El rol de las bibliotecas universitarias ante la Inteligencia Artificial: balances del seminario organizado por el SID y RADU

 

El Sistema Integrado de Documentación (SID) de la UNCUYO, en conjunto con la RADU, coordinó un espacio de análisis sobre la integración de la IA generativa en el ámbito académico. El encuentro abordó la validación de fuentes, la formulación de marcos normativos institucionales y la creación de un catálogo de herramientas gestionado por profesionales de la información.

 

En el marco de la Semana Internacional del Acceso Abierto, el Sistema Integrado de Documentación (SID) de la UNCUYO y la Red Andina de Universidades (RADU) organizaron el «Seminario Nuevas Prácticas con Inteligencia Artificial para la Investigación y la Docencia», con sede en la Universidad Juan Agustín Maza. El objetivo del encuentro fue analizar el impacto técnico y pedagógico de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en las prácticas universitarias y trazar lineamientos para su implementación institucional.

Horacio Degiorgi, director del SID, enmarcó la jornada al señalar que la creciente automatización de la información requiere de dependencias y profesionales enfocados en promover la atención crítica, la selección de recursos y la validación de contenidos.

 

Curaduría de datos frente a la «información sintética»

Durante la apertura, Esther Sánchez (rectora de la UNCUYO) y Daniel Miranda (rector de la Universidad Maza) delimitaron las nuevas funciones de las bibliotecas universitarias. En un contexto caracterizado por la alta disponibilidad de textos generados por algoritmos, el rol de estas instituciones transita de la custodia de soportes físicos a la curaduría especializada de recursos digitales, el filtrado de información fidedigna y la salvaguarda de la ética académica.

La conferencia principal estuvo a cargo de Julio Alonso Arévalo, investigador de la Universidad de Salamanca (España), quien detalló las limitaciones estructurales de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM). Arévalo explicó el funcionamiento probabilístico de plataformas como ChatGPT y advirtió sobre el fenómeno técnico de las «alucinaciones» computacionales: la generación de datos estadísticos erróneos y referencias bibliográficas falsas, incluyendo la invención de códigos de identificación digital (DOI).

Desde la perspectiva del SID, este escenario refuerza la necesidad de sostener programas de alfabetización informacional que capaciten a estudiantes e investigadores para discriminar entre producciones científicas genuinas e «información sintética». A su vez, Arévalo enfatizó la obligatoriedad de la transparencia metodológica, requiriendo que los autores declaren de forma sistemática qué herramientas algorítmicas utilizaron en sus procesos.

 

Normativa institucional y el Catálogo gestionado por el SID

El seminario sirvió como plataforma para presentar los avances de la UNCUYO en materia de regulación. El Secretario Académico, Dr. Julio Aguirre, expuso el borrador de la «Guía y principios para el uso responsable de la IA generativa».

Este documento de gestión propone una clasificación de usos mediante un sistema estructurado en tres niveles de riesgo:

• Riesgo Bajo: Asistencia técnica permitida, como la corrección de estilo, traducción o resumen de textos propios.

• Riesgo Medio: Procedimientos que requieren resguardos específicos, como el procesamiento de datos académicos. Exige la previa anonimización de la información y validación humana obligatoria de los resultados.

• Riesgo Alto: Prácticas no autorizadas, como la sustitución de la autoría humana en evaluaciones o la omisión de citas al utilizar IA.

En el marco de la aplicación de esta guía, el SID asumirá el diseño, desarrollo y actualización de un Catálogo Institucional de Herramientas de Inteligencia Artificial. Este repositorio técnico tendrá la función de listar y clasificar las plataformas disponibles, detallando sus términos de privacidad, requerimientos de licencias, niveles de riesgo operativo y recomendaciones de uso. El objetivo de este desarrollo desde el SID es centralizar la evaluación de estas tecnologías, estandarizar su uso y asegurar un acceso equitativo para toda la comunidad universitaria.

 

Indicadores empíricos sobre el uso docente

El bloque de cierre aportó evidencia empírica a través de la Red de Académicos en Educación e Inteligencia Artificial (RAEIA). Los investigadores Celeste Cifre, Fabiana Greens y José Miguel García compartieron los resultados preliminares de un estudio regional sobre patrones de adopción de IA en la docencia.

El análisis de los datos arrojó un indicador específico: los docentes universitarios están empleando los sistemas de IAG mayoritariamente para la delegación de tareas de alta complejidad pedagógica, tales como el diseño de secuencias didácticas y la planificación curricular.

Este comportamiento subraya la necesidad de fortalecer las competencias digitales en el cuerpo docente para evitar que se conviertan en meros operadores de software. Para el Sistema Integrado de Documentación, los resultados de la jornada establecen una hoja de ruta técnica concreta: proveer los marcos normativos, mantener actualizadas las bases de datos de herramientas evaluadas y liderar la capacitación necesaria para integrar la inteligencia artificial bajo estándares rigurosos de trazabilidad y calidad académica.

 

Más sobre el Seminario 

Sitio web https://sid.uncu.edu.ar/sid/radbu2025/index.html