En los mapas globales de adopción tecnológica, América Latina aparece como una zona de baja intensidad. Casi en blanco.

La lectura cómoda es que estamos atrasados. La que me interesa hoy es otra: nadie está contando.

Contar en los dos sentidos. Nadie está numerando lo que pasa en las bibliotecas de la región. Y nadie lo está narrando.

Esta semana, en algún lugar de Luján, de Bogotá o de Lima, una bibliotecaria escolar se va a sentar con tres docentes a discutir qué hacer cuando los chicos entregan trabajos que evidentemente no escribieron. Va a improvisar un criterio. El criterio va a funcionar a medias. Al mes siguiente lo va a ajustar. En dos años esa escuela va a tener una política de hecho que nadie redactó, que nadie evaluó y que nadie va a poder citar.

Multiplicá esa escena por miles de instituciones y tenés el estado real del asunto en la región. Una enorme cantidad de trabajo hecho, resuelto a los tumbos, sin registro.

Los informes internacionales no mienten cuando nos muestran vacíos. Muestran lo que pueden ver. Y lo que pueden ver es lo que está publicado, indexado, subido a un repositorio, presentado en un congreso con actas. Nuestro trabajo no está ahí. A los efectos del sistema global de conocimiento, entonces, no ocurrió.

Vengo insistiendo con esto hace meses y me lo repito porque todavía no me lo termino de creer. Lo que no tiene registro bibliográfico no se puede comprar, ni escanear, ni destruir, ni preservar. Tampoco se puede defender en una reunión de presupuesto.

Acá me toca a mí. Publiqué durante más de un año sobre la invisibilidad de la región mientras mi propio trabajo era un montón de textos sueltos que no sistematizaba nadie. El primer informe del Observatorio fue el intento de corregir eso. Llegó tarde y lo sé.

Alguien va a decir que esto es burocracia. Que la región tiene urgencias más serias que llenar planillas: presupuestos congelados, techos que se llueven, cargos que no se cubren, sueldos que no alcanzan. Es cierto. Y es exactamente por eso. El presupuesto se discute con evidencia, y la evidencia se construye antes de la reunión, no durante.

El problema no es que no tengamos datos. Es que delegamos el registro.

Esperamos que alguien venga a medirnos. Una consultora, una universidad del norte, un organismo internacional con financiamiento y buenas intenciones. Y cuando vienen, miden lo que a ellos les sirve medir: tasas de adopción, herramientas contratadas, licencias activas, porcentajes de uso. Nunca miden lo que decidimos no hacer. Nunca miden a la biblioteca popular que evaluó tres herramientas y las descartó por escrito, con argumentos. Para el mapa global, eso es un cero. Para nosotros debería ser un dato de primera calidad.

Durante los próximos meses, el Observatorio va a dedicarse a un relevamiento regional. La idea es armar el corpus que no existe. Me interesan menos los casos exitosos que los otros: el proyecto que se cayó, la herramienta que se abandonó a los dos meses, la capacitación a la que fueron cuatro personas, la decisión deliberada de no adoptar nada. Si tenés algo así, el formulario está en observatorioiabibliotecas.org/casos/. No hace falta que sea prolijo.

Queda una pregunta que todavía no sé responder. Si mañana tuviéramos el mapa completo de lo que las bibliotecas latinoamericanas hacen realmente con estas herramientas, ¿lo usaríamos para discutir con alguien? ¿O solo para confirmar entre nosotros lo que ya sospechábamos?

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Hay personas volviendo a empleos de 2015, de 2012 o incluso anteriores para agregarle a su perfil de LinkedIn términos vinculados con IA. Trabajos previos a ChatGPT, previos al boom de la IA generativa, experiencias que vistas desde 2026 empiezan misteriosamente a parecer mucho más inteligentes de lo que eran cuando ocurrieron.

Clarisa Herrera contó el fenómeno a partir de un paper reciente, y el dato da para reírse un rato. Fui al paper, y dice cosas bastante más incómodas.

Time Travel on Professional Profiles, de Nicholas Bloom, Gideon Moore, Lisa Simon y Caelan Wilkie-Rogers, reconstruyó mes a mes los cambios hechos en 29,4 millones de perfiles estadounidenses de LinkedIn. El 19,7% modificó retroactivamente el título o la descripción de un empleo que ya había terminado, y la edición mediana ocurrió más de cuatro años después de finalizado ese trabajo.

No sucede de manera uniforme. En tecnología edita hacia atrás casi uno de cada tres. Los menores de treinta lo hacen mucho más que los mayores de sesenta. Y la profesión que encabeza la tabla, con más del 70%, es AI product manager: quienes más se benefician de acreditar experiencia previa en IA son también quienes más reescriben su pasado profesional.

El momento tampoco es casual. Las modificaciones se concentran alrededor de los cambios de empleo: la tasa prácticamente se duplica durante los seis meses previos a una transición y después vuelve hacia sus niveles habituales. Nadie edita su trabajo de 2012 por nostalgia. Lo edita cuando ese 2012 necesita competir en el mercado laboral de 2026.

Y entonces ocurre el pequeño viaje en el tiempo. “Análisis de datos” empieza a parecerse a “inteligencia artificial”. “Automatización” adquiere algo de machine learning. Experiencias anteriores a ChatGPT incorporan el vocabulario profesional posterior a ChatGPT. Después de fines de 2022, las incorporaciones retrospectivas de términos vinculados con IA se multiplicaron por más de seis.

Y aparece un detalle magnífico: los investigadores también detectaron un crecimiento de marcadores estilísticos asociados a escritura asistida por modelos de lenguaje dentro de esas mismas modificaciones. Usamos IA para contar que ya usábamos IA antes de que todos usáramos IA.

Ahora somos todos expertos. Y, si LinkedIn tiene razón, siempre lo fuimos.

El chiste tapa una pregunta más interesante

La interpretación sencilla es decir que la gente miente o infla el CV. No estoy seguro de que alcance.

Cuando alguien cambia “analizar datos” por una descripción cargada de términos hoy demandados, no necesariamente está tratando de engañar a un reclutador humano. Muchas veces está tratando de superar al lector anterior al reclutador: el sistema que filtra, clasifica y ordena candidatos por términos, competencias y coincidencias. Si el mecanismo de selección premia determinado vocabulario, aprender ese vocabulario es una respuesta racional. El candidato termina escribiendo para el lector que decide si va a ser leído, y cada vez más ese primer lector es una máquina.

Por eso el 19,7% también puede leerse como un dato sobre el diseño del sistema. Si premiamos la densidad de palabras clave, no debería sorprendernos terminar rodeados de expertos en las palabras clave que premiamos.

Para América Latina la cuestión merece atención. Estamos incorporando selección automatizada y análisis de perfiles profesionales sobre mercados laborales muy desiguales, donde la capacidad de optimizar una identidad digital también está distribuida de manera desigual. El problema ya no es solamente quién tiene experiencia: es quién sabe describir su experiencia en el idioma que el algoritmo considera experiencia.

Un registro editable no es un registro histórico

LinkedIn parece un archivo y no lo es. Es una narrativa profesional permanentemente editable, sin historial de cambios visible para quien la escribe. Vale la pena detenerse en esto: los investigadores pudieron hacer el estudio únicamente porque una empresa externa venía guardando las versiones anteriores. Uno no puede ver las suyas. Otros sí.

El estudio estima que observar en 2026 los perfiles actuales sobreestima alrededor de un 30% la presencia de habilidades vinculadas con IA en empleos anteriores a ChatGPT. Para quienes investigamos, eso tiene consecuencias directas: si usamos perfiles actuales para reconstruir cómo evolucionó la adopción de IA durante la última década, terminamos midiendo un pasado reescrito desde el presente.

Y puede cerrarse un circuito bastante desagradable. Reescribimos la experiencia para satisfacer al algoritmo, el algoritmo interpreta esa reescritura como evidencia, esa evidencia redefine lo que el mercado espera, y los demás vuelven a adaptar sus perfiles. Hasta que, efectivamente, todos somos expertos.

También hay que evaluar el paper

Es un working paper: todavía no fue revisado por pares. Dos de sus cuatro autores trabajan en Revelio Labs, la empresa vinculada con la construcción de los datos. La muestra corresponde a perfiles estadounidenses filtrados por criterios de calidad que, curiosamente, aumentan la exposición al fenómeno: los perfiles con más de quinientos contactos editan hacia atrás casi tres veces más que los de cien. El filtro que suele usarse para mejorar una muestra acá la sesga.

Y “edición retroactiva” no significa mentira. Corregir una errata cuenta. Completar información que nunca se había cargado cuenta. Sería incorrecto titular que uno de cada cinco usuarios miente en LinkedIn. Lo que el estudio permite afirmar es que casi uno de cada cinco perfiles de la muestra modificó retrospectivamente al menos una experiencia laboral. La diferencia parece pequeña y, para cualquiera que trabaje con datos, es enorme.

Ahí queda una advertencia que excede LinkedIn. Fechar las consultas importa, porque un perfil citado sin fecha de captura es una cita sin año. Conservar versiones importa. Saber cómo fueron producidos los datos importa. Y transparentar cuándo usamos sistemas automatizados para seleccionar personas también importa: en la Unión Europea eso va a ser exigible, aunque conviene decir la fecha bien, porque circula mal. El Reglamento Ómnibus postergó las obligaciones para los sistemas de alto riesgo del Anexo III, que incluyen selección de personal, del 2 de agosto de 2026 al 2 de diciembre de 2027.

Porque el CV probablemente nunca fue un archivo objetivo. Siempre fue un relato con apariencia de archivo. La diferencia es que ahora hay máquinas capaces de tomar ese relato literalmente y convertirlo en una decisión.

Y queda una pregunta incómoda: si el sistema premia el vocabulario del presente, ¿reescribir nuestro pasado profesional es una falta de integridad o simplemente aprender a escribir para el lector que decide?

Fuentes

Bloom, N., Moore, G., Simon, L. K. y Wilkie-Rogers, C. (2026). Time Travel on Professional Profiles. NBER Working Paper 35546, julio de 2026. https://www.nber.org/papers/w35546

Herrera, C. El nuevo truco del CV: agregar IA a todo. Substack. https://substack.com/@clariherrera — su publicación fue el disparador para llegar al estudio original y profundizar en sus resultados.

Reglamento (UE) 2026/1744 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 8 de julio de 2026 (Ómnibus digital sobre IA). DOUE, 24 de julio de 2026. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/ALL/?uri=OJ%3AL_202601744

Del Papel al Algoritmo

La serie vuelve. Retomo con el perfil que menos se parece a los siete anteriores, porque no discute cómo pensamos la tecnología: discute con qué nos defendemos.

Toda biblioteca mide. Préstamos, consultas, asistencia, altas de socios, horas de sala. Alguien carga esos números en una planilla, los manda al área que corresponde y ahí termina el recorrido. Se archivan. Nadie los vuelve a mirar hasta el año siguiente, cuando hay que cargarlos de nuevo.

Mientras tanto, las decisiones que afectan a esa biblioteca se toman en reuniones donde circulan otros números. Los del proveedor. Los del sistema de gestión. Los del tablero que alguien compró con licencia anual y que muestra curvas ascendentes en una pantalla compartida.

La asimetría no es tecnológica. Es narrativa.

El proveedor llega con un relato hecho de datos. La biblioteca llega con una convicción. Y las convicciones pierden todas las veces contra un gráfico, por malo que sea el gráfico.

Lo que hace este perfil.

Traduce operación en argumento.

Casi ningún dato que usa es nuevo. Ya estaban ahí, dispersos en planillas que nadie cruzó nunca. Lo que hace el comunicador de datos es ordenarlos, ponerlos en serie temporal y compararlos con algo que le importe a quien decide.

Algunos ejemplos de lo que se puede empezar a medir mañana, sin comprar nada:

Cuántas consultas de referencia terminan en una fuente que el usuario no habría encontrado por su cuenta. Cuánto tarda en resolverse un pedido, medido de verdad y no estimado. Qué porcentaje del fondo no se prestó una sola vez en los últimos cinco años. Cuántos usuarios llegan al mostrador después de haber consultado un modelo de lenguaje, y qué vienen a buscar exactamente.

Ese último dato casi nadie lo está tomando. En dos años va a valer más que todo el resto junto, porque es la única evidencia empírica de qué hace un bibliotecario que la máquina no hizo.

El dato incómodo.

Acá está la parte difícil del perfil, y la que lo separa de la comunicación institucional habitual.

El comunicador de datos tiene que estar dispuesto a publicar el número que lo desfavorece. El fondo muerto. La caída de asistencia. El servicio que nadie usa. Si solo se muestran los números que ganan, eso ya tiene nombre y es marketing.

La rendición de cuentas mira hacia arriba, hacia quien audita. La comunicación de datos mira hacia afuera, hacia quien todavía no sabe que la biblioteca existe. Son dos ejercicios distintos con la misma materia prima, y confundirlos es lo que produce esos informes anuales que nadie lee ni siquiera dentro de la propia institución.

La competencia clave.

Leer una serie histórica y contar una historia con ella.

Eso incluye saber qué número le importa al interlocutor que tenés enfrente, que casi nunca es el que a vos te enorgullece. Al intendente no le interesan los préstamos: le interesa cuántos vecinos entraron. Al rector no le interesa el tamaño del fondo: le interesa la tasa de citación de sus investigadores. Al ministerio no le interesa la sala: le interesa la cobertura territorial.

Traducir eso no es simplificar. Es elegir el dato correcto para el argumento correcto, y sostenerlo cuando alguien lo discuta.

Lo que se pierde si nadie ocupa este rol.

Se pierde la biblioteca cuando llegue el ajuste, que va a llegar.

Pero antes de eso se pierde algo más específico. En algún momento de los próximos tres años, alguien va a evaluar si el servicio de referencia se reemplaza por un asistente conversacional. Esa decisión se va a tomar con datos. Si la biblioteca no puso los suyos sobre la mesa, se toma con los del proveedor, que están diseñados para justificar la compra.

Vengo insistiendo desde hace meses con que lo que no queda registrado no se puede defender ni preservar. Lo dije siempre pensando en las colecciones latinoamericanas ausentes de los corpus de entrenamiento. Vale exactamente igual para las bibliotecas mismas. Una biblioteca sin serie histórica propia es invisible para cualquier sistema que decida sobre ella.

¿Tu biblioteca podría demostrar, con números propios y en una hoja, qué pasaría si mañana cerrara?

El bibliotecario que viene — Serie de 15 perfiles.
Próximo perfil: el archivista de memoria digital.

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Un agente no es una capacidad nueva. Es una autorización nueva. Este año te van a ofrecer sistemas agénticos. Te los van a explicar así: no responden, actúan. Catalogan, depuran metadatos, contestan consultas, procesan solicitudes. De punta a punta, sin que les indiques cada paso.

Suena a salto técnico. En parte lo es. Pero lo que cambia para tu institución no es el modelo. Es el permiso. “Agéntico” suena a autonomía de la máquina y describe una decisión humana: hasta dónde puede avanzar el sistema sin volver a preguntar.

Un agente que cataloga mal deja rastro en el catálogo. Uno que responde mal deja rastro en el usuario. Ninguno de los dos deja rastro de quién lo habilitó. Salvo que alguien lo haya escrito antes.

Así que cuando escuches “agéntico”, traducilo: ACTÚA SIN PREGUNTAR. Y después revisá quién fijó el límite, sobre qué datos, y quién responde cuando falle.

Definición técnica

Un sistema agéntico es una arquitectura de software en la que un modelo de lenguaje ocupa el lugar del controlador de flujo: en vez de que la secuencia de operaciones esté escrita de antemano, el modelo decide en tiempo de ejecución qué paso sigue. Esa es la diferencia técnica precisa con la automatización clásica, donde el flujo es determinista y lo definió un programador.

Opera como un bucle de razonamiento y acción: el modelo genera un razonamiento intermedio, selecciona una herramienta, la invoca, recibe el resultado como nueva observación y repite hasta cumplir el objetivo o alcanzar una condición de corte (Yao et al., 2023).

Componentes mínimos

• Modelo base con llamada a funciones (function/tool calling). La salida del modelo no es solo texto: es una invocación estructurada a una API externa. Acá el sistema deja de generar y empieza a ejecutar.

• Conjunto de herramientas habilitadas. Búsqueda, consulta a bases, ejecución de código, escritura en sistemas. La lista es una decisión de configuración, no una capacidad del modelo.

• Módulo de planificación. Descomposición del objetivo en subtareas, con reevaluación tras cada observación (Huang et al., 2024).

• Memoria. De trabajo (la ventana de contexto) y persistente (vectorial o estructurada), que permite continuidad entre pasos y entre sesiones (Sumers et al., 2024).

• Orquestación. De agente único a esquemas multiagente con un coordinador que delega en subagentes (Masterman et al., 2024).

• Credenciales y alcance. El sistema actúa con una identidad y unos permisos sobre sistemas reales.

• Condiciones de terminación. Tope de iteraciones, presupuesto de cómputo, y puntos de aprobación humana antes de acciones irreversibles.

• Protocolos de interoperabilidad. MCP, A2A y afines, que estandarizan cómo un agente accede a herramientas y a otros agentes (Ehtesham et al., 2025).

Referencias adicionales (APA 7)

Ehtesham, A., Singh, A., Gupta, G. K., & Kumar, S. (2025). A survey of agent interoperability protocols: Model Context Protocol (MCP), Agent Communication Protocol (ACP), Agent-to-Agent Protocol (A2A), and Agent Network Protocol (ANP). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.02279

Huang, X., et al. (2024). Understanding the planning of LLM agents: A survey. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.02716

Masterman, T., Besen, S., Sawtell, M., & Chao, A. (2024). The landscape of emerging AI agent architectures for reasoning, planning, and tool calling: A survey. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.11584

Sumers, T. R., Yao, S., Narasimhan, K., & Griffiths, T. L. (2024). Cognitive architectures for language agents. Transactions on Machine Learning Research.

Yao, S., Zhao, J., Yu, D., Du, N., Shafran, I., Narasimhan, K., & Cao, Y. (2023). ReAct: Synergizing reasoning and acting in language models. ICLR 2023.

El 19 de agosto presenté en eLibro una charla llamada “Del prompt al bucle”. Dos días después, Aaron Tay publicó un texto que llega al mismo lugar por un camino distinto: construyendo, y fracasando parcialmente al construir, un agente para armar estrategias de búsqueda en PubMed.

Cuando dos personas que no se coordinaron llegan a la misma incomodidad en la misma semana, conviene mirar la incomodidad. Y esta tiene consecuencias directas para lo que hacemos todos los días.

El experimento mal diseñado

Varios estudios evaluaron modelos de lenguaje generando estrategias booleanas para revisiones sistemáticas. Resultado: alta precisión, bajo recall. Exactamente el intercambio equivocado para síntesis de evidencia. La conclusión que circuló fue previsible: la IA no sirve para búsqueda experta.

Tay señala lo que nadie había cuestionado. En esos experimentos, al modelo se le pedía producir la estrategia final desde sus pesos. Sin poder buscar en PubMed. Sin consultar MeSH. Sin inspeccionar cómo están indexados los artículos que ya sabemos relevantes. Sin ver qué recupera la estrategia que acaba de escribir.

A ninguna bibliotecaria de referencia le pediríamos trabajar así.

La búsqueda experta nunca fue recordar la cadena perfecta. Es proponer, probar, inspeccionar, revisar, repetir. El resultado no sale de la memoria: sale del ciclo. Le estábamos pidiendo al modelo proponer → respuesta y después lo evaluábamos por no ser experto.

Sin ese ciclo, los modelos producen lo que Tay llama <cite>”Boolean cosplay”</cite>: estrategias con aspecto profesional y cero fundamento empírico. Es el mejor término del año. Y describe, con incomodidad, buena parte de los documentos institucionales sobre IA que producimos en la región.

Lo que se ve cuando se corrige el diseño

Cuando el modelo puede iterar contra el sistema real, mejora. Pero aparece un límite nuevo, y es el que importa.

Podés escribir “NUNCA INVENTES UN DESCRIPTOR” en negrita, en mayúsculas, repetido diez veces. El modelo lo va a violar igual, alguna vez. El comportamiento es probabilístico: el prompting reduce errores, no los elimina. Nunca.

De ahí sale el principio que ordena todo lo demás:

Si necesitás una garantía, no se la pidas al modelo. Ponela afuera.

Un script que valida cada descriptor contra el vocabulario autorizado y rechaza lo que no existe sí garantiza. El agente puede alucinar; el sistema no tiene por qué dejar pasar la alucinación.

Tay le da un nombre a todo eso que rodea al modelo —qué entra en su contexto, qué herramientas puede llamar, qué se verifica, cuándo debe frenar—: el arnés. El prompt es una parte del arnés. No es el arnés.

Y de ahí sale una tabla que sirve para cualquier flujo de trabajo:

TareaDónde vive”Sugerí sinónimos”Juicio del modelo”Nunca inventes un identificador”Restricción del sistema”Verificá que el término exista”Chequeo determinista”Ejecutá la consulta”Herramienta”¿Vale la pena seguir buscando?”Juicio humano experto

Esa última fila es la que no se resuelve con ingeniería. Cuando su exploración se caía por timeout, el modelo le sugirió arreglos técnicos sensatos. Ninguno contestaba la pregunta que importaba, que no era cómo hacer la exploración más rápida sino cuándo vale la pena hacerla. Eso no está en la documentación de ninguna API. Está en la cabeza de alguien que hizo el trabajo muchas veces.

Entonces, ¿qué nos aporta esto a las bibliotecas?

Es la pregunta correcta, y quiero contestarla sin inflarla. No nos aporta una herramienta nueva. Nos aporta tres cosas menos vistosas y más útiles.

1. Le pone nombre y precio a un trabajo que era invisible

La verificación siempre fue parte del oficio y nunca fue una línea de presupuesto. Se hacía, no se contaba, no se pagaba aparte. Era el fondo sobre el que se dibujaba todo lo demás.

El momento actual la vuelve visible, y por una razón poco romántica: ahora cuesta plata medible. Las consultoras que venden IA lo reconocen sin querer. Gartner viene señalando que las organizaciones calculan el precio del software e ignoran integración, rediseño de procesos, formación y gobernanza continua. Y proyecta que el costo de inferencia por flujo agéntico se multiplicará por más de cinco hasta 2028.

Traducción para una reunión de dirección: si un proyecto de IA no tiene una línea explícita de verificación, está subpresupuestado por diseño. Esa frase, dicha en septiembre cuando se arma el presupuesto del año siguiente, vale más que cualquier capacitación en prompting. Es la primera vez en mucho tiempo que tenemos un argumento técnico y económico —no gremial— para presupuestar lo que hacemos.

2. Nos devuelve al centro de una discusión técnica sin pedirnos ser ingenieros

Hay una trampa cómoda que conviene desarmar primero. Muchos colegas vieron aparecer otra caja de texto misteriosa y pensaron: esto ya lo conozco, es como DIALOG, los profesionales aprenderemos los conjuros avanzados. Yo también lo pensé, y lo enseñé.

No es así. Un LLM no ejecuta instrucciones, condiciona un comportamiento probabilístico. Saber sintaxis de bases de datos no da ninguna ventaja privilegiada. Y —esto lo señala Tay y lo suscribo— sostener que las bibliotecas somos especialmente buenas descomponiendo problemas es bastante condescendiente con abogados, médicos e ingenieros, que hacen lo mismo con más riesgo encima.

Pero hay una ventaja real, y es otra. La combinación que este momento vuelve escasa es expertise de dominio + criterio sobre qué se puede automatizar con seguridad. Definir qué chequear, contra qué evidencia, con qué criterio de detención y qué error es inaceptable: eso no lo puede escribir alguien que no conoce el trabajo. Y no requiere programar. Requiere conocer la propia práctica lo bastante bien como para poder describirla.

Ahí sí tenemos algo que otros no tienen. Pero es una ventaja que hay que ejercer, no invocar.

3. Nos da criterios para comprar, que es donde está el poder institucional

Este es el aporte más subestimado y el más redituable.

Gartner estima que, de los miles de proveedores que se presentan como agénticos, alrededor de 130 lo son de verdad; el resto es agent washing: chatbots y automatización de siempre con etiqueta nueva. Y de los proyectos que sí arrancan, más del 40% se cancelaría antes de fin de 2027 —predicción de junio de 2025, no de este año— por costos crecientes, valor poco claro y controles insuficientes. Ninguna de las tres causas se arregla con un modelo mejor.

Ya circulan plataformas en español que ofrecen “equipos de agentes” sobre Koha, DSpace y OJS, con catalogación y análisis automáticos. No digo que no sirvan. Digo que la pregunta correcta no es qué promete el folleto, sino: qué queda registrado, qué se puede verificar, y qué pasa cuando se equivoca.

Eso es evaluación de fuentes. Es literalmente lo que la profesión hace desde siempre, aplicado a proveedores en lugar de a documentos. Y es la conversación donde una biblioteca puede influir de verdad en una universidad, porque llega antes de la firma.

Recomendaciones concretas, según lo que podés decidir

Separo por poder de decisión, porque la mayoría de los consejos que circulan asumen una autoridad que casi nadie tiene.

Si trabajás en una biblioteca y no decidís nada. Empezá por el flujo que ya usás con IA, aunque sea informal. Escribí en una hoja qué decide el modelo y qué decidís vos. Anotá durante dos semanas cada vez que detectás un error: qué era, cómo lo detectaste, cuánto tardaste. Eso no es burocracia, es evidencia, y es lo único que después convierte una intuición en un pedido presupuestario. Y una advertencia práctica: no verifiques a ojo lo que puede verificarse solo. Si algo se chequea contra una lista, contra una autoridad o contra un identificador, ese chequeo se automatiza —aunque sea con una fórmula en una planilla— y tu atención queda libre para lo que sí requiere criterio.

Si coordinás un área o un equipo. Tres movimientos, en este orden.

Primero, inventario: qué sistemas de IA se están usando, en qué tarea, sobre qué datos, con qué responsable nombrado. Incluí los que nadie autorizó, que suelen ser la mitad. No se puede gobernar lo que no se sabe que está corriendo.

Segundo, convertí tres “debe” en tres chequeos. Buscá las palabras siempre, nunca y debe en la política o la circular de IA de tu institución. Cada una es una garantía pedida por prompt a un sistema probabilístico —una organización con gente cansada y rotación— con la esperanza de que se cumpla. Elegí tres y volvelas verificación efectiva: un campo obligatorio, un identificador validado, un metadato requerido en el formulario de depósito.

Tercero, definí dónde el sistema frena. El criterio de detención es una decisión profesional, no técnica, y si no está escrito lo termina tomando quien tenga más apuro.

Si dirigís. Cuatro cosas, y todas caben en un expediente.

Presupuestá la verificación como línea propia, en horas-persona por flujo asistido. Incorporá a los pliegos y renovaciones un anexo mínimo: trazabilidad, exportación de registros, uso de datos para entrenamiento, portabilidad y condiciones de terminación. Pedí formación del personal con constancia, porque las auditorías y acreditaciones empiezan a pedirla y porque en Europa ya es obligación legal para quien despliega estos sistemas. Y exigí, antes de cada compra, la respuesta a una sola pregunta: ¿qué resultado empírico nos convencería de que esto funciona mejor que lo que ya tenemos? Si no hay respuesta, no estás comprando capacidad. Estás comprando teatro.

Tres advertencias, porque si no esto es un folleto

La brecha material. Lo que Tay construyó requiere licencia de un entorno agéntico, presupuesto de tokens que se quema en corridas de una hora, y tiempo protegido para fracasar cuatro veces. Nada de eso existe en una biblioteca universitaria argentina promedio, ni en una popular, ni en una escolar. Si el mensaje que sacamos es “hay que construir agentes”, el resultado va a ser frustración o tercerización acrítica. La salida está en el propio texto: complejidad no es calidad, y un modelo reciente con buenas herramientas y un puñado de chequeos deterministas aburridos rinde casi tanto como la arquitectura sofisticada.

El isomorfismo. Copiar la estructura de una norma internacional sin capacidad de aplicarla produce documentos que se parecen al control sin serlo. Mejor un chequeo chico que funciona que un sistema de gestión completo que nadie ejecuta.

El costo humano. Si el método de una experta se puede codificar y escalar, hacen falta menos expertas para el mismo volumen. Y si los agentes hacen el trabajo rutinario mediante el cual los juniors aprendían el oficio, no queda claro cómo la próxima generación adquiere el juicio tácito necesario para supervisar esos mismos agentes. En una región donde los cargos son escasos y la formación en el puesto es la principal vía de transmisión, esa pregunta no es futurista. Es de este presupuesto.

Cierre

La pregunta que abre este debate no es si las bibliotecas somos especialmente buenas escribiendo prompts. Es si conocemos nuestra propia práctica lo suficientemente bien como para decir: esto es lo que importa, esta es la evidencia que uso, acá entra el juicio, esto se puede automatizar con seguridad y acá la máquina tiene que parar.

Eso no necesita presupuesto de tokens. Necesita que nos sentemos a mirar cómo trabajamos, algo que venimos postergando desde bastante antes de que existieran los modelos de lenguaje.

Si podemos responderla, esto se vuelve una oportunidad rara: por una vez, lo escaso es exactamente lo que sabemos hacer. Si no podemos, ningún arnés nos va a salvar.

Fuente comentada: Aaron Tay, Prompt Engineering Is the Wrong Mental Model for AI Agents, Musings about Librarianship, 21/08/2026. Datos de mercado: Gartner (predicción de cancelaciones, junio de 2025; proyección de costos de inferencia, 2026). Todas las cifras de consultoras vienen de organizaciones con posición en este mercado: sirven para mostrar dirección, no para fundamentar una compra.

La charla “Del prompt al bucle” (eLibro · Unidad iIA, 19 de agosto de 2026).

De las recomendaciones de arriba, ¿cuál es la que en tu institución sería más difícil de implementar? Me interesa saber dónde se traba.

Sí, se llama escaneo destructivo. Yo firmé descartes: duplicados, ejemplares con hongos, encuadernaciones que no soportaban una consulta más.

Así que el método no me indigna. Pero el sector está reaccionando con un moralismo que se desarma en cinco minutos, y conviene nombrar bien el problema.

Cuando una biblioteca destruye un ejemplar, atrás hay una política de descarte, un cotejo con el catálogo colectivo, la verificación de que existe otro ejemplar en algún lado. El corte es la última operación de una cadena de juicio. Alguien firma.

La diferencia no es el método. Es el criterio.

En Bartz contra Anthropic, el juez Alsup resolvió que comprar libros, escanearlos y destruir los originales es uso legítimo: la copia digital reemplaza al original. Destruir vuelve el proceso más defendible, porque no se agrega una copia, se sustituye. La destrucción dejó de ser la excepción que hay que justificar y pasó a ser la condición que protege. Diario SocialistaMexican Times

Ahora la parte incómoda: nosotros tampoco tenemos las manos limpias. Buena parte de la digitalización bibliotecaria se hizo con fondos públicos y terminó bajo licencia en plataformas privadas. Si el reproche es que el resultado queda encerrado, nos incluye.

Los pedidos que reportan los libreros europeos no siguen patrón de tema ni de autor: lo único que comparten los títulos es tener ISBN. Eso no es selección. Y quien no selecciona no puede distinguir el duplicado del ejemplar único, porque esa distinción no está en el objeto: está en el registro. WWWhat’s new

Un librero de Haarlem sabe si ese volumen existe en otras diez colecciones. Nosotros muchas veces no podemos hacer esa consulta. No sabemos qué es raro porque no sabemos qué tenemos. Y lo que no está registrado no se puede defender.

La pregunta no es si vamos a firmar una declaración. Es si vamos a llegar a catalogar antes de que alguien llegue a comprar. La declaración se escribe en una tarde.

Si en tu biblioteca hay un fondo sin registro que solo vos sabés que existe, eso es lo que necesitamos documentar: observatorioiabibliotecas.org/casos/

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Las bibliotecas farmean más aura de la que creemos. 📚

En tiempos de exposición permanente, likes, reels y necesidad de mostrar que estamos haciendo algo, entrar a una biblioteca propone exactamente lo contrario: bajar el ruido, concentrarse y no tener que demostrar nada.

Estar en silencio, abrir un libro, aprender algo y olvidarse por un rato del algoritmo.

No todo lo que construye tiene que ser publicado.
No todo lo que vale necesita likes.

Más biblioteca. Más lectura. Más conocimiento. Más aura.

#Bibliotecas #Lectura #Libros #Cultura #Conocimiento

Hay una tarea que hice cientos de veces y que nunca me pareció interesante hasta hace poco.

Dos registros que describen el mismo libro. Uno cargado en 2011, otro en 2017, por manos distintas, con criterios distintos. Uno tiene el subtítulo completo, el otro no. Uno consigna la reimpresión, el otro la primera edición. Hay que unificarlos. Eso se llama deduplicar, y cualquiera que haya trabajado en una migración de catálogo sabe que es un trabajo lento, aburrido y absolutamente cuidadoso.

Cuidadoso porque el principio es claro: al unificar, no se pierde nada. Se consolida. Lo que estaba disperso en dos registros queda en uno solo, y si un registro tenía un dato que el otro no tenía, ese dato sobrevive. La deduplicación bibliotecaria es una operación de conservación disfrazada de limpieza.

Ahora la misma palabra, del otro lado.

En el armado de los corpus con los que se entrenan los modelos de lenguaje, deduplicar también es una etapa temprana y también se presenta como higiene técnica. Se eliminan documentos idénticos o casi idénticos para que el modelo no memorice fragmentos, para que no repita textos completos, para que no desperdicie capacidad aprendiendo veinte veces la misma cosa. Es una práctica razonable y bien documentada. Mejora los modelos.

Pero acá deduplicar no consolida: descarta. De dos textos casi iguales, uno queda y el otro se va. Y a diferencia del catálogo, nadie chequea si el que se fue tenía algo que el que quedó no tiene.

Toda la cuestión está en esa palabra: casi.

Porque casi igual no es una propiedad del texto, es una decisión de umbral. Alguien define cuánta superposición alcanza para considerar que dos documentos son el mismo documento. Y a partir de ese número, empiezan a caer cosas.

Pensá qué se parece mucho a qué. Una traducción y su original. Una edición española y una edición argentina del mismo texto, con notas distintas y glosario local. Un artículo depositado en el repositorio de una universidad y el mismo artículo en E-LIS. Un documento de política pública que se publica casi igual en cuatro países de la región, con las variaciones que hacen a cada país. Una tesis y el paper que salió de la tesis. Un texto que circula en tres repositorios latinoamericanos porque ninguno de los tres tiene garantizada su continuidad, y esa redundancia es lo único que lo mantiene vivo.

Esa última es la que me interesa.

En una infraestructura frágil, la duplicación no es desprolijidad. Es la estrategia de preservación que tenemos. Cuando no hay presupuesto sostenido, ni política nacional de repositorios, ni certeza de que el servidor institucional siga encendido en cinco años, el mismo archivo en cuatro lugares distintos es una forma de resistencia. Es lo que hacemos porque es lo que podemos.

Y un sistema que fue diseñado sobre la abundancia lee esa redundancia como ruido.

No es que alguien haya decidido borrar el material del Sur. Es peor y más difícil de discutir: los umbrales fueron calibrados sobre corpus donde la duplicación efectivamente sobra, y después se aplicaron sobre corpus donde la duplicación era lo que sostenía la existencia del documento. La regla es neutral. El resultado no.

Hay algo más, y es lo que más me cuesta soltar.

En la biblioteca, cuando unifico dos registros, queda rastro. Hay un historial, hay una fecha, hay una manera de saber qué se fusionó y con qué criterio. La operación es auditable, y eso no es un detalle administrativo: es lo que la vuelve una decisión profesional y no un accidente.

En el pipeline de entrenamiento, lo que se descarta no deja registro consultable. No hay un asiento que diga qué documentos cayeron por umbral de similitud, ni con qué parámetro, ni de qué región venían. La operación se ejecuta y desaparece.

Nos pasamos décadas discutiendo cómo describir lo que entra a una colección. Nunca discutimos con la misma intensidad cómo se documenta lo que sale.

Ahora las dos cosas están ocurriendo a una escala que no controlamos, con criterios que no escribimos, sobre materiales que muchas veces catalogamos nosotros.

Esta es la parte donde te pido algo concreto, porque el argumento no se sostiene solo con razonamiento.

Si trabajás en un repositorio, una biblioteca universitaria o una institución que depositó material y notaste que ese material no aparece cuando le preguntás a un sistema de IA —o aparece atribuido a otra edición, a otro país, a otra versión que no es la tuya— eso es un caso. Registralo en observatorioiabibliotecas.org/casos/. Estamos armando el Informe N°2 del Observatorio y esta es exactamente la clase de evidencia que no se puede producir desde un escritorio.

No necesito que sea un caso concluyente. Necesito que sea un caso real.

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Reflexiones sobre bibliotecas, educación y cultura en la era digital.
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Hay un objeto que se volvió el soporte por defecto de buena parte de la escuela argentina y no tiene nombre propio. Fotocopiado, anillado, sin índice, sin tapa, sin página de créditos. Nadie lo va a revender en diciembre. Nadie lo va a citar. En cinco años no va a quedar un solo ejemplar en ningún lado.

Le decimos cuadernillo, o booklet cuando queremos que suene nuevo. No es nuevo: tiene cuarenta años en las aulas argentinas. Lo nuevo es que dejó de ser complemento y pasó a ser el material.

Y adentro de algunos cuadernillos hay ahora actividades con inteligencia artificial.

Empiezo descartando la explicación fácil, que es la que yo mismo traía: la IA no reemplazó al libro de texto. Lo que pasó es más aburrido y más grave. El manual escolar se volvió impagable para las familias, y la política pública que lo garantiza —Libros para Aprender— cubre nivel primario, dos áreas y determinadas gestiones. Afuera de ese perímetro, el libro depende del bolsillo. Y el bolsillo dijo que no.

La IA no ocupó el lugar del libro. Ocupó el lugar del diseño de la actividad, que había quedado vacante mucho antes.

Conviene ser preciso con lo que se perdió, porque acá es fácil equivocarse. No se perdió una posición. El manual escolar nunca tuvo posición explícita: es, históricamente, el género de la voz sin sujeto, el que dice “se sabe que” y no dice quién sabe. Lo que se perdió es otra cosa, más modesta y más importante: una cadena de responsabilidad. Alguien escribía, alguien editaba, alguien revisaba, una comisión jurisdiccional seleccionaba, y todo eso quedaba impreso en una página de créditos que se podía leer y reclamar.

El cuadernillo no tiene esa cadena. A cambio puede tener algo mejor: un material armado para estos estudiantes y no para un promedio nacional. Eso es una tradición de autonomía pedagógica y no la voy a tirar por la ventana para defender a una editorial. El problema no es el cuadernillo. El problema es el cuadernillo hecho a las once de la noche, sin horas pagas de diseño, sin que nadie lo lea antes de que llegue a treinta chicos.

Es exactamente ahí donde entra la IA. No como innovación: como relleno.

“Buscá información con IA sobre este tema” no es una consigna. Es una delegación. Le pasa al modelo la tarea de construir sentido y le deja al alumno la tarea de copiar. Y lo hace sin ninguna de las advertencias que ya aprendimos a hacer sobre internet: que el resultado tiene procedencia, que la procedencia tiene sesgo, que la fluidez de una respuesta no dice nada sobre su verdad.

Un manual malo se podía discutir, contradecir, contextualizar, porque estaba fijo y se podía volver sobre él. Una respuesta generada no se puede discutir: cambia si volvés a preguntar. Le estamos pidiendo a los pibes que trabajen con una fuente que no queda quieta, sin darles ninguna herramienta para agarrarla.

Y sin embargo, la actividad buena existe y no es difícil de escribir. Es esta: pedirle al modelo una respuesta, pedirle después que se contradiga a sí mismo, y armar el trabajo del aula sobre la diferencia entre las dos versiones. El objeto de estudio deja de ser el tema y pasa a ser la herramienta. Ninguna editorial hace falta para eso. Hacen falta veinte minutos de alguien que ya sabe lo que está haciendo.

Lo cual me deja con una conclusión menos cómoda que la que traía. El problema no es que la escuela no sepa qué hacer con la IA. Hay quienes saben perfectamente. El problema es que ese saber es privado: no circula, no se revisa, no queda escrito. Cada uno lo resuelve solo y se lo lleva cuando se va.

Así que la pregunta institucional no es prohibir ni abrazar. Es más chica y más incómoda: quién firma el material que llega al aula.

Tres cosas que un equipo directivo puede empezar a escribir este cuatrimestre, sin presupuesto y sin esperar una resolución:

1. Página de créditos. Todo material propio lleva autor, fecha, versión y una línea que indique si se usó IA y para qué. Cinco minutos por cuadernillo. Reconstruye la cadena de responsabilidad que se perdió.

2. Lectura cruzada. Ningún material llega al aula sin que otra persona del departamento lo haya leído. No para censurar: para que exista el segundo par de ojos que aportaba el proceso editorial.

3. Criterio sobre la consigna. “Buscá con IA” no cuenta como actividad. Si la herramienta entra, entra con una pregunta sobre la herramienta: de dónde salió esto, qué falta, qué diría alguien que no está en el modelo.

Ninguna de las tres resuelve el problema de fondo, que es que estamos pidiendo que se haga gratis el trabajo que antes hacía una editorial con equipo pago. Eso no lo arregla una directiva interna.

Pero mientras tanto, alguien tiene que firmar.

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Hace unas semanas subí un carrusel sobre criterios de evaluación de fuentes. Diez placas, diseño prolijo, una frase mía al principio para que no arrancara en frío. Funcionó mejor que casi todo lo que había publicado antes.

El texto lo trabajé con un modelo. No lo dije. No porque quisiera ocultarlo: simplemente no se me ocurrió que hubiera que decirlo. Y esa es la parte que me quedó dando vueltas.

Porque en otros lugares sí lo digo. En un curso lo aclaro en la primera clase. En un informe lo pongo en la nota metodológica. En el repositorio, la procedencia de un recurso es un campo, no una confesión. Ahí declarar el origen suma: es lo que permite evaluar lo que estás leyendo.

En Instagram, no. En Instagram declarar el origen resta.

Qué se está comprando ahí

Meta habilitó hace tiempo el etiquetado de contenido generado o modificado con IA. Existe, está en la app, se puede activar en dos toques. La adopción voluntaria es marginal y no creo que sea por desconocimiento.

Lo que se monetiza en Instagram no es la información. Es la sospecha de que atrás hay alguien.

Un dato sigue siendo verdadero aunque lo haya redactado una máquina. Un vínculo, no. El vínculo depende enteramente de la creencia de que del otro lado hay una persona que vivió eso, que se equivocó en eso, que tardó en entender eso. Declarar IA no te arruina el dato: te arruina la creencia. Y la creencia es el activo.

Por eso la regla no escrita de la plataforma no es “no uses IA”. Es “usá lo que quieras, pero que parezca que lo viviste”.

La forma que toma

No alcanza con producir. Hay que simular experiencia. No alcanza con escribir bien: hay que sonar a alguien. Aparecen los textos con una imperfección calculada, el error tipográfico que se deja a propósito, la anécdota de infancia que encaja demasiado bien con la moraleja.

Lo artificial no desaparece. Se pule hasta que pasa por vivido.

Y acá viene la parte que me interesa profesionalmente, porque es un problema viejo con ropa nueva. En bibliotecología llamamos procedencia a la cadena que permite saber de dónde viene un documento y por qué manos pasó. Es lo que sostiene cualquier juicio sobre su valor. Sin procedencia no hay evaluación posible: solo hay impresión.

Instagram es un ecosistema documental enorme —millones de piezas por día, con capacidad real de formar criterio en la gente— construido sobre el borrado sistemático de la procedencia. No por censura. Por incentivo económico.

Lo que no me convence del diagnóstico fácil

La lectura apocalíptica sería: nada es real, todo es simulacro, estamos perdidos. No la comparto, por dos motivos.

Primero, porque la simulación de autenticidad es anterior a la IA. La publicidad hace un siglo que fabrica intimidad. El testimonio comprado, la carta del lector escrita en la redacción, la foto posada que se muestra como espontánea. Lo que cambió es la escala y el costo marginal, que ahora es cercano a cero. Eso importa, pero no es una ruptura ontológica.

Segundo, porque el problema no es que la gente no distinga. Es que no tiene por qué distinguir sola. Pedirle a cada usuario que audite el origen de cada pieza es transferirle a los individuos una responsabilidad que es de diseño de plataforma. Es el mismo movimiento que cuando le pedimos al estudiante que “verifique las fuentes” en un entorno diseñado para que verificar sea caro.

Lo que resiste el disfraz

Si todo empieza a parecer auténtico, la autenticidad deja de ser un dato observable. Deja de servir como criterio. Y ahí hay que buscar otra cosa.

Lo que resiste, hasta ahora, es lo que nadie optimizaría. El error que no conviene. La contradicción que uno no resuelve porque todavía no la entiende. El cambio de opinión declarado. La respuesta que no cierra redonda. Un modelo puede imitar todo eso —de hecho lo imita bien— pero no puede sostenerlo en el tiempo, porque no tiene nada en juego. La coherencia con lo que dijiste hace dos años, en cambio, es cara de falsificar.

No es un método. Es lo poco que me queda a mano.

Mientras tanto, algo bastante más modesto: cuando publico algo trabajado con IA, lo digo. En Instagram también, aunque ahí me cueste alcance. No como gesto moral. Como higiene profesional, que es lo único que puedo controlar.

Del Papel al Algoritmo Lectura, criterio y mediación en tiempos de inteligencia artificial.

España lo anunció en febrero. Australia lo convirtió en ley. Francia, Dinamarca y la Unión Europea avanzan. Chile y Brasil empezaron a discutirlo hace semanas. La pregunta es siempre la misma: ¿a qué edad bloqueamos el acceso de los menores a las redes sociales?

Es una buena pregunta. Pero no es la pregunta.

Y desde el oficio bibliotecario —el de mediar entre las personas y lo que circula— me cuesta no ver lo que el debate deja sistemáticamente afuera.

Primero, seamos honestos con la evidencia

El titular sugiere una certeza que la ciencia todavía no tiene.

Hay daños reales y documentados: alteraciones del sueño, comparación social, impacto en la imagen corporal, plataformas diseñadas para capturar la atención. Nada de eso es menor, y quien lo niega no está leyendo lo que hay para leer.

Pero hay una distancia enorme entre “las redes pueden hacer daño” y “prohibir por edad es la solución”. No existe un solo estudio sobre los efectos de una prohibición a gran escala. Australia es, literalmente, el primer experimento en curso, y los investigadores lo nombran así: un experimento natural que recién empezamos a observar.

Estamos legislando una certeza que todavía no tenemos. Quien defiende la prohibición invoca el principio precautorio —actuar antes de la prueba completa cuando lo que está en juego son chicos—. Es un argumento serio. Pero el principio precautorio justifica hacer algo; no justifica que ese algo sea exactamente esto.

El detalle que nadie discute: cómo se prohíbe

Acá está el punto que me interesa.

El mecanismo elegido para prohibir es la verificación de edad. Es decir: sistemas de identificación digital, certificados, aplicaciones que confirman quién sos antes de dejarte entrar. La Unión Europea baraja una verificación basada en su certificado COVID. España desarrolló una app específica.

Detengámonos ahí un segundo.

Para proteger a los menores del control algorítmico, estamos construyendo más control algorítmico. Para resguardarlos de una infraestructura de vigilancia, levantamos otra infraestructura de vigilancia, esta vez estatal y obligatoria.

Estamos proponiendo combatir el problema del algoritmo con más algoritmo.

Y lo hacemos sin preguntarnos qué pasa con el derecho de acceso a la información de todos los usuarios cuando la condición para entrar a internet es probarle al sistema quién sos.

La trampa latinoamericana

Importamos el debate sin importar las condiciones que lo hicieron posible.

España pudo proponer su prohibición porque antes construyó capacidad técnica, marco legal y una aplicación de verificación. Nosotros adoptamos la conclusión sin la infraestructura, sin la misma capacidad estatal y —esto es lo grave— con bibliotecas y escuelas muchas veces desfinanciadas.

Y ahí aparece un patrón que ya conocemos.

Prohibir es barato. Es un gesto político veloz, fotografiable, que comunica preocupación sin asumir costos. Formar criterio, en cambio, es caro, lento y no da titular: exige bibliotecarios, docentes, horas, programas sostenidos en el tiempo.

Por eso la prohibición funciona, una vez más, como coartada. Parece que hacemos algo —y técnicamente lo hacemos— mientras esquivamos lo difícil: la pregunta de quién acompaña a los chicos en el mundo que de todos modos van a habitar.

La institución ausente

¿Dónde están, en toda esta conversación, las instituciones que existen precisamente para formar lectura crítica?

Las bibliotecas no aparecen. Las escuelas aparecen como problema —”sacá los celulares del aula”—, casi nunca como respuesta. La alfabetización mediática e informacional, que es la herramienta concreta y disponible para esto, no entra en el debate. Se discute entre gobiernos, plataformas, científicos y familias. La mediación brilla por su ausencia.

Y no es casual. Reconocer a la biblioteca y a la escuela como respuesta obligaría a financiarlas. Es más simple delegar.

Porque eso es lo que las dos posturas dominantes terminan haciendo: delegar.

El “dejá que usen lo que quieran” delega la formación del criterio en las plataformas. La prohibición sin más la delega en un sistema de verificación. Parecen opuestas, pero comparten un gesto profundo: sacan a la mediación humana del centro.

Y la mediación es, justamente, nuestro oficio.

La pregunta de verdad

La prohibición no protege a los menores. En el mejor de los casos, demora el contacto. En el peor, lo empuja a rincones menos vigilados, como advierten hasta las propias plataformas —interesadas, claro, pero no por eso equivocadas en ese punto.

Lo que la prohibición sí hace, sin querer, es revelar algo incómodo: que no tenemos una respuesta de acompañamiento. Que ante una infancia conectada, la única herramienta que el sistema encuentra es el bloqueo. Que la mediación, como capacidad social instalada, no existe o no la estamos financiando.

La IA no creó la crisis de identidad de las bibliotecas: la mostró. Las redes no crearon nuestra incapacidad de acompañar la lectura digital de los chicos: la dejaron al descubierto.

La pregunta no es a qué edad bloqueamos.

Es a qué edad empezamos a enseñar a leer el algoritmo. Y quién, concretamente, se sienta al lado a hacerlo.

Esa segunda pregunta tiene una respuesta que ya existe, está formada y espera ser convocada.

El problema es que casi nadie la está nombrando.

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Preguntale hoy a tu institución si existe un documento interno, con fecha y responsable, donde conste una decisión sobre el uso de su acervo por sistemas de inteligencia artificial.

Si la respuesta es no, no hay política. Hay una expectativa.

Escribo esto después de leer a Seth Godin sobre lo que llama el arte de celebridades: obras que no necesitan estar bien hechas, ni ser históricamente importantes, ni estéticamente únicas. Solo necesitan ser famosas. Godin cierra diciendo que la fama llega recién cuando entra en acción la industria publicitaria, y que es más impredecible de lo que nos gustaría admitir.

Describe bien el fenómeno y nombra mal su causa.

Cuando decimos que la visibilidad es impredecible, estamos afirmando que nadie la decide. En nuestro campo eso es sencillamente falso. La visibilidad de una obra fue durante siglos una decisión profesional documentada: qué encabezamiento recibe, en qué colección entra, con qué descriptores se recupera, qué se digitaliza primero y qué espera veinte años dentro de una caja. Le pusimos nombres técnicos —indización, política de desarrollo de colecciones, priorización de digitalización— y le asignamos presupuesto. Nada de eso fue azar. Fue criterio, y el criterio siempre tuvo autor.

Lo que cambió no es que la visibilidad se haya vuelto impredecible. Es que dejó de estar documentada.

Los modelos de lenguaje también decidieron qué se encuentra. Consumieron acervos digitales a una escala que ninguna institución puede auditar, y devuelven respuestas donde el origen no aparece por ninguna parte. No hay campo de procedencia. No hay reciprocidad. No hay una política de indización que se pueda discutir o apelar. Hay un texto fluido que se presenta como si no le debiera nada a nadie. Y si nuestros repositorios institucionales, sostenidos con financiamiento público, están adentro de ese corpus, la única forma de saberlo sería que alguien del otro lado lo declarara. No lo declara nadie.

Es la misma función que cumplía el catálogo, ejercida por fuera de la institución y sin obligación de rendir cuentas.

Acá conviene no tomar el atajo. La pregunta “¿la IA usó nuestros datos?” se contesta con indignación y ahí se agota. Sirve para un posteo, no para una gestión. La pregunta útil es más incómoda: si la mediación se desplazó del índice al modelo, ¿qué parte de nuestra función seguimos ejerciendo y cuál delegamos sin habernos enterado?

Formulada así deja de ser una queja y se vuelve un problema de gobernanza. Y los problemas de gobernanza tienen firma.

Hay cuatro cosas que cualquier institución puede definir esta semana sin esperar legislación alguna. Primero, qué licencia rige efectivamente su repositorio y si esa licencia dice algo sobre uso para entrenamiento. Segundo, si su acervo es rastreable por sistemas automatizados, y si esa condición fue una decisión o una omisión que nadie revisó. Tercero, qué respuesta institucional existe si mañana se documenta que su contenido integra un corpus de entrenamiento: hoy, en la enorme mayoría de los casos, la respuesta es ninguna. Cuarto, quién tiene la atribución de decidir sobre esto. Si no hay nadie, esa es la primera decisión y es gratis.

Ninguna de las cuatro requiere consenso regional ni presupuesto extraordinario. Requieren que alguien firme.

Esta es exactamente la distancia que venimos midiendo desde el Observatorio de IA y Bibliotecas en América Latina. La brecha no separa a las instituciones que saben de las que no saben. Separa a las que informan de las que deciden. Producir boletines, compartir novedades y capacitar al equipo es informar. Firmar un documento que establece qué se permite, qué se declara y quién responde es decidir.

Casi todo nuestro campo está haciendo lo primero con enorme dedicación. Me incluyo: durante bastante tiempo confundí difundir el problema con haber tomado una posición sobre él.

Godin pregunta qué haría falta para que tu obra sea célebre. Es una buena pregunta para quien produce arte y una pregunta inútil para quien administra un acervo público.

La nuestra es más barata de responder y más difícil de sostener: ¿alguien está indexando tu colección ahora mismo, y hay algo escrito al respecto?

Si tenés ese documento, quiero verlo. Estamos reuniendo casos institucionales para el Informe N°2 del Observatorio en observatorioiabibliotecas.org/casos/. Si no lo tenés, el formulario también sirve: la ausencia de política es un dato, y hasta ahora es el dato más frecuente.

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En 2005 prohibimos Wikipedia porque cualquiera podía editarla. Aceptábamos manuales que nadie podía auditar.

Prohibimos la fuente más transparente que teníamos a mano, invocando la transparencia.

Cuando Wikipedia entró en las aulas la respuesta fue rápida y casi unánime: no se cita. La justificación era la confiabilidad. Cualquiera puede editar, no hay autoridad reconocible, no hay revisión de pares.

El argumento era flojo entonces y envejeció peor. En temas de actualidad y tecnología, Wikipedia resultó más actualizada y bastante más auditable que el manual que sí aceptábamos, porque su historial de ediciones expone la discusión que la produjo. Un manual no muestra sus costuras. Wikipedia no puede ocultarlas.

El problema nunca fue prohibir. Fue prohibir con el argumento equivocado, porque un argumento equivocado no deja aprendizaje transferible.

La objeción correcta jamás la formulamos: Wikipedia no enseñaba a evaluar fuentes. Tampoco lo hacía la enciclopedia impresa, ni la base de datos suscripta, ni el paper indexado. Ninguna herramienta lo hace sola. Lo que hicimos fue delegar en el formato una función que era pedagógica y profesional: enseñar a preguntar de dónde viene esto, quién lo sostiene, qué intereses tiene, cómo lo verifico.

En vez de construir criterios, construimos listas. Fuentes permitidas, fuentes no permitidas. Fue más rápido, se podía pegar en un reglamento y no obligaba a formar a nadie.

Una lista no se transfiere. Un criterio sí.

Veinte años después llega un sistema que produce texto plausible sin historial de ediciones, sin discusión visible, sin trazabilidad de fuentes. Es decir: sin exactamente aquello que hacía verificable a Wikipedia. Y esta vez la reacción institucional se partió en dos, las dos igual de cómodas. Una repite el manual de 2005 con más tecnología encima: prohibir, detectar, sancionar. La otra abrió la puerta de par en par, compró licencias, armó el taller de prompts y llamó a eso innovación.

Le tuvimos miedo a una herramienta que mostraba su discusión. Adoptamos sin preguntar una que no muestra nada.

En el medio, la pregunta que ordena todo sigue sin hacerse: ¿qué tiene que poder hacer un estudiante, un docente o un bibliotecario frente a un texto cuyo origen no puede reconstruir?

Eso no se resuelve con un reglamento de tres líneas ni con una capacitación de dos horas.

Una política de uso de IA que sirva para algo define, como mínimo, cuatro cosas. Qué se declara: en qué momento y con qué nivel de detalle se explicita que hubo asistencia de un sistema generativo, entendiendo que la declaración no es una confesión sino un dato de procedencia, igual que una cita. Qué se verifica: qué afirmaciones exigen contrastación con fuente identificable antes de circular, con atención particular a las referencias bibliográficas, que es donde estos sistemas fallan con más convicción. Qué queda registrado: si la institución conserva algún rastro del proceso y por cuánto tiempo. Y quién responde, que es el punto que casi ninguna política menciona y el único que la vuelve exigible.

Nada de eso es una lista de herramientas permitidas. Es un criterio, y por eso sobrevive a la próxima herramienta.

Hacé la prueba esta semana. Pedile a tu institución su política de IA. Si te muestran un documento que nombra productos concretos, tal chatbot sí, tal otro no, tenés una lista con fecha de vencimiento escrita en el título. Si el documento define qué se declara, qué se verifica y quién firma, tenés una política. La proporción entre unas y otras, en el relevamiento que venimos haciendo, es incómoda de publicar.

Y me incluyo en la incomodidad: buena parte de lo que enseñé sobre búsqueda y evaluación de fuentes durante esos veinte años también terminó siendo una lista bien hecha.

Wikipedia nos dio veinte años para construir criterios de evaluación de fuentes en condiciones amables: una herramienta transparente, gratuita, con la discusión a la vista.

Los usamos para hacer listas.

Ahora llegó una tecnología opaca, cara, con incentivos comerciales y sin historial de ediciones.

Y no tenemos veinte años.

Esto es lo que trabajo en DPA Labs. No enseño herramientas: las herramientas cambian cada seis meses y el taller se vence antes que el certificado. Trabajo criterios de verificación, declaración y responsabilidad institucional, que es lo único que sobrevive al próximo lanzamiento. Si querés que lo lleve a tu equipo, escribime a delpapelalalgoritmo@gmail.com.

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Vivimos rodeados de titulares que prometen revoluciones, trabajos sustituidos, inteligencias casi humanas y economías sostenidas por chips.
La inteligencia artificial parece el nuevo oro digital.
Pero ¿y si lo que realmente necesitamos no es más espuma, sino menos?

🫧 El momento de la burbuja

Paul Ford, en su artículo para Wired, plantea algo que pocos se animan a decir:

“A todos nos conviene que la burbuja de la IA estalle.”

No por pesimismo, sino por salud mental y tecnológica.
Porque cuando todo es hype, cuando cada avance se vende como una profecía, dejamos de ver lo que importa: para qué y para quién sirve realmente esta tecnología.

Incluso Sam Altman (OpenAI) y Mark Zuckerberg reconocen que esto puede ser una burbuja.
Y si los arquitectos del sistema lo dicen, tal vez sea hora de escuchar.

🪩 ¿Qué significa “que estalle”?

No se trata de un colapso, sino de un aterrizaje.
De dejar atrás el espectáculo para que la IA se vuelva una herramienta cotidiana, más útil y menos deslumbrante.

Ford recuerda el estallido de las puntocom:
muchas empresas desaparecieron,
pero quedó la infraestructura que hizo posible Internet tal como la conocemos.

Con la IA podría pasar lo mismo:
menos promesas imposibles, más experimentación genuina.
Menos empresas que venden humo, más gente creando sentido.

🧠 Lo que ganamos cuando baja el ruido

Cuando una burbuja se desinfla, emergen los que trabajan en serio.
Los que no buscan atención, sino comprensión.

📚 En educación, en bibliotecas, en ciencia, en cultura digital…
la normalización de la IA puede ser una buena noticia:

• Deja de ser un espectáculo para volverse herramienta de trabajo real.

• Se libera del discurso apocalíptico y entra en la vida cotidiana.

• Nos permite pensarla con calma, sin la presión del mercado ni el miedo al reemplazo.

🏛️ Bibliotecas después del hype

Cuando el ruido baje, las bibliotecas pueden ocupar un lugar central.
Ser espacios de mediación tecnológica, donde la IA se use para organizar, analizar y cuidar la información.
No por moda, sino por ética y por misión.

El día que la IA deje de ser “novedad”
podrá empezar a ser cultura.

⚖️ Desafíos de un aterrizaje suave

Claro, que la burbuja estalle no significa que todo se resuelva:

• Habrá que enseñar, regular, formar.

• Evitar que el poder de cómputo y los datos queden en manos de unos pocos.

• Y sobre todo, resistir la tentación de convertir cada herramienta en dogma.

🌱 Menos milagros, más humanidad

Que la burbuja estalle puede ser, paradójicamente, el comienzo de algo más sano.
Un tiempo donde la IA deje de vender ilusiones y empiece a acompañar procesos reales.
Donde pensar no sea un lujo, sino una práctica cotidiana.

🪶 En el fondo, lo que necesitamos no es una nueva burbuja, sino una nueva ética.
Y quizás, como toda buena biblioteca, un poco de silencio para escuchar lo que de verdad importa.

📔 Del Papel al Algoritmo
Reflexiones críticas sobre tecnología, cultura y bibliotecas en la era digital.
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Un estudiante llega al mostradorcon un texto de cuarenta páginas y fecha de entrega. No pide ayuda para leerlo. Pide ayuda para no leerlo.

No lo dice así, claro. Dice que necesita “lo principal”. Y tiene sus razones: trabaja, viaja dos horas, cursa cuatro materias. El atajo no es pereza. Es aritmética.

Ahí está el problema completo, y no se arregla con un reglamento de uso.

Porque hay una pregunta que ninguna herramienta contesta en nuestro lugar: quién decide qué vale la pena leer, pensar y conservar. Durante siglos esa decisión tuvo un oficio y un nombre. Hoy hay sistemas que prometen tomarla más rápido y sin roce.

Una sola tesis, en tres frentes: el criterio no se delega.

Primero, la mediación

La biblioteca nunca fue depósito. Fue siempre el lugar donde alguien decidía qué entraba, cómo se ordenaba, para quién y —esto se dice poco— qué quedaba afuera. Elegir, descartar, recomendar, callar. Eso es trabajo intelectual, aunque el organigrama lo cuente como tarea administrativa.

En el aula pasa lo mismo. Enseñar es poner algo delante de alguien y dejar otra cosa a un costado.

La IA nos propone dejar de hacerlo. Que el sistema cure, que el sistema resuma, que el sistema sugiera. El riesgo no es que lo haga mal. Es que lo haga lo bastante bien como para que dejemos de notar que alguien debería estar decidiendo.

Defendemos el oficio, y no por miedo al desempleo. Por algo más sencillo: cuando nadie media, alguien igual decide. Una empresa, un modelo, una lógica de optimización que nunca votamos.

Segundo, la soberanía

Acá conviene bajar de la abstracción.

Los modelos que usamos todos los días se entrenaron con corpus donde la producción intelectual latinoamericana aparece de a ratos y casi siempre traducida, resumida o citada de segunda mano. Pedile a cualquiera de ellos una bibliografía sobre bibliotecas populares argentinas y vas a ver el resultado: nombres que no existen, DOI inventados, y en el mejor de los casos tres autores del norte global explicando nuestra región.

No es una falla técnica que se corrija con la próxima versión. Es una jerarquía epistémica funcionando exactamente como fue construida. Somos hipervisibles como paisaje y casi invisibles como pensamiento.

Entonces la pregunta no es solamente cómo usamos la IA. Es de quién es la IA que usamos.

Soberanía, acá, significa cosas modestas y verificables. No confundir disponibilidad con neutralidad. Preferir, cuando se puede, herramientas que podamos correr, entender y sostener. Saber que cada vez que subimos una colección, una consulta de referencia o el dato de un estudiante a un sistema que no controlamos, tomamos una decisión política, la nombremos o no.

La biblioteca y la escuela son de los pocos lugares que todavía piensan el acceso como derecho y no como suscripción. Eso las vuelve trincheras aunque no se hayan anotado para la pelea.

Tercero, la fricción

Vuelvo a la estudiante del principio.

Le pide a un sistema que le resuma el texto y obtiene, en segundos, una versión limpia. Cumplió la consigna. Y se perdió justo lo que esa lectura venía a dejarle: el rato de no entender, la vuelta atrás, la discusión con el autor, la pregunta propia que aparece recién en la página veinte.

Recibió la conclusión sin atravesar el razonamiento.

Eso no es ineficiencia corregida. Es pensamiento que dejó de ocurrir. Y el criterio que no se ejercita se atrofia como cualquier otra cosa.

La promesa más seductora de la IA no fue nunca que escribe por nosotros. Fue que nos ahorra leer. Y la trampa está en el supuesto: que el esfuerzo era el obstáculo, cuando muchas veces el esfuerzo era la lectura.

Por eso la biblioteca y el aula tienen que seguir siendo lugares donde se puede leer despacio. Un refugio para el rodeo, en una cultura que paga el atajo.

Entonces

Mediación, soberanía y fricción no son tres temas. Son el mismo problema mirado desde tres lados. En el centro está siempre la misma decisión.

La inteligencia artificial se va a quedar. No hace falta combatirla ni idolatrarla: alcanza con tensionarla, usarla cuando suma e interrogarla siempre. Nuestro oficio nunca fue manejar el soporte —el papel, la ficha, el archivo, el algoritmo—. Fue sostener el juicio.

Del papel al algoritmo, sin entregar aquello con lo que se leen los dos.

La estudiante del mostrador se llevó su resumen. La próxima vez tal vez le ofrezca otra cosa. Todavía no sé bien cuál.

📍 Del Papel al Algoritmo

Reflexiones sobre bibliotecas, educación y cultura en la era digital.

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Hay una frase que, si este borrador avanza, va a dejar de existir.

Dice así: promover el acceso igualitario al libro, bibliotecas públicas, populares, escolares, universitarias y sindicales, así como a los archivos, centros de información, documentación y difusión literaria.

Es el inciso g del artículo 3 de la Ley del Fomento del Libro y la Lectura N° 25.446, sancionada en junio de 2001. La versión que propone el Ministerio de Desregulación lo reemplaza por esto:

Promover el acceso igualitario al libro.

Punto. Ahí termina.

El acceso queda. Las instituciones que lo hacen posible, no. Como si un libro llegara solo a las manos de alguien.

Todo el debate de esta semana pasa por otro artículo del mismo borrador: el 15, que deroga la Ley 25.542, la del precio uniforme. Ahí están los comunicados, el cruce del ministro con un periodista, las notas de los diarios. No voy a discutir eso acá; hay gente haciéndolo bien y con datos.

Lo que casi nadie está leyendo es el artículo anterior. El 14 no toca el precio de ningún libro. Toca la ley que define qué hace el Estado con la lectura, y ahí es donde vivimos nosotros.

Conseguí el borrador completo y lo leí. Ciento cuarenta y cuatro páginas, trescientos cuarenta y nueve artículos, once títulos que van del gas licuado a la marina mercante. Aclaro antes de seguir: es un anteproyecto que todavía no ingresó al Congreso, y desde el propio Ministerio dijeron que el texto no está cerrado.

Busqué la palabra biblioteca en todo el documento. Aparece dos veces.

En la ley que se quiere modificar aparece once.

Qué biblioteca queda en pie

Vale mirar cuáles son las dos que sobreviven, porque dicen bastante.

Una pide preservar el patrimonio a través del desarrollo de las bibliotecas y los archivos. La otra, favorecer el acceso de las personas con discapacidad a las bibliotecas y a las técnicas de audición de textos.

Ninguna es menor. Preservar el patrimonio documental es una obligación del Estado, y la lectura accesible es un derecho, no un favor: es lo que permite que alguien ciego o con baja visión pueda leer un libro en braille, en audio, en macrotipo, en un archivo digital bien estructurado.

Pero fijate qué tienen en común las dos frases. En las dos, la biblioteca es aquello que se preserva o aquello a lo que se accede. Nunca la que hace. Es el objeto, no el sujeto.

Y eso importa especialmente acá, porque la lectura accesible no aparece sola. Alguien la produce. Alguien convierte un texto a un formato utilizable, lo cataloga, lo presta, enseña a usarlo. Ese trabajo tiene un nombre y un oficio, y es exactamente la palabra que el borrador no menciona nunca.

Hay algo más, y es lo que menos esperaba encontrar. En la ley vigente el artículo 3 tiene un tercer inciso sobre este tema: exime de todo gravamen a las ediciones destinadas a personas no videntes y manda favorecerlas mediante subsidios estatales. Es el único de los tres que pone plata.

En el borrador no está.

Quedan las dos declaraciones y desaparece el instrumento. La lectura accesible sigue enunciada como objetivo y deja de tener con qué sostenerse.

Del resto no hay nada. Ni una línea sobre prestar, sobre formar lectores, sobre acompañar a alguien que no sabe qué está buscando, sobre enseñar a distinguir una fuente de otra en un entorno donde la información sobra y el criterio escasea. Esa es la biblioteca de 2026: la que trabaja con brecha digital, con desinformación, con chicos que llegan sabiendo usar un teléfono y sin saber evaluar nada de lo que encuentran en él.

En el Título III del borrador, el que legisla sobre el libro y la lectura, no aparece ni una vez la palabra lector. Tampoco la palabra digital. Y la palabra alfabetización no aparece en ninguna de las ciento cuarenta y cuatro páginas.

Después busqué la palabra bibliotecario. Cero. No figura una sola vez en trescientos cuarenta y nueve artículos.

Y esas dos frases sobre bibliotecas no las escribió el Ministerio. Están tal cual en la ley de 2001. En el artículo 3 había tres menciones: el borrador conservó las dos que describen a la biblioteca como lugar y eliminó la única que la mostraba haciendo algo.

No es una definición vieja heredada. Es una elección entre tres.

Los nueve artículos

El artículo 14 del borrador dice, textual, que se derogan los artículos 6°, 7°, 8°, 9°, 10, 13, 17, 18 y 20 de la Ley del Fomento del Libro y la Lectura.

Vale traducir qué era cada uno.

El 6 creaba la Comisión Asesora del Libro y sentaba en ella al director de la Biblioteca Nacional, al director coordinador de la Biblioteca del Congreso, al presidente de la CONABIP y a un representante de la Asociación de Bibliotecarios Graduados. Cuatro lugares donde el oficio estaba, por ley, en la mesa donde se define qué hace el Estado con la lectura.

El 7 obligaba a que esa mesa tuviera representación rotativa de las seis regiones culturales del país. El 8 fijaba sus funciones. Sin el 6, los dos quedan sin objeto.

El 9 y el 10 creaban el Fondo Nacional de Fomento del Libro y la Lectura y definían con qué se financiaba.

El 13 eximía de obligaciones tributarias a los autores que editan sus propios libros.

El 17 obligaba al Estado a promover la adquisición de obras para bibliotecas públicas y populares, archivos y centros de documentación, y la modernización de los centros bibliográficos.

El 18 habilitaba al Estado a comprar al menos el cinco por ciento de la primera edición de cada libro argentino que enriqueciera la bibliografía nacional.

El 20 mandaba coordinar programas de capacitación para autores, trabajadores gráficos, libreros, bibliotecarios y traductores.

De un objetivo a un procedimiento

Ahora mirá lo que pasa con el inciso b del artículo 3, que el borrador no deroga: reescribe.

La ley vigente le pide al Estado incrementar y mejorar la producción editorial nacional, para que el sector responda a los requerimientos culturales y educativos del país en condiciones adecuadas de calidad, cantidad, precio y variedad.

El borrador le pide fomentar un marco competitivo y transparente. Nada más.

El Estado deja de tener un objetivo y pasa a tener un procedimiento. Deja de perseguir un resultado —que haya más libros, mejores, más variados, más accesibles— y pasa a garantizar que la competencia funcione. Lo que se produzca, se verá.

Sumale las derogaciones y la escena se ordena sola. Sin comisión asesora no hay articulación: no queda ningún lugar donde bibliotecas, editores, escritores, gráficos y las seis regiones del país se sienten a coordinar algo. Sin fondo no hay financiamiento. Sin compra pública no hay demanda que sostenga lo que el mercado no sostiene. Y el artículo 12 del borrador establece que la autoridad de aplicación será la Secretaría de Cultura, o quien designe el Poder Ejecutivo en su reglamentación.

Ahí aparece el patrón, y una vez que lo ves ya no lo podés dejar de ver. El borrador conserva los enunciados y deroga los mecanismos. Quedan los objetivos, se van las herramientas. Sigue escrito que hay que promover el acceso igualitario al libro, y desaparece todo aquello con lo que el Estado lo promovía.

La política de la lectura no se elimina. Se reduce a su forma más simple: que haya un mercado y que funcione. Lo demás queda librado a la decisión administrativa de turno.

Lo que hay que conceder

No quiero venderte una indignación cómoda, así que corresponde decir tres cosas.

La primera es que esta ley nunca funcionó entera. Nació promulgada parcialmente: el 25 de julio de 2001 el Ejecutivo observó los artículos 11, 12, 16 y 26, que eran los que eximían de IVA a la producción y comercialización de libros, liberaban de gravámenes la exportación y la importación, y eximían de ganancias a los derechos de autor. El capítulo económico se cayó antes de entrar en vigencia. Lo que quedó en pie fue la arquitectura institucional: la comisión, el fondo, la compra, la capacitación. Justo lo que ahora se deroga. A esta ley le vetaron la mitad hace veinticinco años y ahora le derogan casi todo el resto.

La segunda es que varios de esos artículos eran facultativos. El 18 dice que el Estado podrá adquirir, no que deba. Nunca obligó a nadie.

Y la tercera, la más incómoda: no tengo cómo verificar cuánta plata movió realmente el Fondo Nacional en los últimos años, ni si estuvo activo. Es posible que buena parte de todo esto haya sido letra muerta.

Pero letra muerta y letra derogada no son lo mismo. Una se reactiva con una decisión administrativa. La otra hay que volver a escribirla en el Congreso, y eso puede tardar otros veinticinco años.

Y hay algo que sí sobrevive: el artículo 19 no se toca. Sigue obligando al Presupuesto a contemplar cada año la partida para abastecer de material bibliográfico a las bibliotecas públicas, la red de bibliotecas populares y los alumnos de escasos recursos. Queda escrito, sin fondo que lo canalice y sin el artículo 17 que ordenaba las compras. El patrón otra vez.

Quién está en la mesa

Esta semana, discutiendo con un periodista sobre el otro artículo, el ministro escribió algo que explica los dos. Dijo que tanto su opinión como la de su interlocutor son irrelevantes, y que la única opinión relevante es la del consumidor.

La biblioteca existe exactamente para ellos. Es la institución que separa el derecho a leer de la capacidad de pagar. Por eso no aparece en un marco donde el mercado es la única forma de existir: no porque haya un plan contra las bibliotecas, sino porque en ese marco la biblioteca no se puede ni siquiera nombrar. No mide, no factura, no elige.

Y se nota en quién está discutiendo esto. La carta abierta del sector la firman veinte entidades: cámaras del libro, de papelerías, de librerías independientes, la SADE, el PEN, ALIJA, la Asociación de Dibujantes, la de Reporteros Gráficos, la Carrera de Edición de la UBA, un centro de estudios de la UNSAM, una federación económica provincial. Ninguna firma bibliotecaria.

La Cámara Argentina del Libro sí mencionó a las bibliotecas: dijo que el artículo 14 elimina herramientas centrales para la política bibliotecaria. Y tiene razón. Pero mirá la escena completa. Alguien habla de nosotros. Nadie habla con nosotros.

Durante un rato creí que era distracción nuestra. Me equivoqué.

Porque el sector habló. Elsa Tañski, presidenta de la Biblioteca Popular Sarmiento de Santa Ana, delegada ante la CONABIP, viene explicando desde el 21 de julio qué le pasa a una biblioteca popular si esto avanza. Las asociaciones de bibliotecas del país empezaron a articular reclamos para frenar la iniciativa en el Congreso. Si conoces alguna expresión ponla en los comentarios así nos enteramos.

Habló seis días antes que yo. En una FM de Santa María de las Misiones, en dos portales misioneros, en un diario de Posadas. Nada de eso llegó al debate nacional.

Por eso importaba el artículo 6, y por eso importaba el 7. No eran privilegios de un gremio: eran el único mecanismo que obligaba a que en la mesa donde se decide la política del libro hubiera alguien que no vende nada, y alguien que no vive en Buenos Aires.

Lo que queda

La biblioteca no desaparece del borrador. Sobrevive como patrimonio que se preserva y como destino al que hay que poder llegar. Nunca como la que hace llegar.

Lo que desaparece es la biblioteca que hace algo: la que compra, la que presta, la que acerca, la que convierte un texto a un formato que alguien pueda leer, la que enseña a leer lo que hoy nadie enseña a leer. Y el bibliotecario, entero.

¿Esto es política bibliotecaria? Un patrimonio que se preserva, un destino al que hay que poder llegar, y nada más. Sin mesa donde discutirlo, sin fondo que lo financie, sin nadie obligado a escucharnos.

Un gobierno puede decidir que leer es una preferencia privada que cada uno resuelve con su presupuesto. Es una decisión que hay que discutirla como tal, de frente. Lo que no se puede es tomarla en el artículo 14 de un paquete de trescientos cuarenta y nueve, entre el gas en garrafas y la marina mercante, mientras todos miramos el artículo 15.

El borrador todavía no entró al Congreso. Después se discute otra cosa.

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La semana pasada discutí en X con un profesor que había compartido contenido xenófobo sobre los argentinos.

Entré a su perfil, como hace cualquiera antes de contestar. Da clases. Publica sobre educación. Tiene la formación completa para hacer exactamente lo que no hizo: mirar de dónde salía eso que estaba compartiendo, quién lo firmaba, con qué intención circulaba.

Le contesté mal, con más ganas de ganar que de entender. Después me quedé pensando, y lo que me quedó no fue la bronca. Fue el reconocimiento. Yo hice ese gesto muchas veces. Vos también. El pulgar que comparte antes de que el cerebro llegue.

Y ahí hay un problema que me viene incomodando hace meses, porque toca el centro de mi oficio.

La alfabetización mediática que enseñamos nació para otro mundo. Se construyó cuando el problema era la escasez y la estabilidad: pocas fuentes, soportes que duraban, autoridades identificables. Enseñamos a preguntar quién firma, dónde se publica, qué intereses hay detrás, cuándo se escribió. Es un método excelente. Los bibliotecarios lo perfeccionamos durante décadas y no pienso abandonarlo.

Pero ese método supone un lector que se detiene.

Toda la infraestructura de evaluación de fuentes está diseñada para alguien que hace una pausa frente a un documento. Y la plataforma fue diseñada, con precisión quirúrgica, para eliminar esa pausa. El gesto de compartir dura dos segundos y está optimizado para que dure dos segundos. Entre el estímulo y la reacción no hay lugar donde meter una currícula.

Por eso digo que la alfabetización mediática no fracasó por falta de aplicación. Llega tarde por diseño.

El problema se corrió de lo cognitivo a lo afectivo. Compartimos lo que confirma quiénes creemos que somos, y lo hacemos antes de que la pregunta por la verdad alcance a formularse. La desinformación eficaz no engaña: halaga. Te ofrece una versión del mundo donde vos ya tenías razón, y te la ofrece en el momento exacto en que estás con el teléfono en la mano y algo de bronca encima.

Contra eso, saber evaluar una fuente sirve tanto como saber nutrición a las tres de la mañana frente a la heladera.

Las últimas semanas dieron el caso de laboratorio. Una captura que denunciaba una campaña paga contra la Argentina resultó fabricada, probablemente con IA, y amplificada por cuentas paródicas patrocinadas por casas de apuestas. La desmentida existió, fue rigurosa y llegó rápido. Circuló infinitamente menos que la mentira. Millones de personas escolarizadas en países con programas de alfabetización mediática vigentes desde los años noventa compartieron material falso sin detenerse. En el Norte y en el Sur.

Con una diferencia que no conviene borrar: la falla es global, las consecuencias no. Cuando un lector del Norte comparte una caricatura del Sur, refuerza un lugar común que no le cuesta nada. Cuando nosotros compartimos la conspiración que nos explica, nos hundimos más en el papel que ya nos habían asignado. El mismo error, repartido de manera desigual.

Y entonces aparece la pregunta que me viene incomodando hace meses: qué enseñamos ahora.

Tengo una sospecha sobre por qué nuestros talleres no llegan a ese lugar. Enseñamos a verificar con material ajeno. Le damos al participante una noticia falsa sobre un tema que no lo toca, y el participante verifica perfecto, porque verificar sin estar involucrado es fácil. Después sale del aula, abre el teléfono y se encuentra con algo que le confirma lo que ya odiaba, y toda la técnica se evapora. No falló la técnica. Nunca la probamos en las condiciones en las que se usa.

Yo enseñé así durante años, así que esto es una autocrítica antes que un diagnóstico ajeno.

Lo que habría que enseñar es más incómodo y más simple: a verificar lo que uno quiere que sea verdad. Pedirle a cada persona que traiga algo que compartió con entusiasmo en el último mes, y trabajar sobre eso. La primera reacción va a ser defensiva. Ahí empieza la clase. Porque la competencia que falta no se mide chequeando una fuente hostil, se mide en la capacidad de sostener la duda cuando el material nos halaga.

Es una pedagogía del propio archivo. Y es rarísimo que los bibliotecarios, que sabemos como nadie que toda colección revela a quien la armó, no la hayamos aplicado todavía a la colección involuntaria que cada uno construye compartiendo.

El profesor con el que discutí no necesitaba un curso de fuentes. Ya lo tenía. Necesitaba algo que ninguno de nosotros le enseñó: mirar lo que compartió como quien mira un estante propio y se pregunta por qué eligió ese libro.

Yo tampoco lo aprendí en ningún lado. Lo estoy escribiendo mientras lo pienso.

El jueves cerré preguntándote cuántas veces compartiste esta semana algo que confirmaba lo que ya pensabas. La dejé como pregunta retórica, y no debería haberlo sido.

Andá a buscarlo. Fijate qué compartiste, y contame qué encontraste cuando lo miraste con la técnica que ya sabés usar con lo ajeno.

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Empezó después del partido con Egipto, cuando dimos vuelta un 2 a 0. Se profundizó tras el cruce con Inglaterra y la bandera de Malvinas. Para la final ya éramos el personaje negativo del torneo: tramposos, sucios, favorecidos por la FIFA. Una nación esencialmente racista. The Sun se despidió de “los matones de Buenos Aires”. El Telegraph, que días antes nos había llamado “maestros de las artes oscuras”, tituló la crónica de la final así: “España gana el Mundial en un triunfo del fútbol sobre la delincuencia argentina”. La nota abre con un marcador: Fútbol 1, Delincuentes 0.

Cuatro años atrás, en Qatar, el mundo lloraba con Messi. ¿Qué cambió?

Los números dan la escala. Entre el 11 de junio y el 20 de julio, una consultora rastreó 826.000 menciones que nos definían como país racista, 764.000 que nos vinculaban con Israel, 688.000 alrededor de “ArgenFIFA” y “Mundial amañado”. Casi 2,7 millones de publicaciones. Ahí ya no hay conversación. Hay infraestructura funcionando a pleno.

Pero acá viene lo que de verdad me interesa.

Frente a esa ola circuló una captura: el mail de una agencia llamada PR360 Sports que supuestamente pagaba a cuentas futboleras para instalar la narrativa del partido robado. Era la prueba. Al fin teníamos el culpable con nombre y apellido. Se viralizó en horas.

La agencia no existe. El mail tiene indicios de haber sido generado con inteligencia artificial. Y buena parte de las cuentas que lo difundieron eran paródicas, patrocinadas por casas de apuestas.

Leelo de nuevo, despacio.

La prueba de la campaña era tan fabricada como la campaña. Nos indignamos con material falso contra el material falso que nos indignaba. Y en el mismo período circuló un video hecho con IA de hinchas argentinos golpeando a un mexicano, capturas inventadas del Kun insultando al padre de Lamine Yamal, un audio falso atribuido a Máximo Kirchner. La máquina alimentó las dos trincheras. Con el mismo combustible y el mismo margen de ganancia.

Por eso dejé de preguntarme quién financió la campaña. Empecé a preguntarme por qué no necesita financiamiento para funcionar.

La campaña antiargentina no habla de fútbol: muestra cómo el algoritmo distribuye al Sur global. Las plataformas no reparten países. Reparten personajes. Y al Sur le ofrecen casi siempre el mismo papel: el tramposo, el violento, el atrasado, el que hace ruido. La caricatura viaja rápido porque es liviana, porque no exige contexto, porque paga en reacción inmediata. La complejidad no escala. Un hilo sobre la historia migratoria argentina no compite contra veinte segundos que confirman un prejuicio.

Hay un dato que lo prueba mejor que cualquier argumento mío. Durante el Mundial hubo apoyo a la selección en Asia y en buena parte de América Latina. Existió. Se publicó. Nadie lo vio. Esos contenidos tuvieron una fracción de la visibilidad de los que nos acusaban.

Y esto conecta con algo que vengo sosteniendo hace tiempo: los mismos sistemas que subrepresentan la producción intelectual del Sur en sus corpus son extraordinariamente eficientes para amplificar su caricatura. Invisibles como pensamiento, hipervisibles como meme. No es una contradicción del sistema. Es el sistema.

Ojo con la trampa simétrica. La respuesta tampoco puede ser el nacionalismo defensivo. Los cantos racistas de 2022 existieron y fueron repudiables. Un país no se defiende negando lo que hizo mal; se defiende negándose a ser reducido a eso. La caricatura funciona precisamente porque toma un fragmento real y lo convierte en esencia. Desmontarla exige más honestidad, no menos. Y exige no devolver el golpe: convertir a España, o a Inglaterra, o a México en el nuevo villano del reparto es hacer exactamente lo que se nos hizo, con la misma herramienta.

Digámoslo con todas las letras: al final de la caricatura hay cuerpos. En estas semanas hubo denuncias de agresiones a argentinos en el exterior. El meme no se queda en la pantalla.

Ahora, ¿qué tiene que ver todo esto con una biblioteca?

Todo. Porque lo que vimos estas semanas es un simulacro a escala planetaria del problema que las bibliotecas y las aulas enfrentan todos los días: narrativas que escalan más rápido que su verificación, pruebas fabricadas con IA que confirman lo que ya queríamos creer, indignación que se monetiza, una infraestructura opaca que decide qué vemos sin que podamos auditarla. Chequeado desarmó la captura de PR360 y la desarmó bien. Igual circuló mil veces más que su desmentida. Ese es el problema, y no se resuelve con más verificadores.

Si un país entero, con periodistas, consultoras y verificadores trabajando a full, tardó semanas en desactivar una sola captura, ¿qué le pedimos a un estudiante frente a su pantalla?

La alfabetización algorítmica empieza por algo que no figura en ningún tutorial: quién gana cuando yo me indigno. Sigue por una disciplina incómoda: sospechar más de lo que confirma mi hipótesis que de lo que la contradice. Y termina en algo viejo: sostener la lectura lenta cuando todo el ecosistema premia la reacción instantánea. Es el trabajo de mediación que las bibliotecas hacen desde siempre, trasladado al territorio donde hoy se disputa el sentido.

El Mundial terminó. El casting sigue abierto.

¿Cuántas veces compartiste esta semana algo que confirmaba lo que ya pensabas, sin chequearlo? ¿Y qué estás haciendo, desde tu biblioteca o tu aula, para devolverle complejidad a lo que la plataforma achata?

El lunes sigo con la parte más incómoda de todo esto: qué pasó con la formación crítica que venimos enseñando hace treinta años.

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Cuando criticamos a la inteligencia artificial —sus sesgos, lo que repite sin entender, lo que borra sin avisar— hablamos como si estuviéramos parados afuera. En un lugar limpio. Como si nuestra propia cabeza fuera el punto neutral desde donde se juzga a la cabeza artificial.

No lo es.

Tu cabeza también tiene un corpus de entrenamiento. Y vos no lo elegiste.

Te entrenó la escuela primero. Después el canon: los autores que “había que” leer, las lecturas que daban prestigio, la lengua en la que aprendiste que se piensa en serio. Te entrenó qué contó como conocimiento y qué quedó afuera sin que nadie lo discutiera. Todo eso ajustó tus pesos mucho antes de que pudieras opinar. Definió qué te suena verdadero antes de que tengas un solo argumento para defenderlo.

Como cualquier modelo, arrastrás el sesgo de tu base de datos.

Y como toda base de entrenamiento, la tuya tiene geografía. Si te formaste en América Latina, es probable que hayas aprendido —sin que nadie te lo dijera de frente— que la teoría se produce en el Norte y que el Sur aporta los casos. Que citar a un pensador europeo da autoridad y citar a uno de tu propia región da color local. Eso no lo razonaste: lo absorbiste. Es tu dato de entrenamiento, y opera en silencio cada vez que decidís qué fuente es “seria”.

Y no creas que en esa comparación tu cabeza sale mejor parada. El corpus de un modelo, con todo lo cuestionable que sea, al menos se discute en público: alguien pelea por saber qué entró ahí. El tuyo lo armaste con lo que te tocó —tu clase, tu época, las lecturas que te marcaron y las mil que nunca ibas a cruzar— y no lo revisa nadie. No porque sea mejor. Porque no parece un sesgo: parece vos.

Y acá, donde la comparación parecía cerrar perfecto, se rompe.

Porque una IA no puede sospechar de su propio corpus. Vos sí.

Ese es el único punto donde la analogía falla, y es justo el que importa. Un modelo no tiene manera de preguntarse por qué responde lo que responde: ejecuta su entrenamiento y ya. Vos podés frenar en medio de una certeza y preguntar quién la puso ahí.

A eso le llamo criterio. Y el criterio no es tener una cabeza sin sesgos —esa cabeza no existe, ni la tuya ni la mía—: es la capacidad de auditar tu propio entrenamiento. De desconfiar de lo que te resulta evidente. De notar que “sentido común” es, casi siempre, el nombre elegante de un sesgo que ganó.

Por eso una biblioteca que solo entrega respuestas es apenas un depósito con mejor iluminación. Cuando alguien llega pidiendo información, lo que un bibliotecario ofrece no debería ser el camino más corto a una respuesta, sino fricción: la pregunta que interrumpe el piloto automático, el dato que le desarma la certeza. Mediar es eso. Ayudar a otro a auditar el corpus con el que piensa.

La IA hace lo contrario. Te devuelve, pulida y en segundos, la respuesta que tu entrenamiento ya esperaba. Te confirma. Y confirmarte es lo más parecido que hay a no enseñarte nada.

Así que la próxima vez que algo te parezca evidente, hacé el ejercicio incómodo: preguntate quién entrenó esa evidencia. Qué escuela, qué canon, qué Norte.

Ese gesto —mínimo, molesto, tuyo— es lo único que una máquina todavía no puede hacer por vos.

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Ayer compartí mesa en los Conversatorios Bibliotecas Hexagonales, en el vector TECH, con Alicia Rey, desde España, y Daniela Camacho, de Bibliotecas de Bogotá. El panel se llamaba “Bulos, algoritmos y derechos digitales”. Yo llevé dos cosas —el Observatorio de IA en Bibliotecas de América Latina (OLIAB) y el trabajo que hacemos desde DPA Labs— y una insistencia que quiero desarrollar acá, porque me parece la más urgente y la que menos aparece: las bibliotecas escolares no pueden quedar afuera.

Empiezo por lo que fui a mostrar. OLIAB releva cómo se está adoptando la inteligencia artificial en las bibliotecas de la región: dónde, con qué profundidad y con qué grado de institucionalización. No es un manifiesto; es un intento de medir antes de opinar. Porque la conversación sobre IA y bibliotecas está llena de entusiasmo y de miedo, y bastante vacía de datos. Desde DPA Labs, lo que sigue al diagnóstico es formación. Y acá conviene una aclaración, porque se malinterpreta fácil: no hablo de “más alfabetización para el público”, ese modelo que supone que el problema está en lo que a la gente le falta. Hablo de darle al bibliotecario agencia para entender cómo se producen, se ordenan y se entrenan los sistemas que hoy median el acceso a la información.

Porque la brecha ya no es de acceso. Durante veinte años el problema fue conectar a quien no estaba conectado. Esa brecha, en buena medida, se cerró: casi todos tenemos un teléfono con internet. Y sin embargo el problema empeoró. La que importa ahora es una brecha de comprensión y de agencia: no si podés llegar a la información, sino si entendés cómo se produce, quién la modela y qué podés hacer con eso. Un algoritmo de recomendación no te niega el acceso; te da demasiado, curado de una manera que no elegiste y que no ves.

Y acá es donde entra lo que más defendí en el panel. Si esa relación crítica con el algoritmo se construye o se pierde en algún lado, es en la escuela. La biblioteca escolar es el primer lugar donde alguien aprende —o no— a preguntarse por qué le aparece lo que le aparece. Dejarla afuera de esta discusión, como suele pasar porque es el eslabón más desfinanciado, es casi garantizar que la próxima generación llegue a la vida adulta habitando sistemas que no sabe que existen. No se trata de convertir a la bibliotecaria escolar en verificadora de datos. Se trata de que la biblioteca escolar pueda enseñar a leer el algoritmo con la misma naturalidad con que enseñó a leer el libro.

No estoy solo en esto. Alicia presentó un proyecto sobre información falsa y bibliotecas, también con eje en la formación. Dos orillas del Atlántico llegando, por caminos distintos, a la misma herramienta. La diferencia está en el terreno: acá la desinformación no circula por espacios abiertos donde se la pueda ver y desmentir, sino por WhatsApp, por grupos cerrados, por cadenas familiares. Cuando el desmentido llega —si llega—, el mensaje ya se volvió sentido común. Por eso el trabajo no puede ser solo reactivo: tiene que ser formativo, y tiene que empezar temprano.

Salí del conversatorio con una convicción y una pregunta. La convicción: esto no es una hipótesis de escritorio —el Observatorio ya releva la adopción de IA en bibliotecas de trece países de la región—. La pregunta, la que me quedó dando vueltas: ¿y si la tarea de la biblioteca, sobre todo la escolar, no fuera darnos respuestas más rápidas que el algoritmo, sino enseñarnos a leerlo?

Del Papel al Algoritmo — IA, bibliotecas y derechos digitales en América Latina.