Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
42
La influencia de la inteligencia artificial en la modernización
de los servicios bibliotecarios
The Influence of Artificial Intelligence in the Modernization of
Library Services
Rosselly Jaydi Curahua Vargas
Investigadora independiente
Contacto: rosselly.jaydi@gmail.com
https://orcid.org/0009-0001-3304-3109
Resumen
En los últimos años, la inteligencia
artificial (IA) se ha posicionado
como una herramienta clave en
la transformación de los servicios
bibliotecarios a nivel mundial. Este
artículo explora su aplicación en diez
bibliotecas universitarias de América
Latina, ubicadas en Colombia, Perú,
México, Chile, Ecuador, Argentina,
Guatemala, Bolivia, Paraguay y
Uruguay.
A través de un enfoque cualitativo
basado en el análisis de casos
múltiples, se examinan los tipos
de tecnologías implementadas, los
servicios mejorados, los impactos
observados, y los desafíos enfrentados
en cada institución. Los hallazgos
revelan que la IA ha contribuido a
optimizar procesos de búsqueda de
información, personalizar la atención
al usuario, mejorar la eficiencia
operativa e impulsar la inclusión
digital. Sin embargo, también se
identifican limitaciones vinculadas
Abstract
In recent years, artificial intelligence
(AI) has emerged as a key tool in the
transformation of library services
worldwide. This article explores its
application in ten Latin American
university libraries, located in
Colombia, Peru, Mexico, Chile,
Ecuador, Argentina, Guatemala,
Bolivia, Paraguay, and Uruguay.
Using a qualitative approach based
on multiple-case analysis, the types
of technologies implemented, the
improved services, the observed
impacts, and the challenges faced
at each institution are examined. The
findings reveal that AI has contributed
to optimizing information search
processes, personalizing user service,
improving operational eciency, and
promoting digital inclusion. However,
limitations related to funding, technical
training, and institutional resilience are
also identified.
Furthermore, the study highlights
that some libraries, even without
ISSN- e: 2709-5649-pp 42-58
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
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La influencia de la Inteligencia artificial en la
modernización de los servicios bibliotecarios
al financiamiento, la capacitación
técnica y la resistencia institucional.
Asimismo, se destaca que algunas
bibliotecas, incluso sin herramientas
avanzadas de IA, han logrado
avances significativos mediante
estrategias de formación digital y
liderazgo pedagógico. Se concluye
que la IA, aplicada de forma
contextualizada y acompañada de
una visión estratégica, representa una
oportunidad concreta para fortalecer
la gestión del conocimiento en
entornos universitarios.
Palabras clave: inteligencia artificial,
bibliotecas, tecnología, accesibilidad,
modernización, gestión de
información.
advanced AI tools, have achieved
significant progress through digital
learning strategies and pedagogical
leadership. It concludes that AI applied
in a contextualized manner and
accompanied by a strategic vision,
represents a concrete opportunity to
strengthen knowledge management
in university settings.
Keywords: artificial intelligence,
libraries, technology, accessibility,
modernization, information
management.
Recibido: 2024-10-20 / Revisado: 2024-11-24 / Aceptado: 2024-11-25 / Publicado: 2024-12-27
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
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Rosselly Jaydy Curahua Vargas
Introducción
La inteligencia artificial (IA) ha
transformado diversos sectores,
y el ámbito bibliotecario no es la
excepción. Con el avance de las
tecnologías digitales, las bibliotecas
han incorporado herramientas
basadas en IA para mejorar su eficiencia
operativa y personalizar sus servicios.
Según Russell y Norvig (2020), la
inteligencia artificial se define como
“el estudio de los agentes inteligentes,
es decir, cualquier sistema que
percibe su entorno y toma decisiones
que maximizan sus posibilidades de
éxito en una tarea específica” (p. 3).
La inteligencia artificial ha permitido
que las bibliotecas universitarias
se transformen hacia ámbitos más
dinámicos e interactivos. Según Smith
y Anderson (2020), la implementación
de estas tecnologías ha optimizado la
gestión de la información, agilizado
los procesos de búsqueda y mejorado
la experiencia de los usuarios al
ofrecerles servicios personalizados.
Integrar la IA en las bibliotecas ha
hecho posible la automatización de
procesos que antes requerían una
intervención constante del personal.
Desde búsquedas hasta la catalogación
automática de colecciones, estas
tecnologías han simplificado tareas
administrativas y optimizado la
gestión de grandes volúmenes de
datos. Esta modernización no solo
optimiza la operatividad interna, sino
que también cambia la experiencia de
los usuarios al brindarles servicios más
rápidos, personalizados e inclusivos.
Fernández (2019) señala que el uso de
chatbots en bibliotecas académicas
ha reducido significativamente el
tiempo de respuesta a consultas,
permitiendo un acceso más eficiente
a los recursos disponibles.
Particularmente, las bibliotecas
universitarias, que deben satisfacer
las demandas de una comunidad
académica dinámica, se han
beneficiado enormemente de la
IA. Tecnologías como motores de
búsqueda mejorados, sistemas
de recomendación automática y
asistentes virtuales han facilitado
el acceso a la información para los
usuarios, quienes ahora pueden
encontrar lo que necesitan de manera
más rápida y precisa. De acuerdo
con Cox, Pinfield y Rutter (2019), la
IA ha permitido la implementación de
herramientas como el reconocimiento
de voz y la conversión de texto a audio,
facilitando el acceso a la información
para personas con discapacidades
visuales o auditivas.
Sin embargo, implementar IA en las
bibliotecas también presenta desafíos.
En países en desarrollo, como los de
América Latina, muchas bibliotecas se
encuentran limitadas por los recursos
financieros y tecnológicos necesarios
para la adopción de estas herramientas.
Además, capacitar al personal para
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
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La influencia de la Inteligencia artificial en la
modernización de los servicios bibliotecarios
el manejo de herramientas de IA
es fundamental para asegurar el
éxito de su implementación. Por
ello, es importante analizar tanto los
beneficios como los obstáculos que
surgen con la modernización de los
servicios bibliotecarios a través de
la IA. Yip y Barnes (2020) enfatizan
la importancia de formar a los
bibliotecarios en el manejo de estas
herramientas para garantizar un uso
eficiente y responsable de la IA en la
gestión de información.
Este artículo busca explorar cómo
la IA está transformando los servicios
bibliotecarios, concentrándose en las
bibliotecas universitarias de América
Latina. Mediante un análisis de caso
en cinco bibliotecas seleccionadas,
se examinan los impactos de la IA
en áreas clave como la búsqueda de
información, la personalización de
servicios, la accesibilidad y la gestión
de colecciones. También se abordan
los desafíos que enfrentan estas
bibliotecas en contextos con recursos
limitados y se reflexiona sobre el
futuro de la IA en la modernización de
los servicios bibliotecarios.
Método
Este estudio adopta un enfoque
cualitativo de tipo exploratorio,
sustentado en el análisis de caso
múltiple, centrado exclusivamente
en bibliotecas universitarias de
América Latina. Se seleccionaron
diez bibliotecas universitarias
pertenecientes a los siguientes
países: Colombia, Perú, México,
Chile, Ecuador, Argentina, Guatemala,
Bolivia, Paraguay y Uruguay con
el fin de obtener una visión más
representativa de la región y asegurar
una mayor diversidad institucional.
Para recopilar los datos, se
utilizaron criterios de elegibilidad que
aseguraron la fiabilidad y relevancia de
las fuentes. Estos criterios incluyeron:
a. Fuentes primarias
institucionales: Se consultaron
documentos internos, reportes
anuales, informes de actividades
y evaluaciones tecnológicas que
las bibliotecas y universidades
publicaron directamente.
Estas fuentes brindan datos
específicos de cada institución.
b. Relevancia temporal: Se
consideraron solo informes
y documentos de los últimos
cinco años (2019-2023), lo que
garantiza que la información
sea actual y refleje el contexto
tecnológico contemporáneo.
c. Datos cuantitativos y
cualitativos: Se priorizaron
informes con datos numéricos,
como estadísticas sobre el
uso y la eficiencia, además
de observaciones cualitativas
que incluyen opiniones del
personal, desafíos y percepción
del usuario.
d. Fuentes verificadas y
transparentes: Los documentos
elegidos tenían citas y
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
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Rosselly Jaydy Curahua Vargas
referencias internas, además de
estar disponibles para consulta
o haber sido presentados
en eventos académicos o
reuniones institucionales.
e. Diversidad geográfica y
contextual: Se seleccionaron
bibliotecas en Colombia,
Perú, México, Chile, Ecuador,
Argentina, Guatemala, Bolivia,
Paraguay y Uruguay, para
obtener una visión diversa
sobre la implementación
de IA en distintos entornos
socioculturales y económicos,
lo cual favorece un análisis
comparativo enriquecido.
A continuación, se detallan los
documentos analizados para evaluar
el impacto de las herramientas de
inteligencia artificial en las diez
bibliotecas seleccionadas:
1. Universidad Nacional de Colombia
(Colombia): Información disponible
en el portal del Sistema Nacional de
Bibliotecas, con énfasis en recursos
electrónicos, automatización y
capacitación tecnológica.
2. Universidad de Lima (Perú): Estudio
de usuarios 2022, que analiza el
comportamiento informacional
de la comunidad académica y
su interacción con herramientas
tecnológicas.
3. Pontificia Universidad Católica
de Chile (Chile): Cobertura del
9º Congreso de Bibliotecas
Universitarias y Especializadas,
donde se abordaron experiencias
en inteligencia artificial aplicadas a
la producción científica y servicios
bibliotecarios.
4. Universidad Nacional Autónoma
de México – UNAM (México): Nota
informativa de la XX Conferencia
Internacional sobre Bibliotecas
Universitarias, donde se resaltó el
papel de la IA en la transformación
de servicios bibliotecarios.
5. Pontificia Universidad Católica
del Ecuador (Ecuador): Evaluación
de herramientas de gestión
bibliotecaria con enfoque en
estándares internacionales
y tecnologías emergentes,
incluyendo IA.
6. Universidad Nacional de La Plata
(Argentina): Informe académico
sobre innovación educativa y
sistemas de consulta inteligente en
entornos universitarios.
7. Universidad de San Carlos de
Guatemala (Guatemala): Memoria
institucional sobre implementación
de chatbots y recursos digitales en
entornos bibliotecarios.
8. Universidad Mayor de San Andrés
(Bolivia): Proyecto académico
que aplica machine learning y
procesamiento de lenguaje natural
para extracción de metadatos en
catálogos digitales.
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
47
La influencia de la Inteligencia artificial en la
modernización de los servicios bibliotecarios
9. Universidad Nacional de Asunción (Paraguay): Cobertura de jornadas académicas
donde se promovió el uso responsable y educativo de la inteligencia artificial en
bibliotecas universitarias.
10.Universidad de la República (Uruguay): Participación en la Conferencia
BIREDIAL 2023, enfocada en ciencia abierta y tecnologías aplicadas a servicios
bibliotecarios universitarios.
Este conjunto de fuentes permite examinar de manera más integral los avances,
beneficios y desafíos relacionados con el uso de la inteligencia artificial en bibliotecas
universitarias latinoamericanas, estableciendo un marco de comparación más
robusto y homogéneo.
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
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Rosselly Jaydy Curahua Vargas
Resultados
Tabla 1
Comparación de 10 universidades Latinoamericanas
Biblioteca
Universitaria
Tecnologías de IA
implementadas
Servicios
mejorados
Impacto
documentado
Objetivo
institucional
Ventajas
observadas
Retos
observados
Fuente
Biblioteca Central
de la Universidad
Nacional de
Colombia
Asistentes virtuales,
sistemas de búsqueda
semántica,
automatización de
referencias
académicas
Consulta en tiempo
real, recuperación
de información
académica,
eficiencia del
personal
Reducción del
tiempo de
búsqueda en 40%,
satisfacción del
usuario
incrementada en
25%
Agilizar el
acceso a
información
científica y
reducir la carga
operativa
Atención más
rápida, acceso
mejorado a
recursos
especializados
Alta inversión
inicial,
necesidad
constante de
capacitación
Universidad
Nacional de
Colombia,
2023
Biblioteca de la
Universidad de
Lima
Sistemas de
recomendación
automática, análisis
predictivo,
catalogación
inteligente
Sugerencias de
lectura
personalizadas,
gestión precisa de
inventarios,
organización
bibliográfica
Aumento del
préstamo de libros
en 20%, errores
en inventario
reducidos en 50%
Fortalecer la
experiencia del
usuario con
servicios
inteligentes
Mejora en la
toma de
decisiones,
aumen
to del
uso de
colecciones
Escasa
financiación
para
actualizaciones
tecnológicas
Universidad
de Lima,
2022
Sistema de
Bibliotecas de la
Pontificia
Universidad
Católica de Chile
Reconocimiento de
voz, conversión de
texto a voz, motores
multilingües
Inclusión digital,
acceso para
personas con
discapacidades,
personalización
idiomática
Incremento del
uso por parte de
estudiantes con
discapacidades en
25%, préstamos
digitales +15%
Garantizar
accesibilidad e
inclusión en
servicios
bibliotecarios
Ampliación
de
la cobertura
para públicos
diversos
Limitado
soporte técnico
y dificultades
con lenguajes
múltiples
Pontificia
Universidad
Católica de
Chile, 2023
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
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La influencia de la Inteligencia artificial en la
modernización de los servicios bibliotecarios
Biblioteca Central de
la Universidad
Nacional Autónoma
de México (UNAM)
Algoritmos de
aprendizaje
automático, asistentes
digitales, analítica de
uso
Gestión
automatizada de
eventos académicos,
recomendación de
recursos, atención
personalizada
Participación en
eventos +18%,
satisfacción del
usuario +30%
Automatizar
procesos de
atención y
fortalecer el
vínculo
biblioteca-
usuario
Incremento en
eficie
ncia,
contenidos
personalizados
según perfil
Resistencia
inicial del
personal,
privacidad de
datos no
estandarizada
UNAM,
2023
Biblioteca General
de la Pontificia
Universidad Católica
del Ecuador
Sistemas de gestión
bibliotecaria
integrados con IA,
control de metadatos,
clasificación
automatizada
Organización de
colecciones,
búsqueda de
contenidos
académicos, control
documental
Reducción de
errores humanos
en procesos
catalográficos,
mejora en tiempos
de respuesta
Mejorar
eficiencia
operativa con
base en
estándares
intern
acionales
Estandarización
de procesos,
automatización
de tareas
repetitivas
Capacitación
insuficiente para
nuevo sistema
PUCE,
2023
Sistema de
Bibliotecas de la
Universidad
Nacional de La Plata
Motores de búsqueda
inteligente,
orientación por IA,
sistemas de consulta
académica
Experiencia
personalizada de
búsqueda, apoyo a
procesos educativos
Mejora en la
orientación a
estudiantes, mayor
interacción digital
con recursos
Innovar
pedagógicamente
mediante
recursos
adaptativos
Usuarios
acceden con
mayor
autonomía a
recursos
Datos
no
sistematizados
dificultan
evaluación
continua
UNLP,
2022
Biblioteca Central de
la Universidad de
San Carlos de
Guatemala
Chatbots
informativos,
asistentes virtuales
automatizados
Orientación remota,
resolución inmediata
de dudas, soporte a
distancia
Disminución
significativa de
consultas
presenciales,
mayor autonomía
del usuario
Expandir la
asistencia
bibliotecaria más
allá del entorno
físico
Optimización
del tiempo y
reducción de
carga operativa
Necesi
dad de
supervisión
constante para
actualizar
contenidos
USAC,
2023
Biblioteca Central de
la Universidad
Mayor de San
Andrés
Procesamiento de
lenguaje natural
(PLN), algoritmos de
machine learning
Clasificación de
documentos,
extracción
automática de datos
bibliográficos
Aceleración del
procesamiento
documental,
mayor coherencia
en la catalogación
Modernizar la
gestión
documental y
bibliográfica
Reducción de
errores, mayor
eficiencia
operativa
Falta de
personal
es
pecializado
para
mantenimiento
UMSA,
2022
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
50
Rosselly Jaydy Curahua Vargas
Biblioteca Central de
la Universidad
Nacional de
Asunción
Plataformas
interactivas de IA
para formación
digital, simuladores
educativos
Alfabetización
digital,
sensibilización en
IA, recursos
autoformativos
Alta participación
estudiantil en
programas de IA
educativa
Desarrollar
competencias
digitales en el
entorno
académico
Cultura digital
fortalecida,
mayor
participación
en actividades
Dificultad
para
sostener
continuidad en
proyectos
UNA, 2023
Sistema de
Bibliotecas de la
Universidad de la
República
IA en chat de
referencia,
automatización de
búsqueda de
respuestas
Acceso remoto,
asistencia
informativa en línea,
eficiencia en
referencias
Enriquecimiento
del servicio de
atención,
respuestas más
rápidas
Aumentar
cobertura digital
con enfoque en
ciencia abierta
Mejora en la
calidad del
servicio al
usuario
Dificultades
técnicas para
integrar
sistemas con
otras
plataformas
Universidad
de la
República,
2023
F
uente: Elaboración propia, 2025.
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
51
La influencia de la Inteligencia artificial en la
modernización de los servicios bibliotecarios
En esta sección se presentan los
hallazgos obtenidos a partir del análisis
de cinco bibliotecas universitarias
en América Latina. Cada caso es
descrito individualmente, detallando
las tecnologías de inteligencia artificial
(IA) implementadas, sus impactos y los
principales desafíos. Posteriormente,
se realiza una comparación entre
los casos para identificar patrones
comunes y diferencias significativas.
1. Presentación de los casos de
estudio
a) Biblioteca Central de la
Universidad Nacional de
Colombia (Colombia)
Esta biblioteca ha incorporado
asistentes virtuales y sistemas de
búsqueda semántica que permiten
a los usuarios realizar consultas en
tiempo real. Además, ha automatizado
la generación de referencias
académicas. Como resultado, se ha
registrado una reducción del 40% en
el tiempo de búsqueda y un aumento
del 25% en la satisfacción del usuario.
La iniciativa busca agilizar el acceso
a información científica y aliviar la
carga operativa del personal. Entre
los desafíos destacan los altos costos
iniciales de implementación y la
necesidad continua de capacitación
técnica.
b) Biblioteca de la Universidad de
Lima (Perú)
La Universidad de Lima
ha desarrollado sistemas de
recomendación automatizada y
análisis predictivo para gestionar el uso
de recursos. También ha mejorado
sus procesos de catalogación con
apoyo de IA. Esto ha generado un
aumento del 20% en los préstamos y
una reducción del 50% en errores de
inventario. La principal ventaja es la
mejora en la experiencia de usuario,
aunque persisten dificultades por la
falta de financiación sostenida para
actualizar la tecnología.
c) Sistema de Bibliotecas de la
Pontificia Universidad Católica
de Chile (Chile)
Este sistema ha priorizado la
inclusión mediante herramientas de
reconocimiento de voz y conversión
de texto a voz. Además, ha
implementado motores multilingües
que permiten personalizar los
contenidos. Se ha logrado un
incremento del 25% en el uso de
recursos por parte de estudiantes con
discapacidades y un aumento del 15%
en préstamos digitales. No obstante,
existen desafíos relacionados con el
soporte técnico y la integración de
lenguajes múltiples.
d) Biblioteca Central de la
Universidad Nacional Autónoma
de México (UNAM)
La UNAM ha adoptado algoritmos
de aprendizaje automático y asistentes
digitales para personalizar la atención
y gestionar eventos académicos.
Estas medidas han mejorado la
participación en eventos en un 18% y
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
52
Rosselly Jaydy Curahua Vargas
elevado la satisfacción de los usuarios
en un 30%. El objetivo institucional
ha sido automatizar procesos y
fortalecer el vínculo entre la biblioteca
y sus usuarios. Los principales retos
incluyen la resistencia inicial del
personal académico y la falta de
protocolos claros sobre la privacidad
de datos.
e) Biblioteca General de la Pontificia
Universidad Católica del Ecuador
(PUCE)
En la PUCE se han integrado
sistemas de gestión bibliotecaria con
IA que permiten controlar metadatos
y automatizar la clasificación de
documentos. Esto ha reducido los
errores humanos en los procesos
catalográficos y mejorado los
tiempos de respuesta. El enfoque
ha sido alinearse con estándares
internacionales. La capacitación
insuficiente del personal ha sido uno
de los principales retos.
f) Sistema de Bibliotecas de la
Universidad Nacional de La Plata
(Argentina)
Esta universidad ha implementado
motores de búsqueda inteligente
y orientación académica basada
en IA. Se ha observado una mejora
significativa en la interacción digital
con los recursos y en la orientación a
estudiantes. El enfoque está orientado
a la innovación pedagógica a través
de recursos adaptativos. Sin embargo,
la falta de sistematización de datos
limita la evaluación continua.
g) Biblioteca Central de la
Universidad de San Carlos de
Guatemala (USAC)
La USAC ha implementado
chatbots y asistentes virtuales para
orientar a los usuarios a distancia.
Esto ha disminuido las consultas
presenciales y mejorado la autonomía
del usuario. La intención es expandir
los servicios más allá del espacio
físico. El monitoreo constante y la
actualización de contenidos siguen
siendo un reto operativo.
h) Biblioteca Central de la
Universidad Mayor de San Andrés
(UMSA)
Se han aplicado técnicas de
procesamiento de lenguaje natural
y machine learning para acelerar la
catalogación y mejorar la coherencia
en los registros. Esta modernización
ha incrementado la eficiencia técnica,
aunque enfrenta limitaciones por la
escasez de personal capacitado.
i) Biblioteca Central de la
Universidad Nacional de
Asunción (UNA)
La UNA ha promovido plataformas
interactivas y simuladores educativos
con IA para fortalecer la alfabetización
digital. Estas acciones han
incrementado significativamente la
participación estudiantil en programas
de formación tecnológica. El principal
desafío es sostener la continuidad
institucional de estos programas.
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
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La influencia de la Inteligencia artificial en la
modernización de los servicios bibliotecarios
j) Sistema de Bibliotecas de la
Universidad de la República
(Uruguay)
Ha desarrollado un sistema de
atención con IA en servicios de
referencia virtual, lo que ha mejorado
el acceso remoto y la automatización
de respuestas. Este enfoque ha
enriquecido la atención al usuario,
aunque se enfrentan dificultades en
la interoperabilidad entre plataformas
tecnológicas.
2. Comparación de los casos de
estudio
Al comparar los diez casos
de estudio, se pueden identificar
patrones comunes en la adopción
de la inteligencia artificial, así como
diferencias marcadas relacionadas
con los objetivos institucionales, los
niveles de inversión y las capacidades
técnicas. A continuación, se destacan
los principales puntos comparativos:
• Tecnologías aplicadas: Todas
las bibliotecas han incorporado
herramientas basadas en
inteligencia artificial, aunque con
distintos niveles de complejidad.
Algunas, como la Universidad
Nacional de Colombia y la
UNAM, han implementado
asistentes virtuales y algoritmos
de aprendizaje automático para
procesos específicos como la
recomendación de recursos y la
atención al usuario. En cambio,
universidades como la UMSA
han enfocado sus esfuerzos en
automatizar tareas técnicas como
la clasificación de documentos
mediante machine learning.
• Servicios mejorados: Se observan
mejoras sustanciales en servicios de
consulta, búsqueda de información,
gestión de inventarios y orientación
académica. En bibliotecas como
las de la Universidad de Lima o la
Universidad Nacional de La Plata,
el uso de la IA ha facilitado una
experiencia más personalizada
para los usuarios, mientras que
otras, como la PUCE y la UNA,
han destacado en la optimización
operativa y la alfabetización digital.
• Impacto en los usuarios: Los
beneficios más tangibles incluyen el
aumento en el uso de plataformas
digitales, una mayor participación
en actividades académicas y una
mejora notable en la satisfacción
de los usuarios. Esto sugiere que
la integración de IA puede influir
positivamente en la percepción del
servicio bibliotecario y en la relación
del usuario con la institución.
• Objetivos institucionales: Aunque
todos los casos coinciden en
buscar la modernización de los
servicios, cada universidad ha
definido prioridades específicas.
Mientras algunas priorizan la
eficiencia interna (como la PUCE),
otras se orientan hacia la inclusión
y el acceso equitativo, como es el
caso de la Pontificia Universidad
Católica de Chile.
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
54
Rosselly Jaydy Curahua Vargas
• Ventajas observadas: Entre las
ventajas comunes se encuentran
la automatización de procesos
repetitivos, la reducción de
errores humanos, la mejora en la
calidad de atención al usuario y el
fortalecimiento de competencias
digitales en la comunidad
académica.
• Retos compartidos: Todas las
instituciones enfrentan obstáculos,
principalmente en tres áreas:
financiamiento para mantener
y actualizar las herramientas,
capacitación técnica del personal
para operar nuevas tecnologías
y desafíos estructurales como
la integración de sistemas o la
resistencia al cambio institucional.
Esta comparación permite
visualizar cómo la inteligencia artificial,
aplicada de manera contextualizada,
ha generado impactos significativos
en distintos niveles del servicio
bibliotecario universitario. A pesar de
las diferencias en escala y recursos,
las experiencias recopiladas muestran
que la IA representa una oportunidad
concreta para innovar en la gestión de
la información académica en América
Latina.
Discusión
Los resultados obtenidos en este
estudio reflejan una transformación
sustancial en los servicios bibliotecarios
universitarios de América Latina a partir
de la implementación de inteligencia
artificial. Esta evolución tecnológica
ha estado alineada con la necesidad
de modernizar la experiencia del
usuario, optimizar procesos internos
y ampliar el acceso a la información
académica.
En línea con autores como Russell
y Norvig (2020), quienes definen la
inteligencia artificial como la capacidad
de un sistema para tomar decisiones
óptimas en función de su entorno,
se observa que las universidades han
comenzado a aplicar esta lógica a
través de herramientas automatizadas
que responden a necesidades reales
de las comunidades académicas. Esto
se ve reflejado en la incorporación
de chatbots, motores de búsqueda
semánticos, asistentes virtuales,
algoritmos de recomendación y
sistemas de catalogación inteligente
en las bibliotecas analizadas.
La diversidad en el tipo de
herramientas aplicadas responde,
como indican Smith y Anderson
(2020), a la necesidad de contextualizar
la innovación tecnológica según
las capacidades institucionales.
Universidades con mayor capacidad
de inversión y cultura digital
consolidada, como la UNAM o la
Universidad Nacional de Colombia,
han logrado avances significativos
tanto en personalización del servicio
como en automatización de
procesos. En contraste, instituciones
como la Universidad Nacional de
Asunción o la UMSA han centrado
sus esfuerzos en iniciativas formativas
y de alfabetización digital, lo que
también evidencia un uso estratégico
y adaptado de la IA.
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
55
La influencia de la Inteligencia artificial en la
modernización de los servicios bibliotecarios
En cuanto a los impactos
observados, el estudio coincide con
las proyecciones de Cox, Pinfield
y Rutter (2019), quienes sostienen
que la IA puede mejorar no solo la
eficiencia del servicio, sino también la
experiencia del usuario. Las mejoras
documentadas en la satisfacción de
los usuarios, el incremento en los
préstamos y la ampliación del acceso
para personas con discapacidades
confirman que la IA no es solo una
solución técnica, sino también una
herramienta de inclusión y calidad
educativa.
No obstante, también se
identificaron casos en los que,
independientemente del nivel de
desarrollo tecnológico, las bibliotecas
han obtenido resultados positivos
gracias a estrategias bien dirigidas
de formación, actualización del
personal y gestión institucional. Por
ejemplo, iniciativas centradas en
la alfabetización digital, como las
observadas en la Universidad Nacional
de Asunción o la Universidad de San
Carlos de Guatemala, han generado
impactos favorables en la participación
estudiantil y en el fortalecimiento
de la cultura digital, sin requerir
una infraestructura avanzada. Esto
evidencia que los buenos resultados
no dependen exclusivamente de
la tecnología, sino también de una
planificación adecuada, un liderazgo
comprometido y un enfoque centrado
en el usuario.
Los retos identificados en los diez
casos también permiten dialogar con
la literatura académica reciente. Tal
como señalan Yip y Barnes (2020),
el éxito de la inteligencia artificial en
bibliotecas depende de una adecuada
infraestructura tecnológica y de
procesos de formación continua para
el personal. En muchos de los casos
analizados, la resistencia institucional,
la falta de interoperabilidad entre
sistemas y las limitaciones en
financiamiento fueron obstáculos
comunes que dificultaron la
sostenibilidad de estas innovaciones.
En suma, esta discusión
permite entender que la IA en
bibliotecas universitarias no es
una tendencia pasajera, sino una
respuesta estratégica a las exigencias
contemporáneas de los entornos
académicos. Las bibliotecas no solo
se están digitalizando, sino que están
transitando hacia modelos inteligentes
de gestión del conocimiento, en los
cuales el usuario ocupa un rol central,
y la tecnología actúa como facilitadora
del aprendizaje, la investigación y la
equidad en el acceso a la información.
Conclusión
La implementación de inteligencia
artificial en bibliotecas universitarias
de América Latina ha demostrado ser
una estrategia efectiva para optimizar
los servicios, personalizar la atención
al usuario y aumentar la eficiencia
operativa. La evidencia analizada en
este estudio permite afirmar que la IA
no solo está transformando la gestión
del conocimiento, sino que también
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
56
Rosselly Jaydy Curahua Vargas
está contribuyendo a fortalecer los
procesos de inclusión, acceso y
formación académica.
Entre los principales aportes de
la IA se destacan la automatización
de procesos rutinarios, la mejora
en los sistemas de búsqueda y
recuperación de información, y el
desarrollo de servicios personalizados
que responden a las necesidades
específicas de los usuarios. Estas
ventajas, sin embargo, solo se han
materializado con éxito en aquellas
instituciones que han invertido en
infraestructura tecnológica, formación
de personal y diseño estratégico de
sus servicios bibliotecarios.
Asimismo, el estudio revela que
los buenos resultados no dependen
exclusivamente de la presencia de
tecnologías avanzadas, sino también
de la implementación de enfoques
pedagógicos centrados en el usuario,
programas de alfabetización digital y
liderazgo institucional comprometido.
A partir de estos hallazgos,
se proponen las siguientes
recomendaciones:
1. Diseñar estrategias de
implementación de IA adaptadas al
contexto institucional, considerando
los recursos, capacidades y objetivos
de cada universidad.
2. Invertir en la formación
continua del personal bibliotecario,
asegurando el dominio técnico de las
herramientas digitales y promoviendo
una cultura de innovación.
3. Fortalecer los marcos
normativos y éticos relacionados
con el uso de datos, garantizando la
privacidad y seguridad de los usuarios.
4. Promover alianzas
interinstitucionales para compartir
buenas prácticas, reducir costos y
fomentar procesos colaborativos de
modernización.
5. Mantener una evaluación
constante del impacto de la IA en
los servicios, utilizando indicadores
cuantitativos y cualitativos que
permitan ajustar las estrategias de
manera oportuna.
En definitiva, la inteligencia
artificial representa una herramienta
clave para el fortalecimiento de los
sistemas bibliotecarios universitarios
en América Latina. Su integración
efectiva requiere de una visión integral
que articule tecnología, pedagogía y
gestión, colocando siempre al usuario
en el centro del proceso.
Fénix. Revista de la Biblioteca Nacional del Perú, N°52, 2024
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La influencia de la Inteligencia artificial en la
modernización de los servicios bibliotecarios
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