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El siguiente es un resumen de las ideas principales de los extractos de la charla de Gustavo Román Jacobo en el TEDx Pura Vida 2025, titulada "AMOR POR LA VERDAD". Realizado por Notebook LM

Lo publicamos al dia siguiente (28 set) de la cadena nacional del Presidente Chaves, desinformando sobre el TSE.

El Contexto de la Desinformación (Posverdad)

Gustavo Román Jacobo, cuya charla fue publicada en La Nación, comienza analizando el referéndum del Brexit de 2016 en el Reino Unido. Nueve años después de que ganara la opción de salir de la Unión Europea, ninguna de las promesas se cumplió: la economía se estancó, el PIB se redujo, la política se sumió en la inestabilidad, la inmigración no disminuyó, y los 350 millones de libras prometidos para el seguro social no fueron redirigidos. El dato más trágico, sin embargo, es que al día siguiente de la votación, las principales búsquedas en Google en el Reino Unido fueron “¿qué es la Unión Europea?” y “qué significa abandonar la Unión Europea?”.

A principios de este siglo, se creía que Internet traería más democracia y transparencia. Sin embargo, el Foro Económico Mundial ahora señala que la desinformación es el principal riesgo global para la humanidad, y el término "posverdad" fue declarado palabra del año por el diccionario Oxford.

Causas de la Amenaza

La desinformación prospera por varias razones:

• Saturación de Contenido: Al estar inundados de estímulos comunicacionales, se vuelve difícil discernir lo valioso y verdadero.

• Industria del Odio: Existe una industria dedicada a producir e inyectar ignorancia y rabia en la sociedad con intereses específicos.

• La Mentira es Barata: La mentira es más barata de inventar que la verdad, la cual debe ser descubierta y a veces requiere formación especializada.

• Comodidad y Simplicidad: La mentira puede diseñarse para ser reconfortante y fácil de entender, mientras que la verdad a menudo es compleja y descorazonadora.

Las Tres Graves Consecuencias de la Desinformación

La desinformación es un fenómeno grave en tres sentidos:

1. Daño a la Convivencia: Roba la paz. Si la conversación pública está intoxicada de ira, miedo y envidia, es dificilísimo llegar a acuerdos.

2. Reducción de la Libertad: Cuando la gente es manipulada, se vuelve menos libre. El autor, citando a Arendt, señala que el "súbdito ideal del régimen totalitario" es aquel para quien la diferencia entre realidad y ficción, o verdadero y falso, ya no es relevante. Sin criterios para distinguir la verdad, la ciudadanía está a merced de quienes mandan, poniendo en riesgo la libertad.

3. Riesgo de Supervivencia: Socava el conocimiento, que ha sido clave para la supervivencia de la especie. Si la sociedad pierde la base del conocimiento (por ejemplo, creyendo que el calentamiento global es un cuento o que las vacunas son para instalar chips) se coquetea con la extinción.

Líneas de Acción Prioritarias

El autor expresa su motivación por su hija Belén (de 10 años) y la necesidad de asegurar un futuro de paz y libertad, ya que la democracia y los derechos humanos son una excepción muy reciente y no están garantizados. Para lograr esto, propone cuatro líneas de acción:

1. Regulación de las Empresas de Plataformas: Las democracias avanzadas están dando este paso. Se debe considerar, por ejemplo, prohibir las cuentas automatizadas que simulan ser personas para engañar.

2. Protección del Periodismo Profesional: No puede existir una democracia sin una prensa libre e independiente.

3. Alfabetización Mediático-Digital en Educación Básica: Incorporar conocimientos y destrezas para que los niños puedan desenvolverse en entornos digitales. La formación mediático-digital hace a las personas más resilientes a la manipulación y los discursos de odio, según el Marco global de evaluación de la UNESCO.

4. Responsabilidad Personal (Amor por la Verdad): La veracidad implica el amor por la verdad, no solo la disposición a ser sincero. Esto requiere cuestionarse si se busca información que solo confirma las propias creencias o si se tiene la valentía de asumir hechos que van en contra de ellas, o si las falsedades repugnan siempre, sin importar de quién vengan.

La posverdad está relacionada con cómo somos los seres humanos y nuestra valentía para enfrentarnos a la realidad. Además, las redes sociales personalizadas (como el Facebook de Tom Steinberg en el caso Brexit) crean cámaras de eco hechas a la medida de las preferencias, limitando la exposición a otros puntos de vista.

Conclusión: Abrazar la Pluralidad

Amar la verdad también significa abrazar la pluralidad del mundo y el hecho innegable de que se piensa distinto. La verdad política por excelencia es que, aunque no se coincida del todo, es posible respetarse, comprenderse y llegar a acuerdos para convivir en paz. El autor sugiere apagar el "interminable pleito entre avatares" de las redes sociales y volver a conversar cara a cara con quienes piensan diferente, reconociendo la humanidad compartida: vidas breves, cuerpos frágiles y profunda codependencia unos de otros y del ecosistema.

Kit de herramientas de IA para bibliotecas universitarias y de investigación

El objetivo principal es que las bibliotecas de investigación dejen de adoptar un papel reactivo ante los desarrollos en IA y pasen a uno estratégico y de liderazgo, anticipando desafíos y transformaciones. El presente resumen fue producid por Notebook LM

El texto proporcionado es un kit de herramientas de IA para líderes de bibliotecas de investigación, creado por la Asociación de Bibliotecas de Investigación (ARL) y la Coalición para la Información en Red (CNI) en septiembre de 2025. Este recurso modular está diseñado para ayudar a los líderes de bibliotecas a integrar los escenarios de IA de ARL/CNI 2035 en su planificación estratégica y actividades de previsión a largo plazo. El kit de herramientas está organizado en cinco módulos flexibles que cubren temas desde la comprobación de actitudes hacia el futuro hasta la planificación de acciones de escenarios e incluye ejercicios prácticos como el análisis FODA/TOWS y el mapeo de impacto frente a dificultad . El propósito final es ayudar a los líderes a probar estrategias , identificar vulnerabilidades y oportunidades relacionadas con la IA y desarrollar la preparación institucional para el cambio a largo plazo al considerar múltiples futuros plausibles en lugar de confiar en un solo pronóstico.

El Futurescape Libraries AI Toolkit (Kit de Herramientas de IA para Bibliotecas Futurescape ), publicado en septiembre de 2025, fue desarrollado por Keith Webster, Decano de Bibliotecas de la Universidad Carnegie Mellon y futurista profesional, y se integra con los escenarios de IA de la ARL/CNI (Association of Research Libraries / Coalition for Networked Information). 

Está diseñado específicamente para líderes de bibliotecas de investigación que desean incorporar los escenarios de IA de ARL/CNI 2035 en sus actividades de planificación en curso..

El objetivo fundamental de esta herramienta es fomentar la prospección ( foresight ) , que se define como la capacidad crítica de liderazgo para anticipar el cambio, considerar múltiples futuros posibles y actuar con agilidad.. La prospección busca ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más resistentes e intencionales preguntando: "¿Qué podría pasar? ¿Qué debería pasar? ¿Y qué haremos ahora para dar forma a un futuro mejor?". El kit de herramientas ayuda a los líderes a explorar posibilidades futuras, probar estrategias actuales , identificar oportunidades y vulnerabilidades, y desarrollar la preparación ante el cambio a largo plazo..

Estructura y módulos

El kit de herramientas no es un plan de acción lineal, sino un recurso modular organizado en cinco partes flexibles, con listas de actividades para ser utilizado en talleres o procesos estratégicos.:

• Módulo 1: Pensando en el Futuro Establece la preparación mental a través de la reflexión personal, el cuestionamiento estratégico y las conversaciones iniciales sobre la IA.

• Módulo 2: Identificando Oportunidades y Preocupaciones Introducir conceptos de prospección como impulsores ( drivers ) y señales ( señales ). Ayuda a los equipos a identificar tendencias, incertidumbres y tensiones en el panorama externo a través del escaneo ambiental.

• Módulo 3: Desarrollo y Evaluación de Opciones Basadas en Escenarios Utiliza los escenarios ARL/CNI para explorar cómo podrían funcionar las bibliotecas en cuatro futuros distintos. Incluye ejercicios de inmersión, análisis FODA/TOWS (Fortalezas, Debilidades, Oportunidades, Amenazas) y planificación de acciones basada en escenarios..

• Módulo 4: Exploración de Opciones Estratégicas Ayuda a los equipos a evaluar y priorizar estrategias calculando en el impacto, la viabilidad y la alineación con posibles futuros. Incluye herramientas para mapear oportunidades de IA.

• Módulo 5: Del Taller a la Práctica Ofrece prácticas de liderazgo continuos para integrar la prospección más allá del taller, como sistemas de alerta temprana y rutinas de construcción cultural..

Planificación de Escenarios y la IA

La planificación de escenarios es una herramienta poderosa que permite a las instituciones imaginarias múltiples futuros plausibles, definidos por diferentes combinaciones de tendencias y decisiones.. Los escenarios no buscan predecir el futuro, sino iluminar lo que podría suceder. Al explorar futuros divergentes, los líderes pueden desafiar suposiciones, probar estrategias para asegurar que sean sólidas y flexibles, e identificar acciones que funcionarían bien en múltiples futuros (" movimientos sin arrepentimiento" o no- regrets Moves )..

Los escenarios ARL/CNI 2035 se centran en el papel cambiante de la inteligencia artificial en el ecosistema de investigación y conocimiento.. Fueron desarrollados a partir de dos incertidumbres críticas que enfrenta el entorno en los próximos diez años:

1. Intencionalidad Social del Proceso y Diseño de la IA (Societal Intentionality of AI Process and Design): ¿El proceso será anticipativo de las necesidades sociales o limitado?.

2. Adaptación Social de la IA: ¿Hasta qué punto la sociedad adoptará y se adaptará a la IA?.

La combinación de estas dos incertidumbres en ejes genera los cuatro futuros distintos para el año 2035.:

1. IA Democratizada y Socialmente Integrada: Caracterizado por una Intencionalidad Extensiva y Adaptación Extensiva. La sociedad adopta un enfoque colaborativo y responsable hacia el diseño y despliegue de la IA.. La investigación se vuelve más interdisciplicaria y abierta, y las bibliotecas sirven como centros dinámicos que conectan a investigadores y estudiantes con datos y herramientas..

2. IA Orientada al Consumidor Centrada en la Educación y el Entretenimiento: Caracterizado por una Intencionalidad Limitada y Adaptación Extensiva. El mayor impacto de la IA se encuentra en los mercados de consumo y el entretenimiento, mientras que el escepticismo ralentiza su adopción en áreas de investigación y académicas serias.. La actividad de investigación se consolida en alianzas tecnológicas de élite, lo que resulta en un panorama comercial vibrante pero con una distribución desigual de la IA.

3. IA de Laissez-Faire (Laissez-Faire AI): Caracterizado por una Intencionalidad Limitada y Adaptación Mínima. Este es un mundo de oportunidades perdidas y fracaso regulatorio.. La adopción de la IA es rápida pero imprudente, impulsada más por la exageración que por una supervisión reflexiva.. La desinformación prolifera, la confianza colapsa, y las bibliotecas de investigación enfrentan restricciones presupuestarias y una autonomía reducida..

4. IA Autónoma (Autonomous AI): Caracterizado por una Intencionalidad Extensiva y Adaptación Mínima. La IA se convierte en una colaboradora cada vez más independiente e indispensable en la investigación.. Los copilotos de IA evolucionan hasta convertirse en líderes y las funciones de investigación humana disminuyen debido a las presiones de costos.. Las funciones bibliotecarias tradicionales se desestructuran y son absorbidas por plataformas de IA.

Estas tarjetas resumen el propósito, la metodología y los cuatro escenarios de inteligencia artificial (IA) que se exploran en el material.

 

Flashcards del Kit de Herramientas de IA para Bibliotecas Futurescape

Concepto (Anverso) Definición (Reverso)

Futurescape Libraries AI Toolkit Kit de herramientas desarrollado por Keith Webster para líderes de bibliotecas de investigación. Su objetivo es integrar los escenarios de IA de ARL/CNI 2035 en las actividades de planificación en curso, como planes operativos anuales o revisiones estratégicas. Está licenciado bajo Creative Commons Attribution 4.0 International Deed.

Prospección (Foresight) Una habilidad crítica de liderazgo definida como la capacidad de anticipar el cambio, considerar múltiples futuros posibles y actuar con agilidad. Su objetivo no es predecir lo que sucederá, sino preparar a las instituciones para tomar decisiones más resilientes e intencionales preguntando: "¿Qué podría pasar?".

Planificación de Escenarios Una herramienta de futurismo que ayuda a las instituciones a imaginar múltiples futuros plausibles basados en diferentes combinaciones de tendencias y decisiones. No predicen lo que sucederá, sino que iluminan lo que podría suceder. Permiten probar estrategias contra múltiples condiciones.

Impulsores (Drivers) Son fuerzas poderosas y de largo plazo (tecnológicas, políticas, económicas, ambientales o culturales) que moldean la dirección del futuro con el tiempo. Forman la base de los escenarios.

Señales (Signals) Son signos tempranos, indicadores débiles o eventos novedosos que insinúan la posibilidad de patrones o tendencias más grandes por venir. Se identifican a través del escaneo ambiental.

Estrategias Robustas (No-Regrets Moves) Acciones o inversiones que se consideran valiosas y beneficiosas en todos o casi todos los escenarios posibles. Se identifican mediante el stress-testing (pruebas de estrés) de las estrategias actuales.

Ejes de los Escenarios ARL/CNI Las dos incertidumbres críticas que definen los cuatro escenarios de futuros para el año 2035: 1) Intencionalidad Social del Proceso y Diseño de la IA (Extensa vs. Limitada) y 2) Adaptación Social de la IA (Extensa vs. Mínima).

IA Democratizada y Socialmente Integrada (Escenario 1) Futuro caracterizado por Intencionalidad Extensiva y Adaptación Extensiva. La sociedad adopta un enfoque colaborativo y responsable. La investigación es interdisciplicaria y abierta. Las bibliotecas sirven como centros dinámicos que conectan investigadores con datos y herramientas.

IA Orientada al Consumidor (Escenario 2) Futuro caracterizado por Intencionalidad Limitada y Adaptación Extensiva. El mayor impacto de la IA se centra en el consumo, el entretenimiento y la educación informal. La actividad de investigación seria se consolida en alianzas de élite (universidad-tecnología).

IA de Laissez-Faire (Escenario 3) Futuro caracterizado por Intencionalidad Limitada y Adaptación Mínima. Es un mundo de oportunidades perdidas, desconfianza generalizada y fracaso regulatorio. La desinformación prolifera, y las bibliotecas de investigación enfrentan restricciones presupuestarias y autonomía reducida.

IA Autónoma (Escenario 4) Futuro caracterizado por Intencionalidad Extensiva y Adaptación Mínima. La IA se convierte en un colaborador cada vez más independiente en la investigación y el aprendizaje. Las funciones bibliotecarias tradicionales son desestructuradas y absorbidas por plataformas de IA.

Metodología TOWS Una herramienta estratégica que conecta factores internos (Fortalezas/Debilidades) con condiciones externas (Oportunidades/Amenazas) para generar estrategias específicas. Se utiliza para crear estrategias específicas para un escenario (e.g., cómo usar fortalezas para mitigar amenazas).

Sistema de Alerta Temprana Una práctica de liderazgo continuo ofrecida en el Módulo 5. Ayuda a rastrear desarrollos que podrían señalar un cambio hacia uno de los escenarios. No busca predecir, sino desarrollar conciencia situacional.

1. Association of Research Libraries and Coalition for Networked Information. “ARL/CNI Futurescape Libraries AI Toolkit Can Help You Thrive in the AI Landscape.” ARL News, September 22, 2025.

Estado de la Educación, cap 6

 Resumen  cap 6 con NotebookLM

Costa Rica enfrenta un desafío nacional inaplazable para aumentar el logro universitario en la educación superior. A pesar de que el acceso y la cobertura han crecido en las últimas dos décadas, estas mejoras no se han traducido en un aumento proporcional de la graduación universitaria.

Hallazgos Clave y Magnitud del Reto:

• En 2022, Costa Rica presentaba un rezago de 17 puntos porcentuales en logro educativo terciario en comparación con el promedio de los países de la OCDE. Se proyecta que esta diferencia aumente, alcanzando Costa Rica un 40,7% en 2035, mientras que la OCDE llegaría al 64,8%. Esto significa que en una década, Costa Rica apenas alcanzaría el nivel que los países de la OCDE tenían en 2014.

• Aunque las universidades otorgan alrededor de 48.000 títulos al año, la cantidad de nuevos profesionales graduados es de solo 27.000 anuales debido a la doble titulación (posgrados o dobles carreras). Las proyecciones no favorecen una mejora sustancial en el logro educativo.

• El bajo logro universitario es una necesidad apremiante para el desarrollo nacional. Está directamente asociado con el crecimiento económico, la innovación y el desarrollo humano, y es fundamental para la estrategia de crecimiento del país basada en talento humano calificado. Además, el rezago actual acerca a Costa Rica a una situación que ninguna otra nación similar ha logrado revertir en las últimas dos décadas.

• Factores estructurales externos a las universidades influyen significativamente en el acceso y la titulación. Estos incluyen el nivel socioeconómico de los hogares, el lugar de residencia (con brechas que favorecen la Región Central), la tenencia de equipos de cómputo, la situación migratoria, y la cantidad de horas trabajadas.

Meta Nacional Propuesta: El capítulo propone establecer como meta nacional alcanzar un 50% de personas adultas jóvenes con estudios universitarios para el 2034. Esto requeriría incrementar la asistencia universitaria del 21,8% actual a un mínimo del 35% para las personas entre 18 y 34 años. Sin embargo, ningún país ha logrado aumentar el logro educativo en más de 20 puntos porcentuales en los últimos 10 años, incluso con financiamiento y políticas explícitas.

Barreras y Oportunidades Actuales:

• Ausencia de metas claras: No existen metas específicas de logro en educación terciaria en las políticas públicas ni en los planes universitarios, lo que dificulta la aceleración de la graduación.

• Calidad de la secundaria: El acceso a la educación superior está limitado por deficiencias en el logro educativo en secundaria, con desequilibrios en la calidad y brechas regionales.

• Contexto fiscal y político: El país enfrenta un escenario fiscal y político desfavorable, con pocas oportunidades para destinar recursos adicionales a la educación superior. Las negociaciones del Fondo Especial de la Educación Superior (FEES) se han endurecido, y la inversión social pública en educación ha disminuido.

• Opacidad en universidades privadas: La falta de datos e indicadores de gestión y resultados de las universidades privadas impide un análisis robusto y la propuesta de acciones específicas. La titulación en este sector ha disminuido desde 2014.

• Oportunidades: A pesar de las dificultades, Costa Rica tiene la posibilidad de avanzar aprovechando el "bono de secundaria" (aumento en la graduación de secundaria), reduciendo las diferencias regionales en el acceso y fortaleciendo los vínculos entre la educación superior y las necesidades del desarrollo productivo y social.

Acciones Universitarias Inmediatas Propuestas: El informe propone una estrategia basada en cuatro puntos de entrada para generar mejoras rápidas:

1. Crear rápidamente oferta de calidad a nivel de diplomados: Se busca fortalecer la educación técnica especializada, ajustando la oferta a las necesidades del mercado laboral y promoviendo su valor como una alternativa viable. Esto puede aprovechar la flexibilidad de las sedes regionales de las universidades públicas y un marco regulatorio ágil para las privadas. El Marco Nacional de Cualificaciones de Educación y Formación Técnica Profesional puede facilitar la movilidad.

2. Mayor aprovechamiento de cupos existentes y metas explícitas de graduación en las universidades públicas: Es crucial mejorar las tasas de graduación de los estudiantes ya matriculados. Se deben establecer formalmente metas de graduación como política universitaria, implementar estrategias focalizadas para reducir la reprobación, y utilizar tecnologías digitales para la docencia y el apoyo académico. También se recomienda optimizar el uso de la infraestructura existente, como las instalaciones universitarias en horarios de baja utilización.

3. Cambiar el sistema de incentivos para el diseño de la oferta académica: Se proponen pequeñas reformas normativas para incentivar una oferta académica más flexible y pertinente, incluyendo carreras de menor duración y trayectorias de certificación continua. También se sugiere reformar leyes que asocian la duración de las carreras con requisitos de ingreso y promover la transparencia de la información en las universidades privadas.

4. Resolver rezagos de cobertura y calidad en secundaria: Las universidades deben coordinar esfuerzos con el Ministerio de Educación Pública (MEP) y otros sectores para mejorar los niveles previos de formación. Esto incluye programas de nivelación, cursos de auto-nivelación para estudiantes de secundaria, orientación vocacional y fortalecimiento de la educación técnica y dual. A largo plazo, se enfatiza la necesidad de una política educativa sostenida y el respeto al mandato constitucional del 8% del PIB para la educación.

Gobernanza Universitaria y Desafíos Normativos: La gobernanza en las universidades públicas muestra un marco normativo amplio para la admisión, pero disperso y omiso en cuanto a metas y estrategias para garantizar la graduación. Las decisiones sobre cupos y oferta académica son emitidas por múltiples instancias, y la supervisión del cumplimiento efectivo de las normas es limitada. Aunque existen prácticas como el "cupo mínimo creciente" para ampliar el acceso, no están formalizadas con mecanismos sancionatorios. El sistema carece de disposiciones para flexibilizar la capacidad docente o para el cierre de ofertas académicas que han perdido pertinencia. El reciente convenio de Conare para el uso compartido de instalaciones es un paso positivo, pero su éxito dependerá de acuerdos específicos y de una cultura de cooperación.

En resumen, el futuro del país depende de la comprensión y el acuerdo de los diversos sectores sociales y políticos para abordar este desafío a través de acciones inmediatas y una visión a largo plazo que integre la gestión universitaria con cambios estructurales, asegurando una inversión adecuada y una mayor eficiencia en el uso de los recursos.

Estado de la Educación, cap 5

 Resumen cap 5 con NotebookLM

Este capítulo analiza las principales tendencias, el desempeño y los desafíos de la educación superior y para-universitaria en Costa Rica para el período 2023-2025, ofreciendo una perspectiva de largo plazo sobre la oferta, cobertura, financiamiento, marco institucional y resultados de los últimos 20 años. El análisis busca responder cómo ha cambiado el acceso y el logro educativo, las presiones y demandas que enfrentan las universidades, y los desafíos estratégicos para aumentar su impacto en el desarrollo nacional.

Hallazgos Relevantes y Valoración General:

• Acceso y Cobertura: En los últimos 20 años, el país ha logrado ampliar el acceso a estudios universitarios, reduciendo parcialmente las brechas de equidad. Hoy, las universidades matriculan a más personas de hogares en condición de pobreza y de regiones periféricas. La educación superior sigue siendo un importante mecanismo de movilidad social ascendente. Sin embargo, la expansión de la oferta (más universidades, sedes y carreras) no se tradujo en un crecimiento sostenido de nuevas personas profesionales.

• Rezago Internacional: Costa Rica se está quedando rezagada a nivel internacional en la proporción de personas jóvenes adultas (25-34 años) con estudios universitarios, siendo solo un 39% frente a un promedio de la OCDE con una brecha de 16,4 puntos porcentuales.

• Financiamiento: Ha habido fuertes oscilaciones en el financiamiento universitario, con una contracción acumulada desde 2019 que ha dejado a las universidades públicas en una situación similar a la de hace dos décadas en cuanto a inversión por estudiante. Los procesos de negociación del FEES son anuales y conflictivos. Las nuevas leyes de finanzas y empleo público imponen retos a la gestión presupuestaria de las universidades estatales. El apoyo de Conape al sector privado se ha contraído, aunque es cinco veces mayor en términos reales en 20 años.

• Crisis de Aprendizajes Preuniversitarios: La grave crisis de aprendizajes en la educación preuniversitaria está afectando el éxito académico de los estudiantes universitarios, con debilidades preocupantes en áreas como el dominio del inglés y la comprensión lectora en estudiantes de primer ingreso.

• Gobernanza y Marco Regulatorio: El sistema de educación superior sigue desarticulado, careciendo de un espacio estable de articulación entre universidades públicas y privadas para la planificación estratégica y la medición de impactos a largo plazo. La disponibilidad y calidad de la información sobre el desempeño del sistema, especialmente del sector privado, es limitada. Recientes cambios en el reglamento del Conesup podrían debilitar la fiscalización de la calidad en universidades privadas. El avance en la acreditación de carreras y la afiliación de universidades al Sinaes ha sido lento.

• Investigación y Desarrollo (I+D): Las universidades públicas siguen siendo las principales productoras de investigación en ciencia y tecnología.

• Empleabilidad y Movilidad Social: La población graduada universitaria mantiene mejores condiciones de empleabilidad e ingresos. Más años de educación universitaria se asocian a perfiles de pensamiento más democráticos entre estudiantes y docentes.

Desafíos Estratégicos:

El capítulo identifica seis desafíos estratégicos clave que requieren una agenda de políticas públicas precisa y un compromiso nacional renovado:

1. Fortalecer la articulación entre las instituciones de educación superior, creando espacios de diálogo y cooperación entre los sectores público y privado.

2. Asegurar la sostenibilidad fiscal de la educación superior pública, regresando a negociaciones quinquenales del FEES y mejorando la gestión de recursos.

3. Rediseñar la estrategia de cobertura territorial de las universidades, enfocándose en aumentar la cantidad de estudiantes en las sedes existentes y aprovechando las economías de aglomeración, en lugar de crear nuevas sedes.

4. Aumentar la eficiencia en la graduación sin comprometer la calidad, ya que las tasas de finalización de estudios en universidades públicas están significativamente por debajo del promedio de la OCDE. Esto requiere abordar la reprobación y el rezago académico.

5. Reposicionar el valor de la acción social y la extensión universitaria, mejorando la documentación y evaluación de sus impactos, ya que son funciones esenciales con un gran potencial para el desarrollo nacional.

6. Reforzar a las universidades como centros de formación cívica y ciudadana, dada su influencia en la promoción de valores democráticos y la libertad de expresión.

El capítulo destaca la urgencia de atender estos problemas, especialmente la necesidad de ampliar significativamente el número de personas con títulos universitarios para impulsar el crecimiento económico y el desarrollo humano del país.

Estado de la Educación, cap 4

 Resumen cap 4 con NotrebookLM

A continuación, se presenta un resumen de la información proporcionada en los documentos sobre la situación de la inversión educativa en Costa Rica y las propuestas para avanzar hacia un sistema de calidad:

Contexto y Situación Actual de la Inversión Educativa:

Costa Rica ha experimentado un abandono gradual de la educación como pilar estratégico de desarrollo sostenible en los últimos años, lo que se ha manifestado en una contención sostenida del gasto público en educación. Aunque hubo un periodo de expansión presupuestaria entre 2000 y 2017, alcanzando el 7.5% del PIB en 2017 y el 7.4% en 2018, la asignación presupuestaria al Ministerio de Educación Pública (MEP) ha disminuido desde entonces, llegando al 5% del PIB en el presupuesto de 2025. Esto representa apenas el 61.25% del mandato constitucional del 8% del PIB para educación.

La regla fiscal, implementada en 2020, ha sido un factor clave que ha impedido el crecimiento del presupuesto del MEP. Los ministros de Hacienda han impedido sistemáticamente que el presupuesto del MEP crezca al ritmo permitido por esta regla, e incluso se han aplicado políticas fiscales aún más restrictivas. El presupuesto real destinado a la inversión educativa entre 2022 y 2025 apenas ha representado el 84% del presupuesto de 2018, lo que implica un recorte de al menos un 15%. La educación ha sido utilizada políticamente como una variable de ajuste fiscal, transfiriendo recursos a otros ámbitos del sector público para equilibrar las cuentas fiscales.

Este escenario de desinversión se agrava tras el "apagón educativo" experimentado durante 2018-2021, que reveló la vulnerabilidad del sistema ante las variaciones económicas y fiscales. A pesar de los esfuerzos previos de inversión, no se lograron mejoras significativas y generalizadas en los resultados educativos, en parte debido a la ausencia de mecanismos claros para monitorear y evaluar cómo el incremento presupuestario se traducía en resultados concretos. Además, la gestión administrativa del MEP ha mostrado debilidades estructurales, como errores en el pago de planillas, retrasos en la atención de reclamos y deficiencias en la gestión de fondos y recursos tecnológicos, lo que limita la eficacia de la inversión educativa.

Necesidades de Inversión para Abordar los Retrasos:

Para abordar los rezagos estructurales en el sistema educativo de forma inmediata, se requeriría una inversión adicional de 3.5% del PIB proyectado para 2025, lo que, sumado al 5% disponible, indicaría una necesidad del 8.5% del PIB. Sin embargo, este aumento no es factible ni presupuestariamente ni en cuanto a la capacidad de gestión del MEP para ejecutarlo en el corto plazo. Las proyecciones indican que el presupuesto del MEP continuará su trayectoria decreciente en relación con el PIB al menos hasta 2029, ubicándose entre el 4.5% y el 4.7% del PIB.

Propuesta de un Nuevo Acuerdo Nacional por la Educación:

El capítulo propone un nuevo acuerdo nacional por la educación como indispensable para revertir esta tendencia. Este acuerdo debería:

• Ir más allá del cumplimiento de una cifra porcentual del PIB, enfocándose en mejoras reales, sostenidas y verificables en la calidad educativa.

• Estar fundamentado en objetivos claros, medibles y consensuados que trasciendan ciclos políticos.

• Basarse en tres pilares fundamentales para un sistema educativo de calidad, identificados a través de un taller con expertos: 

1. Cobertura y Equidad: Asegurar la matrícula universal, el acceso efectivo al currículo completo y garantizar que estudiantes vulnerables permanezcan en el sistema, a través de programas como comedores escolares, becas (Avancemos) y transporte estudiantil.

2. Ambientes de Aprendizaje Óptimos: Infraestructura física y tecnológica adecuada (incluyendo conectividad de banda ancha, eliminación de órdenes sanitarias y bibliotecas escolares equipadas) que permitan procesos educativos modernos y efectivos.

3. Idoneidad del Cuerpo Docente: Abordar la formación inicial y continua, con capacitaciones basadas en diagnósticos de necesidades individuales, pruebas de idoneidad y condiciones laborales dignas que retengan y motiven al personal.

Factibilidad y Recomendaciones Clave:

Las metas propuestas requerirían incrementos graduales y sostenidos, pero inferiores a 0.30 puntos del PIB cada año. La inversión adicional necesaria se estima en 0.11% del PIB en el primer año (2026), creciendo paulatinamente hasta 0.34% del PIB para 2030, y luego manteniéndose alrededor del 0.31% del PIB. Estos montos se consideran financieramente factibles y manejables en los próximos años.

Existe espacio fiscal para que el MEP avance en el cumplimiento de estas metas, pero esto dependerá de la negociación política con el Ministerio de Hacienda y la prioridad que los gobiernos le den a la educación.

Las recomendaciones políticas enfatizan la necesidad urgente de:

• Revisar el marco regulatorio fiscal para permitir una inversión educativa acorde con las necesidades del país, explorando la flexibilización selectiva de la regla fiscal para rubros estratégicos.

• Fortalecer la gestión financiera y administrativa del MEP a través de la optimización de la planificación presupuestaria, la mejora en la ejecución de recursos y un estricto sistema de monitoreo y auditoría.

• Institucionalizar un sistema integral de evaluación educativa robusto que permita monitorear el desempeño del sistema y ajustar las políticas.

• Priorizar la inversión en infraestructura y equipamiento educativo.

Este plan de inversión corrige la principal debilidad del acuerdo del 8% del PIB: la falta de claridad en las aspiraciones y objetivos a largo plazo para esa inversión. La propuesta busca un compromiso con mejoras progresivas y continuas, demostrando la factibilidad de ese progreso dentro de las restricciones fiscales y la capacidad de gestión del MEP.

Estado de la Educación, cap 3

 Resumen del cap 3 con NoterbookLM

A continuación, se presenta un resumen de los hallazgos y recomendaciones clave sobre la situación educativa en Costa Rica, según los documentos proporcionados:

Estado de los aprendizajes y resultados PISA: Costa Rica enfrenta un severo rezago en habilidades fundamentales como la comprensión lectora y el razonamiento matemático, un problema que se arrastra desde la educación primaria. El país registró su peor desempeño en una década de participación en las pruebas PISA 2022, con una reducción de puntajes en las tres competencias evaluadas (lectura, matemáticas y ciencias). Nueve de cada diez estudiantes se ubican en los niveles más bajos de desempeño en competencia matemática, y la disminución en competencia lectora equivale a la pérdida de medio año lectivo entre 2018 y 2022. Estos bajos resultados revelan problemas de calidad sistémica que inician en la educación primaria y colocan a Costa Rica en desventaja frente a otras economías y países de América Latina. La baja variabilidad en los resultados PISA sugiere que el sistema educativo actúa como un "equiparador de baja calidad", promoviendo solo aprendizajes básicos. Los escenarios de bajos desempeños ya habían sido anticipados por informes anteriores, especialmente tras las huelgas de 2018 y la pandemia de COVID-19, que no tuvieron medidas remediales adecuadas.

Causas de los bajos resultados:

1. Programas de estudio y continuidad curricular:

o El Programa de Español muestra poca alineación con estándares internacionales en cuanto a habilidades, progresión en la comprensión lectora y niveles de dificultad de los textos. La comprensión lectora recae principalmente en la primaria y no hay lineamientos claros para su continuidad en secundaria, lo que impide avanzar a habilidades más complejas como la lectura crítica y analítica.

o El Programa de Matemáticas vigente muestra coherencia con el marco teórico de PISA y una progresión adecuada. Sin embargo, la falla reside en su implementación.

2. Prácticas y formación docente:

o Docentes de primaria revelan bajo conocimiento del desarrollo de los procesos de lectura y un empleo insuficiente de estrategias de mediación adecuadas en las aulas. La enseñanza de la lectura inferencial carece de estrategias específicas.

o Aunque los docentes de primaria de matemáticas tienen manejo teórico del programa, reportan una baja aplicación de estrategias didácticas específicas. Muestran carencias en su formación inicial para aplicar la estrategia de resolución de problemas y desarrollar habilidades fundamentales en matemáticas. El problema radica en la falta de herramientas didácticas y una formación generalista.

o La escritura es una práctica poco promovida en las aulas costarricenses, con un énfasis excesivo en aspectos normativos como ortografía y caligrafía, lo que puede afectar negativamente la motivación estudiantil. La motivación por escribir disminuye progresivamente desde tercer año de primaria.

3. Macroevaluación del desempeño estudiantil:

o Las pruebas estandarizadas nacionales de sexto grado aplicadas en 2023 son de baja calidad técnica. Presentan alineación parcial con los programas vigentes, niveles de dificultad inadecuados para el grado en que se aplican, y poca comparabilidad con estándares internacionales.

o Estos instrumentos brindan señales erróneas en cuanto a temas y estrategias a priorizar, y sus resultados sobreestiman las habilidades de los estudiantes.

o Existe una "pobreza en las evaluaciones" que impide al país prever y remediar bajos desempeños. La macroevaluación del MEP implementada a partir de 2023 es incompleta y de baja dificultad.

o En Español, la prueba no evalúa la competencia escrita ni habilidades de comprensión lectora más complejas (análisis, crítica, argumentación), enfocándose en lo literal. En Matemáticas, el diseño no cubre todos los elementos curriculares, y muchos ítems corresponden a grados inferiores.

o La dualidad del MEP como responsable de la calidad y ente evaluador genera conflictos de interés. Hay carencias de transparencia y rigor en la construcción y validación de las pruebas.

Recomendaciones para superar la crisis de aprendizajes:

1. Plan Nacional y Metas:

o El país requiere un plan nacional de recuperación y aceleración de aprendizajes, desarrollado conjuntamente por el MEP y las universidades.

o Se debe fijar una meta nacional de mejora en los resultados de PISA y enfocarse en fortalecer los programas de Español y Matemáticas con ayuda de expertos.

2. Fortalecimiento docente:

o Asegurar la articulación de la formación docente inicial con las políticas educativas nacionales, incluyendo las didácticas específicas para Español y Matemáticas en los currículos universitarios.

o Fortalecer el desarrollo profesional docente mediante capacitaciones efectivas en estrategias didácticas para la comprensión lectora, escritura creativa y resolución de problemas, especialmente para docentes de primaria.

o Valorizar y acompañar a los docentes, asegurando que las asesorías pedagógicas estén preparadas y que el personal docente cuente con recursos didácticos adecuados.

3. Mejora de la evaluación educativa:

o Crear un sistema nacional de macroevaluación independiente e integrado, que promueva una cultura de la evaluación para la mejora continua.

o Revisar y mejorar el diseño, aplicación y uso de las pruebas estandarizadas nacionales (diagnósticas, formativas o de promoción).

o Utilizar estándares educativos claros con niveles de desempeño consensuados.

o Implementar diseños de matrix sampling para pruebas diagnósticas o formativas, como hacen las pruebas PISA y ERCE, para cubrir todos los aprendizajes relevantes sin largas horas de aplicación.

o Aprovechar mejor los resultados de las pruebas PISA para influir en políticas, planificación estratégica e intervenciones educativas, así como para mejorar su comunicación y difusión.

4. Ajustes curriculares y didácticos específicos:

o En Español, se propone una intervención inmediata y estructural en la enseñanza de la lectura, integrando un modelo centrado en la comprensión, aumentando el tiempo dedicado y aplicando estrategias progresivas para el desarrollo de habilidades lectoras. Se recomienda alinear las prácticas docentes con un enfoque comunicativo funcional, promoviendo la escritura como herramienta para el aprendizaje y la argumentación. También, diseñar una prueba estandarizada nacional de competencia escrita y una política de motivación hacia la escritura.

o En Matemáticas, fortalecer las habilidades docentes en mediación pedagógica, didácticas específicas, uso de herramientas digitales y la estrategia de resolución de problemas en contextos reales.

Estas recomendaciones buscan no solo subsanar los déficits actuales, sino también construir un sistema educativo más resiliente y equitativo que prepare a los estudiantes para los desafíos del siglo XXI.

Estado de la Educación, cap 2

 Resumen realizado por Gemini

La segunda parte del Informe Estado de la Educación 2025 analiza las tendencias y desafíos de la educación preescolar, básica y diversificada en Costa Rica durante el periodo 2023-20251.

Valoración general

La crisis educativa se ha profundizado en los últimos dos años debido a una mala gestión político-institucional, con decisiones sin sustento técnico que eliminaron programas y políticas educativas sin reemplazarlos por alternativas adecuadas2. Esto ha llevado a una "pobreza de aprendizajes" en los estudiantes3. El documento señala que la inversión pública en educación ha disminuido a niveles de hace dos décadas, afectando a la gestión y la calidad de los centros educativos4.

Hallazgos relevantes

El informe destaca varios hallazgos clave:

• Desempeño educativo: Costa Rica alcanzó su nivel más bajo en las pruebas PISA desde su primera participación5. Esto evidencia un colapso sostenido en el logro de aprendizaje, con un aumento en las brechas socioeconómicas y geográficas6.

• Brecha digital: Una alta proporción de estudiantes carece de las condiciones mínimas para aprender con tecnología7. El "hacinamiento tecnológico" es generalizado, afectando especialmente a los hogares rurales y de bajos ingresos8.

• Política educativa: Por primera vez en 20 años, el Ministerio de Educación Pública (MEP) no cuenta con un plan de trabajo ministerial formal9. Se eliminaron programas como el de Informática Educativa (PRONIE-FOD-MEP) y el de Afectividad y Sexualidad (Paysi) sin ofrecer alternativas equivalentes10.

• Condiciones docentes: El 41% de los docentes reporta condiciones laborales adversas y desgaste emocional11. Además, las pruebas de idoneidad docente, aprobadas en 2020, aún no se aplican, lo que debilita la calidad en el ingreso a la carrera12.

• Evaluaciones: Las pruebas estandarizadas nacionales aplicadas en 2023 tienen serias limitaciones técnicas, comprometiendo su utilidad para mejorar la política educativa13.

Conclusiones

El informe concluye que la mala gestión de la política pública se ha convertido en un factor activo de la crisis educativa14. Para revertir esta situación, se necesita una transformación basada en evidencia, liderazgo técnico y un compromiso político sostenido15. A pesar de la crisis, Costa Rica cuenta con una base sólida de logros históricos en educación, lo que proporciona una plataforma para retomar el rumbo16. El documento hace un llamado urgente a la acción para evitar que el sistema educativo consolide un modelo regresivo y excluyente17.

Estado de la Educación, cap 1

 

Resumen realizado por Gemini

El "Informe Estado de la Educación" 2025, de Costa Rica, señala que la crisis educativa se ha profundizado entre 2022 y 2024 debido a una serie de malas decisiones políticas.

Principales hallazgos del informe:

• Agravamiento de la crisis: El informe sostiene que la educación en Costa Rica se ha visto afectada por decisiones políticas erráticas e improvisadas que, en lugar de resolver la crisis, la han empeorado.

• Caída de la inversión: La inversión pública en educación cayó al 5% del PIB en 2025, el nivel más bajo en 40 años, similar al de 19803. Esto ha afectado especialmente a la educación primaria, los programas de equidad y la infraestructura.

• Falta de planificación: La administración del Ministerio de Educación Pública (MEP) no ha presentado una política educativa formal en los últimos tres años, lo que ha debilitado la capacidad de planificación estratégica y asignación de recursos.

• Decisiones ineficaces: Se han eliminado políticas y programas que funcionaban, como el Plan Integral de Nivelación de Aprendizajes (PINA) y el Programa Nacional de Informática Educativa (PRONIE), sin reemplazarlos por alternativas de igual o mejor calidad.

• Deficiencia en evaluaciones: Se eliminaron las pruebas de certificación y las pruebas FARO, y se implementaron nuevas evaluaciones estandarizadas de baja calidad técnica777. Los resultados de estas pruebas no son confiables, lo que dificulta la medición de los aprendizajes y la toma de decisiones para mejorar el sistema educativo.

• Pobreza de aprendizajes: Los estudiantes están avanzando en el sistema con serias carencias en aprendizajes básicos, lo que pone en riesgo su éxito académico y trayectoria educativa.

• Recomendaciones: El informe propone aprovechar las fortalezas históricas del sistema educativo, como su capacidad para ampliar el acceso y la cobertura, para salir de la crisis10. Se enfatiza la necesidad de un nuevo acuerdo nacional para garantizar el financiamiento y un plan estratégico con metas claras para mejorar la calidad educativa.

El informe insta a que la crisis se trate como una emergencia nacional que requiere una atención urgente a través de acciones inmediatas e impostergables, pero siempre dentro del marco legal vigente12. Además, hace un llamado a la ciudadanía a participar activamente para evitar decisiones improvisadas que afecten la educación.

Red de rutas de autoaprendizaje en Inteligencia Artificial

La "Ruta de autoaprendizaje sobre Inteligencia Artificial", desarrollado por la línea de "Aprendizaje a lo largo de la vida" del Sistema de Bibliotecas de Bogotá (SiBiBo), es una guía iniciática para comprender y navegar el campo de la IAg

El siguiente es un resumen elaborado por Notebook LM

El documento, titulado "Red de rutas de autoaprendizaje en Inteligencia Artificial", fue creado por el Sistema de Bibliotecas de Bogotá (SiBiBo) y la Dirección de Lectura y Bibliotecas de la Secretaría de Cultura, Recreación y Deporte de Bogotá en 2023. Su objetivo principal es ofrecer una red de rutas de autoaprendizaje sobre Inteligencia Artificial (IA), diseñada para tener múltiples puntos de inicio, bifurcación y final, similar a una red de caminos.

Aquí tienes un resumen detallado de su estructura y contenido:

1. Cómo usar o explorar el documento:

• Presenta un índice interactivo en forma de red en la segunda página, donde los nodos representan objetivos de aprendizaje y los vínculos indican objetivos posteriores.

• Al hacer clic en un nodo (letra), el usuario es dirigido a una sección específica del documento que contiene recursos de aprendizaje para ese objetivo.

• Cada sección de objetivo de aprendizaje incluye una introducción (contextualización de conceptos centrales), preguntas guía y una recopilación de recursos.

• Los recursos se presentan con un título, una breve descripción, recomendaciones de estudio (cuándo y qué partes estudiar) y un hipervínculo directo.

• Al final de cada sección, una subred muestra los objetivos de aprendizaje prerrequisitos (en rosado), los objetivos siguientes accesibles (en morado) y las rutas alternativas (en gris).

• Se puede regresar a la red completa haciendo clic en el número de página, que aparece en azul.

• El documento también puede leerse de forma secuencial, siguiendo el orden de las páginas.

2. Contenido Principal (Rutas de Aprendizaje): El documento está organizado en cuatro secciones principales:

• 1. Introducción a la Inteligencia Artificial:

o ¿Qué es Inteligencia Artificial (IA)?: Aborda la polémica definición de IA, que busca dotar a las máquinas de capacidades de inteligencia humana para tareas como reconocimiento de voz e imágenes o toma de decisiones. Destaca que la IA se basa en datos, algoritmos y capacidad de procesamiento, pero también enfrenta desafíos como los sesgos heredados de los datos de entrenamiento. Incluye preguntas guía sobre los elementos necesarios para construir una IA, la relación entre aprendizaje e IA, y el tipo de tareas que puede ejecutar.

o Historia y polémicas de la IA: Traza los orígenes de la IA desde civilizaciones antiguas hasta el siglo XX, impulsada por matemáticas, lógica e informática. Menciona cómo factores como las guerras mundiales y la abundancia de datos catalizaron su desarrollo. Discute controversias relacionadas con el origen y la privacidad de los datos, la ética y la perpetuación de sesgos.

o Principales subcampos de la IA: Introduce subcampos como la robótica, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y, especialmente, el aprendizaje automático (Machine Learning - ML). Subraya la importancia del ML por su capacidad para aprender patrones a partir de datos, y el papel fundamental de las redes neuronales dentro de este campo.

o Conceptos básicos del Aprendizaje Automático (AA): Explica que el ML descifra patrones y predice comportamientos, utilizando datos divididos en características y etiquetas. Describe el proceso de entrenamiento para minimizar errores y la evaluación con datos de prueba. Aborda desafíos como el sobreajuste (overfitting) y el subajuste (underfitting), y los paradigmas de aprendizaje (supervisado, no supervisado y por refuerzo), enfatizando la validación como un elemento fundamental para la confiabilidad del modelo.

• 2. Filosofía, ética y derecho en la Inteligencia Artificial:

o Presente y perspectivas futuras: Analiza las visiones duales del futuro de la IA (utopía vs. obsolescencia) y su impacto en la transformación del trabajo. Destaca la capacidad de la IA para la toma de decisiones sistemáticas, pero también advierte sobre riesgos como la falta de empatía, la opacidad de algoritmos y los sesgos.

o Sobre consciencia y cognición de la IA: Explora la definición de inteligencia y cómo la IA emula ciertas características humanas, como el aprendizaje y la resolución de problemas. Sin embargo, resalta las diferencias fundamentales, como la falta de autoconciencia, emociones y comprensión contextual profunda en las máquinas.

o Desafíos éticos y jurídicos de la IA: Se centra en la importancia de los datos como "nuevo petróleo" y las implicaciones de su recolección y uso. Discute cómo la IA puede perpetuar sesgos y desigualdades, la necesidad de una brújula ética para su desarrollo, y el desafío para los gobiernos de legislar la IA para equilibrar la innovación con la protección de derechos fundamentales como la privacidad y la no discriminación.

• 3. Inteligencia Artificial sin programar:

o ¿Cómo hacer uso de IA sin programar?: Explica el movimiento "No Code", que democratiza el acceso a la IA, permitiendo a personas sin experiencia en programación usarla para automatización, análisis de datos, creación de chatbots y sistemas de recomendación.

o ¿Cómo buscar herramientas de IA?: Ofrece orientación sobre cómo encontrar herramientas de IA, incluyendo el uso de motores de búsqueda, foros en línea, comunidades especializadas, conferencias tecnológicas y sitios web de revisión de software.

o Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y sus aplicaciones: Introduce la IAG como una rama de la IA capaz de crear y diseñar salidas inéditas a partir de datos de entrenamiento. Menciona su relevancia en el arte, el entretenimiento y la investigación científica, y los desafíos éticos y legales (ej. autoría, sesgos). Explica el concepto de "espacio latente" como el "código" donde la IA almacena y procesa información para generar contenido.

o Ingeniería de instrucciones para modelos grandes de lenguaje: Detalla la técnica de formular "prompts" o instrucciones precisas para guiar a Modelos Grandes de Lenguaje (LLMs) como GPT-4 hacia respuestas deseables y efectivas. Destaca su importancia para obtener resultados de calidad, limitar el comportamiento del modelo y obtener información específica.

o Ingeniería de instrucciones y generación de imágenes: Se enfoca en la calidad y utilidad de las imágenes generadas por IA, que dependen significativamente de la especificidad de las instrucciones proporcionadas.

o Aprendiendo y enseñando con IA: Explora cómo los LLMs como ChatGPT pueden funcionar como tutores virtuales, responder dudas, ofrecer ejemplos y adaptar explicaciones. También describe cómo los educadores pueden usarlos para generar preguntas, escenarios y materiales, y cómo los estudiantes pueden obtener resúmenes o ideas para proyectos.

o Escribiendo con IA: Aborda el uso de modelos de lenguaje de aprendizaje profundo para redacción y edición de texto en diversos ámbitos como marketing, periodismo, academia y escritura creativa. Resalta su eficiencia y versatilidad, así como los desafíos éticos y técnicos.

• 4. Programando Inteligencia Artificial:

o Instalar y configurar entorno de programación en Python: Enfatiza la importancia de un entorno de programación robusto, destacando a Python por su sintaxis clara, su comunidad, ser de código abierto y su vasto ecosistema de bibliotecas (ej. TensorFlow, Keras, PyTorch) para desarrollar modelos avanzados de IA. Menciona herramientas como Google Colab, Spyder y Visual Studio Code.

o Comprensión básica de Python: Cubre los conceptos esenciales de Python, incluyendo variables, tipos de datos, estructuras de control (condicionales y bucles) y estructuras de datos (listas, tuplas, diccionarios). También introduce la Programación Orientada a Objetos (POO) para construir sistemas más complejos y modulares.

o Introducción a la manipulación, análisis y visualización de datos en Python: Resalta bibliotecas clave como Pandas (manipulación y análisis de datos), NumPy (matrices y cálculos matemáticos), SciPy (cálculos científicos) y Matplotlib/Seaborn (visualización de datos). Explica su uso en la preparación, preprocesamiento, análisis y visualización de datos para identificar patrones y anomalías.

o Aprendizaje automático en Python: Detalla el papel crucial de la calidad y cantidad de datos, el preprocesamiento, y el equilibrio entre sobreajuste y subajuste. Menciona herramientas como Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch para implementar diversos algoritmos y modelos de ML. Enfatiza la validación y optimización como pasos esenciales antes del despliegue de modelos en soluciones prácticas.

o Procesamiento de lenguaje natural (PLN) en Python: Explica el PLN como una rama de la IA que combina informática, lingüística y estadística para que las máquinas interpreten y generen lenguaje humano. Describe técnicas como la tokenización, lematización y embeddings (ej. Word2Vec), y el uso de modelos avanzados como Transformers y BERT con bibliotecas como NLTK y SpaCy.

o Construyendo ChatBots con modelos grandes de lenguaje: Aborda la revolución en la construcción de chatbots impulsada por LLMs (ChatGPT, Bing, Bard), que permiten conversaciones más fluidas y naturales. Discute desafíos como la falta de contexto o imprecisión, y soluciones como el fine-tuning y la generación aumentada por recuperación. Menciona herramientas como LangChain y Streamlit que facilitan la creación de chatbots eficientes y personalizados.

En resumen, el documento es una guía interactiva y estructurada para el autoaprendizaje en IA, cubriendo desde los fundamentos y las implicaciones éticas hasta las aplicaciones prácticas sin programación y el desarrollo de IA con Python.

La carrera de la IA no se trata solo de tecnología.

 

Se trata de visión, alineación y pensamiento a largo plazo.

El ex CTO de Alibaba acaba de hacer la afirmación más audaz sobre la IA y el poder global: «China está construyendo el futuro de la IA, no Silicon Valley». También ha revelado por qué la IA en 2030 no se parecerá en nada a ChatGPT y cómo el enfoque de China ya lleva décadas de ventaja. Estos son mis 7 puntos principales: (Carlo Edoardo Ferraris @carlothinks)

1)Silicon Valley cree en «moverse rápido y romper cosas». Pero China no funciona así. ¿La filosofía del mercado chino de la inteligencia artificial? Construir despacio. Construir en profundidad. Construir para durar.

2/ China no se centra en perseguir el bombo publicitario. Ninguna herramienta nueva. Ninguna aplicación nueva. Ninguna nueva demostración. La IA se está integrando en las infraestructuras: Fabricación, sanidad, agricultura, transporte, servicios públicos... No es sólo una tendencia. Es una maratón para ellos.

3/ La IA no solo cambiará lo que hacemos. Cambiará cómo pensamos. No es sólo una herramienta. Se está convirtiendo en un segundo cerebro. Descargaremos memoria, aceleraremos la resolución de problemas y confiaremos en ella para dar forma a nuestras ideas. Los pensadores del futuro no pensarán más. Pensarán con IA.

4/ Olvídese de la IA frente a la IAG. Es el debate equivocado. El Dr. Wang no cree en las líneas divisorias. Para él, todo es inteligencia, pero con capacidades diferentes. Obsesionarse con la inteligencia artificial nos distrae de lo que la IA actual ya puede hacer.

5/ El código abierto no es suficiente. La aplicación lo es todo. China no está esperando a que los modelos de código abierto se pongan al día. Están personalizándolos y haciéndolos útiles en el mundo real. Desde las líneas de producción hasta los sistemas de tráfico, la IA ya está integrada.

6/ El éxito de la IA no vendrá de más financiación. El Dr. Wang dice que el mayor desafío no es el dinero o los modelos. Se trata de capacitar a ingenieros que entienden profundamente la IA y pueden construir de manera responsable y creativa. 

7/ China no ve la IA como un producto. Lo ven como infraestructura. Ese cambio de mentalidad lo cambia todo. Silicon Valley se está optimizando para el crecimiento de usuarios. Beijing está optimizando la resiliencia nacional. Este no es un juego de inicio. Es un cambio de civilización.

(Traducción realizada con la versión gratuita del traductor DeepL.com)

 

Qué IA utilizar y cómo utilizarlas

 

Uso de la IA en la actualidad: una guía rápida

https://bit.ly/3TAqdX5.

ETHAN MOLLICK 23 DE JUNIO DE 2025

Sigue un resumen y mapa mental elaborados por Notebook LM

Esta fuente ofrece una guía completa para el uso eficaz de los sistemas de IA , con especial atención a opciones de propósito general como Claude, Gemini y ChatGPT. Comienza recomendando modelos de IA específicos para diversas necesidades de los usuarios, desde chats informales hasta tareas profesionales complejas, enfatizando la importancia de seleccionar el modelo adecuado para cada tarea. A continuación, la guía ofrece consejos prácticos para optimizar las interacciones de IA , detallando funciones como la investigación exhaustiva, el modo de voz para operación manos libres y la creación de contenido (imágenes, videos, código). Finalmente, proporciona estrategias para trabajar con IA , incluyendo un contexto claro, instrucciones detalladas y la resolución de problemas comunes como las alucinaciones, animando a los usuarios a explorar las funcionalidades avanzadas de estas herramientas cada vez más sofisticadas.

A continuación se muestra un resumen de la guía proporcionada sobre el uso de IA:

La guía "Uso de la IA en la actualidad: una guía rápida" de Ethan Mollick, publicada el 23 de junio de 2025, se centra en cómo elegir y utilizar eficazmente los sistemas de IA.1El autor observa un cambio en el enfoque, pasando del "mejor modelo" al "mejor sistema general".

1. Elegir un sistema de IA: para la mayoría de las personas que buscan utilizar la IA seriamente, existen tres excelentes opciones: 

Claude por Anthropic2.

Géminis de Google2.

ChatGPT de OpenAI2.

Estos sistemas ofrecen acceso a modelos avanzados y rápidos, modo de voz, capacidad de ver imágenes y documentos, ejecución de código, buenas aplicaciones móviles y capacidades de investigación profunda. ChatGPT y Gemini también ofrecen creación de imágenes y vídeos, algo de lo que Claude carece. Si bien algunas funciones son gratuitas, el acceso al conjunto completo generalmente requiere un pago de $20 al mes.

1. Otros sistemas de IA de propósito general mencionados incluyen:

Grok (xAI de Elon Musk): una buena opción para usuarios intensivos de X, pero carece de transparencia.

•

Copilot (Microsoft): ofrece muchas funciones de ChatGPT y es accesible a través de Windows, pero puede ser difícil controlar qué modelos se utilizan.

•

DeepSeek r1 (modelo chino): Muy potente y gratuito, pero carece de algunas características de otras compañías y su viabilidad a largo plazo es incierta.

2. Comprender y utilizar la IA de forma eficaz: el verdadero desafío radica en comprender cómo utilizar estas herramientas cada vez más complejas de forma eficaz.

Elección de un modelo: ChatGPT, Claude y Gemini ofrecen múltiples modelos de IA. Es crucial seleccionar el adecuado, similar a elegir entre un auto deportivo y una camioneta.

Tres niveles: cada sistema normalmente ofrece un modelo rápido para chat informal (por ejemplo, Claude Sonnet, GPT-4o, Gemini Flash), un modelo potente para trabajo serio (por ejemplo, Claude Opus, GPT-4o, Gemini Pro) y, a veces, un modelo ultrapotente para los problemas más complejos (por ejemplo, o3-pro).

Configuración predeterminada: la mayoría de los sistemas tienen como predeterminado el modelo rápido para conservar la potencia de procesamiento, por lo que debe cambiar manualmente al modelo potente mediante un menú desplegable. Las versiones gratuitas no suelen dar acceso a los modelos más potentes.

Para trabajos serios, el autor utiliza o3, Claude 4 Opus y Gemini 2.5 Pro.

Consideraciones de privacidad:

Claude no entrena futuros modelos de IA con sus datos.

Gemini y ChatGPT podrían usar sus datos para capacitación a menos que utilice una versión corporativa/educativa o deshabilite específicamente las funciones de capacitación.

Puede desactivar fácilmente las funciones de entrenamiento de ChatGPT sin perder funcionalidad. También puedes activar o desactivar la "memoria" en ChatGPT, pero el autor lo considera errático.

Características y usos principales:

Investigación profunda: esta es una función crucial para la mayoría de las personas, ya que genera informes de alta calidad que impresionan a los profesionales de la información. Los casos de uso incluyen guías de regalos, guías de viaje y segundas opiniones en derecho, medicina y otros campos (aunque siempre confíe en su médico o abogado antes que en la IA). Activar la búsqueda web en Claude y o3 los convierte en miniherramientas de investigación profunda. Google ofrece opciones adicionales para convertir informes en infografías, cuestionarios o podcasts.

Modo Voz: Una forma sencilla de empezar a usar IA, con las mejores implementaciones en las aplicaciones Gemini y ChatGPT. Su característica estrella es la posibilidad de compartir la pantalla o la cámara , lo que permite que la IA vea lo que ves y responda en tiempo real (por ejemplo, identificar plantas o resolver problemas matemáticos). Tenga en cuenta que los modelos de modo de voz están optimizados para el chat y es posible que no utilicen los modelos más potentes ni busquen en la web con tanta frecuencia, lo que los hace propensos a alucinaciones ante preguntas factuales.

Creación de contenido (imágenes, vídeos, código, documentos):

Imágenes: ChatGPT y Gemini pueden crear imágenes automáticamente; Claude no puede. ChatGPT ofrece una creación de imágenes más controlable. Gemini utiliza dos herramientas de generación de imágenes: Imagen y un sistema multimodal.

Vídeos: El Veo 3 de Gemini es muy impresionante y ofrece usos diarios gratuitos.

Los tres sistemas pueden generar diversos resultados, como documentos, análisis estadísticos, herramientas interactivas, simulaciones y juegos simples. Para que Gemini o ChatGPT ejecuten código de forma fiable o generen salidas independientes, suele ser necesario seleccionar la opción "Canvas"; Claude es experto en esto por sí solo.

3. Trabajar con IA (Indicaciones y resolución de problemas):

Indicación: los modelos de IA actuales son buenos para comprender lo que desea sin indicaciones complejas, por lo que se recomienda un enfoque conversacional.  Ser cortés con la IA no influye siempre en la calidad del resultado.

Consejos clave para la estimulación:

Proporcionar contexto: Los modelos de IA solo conocen información básica del usuario y el contexto actual del chat. Sube documentos, imágenes o proporciona una introducción sencilla. Algunas IA pueden acceder a tus archivos o correo electrónico si se les concede permiso (ChatGPT, Claude, Gemini).

▪ Sea claro y específico: en lugar de "Escriba un correo electrónico de marketing", proporcione detalles como el público objetivo, el producto y los problemas específicos a abordar.También puedes pedirle a la IA que te pida una aclaración.

▪ Dar instrucciones paso a paso (cadena de pensamiento): si bien las investigaciones muestran que esto ya no puede mejorar significativamente la calidad de la respuesta, puede ayudarle a comprender el razonamiento de la IA.

▪ Pide muchas opciones: la IA no se cansa. Pide 50 ideas en lugar de10.

▪ Usar ramificaciones: Claude, ChatGPT y Gemini permiten editar indicaciones después de una respuesta, creando una nueva "rama" en la conversación, lo que ayuda a explorar alternativas.

• Solución de problemas comunes:

Alucinaciones: aunque la IA ha mejorado, aún cometerá errores y presentará información incorrecta con seguridad. Los modelos más grandes y lentos, y aquellos que realizan búsquedas web, son menos propensos a las alucinaciones. Se recomienda usar IA en temas que comprenda hasta comprender sus capacidades y limitaciones.

"No es magia": la IA puede alcanzar el nivel de una persona muy inteligente en algunas tareas, pero no puede proporcionar información milagrosa más allá de la comprensión humana. Si algo parece imposible, probablemente lo sea.

Conversación bidireccional: Involucre a la IA en una interacción recíproca; no solo pida una única respuesta, sino presiónela y cuestione.

◦

Comprobación de errores: la IA no sabe por qué hizo algo, por lo que preguntarle su lógica no es útil. Sin embargo, la función "Mostrar pensamiento" puede proporcionar un resumen de su proceso de razonamiento.

4. Tus próximos pasos: Para empezar con eficacia, el autor aconseja: 

Pague la tarifa mensual de $20 (las versiones gratuitas se consideran demostraciones)

Pruebe inmediatamente tres cosas en el trabajo real:

1) Cambie al modelo poderoso y desafíalo a partir de su trabajo real con contexto completo, manteniendo una conversación interactiva para obtener un resultado específico.

2) Pruebe una investigación profunda sobre una pregunta que requiera información completa, como un análisis competitivo o un análisis técnico.

3) Experimente con el Modo Voz mientras realiza múltiples tareas (cocinar, caminar, viajar) para ver cómo cambia su capacidad de analizar problemas.

La diferencia clave entre usuarios ocasionales y avanzados no es desarrollar habilidades, sino saber que estas funciones existen y usarlas en el trabajo real.

Estado actual de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en la sociedad 2025

 

Grok

Informe "Artificial Power: AI Now 2025 Landscape" del AI Now Institute, publicado el 3 de junio de 20251.

Resumen realizado por Notebook LM sobre un resumen de Julio Alonso. Universo Abierto.

https://bit.ly/4jBiumj

El informe, publicado el 3 de junio de 2025, ofrece una crítica del estado actual de la inteligencia artificial (IA) y su análisis de impacto en la sociedad. Un tema central es cómo las grandes empresas tecnológicas, específicamente Microsoft, Amazon, Google y Meta, han consolidado un poder significativo...Este poder no es sólo económico, sino que también les permite influir en las políticas públicas, la investigación académica y la vida cotidiana.

La concentración de este poder plantea preocupaciones respecto de la rendición de cuentas, la seria equidad y la capacidad de los gobiernos para regular eficazmente estas tecnologías.

El informe también critica las narrativas dominantes en torno a la IA. Cuestiona específicamente el enfoque en conceptos como la inteligencia artificial general (IAG) y la noción de una "carrera armamentística de la IA" global.

El informe sostiene que estos debates tienden a desviar la atención de los problemas reales y urgentes que los sistemas actuales áreas de IA ya están causando en como el trabajo, la economía y las estructuras sociales.

El informe abogado por centrar los esfuerzos en abordar estos problemas concretos que afectan de personas.

Otro aspecto significativo destacado es el impacto de la IA en el mundo del trabajo. La automatización impulsada por la IA está provocando una reestructuración del empleo, que afecta especialmente a los trabajadores en condiciones precarias.

Si bien a menudo se prometen mejoras de eficiencia y productividad, los beneficios no se distribuyen equitativamente y los trabajadores rara vez tienen voz en las decisiones sobre la introducción de estas tecnologías. Este desequilibrio refuerza las desigualdades existentes y erosiona los derechos fundamentales.7.

Ante este panorama, el AI Now Institute propone varias recomendaciones clave

Estas incluyen la necesidad de implementar políticas para frenar la concentración del poder corporativo, fomentar la competencia y garantizar el acceso equitativo a los recursos tecnológicos.

El informe también destaca la urgencia de fortalecer los derechos laborales, otorgando a los trabajadores una mayor participación en la gobernanza tecnológica.

Finalmente, aboga por un enfoque regulatorio que priorice la justicia social, integrando consideraciones de equidad, inclusión y sostenibilidad a lo largo de todo el ciclo de vida de los sistemas de IA.89El informe sostiene que una regulación eficaz debe considerar el contexto social y político, no solo los aspectos técnicos.

En esencia, el informe sirve como un claro llamado de atención. Para garantizar que la inteligencia artificial realmente beneficia a la sociedad, es crucial abordar estructuralmente las dinámicas de poder que actualmente dominan su desarrollo y aplicación.

Investigación sobre Inteligencia Artificial en Bibliotecas

 

Resumen hecho por Notebook LM sobre un resumen de Julio Alonso Arévalo en junio 2, 2025

https://bit.ly/4jA9tdc

Wang, M; Xia, Z. Investigación sobre Inteligencia Artificial en Bibliotecas. CNML '25: Actas de la 3.ª Conferencia Internacional sobre Redes de Comunicación y Aprendizaje Automático de 2025. Páginas 519-526. https://doi.org/10.1145/3728199.3728285

Esta investigación explora cómo la inteligencia artificial (IA) está a punto de impactar significativamente los servicios bibliotecarios, lo que requiere que bibliotecas y bibliotecarios se adapten profundizando su conocimiento de la IA e integrándola exitosamente. Herramientas de IA populares como ChatGPT ya influyen en la recuperación de información y las herramientas académicas, lo que impulsa a los bibliotecarios a contribuir a la alfabetización en IA ya los debates sobre sus efectos. Si bien la IA ofrece soluciones para los desafíos presupuestarios y de personal, permitiendo avances en la referencia, la catalogación y la experiencia del usuario mediante tecnologías como las recomendaciones personalizadas, su adopción generalizada se enfrenta a obstáculos como sesgos, preocupaciones éticas y disparidades significativas en la implementación entre países desarrollados y en desarrollo, lo que pone de aliviar la necesidad de una mayor formación y concienciación entre los profesionales bibliotecarios.

Investigación sobre Inteligencia Artificial en Bibliotecas

Este segundo documento explora el papel creciente de la IA en los servicios bibliotecarios. Los puntos clave son:

Importancia y adaptación: Se prevé que la IA jugará un papel crucial, obligando a bibliotecas y bibliotecarios a mantenerse actualizados, adoptarla y adaptarse. Es fundamental que profundicen su conocimiento y estén preparados para integrarla.

Aplicaciones y Herramientas: La IA ya se integra en la recuperación de información, programación y herramientas académicas. Aplicaciones como ChatGPT, basadas en modelos de lenguaje extenso (LLM), se han popularizado. Los profesores buscan apoyo de bibliotecarios para mejorar la alfabetización en IA. Herramientas como Google Cloud Vision o Unpaywall ya mejoran servicios bibliotecarios. La IA puede optimizar los servicios de referencia, catalogación y organización. Los chatbots responden consultas básicas, liberando personal15. Herramientas como Yewno Discover y Grammarly, y especialmente ChatGPT, apoyan a estudiantes e investigadores. La IA también se basa en algoritmos complejos para modelos de recomendación personalizados y sistemas de gestión bibliotecaria.

Desafíos y preocupaciones: El uso de la IA plantea desafíos como inexactitudes, sesgos, problemas éticos y ambientales. Existe una brecha en la adopción de IA entre países desarrollados y en vías de desarrollo debido a barreras financieras, falta de formación y recursos. Hay preocupación sobre la sustitución de empleos, aunque muchos profesionales no lo ven como una amenaza. Específicamente para herramientas como ChatGPT, hay desafíos como la generación de contenido sesgado o erróneo, errores de citas y preocupaciones éticas (plagio, privacidad, desinformación). Su diseño centrado en el inglés crea barreras culturales y lingüísticas.

Rol del Bibliotecario y Formación: A pesar de ser conscientes del uso de la IA, muchos bibliotecarios carecen de formación específica y conocimiento sobre su aplicación en sus propias bibliotecas. Son figuras clave en la promoción de la integridad académica, enseñando alfabetización informativa y uso ético de la información. Sin embargo, enfrentar la falta de formación en IA, ausencia de políticas claras sobre contenido generado por IA, escasez de personal y escaso apoyo del profesorado. Los estudiantes ya utilizan IA para evitar la detección de herramientas antiplagio como Turnitin.

Oportunidades y Visión de Futuro: La IA ofrece oportunidades emocionantes para innovar y mejorar servicios. La mayoría de los bibliotecarios encuestados son conscientes del uso de la IA y creen que impulsará la innovación y mejorará el acceso a la información. Existe consenso sobre la necesidad de aplicar IA en todas las áreas del trabajo bibliotecario. La IA puede mejorar la experiencia del usuario mediante personalización y automatización de tareas tediosas19. El aprendizaje profundo y la minería de datos optimizan el uso de recursos.19. La integración requiere estrategias proactivas en formación, políticas y apoyo institucional. Se debe ver la IA como complemento, no sustituto del bibliotecario personal.