Para superar con éxito esta última ola, las bibliotecas deben emplear enfoques tanto de arriba hacia abajo como de abajo hacia arriba que se refuercen mutuamente.
por Elaine Lasda y Nathaniel Heyer
El debate sobre nuevas tecnologías suele comenzar con el modelo de Difusión de Innovaciones de Everett Rogers, que describe cinco categorías de usuarios: innovadores, usuarios pioneros, mayoría temprana, mayoría tardía y rezagados (diffusion-research.org/research_articles/origins-of-diffusion-paradigm).
En lo que respecta a la IA generativa (IA gen) o IA agéntica, ya se ha formado una vanguardia de innovadores y usuarios pioneros en bibliotecas académicas y públicas con un sólido respaldo. Esto ha dado lugar a una avalancha de publicaciones y presentaciones. Por ejemplo, en la conferencia Computers in Libraries de 2025, 19 programas y un bloque completo se dedicaron a presentaciones sobre IA (computersinlibraries.infotoday.com/2025/Presentations.aspx ).
Este impulso de sumergirse de cabeza es comprensible. Los bibliotecarios y los profesionales de la información a menudo sienten la presión de justificar su existencia ante las partes interesadas, un sentimiento amplificado por los avances tecnológicos. La IA no es la primera tecnología en señalar la supuesta irrelevancia de las bibliotecas; las preocupaciones sobre la informatización que reemplaza a los bibliotecarios prevalecieron incluso hace medio siglo para formar la trama de la película Desk Set de 1957. Consciente tanto de los riesgos como de las oportunidades, la profesión ha hecho de la integración de nuevas tecnologías un sello distintivo de su cultura, lo que hace que la IA sea la próxima aventura significativa para muchos. Pero ¿qué pasa con el resto, los llamados rezagados? Este término es bastante injustamente peyorativo, ya que existen razones prácticas y justificadas para un ritmo de adopción más medido.
¿Resistente al cambio o restringido?
Como reflejo de la diversidad de sus comunidades, las bibliotecas deben equilibrar una gran cantidad de intereses y necesidades al brindar servicios y recursos. Mientras tanto, muchos bibliotecarios se sienten llamados a apoyar no solo la alfabetización, el éxito académico o el aprendizaje permanente de sus poblaciones, sino también iniciativas para apoyar a las personas marginadas y aumentar la accesibilidad, lo que resulta en un ámbito de trabajo amplio y heterogéneo.
Esta amplia misión se ve frecuentemente obstaculizada por importantes restricciones. Bibliotecas de todo tipo enfrentan presiones presupuestarias. Si bien los presupuestos de las bibliotecas han mostrado una tendencia al alza recientemente, estos aumentos a menudo representan una recuperación de los recortes de la era de la pandemia, y las recientes reducciones del IMLS han vuelto a poner a las bibliotecas en peligro (libraryjournal.com/story/whats-up-whats-down-bud gets-and-funding-2025).
En el ámbito académico, los presupuestos de las bibliotecas han disminuido en relación con otros gastos del campus (informationmatters.org/2025/05/academic-libraries-spending-matters-for-college-student-success).
Además, muchas bibliotecas operan con un personal mínimo, incluso cuando la Oficina de Estadísticas Laborales predice un crecimiento futuro del empleo (bls.gov/ooh/education-training-and-library/librarians.htm).
Estas presiones, combinadas con instalaciones obsoletas, disrupciones tecnológicas y fuertes dificultades políticas, implican que muchos bibliotecarios sufren estrés crónico y deben lidiar con demasiadas tareas y proyectos, a menudo en detrimento de su bienestar y eficiencia laboral. Por lo tanto, incluso aquellos trabajadores que sienten curiosidad por las herramientas de IA pueden tener dificultades para encontrar el tiempo y la energía necesarios para explorarlas.
Más allá de estas limitaciones prácticas, varios otros factores contribuyen a la reticencia a adoptar la IA. Estos incluyen la incomodidad del personal, el apego a los procesos existentes, la capacitación insuficiente, la inercia organizacional y una falta fundamental de confianza en las herramientas de IA (liblime.com/2025/03/17/understanding-librarian-hesitancy-toward-ai-implementation).
Según el resumen del seminario web Cómo aumentar la adopción de IA en el lugar de trabajo del 28 de mayo de 2025 presentado por Julian De Freitas y moderado por Julie Devoll, la investigación del mundo empresarial complementa esta visión, encontrando que los trabajadores a menudo perciben la IA como “opaca”, “sin emociones”, “inflexible”, “autónoma” y “no humana”.
Mientras que el análisis centrado en la biblioteca tiende a resaltar las preocupaciones relacionadas con el personal, la perspectiva empresarial se centra en la experiencia del usuario de la tecnología en sí. Ambos ofrecen perspectivas válidas sobre los temores que rodean la implementación de la IA.
Un aspecto que se pasa por alto en esta indecisión es que los bibliotecarios, de profesión, comprenden las limitaciones de la IA mejor que la persona promedio. Sus valores profesionales los inculcan escepticismo ante herramientas exageradas que amenazan la privacidad del usuario y conllevan riesgos demostrables de sesgo algorítmico y resultados inexactos. Este escepticismo profesional se ve agravado por preocupaciones éticas adicionales, como el impacto ambiental de las granjas de servidores de IA que consumen muchos recursos y las cuestiones pendientes de los derechos de autor y artista.
No te dejes atrapar por la resaca
Si bien los desafíos son significativos, integrar la IA en los flujos de trabajo y servicios bibliotecarios es una tarea que debemos asumir. Nuestras comunidades confían en que apliquemos nuestra comprensión única de la ética de la información a las complejas implicaciones y usos de las herramientas de IA. A medida que estas herramientas se vuelven tan omnipresentes como las computadoras personales e internet, los usuarios individuales también necesitarán nuestra orientación y capacitación para utilizarlas eficazmente.
Al mismo tiempo, nuestra profesión necesita urgentemente el apoyo y la mejora de la eficiencia que ofrece la IA. Automatizar ciertas tareas puede ayudar a crear cargas de trabajo sostenibles, permitiéndonos centrarnos en lo irremplazable de las bibliotecas: las interacciones interpersonales y las experiencias enriquecedoras y tangibles de recursos, diálogos y espacios que conforman la esencia de nuestra misión. La buena noticia es que los innovadores y pioneros ya se han adelantado, dejando tras de sí conclusiones útiles. Simultáneamente, nuestros proveedores están desarrollando agentes de chat para sistemas de búsqueda optimizados, utilizando modelos de lenguaje extenso (LLM) propietarios para facilitar la búsqueda en lenguaje natural. La colaboración con los representantes de los proveedores para la formación es crucial para aprovechar al máximo estas herramientas en constante evolución.
Lo que la IA puede hacer
Ejemplo 1
Número de artículos relacionados con IA publicados en la revista Computers in Libraries de 1988 a 2025. El gráfico (derecha) ilustra un aumento significativo en el volumen de publicaciones sobre inteligencia artificial, con un drástico aumento de artículos a partir de 2023. Esta tendencia sugiere un creciente interés en la IA dentro de la comunidad bibliotecológica y de la documentación.
Ejemplo 2
Los autores utilizaron este resumen generado por IA de autores clave de IA en Computers in Libraries para determinar el enfoque que queríamos adoptar en nuestro artículo. El tiempo total dedicado al análisis de los datos fue inferior a 5 minutos.
[Este texto no se ha editado en absoluto; solo se eliminó la negrita para mayor claridad. —Ed.]
Temas para los 10 mejores autores de CIL que escriben sobre IA:
- Affelt, Amy: Se centra en la IA, en particular la IA agéntica, sus implicaciones para las bibliotecas y los bibliotecarios, y el panorama cambiante de los datos y la tecnología. Menciona entidades específicas como Google y analiza las tendencias futuras.
- Bates, Mary Ellen: Se centra en los bibliotecarios y su papel en la era de la IA. Explora temas como la búsqueda, el acceso abierto (AA), la importancia de la voz de los usuarios y las habilidades necesarias para los profesionales de la información.
- Breeding, Marshall: Se centra en la IA y las tecnologías emergentes en las bibliotecas. Analiza tendencias, capacidades, servicios de descubrimiento y el futuro de los servicios bibliotecarios.
- Dixon, Neil: Explora la intersección de la IA, la alfabetización digital y los servicios bibliotecarios. Menciona los generadores de IA y su aplicación en la creación de textos artísticos, haciendo hincapié en la evolución del papel de las bibliotecas.
- Huwe, Terence K: Se centra en los datos, en particular en el big data y las tendencias digitales en bibliotecas. Analiza las colecciones y su gestión a lo largo del tiempo.
- Keiser, Barbie E: Analiza principalmente la IA en el contexto de la investigación y las herramientas, mencionando plataformas como Clarivate, Scopus y editoriales como Wolters Kluwer. Se centra en la experiencia del usuario con estos recursos.
- Mairn, Chad: Explora la IA y las tecnologías emergentes en el aprendizaje y la educación. Analiza la investigación, la alfabetización, el papel de la inteligencia humana y el desarrollo de nuevas herramientas.
- Ojala, Marydee: Se centra en la IA en la búsqueda, especialmente en el contexto empresarial. Menciona herramientas específicas de IA como ChatGPT y conceptos como la IA generativa, el análisis FODA y la web.
- Pichman, Brian: Se centra en la tecnología y las herramientas de IA en los espacios bibliotecarios. Analiza la evolución del papel de la tecnología en las bibliotecas.
Aprendiendo a surfear las olas de la IA
En definitiva, la adopción de la IA ofrece la oportunidad de eliminar parte del trabajo pesado y abordar las limitaciones que dificultan la exploración de nuevas tecnologías. Para aprovechar esta nueva tendencia con éxito, las bibliotecas deben emplear enfoques tanto descendentes como ascendentes que se refuercen mutuamente.
Para los líderes
El ritmo vertiginoso del desarrollo de la IA dificulta enormemente la planificación estratégica a largo plazo. En lugar de crear una hoja de ruta rígida que se quedará obsoleta en cuestión de meses, los líderes pueden utilizar enfoques ágiles, como la planificación de escenarios, para prepararse para múltiples futuros posibles. Otro método eficaz es considerar el plan estratégico como un marco abierto para la investigación, en lugar de una guía definitiva para una aplicación o postura específica respecto a la IA.
Hasta que la IA madure como tecnología y la legislación se ponga al día con las condiciones del mundo real, ciertas preguntas deberían seguir siendo centrales en esta investigación:
- ¿Qué piensa nuestra población de servicio sobre la IA en este momento? ¿Estamos, como organización, alineados con el consenso local?
- ¿Qué preocupaciones éticas, legales y morales están en juego en el discurso sobre la IA y su aplicación, y cuál es la postura actual de mi organización al respecto? ¿Cómo estamos determinando nuestra postura?
- ¿Qué significa ser “humano” con la nueva información que tenemos sobre lo que las máquinas pueden hacer actualmente? ¿Cómo podemos apoyar el desarrollo de los humanos, tanto de nuestros trabajadores como de nuestro personal de servicios?
- ¿Qué enfoques prácticos y estructurales podemos adoptar para apoyar eficazmente a nuestros usuarios y trabajadores tanto en el desarrollo de habilidades como usuarios de IA como en la adaptación a los cambios de paradigma en la sociedad, el trabajo y la cultura provocados por la proliferación de la IA?
- ¿Cómo recopilaremos, aprovecharemos y difundiremos información valiosa de los trabajadores sobre las herramientas de IA?
- ¿Dónde podemos mejorar la productividad y la eficiencia en nuestra organización ahora mismo utilizando herramientas de IA? ¿Cómo canalizaremos de forma responsable, eficaz y ética el potencial humano o los recursos liberados por estos esfuerzos hacia nuestra misión?
En este entorno fluido, los planes estratégicos que definen objetivos mensurables en torno a la experimentación, el discurso, la investigación y la indagación, y que se centran en los seres humanos en lugar de las herramientas en sí mismas, tienen muchas más probabilidades de ser exitosos y productivos que aquellos que intentan predecir o dirigir cómo esta tecnología finalmente resultará. Cualquier plan estratégico también debe abordar la resistencia de los trabajadores, que a menudo proviene de la inercia, la comodidad con los procesos existentes y el miedo a la obsolescencia.
Para fomentar una cultura de innovación, los líderes pueden mirar ejemplos como la Universidad de Toronto, que implementó estrategias como mantener la IA como un tema de liderazgo recurrente, ejecutar un comunicado semanal del personal sobre IA e implementar proyectos reversibles a pequeña escala (Gupta, V. 2025. “From Hype to Strategy: Navigating the Reality of Experimental Strategic Adoption of AI Technologies in Libraries”, Reference Services Review , vol. 53, n.º 1, págs. 1–14, doi.org/10.1108/RSR-08-2024-0042 ).
Considere también explorar recursos como Bare Bones Project Management: What You Can’t Not Do (google.com/books/edition/Bare_Bones_Project_Management/zV6rAAAACAAJ?hl=en) y Fostering Change: A Team-Based Guide , específico de la biblioteca (ala.org/sites/default/files/acrl/content/publications/booksanddigitalresources/digital/FosteringChange.pdf).
Para todos los trabajadores de la biblioteca
Ya seas administrador, bibliotecario o auxiliar docente, la IA general te ofrece la oportunidad de ganar espacio para concentrarte en tareas de impacto. Piensa en ello como tener tu propio asistente personal. Aunque este asistente es nuevo y a veces comete errores, tener un asistente erróneo es mejor que no tener ninguno.
Un enfoque estructurado para integrar la IA en tu jornada laboral es más efectivo. Un buen primer paso es hacer un inventario de tus tareas habituales. Identifica qué tareas constituyen trabajo repetitivo, análisis de datos que requieren mucho tiempo o redacción rutinaria de textos; todas ellas áreas que pueden mejorar la eficiencia con la IA. Por ejemplo, los autores de este artículo utilizaron Google Gemini para analizar metadatos de una hoja de cálculo de artículos, generando información sobre temas y autores clave en menos de 15 minutos. Una vez que identifiques las posibles maneras de ahorrar tiempo, podrás encontrar contenido instructivo adaptado a tus necesidades específicas.
Además, analiza tu vida laboral en busca de tareas o proyectos que te generen aburrimiento o frustración, en lugar de inspirar entusiasmo y emoción. Al proporcionar información sobre un desafío de este tipo, puedes aprovechar un amplio conjunto de datos de conocimiento intersectorial para generar un punto de partida para tu siguiente paso, preservando tu energía creativa para lo que realmente te importa. Además, considera si tus proyectos implican reinventar algo que alguien ya ha creado en otra biblioteca o incluso en el ámbito empresarial. Por ejemplo, los chatbots de IA son cada vez más fáciles de personalizar, actuando como una mente colectiva que puede investigar y adaptar rápidamente las ideas existentes a tus circunstancias o población.
Una vez definido un plan para el uso de las herramientas de IA, existen numerosas oportunidades sencillas para familiarizarse con el proceso. Una de las preocupaciones sobre la IA es la precaución, ya que muchos LLM de código abierto, como ChatGPT y Google Gemini, utilizan tus indicaciones y entradas para entrenar sus modelos ( wired.com/story/how-to-stop-your-data-from-being-used-to-train-ai ). Si bien ChatGPT es un nombre reconocido, busca herramientas que ofrezcan Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para mitigar el riesgo de alucinaciones o resultados falsos, y que impidan que tus entradas se absorban en el LLM ( cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation ). Un excelente artículo de Lorena Santos recorre una extensa lista de herramientas y sus usos ( medium.com/@lorenamelo.engr/a-guide-to-public-large-language-models-you-can-use-today-fadc23a29f0e ).
Mejorar las habilidades es necesario e inevitable
A medida que utilice estas herramientas, desarrollará sus propias estrategias y perspectivas, y descubrirá qué fuentes de información son las más adecuadas para usted. Dada la abundancia de contenido y opiniones, nadie puede supervisar todos los avances en IA. Como trabajador, la mejor estrategia es seguir sus propios intereses y fomentar una cultura de compartir lo aprendido con sus compañeros. Los líderes deben fomentar abiertamente el diálogo y el intercambio entre los trabajadores.
Como escribe el bloguero Shawn Maust: «En la vida, hay muchas cosas sobre las que no tenemos ningún control, al igual que el surfista no controla las olas. Pero sí tenemos control sobre cómo interactuamos con lo que se nos presente» ( shawnmaust.com/2015/09/why-surfing-is-a-metaphor-for-life). Las olas de IA ya están aquí y seguirán llegando a medida que la tecnología evolucione. Es hora de tomar nuestras tablas y remar, utilizando enfoques sencillos y centrados en el ser humano para fomentar una cultura de investigación y liberar tiempo para el personal sobrecargado.