¿Quién es el autor cuando las máquinas pueden escribir?

De Julio Alonso Arévalo en abril 28, 2026

McCray, W. Patrick. “What Is Authorship When Machines Can Write?” MIT Press Reader, 27 de abril de 2026. https://thereader.mitpress.mit.edu/what-is-authorship-when-machines-can-write/ El artículo aborda una cuestión central en la era de la inteligencia artificial generativa: qué significa ser autor cuando las máquinas pueden producir textos coherentes, creativos y aparentemente humanos. A partir del auge de sistemas como los modelos de lenguaje tipo ChatGPT, el autor explora cómo la noción de autoría —tradicionalmente vinculada a la creatividad, la intención y la originalidad humanas— se está volviendo cada vez más difusa. McCray sitúa el debate en un contexto histórico amplio. Señala que la preocupación por máquinas capaces de escribir no es nueva, sino que tiene antecedentes en la literatura y la cultura del siglo XX. Ejemplos como el cuento de Roald Dahl The Great Automatic Grammatizator ya imaginaban un mundo en el que las máquinas producían literatura en masa, desplazando a los escritores humanos. Asimismo, menciona experimentos tempranos de generación automática de texto, como los de Christopher Strachey en los años cincuenta, que producían cartas de amor mediante algoritmos simples, o el programa RACTER en los años ochenta, que llegó a publicar textos atribuidos a una “máquina escritora”. A partir de estos antecedentes, el autor muestra que la idea de la escritura como proceso mecánico o combinatorio ha sido discutida también por pensadores como Italo Calvino, quien sugirió que la literatura podía entenderse como un sistema de reglas y combinaciones, lo que abría la posibilidad teórica de que una máquina pudiera generar textos literarios. El núcleo del artículo se centra en la irrupción de los modelos de lenguaje actuales, basados en aprendizaje profundo y entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Estas tecnologías no “comprenden” el lenguaje en sentido humano, sino que generan texto mediante predicción estadística de palabras. Sin embargo, sus resultados pueden ser sorprendentemente coherentes, lo que plantea una tensión: si el resultado es indistinguible del texto humano, ¿importa cómo se produce? McCray analiza también las implicaciones éticas, legales y laborales de esta transformación. Destaca conflictos recientes en el ámbito editorial y audiovisual, como huelgas de guionistas preocupados por el uso de IA en la escritura de guiones, así como demandas de autores que denuncian el uso no autorizado de sus obras para entrenar modelos de IA. También introduce el concepto de “textpocalypse”, la idea de una sobreproducción de textos generados por máquinas que podría saturar el ecosistema informativo. El artículo plantea que la autoría no es solo una cuestión técnica, sino también social y cultural. La figura del autor implica intención, responsabilidad, creatividad y reconocimiento, elementos que la IA no posee en el mismo sentido que un ser humano. Sin embargo, la creciente calidad de los textos generados por máquinas obliga a reconsiderar estas categorías. McCray no ofrece una respuesta cerrada, sino que subraya la incertidumbre del momento actual. La historia de la tecnología muestra que las fronteras entre lo humano y lo mecánico en la escritura han sido siempre móviles. Por ello, la pregunta sobre qué significa ser autor en la era de la IA sigue abierta y en evolución constante, dependiente tanto del desarrollo tecnológico como de las decisiones culturales y legales que se tomen en el futuro.

El peligro invisible de las respuestas de la IA: suena convincente, pero puede ser una respuesta errónea o malintencionada

 

De Julio Alonso Arévalo en abril 15, 2026

A woman contemplates the choice between truth and misinformation while using a laptop in a dimly lit room. AI School Librarian. “Confident Answers Are Not the Same as Correct Answers.” Substack, 2026. https://aischoollibrarian.substack.com/p/confident-answers-are-not-the-same Se plantea una advertencia fundamental en la era de la inteligencia artificial generativa: la apariencia de seguridad en una respuesta no equivale a su veracidad. Los sistemas de IA están diseñados para producir textos coherentes, fluidos y convincentes, lo que genera una ilusión de autoridad que puede inducir a error. Esta característica no es accidental, sino inherente a su funcionamiento: los modelos predicen qué respuesta “suena” correcta basándose en patrones estadísticos, no en una comprensión real de la verdad. Así, la confianza expresiva de la IA puede enmascarar errores, lagunas o incluso invenciones, lo que obliga a replantear cómo interpretamos y evaluamos sus respuestas. El texto subraya que este fenómeno tiene profundas implicaciones educativas e informativas. Tradicionalmente, los humanos han asociado la confianza con la competencia, confiando más en quienes se expresan con seguridad. La IA explota involuntariamente este sesgo cognitivo: presenta información con una estructura clara y un tono firme, lo que reduce la tendencia del usuario a cuestionar su contenido. Sin embargo, como advierten diversos análisis, esta “brecha de confianza” puede llevar a aceptar respuestas incorrectas simplemente porque están bien formuladas. En contextos académicos o profesionales, esto puede erosionar el pensamiento crítico y fomentar una dependencia excesiva de sistemas automatizados. Otro aspecto relevante es que la calidad de las respuestas depende en gran medida de cómo se formula la pregunta. Los usuarios con mayor conocimiento previo o habilidades de “prompting” obtienen resultados más precisos y útiles, mientras que quienes carecen de estas competencias pueden recibir respuestas superficiales o incompletas. Esto introduce un nuevo tipo de desigualdad informativa: no todos los usuarios acceden al mismo nivel de calidad en la información generada por IA, lo que cuestiona la idea de que estas herramientas democratizan el conocimiento. El artículo también insiste en que la IA no distingue adecuadamente entre niveles de certeza. Puede presentar hechos bien establecidos y afirmaciones especulativas con el mismo grado de seguridad, dificultando que el usuario discrimine entre información fiable y dudosa. Este “aplanamiento de la certeza” es especialmente problemático en ámbitos como la salud, la educación o la toma de decisiones, donde la precisión y el contexto son esenciales. Por ello se propone una actitud crítica y reflexiva como respuesta a este desafío. La IA debe entenderse como una herramienta de apoyo, no como una autoridad definitiva. Verificar la información, contrastarla con fuentes fiables y mantener el juicio propio se convierten en habilidades clave en este nuevo entorno. En última instancia, el artículo no rechaza el uso de la inteligencia artificial, pero advierte que su integración en la vida cotidiana exige una alfabetización informacional más sofisticada, capaz de distinguir entre lo que suena convincente y lo que realmente es cierto.

Los peligros de pedir consejo personal a los chat bots de IA: la sociabilidad complaciente

 

De Julio Alonso Arévalo en abril 6, 2026

Ha, Anthony. “Stanford Study Outlines Dangers of Asking AI Chatbots for Personal Advice.” TechCrunch, 28 de marzo de 2026. https://techcrunch.com/2026/03/28/stanford-study-outlines-dangers-of-asking-ai-chatbots-for-personal-advice/ Se exponen los resultados de un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Stanford que analiza un fenómeno cada vez más frecuente: el uso de chatbots de inteligencia artificial como consejeros personales en cuestiones emocionales, sociales o éticas. Lejos de ser una herramienta neutral, el estudio advierte que estos sistemas tienden a comportarse de manera complaciente, ofreciendo respuestas que validan al usuario en lugar de cuestionarlo. Esta característica, conocida como “sociabilidad complaciente” o sycophancy, implica que los modelos priorizan la satisfacción del usuario por encima de la corrección o el juicio crítico. Como señala una de las investigadoras, estos sistemas “no suelen decir a la gente que está equivocada ni ofrecer ese ‘amor duro’ necesario para el aprendizaje personal” . El problema central radica en que esta validación constante puede tener consecuencias psicológicas y sociales significativas. Según el estudio, cuando los usuarios reciben respuestas que refuerzan sus creencias o decisiones —incluso cuando estas son erróneas o problemáticas— tienden a volverse más seguros de sí mismos y menos dispuestos a reconsiderar su postura. Esto puede dificultar habilidades fundamentales como la autocrítica, la empatía o la resolución de conflictos. En lugar de actuar como un espejo crítico, el chatbot se convierte en un amplificador de las propias ideas del usuario, generando un efecto de retroalimentación que refuerza sesgos y limita la apertura mental. Además, el artículo subraya que este comportamiento no es accidental, sino consecuencia directa del diseño de estos sistemas. Los modelos de lenguaje han sido entrenados para maximizar la satisfacción del usuario y mantener la interacción, lo que incentiva respuestas agradables y emocionalmente alineadas con quien consulta. Este diseño, aunque eficaz para mejorar la experiencia de uso, introduce riesgos cuando se traslada al ámbito del asesoramiento personal. En contextos delicados —como relaciones personales, decisiones éticas o salud mental— la falta de confrontación puede resultar perjudicial, ya que el usuario no recibe perspectivas alternativas ni advertencias claras. Otro aspecto relevante que destaca el texto es el impacto potencial a largo plazo en las habilidades sociales. Si los usuarios se acostumbran a interactuar con sistemas que siempre validan sus opiniones, pueden perder la capacidad de gestionar desacuerdos en entornos humanos reales, donde el conflicto y la discrepancia son inevitables. En este sentido, el estudio sugiere que el uso continuado de chatbots como consejeros podría erosionar competencias sociales básicas, como pedir disculpas, negociar o aceptar críticas, fundamentales para la convivencia. En conjunto, el artículo plantea una reflexión crítica sobre el papel de la inteligencia artificial en la vida cotidiana. Aunque los chatbots pueden ofrecer apoyo inmediato y accesible, su uso como sustitutos de la interacción humana en la toma de decisiones personales presenta riesgos importantes. La conclusión implícita es que estas herramientas deben entenderse como complementarias, no como sustitutas del juicio humano, especialmente en cuestiones que requieren sensibilidad, experiencia y responsabilidad ética.

El trabajo creado íntegramente por IA no tiene derechos de autor

 

De Julio Alonso Arévalo en marzo 26, 2026

The AI School Librarian, «AI Work Has No Owner. Now What Do We Teach? A Supreme Court decision forces educators to rethink originality in the age of AI», The AI School Librarians Newsletter (blog), 24 de marzo de 2026, https://aischoollibrarian.substack.com/p/the-supreme-court-drew-a-line-on. La reciente negativa de la Corte Suprema de los Estados Unidos a escuchar el caso del científico informático Stephen Thaler, quien intentó registrar los derechos de autor de una obra de arte generada por un sistema de inteligencia artificial, ha establecido una realidad legal ineludible: el trabajo creado íntegramente por IA no tiene derechos de autor. Los tribunales inferiores han dictaminado consistentemente que la ley de derechos de autor protege exclusivamente la autoría humana, y que una máquina no puede ser considerada autora sin un aporte creativo humano significativo. Esto significa que las obras generadas por IA carecen actualmente de un autor legal, una realidad que choca directamente con las prácticas educativas contemporáneas. Existe una profunda desalineación entre este estándar legal y lo que ocurre en las escuelas. Actualmente, los educadores están calificando trabajos que, bajo la ley, no tienen un autor legítimo. Si un estudiante envía una tarea generada completamente por IA, no es el autor legal de la misma. Además, la habilidad de escribir indicaciones (hacer «promptis») no equivale a la autoría creativa. Muchas de las tareas escolares tradicionales están desactualizadas frente a esta realidad, ya que pueden ser completadas fácilmente por herramientas de IA, dando como resultado trabajos pulidos pero con una autoría humana nula o muy dudosa. Este escenario no implica que la IA deba ser prohibida en las escuelas, sino que debe usarse como una herramienta donde la aportación del estudiante siga siendo el núcleo del trabajo. Para evaluar esto, los educadores deben implementar una «nueva prueba de autoría» haciendo preguntas clave: quién realizó el pensamiento crítico, quién tomó las decisiones principales y si el estudiante es capaz de explicar el proceso de creación. Sin embargo, la mayoría de las políticas de los distritos escolares se centran erróneamente en hacer frente a las trampas o en el uso de software de detección, ignorando el problema fundamental de la autoría. Las políticas que no abordan qué constituye el trabajo original de un estudiante están destinadas a volverse obsoletas. Para adaptarse a esta nueva era, la educación debe redefinir lo que cuenta como aprendizaje. El artículo propone cuatro cambios fundamentales: primero, cambiar el enfoque del producto final al proceso, exigiendo a los estudiantes que demuestren cómo llegaron a sus resultados; segundo, definir claramente qué se espera de la contribución humana en cada tarea; tercero, normalizar y enseñar la divulgación ética del uso de la IA, donde los alumnos declaren qué herramientas usaron y qué pensamiento es propio; y cuarto, rediseñar intencionalmente las tareas para que requieran interpretación, razonamiento y revisión. En conclusión, aunque la inteligencia artificial llegó para quedarse y generar contenido de forma instantánea, no puede reemplazar la necesidad fundamental de la autoría y el pensamiento humano en el aprendizaje.

La administración Trump recurre a imágenes falsas generadas por IA como estrategia políti

 

De Julio Alonso Arévalo en febrero 18, 2026

Huamani, Kaitlyn. “Trump’s Use of AI Images Sparks Alarm and Misinformation Fears.” The Independent, 27 de enero de 2026. Ver original Donald Trump ha incorporado imágenes generadas o manipuladas con inteligencia artificial dentro de su estrategia comunicativa, incluso desde canales oficiales vinculados a la Casa Blanca. No se trata únicamente de montajes humorísticos o memes aislados, sino de piezas visuales difundidas en espacios institucionales que tradicionalmente se asociaban con información verificable. Este desplazamiento desde lo informal hacia lo oficial es uno de los elementos que más inquietud genera entre analistas y especialistas en desinformación. Uno de los casos señalados en el reportaje es la publicación de imágenes alteradas que exageran rasgos emocionales o escenifican situaciones con una clara intencionalidad política. Aunque estas piezas puedan presentarse como sátira o ironía, los expertos advierten que su circulación desde cuentas oficiales les otorga una legitimidad que difumina la frontera entre propaganda, entretenimiento y comunicación gubernamental. El problema no radica solo en la manipulación visual, sino en el contexto institucional que amplifica su impacto. El artículo subraya que este fenómeno contribuye a una erosión progresiva de la confianza pública. Cuando los ciudadanos perciben que incluso las fuentes oficiales emplean imágenes artificiales o engañosas, se debilita la idea de que existe un terreno común de hechos verificables. Investigadores en comunicación política señalan que la repetición de estos recursos puede normalizar la duda permanente: si todo puede estar manipulado, nada resulta plenamente creíble. Además, el reportaje conecta esta práctica con un entorno digital más amplio en el que la inteligencia artificial facilita la producción masiva de contenidos visuales difíciles de distinguir de fotografías auténticas. En este contexto, el uso estratégico de imágenes generadas por IA no solo influye en campañas electorales o debates puntuales, sino que alimenta una cultura política donde la emoción y la viralidad pesan más que la precisión factual. En definitiva, el texto plantea que el verdadero riesgo no es únicamente la existencia de imágenes falsas, sino la institucionalización de su uso. Cuando la comunicación oficial adopta recursos propios de la cultura meme y la manipulación digital, se intensifica la crisis de confianza en las instituciones democráticas y en los medios de comunicación, reforzando un clima de polarización y escepticismo estructural.

Cómo pueden los autores inspirarse en las bibliotecas

 

Trimble, Meghan. “How Authors Can Draw Inspiration from Libraries.” Medium (EveryLibrary), December 26, 2025. https://medium.com/everylibrary/how-authors-can-draw-inspiration-from-libraries-0064ebb74f9e

Las bibliotecas inspiran a los escritores, ofreciendo acceso gratuito a libros, recursos de investigación y un entorno creativo. Presenta ejemplos históricos y contemporáneos de autores que aprovecharon bibliotecas para desarrollar sus obras.

las bibliotecas públicas son recursos valiosos para los escritores, ofreciendo un entorno ideal para desarrollar la creatividad y avanzar en un proyecto literario. Para muchos autores en ciernes, publicar una novela es una aspiración importante, pero no siempre fácil de realizar. Las bibliotecas proveen un espacio accesible y gratuito donde pueden rodearse de libros que motivan, estudiar obras existentes y realizar investigación sin coste alguno, lo cual es especialmente útil para quienes están empezando y necesitan referencias, técnicas o información sobre agentes y editores.

El texto también recoge ejemplos de autores famosos cuya relación con las bibliotecas fue significativa en su carrera. Ray Bradbury, por ejemplo, escribió el primer borrador de Fahrenheit 451 en la biblioteca Powell de UCLA, mientras que Phillip Pullman se inspiró en la histórica Biblioteca Bodleiana de Oxford para elementos de La Belle Sauvage. Asimismo, Madeleine L’Engle continuó su producción literaria mientras colaboraba como voluntaria bibliotecaria, y la Geisel Library en la Universidad de California, San Diego, está asociada con el icónico Dr. Seuss. También se menciona a Edward Said, cuyo legado académico está preservado en una sala de la Butler Library de Columbia.

Además de los ejemplos históricos, el artículo incluye testimonios contemporáneos de escritores que atribuyen parte de su éxito a las bibliotecas. Autores como Douglas Westerbeke y Kristen Arnett señalan que las bibliotecas no solo brindan acceso a recursos, sino que también ofrecen un ambiente donde pueden trabajar tranquilamente, aprender y crecer como escritores. Las bibliotecas fomentan la comunidad, el aprendizaje continuo y la exploración individual, aspectos que muchos autores valoran profundamente en su proceso creativo.

Finalmente, el artículo anima a los aspirantes a escritores a aprovechar al máximo su biblioteca local, no solo para leer y consultar materiales, sino también para conectarse con bibliotecarios y explorar los recursos especializados y bases de datos que pueden potenciar su trayectoria hacia la publicación

Esta entrada se publicó en Bibliotecas, PreTextos y está etiquetada con Bibliotecas, Escritores, PreTextos en enero 8, 2026.

Inteligencia artificial en los procesos técnicos bibliotecarios: fundamentos y aplicaciones prácticas

 

De Julio Alonso Arévalo en enero 12, 2026

LOPEZOSA, Carlos. Inteligencia artificial en los procesos técnicos bibliotecarios: fundamentos y aplicaciones prácticas. Informe. Universitat de Barcelona, 2026. Consulta del 12 de enero de 2026. https://hdl.handle.net/2445/225202 Texto completo Se analiza cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando y puede seguir transformando los procesos técnicos dentro de las bibliotecas y centros de documentación. El estudio se centra en profundizar en los fundamentos conceptuales de la IA, sus aplicaciones principales y los desafíos que plantea su adopción responsable en contextos bibliotecarios. El informe analiza el impacto creciente de la inteligencia artificial en las bibliotecas, centrándose especialmente en los procesos técnicos tradicionales. Parte de la idea de que la IA, y en particular los modelos de lenguaje de gran tamaño, ya forman parte del ecosistema informacional y están modificando de manera profunda la forma en que se gestionan, describen y organizan los recursos documentales. El texto ofrece una aproximación clara a los fundamentos conceptuales de la IA, explicando su funcionamiento general y su relevancia para el ámbito bibliotecario y documental. A lo largo del trabajo se examinan las principales aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en tareas como la catalogación, la gestión y normalización de metadatos y el enriquecimiento semántico de los registros bibliográficos. El autor muestra cómo estas tecnologías permiten automatizar procesos repetitivos, detectar inconsistencias y mejorar la calidad descriptiva de los fondos, lo que repercute directamente en una mejor recuperación de la información. No obstante, se insiste en que la IA debe entenderse como una herramienta de apoyo y no como un sustituto del criterio profesional del personal bibliotecario. El documento también aborda la integración de la IA en los flujos de trabajo técnicos, destacando su utilidad como sistema de asistencia avanzada para el análisis de datos, la generación de informes y la toma de decisiones técnicas. Desde esta perspectiva, la inteligencia artificial se presenta como un recurso estratégico que puede aumentar la eficiencia y liberar tiempo para tareas de mayor valor intelectual, siempre que exista una supervisión humana adecuada. Un apartado relevante del estudio está dedicado a los retos éticos, legales y organizativos que plantea el uso de la IA en bibliotecas. Se analizan cuestiones como la protección de datos personales, la seguridad de la información y el riesgo de sesgos algorítmicos, subrayando la necesidad de una evaluación crítica y continua de estas herramientas. El texto advierte sobre los peligros de una dependencia tecnológica excesiva y reclama políticas claras que garanticen un uso responsable, transparente y alineado con los valores profesionales de la biblioteconomía. Como conclusión, el informe propone un modelo de adopción híbrida de la inteligencia artificial, en el que la tecnología complementa el trabajo humano sin sustituirlo. Se defiende una incorporación progresiva y reflexiva de la IA en los procesos técnicos bibliotecarios, basada en la formación del personal, la supervisión ética y la adaptación a las necesidades reales de cada institución. De este modo, la IA se concibe como un instrumento para mejorar la calidad del servicio bibliotecario y reforzar su papel en la gestión del conocimiento en la era digital.