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Recursos para aprender IA
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19 recursos
UNESCO — Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial
El primer instrumento normativo global sobre ética de IA, adoptado por 194 países, disponible en español. Da un lenguaje común y con respaldo internacional para hablar de los límites éticos de la IA, más allá de la opinión personal.
UNESCOGratis, documento público sin registroESintermediopaperVerificado el 19/8/2026
NIST AI Risk Management Framework
El marco de referencia oficial del gobierno de EE.UU. para gestionar riesgos de IA, usado como base por muchas políticas corporativas de IA. Sirve como plantilla seria para armar la propia política de riesgo de IA de una organización.
NISTGratis, documento público sin registroENavanzadopaperVerificado el 19/8/2026
OECD AI Principles
El primer estándar intergubernamental sobre IA, adoptado por 47 países y base de buena parte de las regulaciones nacionales posteriores. Sirve para entender el consenso internacional mínimo antes de definir una postura propia.
OCDEGratis, documento público sin registroENintermediopaperVerificado el 19/8/2026
Microsoft — Work Trend Index 2026
El informe anual de Microsoft que cruza señales de uso real de Microsoft 365 con encuestas a 20.000 trabajadores en 10 países. Da una lectura de cómo la IA está cambiando el trabajo día a día, no solo en el discurso.
MicrosoftGratis, lectura online sin registroENintermediopaperVerificado el 19/8/2026
Reglamento de IA de la Unión Europea (EU AI Act) — texto oficial
El texto legal completo y en español de la primera ley integral de IA del mundo. Útil para entender, de primera mano y no por interpretaciones de terceros, qué obligaciones reales trae la IA a una organización que opera en o con Europa.
EUR-Lex — Unión EuropeaGratis, texto oficial público sin registroESavanzadopaperVerificado el 19/8/2026
McKinsey — The State of AI (encuesta anual)
La encuesta global anual de McKinsey a cerca de 2.000 organizaciones sobre adopción real de IA, no intenciones. Sirve para comparar dónde está tu empresa frente al resto del mercado, con datos y no con percepción.
McKinseyGratis, lectura online sin registroENintermediopaperVerificado el 19/8/2026
Attention Is All You Need (Vaswani et al., 2017)
El paper de 2017 que inventó la arquitectura Transformer, el plano de toda la IA generativa actual. Denso pero fundacional.
arXivgratuito, PDF completo en arXivENavanzadopaperVerificado el 19/8/2026
Stanford HAI - AI Index Report 2026
El diagnóstico anual más citado sobre el estado de la IA: investigación, economía, adopción, políticas y opinión pública, con datos duros en vez de opiniones.
Stanford HAIgratuito, lectura online y PDF descargableENintermediopaperVerificado el 19/8/2026
WEF - Future of Jobs Report 2025
Encuesta a más de 1.000 empleadores globales sobre cómo la IA y otras fuerzas van a transformar 92 millones de empleos y crear 170 millones nuevos hacia 2030.
WEFgratuito, lectura online y PDF descargableENintermediopaperVerificado el 19/8/2026
WEF - Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work (2026)
Reporte de 2026 sobre cómo la IA está erosionando la puerta de entrada al mercado laboral y qué framework proponen empresas y educadores para no cerrarla del todo.
WEFgratuito, lectura online y PDF descargableENintermediopaperVerificado el 19/8/2026
On the Biology of a Large Language Model (Anthropic, 2025)
Interpretabilidad de verdad: Anthropic abre Claude 3.5 Haiku y rastrea, paso a paso, cómo 'piensa' internamente al planear, razonar en varios saltos o alucinar. Técnico pero es lo más cercano a ver el interior real de un modelo.
Anthropicgratuito, artículo interactivo completoENavanzadopaperVerificado el 19/8/2026
Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback (Anthropic, 2022)
El paper que explica el método detrás de la seguridad de Claude: en vez de miles de etiquetas humanas, un conjunto de principios ('constitución') que el propio modelo usa para corregirse.
Anthropicgratuito, PDF completo en arXivENavanzadopaperVerificado el 19/8/2026
Sparks of Artificial General Intelligence: Early Experiments with GPT-4 (Microsoft Research, 2023)
El reporte que documentó, con decenas de ejemplos concretos, las capacidades emergentes sorprendentes de GPT-4 antes de su lanzamiento público. El mejor punto de partida para entender qué significa 'capacidad general' en un LLM, más allá del marketing.
Microsoft Researchgratuito, PDF completo en arXivENavanzadopaperVerificado el 19/8/2026
McKinsey — El potencial económico de la IA generativa: la próxima frontera de productividad
El estudio más citado sobre cuánto valor económico puede generar la IA generativa y en qué funciones de negocio. Sirve para argumentar con cifras serias frente a un directorio o comité, en vez de repetir titulares.
McKinseyGratis, lectura online sin registroENintermediopaperVerificado el 19/8/2026
Anthropic Economic Index
La medición más granular que existe de cómo se usa realmente la IA en el trabajo, tarea por tarea, basada en millones de conversaciones reales con Claude.
Anthropicgratuito, reportes y datasets abiertosENintermediopaperVerificado el 19/8/2026
Generative AI Without Guardrails Can Harm Learning (Bastani et al., PNAS 2025)
El estudio de campo con casi 1.000 estudiantes de secundaria que mide el costo real de usar IA sin barreras: el desempeño asistido sube, pero el aprendizaje que queda cuando se apaga la IA cae. La evidencia detrás de por qué importa cómo se usa la IA para aprender.
PNASgratuito, texto completo (embargo de acceso ya vencido)ENavanzadopaperVerificado el 19/8/2026
Being Human in 2035 — cómo estamos cambiando en la era de la IA (Elon University)
Casi 300 expertos en tecnología anticipan cómo va a cambiar la capacidad humana de pensar, decidir y sentir hacia 2035. Sirve para pensar más allá del próximo trimestre, con evidencia y no con especulación suelta.
Elon University — Imagining the Digital Future CenterGratis, lectura online sin registroENintermediopaperVerificado el 19/8/2026
Distant Writing � Luciano Floridi
C�mo cambia la autor�a cuando escribes "a distancia" con una IA: el autor como dise�ador que dirige al modelo sin soltar el control creativo. Publicado en Minds and Machines (2025). En ingl�s.
PhilArchiveAcceso libre (PhilArchive/SSRN)ENexpertopaperPendiente de verificación
Deep Learning — el libro de Goodfellow, Bengio y Courville
El libro de texto canónico del deep learning, escrito por tres referentes del campo (incluido el premio Turing Yoshua Bengio) y publicado completo y gratis en línea por MIT Press. La referencia formal de la disciplina.
MIT PressGratis sin registro (versión HTML completa oficial)ENexpertopaperPendiente de verificación