Archivo de la etiqueta: Tecnologías de la información

Un estudio propone cómo convertir el acceso gratuito a internet en un derecho humano

Reglitz, Merten. Free Internet Access as a Human Right. Cambridge University Press, 2024. https://www.cambridge.org/core/books/free-internet-access-as-a-human-right/B34F7618F9794B5F983314442E5C53F0.

Un nuevo libro, Free Internet Access as a Human Right, del Dr. Merten Reglitz, profesor asociado de Filosofía en la Universidad de Birmingham, propone que las instituciones públicas reconozcan el acceso gratuito a internet como un derecho humano.

Publicado el 21 de noviembre por Cambridge University Press, el estudio argumenta que este derecho debe incluir la protección contra la censura gubernamental, la vigilancia, el abuso y la recolección de datos por parte de empresas privadas.

El Dr. Reglitz explica que, en la actualidad, la falta de acceso a internet es impensable para muchas personas, ya que se necesita para el trabajo, las relaciones personales, el aprendizaje, el acceso a servicios y la libre expresión. Sin embargo, el internet actual presenta problemas, como la limitación del acceso por parte de algunos gobiernos para controlar la crítica y la falta de regulación de las plataformas de redes sociales que recogen datos para obtener ganancias, lo que afecta derechos fundamentales como la libertad de expresión, la privacidad y las elecciones libres.

El libro presenta un artículo propuesto que establece que “todas las personas tendrán el derecho de acceder y utilizar internet sin interferencias arbitrarias por parte de terceros”. El artículo establece que los gobiernos deben proporcionar los medios tecnológicos y las habilidades necesarias para garantizar un acceso de calidad al internet, asegurando que las restricciones sean justificadas, necesarias y proporcionales.

A pesar de la vital importancia del internet en la vida moderna, el acceso sigue siendo desigual, limitando la capacidad de aquellos que permanecen desconectados para disfrutar de otros derechos humanos. El Dr. Reglitz argumenta que los gobiernos deben invertir en servicios de datos y digitales, infraestructura de banda ancha y habilidades digitales básicas para que todos puedan acceder a internet.

Una de las principales amenazas a este derecho es la desigualdad global y la pobreza, ya que un tercio de la población mundial no tiene acceso debido a la falta de recursos. Para superar esto, el estudio propone que las autoridades inviertan en infraestructura digital y servicios básicos para asegurar que todos puedan cumplir con los requisitos mínimos para acceder a internet, como tener acceso a datos digitales suficientes y dispositivos móviles adecuados.

El Dr. Reglitz concluye que, aunque los países más pobres pueden no poder ofrecer acceso gratuito, los países pueden trabajar para ello implementando obligaciones mínimas como planes nacionales de banda ancha y conexiones en espacios públicos, así como unirse a organizaciones internacionales para acceder a financiamiento que permita asegurar el acceso gratuito y justo. Reconocer y defender este derecho podría hacer un mundo mejor para todos, utilizando las posibilidades que el internet ofrece.

Bibliotecario de IA: la revolución de la IA crea demanda de un nuevo trabajo en auge

Case, Tony. «AI Revolution Creates Demand for Hot New Job: AI Librarian». WorkLife (blog), 15 de octubre de 2024. https://www.worklife.news/technology/ai-revolution-creates-demand-for-hot-new-job-ai-librarian/.

A medida que la IA transforma el mundo empresarial, incluido el ámbito de recursos humanos, está surgiendo un nuevo rol que conecta la experiencia humana con el aprendizaje automático: el bibliotecario de IA. Este puesto, aún poco conocido, se ha vuelto uno de los más demandados en el contexto del auge de la IA generativa, según un informe de Korn Ferry, que describe las habilidades necesarias para recopilar, organizar y analizar datos como el «sistema nervioso central de la IA».

Las empresas están en una lucha por atraer talento para trabajar con inteligencia artificial (IA), pero el foco no está solo en programadores, científicos de datos e ingenieros, sino también en bibliotecarios y corredores de seguros. A medida que las aplicaciones basadas en IA se expanden, crece la necesidad de profesionales con la capacidad de crear valor empresarial a partir de esta tecnología. Según Vinay Menon, líder global de la práctica de IA en Korn Ferry, las habilidades de recopilación, organización y análisis de datos que poseen bibliotecarios son consideradas el «sistema nervioso central de la IA».

La creciente demanda de bibliotecarios de IA resalta cómo la evolución tecnológica está creando roles que combinan habilidades tradicionales como la gestión de información con las exigencias modernas en entornos impulsados por datos. Jaycee Schwarz, especialista en adquisición de talento en la empresa Prizeout, explica que a medida que los sistemas de IA generan datos cada vez más complejos, no es suficiente con construir y desplegar tales sistemas; las empresas necesitan expertos que puedan curar y traducir esos datos en información útil.

Paul Farnsworth, director de tecnología en Dice, señala que, dado el escaso talento en IA, los responsables de contratación están buscando profesionales como bibliotecarios que tengan experiencia con datos y que puedan adquirir las habilidades necesarias en IA.

John Gikopoulos, jefe global de IA y automatización en Infosys Consulting, describe la evolución de la IA en tres actos: el primero, ayudar a las organizaciones a ser más eficientes; el segundo, automatizar la recolección de datos; y el tercero, «humanizar» la IA. Gikopoulos enfatiza que las empresas deben cambiar su forma de pensar sobre la IA y reeducarse en cómo interactúan con el mundo.

Dougal Martin, bibliotecario de IA en Deel, una empresa de nómina y soporte de recursos humanos, destaca que se requiere empatía, amor por la información y la capacidad de organizar datos complejos para entender las necesidades de los usuarios. Aunque el trabajo depende en gran medida de la tecnología, enfatiza la importancia del aporte humano, ya que la infraestructura del contenido debe ser generada por humanos para garantizar precisión y fiabilidad, especialmente en áreas como recursos humanos, donde están en juego cuestiones de cumplimiento y legales.

La ética también es fundamental en este proceso de reeducación, ya que numerosos ejemplos de sesgos inconscientes en la IA han demostrado la necesidad de construir equipos diversos e inclusivos. Afsheen Afshar, ex director de ciencia de datos en JPMorgan Chase, resalta la importancia de la cultura y el trabajo en equipo para crear valor a partir de la IA. Afshar advierte que la falta de alineación de incentivos y el compromiso pueden ser obstáculos para el aprovechamiento del potencial de la IA.

Los bibliotecarios de IA y los sistemas robustos de gestión del conocimiento son revolucionarios para los profesionales de recursos humanos, ya que ofrecen acceso rápido a información actualizada sobre cuestiones complejas, como leyes laborales internacionales y regulaciones de nómina. Martin advierte que la gestión de una gran cantidad de información conlleva desafíos únicos, como el riesgo de malentendidos en la traducción entre diferentes lenguas, lo que subraya la necesidad de supervisión humana en sistemas impulsados por IA.

A medida que las empresas navegan por la revolución de la IA, es probable que roles como el de bibliotecario de IA se vuelvan cada vez más esenciales, garantizando que el vasto potencial de la IA se base en información confiable. Colaborar con estos expertos en conocimiento puede llevar a una toma de decisiones más informada, mejor cumplimiento y, en última instancia, una gestión del talento más efectiva.

  • Un actuario de seguros es un profesional que utiliza métodos matemáticos, estadísticos y financieros para evaluar riesgos y determinar primas de seguros, reservas y otros aspectos financieros relacionados con las pólizas de seguros.

Por qué en IA lo más grande no siempre es lo mejor

«Why Bigger Is Not Always Better in AI», MIT Technology Review, accedido 2 de octubre de 2024, https://www.technologyreview.com/2024/10/01/1104744/why-bigger-is-not-always-better-in-ai/.

La creencia de que «más grande es mejor» en inteligencia artificial (IA) ha dominado la investigación en este campo, impulsada por la idea de que la cantidad de datos, la potencia de cómputo y el número de parámetros son los principales determinantes del rendimiento de un modelo. Esta mentalidad se consolidó con un artículo de 2017 de Google, que introdujo la arquitectura de transformer, y ha llevado a las grandes empresas tecnológicas a competir por la escala de sus modelos.

Sin embargo, expertos como Sasha Luccioni, líder de IA y clima en la startup Hugging Face, argumentan que los modelos actuales son “demasiado grandes”. Estos modelos no solo son difíciles de descargar y manipular, incluso si son de código abierto, sino que también presentan problemas significativos. Entre estos se encuentran prácticas invasivas de recolección de datos y la inclusión de contenido inapropiado en los conjuntos de datos, además de tener una mayor huella de carbono debido al alto consumo de energía necesario para su funcionamiento.

La escalabilidad de los modelos también conduce a una concentración extrema de poder en manos de unas pocas empresas tecnológicas grandes. Solo estas compañías tienen los recursos financieros y técnicos necesarios para desarrollar y operar modelos de gran escala, lo que crea un «cuello de botella» en el acceso a tecnologías de IA avanzadas y limita la diversidad de enfoques en el campo.

En contraposición a esta tendencia, el Allen Institute for Artificial Intelligence (Ai2) ha desarrollado un nuevo modelo de lenguaje multimodal llamado Molmo, que demuestra que se puede lograr un rendimiento impresionante utilizando modelos mucho más pequeños. Su modelo más grande, que cuenta con 72 mil millones de parámetros, supera en rendimiento a GPT-4, que se estima tiene más de un billón de parámetros, en tareas como la comprensión de imágenes, gráficos y documentos. Además, un modelo más pequeño de Molmo, con solo 7 mil millones de parámetros, se acerca al rendimiento de los modelos de vanguardia, gracias a métodos de recolección de datos y entrenamiento más eficientes.

Los investigadores de Ai2 han enfrentado el desafío de romper con la mentalidad de «más es mejor». Al iniciar el proyecto, el equipo se propuso pensar fuera de lo convencional y encontrar formas más efectivas de entrenar modelos que fueran accesibles y económicos. La filosofía detrás de Molmo subraya que «menos es más, lo pequeño es grande, y lo abierto es tan bueno como lo cerrado».

Otro argumento a favor de reducir la escala de los modelos es que los modelos más grandes suelen ser capaces de realizar una amplia gama de tareas, muchas de las cuales pueden no ser necesarias para los usuarios finales. Luccioni sostiene que, a menudo, los usuarios solo necesitan un modelo diseñado para tareas específicas, y que los modelos más grandes no siempre ofrecen ventajas en estos casos.

Para avanzar en la investigación y aplicación de IA, es fundamental cambiar las métricas utilizadas para evaluar el rendimiento de los modelos, enfocándose en factores relevantes como la precisión, la privacidad y la confiabilidad de los datos utilizados en su entrenamiento. Esto requiere un mayor nivel de transparencia en la industria, ya que muchos investigadores no comprenden completamente cómo y por qué sus modelos producen ciertos resultados, ni qué datos se han utilizado para entrenarlos.

Finalmente, se sugiere que es hora de reevaluar la suposición de que los modelos de IA son soluciones mágicas que resolverán todos los problemas. En lugar de seguir la tendencia de la escalabilidad, la comunidad de investigación y las empresas deben crear incentivos para fomentar un enfoque más consciente y sostenible en el desarrollo de inteligencia artificial, buscando hacer más con menos y utilizando recursos de manera más responsable.

Tecnología y menores. Recomendaciones y herramientas para un uso responsable

Tecnología y menores. Recomendaciones y herramientas para un uso responsable.

Texto completo

El manual ‘Tecnología y menores. Recomendaciones y herramientas para un uso responsable’ ha sido elaborado en el marco de la exposición ‘Mundo Expandido. Entre lo físico y lo virtual’, una muestra que explora los mundos…

¿Cómo están las bibliotecas avanzando en la equidad digital en sus comunidades? Encuesta de tecnología de bibliotecas públicas de 2023 (2024)

2023 Public Library Technology Survey Summary Report. he Public Library Association (PLA), 2024

Texto completo

he Public Library Association (PLA) publicó hoy el informe de la Public Library Technology Survey de 2023. Esta encuesta nacional actualiza las tendencias emergentes sobre la capacidad tecnológica, recursos para usuarios, infraestructura, alfabetización digital y personal en las bibliotecas públicas de EE.UU. Estos datos son vitales para entender cómo las bibliotecas sirven como centros de conocimiento e innovación en nuestras comunidades y continúan evolucionando para satisfacer las necesidades de los usuarios.

El informe aborda preguntas tales como: ¿Cómo están los profesionales de las bibliotecas avanzando en la equidad digital en sus comunidades? ¿Qué tipos de dispositivos tecnológicos prestan las bibliotecas a los usuarios, y más o menos bibliotecas ofrecen estos artículos en comparación con 2020? ¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentan las bibliotecas para proporcionar recursos y servicios tecnológicos?

Hallazgos clave incluyen:

  • Casi la mitad de las bibliotecas (46.9%) ofrece puntos de acceso (hotspots) para préstamo, un aumento del 14.4% desde 2020.
  • Aproximadamente una cuarta parte de las bibliotecas (24.6%) tienen equipos de producción de medios digitales y más de un tercio (39.5%) tienen equipos de producción de makerspace.
  • El 95.3% de las bibliotecas públicas ofrecen algún tipo de capacitación en alfabetización digital, formal o informal, y casi el 30% reportan que ofrecen un programa de navegadores digitales para asistir a los usuarios.
  • Casi una de cada cinco (19.7%) bibliotecas están involucradas en coaliciones de equidad o inclusión digital a nivel local, estatal o regional.
  • El 95% de las bibliotecas ofrecen e-books y/o audiolibros electrónicos y el 57.5% ofrecen medios de transmisión y descarga para los usuarios.
  • La financiación federal es crítica para apoyar las necesidades tecnológicas de las bibliotecas: casi la mitad (52%) de las bibliotecas solicitaron el programa E-rate, ya sea individualmente o como parte de un consorcio.
  • Los costos de suscripción o los términos de pago son el factor principal que influye en la capacidad de las bibliotecas para ofrecer contenido digital (seleccionado por el 85.7% de las bibliotecas en general).

PLA invitó a todas las entidades administrativas de bibliotecas públicas de EE.UU. a completar la encuesta en otoño/invierno de 2023. En total, 1,511 bibliotecas completaron la encuesta, una tasa de respuesta del 16.4%. Los resultados de la encuesta están ponderados para tener en cuenta las diferencias entre las bibliotecas que respondieron y el universo de todas las bibliotecas públicas de EE.UU.

Uso e impacto de la Inteligencia Artificial en el proceso científico

Foresight: Use and Impact of Artificial Intelligence in the Scientific Process. European Research Council (ERC) , 2023

Texto completo

Este informe analiza cómo los investigadores del Consejo Europeo de Investigación (ERC) están utilizando la inteligencia artificial (IA), así como los posibles usos futuros de la IA en las prácticas científicas y académicas, junto con las oportunidades y riesgos potenciales asociados.

La inteligencia artificial (IA) se ha establecido como una herramienta ampliamente utilizada en diversos campos de investigación, gracias a su variedad de modelos y enfoques que van desde tareas específicas del dominio hasta aplicaciones transversales. Este informe ofrece una visión actual del uso de la IA en el proceso científico según los beneficiarios de subvenciones del Consejo Europeo de Investigación (ERC), así como una perspectiva orientada al futuro sobre posibles desarrollos, oportunidades y riesgos proyectados para 2030.

Una oportunidad futura destacada en la encuesta fue el uso de la IA para el análisis y procesamiento de datos, lo que podría acelerar significativamente aspectos específicos del proceso científico, como la síntesis de literatura, el descubrimiento de patrones y el diseño de experimentos.

Otra dirección clara resaltada fue la necesidad de directrices éticas que regulen el uso de la IA, abarcando áreas como la privacidad y protección de datos, equidad algorítmica y prevención del uso indebido. Esto se acompañó de preocupaciones sobre la falta de transparencia y posibles problemas con sistemas de IA intrusivos, manipuladores o discriminatorios.

Sin embargo, hubo cierto escepticismo respecto al grado en que los sistemas de IA pueden contribuir al descubrimiento científico para 2030, especialmente en escenarios que imaginan a la IA como un agente completamente autónomo. En cambio, la opinión predominante fue que la IA funciona como una herramienta o soporte para los investigadores humanos, enfatizando la colaboración en lugar de la sustitución o amenaza a las carreras científicas.

Las herramientas de IA generativa, especialmente los grandes modelos de lenguaje, recibieron comentarios positivos por su utilidad actual y futura cercana, particularmente en el manejo de tareas repetitivas o laboriosas como revisiones de literatura, generación de contenido (desde presentaciones hasta artículos) y mejora del acceso a documentos en diferentes idiomas. A pesar de ello, persisten preocupaciones sobre la difusión de información falsa o conocimiento científico inexacto, así como amenazas a la integridad de la investigación, notablemente en forma de plagio y representación incorrecta de fuentes.

Asociaciones y colaboraciones público-privadas en el contexto de la tecnología bibliotecaria

«Public-Private Partnerships and Collaborations in the Context of Library Technology (Pilot Study)«, DFFU, LIBER, 2024

Texto completo

La Asociación de Bibliotecas de Investigación Europeas (LIBER) y la Asociación Danesa de Bibliotecas de Investigación (DFFU) han publicado un informe conjunto sobre asociaciones y colaboraciones entre bibliotecas de investigación y proveedores de tecnología bibliotecaria, enfocándose en tecnologías nuevas e innovadoras.

El informe, titulado «Public-Private Partnerships and Collaborations in the Context of Library Technology (Pilot Study)», es resultado de un estudio cualitativo realizado por el Instituto Alexandra en Dinamarca entre octubre de 2023 y febrero de 2024. El estudio buscó responder dos preguntas clave:

  1. ¿Cuáles son las características de las asociaciones y colaboraciones actuales?
  2. ¿Cuál es el impacto de estas asociaciones y colaboraciones en las bibliotecas y sus servicios?

Basado en 10 entrevistas con representantes de bibliotecas de investigación danesas y 5 entrevistas con proveedores de tecnología, el informe describe las características de las colaboraciones actuales en Dinamarca. Los resultados indican una discrepancia general en la percepción de las colaboraciones entre bibliotecas y proveedores de tecnología. Los hallazgos y recomendaciones del estudio reflejan situaciones y desafíos relevantes para el panorama europeo de bibliotecas de investigación, ofreciendo orientación para futuras asociaciones y colaboraciones para los miembros de DFFU y LIBER.

El papel de las bibliotecas en la era de la inteligencia artificial (IA)


Alonso-Arévalo, Julio; Quinde-Cordero, Marlene. El papel de las bibliotecas en la era de la inteligencia artificial (IA). Boletín de la Asociación Andaluza de Bibliotecarios, n. 127, Enero-Junio 2024, pp. 27-37

Texto completo


La integración de la inteligencia artificial (IA) en las bibliotecas marca una evolución hacia “bibliotecas inteligentes”, adaptadas a las necesidades tecnológicas y educativas actuales. Estas instituciones están aprovechando la IA para mejorar la experiencia del usuario, ofreciendo desde recomendaciones personalizadas hasta servicios de búsqueda avanzada y gestión eficiente de datos. Sin embargo, este avance también plantea desafíos, como la privacidad de los 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 continúan siendo cruciales como espacios de aprendizaje continuo y acceso equitativo al conocimiento en una sociedad cada vez más influenciada por la IA.

¿Cómo están usando los profesores la IA Generativa en el aula?

Ruediger, Dylan, et al. «Generative AI and Postsecondary Instructional Practices: Findings from a National Survey of Instructors.» Ithaka S+R
. Ithaka S+R. 20 June 2024. Web. 24 June 2024. https://doi.org/10.18665/sr.320892

Para obtener información sobre cómo están evolucionando las prácticas de enseñanza, Ithaka S+R realizó su encuesta trienal a profesores de educación superior, centrándose en la instrucción y con una sección dedicada específicamente a la IA generativa. Hoy publicamos los resultados de la encuesta, con respuestas de 2.654 instructores universitarios de una amplia variedad de disciplinas e instituciones—la mayor encuesta sobre este tema de la que tenemos conocimiento.

El informe proporciona una instantánea de las prácticas de enseñanza dos semestres después de la aparición dramática de la IA generativa, y ofrece evidencia convincente de que los instructores están explorando el uso de la IA generativa en gran número. También destaca la incertidumbre continua sobre cómo usar mejor esta tecnología. Nuestros hallazgos clave son:

  • La mayoría de los instructores tienen al menos un conocimiento superficial de las herramientas de IA generativa. Pero muchos, especialmente los instructores mayores, no confían en sus habilidades para usarlas con fines pedagógicos o en su valor en contextos educativos.
  • Una gran mayoría (72 por ciento) de los instructores ha experimentado con el uso de la IA generativa como herramienta de enseñanza. Sin embargo, aunque los instructores están utilizando la IA generativa de muchas maneras diferentes, ningún caso de uso individual se ha establecido particularmente bien.
  • La mayoría de los instructores desean algún tipo de apoyo institucional para ayudarlos a integrar la IA generativa en sus cursos. Pero solo una minoría busca algún servicio de apoyo específico, lo que probablemente crea un dilema para quienes invierten en proporcionar dichos servicios.
  • Muchos profesores, especialmente en las humanidades, aún prohíben el uso de la IA generativa por parte de los estudiantes.

Guía Ampliada sobre el uso de IA para autores, editores y revisores de Taylor & Francis

Robinson, Mark. «Taylor & Francis Issues Expanded Guidance on AI Application for Authors, Editors and Reviewers». Taylor & Francis Newsroom, 12 de junio de 2024. https://newsroom.taylorandfrancisgroup.com/expanded-guidance-on-ai-application-for-authors-editors-and-reviewers/.

A medida que el uso de inteligencia artificial (IA) generativa en la investigación y la escritura sigue evolucionando, Taylor & Francis ha emitido la última iteración de su política sobre la aplicación de herramientas de IA. La política tiene como objetivo promover el uso ético y transparente de la IA, al mismo tiempo que aborda los riesgos y desafíos que puede presentar para la publicación de investigaciones.

Las herramientas de IA generativa están proporcionando un apoyo positivo a los investigadores en áreas como la generación de ideas, la codificación, la mejora del lenguaje y la difusión de la investigación. Sin embargo, su uso también puede plantear riesgos serios para los trabajos académicos, incluyendo la introducción de inexactitudes, sesgos o falta de atribución, así como comprometer la confidencialidad y los derechos de propiedad intelectual.

Para apoyar la adopción responsable de las oportunidades de la IA y responder a preguntas comunes, Taylor & Francis ha lanzado una nueva política que describe las expectativas para autores, editores y revisores que utilizan herramientas de IA en su trabajo.

La guía para autores se basa en el principio de que ellos siguen siendo responsables de la originalidad, validez e integridad del contenido que envían a los editores. Cubre áreas como la atribución de autoría, el reconocimiento del uso de IA y las actividades para las cuales no se permite el uso de IA.

Se recuerda a los editores y revisores en la política sobre los riesgos que plantea el uso de IA para la precisión, la confidencialidad, los derechos de propiedad y los datos. Con esto en mente, la guía describe varias tareas para las cuales no se deben usar herramientas de IA, con el fin de mantener los estándares de calidad editorial y de revisión por pares.

La política se basa en el estado actual de la IA generativa y la ética de la investigación, y se espera que siga evolucionando a medida que la tecnología y la práctica se desarrollen. Taylor & Francis acoge con satisfacción las nuevas posibilidades ofrecidas por las herramientas de IA y anima a los investigadores a usarlas de manera responsable y de acuerdo con la nueva guía.