Afrontando el reto: líderes bibliotecarios comparten sus mejores estrategias para la alfabetización en IA

A medida que estudiantes, académicos y grandes industrias se enfrentan a la nueva frontera de las tecnologías de IA generativa (GenAI), muchas instituciones de educación superior se encuentran luchando por ponerse al día e integrar las competencias en IA en sus planes de estudio y misiones educativas.

Encuestas recientes¹‚²‚³ revelan que muchos estudiantes universitarios se sienten poco preparados para un futuro en un mundo influenciado por la IA. Algunos cuestionan el valoropens in new tab/window de la educación superior como trampolín hacia una carrera estable y gratificante. Al mismo tiempo, educadores e investigadores están preocupados por la pérdida de valiosas habilidades cognitivas debido a la mala aplicación de las capacidades de la IA. Esto pone de manifiesto el delicado equilibrio que las instituciones de educación superior deben mantener para lograr una misión clave: generar resultados beneficiosos para la sociedad. Josh Sendalopens in new tab/windowl, director de Servicios Bibliotecarios de la Universidad de Leedsopens in new tab/window en el Reino Unido, lo expresa así: «Si el propósito de una universidad es contribuir positivamente al desarrollo humano, y podemos aplicar la IA de forma que lo permita, el graduado con competencias adquiridas mediante la IA podría ser una propuesta prometedora para ese futuro». A través de décadas de iniciativas de alfabetización digital e informacional, las bibliotecas académicas han desarrollado capacidades significativas para afrontar este momento. Muchas ahora ven estos desafíos como oportunidades. “En diciembre de 2022, teníamos estudiantes que venían a nuestras bibliotecas pidiéndonos que encontráramos libros que no existían; situaciones absurdas que podrían haber sido momentos de aprendizaje si hubiéramos tenido conocimientos sobre IA”, explica Leo S. Lo, decano de la Facultad de Bibliotecas Universitarias y Ciencias del Aprendizaje de la Universidad de Nuevo Méxicoopens in new tab/window (UNM). El rápido crecimiento de la IA general ha llegado a abrumar incluso al profesorado de sus propias disciplinas. Haoyong Lanopens in new tab/window, bibliotecario de STEM y enlace del Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellonopens in new tab/window (CMU), recuerda: “Cuando hablé por primera vez con el profesorado sobre las herramientas que les estábamos proporcionando y las técnicas de ingeniería rápida, se quedaron asombrados. Pensé que estarían familiarizados, pero muchos no lo estaban”.

Estas bibliotecas han adoptado enfoques multifacéticos para comprender el impacto y las capacidades de la IA, definir los elementos esenciales de la alfabetización en IA e integrar herramientas en sus iniciativas educativas. Al mismo tiempo, se están posicionando como colaboradores estratégicos en el desarrollo de la educación en alfabetización en IA en sus instituciones.

En este artículo, comparten sus enfoques y analizan los problemas que esperan abordar mediante el establecimiento de un uso responsable de la IA, incluyendo reflexiones sobre cómo los desarrolladores de herramientas de IA podrían apoyar sus esfuerzos a medida que se desarrollan las consecuencias tecnológicas y sociales de la IA generativa. Sección de introducción

Adquiriendo experiencia en IA

Muchas bibliotecas tuvieron su primer contacto serio con la IA tras la presentación de ChatGPT a finales de 2022. Para ayudar a estudiantes e investigadores a comprender el uso responsable de la IA, las bibliotecas primero deben familiarizarse con ella.

Grupos de discusión con estudiantes

Leeds adopta un enfoque centrado en el estudiante para el diseño de iniciativas educativas. Interesados en conocer las experiencias de los estudiantes con las herramientas de IA general, el equipo de Desarrollo del Aprendizaje de la biblioteca, uno de los varios equipos complementarios que atienden las necesidades de estudiantes e investigadores en toda la universidad, organizó una serie de grupos de discusión con estudiantes. Durante estas sesiones, los estudiantes expresaron su deseo de contar con un enfoque estructurado para aprender sobre IA, especialmente en lo que respecta al uso ético y las implicaciones de la IA en contextos académicos y profesionales. Josh recuerda: “El sentimiento que percibimos fue de inquietud; quieren hacer lo correcto”.

Estos grupos de discusión proporcionaron al personal de la biblioteca una dirección clara para explorar las herramientas que los estudiantes utilizaban y un marco para abordar las inquietudes que ellos mismos planteaban. También sirvieron de base para que el equipo de Desarrollo del Aprendizaje creara páginas dedicadas a la IAopens in new tab/window en la guía de Habilidades Académicas del sitio web de la universidad, “un conjunto integral de recursos destinados a desmitificar la IA general e integrar el pensamiento crítico”, explica Josh. “Siempre que sea posible, debemos brindar claridad para que ellos (y nosotros) sintamos que vamos por el buen camino”.

Análisis del panorama académico para identificar necesidades prioritarias de capacitación

Tras la experiencia de su biblioteca con las solicitudes de libros con alucinaciones, Leo adoptó un enfoque de investigación y realizó dos encuestas nacionales sobre el conocimiento y las habilidades de las bibliotecas académicas en IA general. Utilizó los resultados como base para desarrollar un programa de capacitación de 12 semanas en la UNM.

Leo explica: “La primera prioridad fue mejorar las habilidades de los bibliotecarios en el uso de la IA general, específicamente ChatGPT”. Después de que el primer grupo de bibliotecarios completara el curso, lo ofreció al profesorado y, más recientemente, a los asesores académicos. También sirve de base para un nuevo curso ofrecido a principios de este año en su facultad, pero está abierto a cualquier estudiante del sistema de la UNM.

Para Leo, mejorar las habilidades de los bibliotecarios con las herramientas de IA es fundamental para fomentar la alfabetización en IA: “Para apoyar a los estudiantes, el profesorado y los bibliotecarios deben estar capacitados para guiarlos. Cuando empiezan a usarla, reflexionan sobre todos los demás aspectos esenciales de la alfabetización: la conciencia ética, el pensamiento crítico, cómo impacta en su trabajo y la alfabetización informacional”.

Creación de comunidades de práctica

El enfoque de CMU se caracteriza por brindar oportunidades para que diferentes tipos de usuarios aprendan juntos y compartan. Si bien se imparten en la Facultad de Ingeniería, los talleres de Haoyong sobre alfabetización en IA están dirigidos a todo el campus. Más recientemente, las bibliotecas comenzaron a organizar un "Entorno de Pruebas de IA" mensual donde el profesorado y el personal pueden experimentar con diversas herramientas y recursos de IA mediante demostraciones, aprendizaje práctico y conversaciones grupales.

El concepto de Entorno de Pruebas de IA también es fundamental en Leeds: "Permite que todo nuestro personal, independientemente del equipo al que pertenezca, adquiera el conocimiento, la comprensión y la perspectiva necesarios para derivar a los estudiantes al apoyo adecuado cuando tengan preguntas sobre IA", explica Josh.

Como resultado de todos estos enfoques, las bibliotecas se han convertido en el elemento clave en la respuesta de sus instituciones a la IA de nueva generación. Leo señala: "Coordinamos el centro de recursos de IA para la universidad; esta es una oportunidad estratégica para que las bibliotecas reúnan a todos".

Esto también refleja la experiencia en Leeds, según Josh. “La biblioteca fue una de las primeras áreas de servicios profesionales de la universidad donde los educadores quisieron reunirse y preguntarse: ‘¿Qué hacemos aquí?’”

Colaboraciones estratégicas

Aprovechar las oportunidades de intercambio de conocimientos fuera de sus instituciones también ayuda a estas bibliotecas a desarrollar su experiencia y contribuir al debate general sobre la IA en la educación. Josh comenta: “Diría que existe un debate crítico y real en torno a la IA, tanto en las bibliotecas académicas como en la educación superior; últimamente no hay ninguna conferencia que no le dedique tiempo”.

Josh participa activamente en las organizaciones británicas UKSG opens in new tab/windowy SCONUL opens in new tab/windowpara bibliotecas académicas, y Leo ha presidido la Asociación de Bibliotecas Universitarias y de Investigaciónopens in new tab/window (ACRL) durante el último año. Todos estos entornos ofrecen oportunidades para la defensa de intereses, además del intercambio de conocimientos.

Haoyong obtiene conocimientos que puede aplicar a las iniciativas de CMU mediante la colaboración con colegas bibliotecarios en el Grupo de Interés Especial en Inteligencia Artificial de la Federación Internacional de Asociaciones e Instituciones Bibliotecarias opens in new tab/window(IFLA) y como miembro del proyecto de investigación POEMopens in new tab/window, donde gestiona recursos educativos abiertos (REA) sobre conceptos y marcos de alfabetización en IA generativa.

Al participar en estos foros, estas bibliotecas amplían el conocimiento sobre inteligencia artificial entre sus equipos y generan sinergias que benefician a todas las instituciones. Como señala Leo: “Es difícil que un pequeño grupo de personas dé con las soluciones. La mejor manera es que todos prueben cosas nuevas. Surgirá una dirección prometedora, pero solo funciona si mucha gente participa”.

Marcos para la enseñanza de la alfabetización en IA

Una de estas sinergias es la aparición de marcos que orientan las prácticas educativas y crean un estándar de alfabetización en IA que las instituciones pueden adoptar. Muchos bibliotecarios consideran que ciertos aspectos de la alfabetización en IA reflejan los principios rectores de la alfabetización informacional. Haoyong explica: “La alfabetización informacional consiste en evaluar críticamente la información de las bases de datos de investigación académica y otros recursos académicos, y la alfabetización en IA también consiste en comprender y evaluar críticamente las respuestas generadas por la IA”.

Sin embargo, existen diferencias clave que distinguen los requisitos de la alfabetización en IA. Leo sugiere: “El impacto social, el desplazamiento laboral y el impacto ambiental no forman parte de la alfabetización informacional. Algo que distingue a la IA de la alfabetización informacional o incluso digital es la posibilidad —aunque es una gran incógnita— de que alcance la IAG o la IA4, donde supere a los humanos. Si nos acercamos a ese punto, será mucho más que alfabetización informacional y digital”.

La investigación de Leo lo llevó recientemente a publicar un marco, Alfabetización en IA: Una guía para bibliotecas académicas,opens in new tab/window que ofrece un conjunto de componentes clave y consejos estratégicos para las bibliotecas.

Los componentes clave de su marco son:

• Conocimiento técnico: comprender los conceptos esenciales

• Conciencia ética: considerar posibles sesgos, deficiencias en la rendición de cuentas y preocupaciones sobre la privacidad.

• Pensamiento crítico: aprovechar las habilidades de alfabetización informacional para evaluar críticamente los resultados de los modelos

• Habilidades prácticas: ser capaz de usar las herramientas de IA de manera efectiva

• Impacto social: comprender cómo la IA transforma el mundo cultural, económica y ambientalmente

Muchas organizaciones internacionales también están publicando directrices para la alfabetización en IA, pero Leo afirma que tener muchos marcos no es un problema. “Me gusta que la gente proponga un nuevo marco, pero, sinceramente, todos son muy similares, así que cualquiera que apoyes estará bien. Lo importante es tener una base sobre la cual trabajar en lugar de enfoques improvisados”.

Haoyong se ha centrado en las habilidades prácticas como base para la formación de estudiantes y personal en otros aspectos de la alfabetización en IA. «Todos los estudiantes deben comprender la ingeniería de la inmediatez, porque se trata esencialmente del arte y la ciencia de interactuar con las herramientas de IA generativa y utilizarlas de forma eficiente y ética». Los talleres de CMU incluyen técnicas opens in new tab/windowespecíficas como la inmediatez de una sola muestra, de pocas muestras y la inmediatez de la cadena de pensamiento, que ayudan a los estudiantes a desarrollar habilidades de evaluación crítica, así como eficiencia.

En Leeds, el equipo de Desarrollo del Aprendizaje desarrolla talleres sobre IA generativa para estudiantes de pregrado con la colaboración del equipo de Éxito Estudiantil, mientras que el equipo de Servicios de Investigación apoya el aprendizaje de posgrado. Josh describe su enfoque multidisciplinario como fundamental para la misión general de la universidad: apoyar a “ciudadanos globales responsables y con alfabetización digital, dotando a los estudiantes de las habilidades necesarias para evaluar críticamente las herramientas de IA, comprender sus limitaciones y utilizarlas de forma ética y eficaz”.

Selección e integración de herramientas en la enseñanza de la alfabetización en IA

Así como la enseñanza de la alfabetización informacional depende de contar con bases de datos bibliográficas de alta calidad en el entorno de aprendizaje, el enfoque de cada biblioteca para integrar herramientas de IA en sus programas refleja la necesidad de equilibrar la penetración de las tecnologías dominantes con el rigor académico.

Haoyong utiliza Gemini y ChatGPT para impartir sus talleres de inducción a la investigación, pero señala que “una característica distintiva del uso de herramientas específicas del ámbito académico es que ayuda a enseñar a los estudiantes habilidades de investigación específicas. Utilizamos la funcionalidad de IA de Scopus para enseñar a los estudiantes a encontrar información de investigación más rápidamente y a generar ideas para temas de investigación, pero también encontramos útiles herramientas más especializadas para enseñar el análisis de citas o demostrar cómo aprovechar las palabras clave de un artículo para encontrar literatura relacionada en las colecciones de nuestra universidad”.

Algunos muestran reticencia a destinar presupuesto a suscripciones de herramientas académicas antes de que haya opciones claramente destacadas en las que invertir. En los cursos de la UNM, “brindamos apoyo para que los estudiantes utilicen IA de propósito general. Durante un grupo de capacitación, utilizamos una herramienta para revisiones bibliográficas con el fin de determinar si nos conviene suscribirnos a programas más especializados. Nuestros profesores también compartieron sus herramientas favoritas, lo cual nos resulta muy útil. Pero, sinceramente, no me comprometo con ninguna herramienta diseñada específicamente para un propósito concreto. Para nosotros, aún es demasiado pronto para comprometernos con estos programas”.

Josh, sin embargo, identifica ventajas en el uso de herramientas de IA integradas con bases de datos de investigación existentes: “Lo que diferencia una capa de IA genómica superpuesta a una colección de investigación es que se basa en ese corpus revisado por pares. Implementar soluciones de generación aumentada de recuperación (RAG) es eminentemente preferible a algo mucho más opaco, como los primeros chatbots de IA conversacional basados en grandes modelos de lenguaje (LLM), que pueden haber absorbido toda internet antes de regurgitar una comida preparada engañosamente atractiva (¡sin la lista de ingredientes, la información nutricional ni la fecha de caducidad!)”.

Cómo los desarrolladores de herramientas de IA pueden apoyar la educación en alfabetización en IA

Si bien varias grandes empresas de IA generativa están incursionando fuertemente en el mercado académico con campañas dirigidas a estudiantes, ya existen más de 100 productos disponibles para fines académicos, según el rastreador de productos de IA generativa de Ithaka S&Ropens in new tab/window.

Todos coinciden en que los desarrolladores de IA podrían adoptar un enfoque más inclusivo. Haoyong sugiere que “los desarrolladores podrían colaborar con bibliotecarios para diseñar conjuntamente módulos de aprendizaje de alfabetización digital que mejoren las habilidades de los estudiantes en este campo, garantizando al mismo tiempo que el diseño de la herramienta se ajuste a los principios de IA responsable”.

Leo va un paso más allá: “Una excelente colaboración sería que los bibliotecarios trabajaran con los desarrolladores de IA para incorporar principios de alfabetización informacional en sus productos; estos podrían entonces indicar que cuentan con la aprobación de la biblioteca. Eso es algo que busco: cómo podemos tener una participación activa en el desarrollo”.

Josh también considera que los desarrolladores tienen una oportunidad única para colaborar con los bibliotecarios académicos, especialmente ahora que se benefician de la experiencia adquirida en el proceso de creación de recursos y la enseñanza de enfoques de IA responsable al personal y a los estudiantes. “Representa un potencial significativo tanto para los profesionales de la información como para los desarrolladores de herramientas de IA.”

También subraya la necesidad de mayor transparencia y claridad, señalando que “si los desarrolladores crearan explicaciones junto con sus flujos de trabajo de desarrollo, se cumpliría con el imperativo profesional del bibliotecario de garantizar que nuestros usuarios comprendan cómo se generan los resultados, qué datos se utilizan y dónde pueden existir sesgos. Esto capacitaría a las bibliotecas para enseñar cómo analizar y utilizar la IA de forma responsable.”

Desafíos para la alfabetización en IA

A pesar de la existencia de marcos de referencia sólidos y comunidades de práctica, aún no está claro cómo abordar algunos de los complejos problemas interdisciplinarios, como las dudas sobre el uso de la IA genómica y su posible impacto negativo en el pensamiento crítico.

Esto resulta especialmente preocupante, ya que algunas de las herramientas de IA genómica disponibles públicamente ofrecen ahora funciones de investigación que utilizan procesos de IA con agentes, los cuales realizan tareas de investigación exhaustivas y multietapa con un mayor grado de autonomía que las versiones anteriores de los modelos de IA genómica. A menos que la tecnología sea transparente y permita la creatividad y la inteligencia humana crítica, existe el riesgo de socavar la integridad de la investigación o de difuminar la línea entre "herramienta" y "colaborador". Josh explica: "La tecnología siempre se ha centrado en amplificar, extender y potenciar las capacidades humanas... pero debemos asegurarnos de que sea el ser humano quien controle el proceso".

Leo acrescenta: “Estudos mostram que isso pode tanto nos prejudicar quanto nos beneficiar no pensamento crítico. Bons alunos podem usá-lo para aprimorar seu aprendizado, mas alunos que só querem atalhos certamente o usarão para isso.” O outro lado dessa questão é a resistência ao uso da tecnologia de IA. Josh observa que “os grupos focais com alunos revelaram uma diversidade de perspectivas, desde entusiastas até resistentes – particularmente aqueles da área de humanas se mostraram críticos em relação à possível terceirização do pensamento analítico.” Isso também preocupa Leo, que observa que, apesar da boa procura pelos cursos, “muitas pessoas se recusam a usar a IA – então, como podemos alcançar esse público?” Talvez a maior preocupação, no entanto, sejam as desigualdades sociais arraigadas que, de uma forma ou de outra, limitam o acesso em níveis individuais e institucionais. Leo destaca que “universidades de elite conseguem investir em IA, mas são poucas. A maioria não tem esse nível de recursos, especialmente neste momento de incertezas quanto ao financiamento.” Josh acrescenta: "Sabemos, com base na nossa experiência em alfabetização informacional e alfabetização digital, que para diferentes grupos de estudantes – estudantes adultos, estudantes de minorias étnicas, estudantes neurodivergentes – é necessária uma abordagem baseada nos 'princípios do design universal' para garantir o acesso equitativo."

A pesar de estas preocupaciones, todos miran al futuro con optimismo. Leo está creando un comité de revisión para ajustar la guía de alfabetización en IA a medida que evoluciona la IA generativa. Para él, centrarse en la ética es esencial para desarrollar resiliencia ante lo desconocido. “Si comparamos la proliferación de la IA con internet, estamos en la etapa de conexión telefónica. Surgirán muchísimos dilemas éticos debido a los agentes de IA y otras cosas que aún no podemos imaginar”.

Para Haoyong, invertir en habilidades de ingeniería ágiles seguirá siendo importante, porque “aunque las herramientas de IA generativa se volverán más inteligentes y requerirán menos intervención humana, siempre es mejor que los usuarios humanos les expliquen con precisión lo que pretenden”.

Josh observa que el aspecto de la integridad del conocimiento se entrelazará con las bibliotecas académicas incluso más allá de la alfabetización en IA. “Lo que es fundamentalmente diferente de esta tecnología es que nos estamos moviendo hacia un entorno futuro donde las bibliotecas no solo acogen a lectores humanos, sino que potencialmente facilitan que las máquinas también lo hagan”.

Pero añade: "Me inclino por el optimismo respecto al papel de la IA en la educación y la investigación, porque sé que hay muchísimas personas talentosas que están trabajando en este campo". . Elsevier está comprometida con los Principios de IA Responsable. Más información