COUNTER propone nuevas directrices para medir el uso de herramientas de inteligencia artificial en plataformas editoriales, diferenciándolo claramente del uso humano. El objetivo es estandarizar estos informes y evitar que la actividad de IA distorsione los datos tradicionales de uso.
El borrador de COUNTER sobre las mejores prácticas para informar del uso de IA surge ante la necesidad de adaptar el Code of Practice (Release 5.1) a un entorno donde la inteligencia artificial generativa y agente opera de forma habitual en plataformas de editores y proveedores de información. El documento reconoce que las reglas anteriores fueron diseñadas en un contexto previo al uso extendido de herramientas como agentes autónomos y modelos generativos, por lo que se requiere un marco más preciso para distinguir entre actividad humana, actividad automatizada tradicional (bots y crawlers) y actividad de IA agente, que no puede clasificarse igual que la automatización previamente excluida de los informes.
El objetivo del borrador es establecer mecanismos claros y estandarizados para que las plataformas que ofrecen contenidos (textos, artículos, etc.) puedan reportar métricas sobre el uso de IA —ya sea directamente en su sitio, o a través de herramientas externas (como buscadores basados en IA o agregadores). COUNTER considera que estas directrices no sólo sirven a editores o bibliotecas, sino también que podrían ser útiles para herramientas independientes de IA
La publicación del borrador está abierta a comentarios de la comunidad: proveedores tecnológicos, editoriales, bibliotecas y consorcios están invitados a aportar feedback para mejorar las directrices antes de que se adopten de forma definitiva.
Un reciente estudio del Pew Research Center revela que el 84 % de los adultos en Estados Unidos declara usar YouTube, lo que lo mantiene como la plataforma social más extendida. Aun cuando otras redes como TikTok, Instagram, WhatsApp o Reddit muestran tasas de crecimiento, ninguna alcanza el nivel de penetración de YouTube entre la población adulta.
El informe, basado en una encuesta realizada a algo más de 5 000 adultos entre febrero y junio de 2025, documenta también que Facebook sigue en segundo lugar con 71 % de usuarios, y que plataformas como Instagram superan el 50 % de adopción. Sin embargo, el uso de estas alternativas varía considerablemente según la edad, el género y el nivel educativo, mientras que YouTube mantiene una presencia notable en casi todos los segmentos demográficos.
Además, los datos muestran diferencias en la frecuencia de uso: alrededor del 48 % de los adultos utilizan YouTube a diario, lo que indica que no sólo es una plataforma ampliamente adoptada, sino que sigue siendo parte activa de la rutina digital de gran parte de la población. Esto refuerza la relevancia de YouTube como espacio principal no solo de entretenimiento, sino también de información, comunicación y consumo cultural.
El uso de TikTok entre los adultos estadounidenses ha aumentado hasta el 37 %, lo que supone un ligero incremento con respecto al año pasado y casi el doble del 21 % registrado en 2021. Aproximadamente el 24 % de los usuarios de TikTok visitan la plataforma a diario. La mitad de los adultos estadounidenses utilizan ahora Instagram, igualando los niveles de 2024, pero aumentando desde el 40 % en 2021. La plataforma es especialmente popular entre los usuarios más jóvenes.
El informe encuestó a 5022 estadounidenses y descubrió que el 84 % usa YouTube y el 71 % usa Facebook. Instagram alcanzó el 50 % de adopción, lo que la convierte en la única otra plataforma usada por al menos la mitad de los adultos estadounidenses.
El uso de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito laboral ha aumentado significativamente en los últimos dos años. La proporción de empleados que usan IA al menos ocasionalmente ha pasado del 21 % al 40 %, mientras que el uso frecuente y diario también se ha duplicado, lo que indica una integración creciente de estas herramientas en las tareas cotidianas de trabajo.
Este incremento se concentra especialmente en trabajadores de oficina y líderes, donde el uso frecuente alcanza el 27 % y 33 % respectivamente, mostrando que los roles con mayor responsabilidad tienden a adoptar antes estas tecnologías.
A pesar de la mayor adopción, muchas organizaciones carecen de estrategias claras para integrar la IA de manera efectiva. Solo una minoría de empleados reporta que su empresa ha comunicado un plan sólido o establecido políticas formales sobre el uso de IA, lo que limita el potencial de estas herramientas. Esta falta de estructura también se refleja en la percepción de utilidad: apenas el 16 % de los usuarios considera que las herramientas de IA proporcionadas por su empresa son realmente útiles para su trabajo.
Los beneficios percibidos son claros a nivel individual y organizativo: muchos empleados reportan mejoras en productividad y eficiencia, y los líderes observan ventajas en la eficiencia operativa. Sin embargo, la comodidad y confianza para trabajar con IA sigue siendo limitada. Solo un pequeño porcentaje se siente muy cómodo usando estas herramientas, mientras que alrededor de un tercio se siente muy incómodo, indicando la necesidad de formación y comunicación más efectiva sobre su uso.
Por último, las preocupaciones sobre la pérdida de empleo por automatización se mantienen moderadas. Solo un 15 % de los empleados considera que es muy o bastante probable que la IA elimine su trabajo en los próximos cinco años, mostrando que, aunque la adopción crece, los temores sobre la sustitución laboral no se han incrementado de manera significativa.
Uso y desarrollo ético de la Inteligencia Artificial en la UNAM. Autores Dra. Luz María Castañeda de León Dra. Ana Yuri Ramírez Molina Mtro. Juan Manuel Castillejos Reyes Mtra. María Teresa Ventura Miranda. Primera edición digital, octubre de 2025. Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación. ISBN 978-607-587-954-3.
Este trabajo se enmarca en las recomendaciones de la UNESCO sobre la ética de la IA (2021–2024) y en el Plan de Desarrollo Institucional de la UNAM 2023–2027. Su objetivo principal es promover una integración responsable de los sistemas de IA (SIA) en la docencia y la investigación universitarias.
En su primera parte, el texto define la IA desde las perspectivas de la Unión Europea y la OCDE, destacando su carácter sistémico, autónomo y adaptable. Asimismo, subraya la necesidad de un entendimiento crítico de estas tecnologías, sobre todo en contextos del Sur Global, donde las condiciones tecnológicas y económicas difieren de las del Norte Global. Se emplean dos modelos teóricos: la Teoría de la Acción Razonada de Fishbein y Ajzen, para explicar la adopción de conductas éticas en el uso de IA, y el Modelo de Resolución de Problemas de Kaufman, que orienta un proceso de mejora continua.
El documento analiza las tendencias del uso de la IA en la docencia universitaria, abordando su papel en el aprendizaje adaptativo, la generación de contenidos, la evaluación y la analítica del aprendizaje. Estas aplicaciones facilitan la personalización educativa, aunque implican desafíos como la pérdida de control docente, la integridad académica o los sesgos algorítmicos. En el ámbito de la investigación, la IA contribuye a procesar grandes volúmenes de datos, acelerar publicaciones y fomentar la colaboración científica, pero plantea dilemas sobre autoría, fiabilidad de la información y privacidad de los datos.
La sección sobre ética propone cinco principios fundamentales (beneficencia, no maleficencia, autonomía, justicia y transparencia), inspirados en la UNESCO, que deben guiar el uso universitario de la IA. Además, se revisan los marcos internacionales de integración ética y se comparan con el Código de Ética Universitario de la UNAM, que promueve valores como la honestidad, la igualdad y la responsabilidad social. Aunque la institución aún no cuenta con un marco formal de integración de la ética en los SIA, existen esfuerzos en distintas dependencias por promover comportamientos éticos en la investigación y la docencia.
Finalmente, el informe recomienda desarrollar políticas institucionales que orienten el uso ético de la IA, fomentar la alfabetización digital y ética de la comunidad universitaria, y establecer mecanismos de supervisión y evaluación continua. El propósito es garantizar que la innovación tecnológica se alinee con los valores humanistas y sociales que caracterizan a la UNAM.
OpenAI, en colaboración con el National Bureau of Economic Research (NBER), publicó un estudio reciente que revela cómo la gente está usando ChatGPT, descubriendo que la mayor parte del uso no es profesional sino personal. Aproximadamente el 80 % de todas las interacciones con ChatGPT se agrupan en tres grandes categorías: guía práctica (como tutorías, consejos sobre cómo hacer las cosas o generación de ideas creativas), búsqueda de información, y escritura (redacción, edición, traducción entre otros).
En cuanto al uso profesional, el informe muestra que la escritura constituye el tipo de uso laboral más común — alrededor del 40 % de los mensajes relacionados con trabajo — mientras que la programación representa solo un 4.2 %. Además, ha habido un cambio notable: en junio de 2024 casi la mitad de los mensajes (47 %) estaban relacionados con el trabajo, pero para mediados de 2025 este porcentaje había caído a cerca del 27 %, lo que refleja un aumento de las interacciones de índole personal, que subieron al 73 % de los mensajes.
Otro hallazgo interesante tiene que ver con los usos emocionales o sociales: aunque representan una pequeña parte del total, algunas personas usan ChatGPT como especie de apoyo emocional o compañía. Solo alrededor del 2 % de los mensajes son para eso; unas 0.4 % implican reflexiones personales o conversaciones sobre relaciones.
También se aprecia un cambio demográfico en los usuarios. Los más jóvenes (18-25 años) son quienes más utilizan ChatGPT para fines personales. En cuanto al género, se observa un cierre de la brecha: en 2022, la gran mayoría de los usuarios frecuentes tenían nombres identificados como masculinos (~80 %), pero para junio de 2025 ese porcentaje ha bajado hasta el 48 %, acercándose a la paridad con los supuestos usuarios con nombres “femeninos”.
Un número creciente de evidencias sugiere que la dependencia excesiva de la inteligencia artificial (IA) podría estar erosionando las habilidades humanas necesarias para usarla de manera efectiva.
Aunque la inversión en IA promete transformar sectores económicos, Daws destaca que sin una inversión paralela en el desarrollo de capacidades humanas como el razonamiento analítico y la creatividad, el potencial de la IA podría no materializarse plenamente. Investigaciones de Multiverse identifican trece habilidades clave que distinguen a los usuarios avanzados de IA, enfocadas en el pensamiento crítico y la reflexión, más allá de la simple interacción técnica con las herramientas.
La advertencia es que, sin cultivar activamente nuestras propias habilidades humanas, esta inversión multimillonaria en IA no solo rendirá por debajo de lo esperado, sino que podría fracasar por completo. Corremos el riesgo de crear un déficit de habilidades humanas que podría lastrar la productividad durante años.
No se trata solo de lo que le pides a la IA, sino de cómo analizas, cuestionas y refinás lo que te devuelve. Tomemos el razonamiento analítico. Es la habilidad humana de examinar un problema complejo y descomponerlo en partes que la IA pueda manejar, pero también la sabiduría para reconocer cuándo una tarea simplemente no es adecuada para una máquina. Se trata de ser el piloto, no solo el pasajero.
De manera similar, la creatividad nos impulsa a experimentar y encontrar formas genuinamente nuevas de usar estas herramientas, en lugar de pedir solo una versión ligeramente mejor de algo que ya existe.
También entran en juego rasgos personales. Habilidades como la determinación (la paciencia de seguir intentando cuando la IA produce resultados deficientes) y la adaptabilidad son necesarias. Cualquiera que haya usado estas herramientas sabe que el éxito a la primera es raro. Se requiere cierta resiliencia y curiosidad profunda para mirar más allá de la respuesta de la IA y verificarla con tu propio conocimiento.
Gary Eimerman, director de aprendizaje en Multiverse, enfatiza que los líderes empresariales deben reconocer que los desafíos actuales no son únicamente tecnológicos, sino también humanos. La falta de atención al desarrollo de habilidades cognitivas y culturales podría generar un déficit de competencias humanas que obstaculizaría la adopción efectiva de la IA y limitaría su impacto positivo en la productividad.
El artículo subraya la necesidad de equilibrar la inversión en IA con el fortalecimiento de las habilidades humanas fundamentales para garantizar una integración exitosa y sostenible de la inteligencia artificial en la sociedad y la economía.
El informe de Anthropic presenta el Economic Index, una herramienta que analiza cómo se utiliza Claude, su modelo de inteligencia artificial, en distintos países y estados de Estados Unidos. El objetivo es ofrecer una visión clara de los patrones tempranos de adopción de la IA y su impacto económico, explorando tanto diferencias geográficas como la evolución en los tipos de tareas realizadas.
A nivel internacional, Estados Unidos lidera el uso total, seguido por India, Brasil, Japón y Corea del Sur. Sin embargo, al ajustar por población activa, países como Israel, Singapur, Australia y Nueva Zelanda muestran niveles de adopción proporcionalmente más altos. El índice revela una fuerte correlación entre el ingreso per cápita y el uso relativo de la IA, con los países de mayor desarrollo económico y conectividad digital a la cabeza.
Dentro de Estados Unidos, el mismo patrón se repite: los estados con mayor PIB per cápita presentan un uso más intensivo de la IA. El Distrito de Columbia lidera el índice estatal, destacando en tareas de edición y búsqueda de información, mientras que California se orienta más hacia la programación y Nueva York hacia las finanzas. Las economías locales influyen en el tipo de tareas: por ejemplo, en Hawái se observan más usos vinculados al turismo.
El estudio también muestra una transición hacia una mayor automatización. Entre diciembre de 2024 y mediados de 2025, las tareas automatizadas directivas crecieron del 27 % al 39 %, mientras que las de colaboración y apoyo (augmentación) disminuyeron. Esto sugiere que los usuarios confían cada vez más en que Claude ejecute tareas con menor supervisión.
Finalmente, se destacan diferencias entre el uso empresarial y el de consumidores. Los clientes de la API —principalmente empresas— priorizan la automatización y las tareas más costosas, como programación y matemáticas, mientras que los usuarios de Claude.ai mantienen un equilibrio mayor entre colaboración y automatización. En conjunto, el informe concluye que la adopción de la IA está marcada por la desigualdad económica, la especialización local y una creciente tendencia hacia la delegación de responsabilidades a los sistemas automatizados.
Se exploran las percepciones, experiencias y necesidades de formación de los trabajadores de bibliotecas universitarias de Ontario en relación con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático.
El estudio se desarrolló entre el 14 y el 30 de mayo de 2025 mediante un cuestionario cualitativo distribuido a través de canales de comunicación de OCUL y Scholars Portal. La encuesta recibió 247 respuestas válidas, lo que representa aproximadamente un 8 % del personal de las bibliotecas miembros.
Los resultados muestran un panorama mixto: el 51 % de los encuestados declaró sentirse extremadamente o moderadamente familiarizado con la IA, aunque solo un 16 % la utiliza más allá de herramientas populares como ChatGPT o Microsoft Copilot. Además, un 28 % de los participantes afirmó no emplear ninguna herramienta de IA, en muchos casos manifestando actitudes críticas o preocupaciones sobre su madurez tecnológica, los costos y el posible impacto en los puestos de trabajo. Por otro lado, quienes sí integran la IA en su labor la emplean para tareas administrativas, análisis de datos, comunicación estratégica, mejora de metadatos, programación y apoyo a la investigación de usuarios. Entre las herramientas citadas, además de ChatGPT y Copilot, destacan Gemini, Scopus AI, Web of Science AI, Perplexity y Github Copilot.
El informe también recoge una fuerte demanda de desarrollo profesional. Los participantes señalaron intereses en áreas como prompt engineering, evaluación de herramientas, ética y privacidad, integración en flujos de investigación, generación de metadatos y aplicaciones pedagógicas. Sin embargo, emergieron dos grandes obstáculos: el tiempo y la capacidad. Muchos trabajadores expresaron la dificultad de mantenerse actualizados en un campo en rápida evolución, así como la tensión entre los beneficios potenciales de la IA y la carga laboral existente.
Entre las recomendaciones, el informe sugiere crear un repositorio compartido de recursos y guías, garantizar tiempo y financiación para la capacitación, establecer grupos de trabajo para evaluar herramientas específicas, redactar lineamientos sobre el uso ético de la IA y promover casos de uso que muestren cómo la tecnología puede complementar —y no sustituir— el trabajo humano. Finalmente, plantea la necesidad de estudios más profundos y de seguimiento, incluyendo grupos focales y programas de capacitación, para dar forma a una estrategia más sólida de incorporación de la IA en las bibliotecas universitarias de Ontario.
Se analiza cómo la falta de inversión en la infraestructura de las bibliotecas públicas afecta directamente a su reputación, a su impacto social y a la confianza ciudadana. Aunque estas instituciones cumplen un papel esencial como centros de equidad, educación y vida cívica, el deterioro físico de los edificios transmite un mensaje contradictorio: se apuesta por la innovación tecnológica y los programas, pero se descuida el espacio que los alberga.
Uno de los efectos más inmediatos de este abandono es la disminución en la circulación y la asistencia. Cuando los edificios están mal iluminados, poco ventilados o con servicios deteriorados, los usuarios dejan de acudir, independientemente de la calidad de las actividades ofrecidas. En contraste, está comprobado que las renovaciones y modernizaciones generan incrementos notables en el uso y la participación comunitaria.
Otro aspecto clave es la seguridad. Instalaciones con cerraduras dañadas, sistemas de vigilancia ineficientes o iluminación deficiente se vuelven más vulnerables al vandalismo y al uso indebido. Esto no solo pone en riesgo a los empleados y usuarios, sino que deteriora la percepción de la biblioteca como un espacio seguro, alejando a familias, estudiantes y personas mayores.
La reducción en las métricas de uso tiene consecuencias presupuestarias. Menos visitantes y préstamos suelen interpretarse erróneamente como falta de interés comunitario, lo que deriva en recortes de financiación. Además, los problemas menores de mantenimiento se transforman con el tiempo en costosas reparaciones de capital, agravando la carga financiera y desviando recursos de programas y servicios.
El deterioro también afecta la imagen pública de la biblioteca. Un edificio descuidado comunica desinterés institucional y debilita el prestigio de la biblioteca en comparación con el acceso digital, cada vez más presente. Esto impacta no solo en la relación con los usuarios, sino también en la moral del personal, en la confianza de los donantes y en las oportunidades de colaboración con otras organizaciones.
Finalmente, las bibliotecas que no logran proyectar un rol cívico sólido son relegadas en la planificación municipal. En un contexto de desarrollo urbano, salud pública y modernización tecnológica, las instituciones con instalaciones deterioradas pierden visibilidad como posibles aliadas estratégicas. Por el contrario, cuando los edificios están bien mantenidos, las bibliotecas pueden desempeñar múltiples funciones: desde centros de aprendizaje y desarrollo laboral hasta estaciones de apoyo durante emergencias climáticas.
Mohammadi, Ehsan, Mike Thelwall, Yizhou Cai, Taylor Collier, Iman Tahamtan, and Azar Eftekhar. 2025. “Is Generative AI Reshaping Academic Practices Worldwide? A Survey of Adoption, Benefits, and Concerns.” Information Processing & Management. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2025.104350.
Se analiza el impacto de la IA generativa (Gen AI) en la investigación y la enseñanza a través de una encuesta en 20 países dirigida a académicos con publicaciones.
La inteligencia artificial generativa (Gen AI) está transformando la investigación y la enseñanza universitaria a nivel global. Para ello, se llevó a cabo una encuesta en 20 países, dirigida a académicos con publicaciones en revistas indexadas, con el objetivo de identificar niveles de adopción, beneficios percibidos y preocupaciones.
Los resultados muestran una alta conciencia y uso de estas herramientas: un 73 % de los participantes declaró estar muy familiarizado con ellas y más de la mitad indicó utilizarlas al menos una vez al mes. No obstante, se observaron diferencias significativas según el rol académico, la disciplina, el género y el país de origen. Los doctorandos y jóvenes investigadores son los usuarios más frecuentes, mientras que los profesores con mayor antigüedad hacen un uso más limitado. A nivel disciplinar, las ciencias sociales y las humanidades presentan mayor adopción que la medicina o las ciencias puras. En cuanto a la distribución geográfica, países de Asia y Oriente Medio (como Taiwán, Corea del Sur, India o Irán) presentan tasas de uso superiores a las de Estados Unidos, Reino Unido o Rusia, lo que se explica en parte por la necesidad de traducción al inglés para la publicación académica.
En el ámbito de la investigación, las aplicaciones más comunes son la traducción de textos, la corrección y edición de borradores, la redacción preliminar de textos académicos y el apoyo en revisiones bibliográficas. En cambio, el uso para análisis de datos sigue siendo minoritario. En la docencia, las herramientas de IA generativa se emplean sobre todo para crear materiales y contenidos educativos (30 %), apoyar el aprendizaje y la enseñanza de conceptos (22 %), y diseñar tareas o ejercicios (16 %). También se utilizan, aunque en menor medida, para elaborar programas de asignaturas y dar retroalimentación a estudiantes.
Los beneficios más señalados por los encuestados incluyen la posibilidad de ofrecer tutoría personalizada, mejorar la resolución de problemas y potenciar el aprendizaje de los estudiantes. Sin embargo, las opiniones se dividen respecto a la capacidad de la IA para fomentar la creatividad o generar contenidos consistentes y fiables. Solo una quinta parte de los académicos confía plenamente en la precisión de los textos generados por IA.
Las preocupaciones son generalizadas y constituyen una parte central del estudio. Entre las más destacadas figuran la información inexacta o “alucinaciones” (67,8 %), el plagio (65 %), la reducción de las habilidades de pensamiento crítico (61,7 %), la falta de transparencia y explicabilidad de los procesos, los riesgos sobre la propiedad intelectual (52,2 %) y la privacidad de los datos (49 %). Estas inquietudes reflejan una tensión constante entre el aprovechamiento de la tecnología y la preservación de la integridad académica.
El estudio también detecta una brecha de género: las mujeres son un 10 % menos propensas que los hombres a usar IA generativa con frecuencia (uso diario o semanal) en investigación, lo que podría ampliar desigualdades ya existentes en la academia.
En conclusión, los autores sostienen que la IA generativa se ha integrado de manera significativa en la vida académica, aunque de forma desigual entre regiones, disciplinas y grupos sociales. Mientras ofrece beneficios claros en escritura, traducción y apoyo docente, persisten serias dudas sobre su precisión, ética y efectos en la creatividad y el pensamiento crítico. Por ello, recomiendan que las instituciones y responsables políticos fomenten un uso responsable y equitativo de estas herramientas, con especial atención a los grupos y países en riesgo de quedar rezagados en esta transición tecnológica.
Principales resultados:
Conciencia y uso: el 73 % de los académicos conoce ampliamente estas herramientas y más de la mitad las usa al menos una vez al mes. La adopción varía según disciplina, género, país y rol académico.
Diferencias por rol: los doctorandos y jóvenes investigadores son los principales usuarios, mientras que los profesores titulares y sénior muestran menor frecuencia.
Disciplinas y regiones: mayor uso en ciencias sociales y humanidades; más extendido en países de Asia y Oriente Medio que en EE. UU. o Reino Unido, en parte por la necesidad de traducción al inglés.
Usos en investigación: principalmente para traducción de textos, corrección, redacción preliminar y revisiones bibliográficas; menos frecuente en análisis de datos.
Usos en docencia: creación de contenidos y materiales (30 %), apoyo al aprendizaje y enseñanza de conceptos (22 %), y diseño de tareas (16 %).
Beneficios percibidos: tutoría personalizada, apoyo a la resolución de problemas y mejora del aprendizaje.
Preocupaciones principales:
Información inexacta (67,8 %).
Plagio (65 %).
Disminución del pensamiento crítico (61,7 %).
Falta de transparencia, problemas de propiedad intelectual y riesgos de privacidad de datos.
Brecha de género: las mujeres son un 10 % menos propensas a usar IA frecuentemente en investigación, lo que puede agravar desigualdades.
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