La ética en el uso de la inteligencia artificial en la enseñanza de la catalogación en entornos de educación a distancia

Abstract

La integración de la inteligencia artificial (IA) en la enseñanza de la organización y análisis de información representa un desafío pedagógico y ético sin precedentes para académicos de la carrera de bibliotecología, particularmente en instituciones latinoamericanas de educación a distancia como la UNED Costa Rica (Cox, 2024; Huang et al., 2023). Esta ponencia examina críticamente los dilemas éticos que se generan al incorporar herramientas de IA generativa en la formación de bibliotecólogos, específicamente en la enseñanza del RDA Toolkit Oficial y el modelo IFLA-LRM. El estudio identifica tres ejes éticos fundamentales: primero, privacidad y protección de datos: cuando estudiantes utilizan plataformas de IA comerciales (ChatGPT, Claude, Gemini) para realizar prácticas de catalogación, ingresan información bibliográfica sensible (tesis inéditas, documentos institucionales restringidos, datos de usuarios) lo que genera interrogantes como qué pasa con el almacenamiento de datos, la propiedad intelectual de registros generados por IA, y la trazabilidad en entornos virtuales Segundo, sesgos algorítmicos y representación bibliográfica: los modelos de IA se entrenan con bases de datos históricas que subrepresentan sistemáticamente autoras mujeres, literatura no angloparlante, conocimientos indígenas, publicaciones del Sur Global y comunidades minoritarias (Ntumba & Baker, 2022; Archambault et al., 2024). Desde el contexto centroamericano, las herramientas de IA pueden catalogar inadecuadamente obras de autores locales, asimismo asignar descriptores genéricos al contenido culturalmente específico y por ende perpetuar la marginalización de saberes regionales.The integration of artificial intelligence (AI) into the teaching of information organization and analysis presents an unprecedented pedagogical and ethical challenge for library science students, particularly at Latin American distance education institutions such as UNED Costa Rica (Cox, 2024; Huang et al., 2023). This paper critically examines the ethical dilemmas that arise from incorporating generative AI tools into the training of librarians, specifically in the teaching of the Official RDA Toolkit and the IFLA-LRM model. The study identifies three fundamental ethical issues: first, privacy and data protection—when students use commercial AI platforms (ChatGPT, Claude, Gemini) to perform cataloging exercises, they enter sensitive bibliographic information (unpublished theses, restricted institutional documents, user data), which raises questions such as what happens to data storage, the intellectual property of AI-generated records, and traceability in virtual environments. Second, algorithmic biases and bibliographic representation: AI models are trained on historical databases that systematically underrepresent women authors, non-English-language literature, indigenous knowledge, publications from the Global South, and minority communities (Ntumba & Baker, 2022; Archambault et al., 2024). In the Central American context, AI tools may inadequately categorize works by local authors and assign generic descriptors to culturally specific content, thereby perpetuating the marginalization of regional knowledge.