Los GPT desaparecen el 11 de diciembre

 Por Ramón Besonías

Antes de leer: En este post me centro en las cuentas personales de ChatGPT, gratuitas o de pago, no en los espacios Business, Enterprise o Edu. La mayoría de docentes europeos poseen cuentas personales de ChatGPT. Solo Google tiene numerosos usuarios de cuentas educativas.

Una de las herramientas más útiles de la IA educativa, los asistentes -GPTs en ChatGPT y Gems en Gemini- tienen los días contados. Ya no se podrá crear ni compartir en las cuentas de pago personales. En las empresariales y educativas es probable que se mantengan, al menos en los Gems de Google. Por ahora, ChatGPT los elimina desde el 11 de diciembre y Google sus Gems no sabemos, aunque hay rumores de que hará algo parecido en noviembre, pero mantendrá sus Gems en cuentas educativas.

Si tienes una cuenta de pago en ChatGPT, quizá hayas creado asistentes (GPTs), y usuarios de cuentas gratuitas, estudiantes o docentes, podían usarlos si les pasabas el link. Igualmente, sucede con los Gems de Gemini. Pero OpenAI acaba de anunciar que el 11 de diciembre los asistentes creados en por ti o por otros desaparecerán de su interfaz. ¿Opción? Transformarlos en complementos (plugins). La IA agéntica está para quedarse, aunque hoy por hoy solo está disponible (desde este verano) en cuentas de pago. Esto convierte la desaparición de los asistentes en un problema para muchos docentes. Los asistentes son una herramienta útil en las aulas. Permite generar aprendizajes guiados, secuencias didácticas prediseñadas por el docente para ayudar al estudiante a realizar tareas sin delegar, seguir pasos secuenciados, pensar de forma lógica y argumentada...

La estrategia de las empresas de IA es desplazar ciertos servicios colaborativos a cuentas de empresa y educativas y con el tiempo ir convirtiendo la interfaz de tu IA no en un chat convencional, sino en un espacio agéntico, donde poder pedir a la IA que haga cosas por ti, activando servicios externos o agentes prediseñados que lo hagan (plugins y skills). Las cuentas gratuitas pasarían a ofrecer escasos servicios, muy limitados y restringidos. La IA de tarifa plana básica es el horizonte. Mientras tanto, poco ha cambiado para las cuentas gratuitas, aunque al compararlas con las de pago el abismo es más ancho. 

¿Qué cambia esto para ti? 

Si tienes una cuenta gratuita, a partir de Navidades ya no podrás usar asistentes ajenos. A no ser que Google mantenga sus Gems en cuentas educativas, lo que permitirá a los docentes de esas cuentas crear y compartir Gems con usuarios de Google de cuentas gratuitas o solo del espacio colaborativo de su centro educativo. Si tienes cuenta de pago personal, no educativa ni empresarial, los asistentes de ChatGPT desaparecen y los Gems de Gemini ya veremos, pero todo pinta a que también desaparecerán. 

¿Qué veré en mi cuenta de pago de ChatGPT? 

La oferta sustitutiva de OpenAI es migrar tus asistentes (GPTs) a formato plugin. Si entras en tu cuenta de pago, ya podrás ver el aviso. Ve a la sección "GPT" en la barra lateral izquierda y entra en "Mis GPT". Verás a la derecha de cada asistente que creaste la etiqueta "Migrar a complementos". 

Al pinchar sobre "Migrar a complemento", te saldrá una ventana que te advierte de que no podrás compartir tu plugin resultante de la migración y el GPT desaparecerá después del 11 de diciembre. 

Decides si migrar o no. Si migras, hazlo primero con asistentes que no sean muy importantes o de prueba. De esta forma, podrás testar la diferencia y si merece la pena. Una vez migrado, te aparece esta ventana:

Y si pinchas sobre "Probar en el chat", comprobarás que ese plugin recién convertido solo se puede usar en modo Work (en cuentas de pago), no en modo Chat convencional. Para hacerlo, debes invocar el plugin mediante @ + nombre.

Si vuelves a tu biblioteca de GPTs, verás que ese GPT ya no lo es. Ha pasado a convertirse en un plugin. 

Sin embargo, si pinchas sobre el icono de los dos monigotes, te dice que sí se puede acceder al nuevo plugin en la tienda de OpenAI. 

Si pinchas sobre "complemento migrado", te saldrá una ventana como ésta que al acceder a "editar complemento", podrás configurar cambios en ese plugin desde el modo Work de tu ventana de conversación.

Dile a ChatGPT qué quieres cambiar en tu skill y lo hará.

Una vez termina de actualizarlo, te dice que está listo y te anima a convertirlo en un site u otros formatos, si lo deseas. Una idea interesante. La probaré. Es una manera de darle vida a los viejos asistentes: convertirlos en un site compartible. 

Si en tu espacio de GPTs, pinchas sobre el GPT convertido a plugin, te saldrá esta ventana que dice que hasta el 11 de diciembre podrás usar tu GPT como tal, o hacerlo como complemento. 

Tu GPT sigue apareciendo en la biblioteca de GPTs, aunque lo hayas migrado.

Recuerda que los GPTs, al convertirse en plugins, pasan a tener una utilidad diferente. Solo privada y en modo Work, con posibilidad de acceder a complementos externos y materiales que le hayas pasado. Los plugins son más versátiles. Son una herramienta diferente. Ya no son GPTs. 

¿Qué son los plugins? 

Un complemento (plugin) puede contener una o varias skills, apps conectadas, herramientas, plantillas de apps, archivos de referencia... Puedes usarlo dentro de una conversación ya existente. Eso sí, en modo Work en cuentas de pago. ¿Por qué en cuentas de pago y en modo Work? Porque los complementos permiten ejecutar flujos de trabajo más agénticos, combinando instrucciones, herramientas y servicios externos

Las posibilidades son más versátiles. Pero no colaborativas. Por ahora. Veremos cuál será la estrategia de OpenAI y otra empresas en 2027. Está por ver.

Con un plugin o una skill no tienes que cambiar de asistente cada vez que cambia la fase del trabajo. Un plugin puede realizar múltiples tareas según tus necesidades, activando skill (habilidades) o apps adecuadas para realizar la tarea. Un complemento puede reunir una skill para hacer la tarea y también una app a modo de herramienta que te permita realizar esa tarea y entregarte un producto final. Y puede contener varias skills que haga cada una algo diferente. Por ejemplo, una comprueba fuentes, otra compila información, otra redacta y edita en pdf, otra te la entrega a tu Gmail...

Otra ventaja: Una skill instalada puede utilizarse automáticamente si ChatGPT cree que encaja con la tarea. No tiene que estar constantemente activa, ni tienes que abrirla siempre de forma manual.

¿Desventajas? 

Pierdes tus GPTs, no puedes compartirlos. Desaparecen. Y los usuarios gratuitos ya no pueden usarlos de los usuarios de cuentas de pago ajenas que los crearon. No conserva las conversaciones ni las acciones que incluiste en las instrucciones. No puedes compartir. Puede responder de forma diferente y necesita revisión después de la migración. Es otro concepto diferente. 

Para un usuario gratuito es una pérdida sustancial. Ya solo se puede crear y compartir Gems de Google. Por ahora. Veremos en enero. Para el de pago, igual. Debe concentrarse en un modelo de uso agéntico, pero con menores opciones de trabajo colaborativo en cuentas personales. La forma de usar la IA va camino de reconvertirse por completo a la IA de los agentes.

Ganas en trabajo individual, pierdes en herramientas compartibles. Aunque no del todo. Puedes crear sites o apps que otros usen. Los sites son una excelente alternativa, ya que pueden integrar todas las cualidades de los asistentes, uniendo las de las skills y complementos.

¿Qué hago con el plugin después de migrar el GPT? 

La migración es un primer borrador del nuevo complemento. Ten en cuenta que ese complemento migrado puede comportarse de forma diferente al GPT original, por lo que es recomendable revisar sus instrucciones, archivos de referencia, herramientas e integraciones antes de empezar a usarlo. 

Lo primero es comprobar qué se ha conservado. Las instrucciones del GPT pasan a convertirse en una skill dentro del complemento. Esto es importante saberlo. Lo que queda después de la migración es una habilidad que consiste en las instrucciones que le diste a tu GPT. Los archivos de conocimiento pasan a ser archivos de referencia. Las apps conectadas pueden incorporarse como apps. El modelo que utilizaba el GPT no se conserva. Las conversaciones anteriores no se transfieren. Las acciones personalizadas tampoco se migran automáticamente. Por eso, después de migrar conviene entrar en Editar complemento y revisar su arquitectura.

No intentes conservar el GPT exactamente como era. Un GPT estaba pensado como un asistente. Un complemento funciona mejor como contenedor de capacidades variadas. No tiene sentido decirle: «Eres un asistente experto que hace A, B, C, D y E...» Es mejor reorganizarlo en tareas o procedimientos más concretos. Por ejemplo: 

COMPLEMENTO DE INVESTIGACIÓN

Skill 1: Buscar y seleccionar fuentes 

Skill 2: Contrastar información 

Skill 3: Analizar argumentos 

Skill 4: Redactar un informe 

App: Google Drive 

Archivos de referencia: Guías, rúbricas, ejemplos... 

Un complemento puede contener skills, apps o ambas cosas, por lo que esta nueva arquitectura permite separar mejor qué sabe hacer, cómo lo hace y con qué herramientas.

Te recomiendo que reescribas las instrucciones básicas pensando en tareas. Una skill suele funcionar mejor cuando le dejas claro cuándo debe utilizarse, qué tarea resuelve, qué información necesita, qué pasos debe seguir, qué fuentes o archivos debe consultar, qué criterios de calidad debe respetar, qué formato debe entregar. La clave de un complemento es determinar los procedimientos de trabajo.

Cada elemento hace una cosa diferente. Por ejemplo, la app Google Drive busca el documento, la skill analiza y resume un documento y Canva genera el producto final. 

Debes probar tu plugin varias veces, ver cómo funciona, qué limitaciones y errores da, en qué afinar las instrucciones de tareas. Hasta que no haga lo que quieres, no te des por satisfecho.

¿Cómo convertir tu plugin en un site? 

Si el GPT original era para que lo usaran tus alumnos, piensa en convertirlo en un site. Para una cuenta personal de ChatGPT, es quizá una opción eficaz. El complemento migrado puede servirte como herramienta privada de trabajo, pero ya no conserva la facilidad del antiguo GPT compartido mediante enlace. Sites permite a usuarios Plus crear, alojar y compartir webs y aplicaciones mediante una URL, incluso con experiencias interactivas. 

Entra en Work e invoca ese plugin poniendo. Dile: «Vamos a crear paso a paso un @Sites a partir de @MiPlugin, conservando su lógica pedagógica y objetivos». A continuación dale instrucciones iniciales y ve afinando hasta que te genere la primera versión del site. Se pueden crear versiones diferentes. Cuando tengas la que funciona, comparte ese site con tus estudiantes y listo. Un site puede invocar apps, crear pdfs, enviar emails, crear formularios... Lo que quieras. Y todo en una interfaz atractiva y manejable para ver y usar en móviles, tabletas u ordenadores. 

Otra opción es generar prompts detallados, editarlos en PDF y dárselos a los estudiantes para que los usen según para qué tareas. Durante la conversación, la IA se comportará como un asistente, con links a recursos incluido (con permisos abiertos).

Comparto esta infografía que concentra lo esencial de este texto.

Tomado de IA educativa

«Dieta cognitiva» para nutrir la mente en el uso de IA

 Por Regina Freyman de Edubits del Tec de Monterrey

StoryQ-IA propone una etiqueta cognitiva para hacer visible el esfuerzo intelectual que implica el uso de inteligencia artificial generativa en actividades educativas. El modelo busca fortalecer la soberanía cognitiva del estudiante mediante el análisis crítico, la creatividad, la inmunidad intelectual y la anticipación prospectiva.

Los avances tecnológicos a lo largo de la historia nos han permitido disfrutar de los beneficios de la vida moderna, como el transporte, las tecnologías digitales, la ingeniería de alimentos, entre otros. Sin embargo, este florecimiento también propició en diferentes sentidos una pandemia de obesidad que cambió el estado de nuestra salud física y que a la fecha se realizan esfuerzos por contenerla. Esta es la contraparte o el lado adverso del progreso. Con el tiempo, hemos aprendido que cuidar nuestra alimentación, hacer ejercicio, dormir bien y llevar una vida sana son fundamentales para nuestro bienestar físico.

De manera similar, el avance en el desarrollo de la inteligencia artificial generativa (IA Gen) introduce una nueva forma de delegación cognitiva que puede desplazar procesos intelectuales que antes formaban parte del aprendizaje. De aquí surge esta analogía: si el cerebro puede nutrirse como lo hace el cuerpo, ¿por qué no crear una “dieta cognitiva” que traduzca la descarga intelectual que supone el uso de la IA y traslade esa energía a procesos que nos exijan potenciar nuestra inteligencia humana? En este artículo comparto una propuesta de etiqueta cognitiva, similar a las etiquetas nutricionales de los alimentos para señalar el gasto cognitivo que suponen las actividades de una materia escolar en cualquier nivel educativo.

Etiqueta cognitiva nutricional para la mente

Esta etiqueta cognitiva surge como una herramienta pedagógica inspirada en las etiquetas nutricionales de los alimentos. Así como estas inscripciones permiten comprender qué nutrientes contiene un producto y si contribuye o no a una dieta equilibrada, la etiqueta cognitiva permite observar qué tipo de pensamiento exige una actividad educativa y qué valor intelectual aporta al estudiante. La etiqueta cognitiva señala el esfuerzo mental que supone una actividad en el aula usando IA. Nos ayudará a 1) hacer evidente el valor de lo que aprenderán los estudiantes, 2) crear conciencia sobre la forma en que “alimentamos” nuestro cerebro con el uso de IA y 3) a decidir mejor sobre aspectos pedagógicos en clase usando las nuevas tecnologías de inteligencia artificial.

Mi propuesta busca impulsar el uso de las nuevas tecnologías de IA para la educación de manera sana, preservando nuestra agencia y el desarrollo de las capacidades humanas como el análisis crítico, la interpretación, la creatividad y la anticipación. Esto nos ayudará a lograr mayores propósitos como seres humanos.

La etiqueta cognitiva que diseñé, llamada StoryQ-IA, permite analizar qué papel cumple la tecnología en el proceso de aprendizaje evaluando cuatro aspectos fundamentales:

1. Nivel de intervención de la inteligencia artificial
   Indica qué parte del proceso fue realizada por la máquina y cuál por el estudiante. Este elemento permite distinguir entre delegación mecánica y participación intelectual.

2. Tipo de descarga cognitiva
   Toda tecnología produce cierto grado de descarga cognitiva, es decir, libera al cerebro de tareas repetitivas o mecánicas. La etiqueta permite identificar si esa descarga empobrece el aprendizaje o si, por el contrario, libera recursos mentales para operaciones de mayor complejidad.

3. Valor cognitivo de la actividad
   Este indicador muestra si la actividad promueve el análisis, síntesis, interpretación, creatividad o pensamiento prospectivo. De este modo, el foco se desplaza del resultado final hacia el proceso intelectual que el estudiante desarrolla.

4. Estrategia del estudiante frente a la IA
   La etiqueta también permite reconocer el tipo de relación que el estudiante establece con la tecnología. Por ejemplo, pueden usarla solo como herramienta de eficiencia, como apoyo para profundizar en el análisis o incluso como un interlocutor crítico que desafía sus propias ideas.

Imagen 1. Etiqueta del valor cognitivo para docentes (izquierda) y para estudiantes (derecha). Regina Freyman (2026). Diseño creado por Regina y gráfico creado con ChatGPT.

En la imagen 1 se presenta la estructura de la etiqueta cognitiva para docentes (izquierda), quienes desarrollan materiales educativos, y una etiqueta cognitiva (derecha) para las actividades que realizan los estudiantes. Fue diseñada para hacer visible la distribución de la carga mental en actividades mediadas por inteligencia artificial. El instrumento articula cinco dimensiones: 1) intervención de la herramienta, 2) descarga cognitiva, 3) valor cognitivo, 4) función de la IA y 5) estrategia del estudiante. Su propósito no es medir el desempeño en términos tradicionales, sino identificar el tipo de relación establecida entre el sujeto y el sistema, así como las operaciones cognitivas activadas durante el proceso.

Estrategia del estudiante frente al uso de la IA

Uno de los aportes de la etiqueta cognitiva StoryQ-IA es que opera como un instrumento de persuasión pedagógica más que de control. Busca hacer visible el trayecto elegido por el estudiante y el valor cognitivo resultante. En este sentido, se proponen tres categorías de estrategia entendidas como tipologías heurísticas de uso y no como una jerarquía psicométrica:

• Inteligente (uso eficiente). El estudiante emplea la inteligencia artificial para optimizar tareas y acelerar procesos sin perder la comprensión ni la conservación de sentido.

• Sabio (uso analítico). Describe un uso reflexivo en el que la herramienta sirve para contrastar ideas, ampliar perspectivas y sostener un diálogo crítico con la información generada.

• Genio (uso creativo). La IA se convierte en material de fricción o de interlocución para producir ideas originales, relecturas inesperadas o proyecciones prospectivas.

Estas categorías funcionan como modos electivos de ejecución. La premisa de la propuesta es que el pensamiento del estudiante debe ser más complejo que la delegación realizada, es decir, opera como un criterio orientador de la soberanía cognitiva.

Propuesta pedagógica StoryQ-IA

StoryQ-IA es una propuesta pedagógica cuyo propósito es fortalecer la soberanía cognitiva del estudiante. La soberanía cognitiva se entiende como la capacidad de sostener juicio propio, comprender el tipo de pensamiento que una herramienta propicia o sustituye y elegir conscientemente formas de interacción con la inteligencia artificial que favorezcan la elaboración de sentido.

Desde esta perspectiva, la IA aparece como un entorno de prueba que obliga a hacer visibles las decisiones pedagógicas. Por ejemplo, qué tareas conviene delegar, cuáles requieren intervención humana sustantiva y qué tipo de mediación docente permite transformar la eficiencia técnica en oportunidad formativa.

El desplazamiento central de esta propuesta consiste en mover la atención desde el producto hacia el proceso. Se vuelve necesario interrogar el trayecto cognitivo: qué analizó el estudiante, qué comprendió, qué verificó, qué imaginó y cómo usó la herramienta en relación con su propio pensamiento. Este desplazamiento exige repensar la unidad de análisis de la escritura como un trayecto dialógico: una secuencia de iteraciones que articula intención, formulación, respuesta del sistema, lectura crítica, fricción, reformulación y síntesis.

Taxonomía StoryQ-IA del pensamiento humano

El punto de partida de esta propuesta se encuentra en la ecuación SQ = IQ + EQ propuesta por Richard  Stone y Scott Livengoode en el libro Story Intelligence: Master Story, Master Life. Donde se entiende el storytelling como una articulación entre la inteligencia cognitiva y la inteligencia emocional, confiriendo a la capacidad de narrar la experiencia humana como la base sólida para una existencia en bienestar. Si lo pensamos a detalle, la manera en que te cuentas la vida y haces de ella un camino con sentido o un abismo sin salida depende de la razón y la emoción que empeñas en contarte tu propia historia y también las demás.

Esta formulación reconoce que la capacidad de contar, comprender y conectar historias no depende solamente del razonamiento lógico, sino también de la emoción, la empatía y la construcción de sentido. Narrar implica, en este marco, ordenar la experiencia, vincular memoria y afecto, y transformar información dispersa en una secuencia significativa. Mi propuesta propone una expansión de la ecuación original en los siguientes términos:

StoryQ = N (IQ + EQ + II + AP)

La ecuación expandida se traduce en la siguiente taxonomía funcional para observar las operaciones cognitivas en la práctica:

• StoryQ – Es la capacidad de contarse la propia vida de formas resilientes para sobrevivir a la adversidad. De recomponer y adaptar la historia personal, laboral, profesional o social de manera que seamos susceptibles de adaptarnos a la realidad cambiante.

• N – Representa la inteligencia narrativa, es decir, la capacidad de organizar la experiencia humana en relatos que dan sentido, conectar información dispersa y proyectar futuros.Dentro de esa arquitectura narrativa operan cuatro dimensiones de la inteligencia humana:

• IQ – Inteligencia analítica.
Permite comprender información, establecer relaciones lógicas y resolver problemas.

• EQ – Inteligencia emocional y relacional.
Hace posible comprender a los otros, cooperar y construir sentido compartido.

• II – Inmunidad intelectual.
Es la capacidad de detectar sesgos, cuestionar respuestas automáticas y mantener pensamiento crítico frente a sistemas algorítmicos.
• AP – Anticipación prospectiva. Capacidad de imaginar escenarios futuros, evaluar consecuencias e integrar el pensamiento crítico con la imaginación orientada a la acción.

La ecuación expandida no sustituye la formulación previa, sino que la prolonga críticamente. Su aporte consiste en incorporar dos dimensiones que hoy resultan indispensables. La primera es la inmunidad intelectual, entendida como la capacidad de cuestionar respuestas automáticas, contrastar perspectivas, verificar la información y resistir marcos narrativos impuestos por sistemas algorítmicos. Y la segunda es la anticipación prospectiva, que es la capacidad de imaginar escenarios futuros, evaluar consecuencias e integrar el pensamiento crítico con la imaginación orientada a la acción.

Reflexión

Al surgir herramientas capaces de simular la producción humana en textos, imágenes o música, la tentación de evitar la «fricción» del pensamiento y delegar nuestra cognición es inmensa. Sin embargo, responder con una auditoría docente sólo quebranta la confianza.

El verdadero camino reside en la conciencia: una etiqueta cognitiva que transparente el esfuerzo y devuelva al estudiante la responsabilidad de su propio proceso intelectual.

StoryQ-IA es la evolución del storytelling como dispositivo pedagógico. Al integrar la inmunidad intelectual y la anticipación prospectiva, este modelo ofrece una gramática para sostener el juicio propio y la autoría frente a los sistemas generativos.

El aporte central de esta propuesta es desplazar la pregunta educativa: ya no se trata de qué puede hacer la máquina, sino de qué debe seguir haciendo el pensamiento humano para construir un futuro en el que nuestra inteligencia y bienestar no sean sustituibles. En este nuevo escenario, la narrativa recupera su función más sagrada: organizar la experiencia, preservar el sentido y proyectar, con plena soberanía, los futuros posibles.

Acerca de la autora

Regina Freyman (regina.freyman@tec.mx) es una docente que camina entre libros y algoritmos, convencida de que el futuro de la educación habita en la intersección entre las humanidades y la tecnología. Su formación híbrida —Licenciada en Lengua y Literatura Hispánicas por la UNAM, publicista por el CECC, y Maestra en Crítica Literaria por la Ibero— refleja desde el inicio su interés por formar una nueva mente.

Tomado de EDUBITS 

El uso de la IA en la comunicación científica: transparencia, detectores y nuevos sesgos

 Tomado de Universo Abierto

David Crotty, “AI Use in The Scholarly Kitchen”, The Scholarly Kitchen, 27 de agosto de 2026. Publicado por la Society for Scholarly Publishing (SSP). Artículo original en The Scholarly Kitchen

El artículo parte de una experiencia concreta de The Scholarly Kitchen para analizar uno de los debates más controvertidos de la comunicación científica actual: cómo utilizar la inteligencia artificial en la escritura y edición sin convertir su uso en un problema de confianza, autoría o integridad editorial. El autor explica que el blog ha recibido un número creciente de mensajes de lectores que sospechan que determinados textos han sido escritos por IA, muchas veces basándose exclusivamente en la apariencia del estilo o en el resultado de herramientas automáticas de detección.

Una de las cuestiones centrales del artículo es la limitación de los detectores de IA. Crotty señala que herramientas como Pangram o GPTZero han mejorado su precisión, pero todavía presentan importantes limitaciones. Sobre todo, no distinguen adecuadamente entre un texto completamente generado por IA y un texto escrito por una persona que posteriormente ha sido traducido, corregido, revisado o mejorado mediante IA. Desde el punto de vista editorial, son situaciones muy diferentes, pero un detector puede clasificarlas de manera similar. Por ello, la detección de participación de IA no permite determinar automáticamente cómo se utilizó la herramienta ni si ese uso fue éticamente aceptable.

El problema se agrava con los falsos positivos. El autor relata que algunos textos de The Scholarly Kitchen acusados de haber sido generados íntegramente por IA habían sido realmente escritos, editados y ampliados por miembros del equipo editorial. Incluso menciona el caso de un informe humano que, al pasar por Pangram, fue clasificado como un 9 % generado por IA, pero el sistema identificó incorrectamente qué fragmentos procedían de la IA y cuáles habían sido escritos por una persona. Esto muestra que un porcentaje obtenido mediante un detector no debería interpretarse como una prueba concluyente de autoría artificial.

La política de The Scholarly Kitchen

La IA no puede aparecer como autora de un artículo, y las imágenes generadas por IA no se admiten salvo que exista una razón específica relacionada con el contenido del artículo. Sin embargo, sí se permite utilizar herramientas de IA para redacción y edición, tanto por parte de los autores como de editores y revisores, siempre que exista transparencia y se documente su utilización. Crotty señala que inicialmente la publicación confiaba en la responsabilidad individual de los autores, pero recientemente ha decidido adoptar una posición más activa para exigir la declaración del uso de IA.

Esta postura plantea una cuestión interesante para las publicaciones académicas: prohibir completamente la IA puede ser menos eficaz que establecer reglas claras de utilización y declaración. Crotty considera que, en un espacio editorial de opinión y análisis como The Scholarly Kitchen, existe margen para experimentar y aprender. Su planteamiento es que la transparencia puede resultar más útil que una prohibición absoluta, especialmente mientras las comunidades académicas y editoriales siguen intentando determinar qué usos son aceptables en diferentes contextos.

El riesgo de crear un nuevo sesgo

Uno de los argumentos más interesantes del artículo es que la reacción contra la IA puede generar un nuevo tipo de sesgo editorial y académico. Crotty observa que algunos lectores utilizan la sospecha de utilización de IA como una forma de descalificar contenidos con los que no están de acuerdo. En lugar de analizar los argumentos, las evidencias o la calidad de la investigación, basta con afirmar que el texto «parece escrito por IA» para cuestionarlo.

Esto tiene especial importancia en la comunicación científica. Tradicionalmente, los textos de investigadores que escriben en una lengua que no es la suya pueden recibir una valoración negativa debido a errores gramaticales o estilísticos, incluso cuando la investigación que contienen es sólida. Una de las posibles aportaciones de la IA es precisamente ayudar a superar esta barrera lingüística. Sin embargo, si la comunidad empieza a penalizar automáticamente cualquier texto que parezca haber sido mejorado mediante IA, podría sustituirse un sesgo lingüístico por un nuevo sesgo tecnológico.

“Escribir es pensar”

La parte más personal del artículo aparece cuando Crotty explica su propia relación con estas herramientas. Afirma que para él escribir constituye una forma de pensar: redactar le obliga a organizar las ideas, construir argumentos y comprender mejor aquello sobre lo que quiere escribir. Desde esta perspectiva, delegar la elaboración del texto en una IA supone también, en cierta medida, delegar una parte del proceso intelectual.

Crotty expresa además preocupación por la posibilidad de que los modelos de lenguaje conduzcan hacia una homogeneización de la escritura. Los modelos tienden a producir respuestas estadísticamente plausibles y, según su argumento, esto puede llevar a que los textos se parezcan cada vez más entre sí. La IA puede ayudar a una persona con dificultades de escritura a mejorar su expresión, pero también podría hacer que un escritor experimentado pierda parte de su estilo, originalidad o capacidad para producir ideas alejadas de los patrones habituales.

Una cuestión especialmente relevante para la ciencia

El artículo resulta particularmente interesante porque desplaza el debate desde la pregunta “¿ha utilizado IA este texto?” hacia otra mucho más útil: “¿para qué se utilizó la IA y qué responsabilidad conserva el autor?”. Esta distinción es fundamental en el ámbito académico. Utilizar IA para corregir gramática, traducir un párrafo, generar alternativas de redacción, resumir información o desarrollar una primera estructura no equivale necesariamente a delegar en ella la producción intelectual de una investigación.

Por ello, el texto apunta hacia un modelo basado en transparencia, responsabilidad humana y evaluación del contenido, en lugar de confiar exclusivamente en detectores automáticos. Un detector puede constituir una señal para investigar, pero no debería convertirse por sí mismo en una prueba de mala conducta académica. El propio artículo insiste en que incluso los mejores sistemas de detección no pueden determinar por sí solos qué uso de IA se produjo ni si ese uso resulta éticamente aceptable.

Relevancia para bibliotecas y alfabetización en IA

Para las bibliotecas universitarias y los servicios de apoyo a la investigación, el artículo ofrece una idea especialmente importante: la alfabetización en IA no debería reducirse a enseñar a detectar textos generados artificialmente. También debe enseñar a comprender los diferentes usos de estas herramientas, evaluar críticamente sus resultados, documentar cuándo y cómo se han utilizado y mantener la responsabilidad intelectual sobre el producto final.

En este sentido, el artículo puede relacionarse directamente con la integridad científica, la alfabetización informacional y la formación de investigadores. El objetivo no debería ser identificar mecánicamente si «hay IA» en un documento, sino ayudar a estudiantes, investigadores, autores, revisores y editores a establecer criterios razonables sobre autoría, contribución intelectual, transparencia, verificación de información y responsabilidad.

Tomado de Universo Abierto

IA360: Plan integral español para el uso de la IA

 Por Ramón Besonías.

El 21 de septiembre de este año 2026, el gobierno comunicó su intención de poner en marcha un plan integral para el despliegue responsable de la IA. Lo ha llamado IA360, suponemos que 360 porque supone implementar medidas en todos los aspectos: social, educativa, laboral, institucional. España se une a el resto de países europeos, con un marco común ya delimitado en el Reglamento Europeo de IA (AI Act). La idea es que ahora cada país articule medidas que caminen en una integración efectiva y segura de la IA el la gestión administrativa, la seguridad, el sistema educativo, el desarrollo empresarial y la innovación. 

El paso no es pequeño. Pasamos de observar el asunto con cierta cautela y recelo a reconocer que la IA está para que darse y que si no espabilamos, perderemos un tren de progreso esencial para el avance de cualquier país. La idea de que la IA es una herramienta sin más deja de ser válida. Se convertirá en un modelo sistémico, que vertebrará cualquier ámbito de nuestras vidas, desde la vida privada hasta el aprendizaje y el trabajo. Los servicios públicos, la administración, la seguridad nacional, la usarán como sistema interno de su arquitectura y procesos. 

Tarde o temprano afectará de forma directa a nuestras vidas. Ya lo está haciendo, aunque de forma embrionaria. El debate de la IA aún se sitúa en un plano inicial, de asimilación, con actitudes ambivalentes de rechazo y curiosidad. Sabemos de su importancia, pero no vemos aún su incidencia radical en el aprendizaje y el empleo. Los procesos productivos aún no incluyen sistemas de IA que requieran una formación auxiliar. Los currículos no integran la IA como pilar esencial desde el que integrar los conocimientos y competencias. La fase de prompteo persiste. La IA se percibe aún como herramienta más o menos resultona, pero conflictiva. La actitud defensiva crece frente a la proactiva. Se subraya la seguridad frente a la creatividad y la innovación. 

Por eso, este paso, tardío pero necesario, supone un reconocimiento explícito de que hay que empezar a tomarse en serio la IA como sociedad, y empezar a dar pasos hacia una asimilación de su inclusión inevitable en nuestra forma de aprender y trabajar. Supone además un reto nacional de innovación que debemos asumir si queremos ser competitivos en un nuevo ecosistema mundial en profunda transformación. Podemos negarlo, pero tarde o temprano nos afectará.

¿Qué es IA360? Un plan ambicioso, a largo plazo, que pretende poner las bases y los primeros pasos de lo que debiera ser una integración global y sistémica de la IA en todos los ámbitos de nuestra actividad diaria. Esto incluye el sistema educativo y su posterior aplicación a la capacitación profesional, la integración en los modelos de trabajo y la administración y gestión pública y privada. Esto es lo que desea ser. Otra cosa es cómo se llevará a cabo y qué impacto real tendrá en esos ámbitos de adopción. Generar normativas, dotar de recursos y facilitar no siempre es suficiente, y requiere de voluntad y tiempo, aclimatación, engranajes que solo con décadas acaban dando sus frutos, transformando hábitos y estructuras. En su contra, IA360 tiene a una ciudadanía poco entrenada en usos básicos de IA, con una imagen catastrofista alimentada en redes y a veces en medios oficiales. Además, los cambios estructurales no se dan con rapidez, requieren asentarse. No es previsible que esto suceda en menos de 10 años.

¿Cómo afecta el IA 360 a la educación? El primer objetivo es muy ambicioso y a la vez básico: alfabetizar en IA. Hasta ahora, el pacto educativo universal era que todo el mundo supiera leer, escribir y hablar con soltura, comprensión, criterio razonado. Ese objetivo aún persiste en la escuela. No es incompatible con este otro: saber usar con cabeza, creatividad y eficacia la IA en entornos de aprendizaje y trabajo. Pero supone un reto nuevo. Sumimos la competencia lingüística clásica como necesaria en el proceso de enseñanza, pero no la competencia tecnológica. Ésta nos parece un incómodo apéndice, a menudo artificial y no pocas veces contrario al desarrollo de destrezas básicas, enemigo del aprendizaje. Los gobiernos saben que esa actitud hay que cambiarla por pura necesidad ajena a nuestra voluntad, por las buenas (en la escuela) o por las malas (adaptándote cuando trabajes). No bastará en 10 años (quizá menos) con saber leer y escribir. Incluso estas dos habilidades esenciales serán afectadas por la revolución tecnológica de la IA. Ya está sucediendo. 

Por esta razón el objetivo es tan ambicioso. Pretende que toda la ciudadanía tenga conocimientos básicos de IA al igual que en las últimas décadas se ha intentado conseguir la llamada competencia digital. De hecho, es probable que este concepto mute y la IA se integre de manera invasiva en la competencia digital docente. Lo hará de forma muy desigual y lenta, como ha sucedido con la adaptación tecnológica del docente. La diferencia está en que la revolución de la IA está adquiriendo una dimensión más intrusiva aún que sus precedentes. No se reducirá a la capacitación en el manejo de herramientas y su uso en tareas educativas. Impacta de manera nuclear sobre el proceso mismo de alfabetización del estudiante y su forma de aprender. Sería un error reducir su inclusión curricular a crear un área de Inteligencia Artificial en las etapas de ESO y Bachillerato. No es suficiente. Debiera vertebrar la competencia profesional desde su médula. ¿Cómo enseñar sabiendo que la IA impacta sobre el mismo proceso de aprender? Esto requiere algo más que dermoestética curricular.

¿Qué ha pensado por ahora el gobierno? Formación e inserción curricular serán ejes esenciales. ¿Cómo? No sabemos nada por ahora. La formación ya se está impartiendo desde hace un par de años, con mayor acogida cada curso entre los docentes. Otra cuestión es qué formación ofrecer. ¿Un mero retablo de herramientas? El reto es saber qué hacer con ellas en el aula, cómo evaluar con IA. ¿Inserción curricular? No sabemos si será desde un área o de forma trasversal. No se intuye que por ahora afecte al modelo evaluativo formal. El modelo competencial entra lentamente y no sin fricción en las prácticas reales a pie de aula, incluso en la PAU. La IA no será menos. Corremos el peligro de que esa competencia se reduzca a manejo rudimentario de herramientas, sin un soporte curricular y una transformación de los métodos de evaluación. Ya pasó con la competencia digital básica. A esto hay que sumar una tendencia social al rechazo y prohibición de la IA y todo lo que tenga mediación de pantallas. Será una lucha dialéctica entre posiciones a veces extremas, y no carentes de intereses electorales. 

Por otro lado, la formación y el currículo deben modularse progresivamente de la enseñanza obligatoria a la FP y Universidad. Esta última requiere de una capacitación que trasciende lo rudimentario y que se adapte a entornos laborales, procesos de trabajo, nuevas formas de organización, gestión, uso de maquinaria compleja. En el fondo, el IA360 responde a una necesidad de adaptación a un entorno laboral en proceso de cambio tecnológico mundial. Irrumpe en en nuestras vidas sin pedirlo. Costará aclimatarse por su percepción como injerencia sin utilidad a corto plazo. 

Estamos acostumbrados a rutinas de aprendizaje y trabajo pre IA, y ésta aún se aplica de una forma residual, sin apoyo y criterios, en los hábitos cotidianos y educativos. Eso cuando se usa. Es probable que la capacitación profesional llegue antes desde las empresas, a través de cursos de especialización o adaptación tecnológica, que en el proceso previo de formación reglada. Los docentes de FP y Universidad tomarán en serio la necesidad de integrar la IA en sus enseñanzas cuando vean que las empresas la adoptan en los procesos productivos. Si no lo ven, dudo que tomen en serio ese cambio que perciben como impostado y en ocasiones agresivo y nocivo para el aprendizaje. Existen y seguirán existiendo por mucho tiempo velocidades diferentes entre uso cotidiano, aplicación empresarial y formación en las aulas. El plan IA360 corre el riesgo de ser más escaparate que realidad. Requerirá de algo más que invitación al cambio: incentivos económicos, ayudas a la innovación, reducciones fiscales. Las startups valientes y las grandes empresas con recursos la adoptarán antes. Ya lo están haciendo, y se oye poco en los medios. 

Lo poco que sabemos del plan IA360 es que tiene voluntad de implementarse a modo de alfabetización básica en las aulas. Se supone que en 10 años, las nuevas generaciones tendrían una formación suficiente para después integrarla en su formación profesional y en el ecosistema de la empresa donde trabajen. A su vez, se pretende integrarla en la administración pública y los servicios básicos.

¿Problema? Si no se piensa cómo transformar el sistema educativo a partir de esos objetivos, yendo a la raíz, es decir, la evaluación, esa alfabetización será como ducharse y ponerse después la ropa sucia. Un mero trámite como lo son hoy los puntos por competencia digital, estratificados en niveles al estilo del aprendizaje de las lenguas. ¿Cala en el aula? Pues muy poco. Porque persiste un modelo educativo que no se ajusta a lo competencial y cuya adaptación digital era ya antes de la IA muy débil y fragmentado. Además, el docente viene de serie muy cansado de esa alfabetización digital, con escasa fe en sus resultados, saturado del bombardeo mediático y con cierta tendencia a posturas regresivas, de cuidado de lo analógico como respuesta al exceso de información, casi siempre sesgada y polarizada. Además, los partidos políticos utilizan la educación como carnaza para ganar musculatura electoral a través de la dialéctica cultural. 

Por eso, soy escéptico sobre los resultados de este plan, por otra parte necesario y un buen motivo para llevar el debate a casas, bares y claustros. La idea de un plan que fluya desde la educación, pasando por los centros de formación profesional hasta las empresas y la estructura administrativa creo que es un tanto ingenuo. Acelerar la implantación en las empresas será la alarma más eficaz para que el sistema educativo espabile. Primero, en los centros de FP y Universidad, después en las escuelas e institutos, donde los objetivos a menudo están muy alejados de las necesidades de intrusión tecnológica y donde el maridaje con lo analógico es necesario para desarrollar destrezas cognitivas básicas iniciales. 

El flujo de implantación debiera ser al revés, de arriba abajo. Empresas - Formación profesional - Educación obligatoria. Incluso implantando un currículo donde la IA tuviera un papel nuclear, si después no se ve refrendado en las estructuras laborales, en los procesos de trabajo, los docentes no considerarán prioritario su tratamiento didáctico. Lo observo a menudo en la FP. Un estudiante estudia Administración de Empresas, con un currículo pre IA, con un profesorado sin formación adecuada en el uso didáctico de la IA en las tareas de ese sector, y al llegar a las prácticas de empresa, no ve IA por ningún lado. ¿Resultado? Imaginable. 

Entiendo que el gobierno quiera abordar esta transición tecnológica atacando todos los frentes a la vez, pero no caminarán a iguales velocidades. El sistema educativo obligatorio es lento, requiere lentitud, asimilación, paciencia. El mundo laboral, no. Se enfrenta a un tsunami progresivo de transformaciones virulentas, que afectarán antes a algunos sectores que otros, pero que llegarán a todos. Pensemos en 10 años vista. El que escribe no estará en activo por entonces, pero no hay que ser muy avispado para ver la hierba crecer. Cuando debato de esto con mis compañeros más jóvenes me miran como si un loco hablara desde un futuro imaginario y exagerado. Soy Ramón, el de la IA. Un mote cariñoso, esperable, pero que revela la IA a cierta distancia, con curiosidad, cada vez con la escéptica intuición de que la IA te alcanzará, pero no ahora. Mientras tanto, uno hace en el aula lo que puede y como ha aprendido. La física mecánica es clara al respecto: un cuerpo no es movido si otro cuerpo lo mueve o él mismo tiene un motor que lo pone en funcionamiento. 

Tomado de IA educativa