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.