Inteligencia artificial en bibliotecas universitarias: Análisis de tecnologías y propuesta de adaptación para el contexto peruano

Abstract

Esta investigación tiene como propósito analizar la implementación de tecnologías de inteligencia artificial (IA) en bibliotecas universitarias, con el fin de proponer un modelo para su aplicación en el contexto peruano. A través de una metodología cualitativa basada en revisión documental y el análisis de 78 casos reales a nivel internacional y latinoamericano, se examinan las principales tecnologías utilizadas para optimizar procesos internos y mejorar la experiencia del usuario. Entre estas se encuentran la catalogación automatizada, la recuperación de información con procesamiento de lenguaje natural, la automatización de préstamos, los sistemas de recomendación, los chatbots y las IA generativas. El estudio también identifica los desafíos más frecuentes en su adopción como las limitaciones técnicas, los costos de implementación, la resistencia institucional y la falta de capacitación, así como las oportunidades que la IA representa para mejorar la eficiencia operativa, la accesibilidad y la toma de decisiones basadas en datos. A partir de la comparación entre experiencias internacionales y el contexto peruano, se evidencian brechas estructurales que justifican la necesidad de una propuesta diferenciada. Como resultado, se plantea un modelo de implementación compuesto por seis fases: diagnóstico institucional, planificación estratégica, formación de competencias, selección y adaptación tecnológica, implementación gradual y evaluación y retroalimentación. Este modelo busca guiar una integración progresiva, sostenible y contextualizada de la IA en las bibliotecas universitarias del Perú, diferenciando entre cultura organizacional débil y dominante.