbots para el servicio de referencia. En cuanto a los servicios de chat en vivo, los autores descubrieron que 78 bibliotecas ofrecían este servicio. El artículo analiza las posibles razones de la escasa adopción de chatbots en las bibliotecas universitarias, como la accesibilidad, la privacidad, el coste y los problemas de identidad profesional. El artículo también ofrece un estudio de caso de la institución de los autores, la Universidad de Calgary, que integró un servicio de chatbot en 2021. El artículo concluye con sugerencias para futuras investigaciones sobre el uso de chatbot en bibliotecas.

Postal bibliotecaria de 1910 sobre el servicio de referencia

Postal bibliotecaria de 1910 sobre el servicio de referencia publicada por Bamforth & Co. Ltd de Holmfirth, Inglaterra, que comenzó a publicar postales en 1910.

La postal muestra a una señora bastante austera que pregunta al empleado de la biblioteca: «¿Tiene usted el libro titulado ‘Batallas en las que he estado’?». Él responde: «No, señora; pero puedo darle ‘Memorias de un hombre casado'». Aparte del humor matrimonial, la tarjeta tiene también algunos aspectos históricos. El cartel que reza «Únase a nuestra biblioteca circulante» indica que se trata de una biblioteca por suscripción o «con ánimo de lucro». Además, los libros están detrás del mostrador, lo que indica que las estanterías están cerradas, una práctica muy común en todas las bibliotecas del siglo XIX y principios del XX. La postal fue publicada por Bamforth & Co. Ltd de Holmfirth, Inglaterra, que comenzó a publicar postales en 1910.

¿Qué es lo más extraño que te ha pedido un usuario de la biblioteca?

Warren, Roz. Our Bodies, Our Shelves: A Collection Of Library Humor, 2015.

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En veinte entretenidos ensayos, conocerás a bibliotecarios que luchan contra el crimen, se van de fiesta con estrellas del porno, se enfrentan a usuarios imposibles, localizan libros difíciles de encontrar y salvan el mundo. Se revelarán los secretos más guardados de las bibliotecas. ¡Nunca volverás a ver tu biblioteca pública local de la misma manera!

CAPITULO

¿Pedirías a un bibliotecario un baile erótico?

Texto completo

En los 15 años que llevo trabajando en mi biblioteca pública local, he aprendido aprendido que los bibliotecarios hacemos muchas cosas por nuestros usuarios que no están en la descripción de nuestro trabajo. Después de que una usuaria me pidiera que cambiara su rueda pinchada, y otro quería comprobar nuestro sacapuntas, me me conecté a mi sitio favorito de bibliotecarios en Facebook y pregunté:

¿Qué es lo más extraño que te ha pedido un usuario?

¿La primera respuesta?

Alguien me pidió un buen libro para leer en el baño.

Le siguió rápidamente: Un usuario que iba de camino al casino quería frotar mi pelo rojo para que le diera buena suerte.

La semana pasada una mujer vino a pedirme ayuda para que las brujas y los demonios dejen de pellizcarla.

Una vez, un usuario me pidió que me sentara en su regazo (me reí de él).

Las peticiones inusuales de los usuarios resultaron ser un tema candente. En un día, recibí más de más de 100 respuestas, ya que los bibliotecarios compartieron historias sobre ese sobre ese usuarios especial que..: Preguntó si podía dejar a sus hijos en el mostrador de la biblioteca mientras mientras hacía recados.

Otro quería que encontrara libros para probar que el era Julio César reencarnado.

Me pidió que le dijera al hombre que se sentaba en el ordenador junto al suyo que dejara de de controlar su ordenador con sus pensamientos.

Trajo una cabeza de ñu disecada y preguntó si podíamos guardarla en los archivos durante el verano.

Pronto me di cuenta de que las peticiones de los usuarios raros se dividían en categorías. Algunas peticiones eran de usuarios que querían lucir lo mejor posible… con con nuestra ayuda.

Una vez, una mujer me pidió que le cambiara los pantalones porque iba a una entrevista de trabajo

Un hombre me pidió que usara cinta adhesiva para quitar la pelusa de su chaqueta.

Me han pedido mi opinión sobre la montura que debería elegir una usuaria para sus nuevas gafas.

Un hombre me preguntó si podía utilizar la sala de reuniones de la comunidad para afeitarse con una maquinilla eléctrica. («¿Se ha ido la luz en su casa?» I pregunté. «No», dijo. Sin más explicaciones).

Después de hacerme una pregunta de referencia, una usuaria sacó un cepillo de dientes de su riñonera y se dedicó a limpiarse los dientes mientras yo hablaba. Y cuando terminó, sacó el hilo dental.

Algunas peticiones estaban relacionadas con el coche: una persona se acerco al mostrados de referencia y preguntó si teníamos cables de arranque.

Una vez un usuario me pidió prestado el coche de mi jefe.

Una de nuestras usuarias habituales me pidió que la llevara a una ciudad a dos horas de distancia para poder ver apartamentos.

Hubo numerosas peticiones de Hanky Panky en la biblioteca:

La semana pasada, un usuario me pidió que tuviera sexo con él en el callejón. No lo hice.

Un hombre de 50 años pidió a nuestra bibliotecaria infantil que se uniera a él en el sala de descanso. Ni hablar.

Un usuario me pidió que me reuniera con él en la sala de fotocopias. (Guiño, guiño.) Lo siento, no.

Una vez tuve un usuario varón de unos 50 años que no quería dejar el mostrador de hasta que le dije que era travieso. (Se maneja diciendo, inexpresivo, sin contacto visual: «Pues sigue con tu maldad»).

A los bibliotecarios se les ha pedido que infrinjan la ley:

Un usuario me ofreció 100 dólares si entraba en el patio de alguien y robaba un cactus.

Una vez, un usuario me ofreció 50 dólares para que le hiciera un pasaporte falso.

Una usuaria quería que le dijera el número de la seguridad social de mi hijo para para que pudiera usarlo para obtener más ayuda financiera. (Le dije que no.)

Muchas preguntas inusuales en la biblioteca son de naturaleza médica: Una usuaria apareció en la puerta de mi despacho con un bastoncillo de algodón un hisopo de algodón y una placa de Petri, y comenzó diciendo: «Puedes decir que no a esto….» (Lo hice.)

Algunos usuarios quieren llevar nuestra ayuda innata y nuestro afán de servir a la comunidad bibliotecaria al siguiente nivel:

Una usuaria me llamó para pedirme que sacara una lista de libros para ella y que se los llevara a su casa.

Una vez, una usuaria me pidió el número de teléfono de su casa para poder llamarme con preguntas de referencia cuando no estuviera en el trabajo.

Los usuarios me han pedido que les haga la declaración de la renta, que limpie sus casas y que actúe en las fiestas de cumpleaños de sus hijos.

Un usuario me pidió una vez que le prestara 7.000 dólares.

Una vez una mujer me pidió que fuera a buscar un cadáver que estaba segura estaba enterrado en un lago, porque la policía no le escuchaba.

También se nos pide que identifiquemos cosas: Una vez, una usuaria me pidió que identificara un bicho muerto que había pegado en un papel de cuaderno.

Me pidieron que identificara la serpiente que un usuario había atrapado en un cubo. «Hay un animal esponjoso de color gris pardo bajo mi porche. ¿Qué es?» También nos han pedido que investiguemos una variedad de temas interesantes temas interesantes:

Un usuario quería que encontrara un libro para enseñar alemán a su perro.

Me han pedido que investigue cómo evitar ser clonado sin su permiso.

Un usuario me pidió una vez que le indicara los libros sobre Brasil escritos específicamente para niños no nacidos.

Una vez recibí una consulta de referencia de un recluso de un centro penitenciario de «libros sobre cómo levitar».

Los bibliotecarios son serviciales por naturaleza, lo que significa que a menudo que a menudo vamos más allá de nuestro trabajo para llevar a cabo pequeños actos de amabilidad bibliotecaria:

Una anciana me pidió que le atara los zapatos (lo hice. Ella era demasiado mayor para agacharse y alcanzarlos ella misma).

Una usuaria me pidió recientemente que le ayudara a encontrar la melodía y la letra de canciones patrióticas para que pudiera cantárselas a su novio marine en su próximo viaje por carretera a la capital del estado. (Lamentablemente, esta mujer tenía una enfermedad mental, y no había novio ni viaje por carretera, pero traté la pregunta como si lo hubiera).

A pesar de las extrañas peticiones, los bibliotecarios seguimos impertérritos. Nosotros seguimos amando el trabajo bibliotecario. Y, por supuesto, a todo el mundo le gusta una historia con un final feliz. ¿Por ejemplo?

Un padre divorciado vino a la Hora del Cuento, me invitó a salir y luego me pidió
que me casara con él. Lo hice.