Palabras clave
Bibliotecología crítica
Inteligencia artificial
Epistemología
Cómo citar
Resumen
Este artículo examina críticamente el modelo jerárquico datos, información, conocimiento y sabiduría (DICS) en contextos bibliotecológicos mediados por inteligencia artificial. Más que anunciar su superación, se propone tensionar sus límites y explorar alternativas no jerárquicas, situadas y críticas, que permitan comprender la producción de conocimiento en tiempos algorítmicos. El objetivo central es mover el modelo DICS hacia un horizonte de saberes en colisión capaz de reconocer la producción de conocimiento como un campo dinámico, situado y conflictivo. La metodología combina tres enfoques: la autoetnografía crítica, la interacción epistémica con sistemas de inteligencia artificial y la derivación semiótica abductiva. Esta estrategia híbrida permite articular experiencia vivencial, diálogo humano‑algorítmico y marcos teóricos contemporáneos. Los resultados muestran que los procesos epistémicos no siguen una progresión lineal, sino que se configuran en nueve fases interdependientes, desde la ignorancia radical hasta el vacío epistémico. Se evidencia, además, que el sesgo algorítmico constituye una forma de injusticia epistémica estructural, más que un accidente técnico. Se concluye que la bibliotecología crítica requiere abandonar modelos jerárquicos como el DICS y adoptar marcos que legitimen la incertidumbre, el juicio situado y la pluralidad epistémica como prácticas válidas de conocimiento en tiempos de inteligencia artificial.
Artículo recibido: 6 de diciembre de 2025
Artículo aceptado: 14 de abril de 2026
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