Por qué muchos resúmenes generados por IA “parecen correctos, pero en realidad son inútiles”

El problema de muchos resúmenes generados por IA no radica en errores evidentes, sino en una “precisión imprecisa”. El modelo completa automáticamente la lógica, suaviza los argumentos y reescribe las afirmaciones que contienen condiciones limitantes para convertirlas en conclusiones aparentemente definitivas. Este problema se agrava cuando el modelo elabora el resumen basándose únicamente en resúmenes, fragmentos parciales o una mezcla de varias fuentes.

Otra cuestión fundamental es la pérdida de alineación estructural con la fuente. Muchos resúmenes fusionan silenciosamente la organización en capítulos y secciones del original en un único y ordenado flujo de prosa; quienes leen no pueden distinguir qué parte del resumen se corresponde con qué parte de la fuente, y cualquier intento posterior de volver a examinar un argumento específico les obliga a releer el original desde el principio. Son adecuados para una lectura rápida, pero no pueden integrarse realmente en flujos de trabajo serios de producción de conocimiento.

Cómo utilizar la IA para resumir artículos

La guía que se muestra a continuación estructura un prompt en cinco secciones numeradas. Algunas secciones son fijas: su redacción refleja las decisiones de diseño que hacen que este prompt funcione, y reescribirlas suele estropearla en lugar de adaptarla. Otras son variables: son marcadores de posición que solo resultan útiles cuando los rellenas con contenido para tu propio escenario. Antes de leer las secciones en sí, conviene saber cuáles son unas y cuáles otras:

• 1 Rol: en general, fijo. Mantén el enfoque de “resumen cronológico y centrado en la narrativa” y la formulación “autónomo pero fiel”: estos son los elementos que definen el tipo de resultado esperado. La lista de formatos (artículo, capítulo de libro, podcast, transcripción de una charla) puede reducirse o ampliarse según el material que realmente vayas a resumir.
• 2 Objetivos y público: Variable. Debes completar el objetivo principal, el público objetivo y el tono. El ejemplo incluido en esta sección es una muestra elaborada a partir de la plantilla original; utilízalo como un punto de referencia en cuanto a la especificidad, no como un texto que debas copiar al pie de la letra.
• 3 Protocolo de ejecución (3.1-3.8): fijo. Conserva los ocho subprotocolos tal y como están redactados; estos codifican las reglas fundamentales del diseño. El único parámetro que suele ajustarse es el límite de extensión del apartado §3.1 (10 000 palabras es el valor predeterminado de la plantilla original; puedes reducirlo para artículos cortos y aumentarlo para monografías).
• 4 Formato de salida: Fijo. Déjalo sin cambios, a menos que tu flujo de trabajo posterior requiera un formato distinto (por ejemplo, JSON en lugar de Markdown).
• 5 Entrada: Variable. Sustituye el marcador de posición por tu texto de fuente real en cada ejecución.

1. Definición del rol

Cuando se intenta por primera vez que la IA analice un artículo, a menudo se limita a introducir una frase como “por favor, resume este artículo”. Una instrucción tan directa puede parecer eficaz, pero, de hecho, empuja al modelo hacia un espacio de decisión impreciso.

Para la IA, “resumir” no es una tarea con límites claros: podría convertirse en una enumeración superficial de palabras clave, en una compresión de la información carente de una jerarquía clara y, en la mayoría de los casos, se reduce a una corrección vacía de contenido. La raíz del problema es que no hemos delimitado claramente las responsabilidades de la IA desde el inicio mismo de la interacción.

Un modelo al que se le haya asignado explícitamente la identidad de “asistente experto en resúmenes”, con tareas y limitaciones definidas, producirá resultados de una profundidad y estructura notablemente diferentes en comparación con un modelo genérico sin definición clara de rol, incluso cuando se le proporcione el mismo texto.

Vale la pena especificar qué tipo de resumen corresponde a este rol. En esta guía nos enfocamos en un resumen cronológico y centrado en la narrativa, es decir, uno que siga el propio orden de ideas del autor en lugar de reorganizarlas en forma de crítica, esquema estructural o comparación entre textos. Esos otros objetivos merecen sus propias instrucciones específicas, y la definición del rol para cada uno de ellos variará en consecuencia. Establecer esta restricción a nivel del rol evita que el modelo se desvíe hacia el análisis o la reestructuración más adelante.

Por lo tanto, el punto de partida para cualquier resumen de alta calidad es dotar al modelo de una identidad profesional y dejar que trabaje con una comprensión clara de sí mismo. Por ejemplo:

## Tu rol

Eres un **asistente experto en resúmenes** encargado de elaborar un **resumen cronológico y centrado en la narrativa** de un artículo académico, un capítulo de un libro, una entrevista en un podcast o la transcripción de una charla. Tu objetivo principal es plasmar el **flujo y el contenido** del texto de principio a fin de una forma que sea **autónoma**, pero totalmente **fiel** al original.

Debes evitar alucinar información o introducir tus propias opiniones.

Debes seguir estrictamente todas las instrucciones relativas al alcance, la estructura y la fidelidad.

2. Objetivos y público

Una vez definido el rol, es necesario establecer objetivos y un contexto más específicos para la tarea. Los usuarios a los que va dirigido y la finalidad última del resumen determinan su forma. Por lo tanto, en esta sección se debe especificar claramente el objetivo principal del resumen, el público objetivo, el estilo lingüístico, etc.

Un error habitual en este punto es dejar la descripción del público objetivo en términos vagos —investigadorxs y estudiantes, por ejemplo—. Cuanto más concreto sea el perfil de la audiencia, mejor podrá el modelo ajustar el vocabulario, la densidad y lo que se supone quien lee ya sabe. Como referencia del nivel de especificidad que se debe buscar, la plantilla original en la que se basa esta guía identifica a su público como estudiantes de doctorado en campos como la filosofía, la sociología histórica, el marxismo, la historia intelectual y la antropología: una sola línea que indica al modelo tanto el registro disciplinario como el nivel de conocimientos previos que se da por supuesto. Tu propia descripción del público objetivo debería ser más o menos así de específica.

Un ejemplo práctico, extraído directamente de la plantilla original, tiene el siguiente aspecto. Úsalo como un modelo de referencia más que como algo que debas copiar al pie de la letra: mantén la estructura de tres bloques (Objetivo principal / Público objetivo / Tono requerido), pero reescribe los puntos para que se ajusten a tu tarea.

## Objetivos y resultados esperados

### Objetivo principal del resumen

- Proporcionar una visión general **secuencial y exhaustiva** de los argumentos, las ideas y las pruebas del texto original tal y como los presenta quien escribió el texto.
- Servir como la mejor herramienta para que quien lee comprenda cómo **evolucionan** los puntos principales del texto y cómo se relacionan entre sí de principio a fin.
- Minimizar los desvíos interpretativos: **centrarse estrictamente en resumir** el texto original, en lugar de analizarlo, criticarlo, reorganizarlo o añadir información externa.

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### Público objetivo del resumen

- Estudiantes de doctorado en campos como **la filosofía, la sociología histórica, el marxismo, la historia intelectual y la antropología**.
- Lectores y lectoras que necesiten una comprensión **sencilla, meticulosamente estructurada y precisa** de la argumentación del texto **en el orden exacto en que la presenta quien escribió el texto**.

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### Tono requerido del resumen

- Académico, claro, preciso y coherente.
- Neutral y objetivo, **sin** un marco teórico extenso ni un análisis retórico de la fuente.
- Una narración exhaustiva y fiel que preserve la progresión natural y el énfasis del texto original.

3. Protocolo de ejecución

A continuación, el protocolo de ejecución para la síntesis debe desglosarse en una serie de subprotocolos rigurosos, que conforman el núcleo operativo del prompt. Esta es la parte más extensa y trascendental del prompt: en lugar de reducirla a un único bloque de “haz estas cosas”, debe estructurarse como un protocolo numerado que el modelo ejecute paso a paso. Cada subprotocolo se corresponde con una decisión concreta que, de otro modo, el modelo tomaría de forma implícita, e incoherente.

Los ocho subprotocolos que se indican a continuación reflejan el ciclo de vida de la elaboración de un resumen, desde la definición del alcance, pasando por la estructuración y la redacción, hasta las verificaciones finales.

3.1 Alcance y extensión

Especifica qué partes del texto original deben incluirse y cuál puede ser la extensión del resumen. Hay dos aspectos importantes. En primer lugar, el alcance: abarca todas las secciones principales, los argumentos y las referencias significativas en el orden en que aparecen, y no resumas de forma que se distorsione el énfasis del autor o la estructura general. En segundo lugar, la extensión: establece un límite máximo (por ejemplo, hasta 10.000 palabras para un texto extenso y denso), pero pide que se sea conciso siempre que ello no sacrifique la exhaustividad.

3.2 Estructura requerida

Aquí es donde fallan la mayoría de los resúmenes genéricos: se leen con fluidez, pero dan la sensación de carecer de estructura. Por eso, obliga al modelo a seguir un esquema fijo:

• Visión general: comienza con uno o dos párrafos breves en los que se explique de qué trata el texto, cómo está organizado (una breve guía de sus secciones) y los temas clave que se repitan.
• Recorrido secuencial: organiza el cuerpo del texto siguiendo estrictamente el mismo orden que el original. Utiliza los títulos de las secciones del original como subtítulos y recurre a viñetas, párrafos cortos o subsecciones numeradas para desglosar los argumentos, las pruebas, los ejemplos y las transiciones de cada sección.
• Elementos clave que deben aparecer a lo largo del resumen: afirmaciones y teorías principales; definiciones de conceptos y términos tal y como los utiliza quien escribió el texto; referencias significativas (pensadores, textos, acontecimientos a los que hace referencia); contexto o antecedentes que esa persona haya proporcionado; ejemplos o casos prácticos utilizados para ilustrar los argumentos.
• Conclusión: reformula brevemente la tesis general tal y como la articula quien escribió el texto, además de cualquier reflexión final, implicaciones o llamado a la acción.

3.3 Citas y paráfrasis

Las citas directas son valiosas, pero costosas. Permite citas directas breves únicamente para pasajes emblemáticos, definitorios o llamativos que pongan de relieve de forma única el estilo del autor, una afirmación clave o una definición fundamental. Da preferencia a la paráfrasis precisa para los argumentos generales. Si el texto original no está en inglés, indica explícitamente si el resumen cita una traducción existente o si se trata de una traducción propia.

3.4 Claridad y notas explicativas

Dos reglas que entran en conflicto. Por un lado, hay que desglosar los argumentos densos o abstractos en explicaciones claras y precisas, adecuadas para el público al que va dirigido, y definir la terminología especializada tal y como la utiliza quien escribió el texto. Por otro lado, no se deben introducir críticas externas, análisis propios ni marcos teóricos que no estén presentes en el original. La única excepción es un contexto de fondo mínimo: si esa persona se basa en una referencia poco conocida (un pensador, un acontecimiento o un debate previo) sin explicarla, se permite una breve aclaración entre paréntesis, pero solo para que su argumento resulte comprensible, nunca para introducir un nuevo análisis.

3.5 Fidelidad y exhaustividad

Hay tres compromisos. Sin omisiones ni adiciones: no se deben omitir secciones importantes ni argumentos de apoyo, ni insertar interpretaciones que no figuren en la fuente. Orden y lógica: hay que seguir rigurosamente la secuencia en la que quien escribió el texto presenta las ideas; y si el original es en sí mismo inconexo o no lineal, hay que reflejarlo fielmente en lugar de ordenarlo en silencio. Precisión: las fechas, los nombres, los acontecimientos y las citas directas deben coincidir exactamente con la fuente.

3.6 Estilo y formato

Especifica el registro académico y cómo se debe navegar por el resumen. Utiliza con generosidad los títulos y subtítulos del Markdown para reflejar las divisiones estructurales del texto original. Utiliza frases de transición que reflejen la lógica expuesta por quien escribió el texto —por ejemplo, “Partiendo de este punto, el autor aborda a continuación…” o “Una vez establecido X, el texto pasa a tratar Y…”— para que quien lee comprenda cómo se desarrolla el texto original, y no solo lo que dice.

3.7 Requisitos del resultado final

Especifica en qué debe consistir el resultado final: un resumen autónomo que permita al lector que no esté familiarizado con el original obtener una comprensión coherente de principio a fin; un flujo narrativo cronológico que exponga cada parte en el orden en que se presentó originalmente. Es igualmente importante aclarar lo que este prompt no es: se trata de un resumen narrativo, no de una crítica ideológica, un análisis retórico ni un análisis comparativo. Esas son instrucciones independientes dentro de la misma cadena de herramientas (la plantilla complementaria TextKillerCritique de este directorio es un ejemplo de ello); mantén esta estrictamente centrada en el enfoque lineal de la “historia del texto”. Este límite es lo que permite que coexistan múltiples instrucciones sin solaparse.

También hay un límite más sutil que cabe mencionar explícitamente: el resultado final es un documento narrativo independiente, no un rastreo ni un índice de apoyo a la investigación. La alineación estructural con la fuente se consigue reflejando los títulos de las secciones (véanse los apartados §3.2 y §3.6), no mediante números de página por párrafo ni enlaces del tipo [Sección X] adjuntos a cada afirmación. Si tu uso posterior necesita realmente ese tipo de referencia precisa al original —para la recopilación de citas, la verificación argumento por argumento o la auditoría de pruebas—, trátalo como una tarea independiente con su propio prompt, en lugar de ampliar esta para abarcarlo.

3.8 Revisión final

Cierra el protocolo con una autoevaluación explícita que el modelo debe realizar antes de entregarlo:

• Cumplimiento de la tarea específica: sin desviarse hacia posicionamientos ideológicos, análisis retóricos o tablas comparativas.
• Completo pero conciso: se abordan todos los contenidos y argumentos esenciales, sin comentarios interpretativos.
• Listo para servir de referencia a nivel de posgrado: lo suficientemente pulido como para servir de recurso fiable e independiente para el público al que va dirigido.

En resumen, la sección del protocolo del prompt tiene el siguiente esquema:

## Protocolo detallado de resumen

Debes realizar el resumen siguiendo el siguiente protocolo detallado.

### 1. Alcance y extensión

Especifica qué partes del texto original deben incluirse y la extensión máxima del resumen, buscando un equilibrio entre la exhaustividad y la concisión.

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### 2. Estructura requerida

**Visión general**
Comienza con un breve párrafo en el que se explique de qué trata el texto, cómo está organizado y cuáles son los temas clave que se repiten.

**Recorrido secuencial**
Organiza el cuerpo del texto siguiendo el orden del texto original, con subtítulos que reflejen las divisiones estructurales del mismo.

**Elementos clave que deben aparecer a lo largo del resumen**
Afirmaciones principales, definiciones de conceptos y términos, referencias significativas, contexto proporcionado por quien escribió el texto y cualquier ejemplo o estudio de caso.

**Conclusión**
Reafirma la tesis general del autor y cualquier reflexión final o implicación.

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### 3. Citas y paráfrasis
Reserva las citas directas para pasajes emblemáticos o definitorios; en el resto del texto, opta por una paráfrasis precisa. Especifica cómo deben tratarse las traducciones.

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### 4. Claridad y notas explicativas

Desglosa los argumentos densos y define los términos tal y como los utiliza quien escribió el texto. No introduzcas críticas externas. Permite un contexto mínimo entre paréntesis solo para referencias poco conocidas e inexplicadas que sean esenciales para su argumento.

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### 5. Fidelidad y exhaustividad

Sin omisiones ni adiciones. Sigue la secuencia y la lógica del texto original, incluida cualquier estructura inconexa o no lineal. Asegúrate de la exactitud factual de fechas, nombres, acontecimientos y citas.

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### 6. Estilo y formato

Registro académico; títulos y subtítulos en Markdown que reflejen los del texto original; frases de transición que reflejen los propios saltos lógicos del autor entre secciones.

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### 7. Requisitos del resultado final

Un resumen narrativo, cronológico y autónomo. No debe ser una crítica ideológica, ni un análisis retórico, ni un análisis comparativo; esos pertenecen a instrucciones distintas dentro de la cadena de herramientas.

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### 8. Revisión final

Antes de la entrega, comprueba que: no se haya desviado hacia otros tipos de tareas; esté completo pero conciso; y esté pulido como referencia independiente para el público al que va dirigido.

4. Formato de salida

El prompt también debe establecer requisitos claros sobre el formato de salida; por ejemplo, que el archivo de salida debe estar en formato Markdown, que debe seguir estrictamente las convenciones de formato de texto especificadas en el prompt y que debe indicar claramente que no se requieren citas externas ni bibliografía. Esto sirve para agrupar de forma sistemática todas las especificaciones anteriores, garantizando que el modelo sepa cómo organizarlas en un resultado final coherente.

## Formato de salida

1. Elabora el resumen como un **único documento Markdown bien estructurado**.
2. Respeta estrictamente las especificaciones de salida, especialmente en lo que respecta al uso de títulos y subtítulos para reflejar el texto original.
3. No se requieren citas externas ni bibliografía. El texto de entrada es el centro de atención. Genera el resultado como texto Markdown puro.

5. Contenido de entrada

Por último, en la sección de entrada situada al final del prompt, hay que pegar el artículo, el capítulo o la transcripción completos como contenido principal, lo que activará todo el proceso.

## Entrada

`[Pega AQUÍ el TEXTO COMPLETO del artículo académico, el capítulo de un libro, la transcripción de una entrevista de podcast o la transcripción de una charla para su resumen. 
Asegúrate de que el texto esté limpio y sea legible.]`

Ejemplo práctico

Las secciones anteriores no son solo un tutorial, sino una plantilla de prompt que puedes convertir en un archivo único. Cuando hayas terminado, dispondrás de un prompt de resumen completo, un conjunto de instrucciones autónomo que el modelo podrá seguir en cada ocasión.

Una vez que te hayas decidido por ese prompt, puedes registrarlo como una skill en tu cadena de herramientas para no tener que pegar todo el protocolo en cada ejecución. En VS Code con la extensión Claude Code, por ejemplo, puedes pedirle al agente que instale el archivo como una skill del proyecto y, a continuación, invocarlo en un documento con un solo mensaje, como se muestra a continuación.

Por favor, ayúdame a instalar @project/Cómo resumir artículos y libros con IA/summarise-papers.md como una skill en este proyecto y, a continuación, utiliza esta skill para resumir el artículo @project/Cómo resumir artículos y libros con IA/test.md

A continuación, el modelo generó un resumen extenso con títulos claros y un hilo conductor coherente con el orden de las ideas de la fuente.

Por el contrario, una instrucción mínima como “Por favor, ayúdame a resumir xxx” suele generar un resultado que se lee con fluidez, pero que carece de estructura y no vincula bien las afirmaciones con el texto. El mismo documento, procesado con el prompt explícito anterior, presentó una división en secciones que permite leerlo por encima y un contenido que se ajusta bien al original.

Validación del resultado

La sección 3.8 del protocolo corresponde a la autoevaluación del modelo. Detecta ciertos patrones de desviación —desviarse hacia la crítica, rellenar con interpretaciones, salirse del formato—, pero no puede indicar si el resumen es realmente una representación fiel de la fuente. El modelo no tiene forma de compararse con el original. Esa comparación es tarea de quien lo lea, y merece una rutina breve y repetible propia. Sin ella, todo el proceso queda en bucle abierto: se dispone de un proceso que debería producir un buen resumen, pero no existe ningún mecanismo que confirme que una ejecución concreta lo haya hecho.

Las fallas a comprobar rara vez son del tipo “el resumen es erróneo de forma evidente”. Son más sutiles:

• Cobertura de las secciones: abre el índice del texto original junto al resumen. Cada sección principal del texto original debería poder localizarse en el resumen como un subtítulo o un bloque claramente delimitado. Es habitual que falten secciones cuando el texto original es extenso, cuando su estructura por capítulos es débil o cuando una sección es mucho más densa que las demás.
• Preservación de los matices: elige entre tres y cinco afirmaciones del resumen que parezcan afirmaciones categóricas. Busca los pasajes correspondientes en el texto original. Los modelos tienen una tendencia bien documentada a reescribir silenciosamente las afirmaciones con reservas (“el autor sugiere tentativamente…”, “X podría darse en condiciones Y…”) y convertirlas en declaraciones categóricas. Si la fuente contenía matices y el resumen los ha omitido, se trata de una desviación hacia el exceso de confianza —precisamente el modo de falla de “precisión vaga” sobre el que se advertía en la introducción—.
• Fidelidad en las definiciones: para cualquier término especializado que quien escribió el texto introduzca o utilice en un sentido estipulativo, comprueba que la explicación del resumen se ajuste al uso que le da esa persona, en lugar del significado general del término. La simplificación excesiva de las definiciones estipulativas es la falla de calidad más común en textos con carga teórica.
• Exactitud de las citas: las citas directas deben coincidir palabra por palabra con la fuente, incluida la puntuación. Comprueba al azar dos o tres.
• Referencias fantasma: examina una o dos de las “referencias significativas” que menciona el resumen: pensadores, textos, acontecimientos. Confirma que quien escribió el texto realmente las haya mencionado, más o menos en el contexto que describe el resumen. Las referencias inventadas son poco frecuentes en los modelos modernos, pero no inexistentes, y resultan catastróficas si se mantienen en citas posteriores.

Reserva entre 10 y 15 minutos aproximadamente para esto las primeras veces. Tras unas cuantas revisiones del mismo tipo de fuente, aprenderás a qué tipo de error es propenso tu género específico, y la rutina se reducirá a aquel subconjunto que siga mereciendo el tiempo invertido.

Presentación visual

El texto puro en Markdown tiene varias limitaciones: su formato es relativamente uniforme, resulta difícil resaltar visualmente los puntos importantes y el aspecto final suele depender en gran medida de la herramienta de edición o del entorno de visualización.

Para mejorar la legibilidad y la calidad de la presentación, puedes utilizar el siguiente prompt para transformar el Markdown en un documento HTML independiente con un estilo más elaborado. Esto permite que el contenido se muestre de una forma más clara, estructurada y visualmente atractiva. Por ejemplo, puedes utilizar el prompt que aparece a continuación para convertir tu propio contenido.

Eres un experto en diseño web editorial, desarrollador de front-end y maquetador de publicaciones de formato extenso.
Tu tarea consiste en convertir el documento Markdown proporcionado en una experiencia de lectura en HTML pulida e independiente, adecuada para un think tank de primer nivel, una revista académica o una publicación de análisis estratégico.

Requisitos:
- Un único archivo HTML autónomo
- Solo CSS y JavaScript incrustados
- Diseño adaptativo
- Estética académica/editorial elegante
- Texto del cuerpo en tipografía serif, encabezados en sans-serif
- Índice fijo a la izquierda
- Barra de progreso de lectura
- Desplazamiento fluido
- Secciones principales plegables
- Resaltado activo del índice

Estructura:
- Área de título con metadatos
- Sección de visión general
- Secciones principales numeradas con una estructura concisa de subsecciones
- Jerarquía visual mínima pero clara
- Cuadros de texto discretos para críticas clave
- Iconos sencillos de vulnerabilidad/riesgo
- Nota al pie

Estilo:
- Tranquilo, intelectual, moderno
- Estética de publicación editorial de formato extenso
- Evitar interfaces de usuario tipo “dashboard” o representaciones genéricas de Markdown
- Utilizar colores editoriales sobrios y espaciado generoso

Normas de contenido:
- Conservar la estructura original y el tono analítico
- No reescribir el contenido en profundidad
- No resumir en exceso
- Reducir las viñetas excesivas siempre que sea posible
- Dar preferencia a una prosa analítica concisa con énfasis selectivo

Objetivo:
Transformar el Markdown en un artículo analítico apto para su publicación, en lugar de una simple exportación en formato Markdown sin procesar.

Después de enviar el prompt, espera a que el agente procese el contenido. Una vez finalizada la generación, podrás previsualizar directamente el resultado en HTML.

Conclusión

El mayor valor de la IA no es sustituir la lectura, sino ayudar a las personas a organizar la lectura de forma más eficiente. Un resumen académico de alta calidad es, en esencia, una secuencia de pasos metódicos más que un único acto generativo: primero se establece el alcance (qué tipo de resumen, para quién, en qué registro); luego se fija la estructura (los ocho subprotocolos que rigen la cobertura, el orden, la fidelidad y la autoevaluación); después, se genera; y, por último, se valida comparándolo con la fuente, en lugar de basarse en el instinto de que el resultado “suena bien”.

Cuando la IA se inserta en ese ritmo de cuatro pasos —alcance, estructura, generación, validación—, deja de ser una máquina de textos que devuelve cualquier cosa que suene plausible y empieza a ser una pieza de infraestructura de investigación: resultados en los que se puede confiar lo suficiente como para citarlos, entregárselos a un colaborador o elaborar una nota bibliográfica a partir de ellos.

Apéndice

El ejemplo de entrada, el prompt y el resultado generado (tanto en Markdown como en HTML) están disponibles en el repositorio Circuitos de Bandung, publicado como código abierto por Perspectivas del Sur Global (GSI, por sus siglas en inglés).