Concepción Rodríguez-Parada
Facultat d’Informació i Mitjans Audiovisuals
Universitat de Barcelona (UB)
Recomendaciones éticas para la investigación en inteligencia artificial (2023). Comité Español de Ética de la Investigación. Madrid: Secretaría del Comité. 7 pág. Disponible en: <https://www.ciencia.gob.es/InfoGeneralPortal/documento/cedef913-3842-4f90-9ffc-032d256125f0>. [Consulta: 16/06/2024].
Cumpliendo con las funciones que le otorga la Ley 17/2022, de 5 de septiembre, el Comité Español de Ética de la Investigación (CEEI), adscrito al Consejo de Política Científica, Tecnológica y de Innovación, en la reunión plenaria del 22 de noviembre de 2023, aprobó el informe Recomendaciones éticas para la investigación en inteligencia artificial que se dio a conocer el pasado mes de abril, cuyo objetivo es precisar la responsabilidad de los investigadores, y de las instituciones para las que trabajan, por lo que a la investigación en inteligencia artificial (IA) se refiere. Por lo tanto, las recomendaciones no consideren el uso que se hace en los diferentes ámbitos de conocimiento ni tampoco de la actividad humana, que constatan consolidado, sino que reconocen que «la ética en la investigación en IA debería ser la piedra angular de la innovación y el desarrollo tecnológico responsables» (p. 2). Aspecto, pero, que ha recibido poca atención hasta ahora. Las Recomendaciones quieren contribuir a llenar este vacío.
La Association of Research Libraries (ARL) puso en marcha el proyecto piloto Research Library Impact Framework (RLIF) en 2019, cuyo objetivo era ayudar a las bibliotecas miembro a evaluar los servicios bibliotecarios y el grado de impacto sobre la actividad de sus instituciones en cuatro grandes áreas (investigación; aprendizaje y docencia; fondos y espacios), así como para comunicar y difundir después los resultados del estudio a todos los stakeholders para que tuvieran su reflejo en el presupuesto y en la consideración del servicio. El informe tenía que servir también como una herramienta de gestión interna para identificar las áreas de mejora. 
