Un tándem inteligente: la biblioteca universitaria y la inteligencia artificial

La incorporación de la Inteligencia Artificial, a partir de ahora IA, al ámbito universitario y al bibliotecario está cambiando los procesos de gestión de la información, la recuperación documental, el apoyo a la investigación y los servicios a usuarios.

Las bibliotecas universitarias, tradicionalmente orientadas a facilitar el acceso al conocimiento, se encuentran actualmente en una fase de adaptación a herramientas basadas en aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y sistemas generativos.

La IA, es una tecnología de dos caras. Por un lado, tiene el poder de impulsar nuestros valores fundamentales de acceso al conocimiento; por otro, presenta riesgos y puede causar perjuicios y daños si no se gestiona con la adecuada responsabilidad.

La IA puede definirse como el conjunto de tecnologías capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, tales como reconocer lenguaje, aprender de datos, tomar decisiones o generar contenidos.

El Reglamento Europeo define el sistema de IA como un sistema automatizado diseñado para funcionar con distintos niveles de autonomía y que puede mostrar capacidad adaptativa tras su despliegue, generando resultados como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones que influyen en entornos físicos o virtuales. (véase art.3. Definiciones)

APLICACIONES Y HERRAMIENTAS IA EN LA BIBLIOTECA UNIVERSITARIA: USOS Y BENEFICIOS

La IFLA enumera una serie de aplicaciones concretas de la IA que ya están siendo utilizadas o valoradas por bibliotecas en distintos contextos. Todas ellas pueden contribuir a mejorar servicios, apoyar al personal y responder mejor a las necesidades de las personas usuarias.


Utilizando aplicaciones genéricas en determinados procesos pueden auxiliar al profesional bibliotecario en su día a día:

 Sistemas de recomendación: proponen libros, artículos u otros recursos en función del historial o intereses de la comunidad usuaria, mejorando la personalización de la experiencia de búsqueda.

 Apoyo al uso responsable de herramientas de IA generativa: orientación a las personas usuarias sobre cómo integrar estas tecnologías en procesos como la búsqueda de información, la redacción de trabajos o el análisis de datos.

 Servicios potenciados por IA: incorporación de funcionalidades avanzadas en servicios bibliotecarios, como respuestas automáticas, navegación predictiva o mejora del autoservicio.

 Mejora del acceso a colecciones: uso de la IA para enriquecer las descripciones, facilitar la recuperación de información o hacer más visible el fondo documental.

 Chatbots bibliotecarios: desarrollo de asistentes conversacionales, tanto a nivel de biblioteca como organizacional, que atienden consultas frecuentes o dirigen al usuario al recurso adecuado.

 Aplicaciones basadas en Retrieval-Augmented Generation (RAG): combinación de recuperación de información con generación de respuestas adaptadas a las necesidades de la persona usuaria, especialmente útil en contextos de consulta compleja.

 Provisión de datos para entrenar modelos de IA: colaboración de bibliotecas como fuente de datos, siempre que se garantice la protección de derechos y se evalúe con cuidado su adecuación ética.

 Uso profesional de herramientas generativas: apoyo en tareas internas como resumir documentos, redactar correos o diseñar planes de formación y capacitación.

HERRAMIENTAS IA PARA EL PERSONAL PROFESIONAL DE LA BIBLIOTECA UNIVERSITARIA.

1. Mapas conceptuales. Resúmenes. Traducciones. Presentaciones. Asistentes a la redacción.

Mapas conceptuales: Lucidchart. Coggle. Mermaid.

Resúmenes: Summarizer.

Traducción: DeepL y Grammarly.

Presentaciones: Canva, Genially, SlidesAI.

Asistencia de redacción: Writefull (redacta textos científicos en inglés) Trinka, Turnitin (detección de plagio)

2. Generadores de texto (la mayoría con extensiones de generación de imagen)

Captura tomado de Internet

3. Generadores de contenido audiovisual

Como ejemplos podemos destacar:

Synthesia: convertidor de texto en vídeo.

Lumen5: diseño de videos

Animaker: creación de vídeos en formato animado

4. Selección de revistas

5. Búsqueda de información y diseño de la investigación


Litmaps. https://app.litmaps.com/

Nos ofrece realizar búsqueda de artículos científicos y de la relación entre ellos y de sus citas.

Consensus. https://consensus.app/

Una herramienta enfocada a dar respuesta a preguntas en base a literatura académica y tratar alcanzar «consenso». Busca citas textuales de literatura científica, así como artículos clave y síntesis de los resultados.

La base de datos, Semantic Scholar, con funciones que nos permite la búsqueda de referencias para elaboración de respuestas, extracción de información de referencias y PDFs (compatible con Zotero), chat con papers, extracción de topics. Uso de la IA para clasificar artículos científicos, y generar resúmenes y resaltar citas importantes en contextos relevantes.


El índice de revistas, SCImago Journal Rank. Lo destacable en él, son la transparencia y justificación en respuestas. Aplicación Web. Modelo gratuito: Uso ilimitado, pero con restricción de opciones


Una de las principales aplicaciones de IA generativa, basada en Notebooks y con una constante actualización es Elicit: https://elicit.com/, ayuda a encontrar respuestas específicas en artículos académicos y realizar revisiones sistemáticas con IA.


ResearchRabbit, https://www.researchrabbit.ai/: permite la búsqueda de artículos científicos en acceso abierto, permitiendo realizar búsquedas por autor o artículos relacionado o citados en el artículo. Se puede sincronizar con el gestor de referencias Zotero.

Scite.ai. https://scite.ai/assistant

Esta herramienta es diferente a las anteriores y funciona como un asistente avanzado de igual manera que si conversamos con otra IA como ChatGPT.

Base de datos propia. Sus funciones: Chat con documentos. Ofrece opciones de personalización en búsquedas y respuestas. Aplicación Web. Modo gratuito de uso limitado. Ayuda a descubrir y evaluar artículos científicos al proporcionar las citas recibidas y a evaluar la credibilidad de las fuentes al proporcionar el contexto de la cita y una clasificación que describe si aporta pruebas que apoyan o refutan la afirmación citada.

Scispace. https://scispace.com/. Ofrece un completa combinación de opciones basadas en IA para la localización, análisis y lectura de bibliografía, también funciona mediante notebooks. Base de datos: fuentes abiertas. Funciones: Búsqueda de referencias para elaboración de respuestas, Extracción de información de referencias y PDFs (compatible con Zotero), Chat con papers, Extracción de topics, Asistencia en lectura y escritura. Soporte multilingüe, aplicación web y GPT. Modelo gratuito, uso ilimitado pero con restricciones en cuanto a sus opciones.

Y por último, la que creo que es la más “famosa”, Perplexity. Una aplicación de más de búsqueda y curación de contenidos. https://www.perplexity.ai/ Base de datos: fuentes abiertas. Funciones: Chat con documentos. Ofrece unas opciones de personalización en búsquedas y respuestas. Aplicación Web.

 

6. Evaluaciones

Socrative: creación de cuestionarios con respuestas inmediatas

Imagen tomada de: Fernández Vega, Iván. (2020). Utilización de la aplicación Socrative en la asignatura de anatomía patológica del Grado en Medicina. FEM: Revista de la Fundación Educación Médica, 23(3), 117-120. Epub 21 de septiembre de 2020.https://dx.doi.org/10.33588/fem.233.1054

Gimkit: evaluación gamificada en formato minijuegos y multijugador
Quizbot: automatiza el proceso de creación de cuestionarios en Google Forms
Nearpod: combina presentación de contenidos con evaluación interactiva.
Mentimeter: permite crear nubes de palabras con las respuestas del alumnado, además de preguntas y respuestas y presentaciones

Si anteriormente se ha enunciado las tareas que pueden ayudarnos en determinados procesos técnicos y se han enumerado las principales herramientas que se aplican para determinados trabajos. ¿Cuáles son los beneficios que aporta el uso de la IA en el desarrollo por tareas?

Diseño de la investigación.

    Þ Facilitan la identificación de temas emergentes o relevantes en un área de interés.

    Þ Ayudan a delimitar preguntas de investigación claras y específicas.

    Þ Ayudan a priorizar enfoques metodológicos o preguntas que sean viables e impactantes.

    Þ Contribuyen a la generación y optimización de hipótesis y a la planificación estratégica de las fases     de la investigación, asegurando un diseño sólido y bien.


Búsqueda y revisión de literatura (textos)

    Þ Facilitan la localización de artículos relevantes para preguntas o temas de investigación.

    Þ Generan síntesis automáticas, resaltan ideas clave e identifican estudios relacionados.

    Þ Permiten acceder a traducciones, enlaces directos a citas y referencias, optimizando significativamente el proceso de análisis y organización de la información.


Análisis de datos

    Þ Facilita el análisis de grandes volúmenes de datos al identificar posibles errores, valores atípicos o     datos ausentes, y permite optimizar su calidad antes del procesamiento.

    Þ Permiten organizar y clasificar los datos, automatizando tareas complejas como la categorización o     segmentación.

    Þ Detectan patrones, correlaciones y tendencias que podrían pasar desapercibidos con métodos             manuales.


Interpretación y comunicación de los resultados.

     Þ Generan informes y resúmenes para dar a conocer tus trabajos.

     Þ Creación de tablas, gráficos y visualizaciones de datos que destaquen los hallazgos principales.

     Þ Permiten adaptar la presentación de los resultados según las necesidades de diferentes audiencias,         mejorando la efectividad y el alcance de tu estudio.

Publicación 

     Þ Ayudan a optimizar la redacción de los manuscritos (trabajos), mejorando su claridad y                           adaptándose a los requisitos específicos de las revistas.

     Þ Ayudan a seleccionar las revistas más adecuadas, analizando el título, el resumen y otros detalles         del documento para ofrecer recomendaciones basadas en la compatibilidad temática y alcance.

USO ÉTICO DE LA IA EN EL ÁMBITO ACADÉMICO: PRINCIPIOS, LÍNEAS DE ACTUACIÓN, CONSIDERACIONES ÉTICAS.

 

Al hablar de principios éticos en la investigación académica para el uso de herramientas de inteligencia artificial, debemos poder identificar 3 valores clave, que tienen que estar presentes:

1. Transparencia: es importante definir claramente cuáles son los usos que se les da a las herramientas de inteligencia artificial y hasta dónde está el límite de permisividad, como personal docente, que el estudiantado las utilicen o para qué intenciones. Esto significa, que se debe acompañar en los procesos y guiarlos en el uso adecuado de la IA. En el caso de los desarrolladores de herramientas de inteligencia artificial, es primordial que evidencien los datos, los modelos y los algoritmos utilizados, para así evitar sesgos y la existencia de desigualdades existentes en la educación.

2. Justicia e imparcialidad: cuando queremos construir espacios de aprendizaje justos y con objetividad e igualdad, debemos ser capaces de tratar que todo el estudiantado se beneficie por igual, que no exista brecha en el aprendizaje para ninguno de ellos, procurando que los espacios sean accesibles para todos y que no exista diferencia entre quienes cuentan con o sin acceso a la tecnología.

3. Responsabilidad: somos responsables de las decisiones que tomamos, así nos haya aconsejado una inteligencia artificial ante la toma de esta decisión o no. Debemos ser capaces de no depender excesivamente de la tecnología, dando más peso al pensamiento crítico. Es necesario mantener la supervisión humana constante sobre la tecnología.

Si en el campo de la docencia, la presencia de la transparencia, equidad y responsabilidad tienen que estar presentes, en el campo de la investigación deben ser líneas de actuación en relación al uso de la IA por parte del personal investigador (PI / PDI), como garantía de esa integridad, credibilidad y solidez investigadora.


Estas líneas de actuación son:

• Transparencia y declaración del uso de IA: El personal investigador debe revelar cualquier uso de herramientas de IA en el proceso de investigación, análisis de datos, redacción o edición del trabajo (artículo, ponencia, capítulo de libro…). Esta información debe incluirse en la sección de metodología o en los agradecimientos del artículo.

•  Responsabilidad del contenido: Se debe garantizar la exactitud, originalidad y validez de la información presentada en sus trabajos.

•  Propiedad intelectual y Plagio: Se prohíbe el uso de IA para generar textos sin una revisión crítica y edición significativa por parte de las personas autoras.

• Uso de IA en análisis de datos: Si se utilizan algoritmos de IA para el análisis de datos, el personal investigador deberá proporcionar una descripción detallada de los modelos empleados, los parámetros utilizados y la interpretación de los resultados. Se recomienda el acceso abierto a códigos y conjuntos de datos en repositorios públicos cuando sea posible.

• Consideraciones éticas: El personal investigador debe asegurarse de que el uso de IA en sus investigaciones respete principios éticos, incluyendo la protección de datos personales y la ausencia de sesgos algorítmicos que puedan afectar la validez de los resultados.

Por todo esto, es fundamental anonimizar rigurosamente todos los datos sensibles antes de que sean procesados por modelos de IA, especialmente si contienen información personal, identificable o datos de sujetos de estudio. Es importantísimo limitar la cantidad y el tipo de datos compartidos a lo estrictamente necesario para el objetivo de la investigación, y se deben revisar minuciosamente y configurar las opciones de privacidad de cada herramienta de IA, buscando activamente aquellas que permitan la exclusión explícita del uso de los datos de entrada para el reentrenamiento de algoritmos o modelos por parte del proveedor.

Finalmente, se debe asegurar el cumplimiento con las normativas de protección de datos aplicables:

• Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), Reglamento 2016/679: Normativa de la Unión Europea de obligado cumplimiento.
• Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales.
• Y lo expuesto en Reglamento Europeo (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial (AI Act),sobre todo en lo que versa en los sistemas de riesgo de IA y en las prácticas de la IA prohibidas. 

La Comisión Europea ha publicado una nueva versión de la Guía Viva para Investigadores sobre el uso de responsable de la Inteligencia Artificial generativa 2, en la que se formulan una serie de recomendaciones destinadas a orientar la actuación de los distintos agentes implicados y dirigidas específicamente a tres perfiles: personal investigador, organizaciones de investigación y entidades financiadoras.

Otro aspecto es garantizar la integridad académica, la ACRL (Association of College and Research Libraries) recomienda ir más allá de una simple cita bibliográfica cuando se usa Inteligencia Artificial. Se sugiere añadir un anexo al final del trabajo (tras la bibliografía) siguiendo el marco AID (Artificial Intelligence Disclosure)

 

Declaración de uso de Inteligencia Artificial

1. Herramienta(s): [Nombre y versión, ej: ChatGPT-4, DeepL, Grammarly]

2. Propósito: [¿Para qué la usaste? ej: Lluvia de ideas, corrección de estilo, traducción, esquematización]

3. Prompts (Instrucciones): [Copia aquí las preguntas clave o instrucciones que diste a la IA]

4. Integración: [¿Cómo usaste el resultado? ej: "Copiado literalmente", "Reescrito totalmente", "Usado como inspiración"] Es decir, evaluar el nivel de aportación de la IA (mínimo, moderado, alto)

5. Verificación / Supervisión humana: [Confirma aquí que has revisado manualmente la exactitud y coherencia del texto]

6. Ética y Límites: [Declara que asumes la responsabilidad final del contenido y que la IA no inventó datos]

Para ayudar en esta tarea de visibilización de la utilización de la IA, se han creado etiquetas como las de la iniciativa AI label, que ofrece un set de imágenes descargables desde su web para identificar el uso que se ha llevado a cabo de IA en cualquier creación.

Por último, además del uso ético y el etiquetado y marcado, se recomienda valorar siempre alternativas no basadas en IA. Existen otras opciones informáticas que no son IA, siendo eficaces de igual o mejor manera que la IA generativa para determinadas tareas y sin su impacto medioambiental y riesgos éticos.

Papel de las bibliotecas universitarias ante los usos abusivos de los sistemas de IA


En base a todo esto, el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial constituye el primer gran marco normativo integral sobre IA y establece límites claros frente a usos abusivos o de alto riesgo. En este escenario, las bibliotecas universitarias adquieren un papel esencial como agentes de alfabetización digital, mediación ética y garantía de acceso fiable al conocimiento; por ello deben asumir un rol estratégico en:

• Alfabetización informacional y algorítmica: formando al estudiantado y al personal investigador en evaluación crítica de contenidos generados por IA, en el uso responsable de herramientas generativas, en la tarea de la verificación de información.
• Elaboración guías éticas, en protocolos de uso, en normas de citación de IA, políticas de integridad académica.
• Defensa del acceso abierto y la ética digital, promoviendo la transparencia algorítmica, la ciencia abierta, la protección de la privacidad y el acceso equitativo al conocimiento.

 

Recursos de consulta

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Sobre el uso legal y ético de la IA. https://www.rebiun.org/observatorio-de-inteligencia-artificial/uso-legal-y-etico

Guía para el uso académico de la IA. https://uned.libguides.com/ia  

Sobre el uso de la IA generativa en educación e investigación. https://www.unesco.org/es/articles/guia-para-el-uso-de-ia-generativa-en-educacion-e-investigacion

Guía de uso responsable de IA generativa para el estudiantado: https://vrdigital.unex.es/wp-content/uploads/sites/28/2025/11/IA-UEx-Estudiantado-v2.pdf  (Documento muy interesante sobre en todo en los apartados: Prompts / Búsqueda de información / IAg y TFE)

Uso ético de la IA en la investigación. https://escueladeinvestigacion.com/2025/06/04/el-uso-etico-de-la-ia-en-la-investigacion/

Guía Viva para Investigadores sobre el uso de responsable de la Inteligencia Artificial generativa 2 https://research-and-innovation.ec.europa.eu/document/download/2b6cf7e5-36ac-41cb-aab5-0d32050143dc_en?filename=ec_rtd_ai-guidelines.pdf

Información sobre ResearchRabbit: https://uah-es.libguides.com/gestores_bibliograficos/zotero_ResearchRabbit

Divulgación de Inteligencia Artificial (AID, por sus siglas en inglés) es el marco y la práctica de ser transparente sobre cuándo y cómo se utiliza la IA en la creación de textos, investigaciones o software. En el ámbito académico y editorial, se recomienda detallar la herramienta, el propósito y los prompts (instrucciones) utilizados. https://aidframework.org/

Etiquetado y marcado IA.  https://ai-label.org/

Código de buenas prácticas sobre marcado y etiquetado de contenidos generados por la IA: https://digital-strategy.ec.europa.eu/es/library/commission-publishes-second-draft-code-practice-marking-and-labelling-ai-generated-content

 

La inteligencia artificial buscando un equilibrio profesional

 Antes de la revolución tecnológica en la que estamos inmersos, los profesionales de la información teníamos muy claro que el futuro del desarrollo y la evolución en nuestro campo (bibliotecas, archivos, centros de información, datos) era la colaboración.  En la actualidad, esa colaboración sigue y seguirá siendo necesaria, continua y permanente. Con la IA, no hay excepción.

Partimos de la idea clave que toda inteligencia artificial se debe perfilar como un poderoso apoyo, como un elemento complementario a nuestro trabajo, pero nunca perdiendo la esencia, nuestra profesionalidad, nuestro sentido crítico.

Hoy por hoy, la IA amplifica la capacidad de curación y análisis, automatiza tareas repetitivas y permite un acceso más ágil a la información. Sin embargo, el juicio crítico, la curación especializada y la toma de decisiones tienen que seguir siendo lo pilares del profesional de la información.

Juntos, profesional y tecnología, serán garantía de un acceso a la información riguroso, equilibrado y sobre todo humano.

Imagen generada con IA (Gemini)

Pero, ¿cúal es la estrategia eficaz para que esa cooperación IA-humano funcione?

Toda estrategia está formada por puntos clave, objetivos, tácticas y acciones. 

Punto clave. la IA amplifica no reemplaza.

Objetivos

Objetivo 1. El bibliotecario como curador de la información.

Táctica: El profesional humano sigue siendo el pilar fundamental gracias a su juicio crítico y comprensión del contexto social.

Acciones:

1.Evaluación de fuentes: discernimiento entre información veraz y desinformación.

2.Contextualización: capacidad de entender la necesidad real del usuario más allá de una palabra clave.

3.Gestión del conocimiento: organización estratégica que aporta valor y significado a las colecciones.

Objetivo 2. Capacidades de la IA: potencia y velocidad.


Táctica: La tecnología actúa como un motor de procesamiento que permite manejar volúmenes de datos antes inalcanzables.

Acciones:

1. Análisis de datos masivos: procesamiento instantáneo de grandes cantidades de metadatos y registros.

2.Automatización: ejecución eficiente de tareas administrativas y catalogación técnica repetitiva.

3.Búsqueda predictiva: identificación de patrones para anticipar las necesidades de la comunidad.




Objetivo 3. El profesional "aumentado": ampliando el alcance.

Táctica: La integración de la IA no sustituye al profesional, sino que expande sus capacidades y su tiempo.

Acciones: 

1.De lo operativo a lo estratégico: al automatizar lo rutinario, el profesional se enfoca en la investigación, en la pedagogía.

2.Servicios personalizados: creación de experiencias de usuario a medida mediante herramientas de recomendación inteligente.

3.Nuevas formas: uso de IA para visualizar datos y crear catálogos interactivos y accesibles.


Objetivo 4. Compromiso ético: el juicio.


Táctica. La tecnología requiere una brújula moral que solo el ser humano puede proporcionar.

Acciones: 

1.Transparencia algorítmica: vigilancia para asegurar que los sistemas de IA sean explicables y justos.

2. Mitigación de sesgos: intervención activa para evitar que la IA replique prejuicios en la búsqueda de información.

3.Privacidad de datos: protección innegociable de la confidencialidad y los derechos de los usuarios.

Imagen generada con IA (ChatGPT)

La reflexión que nos lleva de todo lo anterior, es que el éxito no reside en la herramienta, sino en la supervisión experta del profesional que garantiza que la tecnología siempre esté al servicio del conocimiento humano.

Mapa de Innovación Digital en Bibliotecas, Archivos y Centros de información y datos.

Este artículo, más informativo que formativo, intenta concentrar y enfocar el Mapa de la Innovación Digital 2026-2030 orientado al campo de las bibliotecas, unidades de información, archivos, centros de documentación y entidades similares.

¿Qué es el Mapa de la Innovación Digital 2026-2030? 

Es una hoja de ruta, o más bien dicho, de rutas para alinear esfuerzos e incentivar una transformación digital integral, donde la tecnología sea un medio para mejorar la calidad de vida y la competitividad, no un fin en sí mismo. La innovación digital abarca desde la infraestructura tecnológica hasta la inclusión social, desde la automatización avanzada hasta la protección contra riesgos cibernéticos.

El “mapa” que guiará los próximos años, requiere una visión completa, creativa y colaborativa entre gobiernos, sector privado, sociedad civil y ciudadanos*.

La transformación digital ya no es una opción, sino una realidad que está cambiando cómo trabajamos, como accedemos a la información, como tratamos y elaboramos contenido y su intercambio, su difusión y como la compartimos.

Imagen generada por IA

Este mapa identifica varias tendencias importantes. Las más relevantes son las siguientes, y las acompaño con una pequeña explicación sencilla. 

1. IA con normas, IA experta en búsquedas. 

La inteligencia artificial seguirá creciendo, perfeccionándose, pero estará más regulada (trabajo arduo, revisión continua, actualización constante). Esto se traduce, en seguridad y confianza. En nuestro ámbito de trabajo significara en mejores sistemas de búsqueda, recomendaciones de lectura más precisas, sugerencias de artículos, libros y recursos relacionados con un determinado tema de investigación o ayuda/soporte en tareas como la catalogación.

2. Automatización inteligente.

No se trata de hacer nuestras tareas más rápido o que "nos quiten" trabajo. Consiste en que los sistemas "aprendan", así por ejemplo, que sean esa ayuda en la clasificación de documentos, en detección de errores, o sugerirnos metadatos. Esta automatización inteligente se traduce en reducción de tareas repetitivas. El objetivo, es liberar tiempo no sustituir al profesional.

3. Identidad digital del usuario.

Los usuarios tendrán más control sobre sus datos. En bibliotecas y archivos, esto implica adaptar servicios digitales respetando privacidad y ofreciendo accesos más seguros a recursos electrónicos. Es decir, el usuario controla mejor sus datos y la biblioteca garantiza el cumplimiento de normas de privacidad sin complicar el acceso.

4. Datos  compartidos de modo seguro.

Intercambiar y compartir información sin intermediarios, facilitará la colaboración entres instituciones. Bibliotecas, archivos conectados, compartiendo datos seguros, fiables y de modo ágil y eficiente: No sólo catálogos conectados, también repositorios interoperables, procesos técnicos y proyectos de digitalización conjuntos.

Infografía generada por IA

La innovación no sustituye la esencia de la biblioteca, del archivo, del centro, sino que la refuerza. 

Ese fortalecimiento se verá reflejado con la facilidad de acceder al conocimiento con herramientas potentes, seguras y adaptadas a los nuevos tiempos y a todos los usuarios (diversidad)

* Más información en: Mapa de la Innovación Digital 2026-2030

Recursos de consulta.

AMETIC. La voz de la industria digital

Programas avance digital. España digital 2026

Digitalización inteligente: de la evolución de una mera reproducción digital a la gestión activa de la información

 La pandemia (COVID-19), el confinamiento y todas sus consecuencias a nivel económico, empresarial y social, supusieron un fuerte punto de inflexión. El individuo, tanto a nivel individual (personal) como a nivel colectivo (sociedad), se “vio obligado” a adaptarse y a experimentar nuevas formas de trabajar, formarse y relacionarse.

Creo que esa situación, ese momento considerado ya histórico, actúo como catalizador de una transformación tecnológica, una tecnología que despertó dando lugar a una gran preocupación relacionada  también con la sostenibilidad ambiental. Apareciendo no solo la iniciativa de la reducción del uso del papel, sino también, el incremento de los entornos digitales y la adopción acelerada de soluciones tecnológicas. Con todo esto, se produjo un notable impulso en el ámbito de la digitalización, especialmente en el tratamiento, la gestión y el intercambio de datos e información.

Esta introducción, me sirve como punto de partida para analizar la evolución que ha tenido y tiene la digitalización: De una “básica” hacia una “inteligente”, como también a la progresiva incorporación de la inteligencia artificial (IA) en procesos relacionados, tal y como la estamos observando hoy por hoy.

La digitalización inteligente representa un cambio, una transición, respecto a los procesos tradicionales de digitalización documental. Mientras que el escaneo convencional se limita a la creación de copias digitales estáticas —imágenes o PDFs sin estructura semántica—, la digitalización inteligente persigue la extracción, interpretación y explotación del contenido informativo de los documentos, integrándolo de forma dinámica en los sistemas de información de la organización.

Desde la perspectiva archivística, este enfoque trasciende la mera conversión de soporte y se alinea con los principios de la gestión documental a lo largo del ciclo de vida. Los documentos digitalizados dejan de ser objetos pasivos para convertirse en activos informacionales, capaces de alimentar procesos administrativos, analíticos y de toma de decisiones.

La automatización de la captura y la estructura de la información han tenido una evolución potente y rápida. No sólo hablamos del reconocimiento óptico de caracteres (OCR), ahora mucho más avanzado, sino también en el reconocimiento de escritura manuscrita (HTR), en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los modelos de aprendizaje automático.

Todas, estas herramientas, llamémoslas así, no solo nos permiten transcribir el contenido, sino que identifican tipologías documentales, extraen metadatos, permiten clasificar documentos acordes a cuadros de clasificación predefinidos, e incluso detectar relaciones entre documentos y expedientes. Todo esto, en el campo de la archivística, es crucial, ya que la correcta contextualización, autenticidad y trazabilidad (elementos esenciales) se garantizan.

 

Rasgo distintivo de la digitalización inteligente: Integración.

Vuelvo a incidir que ahora el proceso de digitalización no es una tarea aislada, ni es la creación de imágenes planas, que únicamente se renombraban para relacionarlas y con el único fin de copia, acceso y/o preservación. Ahora, destaca su integración nativa con sistemas: sistemas de planificación de recursos (ERP), de gestión de relaciones con clientes (CRM) o los sistemas de gestión documental y de archivos electrónicos (SGDEA).

La evolución muestra un desplazamiento progresivo del soporte al contenido y del documento a la información. Ahora los documentos digitales se convierten en nodos activos dentro de los sistemas de información.

Para explicarlo mejor, los documentos digitalizados no se almacenan de forma aislada, sino que se vinculan directamente con procesos, expedientes electrónicos y flujos de trabajo. Ejemplo:

-        Facturas, contratos integrados en sistemas ERP

-        Correspondencia y comunicaciones asociadas a registros en CRM

-        Documentación administrativa incorporada a expedientes electrónicos conforme a esquemas de metadatos normalizados (ISO 23081, ENI, MoReq, … )

 

Esta INTEGRACIÓN refuerza el papel del archivo como una infraestructura estratégica de información, ya no es solo un mero depósito documental.

 

En los diagramas, he establecido las etapas (generaciones) de digitalización. Cada etapa representa un salto cualitativo en capacidades, integración y valor archivístico. La evolución no es sólo tecnológica, es también conceptual y profesional.

1º Generación (etapa). Tradicional

2ª Generación (etapa). Avanzada

3ª Generación (etapa). Inteligente

¿Qué implica para la gestión documental y para la archivística la adopción de la digitalización inteligente?

Sin ninguna discusión, la redefinición del rol profesional del archivero y del gestor documental. Su función se orienta cada vez más en:

-        Diseño de modelos de metadatos y normas/reglas de clasificación.

-        Supervisión de la calidad y fiabilidad de los procesos automatizados.

-        La garantía del cumplimiento normativo (protección de datos, conservación, acceso, eliminación)

-        La preservación a largo plazo de documentos digitales auténticos y fiables.

-        Además del planteamiento de retos éticos y técnicos, relacionados con la transparencia algorítmica, la preservación del contexto archivístico y la sostenibilidad de los sistemas tecnológicos.

El archivero pasa de “describir documento a documento” a diseñar reglas, modelos y controles de calidad. Pero esto, no implica convertir a los profesionales de los archivos y de la gestión documental en expertos informáticos, sino de hacer que la tecnología respete la lógica archivística.

Otro aspecto a tratar, el valor archivístico  no es estadística,  ni estudio cualitativo. Las herramientas a usar, en la que incluimos la IA, no evalúan valor jurídico, histórico, administrativo sin criterios expliciticos. La valoración sigue y debe seguir siendo una decisión profesional humana, aunque sea apoyada y auxiliada por análisis automatizados.

También se debe tener cautela a la hora del diseño de estos sistemas inteligentes, como premisa: que se preserve el contexto, aunque el acceso sea temático o semántico. Con otras palabras, el  modelo conceptual archivístico debe preceder a la automatización, no al revés.

Para terminar y como resumen, he elaborado una tabla sobre la evolución en la gestión documental y en el ámbito archivístico.

Bases de datos bibliométricas: la brújula que orienta la investigación científica

La bibliometría se ha convertido en una de las herramientas fundamentales en el ámbito académico y de la investigación, ya que permite analizar la producción científica, medir su impacto y trazar mapas de conocimiento.

Las bases de datos bibliométricas, juegan un papel importante y constituyen la principal fuente de información para la evaluación de la ciencia y la toma de decisiones en universidades y centros de investigación.

Son grandes bases de datos como Web of Science o Scopus, que recopilan publicaciones científicas y académicas, utilizando datos cuantificables (citas, autores, afiliaciones, resúmenes, etc.) para generar indicadores y métricas que permiten analizar, medir y evaluar la producción científica, el impacto de las revistas, la productividad de autores e instituciones, y las tendencias en la investigación, apoyando la toma de decisiones en el ámbito académico. 

Las más “conocidas y selectas” son:

• Web of Science (WoS): gestionada por Clarivate, es muy valorada por la calidad y selectividad de sus revistas indexadas. 

• Scopus: desarrollada por Elsevier, cuenta con una cobertura más amplia en volumen y es muy utilizada en la evaluación institucional y en la generación de métricas de autor (como el índice h _ métrica que evalúa la calidad y el impacto de un autor científico, midiendo simultáneamente su productividad (número de artículos) y la citación que reciben (impacto)_ ).

• Dimensions: una alternativa más reciente que combina publicaciones con datos de proyectos, patentes y políticas, favoreciendo una visión más integral de la investigación.

• Google Scholar Metrics: aunque menos rigurosa en sus criterios de indexación, es muy utilizada por su accesibilidad y por ofrecer un panorama amplio de citación.

• Bases de datos temáticas y regionales: como SciELO, Redalyc o ERIC, que permiten visibilizar la producción científica en áreas específicas o en contextos regionales.

En el ámbito universitario, estas bases de datos cumplen un rol estratégico:

• Evaluación de la investigación: permiten generar informes de productividad científica por autor, grupo o institución. Ayudan a los investigadores a demostrar el impacto de sus trabajos.

• Apoyo a la acreditación y ranking universitario: los indicadores bibliométricos influyen en posicionamientos internacionales.

• Mapeo de tendencias: facilitan la detección de áreas emergentes de conocimiento y la identificación de redes de colaboración. Dando “pistas” sobre qué áreas están creciendo y dónde puede haber más oportunidades de colaboración.

• Gestión de colecciones y servicios bibliotecarios: ayudan a tomar decisiones sobre suscripción de revistas y recursos.

Ahora bien, ¡NO TODO SON MÉTRICAS! 

Los números ayudan, pero no lo son todo.

No todo se basa en sumar, en citar y en sacar un índice h. 

Cada disciplina tiene sus ritmos, es decir, no es lo mismo publicar en física que en filología, y no todo incluso de una misma disciplina se puede medir igual. El índice h no es la clave para una evaluación final, no es TODO.

El índice h, a veces, prioriza la cantidad frente a calidad, favoreciendo a investigadores que publican mucho sobre aquellos con pocas publicaciones, pero muy influyentes. Otro aspecto a resaltar, es que un trabajo inicial puede tener un h bajo si no es citado inmediata o correctamente, la novedad no mide en algunas situaciones. Sumando también que no se valora el orden de los autores, ni el impacto en la sociedad, sólo el número de citas por artículo, ponencia, capítulo … 

Hace unos días, por un foro en Internet me llamó la atención la siguiente pregunta: 

“¿Por qué se utiliza el índice h y el índice i10 en lugar del recuento total de citas?”

Si el índice h, refleja la calidad y cantidad de manera conjunta y el índice i10, es el número de publicaciones que un investigador tiene con al menos 10 citas, útil para campos con menor ritmo de citación. Su combinación, presenta ventajas, como el “premiar” la producción constante, ofreciendo además una visión más matizada el perfil del investigador.

La desventaja que presenta el recuento total de citas, es que un investigador puede tener una gran cantidad de citas por un solo artículo muy influyente, mientras que otro puede tener un cuerpo de trabajo consistentemente citado, pero sin un alcance muy alto, y el recuento total no reflejaría bien el impacto general.

El total de citas indica la popularidad general, el índice h y el i10 ofrecen la producción de investigación de calidad y la influencia sostenida a lo largo del tiempo.

Concluyendo y en base a opiniones expertas, se debe insistir en aplicar la combinación de datos cuantitativos con un análisis más cualitativo. 

El uso de bases de datos bibliométricas no está exento de críticas, entre sus principales limitaciones se encuentran la cobertura desigual entre disciplinas, la infrarrepresentación de la investigación en lenguas no mayoritarias y el riesgo de caer en un uso excesivo de indicadores cuantitativos que simplifican la calidad científica.

Por ello, hoy en día se insiste en una visión equilibrada: combinar los datos bibliométricos con análisis cualitativos y con marcos de referencia como la Declaración de San Francisco (DORA) o el Manifiesto de Leiden, que promueven un uso responsable de las métricas.

Tenemos que tener presente que, para los bibliotecarios, analistas y gestores de la información, esto es todo un reto. Un reto que está en interpretar los datos con sentido crítico y en ser instrumento de ayuda y de colaboración a la comunidad investigadora de su entidad, en cuanto al uso, evitando reduccionismos y potenciando la visibilidad de TODAS las áreas del conocimiento. 

El papel de bibliotecarios y especialistas en información es clave: no solo facilitar el acceso, sino acompañar, explicar y contextualizar los datos, para que investigadores y gestores los usen con juicio.

Las bases de datos bibliométricas funcionan como un mapa de la investigación científica. Ayudan a orientarse, a tomar decisiones y a entender cómo se construye el conocimiento

Infografía propia: La ayuda del personal bibliotecario al investigador, usando Scopus

Algunos recursos de consulta

Codina, L. (2019, 25 de marzo). Dimensions Analytics: búsqueda, interrelación y análisis de la producción científica. Lluís Codina. Recuperado el 11 de diciembre de 2025, de https://www.lluiscodina.com/dimensions-analytics/ Lluís Codina

Codina, L. (s. f.). Scopus: guía de utilización avanzada y análisis de funciones. Lluís Codina. Recuperado el 11 de diciembre de 2025, de https://www.lluiscodina.com/scopus-analisis-guia-utilizacion/ Lluís Codina

Codina, L. (s. f.). Web of Science: caracterización y guía de uso avanzado 1 – Preparación, búsqueda y exportación de resultados. Lluís Codina. Recuperado el 11 de diciembre de 2025, de https://www.lluiscodina.com/web-of-science-wos-guia-avanzada-1/ Lluís Codina

Revista Edurama. (2022). Los 9 mejores buscadores académicos. Recuperado el 11 de diciembre de 2025, de https://revistaedurama.com/los-9-mejores-buscadores-academicos/

DORA – San Francisco Declaration on Research Assessment. (s. f.). Declaración de San Francisco sobre la evaluación de la investigación (versión en español). Recuperado el 11 de diciembre de 2025, de https://sfdora.org/read/read-the-declaration-espanol/

Hicks, D., Wouters, P., Waltman, L., de Rijcke, S., & Rafols, I. (2015). El manifiesto de Leiden sobre indicadores de investigación (Traducción al castellano). Recuperado de https://www.leidenmanifesto.org/uploads/4/1/6/0/41603901/manifiesto_cast.pdf

García-Villar, C., & García-Santos, J. M. (2021). Indicadores bibliométricos para evaluar la actividad científica. Radiología, 63(3), 228–235. https://www.elsevier.es/es-revista-radiologia-119-articulo-indicadores-bibliometricos-evaluar-actividad-cientifica-S0033833821000266?newsletter=true

DOI: 10.1016/j.rx.2021.01.002

Biblioteca de la Universidad de Huelva. (s. f.). Evaluación de la investigación: Índice H — Guía de la BUH. Recuperado el 11 de diciembre de 2025, de https://guiasbuh.uhu.es/c.php?g=655120&p=4605523

(Biblioteca Universidad de Huelva)

Biblioteca Universitaria de Deusto. (s. f.). Guía temática — Biblioguías Deusto. Recuperado el 11 de diciembre de 2025, de https://biblioguias.biblioteca.deusto.es/c.php?g=149246&p=982322

(Biblioteca Universitaria de Deusto)

El bibliobús, en los años 20 del siglo XXI: Inteligencia artificial al servicio de la cultura.

Todos tenemos derecho al acceso a la cultura en general y de calidad, pero también a sus múltiples formas como son el entretenimiento, la información veraz, la formación a lo largo de la vida, el apoyo escolar, la educación digital, el patrimonio material e inmaterial, o el crecimiento económico y social de las personas y de las comunidades.

El lugar de residencia no puede ser un obstáculo para recibir derechos fundamentales ni servicios esenciales, todo lo contrario, el ejercicio efectivo y cotidiano de estos debería garantizar y potenciar la libertad ciudadana de elegir el espacio donde vivir.

La presencia y la actuación del bibliobús garantiza el ejercicio de estos derechos fundamentales y servicios esenciales, tanto en los lugares de baja densidad poblacional, donde los servicios públicos y privados sufren un continuo desmantelamiento, como en los lugares de reclusión, independientemente de sus causas, donde las personas han perdido el beneficio de la libertad, de la salud o de la juventud, sin menoscabo de su capacidad legal para ejercer el derecho de acceso a la cultura y sus variantes. (1)

En 1905 surgió el primer servicio móvil de bibliotecas, el BIBLIOBÚS. La biblioteca de Hagerstown, en Maryland, diseña un carro-biblioteca, que comienza a ofrecer el servicio de préstamo y consulta y difusión del libro y la lectura.

Imagen extraída de: https://forums.aaca.org/topic/101492-bookmobile-survivor/

En España, entre 1931 y 1936, durante la II República, las Misiones Pedagógicas llevaron educación y cultura a los pueblos más pequeños y aislados de España. Su objetivo era reducir el analfabetismo y dar acceso a la lectura como medio de progreso. Crearon más de 5.000 bibliotecas itinerantes, gestionadas por voluntarios, que compartían libros entre distintas localidades.

Imagen extraída de: https://blog.sedic.es/2016/01/29/los-bibliobuses-en-la-comunidad-de-madrid/

Cambiamos de siglo y los bibliobuses vienen caracterizándose por la consolidación de la profesionalidad del personal, así como el crecimiento de estos servicios en el ámbito bibliotecario, el aumento de su visibilidad. y la incidencia de la crisis económica.

Los bibliobuses constituyen una solución sostenible para la llegada y conservación de servicios públicos y privados, ante algunas realidades en las que la localización de la residencia es motivo de discriminación, al contribuir con calidad a la universalización de los servicios bibliotecarios, fortaleciendo su humanidad justamente allí donde ésta es más apreciada y necesaria.

Hoy en día, este servicio puede fortalecerse gracias al uso de la inteligencia artificial (IA), abriendo un abanico de posibilidades, por un lado en la optimización de la gestión del servicio, como por otro, enriqueciendo la experiencia del usuario.

PROPUESTA APLICANDO LA IA

1. En muchas comunidades autónomas ya vienen usando su propia aplicación para el teléfono móvil (app), donde se puede conseguir información sobre las rutas que recorren los bibliobuses, el calendario de actuaciones, los pueblos que visitan cada jornada, el lugar en el que se estacionan (geolocalización), el horario de préstamo, si ese día hay algún tipo de incidencia (nieve, avería, etc.). Además de ofrecer una herramienta para contactar con el bibliobús, consultar el catálogo de los fondos de ese momento de los bibliobuses (novedades) e incluso tramitar reservas a través de un formulario que será remitido en tiempo real al responsable del servicio. Y lo más importante, es que gracias a esta aplicación los usuarios no precisan de tener el carné físico para su identificación.

2. Recomendaciones personalizadas de lectura: Un sistema que sugiera libros a los lectores en función de sus préstamos anteriores, por edad o por intereses.

3. Contar con un asistente que podría responder preguntas de referencia rápida.

4. Identificar qué títulos se mueven más y cuales menos para ajustar el fondo del bibliobús.

5. Predecir necesidades de libros, según época del año.

6. En cuanto a accesibilidad: La IA podría generar audiolibros, subtítulos o traducciones rápidas. Facilitar el acceso a personas con diversidad funcional o a comunidades con distintos idiomas.

7. Dar la posibilidad de la experiencia interactiva, como ejemplo, enseñar a los usuarios a escanear un libro y obtener reseñas, videos, lecturas complementarias ... o a través de la gamificación.

EJEMPLOS DE GAMIFICACIÓN EN EL BIBLIOBÚS APLICANDO LA TECNOLOGÍA

"El viaje cultural"

. El bibliobús propone un recorrido temático: Viajar por el mundo en 10 lecturas.

. Cada libro representa un país o cultura. Al completar el viaje, el lector logra un diploma virtual o aparece en un mural interactivo del bibliobús.

"Avatar digital de lector"

. Un asistente de IA permite crear un avatar que evoluciona con las lecturas. Cada libro leído da nuevos accesorios o habilidades al avatar.

. Atraer al niño o adolescente transformando la lectura en un juego de rol.

"Misión comunitaria"

. Se lanza reto comunitario, por ejemplo, si entre todos los usuarios de esa ruta se alcanza "x" lecturas ese trimestre, se celebrará un sesión de cuentacuentos o de teatro en la plaza del pueblo o un cine al aire libre.

. Esto refuerza el sentimiento de equipo, de comunidad y participación.

"QR con sorpresa"

. Algunos libros llevan QR oculto, que, al escanearlo, desbloquea minijuegos, contenidos extras o pequeñas recompensas, como marcapáginas, lápices, bolsas, libretas ...

. Esta actividad añadirá un toque de aventura y curiosidad a la experiencia del préstamo.

Imagen extraída de: https://www.eldigitaldealbacete.com/2024/09/09/albacete-respira-cultura-una-biblioteca-sobre-ruedas-en-albacete/

Para terminar con este post, debemos tener claro que el bibliobús del siglo XXI no pierde su esencia, es decir, sigue siendo ese vehículo que acerca la cultura a quienes más lo necesitan. La diferencia es que ahora puede hacerlo acompañado con la tecnología, multiplicando su alcance y su capacidad de inclusión social.

LEMAS DEL DÍA DEL BIBLIOBÚS EN ESPAÑA

2025: "Bibliobús, la garantía de tus derechos donde elijas vivir".

2024: "Bibliobuses para no dejar a nadie atrás".

2023: "70 años sin parar de servirte".

2022: "Los bibliobuses facilitan la vida de nuestros pueblos".

2021: "Más comprometidos que nunca".

2020: "Con el Bibliobús eres #CampeónDeTuDestino

Recursos de consulta



(1) Texto extraído de https://bibliobuses.com/28-de-enero-dia-del-bibliobus-la-garantia-de-tus-derechos-donde-elijas-vivir/

Directorio bibliobuses España

Arroyo Ortega, Ó., & Triviño Blasco, M. (2005). Bibliotecas públicas de Castilla-La Mancha: El reto de la universalización: Bibliobuses para el siglo XXI: Modelos de desarrollo y gestión de servicios bibliotecarios móviles en España. Educación y Biblioteca, (146), 83–91. Recuperado el 30 de agosto de 2025, de https://gredos.usal.es/bitstream/handle/10366/119157/EB17_N146_P83-91.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Revista CLIJ. (2023, 13 de febrero). Historia de los bibliobuses en España. La Práctica. Recuperado el 30 de agosto de 2025, de https://www.revistaclij.com/2023/02/13/historia-de-los-bibliobuses-en-espana/

Diario de Burgos. (2020, marzo). Historia de un viejo bibliobús convertido en 'escape room', a punto. Recuperado el 30 de agosto de 2025, de https://www.diariodeburgos.es/Noticia/ZB98021CF-ED95-0B69-455C7F8FC4E4C136/202003/Historia-de-un-viejo-bibliobus-convertido-en-escape-room

Carmen Martín Álvarez (contenido), Mireia Moya Revilla (diseño y maquetación), Meritxell Moya Revilla (correcciones y materiales) y Óscar Calzado Arija (coordinación editorial). (2017). El juego del bibliobús: “De un bibliobús al siguiente y tiro para llegar a más gente” [Material didáctico]. 8º Congreso Nacional de Bibliotecas Móviles. Recuperado el 30 de agosto de 2025, de https://bibliobuses.com/wp-content/uploads/documentos/Juego%20del%20Bibiob%C3%BAs.pdf

Hablemos de ... la accesibilidad en su totalidad.

La ACCESIBILIDAD, en bibliotecas, en archivos, en centros de información y documentación y en otras entidades similares como gestoras y transmisoras de información, es un PRINCIPIO fundamental que garantiza que todas las personas puedan ejercer su derecho a la información, la cultura y el conocimiento, sin importar sus capacidades físicas, sensoriales o cognitivas.

Tanto la Organización Mundial de la Salud (OMS), como la  Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) resaltan que la inclusión en el acceso a la información contribuye al desarrollo personal, académico y social de los individuos. 

Este post tiene como objetivo el analizar tanto la accesibilidad física del espacio como la adaptabilidad de sus materiales de consulta (accesibilidad de los materiales)

Sé bien que el tema de la accesibilidad es amplio, por ello, en este post no abordaré las "trabas" y obstáculos o dificultades que se pueden encontrar las personas que cuentan con alguna discapacidad a la hora del uso de la IA y la tecnología que alrededor de ella está surgiendo.

Un tema que da para otro artículo ... 

Empezamos definiendo conceptos clave cuando hablamos de accesibilidad:

1. Accesibilidad física: Conjunto de medidas y adaptaciones del espacio/entorno para permitir que todas las personas puedan acceder y moverse con seguridad por la biblioteca/archivo/entidad.
2. Accesibilidad de materiales: Adaptaciones en los recursos (bibliográficos/documentales/no bibliográficos) tanto físicos como electrónicos.
3. Accesibilidad universal: es la característica que deben cumplir los entornos, procesos, bienes, productos y servicios, objetos y dispositivos, para que todas las personas las puedan usar y entender de la forma más segura, cómoda y autónoma posible. Un concepto que está unido a la accesibilidad universal es el diseño universal que es la forma de crear entornos, productos y servicios para que sean accesibles sin necesidad de adaptación. (1)

Cuando nos referimos a la ACCESIBILIDAD FÍSICA, tratamos la existencia de infraestructuras adaptadas, con entradas y salidas sin barreras: rampas, ascensores, pasamanos, señalización clara y comprensible , en braille, con pictogramas y tipografía legible. Orientación inclusiva, esto quiere decir, que se tengan planos de la biblioteca, archivo, centro en formatos accesibles (digitales, sonoros o en alto contraste.)

Mobiliario flexible y adaptado, es decir, que se tengan mesas ajustables en altura, sillas ergonómicas y espacios de lectura amplios para facilitar la movilidad.

No hay que olvidar las zonas silenciosas y luminosas, que se deben ajustar sus niveles para personas con determinada  sensibilidad sensorial 

Cuando tratamos la ACCESIBILIDAD DE MATERIALES DE CONSULTA Y ESTUDIO, nos referimos a la adaptabilidad de esos recursos para que puedan ser utilizados y consultados por personas con diferentes capacidades sensoriales y cognitivas. Como ejemplo:

• Contar con colecciones en braille, audiolibros y libros electrónicos accesibles.
• Software de lectura asistida (lectores de pantalla y conversores de texto a voz)
• Tener catálogos, repositorios y webs que cumplan con las Pautas de accesibilidad para el contenido Web (2)
• Interesante también sería el tener un sistema de recomendación de materiales accesibles, como muestra, el uso de algoritmos que sugieran libros en braille, o formatos adaptados según el perfil del usuario.
• Chatbots de asistencia que orienten al usuario dentro de la biblioteca o en la búsqueda de recursos específicos.
• Documentos accesibles: digitalización con OCR, PDFs etiquetados, y uso de metadatos descriptivos para garantizar la recuperación eficaz.
• Recursos multimedia adaptados: vídeos con subtítulos, transcripciones textuales y audiodescripciones.
• Servicios inclusivos: como un servicio de préstamo adaptado (extensión de plazos de préstamo), un servicio de referencia especializado para orientar en la búsqueda de información con herramientas adaptadas, el potenciar el acceso remoto que permite estudiar e investigar sin limitaciones físicas.

INTEGRACIÓN EN LA CULTURA DE ACCESIBILIDAD DEL CENTRO

En este apartado quiero centrarme en el papel que juega el personal del centro en el tema de la accesibilidad.

No es nada fácil sin formación ni compromiso, pero todo esto cambia cuando hay interés, intención de integración y el tener unas pautas para que esa accesibilidad sea bidireccional. 

Con esto quiero decir, que no solo la accesibilidad se arregla con un edificio "adaptado", sino que la accesibilidad consiste en saber comunicarnos y ofrecer los servicios que el centro promueve, tiene y ofrece. Y que esos usuarios respondan positivamente y se sientan satisfechos de saber que son uno más de la comunidad que forma la biblioteca /el archivo / el centro. 

La formación y sensibilización del personal es el eje principal para que la accesibilidad en el centro sea realmente efectiva. No basta con tener rampas o recursos digitales: si el  personal no está preparado, las barreras seguirán existiendo.

Por eso es importante apostar por una capacitación continua. Talleres sobre accesibilidad digital, sobre cómo comunicarse de manera inclusiva o sobre el uso de tecnologías de apoyo pueden marcar la diferencia. Estas formaciones ofrecen al personal un conjunto de herramientas muy valiosas para atender mejor a todas las personas.

También resulta útil contar con protocolos de atención: guías sencillas que orienten en cómo ofrecer un trato respetuoso, claro y eficaz a usuarios con discapacidad. Esto evita dudas y asegura una atención homogénea y de calidad.

Por último, la colaboración interdisciplinar es clave. Las bibliotecas, los centros de información,  no trabajan solos: coordinarse con servicios de inclusión , con equipos de personas de tecnología educativa o incluso con asociaciones de personas usuarias enriquece las soluciones y permite responder de forma más completa a las necesidades reales.

PARA MEJORAR LA ACCESIBILIDAD, no basta con implementar unas medidas  una sola vez y ya está. Es preciso realizar unas revisiones periódicas y unas evaluaciones constantes. 

Una buena estrategia sería el uso de datos. Tenemos muy claro que el dato, hoy por hoy, es el poder. El que nos da información de lo que estamos haciendo bien, de lo que podemos mejorar y lo mejor de todo, nos alarma que aquello que fallamos o escasea.

Ejemplos: Elaborar estudios estadísticos sobre los perfiles de los usuarios y qué dificultades encuentran y qué necesidades específicas tienen.  Recoger opiniones mediante la realización de encuestas o entrevistas que permitan conocer de primera mano la experiencia de las personas con discapacidad. Como evaluación continua, el aplicar indicadores que midan la accesibilidad tanto en los servicios digitales como en los presenciales, y usar esos resultados para mejorar.

De esta manera, la biblioteca/archivo/centro no solo ofrece accesibilidad, sino que asegura que se mantenga actualizada y en sintonía con las necesidades reales de la comunidad a la que sirve.

RECURSOS EXTERNOS

(1) Texto extraído de: https://www.rpdiscapacidad.gob.es/discapacidad-derechos-humanos/accesibilidad-universal.htm
(2) Luj, Sergio. “Accesibilidad Web.” Accesibilidad Web: Principios y Pautas de WCAG 2.1.  https://accesibilidadweb.dlsi.ua.es/?menu=principios-2.1.



“Portal de Las Bibliotecas de Madrid.”. Información y Servicios - Accesibilidad En Bibliotecas. https://bibliotecas.madrid.es/portales/bibliotecas/es/En-portada/Informacion-y-servicios/?vgnextfmt=default&vgnextoid=632b

Ministerio de Cultura. "Bibliotecas accesibles para todos: Pautas para acercar las bibliotecas a las personas con discapacidad y a las personas mayores". https://www.cultura.gob.es/dam/jcr:e1570b86-5609-42d8-9e4f-e760fd773392/bibliotecas-accesibles-para-todos.pdf.

Dorado, Salvador. “Bibliotecas Accesibles: Clave Para Una Sociedad Más Comprensible Para Todos.” Plena Inclusión Andalucia. https://www.plenainclusionandalucia.org/noticias/bibliotecas-accesibles-clave-para-una-sociedad-mas-comprensible-para-todos/.

"Guía para hacer bibliotecas accesibles" https://observatoriodelaaccesibilidad.es/wp-content/uploads/2021/03/Guia-para-hacer-bibliotecas-accesibles.pdf.

“Documentos Accesibles.”Observatorio de La Accesibilidad. 

https://observatoriodelaaccesibilidad.es/accesibilidad-2/bibliografia/accesibilidad-en-los-diferentes-ambitos/bibliografia-sobre-documentos-accesibles.

“Lista de Requisitos de Accesibilidad.” Red de Bibliotecas Universitarias y Científicas Españolas. https://www.rebiun.org/kit-rea/lista-de-requisitos-de-accesibilidad.

Federación Internacional de Asociaciones de Bibliotecarios y Bibliotecas (IFLA).  “IFLA Guidelines for Making Libraries Accessible for People with Disabilities.” Travesía. https://travesia.mcu.es/items/f58c18b0-9232-4799-84da-b30fa1fb9b37.