Otra vez frente a la misma oportunidad, pero sin margen para perderla…

Este trabajo sostiene que el eje de la intervención profesional deja de centrarse en el acceso a la información y se desplaza hacia su validación y evaluación crítica. En ese contexto, el bibliotecario deja de ser solo mediador de acceso y asume un rol de evaluación crítica de lo que circula, en un escenario atravesado por limitaciones formativas e institucionales.

El patrón que seguimos repitiendo

No es la primera vez que la profesión reconoce un cambio relevante en el entorno informacional. Más que ausencia de diagnóstico, lo reiterado es la dificultad para traducir ese reconocimiento en decisiones sostenidas o colectivas.

Este comportamiento se repite hace décadas. Con la automatización documental a fines de los 70, Lancaster ya anticipaba sistemas informáticos que desplazaban el papel. El diagnóstico estaba. Lo que faltó fue la decisión, esa misma que hoy vuelve a aparecer en cada biblioteca.

Después vino la World Wide Web en los 90. Reorganizó el acceso global y la búsqueda, pero no la evaluación crítica. Castells describe esa transformación con claridad, pero en ese escenario la disciplina no logra ocupar un lugar central. Empresas tecnológicas tomaron motores de búsqueda, indexación y algoritmos de relevancia. Se consolidaron criterios de visibilidad, no de validación. No es que no tuviéramos herramientas. Es que no las usamos.

Y después llegaron las redes sociales. Ahí la información dejó de ser algo que se busca y pasó a ser algo que te llega. Los algoritmos decidieron qué ver, cuándo y cómo. La profesión vio el fenómeno, habló de alfabetización digital y mediación, pero otra vez no logró posicionarse como actor central. La desinformación y las burbujas se instalaron mientras seguíamos pensando en términos de acceso controlado.

Una generación entera aprendió que la información se busca en Google y se consume en redes, no en la biblioteca. Lo que Google y las plataformas hacen a escala global es función bibliotecaria. Ese lugar, ante formas sostenidas de pasividad profesional, terminó siendo ocupado por otros.

Las consecuencias no son solo históricas, se sienten día a día. Una visibilidad institucional reducida en el marco de una crisis de identidad que persiste. La pregunta incómoda sigue circulando en congresos y pasillos. ¿Tiene sentido la existencia de una biblioteca cuando puedo acceder a todo en internet? No es una pregunta cruel. Es el resultado acumulado de haber llegado tarde, demasiadas veces, a las encrucijadas que realmente importaban.

La inteligencia artificial generativa vuelve a poner esa pregunta sobre la mesa, pero con una urgencia diferente. Porque esta tecnología no solo organiza o distribuye la información, la produce. No solo interviene el acceso, produce contenidos. Esto ya está ocurriendo. El problema ya no es reconocer el cambio. Es decidir si esta vez se va a intervenir.

Cuando el problema ya no es encontrar, sino creer

En los procesos anteriores el eje principal estaba puesto en el acceso a la información. En ese terreno la bibliotecología contaba con herramientas específicas, aunque su capacidad de intervención fue desigual. Con la inteligencia artificial generativa, el problema deja de organizarse alrededor del acceso y empieza a depender de la capacidad de validar lo que circula.

ChatGPT, Gemini, Claude y sus pares no son motores de búsqueda sofisticados. No recuperan información verificable, la producen. Generan textos coherentes tanto cuando la respuesta es correcta como cuando es completamente falsa, sin ofrecer señales claras que permitan distinguir entre una y otra. El sistema no advierte cuándo está construyendo una respuesta plausible sin base verificable. Como señalan Emily M. Bender y sus colaboradores, estos modelos no “saben” en sentido estricto, operan sobre patrones estadísticos de lenguaje y generan el texto más probable según su entrenamiento. En esa línea, distintos trabajos recientes advierten sobre la dificultad creciente de diferenciar entre plausibilidad y veracidad. Producir no es lo mismo que saber, pero esa diferencia no es evidente para quien no fue formado para verla. Y ahí empieza el problema.

Encontrar información y validarla no son operaciones equivalentes. Mientras el acceso remite a la localización de contenidos, la validación implica analizar su confiabilidad, identificar sesgos y verificar afirmaciones. Estas competencias forman parte de la alfabetización informacional, como viene señalando la literatura del campo desde hace años. Un ejemplo frecuente permite observar este cambio. Un estudiante puede utilizar un sistema de inteligencia artificial generativa para elaborar un texto coherente, incluso con referencias formales. Sin embargo, esas referencias suelen ser inexistentes o construidas de manera verosímil pero no verificable. Sin herramientas de evaluación, la calidad aparente del texto dificulta la detección del problema. En ese punto, acceder ya no alcanza. La intervención profesional deja de centrarse en facilitar el acceso y pasa a orientarse hacia la formación en criterios de validación. Repreguntar al sistema empieza a parecerse demasiado a una entrevista de referencia.

A esto se suman los sesgos presentes en los datos de entrenamiento. La predominancia del inglés y de perspectivas del norte global limita la representación de otros contextos y tradiciones de conocimiento. Como advierte Silvia Temesio Vizoso, estos sesgos pueden reproducir desigualdades preexistentes. En una perspectiva latinoamericana, esto implica que los marcos interpretativos ofrecidos por estos sistemas no siempre resultan adecuados. El problema no es solo encontrar información. Es sostener criterios para creerla. ¿Quién señala ese desajuste cuando la respuesta parece correcta?

Lo que esto habilita y lo que exige

El escenario abierto por la inteligencia artificial generativa no solo redefine las posibilidades de intervención profesional, también expone con mayor claridad los límites de lo que la profesión viene haciendo. Incorporar estas herramientas a los servicios existentes ya no resuelve el problema. Se vuelve necesario asumir un rol activo en la evaluación de sus resultados y en la formación de los usuarios.

En el ámbito educativo, esta situación se manifiesta de forma concreta. Es posible encontrar trabajos académicos con referencias inexistentes o construcciones teóricas que no han sido verificadas, aunque presentadas con coherencia discursiva. Estas situaciones no se resuelven mediante herramientas de detección automática, sino a través del desarrollo de criterios de evaluación. El bibliotecario queda en un lugar incómodo. Y no es una incomodidad nueva. Como mediador entre la producción algorítmica y su uso, promueve prácticas de lectura crítica y verificación. Como señala Franganillo, los grandes modelos de lenguaje no solo introducen un problema, también obligan a reforzar competencias que la profesión ya reconocía pero no logró sostener en la práctica.

Este escenario empuja un desplazamiento del rol profesional. Tradicionalmente asociado a la facilitación del acceso, el trabajo bibliotecario se orienta hacia la alfabetización informacional entendida como capacidad de evaluar y validar información en entornos complejos. No se trata de una función completamente nueva, pero sí de una que adquiere otra centralidad. La pregunta es si la profesión está en condiciones de asumirla en esos términos. Y si no lo está, cuánto de eso responde a límites reales y cuánto a una inercia que viene de antes.

En Argentina, además, se presenta una tensión que ya no puede leerse como un dato secundario. La Ley 26.899 estableció un marco para la circulación de la producción científica financiada con fondos públicos. Hoy esos mismos contenidos, que deberían estar al menos intelectualmente, protegidos, se están usando masivamente como insumo para entrenar modelos de inteligencia artificial sin mecanismos claros de reconocimiento ni compensación. Se garantiza el acceso, pero se permite el saqueo de la producción local sin discutir las condiciones de extracción. Visto así, casi es una copia de lo que sucede en el día a día del país. En este punto, la función bibliotecaria se vincula con la preservación de la autoría y la trazabilidad de la información. Alguien tiene que hacerlo. La pregunta es si ese alguien va a ser la profesión u otros actores.

Las condiciones para que esta vez sea distinto

Reconocer esta situación como una oportunidad no es suficiente. La historia de la profesión muestra que identificar los cambios con anticipación no garantiza una intervención efectiva. Eso ya se sabe. El problema es que saberlo tampoco garantiza nada.

Una primera limitación se encuentra en la formación disponible. La posibilidad de asumir un rol activo frente a la inteligencia artificial generativa depende de comprender cómo funcionan estos sistemas, cuáles son sus límites y de qué manera deben evaluarse sus resultados. En muchos casos, esta formación sigue siendo nula o parcial, lo que reduce la capacidad de intervención en un entorno donde estas herramientas ya forman parte de las prácticas de los usuarios.

Una segunda condición se vincula con la actualización curricular. En el contexto argentino y latinoamericano, los planes de estudio continúan abordando la dimensión tecnológica de forma fragmentaria, incluso hoy, con ciertas resistencias que ya no tienen demasiado para sostenerse. Tampoco alcanza con incorporar contenidos sobre herramientas. Es necesario desarrollar criterios para evaluarlas y comprender sus implicancias. Sin este tipo de revisión, la distancia entre las demandas del entorno y la formación profesional tiende a ampliarse. Y ya se sabe lo que pasa cuando esa distancia se vuelve demasiado grande.

A estas limitaciones se agregan condiciones estructurales que exceden el ámbito profesional. Las bibliotecas han sido, en gran medida, desplazadas de las prioridades en materia de políticas públicas de información y cultura. Esto se expresa en financiamiento insuficiente, falta de continuidad en programas y escasa articulación institucional. En este escenario, los procesos de actualización dependen con frecuencia de iniciativas individuales más que de estrategias sostenidas. Esto no anula la responsabilidad profesional, pero sí reduce de forma considerable las condiciones materiales para ejercerla.

Finalmente, la posibilidad de ocupar este espacio depende de una decisión profesional. La evaluación y validación de la información constituye un campo de intervención posible, pero no garantizado. Su consolidación requiere no solo formación y condiciones adecuadas, sino también una presencia activa en los espacios donde se define cómo circula y se utiliza la información. ¿Queremos estar ahí?

A modo de cierre, el bibliotecario que este tiempo requiere

En este escenario, la profesión llega con una experiencia acumulada que alcanza para reconocer ciertos patrones, incluso cuando no logra modificarlos. La inteligencia artificial generativa introduce una diferencia, no tanto por lo novedoso de la tecnología, sino porque empuja al centro competencias que la propia tradición disciplinar ya reconocía y no logró sostener en la práctica.

Si el problema deja de ser solamente el acceso a la información y pasa a ser su validación, entonces el lugar profesional también se mueve. Ya no alcanza con facilitar el acceso. Lo que está en juego es la capacidad de formar usuarios que puedan distinguir, verificar y sostener criterios propios frente a lo que leen, incluso cuando lo que leen tiene todas las marcas de ser confiable.

Nada de esto ocurre en un vacío. Las limitaciones en la formación, las tensiones en los planes de estudio y las condiciones institucionales no son un telón de fondo, son parte del problema. Reconocer ese contexto no lo resuelve, pero al menos evita sostener una discusión donde todo parece posible y poco efectivamente lo es.

Porque el desplazamiento ya está en marcha y el problema ya no es el acceso. La cuestión, en todo caso, no es si este escenario representa una oportunidad. Esa discusión ya está bastante saldada. El punto es otro, bastante menos elegante. Qué pasa si, aun sabiendo lo que hay que hacer, no se hace. Esta vez, probablemente, no hay margen para llegar tarde.

Referencias

• Argentina. (2013). Ley 26.899. Creación de repositorios digitales institucionales de acceso abierto. Boletín Oficial de la República Argentina. https://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/anexos/220000-224999/223459/norma.htm
• Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 610–623). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
• Castells, M. (2001). La galaxia Internet. Plaza & Janés.
• Franganillo, J. (2023). Los grandes modelos de lenguaje: Una oportunidad para la profesión bibliotecaria. Anuario ThinkEPI, 17, Article e17a28. https://doi.org/10.3145/thinkepi.2023.e17a28
• Lancaster, F. W. (1978). Toward paperless information systems. Academic Press.
• Temesio Vizoso, S. G. (2022). Reflexiones sobre la inteligencia artificial y la bibliotecología. Palabra Clave (La Plata), 11(2), Article e159. https://doi.org/10.24215/18539912e159